大數據行業並購

① 大數據產業未來的瓶頸在哪裡

體現在四個復方面。
1、數據制收集和提取的合法性問題。核心在於數據隱私的保護和數據隱私應用之間如何權衡。
2、大數據共享與合作問題。共享信息的企業之間競爭和合作的關系同時存在，如何發揮協同效應需要產業鏈各個環節的企業達成競爭與合作的平衡是關鍵。
3、大數據結論的解讀和應用。執行者不但能夠解讀大數據，同時還需深諳行業發展各個要素之間的關聯，制定出可執行的解決問題的方案，確保方案不會產生新的問題。
4、政府相關管理政策的制定。在運用大數據過程中，如何合法提取私人或用戶隱私數據，如何保障數據安全，如何規范大數據產業的正確運行，政府將會出台一系列政策措施加以完善。

② 大數據未來的發展前景怎麼樣

我不知道你理解的大數據是什麼？如果是真正的大數據，那麼現階段來看發展前景很好，專而且有很大可能性會更屬好，因為現在人們對大數據的利用還停留在一個比較初級的層面，大部分是分析已經發生（比如瀏覽習慣）或正在發生（比如自動駕駛），那麼將來還會出現「將要發生」（比如將要購買什麼，將要發生什麼等等）。
當然，這是一種比較理想的狀態，現在也有公司說有這種產品，不過大部分都是噱頭，沒什麼實際作用。
而且現在的的大數據，很大程度上是分析一種群體特徵，比如各種佔比、分布、多少等等，將來大數據還要細化，畢竟大數據的來源是人，那麼一個人的大數據能不用能對人本身進行分析呢？明顯可以，就和社會的發展一樣，開始是一家一戶的小農經濟，然後是大家一起乾的大鍋飯，然後再次出現細化分工甚至越來越細，然後繼續整合細化，整合細化，直到最優化（基本不可能，因為這個是沒有統一標準的，在這里這種方式最好，在另外一個地方可能就會有所區別）。
所以個人感覺，大數據將來的發展很好，當然如果你的大數據是狹義上的大數據，比如XX大數據，那就沒那麼重要了，也有發展，但是和真正的大數據去比較那麼就失色很多了。

③ 要不要收購大數據股票

不要。由於大數據股票的市場行情不穩定一直成下趨勢發展，風險極大，收購大數據股票會導大量致經濟損失。

④ 國內做大數據的公司有哪些

1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。

2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。

3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。

(4)大數據行業並購擴展閱讀：

大數據發展的一些趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

⑤ 大數據供應商

大數據供應商

大數據供應商，事實表明，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享大數據供應商，一起來看看。

大數據供應商1

全球大數據市場的主要供應商包括微軟（美國）、Teradata（美國）、IBM（美國）、甲骨文（美國）、SAS Institute（美國）、谷歌（美國）、Adobe（美國）、Talend（美國）、Qlik（美國）、TIBCO Software（美國）、Alteryx（美國）、Sisense（美國）、Informatica（美國）、Cloudera（美國）、Splunk（美國）、Palantir Technologies（美國）

1010data（美國）、Hitachi Vantara（美國）、Fusionex（馬來西亞）、Information Builders（美國）、AWS（美國）、SAP（德國）、Salesforce（美國）、Micro Focus（英國）、HPE（美國）、MicroStrategy（美國）、ThoughtSpot（美國）、和黃鰭金槍魚（澳大利亞）。

這些供應商採取了各種有機和無機增長策略，例如新產品發布、合作夥伴關系和合作以及並購，以擴大其在全球大數據市場的影響力。

AWS（美國）以 Web 服務的形式提供雲計算服務。該公司為遍布 190 個國家/地區的客戶提供廣泛的產品和服務。亞馬遜的產品組合包括計算、存儲、資料庫、遷移、網路和內容交付、開發人員工具、管理工具、媒體服務、機器學習 和分析等部分。此外，解決方案部門提供網站和網路應用程序、移動服務、備份、存儲和存檔、金融服務和數字媒體。

它迎合了各種垂直行業，例如媒體和娛樂、汽車、教育、BFSI、游戲技術、政府、醫療保健和生命科學、製造、零售、電信、石油和天然氣以及電力公用事業。在大數據市場，其產品包括 Amazon QuickSight、Amazon S3、Amazon Glacier、AWS Glue

大數據供應商2

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的.產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

大數據供應商3

供應鏈案例分析的方法

一、供應鏈案例的類型

供應鏈案例可以是從原材料供應一直到最終產品送到最終用戶手中的整個供應鏈的案例，也可以是只涉及供應鏈一個環節或只關注於單一的物流活動的案例。無論哪一種案例，在分析時都應該從供應鏈整體的角度進行，要考慮單一環節的變化對供應鏈中其他環節產生的影響。

二、供應鏈案例分析的目標

提高客戶服務水平和降低總的運作成本是供應鏈管理的兩大目標，在案例分析時，必須牢記這兩大目標。

三、供應鏈案例分析的方法

供應鏈案例分析可分為這樣幾步進行：

第一，分析供應鏈現狀。

首先分析供應鏈的結構，在分析時可繪制一個從原材料或零配件供應的起點開始，通過生產製造環節和分銷配送環節，直到最終用戶手中的貨物流動示意圖，示意圖目的是為了描述供應鏈中各固定節點(如工廠、倉庫)的結構和貨物在這些節點之間的流動模式。即貨物流。

然後分析支撐貨物移動的信息流和信息系統，包括訂單信息處理、需求預測信息、管理信息和計算機系統。其次對現行的供應鏈績效進行分析，這對改進措施的提出是非常有效的，績效分析可包括供應鏈的總體績效、供應鏈的相對績效和單項物流功能的績效。

第二，在現狀分析的基礎上找出問題。

這常常是案例分析最困難的也是最重要的一步。因為如果無法正確地鑒別出主要問題，也就無法作出正確的選擇。在分析時要注意症狀與原因的區分，通常在分析時症狀是比較容易明確的。

例如，經理可能認為倉儲能力短缺是一個問題，實際上，這可能僅僅是一個症狀，造成的原因可能是庫存管理不良或生產安排不合理而使得庫存的大大超過了實際需求。因此在分析時，必須找到真正造成問題的原因。

第三，設想並提出解決問題方案

解決方案的提出是和現狀分析緊密聯系在一起的，一個好的現狀分析能夠對主要問題進行清晰的確定，從而指出正確的解決問題或行動路線。提出解決問題方案時通常可從三個層面上考慮：具體功能部門層面;公司層面，在公司內實行跨部門的改革;供應鏈層面，同一供應鏈上的公司間相互配合上進行改革。

最後對提出的方案應當做全面的說明。

以上是對分析供應鏈問題提供一個思考分析的框架，這不是一個應用於所有供應鏈問題的萬能方法，而是列出了在分析問題時可考慮的因素，案例分析時應根據實際問題確定相關的研究因素。

⑥ 大數據未來的前景怎麼樣

隨著互聯網時代的到來，人們愈發認識到現代科技與計算機技術的重要性，無論是互聯網頭部企業對IT技術的研發應用還是普通企業的發展需要都可以看出IT行業正處於如日中天的發展態勢下，行業競爭同樣十分激烈。
大數據已經成為人們耳熟能詳的IT業術語了，近年來大數據的發展態勢也越來越好，大數據儼然已經成為行業流行趨勢。

大數據是當今社會發展所獨有的產物，正是因為在日常生產、生活當中每天都會產生海量的數據，且提取其中有價值的數據能夠幫助企業運營決策，才產生了大數據需求。大數據以互聯網上產生的數據為基礎，兼具海量化、多樣化、快速化、價值化四大特點，正因為通過對批量數據的提取處理、應用到相關領域能夠取得突破性進展，大數據逐漸成為IT行業流行趨勢。
根據當前的發展狀況來看，人工智慧、雲計算、雲端遷移、大數據的業務連續性將會是行業關注的重點，在專業靠譜的教育機構培訓完就業也非常好的，建議你找入學簽訂就業協議的培訓機構，保障自己的就業，目前很多培訓機構都提供就業保障，

⑦ 大數據未來發展趨勢如何

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

⑧ 大數據前景

未來，將是大數據的時代。「得數據者得天下」，在大數據的浪潮下，誰也不願落下，各路企業使出渾身解數，旨在大數據市場上分得一杯羹。
一、大數據繁榮催生產業鏈投資機會
來自一份 2014-2018年大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告 顯示，大數據產業主要涉及數據生成、存儲、處理分析、應用四個環節，具體來看，包含硬體設備、處理分析環節、綜合處理、語音識別、視頻識別、商業智能軟體、數據中心建設與維護、IT咨詢、方案實施、信息安全等領域。
在大數據風靡全球的同時，我國政府也加快了對大數據相關技術的攻關，工信部發布的《物聯網十二五規劃》里，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析等大數據技術的重要組成部分。
隨著技術的日益成熟，市場逐步向前推進，受高科技的快速發展、互聯網速度的進一步提高，我國大數據產業鏈雛形顯現，給產業鏈企業帶來巨大的投資機會。

（資料摘自 前瞻產業研究院）
二、大數據概念股受追捧，投資熱度升溫
業內普遍認為，2013年為中國的大數據元年。這一年，「大數據」成為了熱門搜索詞彙，大數據概念逐步深入人心。基於市場對大數據的認可及對產業未來積極的預期，大數據概念股受到了國內資本的熱捧。
而在資金的追捧下，大數據概念股更是身價大漲。拓爾思、股浙大網、天璣科技、銀信科技、浪潮信息、同有科技、美亞柏科、用友軟體等所謂的大數據概念股一度都有不錯的表現。
目前，市場投資熱點不多，大數據概念又是席捲A股的科技浪潮的引領者，前瞻資訊預計未來大數據的投資熱度將持續升溫。
三、企業並購重組活躍，向大數據產業延伸
國際市場上，無論是IT巨頭還是市場新秀都嗅到了大數據市場機遇，持續開展並購，增強自身的實力。像IBM近幾年已經在相關領域收購了30多家公司，凸顯了其在大數據時代的雄心！
國內大數據市場也十分火熱，各路企業紛紛通過並購、資產重組或股權受讓等方式向大數據產業延伸，以期在這個大市場上分得一瓢羹。
首當其沖的是大數據概念股企業，美亞柏科、東方國信、捷成股份、科華恆盛等已經或正在實施並購、重組或股權置換，圖謀做強做大。亞太本土最大的軟體及服務的提供商用友公司目前也正在尋找並購對象，以通過並購的形式實現在大數據領域的發展和突破。
數據革命正在瓦解已經建立的產業和商業模式，面對大數據帶來的無限商機，必將有更多的企業進入到這個領域。隨著企業布局的進一步完善，可以預見未來大數據市場的競爭將是殘酷的，大數據將給IT業界帶來新一輪的洗牌。
供參考，望採納。謝謝

滿意請採納。

⑨ 全球大數據產業現狀及投資前景預測

全球大數據產業現狀及投資前景預測
縱觀國內外，大數據已經形成產業規模，並上升到國家戰略層面，大數據技術和應用呈現縱深發展。面向大數據的雲計算技術、大數據計算框架等不斷推出，新型大數據挖掘方法和演算法大量出現，大數據新模式、新業態層出不窮，傳統產業開始利用大數據實現轉型升級。人工智慧、深度學習、工業物聯網、虛擬現實、智慧城市等領域的發展推動大數據的應用普及。新興行業、傳統行業圍繞數據服務體系，已經形成了傳統行業數據平台、互聯網數據平台及行業資訊類數據平台。以數據應用為基礎的新一代數據服務企業，在促進主體行業發展的同時，同樣促進了行業內中小企業的發展。
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大數據發展的產業環境分析
美國政策層面發力推動大數據應用發展。政府推出了一系列的公開數據計劃，在健康、能源、氣候、教育、金融、公共安全等領域開放數據和信息，促進創新的突破,從而推動經濟發展。美國致力於擴大聯邦數據公開范圍和受用對象的范圍，尤其擴大高價值數據資產，探討如何進一步擴展收集和分析工業競爭和創新相關的數據。
為了進一步挖掘聯邦政府數據的應用潛力，促進創新與社會進步，2016年1月美商務部發起了一項旨在使政府數據更加容易使用的數據易用性計劃(CDUP)。5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，為未來的大數據研發列出7條戰略計劃，旨在建立大數據創新生態系統，加強數據分析能力，從大量、多樣、實時的資料庫中提取有效信息，服務於科學研究、經濟增長與國家安全。2016年，美國應用大數據預測選舉也引起世界關注，大數據應用開始為廣大公眾所關注，數據的真實性及數據安全成為關注焦點。
英國以數據共享為根本積極推動大數據平台建設。新建哈璀(Hartree)大數據中心，投資1.13億英鎊。新建艾倫圖靈研究所，投資4200萬英鎊，開展大數據科學與技術的研究。投資1.5億英鎊建立第一個國家級老年痴呆症研究所。建立應對重大疾病新的數學研究中心。英國成立大數據戰略委員會，發布《開放數據戰略白皮書》，統一政府數字平台，開通政府部門開放數據通道，設立數據開放共享獎勵基金，2018年還將出台「數據保護通則」的專門法規，旨在開發利用數據資源產生更大的商業價值和經濟增長。
瑞典啟動國家重點科研計劃(NFP)大數據專項(Big Data, NFP75)。2017年正式啟動，計劃投入資金2.5億瑞士法郎，從2017年至2020年為期4年。該專項主要分為三個板快：大數據信息技術：大數據分析基礎性研究、大數據基礎設施構架、資料庫和計算中心;大數據相關社會及法律問題：大數據涉及對社會經濟發展的影響預測(如對貿易、商務模式、人員交通及物流的影響)、個人隱私及空間的保護及相關的社會倫理和法律問題及對策等;大數據應用：對大數據在交通、健康、災害及社會風險控制、能源轉型領域的應用展開基礎性研究。瑞士國家重點科研計劃由瑞士聯邦政府推出，目的是對關系瑞士社會經濟發展全局的重要領域展開基礎性研究並提出對策建議。
我國各地政府積極為大數據發展營造環境。2014年、2015年「大數據」首次寫入國家《政府工作報告》。在2015年3月5日舉行的兩會中，李總理在政府工作報告中提到，制定「互聯網+」行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導互聯網企業拓展國際市場。
當前，《國家大數據戰略及行動綱要(2015-2025)》徵求意見稿完成。國家自然基金委、科技部支持了大量大數據研究項目;北京市、上海市、天津市、重慶市、廣東省、貴州省等制定了大數據發展規劃，多地開始建數據產業基地，天津擬打造國家數據聚集區，與北京、河北聯合建「京津冀大數據走廊」;重慶計劃將大數據培育成重要戰略性新興產業，加快建設兩江雲計算產業園，陝西西咸新區、湖北武漢光谷、貴州貴安新區等地提出要設國家級大數據基地。
上海成立數據交易中心。2016年4月1日，上海數據交易中心掛牌成立，上海數據交易中心是經上海市人民政府批准，上海市經濟和信息化委、上海市商務委聯合批復成立的國有控股混合所有制企業，承擔著促進商業數據流通、跨區域的機構合作和數據互聯、公共數據與商業數據融合應用等工作職能。交易中心以國內領先的「技術+規則」雙重架構，創新結合IKVLTP 六要素技術，採用自主知識產權的虛擬標識技術和二次加密數據配送技術，結合面向應用場景的交易規則，將在全面保障個人隱私、數據安全前提下推動數據聚合流動。
上海將圍繞「資源、技術、產業、應用、安全」融合聯動這一條主線，聚焦「政府治理和公共服務能力提升、經濟發展方式轉變」兩個方面，創新「交易機構+創新基地+產業基金+發展聯盟+研究中心」五位一體大數據產業鏈生態發展布局，力爭打造國家數據科學中心、亞太數據交換中心和全球「數據經濟」中心，形成集數據貿易、應用服務、先進產業為一體的大數據戰略高地。
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大數據產業的行業需求預測
企業需求
傳統企業的大數據轉型。隨著互聯網化進程的不斷推進，在改變了用戶消費習慣的同時，眾多傳統企業面臨了一系列必須面對的問題，其中一條核心主線就是基於已有數據的使用以及對於用戶數據的採集。對於有效利用數據，很多傳統企業開展了試探性的使用和分析，並逐步結合互聯網平台，使數據形成閉環。地產、製造、金融企業已經在逐步建立互聯網銷售平台，其實平台的本身並不是去加大產品銷售量，而是通過平台對傳統營業網點、銷售渠道的信息進行有效管理，從而建立可供判斷或分析的數據之用。
更好的吸納客戶的潛在需求，更快的適應市場變化，從而帶動新一輪研發的生成或變革。而此類企業的成長點，市場化性質，及企業性質將區別於傳統企業，而走上新業態、新模式的道路。包括車聯網、互聯網金融、汽車電商、房產電商，都已經出現了苗頭。對於大數據產業的發展，傳統企業轉型是區別於其他領域的卻又獨樹一幟的重要組成部分。
平台企業的大數據戰略。對於相對IT投入較少，IT基礎較為薄弱的領域，比如零售、餐飲、服裝、農業、出版等行業，企業不會去自建雲計算及大數據平台，更多的則是會依靠專業化的數據服務企業或是數據服務平台來滿足數據分析的需求。行業數據服務平台架構的初衷，主要是用雲服務方式解決上述行業的信息化建設及運維需求。
目前上海類似的行業數據平台不少，建築業的築想網、醫葯業的安捷力等都是在行業垂直領域專業度很高的企業，而且較之通用、普適性的平台，此類平台的發展更具有和行業發展的共存性和相通性，是大數據產業發展過程中一個非常重要的組成部分。
互聯網企業大數據規模化發展。互聯網傳媒是推動企業接觸大數據服務中一個相對快速的行業，傳媒由傳統的單向被動模式轉變成為雙向互動模式，在吸引了用戶群體的同時也通過定義用戶肖像，來推動精準營銷。精準營銷使企業享受了新媒體帶來的最實惠的成果，也為企業帶來了一份較之傳統傳媒更加具體的數據分析報告。
同樣在互聯網領域，無論是社交平台、團購還是移動應用，在其互聯網平台構建的過程中，收集、匯總、分析數據是非常重要的一個環節。通過甄別不同年齡段、性別、愛好的用戶群，來精準定位推送不同的消息，而在這些精準定位的背後，則是每天幾十甚至幾百TB的數據增長量和分析量，可以說，有了互聯網才推進了大數據產業的發展。
熱點關聯領域需求
金融大數據。中國金融信息服務產業存在產業鏈分布廣、市場空間巨大的特點，但與此同時，又表現出產業集中度非常低的現狀。因此，未來必將經歷大量的並購整合，最終出現幾家龐大的IT服務機構。傳統金融服務領域的人才資源、市場能力、技術及研發方面在全國范圍內都具有不可比擬的優勢，產業環境、配套資源都非常成熟。
在金融信息服務產業鏈中，已經擁有了證券、期貨、金融期貨、科技技術等交易所以及鋼鐵、有色金屬等各類生產物資交易所，擁有像安碩信息、萬得資訊、金仕達、銀聯、普蘭金融、春雨供應鏈等一大批具有行業代表性的龍頭企業，還有一批以經爾緯為代表的掌握大數據技術及具有資源整合能力的公司。金融領域的資料庫建設比較完善且都為結構化的數據，隨著人工智慧、深度學習等新興技術的介入，大數據將顯示出大有可為的趨勢，對基於大數據分析的成果的需求也將越加旺盛。
交通大數據。一是智能交通，在交通和環境信息的基礎上，實現交付跟蹤，工作流程監督，和人力資源管理。在智能交通系統中，如果車輛使用了該應用，就可以監測到相關數據。智慧城市首席信息官可以使用從物聯網信息庫中獲取運輸和交通過程的信息。這將大大改善交通運輸，建立服務型的支付方式，而不是簡單的付款程序，如時間收費制度。
智慧城市的核心價值是根據交通數據來建立對公民有益的基礎政策。智能交通也產生了很多新的商業創新。二是自動駕駛，目前GOOGLE藉助大數據及車載技術和感測器,以及高級輔助駕駛系統、軟體、地圖數據、GPS和無線通信數據等，實現了無人駕駛，可以預見，不久的將來，大數據在自動駕駛領域的應用越來越被看好。
新媒體大數據。大數據引領的新媒體已經顛覆了國外數個傳統媒體，比如停刊的美國《新聞周刊》以及德國出現戰後最大的紙媒倒閉潮等。以眼球經濟為基礎的傳統媒體展示型廣告已快速向以數據為基礎的網路媒體精準型廣告進行轉變。百視通和東方明珠的整合已經打造了全國最大的千億級別的傳媒上市公司。在電信、廣電及互聯網領域海量數據處理具有豐富的研發及應用經驗，所用技術涵蓋了分布式計算、海量數據處理、流計算、機器學習及神經網路等，重點關注於互聯網廣告投放技術、效果監測、目標受眾行為分析及精準細分、廣告智能匹配等。未來幾年，新媒體大數據將越來越受到業界的追捧。
製造業大數據。利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。最近幾年，從國家到地方政府，日益重視大數據在製造業特別是高端智能製造領域的應用，例如《中國製造2025》。從這個意義上來說，大數據在製造業應該發揮的潛力巨大，釋放空間和餘地很大。
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大數據投資前景預判
人工智慧等新興領域價值潛力巨大
智能化領域及智慧城市建設。大數據與深度學習、人工智慧交叉的領域成為資本追逐的焦點。例如日本提出建成超智能社會，實現ICT技術在全社會的深度融合應用。日本第五期科技計劃提出建設SOCIETY 5.0(超智能社會)，基於以人工智慧、物聯網、大數據為代表的ICT技術，研究開發先進機器人、超級計算機、感測器、高速通信等技術，實現網路空間與現實空間高度融合的信息物理系統，運用大數據促使社會生活各領域實現高度智能化，推進經濟發展與社會進步。日本超智能社會的提出，受到諸多大數據公司和風投的關注。類似，我國各地正在大力推進的智慧城市建設中的與新興技術交叉應用的環節，大數據將有著重要的一席之地。大數據與智慧交通、綠色環保、民生安全等領域的融合，在人工智慧、深度學習的帶動下，大數據應用商機無限。
支撐分享經濟智能平台被看好
分享經濟在短時間內崛起並成為全球現象，規模和影響力都呈現出指數增長。2014年12月，普華永道發布了預測報告指出全球分享經濟的規模將從2015年的150億美元增長到2025年的3350億美元。在全球經濟努力復甦的背景下，分享經濟模式的新穎性和巨大發展潛力受到各國政府的高度支持，甚至提升到了國家戰略的高度。大數據、雲計算、人工智慧將構建支撐分享經濟的智能平台，而這些平台將日益彰顯其經濟價值，從而能夠靈活、便利、及時、安全、經濟地連接不同需求的陌生人，從而在分享經濟的新模式中，大數據起到了核心作用，佔領核心的地位，其價值不言而喻。

⑩ 新三板大數據商業應用第一股」

新三板大數據商業應用第一股」

2015年8月12日，HCR慧辰資訊成功掛牌新三板(股票代碼：833309)，成為國內新三板大數據商業應用第一股!備受各界關注的背後，是長期困擾大數據領域的一道難題：大數據到底怎麼樣變現?誰能真正撬動這個「千億市值」的數據產業!

2012年，隨著數據統計單位從TB級躍升至PB級別，大數據時代全面到來，而雲計算等技術的實現，進一步揭開了數字化商業時代的帷幕。大數據時代，每家公司都在創造著大量結構化和非結構化的數據。而未來的每一筆生意都將是數據的生意。面對海量數據帶來的信息爆炸，如何利用，挖掘，深入洞察數據的價值成為每家企業實際面臨的考驗。雖然大數據帶來的「金礦」就擺在眼前，但是如何真正「掘金大數據」卻成為擺在每家企業面前的難題。

l大數據變現真正的難題到底在哪裡呢?

挑戰一:缺少深入行業的數據洞察能力

面對海量的數據信息，並不能真正的轉化為對企業或社會有價值的「數據資產」只有深度洞察數據背後的價值，才能使數據為企業的決策、發展提供支持。很多企業受困於數據本身，擁有大量時間跨度久遠、內容形式多樣、體量龐大的沉睡數據，缺乏數據洞察的技術實力和分析能力，數據沒有轉化為資產，反而變為負擔。

挑戰二：無法真正打通數據孤島

我們可以看到在真實的世界裡，各個行業間的信息在不同的交互過程中，為我們呈現了一個真實立體的世界，從而在企業決策、營銷、產品等各個層面提供了信息支持。而在大數據的世界中，我們是通過「數字化」來高效、深度的洞察真實世界的各種形態，發掘數據背後的價值。而現階段，數據領域存在著行業間的壁壘，我們面對著一個個擁有海量數據信息的「孤島」，在異構數據的獲得上存在著不足，只有真正打通行業間的數據孤島，支撐起立體的信息解構體系，「大數據的變現能力」才會獲得根本上的解放，實現飛躍的增長。

挑戰三：大數據產業生態圈還未完整建立

在互聯網、移動互聯網推動的大潮下，中國的新經濟領域獲得了將近20年的快速增長期，信息時代與創新技術，共同催生了大數據時代的到來。但是整體產業生態圈建立還處於初期階段，大數據領域的上下游企業還處於成長中，產業鏈遠未發展成熟，距離良性的自成長體系發展尚待時日。這也會成為延緩大數據領域全面商業化運作的客觀原因。

挑戰四：不容忽視的資本助推力量

隨著中國經濟進入「非常態」，各行業也從「產業資本時代」逐步邁入「金融資本時代」。資本在行業發展中的杠桿效應急劇增加。正確運用資本的力量，將為一個行業贏得一日千里的發展契機。大數據行業作為一個有著億萬級規模的市場，擁有產業鏈上下游的眾多企業，但是也由於規模龐大，企業數量眾多，同時又是一個相對專業的領域，無形中也為資本市場的進入設置了一定的門檻兒，投融資機構對於產業的了解還需要一定的時間，而大量初創及小型企業，會面臨比較多的來自資金方面的壓力，一定程度上也延緩了整體行業快速，有序，健康迭代的發展步伐。

HCR將從根本上解決大數據的變現之道

戰略一：深度服務行業大客戶，實現數據資產的商業應用變現

HCR慧辰資訊作為中國最早一批的研究咨詢機構，成立於1993年，在22年的發展歷程中，HCR擁有超過30個細分領域的行業研究經驗，深度服務於各領域的國際、國內500強大型企業。一路發展至今，以堅實的研究實力，通過合資、並購等方式不斷吸納研究領域的眾多知名機構，加深HCR整體研究實力的儲備，2008年與美國鄧白氏成立合資公司，2012年與領先研究公司DNA公司合並，2013年開始，通過合資並購等多種方式先後吸納包括慧思拓、QGroup、慧馳、資道網路在內的大數據研究領域眾多優秀團隊加盟。

在接下來的5年時間中，我們將借力行業研究的深度積累，作為大數據領域的「深入洞察者」，綜合運營最新的大數據挖掘技術，以及自身大量的專業研究所具備的深入性行業認知能力，幫助各行業中的大型企業真正有效的實現大數據的應用價值。將大小數據深度結合，解決結構化數據與非結構化數據的銜接，幫助各垂直領域的行業大型企業用好數據資產，創造出深層價值。實現大數據在傳統領域的商用之路。

圖-1 @HCR大數據

戰略二：建立大數據應用交易平台，打通數據孤島

HCR將傾力打造大數據領域的「雲平台」戰略。用開放共享的互聯網精神匯聚長尾大數據，打通大數據孤島，真正實現跨行業、跨領域的異構數據共享。最大化數據變現的商業前景。

HCR將憑借自身的研究實力，投入建設基礎數據層，通過結構化數據平台，逐步打造跨行業的大數據雲平台。同時面向各類信息挖掘、開發應用的中小企業，建立「研究開發者雲平台」，通過共享、合作的方式深入到各細分領域的商業應用層。實現跨行業、跨領域的大數據應用交易平台，真正實現天下沒有難用的數據。

圖-2 @HCR大數據

戰略三：構建大數據生態體系，實現行業的全面升級

「復利」號稱人類歷史上的第八大奇跡，信息時代引爆了整個產業的冪次方增長模式，在未來「數據資產」將成為幫助企業實現冪次方增長最強勁的動力源。

HCR是國內最早步入資本市場的獨立第三方數據洞察公司，深諳資本運營之道，早在1993年隨慧聰網赴香港上市，2008年與美國鄧白氏公司合資，登陸NYSE，繼2011年完成管理層的MBO後，2013年獲得達晨創投單筆5000萬融資，創下業內最大單筆融資記錄。在一次次資本市場的青睞背後，是對HCR深厚的行業研究積累和技術為核心的數據洞察及研究實力的認可。

此次HCR 作為國內「新三板大數據商業應用第一股」!將站在新的資本市場的平台上，藉助資本的力量，幫助更多深耕大數據領域的公司實現數據資產化，建立圍繞大數據領域的金融增值服務體系，在全新起點，全面構建大數據生態體系。

HCR將借力資本的力量，結合自身在大數據領域的研究實力和積累，服務於整個大數據產業鏈，構建完善的大數據生態體系，打通上、中、下游企業，建立大數據領域的良性循環體系，服務於大數據領域的大、中、小型公司。

首先，通過金融增值服務體系的打造，扶持大數據各垂直細分領域的初創型企業，為他們提供數據、資本、技術層面的支持，共同打造大數據領域的創新、創業沃土，支持技術創新和數據領域的各類重度垂直應用的發展。相信下一個「獨角獸」必然誕生於大數據領域。

其次，基於HCR在行業研究中的長期積累，我們將幫助有一定積累的中型企業系統性的搭建符合自身業務需求的大數據體系，實現數據資產的良性循環。圍繞「數據應用」建立培訓、咨詢體系;幫助企業實現長效的數據應用，進行專業化和系統化的數據應用培訓。包括企業的總體體系設計、全景數據模型的建立、業務實際的應用和管理。

同時，面對大型企業，提供深度的數據洞察服務，加速企業數據資產的商用之路。

圖-3 @HCR大數據

「心懷猛虎，細嗅薔薇」偉大公司誕生於純真的理想

偉大的公司通常都是誕生於純真的理想。Google希望天下人都能便捷的找到信息，阿里巴巴希望天下的企業都能方便的實現生意，企鵝的願景是方便的連接。我們看到，確實因為以上公司的存在，讓我們的生活和工作更便捷了。

今天，HCR站在了新的資本市場的平台上，懷著一個純真而樸素的理想，那就是：幫助天下的企業和個人把數據用起來。讓天下的企業和個人不再有找不到的數據和不會用的數據。

HCR積累了大量的給大客戶服務數據洞察的經驗，知道大客戶怎麼用好數據的，也知道去哪裡搜集數據，如何清理等等。因此，HCR應該義不容辭的承擔起來幫助天下企業和個人會用數據這樣的使命，盤活「數據」資產，喚醒沉睡的數據價值，讓無數的企業和個人在大數據的指導下，高效的成長，大大提升整個社會的效率。HCR將秉承我們一貫的開放、共享、成長的理念，用我們五化理念：合夥人化、證劵化、產業化、互聯網化和國際化來落實我們的純真夢想，一步一步做到幫助天下的企業用好數據，共享千億市值!

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