大數據時代的軟體創新

㈠ 大數據時代下商業趨勢與科技創新

大數據時代下商業趨勢與科技創新

大量生動的案例和詳實的數據分享了數字化時代的十個商業趨勢，這包括從碎片化數據到大數據、從單邊市場到平台雙邊市場、從PC互聯到移動互聯、從離線計算到雲計算、從軟體定義硬體到Software Define Entity、從小而全大而全到外包眾包、從供應驅動消費到需求驅動消費、從規模經濟到長尾市場、從傳統金融到數字化與互聯網金融、從純線下到O2O模式。
這十大趨勢應該如何理解？朱曉明院長在峰會中給出了答案。「從第一個趨勢到第四個趨勢大數據、雲服務、平台化、移動互聯網是數字化時代科技創新導致的基礎設施的變化。第五個趨勢就是預測，數字化年代軟體將成為人類最強生產力之一的趨勢。第六個趨勢是揭示了服務業、研發等領域是可以用數字化手段來改變生產組織方式的。第七個趨勢揭示了供應驅動消費與需求推動消費在互聯網年代有可能是交替變化的，各顯其能的趨勢。第八個趨勢是描述了創新型企業利用數字化手段。第九個趨勢是互聯網金融。第十個趨勢是表明了LBS為基礎的O2O模式，為眾多企業商業模式的最佳模式。」
此外，朱曉明院長還提醒說，在大眾創新的時代要謹防四種陷阱：一是過早採用新技術、二是過快放棄新技術、三是過晚地採用新技術、四是拖延太久採用新技術。
在談到O2O的發展空間時，朱曉明院長表示「近六成的用戶用過移動O2O，移動互聯網的用戶在中國有10.6個億，可是移動O2O只有6.1個億。中國的房地產佔GDP的比重是百分之六，但O2O應用的比例只有百分之三點九，這就表明它的空間有很大。其中，在O2O環節里， LBS和電子支付非常重要。」
「企業要實現O2O的轉型，應以定製化預約、設立導航服務、智能會員識別、LBS、大數據、廣告精準推送和客戶營銷為目標。」
「在數字化年代數據可以挖掘，資源可以共享，因此信息可以對稱，成本得以降低。降低了交易成本，商家才能在競爭的市場當中獲得新生。」
在演講的最後，朱院長預測說：「數字化大數據時代來臨的時候O2O也許將是最具創新特色的商業趨勢。而O2O商業世界的未來是產品不分高低、數可逢生，未來無數而不生;行業不分貴賤，網可助勝，未來無網而不勝;服務不分你我，雲可眾成，未來無雲而不成;需求不分遠近，移可求深，未來無移而不深。「

好屋中國介紹：
好屋中國是國內首家基於移動互聯網的O2O房產全民眾銷平台，2012年創立於蘇州現運營總部位於上海。
好屋中國成立三年時間，布局4大海外中心，48個中國一二線城市，為135個開發商提供服務，合作樓盤達562個，累積平台交易額已突破2942億元。
2015年，好屋中國正式展開房地產全產業鏈戰略布局，推出考拉社區——一款有情感、有溫度、有智慧的社區懶人應用，搭建人與鄰里，人與物業，人與商業之間的關系平台;搶錢寶——全民營銷利器，用娛樂互動搶紅包的方式實現社會化營銷;搶客寶——客戶案場直通車，客戶信息快速直達置業顧問實現快速銷售;助理寶——客戶成交管理助手，實現從線上到線下無縫鏈接;全媒體——大數據時代的全網導客系統，實現線上全封鎖、潛在客戶精準全覆蓋;客倍多——效果管理移動駕駛艙，讓開發商隨時隨地了解效果和成交情況，使營銷過程透明化，營銷策略可控化;房拍惠——金融聚客產品，以金融眾籌模式實現樓盤高效傳播和短期快速聚客;數錢寶——一款會生錢的鎖客神器，幫助開發商提前實現合法精準鎖客蓄客的金融產品;好屋貸——房產首付金融產品，降低購房門檻，促進快速成交等11款全產業鏈新產品。建構了從售前信息整合，到售中服務體系，直至售後社區平台的全息、全系營銷服務鏈，打造好屋「真」「金」電商平台。

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㈡ 透過應用看行業 大數據如何帶來思維創新

透過應用看行業 大數據如何帶來思維創新

大數據正在逐漸成為我們茶餘飯後談論的熱點問題，不單是在工作當中，在生活上的很多大數據應用也帶給我們很大的啟發和改變，我們可以舉一些很簡單的例子，在以前我們到醫院就醫的時候護士一天會跑好幾趟來收集患者的各項身體數據，比如體溫、血壓、血糖等等，但是在當今的大數據時代下，大數據在醫療行業的廣泛應用使得醫療機構每天所能收集到的用戶數據點能夠高達1200個左右，這樣一來就非常有助於醫生對於治療方案的及時修改和制定。

在大數據時代，一定程度的不精確性是可以被接受的，這跟以往的小數據時代是非常不同的。在小數據時代，我們擁有的數據量非常少，很少的數據點讓我們陷於數據飢荒中，我們生活在信息匱乏中，因此我們要求每個數據點都是精確的，也必須極精確地、高質量地來處理以及呈現它們。而如果我們擁有足夠的數據，我們就不需要那麼做了，我們可以更寬容地對待它們，用不那麼精確的態度來對待它們。

數據提供給我們分析能力

數據量在一天天的增長，用戶對於數據的分析能力也在不斷的提升，據了解，對於數據分析的歷史已經有幾個世紀那麼久遠，人們通過對數據的探索來改變自身的行為模式在現在看來已經不再是什麼新鮮事，亞馬遜利用用戶過去的點擊記錄和購物信息來預測顧客未來可能會想買什麼。這樣一來，亞馬遜就能向我們推薦我們可能會買的書籍、光碟及其他東西。亞馬遜在這項服務上做得非常出色，以至於其收入的三分之一都來自於這個推薦服務。這是一個極其簡單而又極其有效的技術。

大數據的未來，通過相關關系收集更多數據點，接受不精確性，我們可以更好地預測未來，更好地理解和洞察社會、世界和生活。這使我們不僅比現在做得更好，還讓我們可以去做那些我們認為永遠不可能做到的事，這就是大數據的發展前景。

數據已經變成商品

對於現在的企業用戶而言，除了原有的一些物理資源之外，對於數據資源的重視程度和把控程度也在逐漸提升，大數據賦予了企業全新的洞察力和發展效率，數據本身也變成了可以被販賣的商品，放眼未來來看，數據將會成為非常重要的資源，就像金錢和勞動力一樣寶貴的資源。

在小數據時代，也就是在過去，我們只為了單一、直接的目的來使用數據，比如賬單數據是為了付款，市場數據是為了推銷新產品，生產數據是為了提高生產力。一旦這些直接目的達成了，這些數據就會被棄掉。但在大數據時代，這將會非常非常的不同，因為在大數據時代，數據的價值並不體現在達成直接目的，而是體現在間接目的上，體現在那些我們甚至在收集數據時都沒想到、而在後來才想出的無與倫比的用途上。

行業概覽

我們前文說了，對於現在的醫療衛生行業來說，在大數據的應用當中能夠使得醫生對每一位患者的實時數據進行收集和分析，從而幫助醫生制定和隨時調整醫療方案，從而保證了治療的效果，這樣的定製化方案在沒有應用大數據技術之前是不敢想像的。

在教育行業當中，我們此前也進行過報道，像國外很多學校那樣，學生上學已經都背上了「雲書包」，也就是說，教育的電子化和信息化已經被廣泛應用在了實際當中，學校利用大數據收集學生們讀書、理解程度的信息，將結果反饋給老師，而教學效果也將因此而得到提升，學習效果會得到提升，知識將得到更好的傳播。

對於傳統的商業領域以及電子商務行業來說，大數據更是提供給商家更加全面的用戶信息，這使得商家能夠准確地把握住用戶需求，從而對商品種類以及營銷模式等等方面進行及時的調整，同時對於購買者而言，在選擇商家進行購物的時候也變得更加方便和高效

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㈢ 如何在大數據互聯時代展開商業創新

舉例說一下大數據時代用CRM場景營銷進行商業創新的方式，在大數據快速發展的時代，企業引進一款CRM系統，能夠更好地管理客戶，規劃營銷，尤其是規劃基於移動互聯網時代興起的場景營銷，來創造大量的新機遇，加快企業在現代社會的發展。

基於了解客戶需求的場景營銷

在大數據時代的背景下，可以說引入一款專業的客戶關系管理軟體CRM，絕對是不二的選擇。引入CRM的好處之一就在於，CRM能夠海量存儲客戶的各種信息，包括姓名、電話、年齡、性別、購買需求、個性化偏好，等等。在海量信息的基礎上，利用大數據技術，可以將具有相同屬性的客戶進行分類，再根據具體的場景，進行適宜的場景營銷，為企業成交訂單打下良好的基礎。

場景營銷帶來商業創新機遇

大數據時代，企業要想發展，就要充分利用大數據所帶來的各種信息、各種便利以及各種技術。基於場景的營銷，能夠為企業帶來各種各樣的客戶及訂單之餘，企業也要利用場景營銷突破創新，尋找新機遇。引進CRM利用大數據技術深入分析並掌握客戶的需求，就掌握了核心資源。此時的創新，可以做免費平台，盈利模式就是「流量變現」，即首先在平台上蓄積海量流量，然後對接各種各樣的場景服務。

㈣ 大數據分析工具面臨哪些挑戰

大數據分析工具面臨哪些挑戰

在大數據時代，傳統的智能BI和報表工具已經很難承擔大數據的市場應用任務。新一代的大數據處理工具將取代傳統的數據處理軟體，並引領新時代的數據挖掘浪潮。那麼，在信息時代背景下，大數據分析工具又將會面臨哪些挑戰呢？
數據搜集與兼容
數據的搜集與整合是數據處理的第一步，在數據源充足的情況下，如何更好更快的檢索並搜集到足夠的數據成為數據分析過程的關鍵。對於大數據分析工具來說，有時甚至要面對數十種格式的數據源或資料庫，能否快速兼容就成了關鍵。
新時代的大數據分析工具必須擁有強大的數據兼容能力，包括對非結構化數據的處理。即使在數據量龐大而雜亂的情況下，大數據分析工具也要能快速反應，整合與甄別數據，為接下來的數據分析工作打好基礎。
大數據壞境下的數據分析速率
數據分析效率直接反映大數據分析工具的性能優劣，新時代的大數據分析工具在面對海量數據時不僅要能快速分析、快速得出結果，還要能保證數據分析結果的准確與客觀（基於數據）。而傳統的數據分析工具因為軟體設計架構的落後已難以勝任大數據分析工作。
傳統的技術架構不能滿足大數據分析工具的性能要求，在眾多大數據解決方案中，國雲數據開發的大數據魔鏡採用新穎的「三層架構」模式，將大數據分析工具的功能選項做進一步細分，不得不說是一種大膽的嘗試與創新。
數據分析方法的革新
與傳統的數據處理流程相比，因為數據量的龐大和非結構化數據的增加，大數據分析工具必須具有更強的並行處理能力。以便查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，提高數據處理深度與寬度。
在數據分析過程中，數據分析模型扮演著分析「路徑」的角色。大數據分析工具必須內嵌有多種數據分析模型才能滿足不同目的的數據分析需求。這個要求從技術層面上來說問題不大，關鍵是隨著大數據應用范疇的拓展，大數據分析工具能否趕上市場需求的步伐。
數據可視化技術（末端展示）
數據可視化可謂是新時代數據分析工具必備的功能了。數據可視化就是將數據或者數據分析結果以圖表的形式展示在各種平台上。這要求大數據分析工具有著強大的數據圖表渲染功能，並且要內置豐富的可視化效果，以滿足用戶的不同展示需求。
除了末端展示的需要，數據可視化也是數據分析時不可或缺的一部分，即返回數據時的二次分析。大數據魔鏡僅可視化效果就有數百種，能為客戶提供完美的數據可視化解決方案，可見數據可視化技術已成為主流大數據分析工具的「標配」。
時代在變化中發展，科技在爭議中進步。大數據分析工具作為重要的大數據應用技術而影響著未來大數據產業的發展，可謂舉足輕重。但只要順應時代發展和社會需求，大數據分析工具的前途還是一片明朗的。

㈤ 大數據應用的創新路徑

大數據應用的創新路徑
隨著雲計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，海量數據正在生成。2015年，中國大數據市場規模達到115.9億元人民幣，增速達38%，預計2016至2018年中國大數據市場規模將維持40%左右的高速增長。大數據正從概念向實際應用轉移，越來越多的成功案例相繼在不同領域涌現。
IBM日本公司的經濟指標預測系統，從互聯網的新聞中搜索影響製造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI(采購經理指數)預測值。而IBM根據網上的新聞分析出的這個PMI預測值，准確度相當高;美國印第安納大學學者利用Google提供的心情分析工具，以用戶970萬條留言，提前2-6天預測道瓊斯工業指數，准確率達到87%。在中國，「淘寶CPI(居民消費價格指數)」這一指數通過採集、編制淘寶網上成交額比重達57.4%的390個類目的熱門商品價格走勢，反映網路購物市場整體狀況以及城市主流人群的消費狀況;阿里公司根據淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，從而無須擔保來放貸。目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%，大大低於商業銀行;此外，利用對手機用戶身份和位置的檢測可實時動態掌握流動人口的來源及分布情況，也可實時掌握交通流量情況，可了解突發性事件的聚集情況等。在各個領域，掌握龐大的數據信息，並對這些含有意義的數據進行專業化處理，大數據就有了不同尋常的商業價值。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，就在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。當下，大數據的價值已在許多行業被挖掘出來。對此，中國工程院院士鄔賀銓指出，大數據本身服務業的屬性大於大數據軟硬體的製造業;大數據對其他產業的影響大於對信息產業的影響;大數據的社會效應大於直接經濟效益。因此，大數據的影響之大以及受到的廣泛重視溢出效益明顯。目前來看，大部分企業是把大數據分析用於客戶分析，然後是運營分析、誠信分析;此外還應用與新產品和業務的創新，企業數據倉庫優化。大數據支出最大的產業，一是離散製造，二是銀行，三是流程製造。今年3月份通過的「十三五」規劃中，專門有一章提到促進大數據產業健康發展，並提出要深化大數據在各行業的創新應用，探索和傳統行業協同發展的新業態、新模式，加快完善大數據的產業鏈。
「我們需要加強研究，加大投入，綜合運用各方面的技術掌握數據資源，加強大數據的挖掘分析，實現在各個行業的創新應用，挖掘大數據的深層價值。

㈥ 大數據 從「技術驅動」轉向「應用驅動」

大數據：從「技術驅動」轉向「應用驅動」
繼物聯網、雲計算之後，大數據已經成為當前信息技術產業最受關注的概念之一。大數據時代的來臨，使得領域和行業邊界愈加模糊，應用創新超越技術本身，生產模式向服務化轉變，數據作為一種資產為企業帶來新商業價值，數據開放讓政府治理和個人福祉都面臨著機遇和挑戰……無論個人、企業組織、社會團體，還是國家和經濟體，都能藉此實現大數據夢想。
當前，全球大數據產業正處於蓬勃發展的孕育期和機遇期。核心關鍵技術正在加快發展和更新換代，各類解決方案提供商加大力度宣傳造勢，尤其是圍繞電信、航空、交通、生物、城市管理等重點領域描繪美好藍圖，力求推動行業應用和商業模式創新，搶占產業增長點。與此同時，小微企業和創業者對大數據熱情高漲，期望藉此機會實現高速成長的夢想。由於整個大數據產業開始轉向應用創新階段，高成長的預期讓各方都對未來抱以樂觀的態度。
從「技術驅動」轉向「應用驅動」
作為一個獨立的產業，大數據的產業體系框架表現為「兩縱三橫」:「兩縱」基於技術的基礎程度，分為底層技術和應用層技術，前者是共性、基礎性技術，如Hadoop框架、Hbase資料庫、Mahout演算法集等；後者是「二次開發」行為，包括各類個性化方案、產品與服務。「三橫」基於處理的流程順序，分為基礎設施、分析系統和應用工具，也可進一步細化為數據的採集、存儲、處理、分析、服務五方面。目前，「兩縱三橫」的產業體系已經趨於成熟，能夠應對絕大多數的產業應用需求。
廣義的大數據應用本質上是一種「增值分析」,前景有著近似無限的可能，不受任何行業、資源、地域、用戶的約束。從這個層面看，各產業領域未來發展方向幾乎都能和大數據掛鉤。以「十二五」國家戰略性新興產業發展規劃為例，很多技術前沿的描述和布局，均與大數據相一致或關聯，或是可以通過大數據實現。如新一代信息技術產業布局了物聯網、移動終端設備、雲計算、海量數據處理軟體；節能環保產業布局了高效儲能、節能監測和能源計量；生物醫葯產業布局了生物資源樣本庫、基因測序，以及基於物聯網的遠程健康管理服務等。
由於大數據技術興起於互聯網時代，互聯網的快速發展與其持有的開放、共享、合作等觀念密切相關，因而大數據技術的創新也引入了互聯網的這種價值觀。例如有不少大數據技術是開源的，可無償供給全世界的開發者使用和改進。開源項目、開源社區和開放性創新聯盟組織的成熟更是推動了大數據核心技術的發展，催生了多種用於存儲、處理和分析大數據的新產品。這一過程有效降低了產業技術的壁壘，推動更多的企業和創業者介入，進一步加快了技術應用轉化的過程，有助於產業的迅速成長。
雖然大數據產業的「技術驅動」色彩十分明顯，與「應用驅動」階段尚有一段距離，但這一轉變過程正在加速進行。
細化的產業競爭策略逐步成型
大數據產業是典型的知識密集型服務業，除了基礎設施環節會帶來一定能耗之外，其餘環節均為零能耗、高附加值。其在初始資本、法規監管等方面的准入門檻極低，但對人才資源的要求較高。為此，產業競爭呈現出數量大、水平高的特點，企業競爭策略逐步分化。
盡管大數據從業者正在急劇增加--幾乎所有的信息技術企業都在此領域布局，同時創業者持續不斷地進入，競爭者甚多，然而由此帶來的並非過度競爭，而是良性競爭，最終將推動技術的創新和價值的實現。
這主要歸功於兩個原因：一是高創新的屬性。大數據技術是信息技術領域中的高附加值環節，以谷歌、亞馬遜等為代表的大數據企業，無論是在技術先進性、創新活躍度還是在市場份額上，都在全球處於領先位置。二是高增長的預期。作為企業個體，在產業急速成長的預期之下，基本都選擇了追求專業性的策略，依靠產品性能和服務取勝，而擯棄了追求低成本的策略。
在競爭過程中，不同類型的競爭者各具優勢。按照技術的變革性與應用水平，主要分化為三類競爭者：一是「互聯網顛覆者」,谷歌以及各類大數據開源項目發展了全新的基礎技術與資料庫構架，依靠免費、開源的所謂互聯網模式，徹底改變了原有的技術標准與游戲規則，顛覆了以往各自為陣的信息技術產業。
二是「初生牛犢」,在新的規則面前，大公司與創業者處在同一條起跑線上，一些擁有核心人才與市場嗅覺的創業企業，在特定工具、專業平台方面迅速搶佔先機，填補市場空白，獲得快速發展，在產業鏈中擁有了一席之地。
三是「系統集成商」,像微軟、IBM這樣的傳統IT巨頭擁有強大的資金、研發能力和市場資源。他們能夠敏銳意識到自我革命的緊迫性並馬上採取應對舉措，積極收購大數據相關企業，將收購獲得的技術產品組裝為面向行業的應用解決方案，並加強大數據商業營銷。
另外，政府也是大數據產業的重要一環，主要體現在政府對公共數據的開放上這將使政府在促進產業發展上扮演更加重要的角色。
2009年，剛上任的美國總統奧巴馬簽署的首份總統備忘錄即為《透明和開放的政府》，隨後建立了統一的政府數據開放門戶網站：Data.Gov,逐步開放政府擁有的公共數據，並提供多種應用程序介面，供開發者創建特色應用。截至2014年初，該網站開放的數據集已經超過了85000項，匯集了1200餘個應用程序和軟體工具、手機插件，其中超過300個是由個人或民間組織開發。新的商業模式和企業隨之產生，如FlightCaster公司基於美國交通統計局、聯邦航空局交通管制中心警報、美國氣象局和航班運行狀況信息網站FlightStats的數據，提供航班晚點預報，比航空公司的正式通知早6個小時，且准確率達到85%-90%.
數據驅動型的商業模式創新
數據驅動型的商業模式有如雨後春筍，在全球大量涌現。按照數據的獲取、管理、分析、應用環節的區分方式，可以將大數據的商業模式分為數據託管和交易平台、關系挖掘和沉澱價值利用、數據社交和跨界連接三種類型。
數據託管和交易平台模式應用已有數十年之久，是發展最為成熟、最為普遍的大數據商業模式，本質是發揮規模效應，降低單個企業在數據信息存儲和尋找上的投入成本。主要業務形態有空間出租託管、數據商店、數據市場等，典型的代表企業為亞馬遜、EMC2、DropBox.
近年來引入「雲」的概念，從簡單的數據存儲，逐步擴展到數據聚合平台，最終形成雲服務；而以獨特數據資源進行的整合朝著縱向產業鏈上下游整合和橫向多種產業整合兩個方向發展，促使了一站式數據商店和數據交易平台的出現。如亞馬遜、微軟等企業均建立了可以交易應用程序和高級數據集的數據商店，目前已有數萬億個數據點、數千個訂閱、數百個應用程序。
關系挖掘是媒體熱炒的主流大數據商業模式，也是數據科學的主要應用模式。核心是通過數據發現隱藏的相關性，最終用於指導商業、精準化服務與輔助決策。
實現這種模式需要一些先決條件，主要是面向數據的處理分析環節：一是目標領域的完全量化，如互聯網廣告領域，從廣告點擊到用戶購買行為，均有完整詳實的數據記錄；二是數據處理能力的大幅提升，要能夠處理非關系型數據，並在海量條件下保持實時快速的性能。該模式的難點在於需要顛覆常規的用戶思維和需求邏輯，典型類型是沉澱價值的利用，將一些通常無意義的數據甚至是垃圾數據進行利用，最終得出有價值的結論。
例如，谷歌公司利用數十億用戶搜索時的錯誤拼寫記錄來提升其拼寫檢查器的智能性。就目前而言，基於關系挖掘的大數據模式尚未成熟，但承載了社會各界的較高期望：這種模式將有助於驅動產業轉型和發展新興產業，如推動生物醫葯等研發密集型產業、企業咨詢等知識密集型產業向數據密集型產業轉型，推動零售、交通等傳統服務業向現代服務業轉型，推動傳統製造業向智能製造業轉型等。
與前兩種模式不同，數據社交和跨界連接模式直接面向每一個社會個體，本質上是充分挖掘物理世界的個體資源，將其變成虛擬世界的一個節點，與其他的節點進行連接、交互和交易，從而大大降低各類商業化業務的推廣成本，並形成新興業態。這種模式正在走向成熟，最典型的代表就是O2O.
例如微信成為了連接線上線下、開展移動支付的重要入口；打車軟體有效降低了供需雙方的信息不對稱，提升了計程車市場的智能化程度；可穿戴設備將人體的訊息進一步量化，並提供決策建議；蘋果Passbook軟體為用戶提供了一個智能的電子卡包。推行這種模式也有幾個必要條件，主要是針對數據的採集傳輸環節：移動化，需要帶有位置服務、能夠發射無線信號的智能終端；穩定連接，需要高速、泛在的外部網路環境；在線支付，依靠用戶最終的支付行為實現盈利；持續感知能力，需要先進的感測器技術、低功耗晶元技術以及電池技術作為保障。

㈦ 什麼是大數據，大數據時代有哪些趨勢

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》。

㈧ 大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰

大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰

大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰【導語】從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性。如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意。基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發。二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動。第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養。
第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
——ADEC聯手浙大、五葉草大數空間舉辦「大數據時代的創新創業實踐與思考」研討會
在大眾創新、萬眾創業的熱潮中，基於大數據的創業創新備受關注。12月17日，阿里數據經濟研究中心(ADEC)、浙江大學管理學院、五葉草大數空間三者攜手合作，邀請20餘位浙大學者走入雲棲小鎮，在杭州這個創新創業的基地，聆聽大數據創業創新實踐者的感受，共同開展「大數據時代創業創新的實踐和思考」的相關話題研討。
三家大數據創新創業領域的企業數能科技、華院數據和洛可可公司的負責人給大家分享了他們的實踐方向、面臨挑戰以及心得體會。在分享結束後，就大家關注的話題分組討論的環節受到參會企業以及研究者們的歡迎。
三個方向和四大挑戰
浙江大學管理學院教授劉淵老師在分享中提到，從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。

圖為浙江大學管理學院教授劉淵
以浙江大學郭斌老師為組長的小組認為大數據創新創業的商業模式有三個方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得關注,其中A相當於為企業提供數據的計算分析能力；第二類D是提供數據為主，要做有效的決策背後所使用的數據可能來源於多個數據源，可以集聚數據成為運營的資源；第三類S相當於提供基於數據的服務，這種服務要嵌入到企業運營的業務流程。
以鄭剛老師為代表的小組總結了基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有以下四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發，二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動；第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養；第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據創新創業的三個實踐
數能科技：數據分析老兵的創業之路
數能科技的總經理張曉明先生在國外有20多年的數據分析的經驗，他在分享中談到，美國的大數據指的是用常規方法無法處理的數據，比如音頻、視頻等數據，而中國的大數據實際上是大數據+小數據，以電影行業為例，通常都是數據採集後轉化為小數據來進行統計分析和數據挖掘。

圖為數能科技的總經理張曉明
張總認為，中國發展大數據面臨三大挑戰：一是數據孤島現象嚴重，二是行業知識缺乏，在業務、技術和行政人員三方面溝通比較困難，跨學科的溝通以前比較缺乏，使得整個行業發展在應用層面的發展不快，三是過去中國的發展是粗曠式的，哪有機會往哪跑，現在是精細化管理，進行資源的優化配置，而政府官員對這種需求的優先順序不高。
在大數據的商業模式方面，張總認為，數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性，其中人才也是發展的一個瓶頸，尤其欠缺具備硬實力和軟實力的數據分析師，尤其是軟實力方面對於理工科學生來說更難，軟實力主要指的是溝通、好奇心和業務理解力。
數能科技開發的「電影票房預測」應用和「電影排片寶」應用都是典型的基於數據的新應用，電影票房預測每天早晨9點半會發布當天的票房預測結果，希望成為全國以及各個城市電影票房的預測風向標，為發行人進行精準營銷提供依據，「電影排片寶」應用通過收集來自媒體、影院的歷史數據、網上售票的預售數據等信息為各大影院排片提供建議。這種應用場景還可以衍生到客流預測與資源優化管理，比如在旅遊景點、大型超市等。
華院數據：數據分析人才基地的孵化新模式
國內專業的數據分析挖掘人才有很多都來自於華院數據，來自華院數據的執行總裁麥星在分享「華院數據——產業大數據生態的深度孵化器」的主題時談到，華院數據目前聚焦是以大數據行業解決方案為核心，基於自己多年的技術積累，提供數據互聯、人工智慧引擎等核心能力和產品，融入於垂直行業，在各行業孵化出獨立、專注、聚焦的大數據子公司。

圖為華院數據的執行總裁麥星
目前已經孵化了數雲、數創、數尊、華院分析等多家大數據+電商、零售、O2O、運營商的創業公司，這些創業公司形成產業大數據的生態，比如數雲科技是電商數據應用的創業公司，為阿里巴巴平台上的商家提供CRM解決方案，連續三年都是金牌淘拍檔。
洛可可：傳統工業設計公司的大數據創新轉向消費者為中心
洛可可作為一家工業設計公司，它所推出的一款55度杯子一上市就備受歡迎，杭州分公司負責人夏治朋在分享時提到，如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意，而且數據不僅是B端的需求，更重要的需要最終消費者的需求，讓創意和設計更加精準。

圖為洛可可杭州分公司總經理夏治朋
以前的產品只有功能，現在的產品還要有服務、有情感，產品具備智能的基礎需要有大數據，現在的產品大都是軟硬體結合的，同時還有app,從而了解用戶的行為和習慣，通過App端數據的抓取來獲知用戶的行為和習慣，從而改變創意和設計，使得用戶感知到產品是為之定製的。
大數據的創新創業剛剛開始
在信息經濟發展迅猛的今天，隨著數據扮演生產要素的角色，雲計算發揮公共計算基礎設施的作用，數據的開放、共享與流動成為可能，數據的融合激發新的生產力。與以往任何一個時代相比，大數據時代的創業創新將擁有更多的機會、更大的空間。雖然現階段我國數據相關的法規政策尚不完善，基於數據的創業創新實踐尚在探索階段，業務和服務模式還不成熟，不確定性正意味著更多機會，因此我國不斷涌現出企業進行基於大數據的新模式的嘗試和探索。阿里數據經濟研究中心(ADEC)期待與更多學界研究者進行深入合作，共同推動中國數據經濟的良性快速發展。

㈨ 大數據時代處理數據的三大轉變

大數據時代處理數據的三大轉變
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展必備三個條件
大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心;各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎;另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值?」
整合與開放是基石
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。
合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」;第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢?過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。