活动数据分三大类

数据是对客观事实的记录或表示，数据代表着事实；大数据是行为和信息的记录，自2008年出现以来拓展了传统数据的视野。

传统数据价值密度较高，通常每个数据都有其明确的意义和用途；大数据价值密度相对较低，常常需要从大量的数据中提取有价值的信息。

传统统计数据在研究诸如潜变量等复杂变量方面具有优势，大数据目前大都是可观测变量，两者可以互补。

活动数据是指影响活动效果的一系列数据，代表着活动过程中各种指标的特征，对活动效果起着至关重要的作用。

活动数据按其功能，可以分为活动需求数据、活动运营数据、活动评估数据等。

活动需求数据代表着活动市场的特征，它为活动策划提供依据。

活动运营数据代表着活动的交付质量，它是客人可以直接感受到的部分。

活动评估数据是衡量活动效果的标准，它检验着活动是否满足了各方的动机，满足到了什么程度。

数字经济是企业的数字化转型，是在数字技术基础上，通过对数据的开发、认知、高效处理和利用来提高项目管理和过程管理的效率，它是第四次工业革命的核心驱动力。

疫情期间，清华大学的研究结果表明，今后不以数字经济为经济增长点的国家或企业，必然走向衰落。未来最大的财富不再是煤炭、石油、矿藏，而是数据；最大的资本不再是金钱、银行，而是对数据的开发和认知能力。

5G是数字技术，它实现了更快的数据传输、更安全的网络连接，但它只是一种工具，相对于3G或4G，5G相当于把算盘换成计算器。

数字化是5G+，是如何科学有效地利用5G技术处理数据，让数据为企业决策、产品策划、市场营销、评估产品质量服务。

数字化转型，为何多数企业是失败的？

企业的数字化过程并不容易。

根据McKinsey公司的调查数据，全球企业在其数字化转型中，有70%的企业是以失败告终的，成功者是相对少数。

转型失败的企业中，一个普遍的问题是他们把数字化本身当成了目的，只完成了数字化，却忽视了数字化之后对数据的解读、开发和利用数据创新的能力。

这个是目前企业数字化过程中普遍面临的挑战，好像和开餐厅的成功概率差不多，能活下来、可持续发展的也就30%左右，70%左右的餐厅是倒闭后被重新装修的。

与活动效果有关的数据大都具有心理学特征

进入新世纪以来，活动体验越来越受到关注，因为这体验与活动效果密切相关，美国活动界为此提出了“共情”、“右脑产品”、“认知灵活性”等概念。

笔者认为，这些围绕体验的概念都和心理学有关；与活动效果有关的数据大都具有心理学特征。

在前人和先贤的心理学研究基础上，笔者提出了活动认同（Event Identity）、活动归属感（Event Belongingness）、活动投入（Event Engagement）、活动情商（Event EQ）等新概念，认为这些概念是活动效果的预测因子，而上个世纪前半叶中国历史上红色活动的实践已经证明了这些因子对革命成功的贡献率，但是我们缺少这方面的理论研究数据，历史上的没有，现实中的也没有。