大數據房產業

『壹』 大數據未來的發展前景怎麼樣

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義：大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》，大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素，通過數據技術、數據產品、數據服務等形式，使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同，具體如下：

2、產業鏈剖析：大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣，上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;

大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備，相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業，相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場，我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸，除發展較早的政務大數據、交通大數據外，在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程：十年來大數據產業高速增長，信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景：優化升級數字基礎設施，鼓勵大數據產業發展

2014年，大數據首次寫入政府工作報告，大數據逐漸成為各級政府關注的熱點，政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策，鼓勵大數據產業發展。

當前，隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施，其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中，大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模：2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構：產業整體以大數據服務為主，應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看，目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，

CCID統計，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看，大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策，發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等，以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛，但由於各下游領域業務特點的不同，決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一：金融大數據

——金融大數據需求：金融業務規模不斷擴大，帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看，近年來，中國金融領域業務規模不斷擴大，其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技，推動數字化轉型，整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來，隨著新一代信息技術加速突破應用，以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起，我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代，金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年，人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》，構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計，明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月，人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大，加之新一代信息技術的發展，大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二：政府大數據

——政府大數據需求：互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看，根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示，互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月，我國互聯網政務服務用戶規模達9.21億，較2020年12月增長9.2%，占網民整體的89.2%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年，我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展，努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月，全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃，為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三：互聯網大數據

——互聯網大數據需求：互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下，2021年，互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展，信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元，同比增長21.2%。

2022年上半年，我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元，同比增長0.1%。

註：2021年及以前年份，規模以上互聯網和相關服務企業，指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年，規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭：中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據，截止2022年9月23日，全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中，廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭：技術領域創新和經驗是關鍵，融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看，榜單共選取了10個細分領域，涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域，以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等，是所有細分行業應用場景的基礎支撐，體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中，技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟，落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段，在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註：2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比，同時結合行業專家打分，評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景：大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志，對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到2930.9億元，未來六年復合年增長率為22.6%。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。。

『貳』 大數據與不動產評估實務是什麼

大數據，簡單理解即為海量的數據，身處大數據時代，全球隨時都在產生數據，任何微小的數據都可以快速地產生不可思議的價值。大數據有4個特點：數據體量大（Volume），大數據內中的數據不是隨機採集的樣本，而是包含了所有數據；數據類型多樣（Variety），數據的類型不僅僅只有文本形式，還有圖片、視頻、音頻、地理位置等形式多樣的數據，隨著人們對信息的要求越來越高，個性化的數據佔比也越多越重；處理速度快（Velocity），遵循「1秒定律」，即從各種類型的數據海洋中，快速獲取價值信息；價值密度低（Value），盡管數據量龐大，但從中獲取的價值卻與數據體量不成正比。這就是大數據的4個基本特徵，簡稱大數據4V。在信息爆炸的時代下，憑借大數據自身優勢可以從形式繁多的海量數據中快速尋獲高價值信息。

近幾年，我國政策持續推動大數據產業發展，其應用已深入到國民生活的方方面面，涵蓋了金融、電子商務、醫療健康、汽車交通、文化娛樂、游戲、體育健身、教育培訓、農業及房產家居等行業。通過對收集到的海量數據進行快速分析處理後，獲得更多高價值信息。

2 大數據在不動產登記與房產交易中的應用

在不動產登記和房產交易中，藉助大數據整理、匯總得出的結果，同樣也提供了各類高價值信息。通過不動產登記與網簽備案業務中出現的交易合同、戶口簿、結婚證、房屋產權證、宗地圖、分戶圖等資料，對區域內的商品房銷售面積、商品房銷售均價、購房面積分布、存量房成交面積、存量房銷售均價、購房者性質等數據進行記錄統計，根據各項指標分析得出區域內商品房供給率、房地產交易狀況、人口規模變化等，從而利用客觀數據可以進一步分析得出當前城鎮化發展水平，對科學分析當前形勢和未來走勢提供有價值的參考依據。

在實際運用中，根據房產交易網簽數據，可以採集到購房人群來源的數據，從異地購房人群數據可以了解到省內外的購房人群比例，進而分析城市對人口的吸引力，可以關聯到城市的規劃、經濟發展、落戶條件以及政策法規等情況。以圖1西部某省份購房人群為例，在該省購房最多的省外人來自於其周圍臨近省份，通過分析得出：該省的城市規劃、經濟發展相對南部城市發展較弱，對全國的人口吸引力不大，但由於近年來該省與周圍臨近省攜手合作發展，對周圍省份有著較強的吸引力，讓周圍省份的人群前來發展與投資。

圖1：西部某省省外購房比例圖



3 更全面、深入地完成數據價值化

大數據帶來的價值遠非如此。面對不同的主體、不同的需求，與其他技術搭配運用，它能帶來的價值遠遠超乎我們的想像。例如將人工智慧、區塊鏈技術，與大數據融合，利用機器讓數據採集、分析過程更迅速、全面，從而能更快速地發掘出更多高價值信息。

3.1 深度發掘不動產登記與房產交易大數據在政務中的價值

人工智慧的發展和數據有著密切聯系，經過大數據訓練的機器，其辨識能力不僅限於顯而易見的數據。在大數據中加入人工智慧，則可以提高數據可利用的廣度。大數據分為結構化數據、非結構化數據與半結構化數據，隨著計算機網路、數字媒體與資料庫技術的快速發展，非結構化數據與半結構化數據急劇增加。面對如此巨大的非結構化海量數據，通過大數據與人工智慧技術將零散、異化、原始且無序的數據經過高效地整合處理，並組成有序數據體系。再利用人工智慧分析得出客觀結果，獲得更多有價值的洞察，為決策提供依據素材。

同時，通過區塊鏈技術將大數據與人工智慧分析處理後的數據上鏈共享，可以遏制信息孤島和重復建設，提高效率。在不動產登記中，利用人工智慧技術智能識別網簽環節中的交易合同圖像、證件圖像或交易合同簽字簽章等目標，有效驅動政務服務整體運作，採集相關數據，再通過區塊鏈技術將登記繕證後的權屬證照上鏈共享，實現部門內部的信息共享串聯。大數據對各項數據進行整合、監測、分析，獲得更全面的分析結果如圖2所示。

圖2：大數據+人工智慧+區塊鏈



將相關數據上鏈，不僅可以針對單個部門信息串聯，同樣也可以推進跨部門協同發展，各個部門作為區塊鏈內的各聯盟節點，進而實現跨部門的信息共享。例如，不動產登記證照上鏈，公安部門在辦理戶口事務時，通過區塊鏈查詢房產信息等。在了解城市發展狀況時，可以通過大數據+人工智慧+區塊鏈技術所得到的關聯數據來獲得城市人口、房地產供需等相關價值信息。

3.2 激發不動產登記與房產交易大數據在商業中的價值

筆者認為，大數據的價值並不僅限於政務方面，對商業同樣也起到很多重要的作用。

3.2.1 房地產項目調研

對房地產開發商而言，為更好地滿足客戶群體的需求，需要在項目開發建造前進行深入全面的市場調研，從而准確把握客戶需求，建立項目定位。通常房地產調研按三個大板塊進行：一是區域環境分析，包含區域經濟發展狀況、政策法規、地區發展、區域內供需狀況、商業配套、公交線路、自然環境等；二是競爭項目分析，包含競爭產品的戶型及配比、銷售價格、付款方式、社區周圍環境、地理位置等；三是購房者需求調查，包含購房者購房目的、購房者購房心理、購房者選擇樓盤時的關注因素、購房者選擇戶型的關注因素等。在實際調研過程中，購房者需求調查，即客戶的真實意向數據是開發商不可忽視的參考部分。

如近幾年TOD項目建設（以「公共交通」為導向的發展模式），自城市化發展開始，人們對效率與質量極為看重，體現在生活中為：在生活中心點約800米半徑內，形成集工作、居住、商業、教育等一體化的「微城市」，且交通便利，滿足工作、生活中的基本需求。然而，這些數據僅靠房產交易政務數據還不夠全面，需要參考互聯網內的相關意向數據，將互聯網意向數據與政務客觀數據相結合，分析得出不失真的數據。從而對房地產未來TOD項目規劃、項目所在具體地理位置、購房人群、周圍商業、教育資源、文化建設、銷售價格等方面提供參考數據。

3.2.2 精準營銷-用戶畫像

企業的資源、人力、物力、資金等都是有限的，分析描繪出用戶畫像，選擇適合自己的目標市場，將資源、人力、物力、資金集中主攻目標客戶，精準觸達目標市場的房地產需求，提高企業經濟效益。

在房地產市場中，從房產中介角度看，目標客戶的需求主要是由其社會和經濟背景決定的。在精準營銷過程中，有針對性的立體化數據，可以大大縮小目標客戶的范圍，把用戶具體化，更高效地捕捉目標客戶群，同時也可以向買賣雙方提出合理建議，提高三方的信任感以及成交率。

以CBD商圈周圍房產交易為例，在政務數據中，可以幫助房產中介了解到周邊房屋交易情況，即交易價格、房屋面積、房屋戶型等。但這些對精準營銷只提供了基礎數據，對於目標客戶的高價值數據較少，而這部分數據又具有強烈的主觀意識，例如購買的房子周圍要有大型超市、周圍有寵物醫院是必選項、電影院和電玩城等必不可少，需要在互聯網中了解、採集與商務人士相關聯的動態意向，從衣食住行等方面了解目標客戶的消費習慣、生活狀態，甚至是職業、年齡等信息。有了這些數據後，房產中介就可以將目標瞄準到適合自己的目標客戶，從而精準推送廣告，提供相應的服務。同時，可以根據網簽成交價格，向賣方建議合理的房屋標價范圍。

3.2.3 房地產金融

以抵押貸款為例，銀行在向申請商用房開發貸款時，需要考量借款人和貸款項目是否具備相應條件以及是否符合相應規定。其中，銀行在考量貸款項目時需要一份詳細的項目情況，包含項目開發情況、可行性報告、開發項目五證、項目總體規劃圖、項目效果圖、項目施工近況照片、宣傳資料、推盤計劃等，向銀行展示項目的良好前景。經過銀行評估確定項目穩定可靠後，才可以進行後續流程。

但項目未來發展如何，沒人可以完全確定，只有清晰明朗的數據，才可以幫助預測未來的發展。筆者認為，在房地產金融中，也可以利用互聯網+政務數據，通過政務數據了解當前項目周邊發展情況，再加上互聯網內關於項目周邊的意向數據，兩者結合後，用一份較為立體的數據，例如在開發項目介紹資料中，包含有項目區域內其他在售商品房的登記數據，互聯網中本區域內的房屋、交通、生活等相關搜索信息的數據等，幫助銀行考量、預測放貸項目未來的發展前景。

4 結語

大數據所帶來的價值還遠不止我們眼前所看到的，將大數據所得信息與其他行業關聯運用，還可以帶來更多意想不到的價值。例如將房地產立體化數據與教育培訓串聯，從而實現教育資源均衡發展、房地產與汽車交通數據相關聯，可以採取有效措施緩解交通壓力等。由此可見，大數據在不動產登記與房產交易中所能帶來的價值，還可以深度挖掘，打破原有的價值邊界，獲得高價值和前瞻性的信息，讓未來規劃更加理性。

『叄』 大數據行業的發展受什麼因素影響

數據爆炸式增長，大數據行業市場規模持續擴大

當前網民增長進入了一個相對平穩的階段，互聯網在易轉化人群和發達地區居民中的普及率已經達到較高水平，下一階段中國互聯網的普及將轉向受教育程度較低的人群以及發展相對落後地區的居民。目前，隨著移動互聯網的繁榮發展，移動終端設備價格更低廉、接入互聯網更方便等特性，為部分落後地區和難轉化人群中的互聯網推廣工作提供了契機。

截至2020年6月，我國網民規模達9.4億，較2019年底增長4000萬，互聯網普及率達67.0%，較2019年底提升3.7個百分點。其中手機網民規模達9.32億，網民中使用手機上網的比例為99.2%，較2020年3月基本持平。

2020年上半年，我國互聯網產業展現出巨大的發展活力和韌性，克服了新冠肺炎疫情帶來的沖擊和困難，在數字基建、數字經濟、數字惠民和數字治理等方面取得了顯著進展，成為我國應對新挑戰、建設新經濟的重要力量。

密集出台的大數據政策表明國家大力推動的意願，環保部、國務院辦公廳、國土資源部、國家林業局、煤工委、交通運輸部、農業部的細則側重指引垂直行業的落地。在政策的推動下，大數據加快了向各行業中的普及，並已全面從理論研究邁向實際應用，通過實際的經濟效益實現，帶動更多的行業開啟大數據應用探索。

具體從產業來看，互聯網、金融、通信、安防等產業目前與大數據融合情況較好，交通、能源、工業等也在快速應用大數據。以工業為例，工業大數據產業規模到2019年有600多億，到2020年，復合增長將達到50%以上，研發設計、生產、供應鏈、銷售、運維等領域數據量越來越大。而醫療行業大數據在某些點上用得不錯，但是要真正替代人，路徑還比較長。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

『肆』 馬總再現神預言，2021年後，3個行業比房地產更加有前途

人們在入職一份工作之前，都會考慮一下這份工作或者說這個行業是否適合自己。這個所謂的「適合」，對於大多數人來說主要考慮的就是這個工作是否賺錢。 當我們提到那個行業最賺錢的時候，很多人的第一反應就是「房地產投資」。

有這樣的反應是很正常的事情，畢竟在這些年中房價長久以來都是處於居高不下的價位。近些年有關富豪排行榜上面排名靠前的一些人也都是依靠「地產投資」發展起來的，十幾年來對於中國來說房地產投資行業的利潤可以說是非常的可觀。

但是這也只能代表過去是這樣的情況，對於未來而言「房地產行業投資」的火爆場景就有很大的可能性成為了「過去式」。 就像阿里巴巴的創始人馬雲曾經就公開表示，對於未來的中國而言「房價如蔥」 。當然了，馬雲說這番話的意思並不是說房子的價格真的就像蔥一樣便宜，而是在未來的年輕人們將不會被「房子」繼續束縛。

「房地產的火爆」隨著時代的發展已經不再是年輕人所認為的「前程遠大」。從2020年以來國家不斷地出台相關的政策進行一些調控，起碼看房價的趨勢並沒有像以往那樣不斷上漲。 所以說房價的發展趨於平穩安定的狀態是一個必然的結果，所以想要憑借「投資房產」獲取利潤已經不再現實，而有三個行業在這個時候展示出了自己的潛力。

無論時代如何發展，緊跟著時代腳步的人永遠不會被淘汰。對於行業來說也是一樣，緊跟著時代發展而發展的行業本身就有著強大的競爭能力，這樣的行業在未來的發展過程中也會表現出非常活躍的活力。 對於「人工智慧行業」來說，就是這樣一個緊跟時代腳步不斷強大自身的行業。

人們常說「科學技術是第一生產力」，在當下這個 社會 科學技術已經成為了生活中必不可少的元素。隨著 科技 的不斷發展，互聯網時代中人工智慧便是一個非常熱門的行業。

近幾年出現了一股人工智慧產業的發展浪潮，這股浪潮的出現與我們平日里所說的「演算法」是不可分的 。其實對於人工智慧的研究並不是只在中國出現了這樣的「熱潮」，諸如谷歌、微軟、亞馬遜、蘋果、「臉書」這樣的五大巨頭公司都在關於「人工智慧」的方面投入了不少的資金與精力。

國內諸如網路、阿里、騰訊這樣的互聯網巨頭公司也在人工智慧上面進行了自己的戰略部署。 這些巨頭公司之所以如此熱衷於布局「人工智慧產業」，主要是為了搶占人工智慧的市場，更確切的說是這些公司看到了關於人工智慧方面的巨大潛力。

現如今，人工智慧其實已經存在於我們生活中的點點滴滴，無論是語音識別、計算機視覺還是平日里了解到的智能醫療，都是在人工智慧的技術支持下發展起來的。 在未來的發展之中，人工智慧運用於安全防護、金融、醫療、自動駕駛等領域則被人們普遍認為是未來幾年的一個發展趨勢。

如今人工智慧的發展可以說是飛突猛進，並且在未來很長一段時間內，人工智慧技術在很多行業以及場景中的會得到一個普遍的應用。 小到民生醫療領域，大到環保、太空 探索 ，人工智慧技術都有著非常重要的作用，所以說在未來的發展中從事人工智慧行業將會有著非常遠大的發展前途。

對於人們來說什麼東西是自己寶貴的東西？有人會說親情、有人會說愛情、也有人會說是房子之類的財產。 如果要讓大家統一選取一個對於個人來說最為珍貴的東西，那麼好多人都會回答說「最珍貴的是 健康 」。

所謂的「大 健康 」，其實就是依據時代的發展情況以及 社會 上面人們的需求還有 健康 需求的改變從而提出來的一種較為全局化的理念。 可以說大 健康 就是圍繞著人們的日常生活提出來的一種理念。

與以往我們觀念中所認知的「 健康 」不一樣的地方在於，大 健康 不止包含了對於身體 健康 的追求還包括一個人的心理、精神以及所處環境的 健康 問題，可以說也是一個囊括了很多行業的新概念。

其實與人類 健康 相關的職業都可以規劃於「大 健康 行業」的發展裡面去。 比如醫葯產業、醫療服務相關產業、 養生 養老行業、 健康 護理產業、醫療美容這些都屬於「大 健康 」的領域。所以說對於「大 健康 行業」來說有著非常充足豐富的就業機會，並且人們對於這些行業的重視程度也是越來越高。

在日常生活中，我們經常會提到一個詞，那就是「大數據」，生活中也時常會聽到有人說「在這個大數據時代」這樣的話。 馬雲曾經也感慨過，他認為大數據是無限的可能性，而對於人類來說不管這個人的思想如何的先進，這個人又有著怎樣豐富活躍的想像力，但始終就都是「有限的」。

從馬雲的這番感慨不難看出，他對於大數據有著非常大的期待，並且十分看好大數據行業。 確實也是這樣，在生活中「萬物互聯」已經不再是一個概念的存在，只要我們使用到了「網路」就會留下痕跡就會被大數據所記錄。

早在2019年的時候，大數據產業的規模就已經發展突破到了8000億左右。 發展到現在，大數據已經被應用到了各行各業中去。在未來的發展中，各個領域可能都需要大數據技術的支持才能更為順暢的發展。所以說，從事大數據行業的工作者前途也是有著無限可能。

根據馬雲發表的一些觀點，從2021年開始房地產的暴利就成為了「過去式」，存在於人們的記憶之中。 無論是人工智慧、大 健康 還是大數據行業的未來都發展都要比房地產更有前途。那麼馬雲的這番「神預言」是否准確也只能交給時間來判定了。

『伍』 什麼是大數據產業

大數據概念包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處專理。
2. 要求快屬速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
大數據產業包括新興的數據分析行業，或者廠商。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

『陸』 大數據如何應用到房地產

現在大數據很火，房地產互聯網化的本質是數據的收集、處理、分析、版應用。
大數據應用作為一個權高滲透力的行業，不僅僅局限於營銷層面，必定和房地產行業發生深度的融合。從拿地、規劃、設計建造、采購，到營銷推廣、銷售，再到物業服務，這一整條價值鏈上的每個環節都有可能與大數據碰撞出新的機會和運作模式。華坤道威作為這一趨勢的引領者，正在開拓房產家居垂直領域大數據的應用融合。

『柒』 認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

大數據作為一個新興的產業，一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網＋的概念一樣，大數據被神話了，被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心，生怕大數據被捧得的太高，將來可能會被摔的很慘。

2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始，到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰，相信10月份的烏鎮互聯網大會上，大數據還會是一個大的熱點。

大數據論壇上，數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦，大數據產業前景很好，但是大數據企業卻很難做大，很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。

中國大數據企業大概有200多家，將近60%集中在北京，以小微企業為主，年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期，各家諸侯割地而立，每家佔領了一塊小的細分領域，很難做大，都面臨著同行的激烈競爭，有的領域例如輿情監控已成為紅海。

大數據企業人數大多在幾十人到幾百人，少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業，沒有一家企業佔有細分市場10%的份額，沒有一家大數據企業建立了行業標准，領導行業發展。

中國大數據產業處於極度分散狀態，優秀的人才分布在不同企業，很難形成人才合力。各家企業規模小，很難在企業做深做大，很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求，中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。

大數據產業如果要形成產業優勢，必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業，中國在大數據基礎架構，數據產品，數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上，銷售額應該在百億以上，否則很難形成技術和人才優勢，也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。

貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯，估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%（業務價值提升）。大多數的經費都用於大數據基礎平台（存儲和計算）、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM，Oracle，EMC，Intel，華為，聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。

中國大數據企業規模過小，領軍企業缺少，行業過於分散，這些都是制約中國大數據產業發展的因素，也是產業做大的一個痛點。

數據是大數據產業發展的基礎，具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務，創造出新的價值。

中國的大數據市場還不成熟，很多大數據企業擁的數據都是片段的數據，很難形成完整的，具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態，數據之間很少流動和整合；孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業，很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據，效率很低，采購來的數據價值不高，數據整合的難度較大，數據采購的整體費用過高。

大家都看到了數據分散的弊端，於是很多地方都建立了大數據交易市場，幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護，很多企業不太想在交易市場進行數據交易，往往還是採用一對一的數據交易，這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中，大數據交易市場，缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式，還需要用很長的時間去證明。

中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商，這些企業比較謹慎，很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據，其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放，但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放，至少需要3年時間才能達到商業應用要求。

大多數企業對數據有需求，但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行，至少要溝通三次以上，其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業，房地產業，零售業，他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼，不要和房地產業談大數據應用，房產行業數據還不全，很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設，研究大數據在房地產行業的應用。

已有的大數據企業商業案例中，大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作，為企業提供數據產品、數據工具或數據技術，目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累，市場很難被引爆，被動的數據商業應用，往往和業務結合較弱，無法迅速幫助企業利用數據提升業務，同時也無法解決業務發展瓶頸。

企業內部人士深度了解業務需求，他們缺少的是市場數據和消費者反饋，缺少的數據分析方法和工具。企業內部人士更應該成為大數據商業應用的主力，參加一些行業活動，從需求出發，主動尋找數據和解決方案。移動互聯網時代，商業競爭策略很清晰，一個是快，一個是要利用數據進行決策。

大數據產業的發展，不僅僅是大數據企業自身的事情，也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要，主動到市場尋找數據和解決方案，提升數據商業敏感度，從業務場景出發，尋找具有價值的數據。

市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題，就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠，數據對業務整體推動效果不如期望，這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題，大數據解決方案很難和業務深度結合。

大數據核心價值就是揭示事務發展規律，幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面，大數據的作用並不明顯。企業的產品開發，市場策略，戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業，一種是利用數據發展的企業，另外一種是不重視數據被淘汰的企業。

大數據企業如果想發展壯大，如果想成為行業領先的企業，其必須放棄短期利益，深入到客戶的運營中去，了解客戶的數據，了解客戶的業務，了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶，了解市場，了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據，技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵，業務人員掌握數據技術的門檻較高，但是技術人員了解業務的門檻很低，復合性人才傾向於從技術人才培養開始。

企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習，了解對方環境和需求，在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律，從業務出發，從場景出發，從數據出發，將大數據解決方案同業務深度結合，利用數據推動業務發展，發揮大數據預測規律的核心價值。

傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了，通過各類報表展示，讓管理層了解企業運營信息，過去的確幫助企業提高管理水平，達到了預期目的。

在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要，另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS，SPSS，TD等數據工具越來越被邊緣化，R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。

數據的時間價值正在得到重視，特別是金融企業，所有的業務部門都期望在最短的時間里，看到資金使用情況，客戶交易情況，風險管控情況。企業越早了解信息，就會越早進行決策，時間就是Money。過去數據需求可能是T＋5或者T＋30，現在的數據需求往往是T＋1或者T＋0，數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了，但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。

中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。

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『捌』 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

這不是某個行業，它是一個大數據分析，也就是說不斷的收集數據，然後進行分析，然後對行業的發展有幫助。

『玖』 大數據成為趨勢，有沒有應用於城市招商方面的數字展示平台呢

中國大數據的十大商業應用 在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。 1、智慧城市 如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。 城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。 大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。 2、金融行業 大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。 金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面： （1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦 （2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐 （3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制 （4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度 （5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品 3、醫療行業 醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。 如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。 醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。 4、農牧業 農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。 農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。 5、零售行業 零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。 零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。 零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。 電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。 利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。 6、大數據技術產業 進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。 這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。 未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。 大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。 7、物流行業 中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。 物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。 8、房地產業 中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。 藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。 9、製造業 製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。 例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。 大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。 10、互聯網廣告業 2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。 過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。 大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。 目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。 大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。 但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。 最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。 以上是小編為大家分享的關於中國大數據的十大商業應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨