大數據時代熱電行業

❶ 什麼是大數據時代

大數據時代是指利用相關演算法對海量數據的處理與分析、存儲，從海量的數據中發現價值，服務於生活與生產。在餐飲、電信、金融、娛樂、體育等領域都能夠感受到大數據對各行各業帶來的影響。
所謂的大數據時代，從字面意義上就不難理解，數據非常大，信息量比較龐大，這也是互聯網迅速發展所帶來的改變。僅從通訊上面我們就能夠看出來，以前的2G、3G就能夠滿足人們使用，到後來的4G，網路的發展，人們能夠通過互聯網獲取的信息越來越多，現在又開始推出5G，大數據的時代，畢竟容納和接受更多的信息。

❷ 大數據技術可以融合帶動哪些新興產業發展

當然，大數據對於行業的影響還是比較廣泛和深遠的，一方面大數據全面推動了社會資源的數據化進程，另一方面大數據開辟出了新的價值領域，使得數據成為了重要的生產資料，所以未來大量的行業都會與大數據技術建立起密切的聯系。

當前大數據正處在落地應用的初期，目前大數據的主要應用依然集中在互聯網、信息服務、金融、教育、醫療和交通等領域，這些領域也正在受益於大數據技術的使用。

從產業互聯網發展的大趨勢來看，大數據將帶動以下幾個產業實現更快的發展：

第一：信息服務行業。信息服務行業在大數據時代將得到一個快速的發展，以信息服務為主的各種咨詢公司將在產業結構升級的過程中，發揮出重要的作用。信息服務行業的覆蓋面還是比較廣的，傳統IT企業的toB業務都可以歸為信息服務行業，同時隨著互聯網企業的崛起，互聯網企業在toB領域也會逐漸發揮出更重要的作用。

第二：新興商業。這里所謂的新興商業指的是以互聯網為基礎來構建的各種商業模式，電商、線上線下服務等商業模式在大數據時代依然有廣泛的發展空間。另外在5G時代，基於移動互聯網、物聯網和大數據技術所構建的新興商業模式也許會給市場帶來更多的驚喜。

第三：傳統製造業。大數據技術的應用也能在一定程度上帶動傳統製造業的發展，在製造業結構升級的過程中，大數據將全面賦能產品設計和生產等諸多運營環節，不僅能夠為企業創新賦能，同時也會提升企業的管理效率。

最後，大數據技術並不是孤立的，大數據與物聯網、雲計算、人工智慧等技術也有著密不可分的關系，未來這些技術將一起為傳統產業服務。

❸ 專訪智慧空間龐濤：大數據時代，傳統行業的拓荒者之路

談到大數據，在這個領域比較擅長，並且為我們所熟知的，他們大多是一些互聯網公司，基於大量線上用戶交互作為數據支撐，從而實現精準營銷、提升效率和收益的目的。然而有關線下的數據收集，卻一直是行業的痛點難點所在。

逐鹿網此次對智慧空間CTO龐濤進行了專訪，以期希望能夠通過他們的產品「流量小盒」來幫助大家了解一下關於線下大數據如何被有效收集利用，以及傳統行業在擁抱互聯網時應該如何去面對？

午後的一個下午，我在新中關的星巴克見到了龐濤，他顯得形色匆忙，剛剛去微軟談了有關產品推廣的合作，就風塵僕僕的接受了我的采訪。

接地氣的硬體，智慧空間的客流小盒

龐濤所在的公司叫做智慧空間，在他看來天下熙熙這么多人流，作為一家專注線下大數據收集的企業應該理所應當的區覆蓋所有的地面空間，「我有一種責任幫助所有的地面空間，實現利用大數據來管理客流的一種能力。」

「智慧空間」這家公司在業內並沒有什麼知名度，他們的產品「客流小盒」也因為是2B端的產品，所以並不被用戶所熟知，但這並不妨礙他們在線下大數據方面的成功。

傳統的市場研究是找一個市場調查公司，做一些調查問卷，做一個通過統計學的原理來推斷市場客戶。而客流小盒則是幫助商家收集到足夠多的客流數據，為監測商家的客流量提供解決方案，幫助零售企業更好的實現市場研究。通過一個設備和數據的留存，可以識別出一個精準的用戶。

例如識別出一個客戶後，能識別出一個客戶從9點來到10點走，每5秒刷新一次之後就能識別出這個時間段內客戶一直在留存。如果能在半年內監測到這個客戶平均每個月到店4次，那店家就可以知道這個客戶的價值。客流小盒的覆蓋的半徑大約為30米，能把手機設備的型號識別的特別精準。而其可以利用無線網路監測的道理其實很簡單。

移動互聯網時代到來，每個人都會有手機，這些手機都會發射無線電波。而如果一台設備能夠聽到這個無線電波，同時又能識別這個無線電波，那麼就能夠通過記錄手機的個數，來比較准確的推出客流的個數。我們知道在無線電波傳輸的過程中，一定是帶有硬體的特徵碼，而且這個特徵碼是固定不變的，通過監控這個可以鎖定一個消費者在各個店鋪的消費情況。

客流小盒具體來說是怎樣的一個產品？用通俗的話來說，這是一個監控到店客流的硬體產品，但這或許是我所見到過的最接地氣的硬體了。在前端，客流小盒主要利用經濟成熟的無線wifi技術，識別客戶手機等無線設備，進而可以准確方便地統計客流量、駐留時間、進店率、回頭率等等有價值的數據。在後端，則通過系統後台提供專業易懂的客流相關數據報表，幫助客戶實現線下精準數據與CRM的完美結合，最終達到精準營銷。

現在客流小盒大概已經和五百多家實體店進行了合作，今年的目標是推廣到大概上萬家，推廣主要走2B的渠道，目前它們也已經獲得了天使輪融資。

艱難的前行者，線下數據的拓荒之路

在龐濤看來，互聯網巨頭沒辦法從根本上解決線下店鋪獲取用戶的需求。舉例來說，對一個具體的線下飯店，一天飯店裡來多少人吃飯，誰來你這吃飯，這些人都是什麼樣的人，實際上對於一個實體店鋪，他基本上沒有什麼手段，而所謂巨頭其實也沒辦法解決這種困境。

當然，不少線下店鋪會有一些很笨的手段，但這些手段往往都存在諸多弊端。

首先，存在大量數據缺失，監測無法達到有效的精準度。像Zara的所有門店都放了三路攝像頭，這個用來數到店人數。還有711便利店比較聰明，弄了一個只要計數器，只要你一開門，計數器就會自動加1，開一下就加1。其實商家並不是不想監控這些數，而是監控這些數的手段不夠多。像711這個，一下來了一堆20個人開了一下門，大家一塊監控，就沒辦法精確監控了。攝像頭也有同樣的問題，會出現一個人出現在兩個攝像頭里，被重復計數兩次的現象出現。而圖像識別的精準度又不是很高，這就導致你無法具體計算到底來了多少人。

其次，即使監測到了具體人數，也無法清楚客流動向。店鋪進來了多少人，這只是線下大數據的第一步，對商家來說他們更在意的是消費者最關注的是什麼？他們去了店鋪里的哪些地方，在什麼地方停留時間最長等等，這些數據對線下店鋪來說可以幫助他們迅速的調整商品策略。這種在線上很常見的監測流量的熱力圖，在線下卻沒有一個解決辦法。

最後，到店人數最終的轉化率。這個相信會是所有商家最關心的數據，到店的消費者當中到底哪些去了試衣間試衣服？現在的監控都是通過銷售後的數據，店鋪賣了幾單，這個客單價是多少？但事實上，一個品牌做了很多市場推廣，這個到店其實是有成本的。哪怕是自然流量，那也是支付了高額的成本才能獲得這個好的地段，所以才有了這個流量。商家當然希望能找到一種方法讓用戶獲取成本變得更低。

數據巨頭之戰，合作與競爭的沖突

在龐濤看來，線上的流量都是比較容易被監控的，無論你訪問什麼網頁都可以被監測到。但到了線下，卻往往沒有一個有效的手段去監測線下流量，人來人往、翻台率這種對商家最重要的數據，往往只能粗暴的依賴於售後的數據。

這顯然不是一個正確的事情，龐濤感慨道，「我們應該為線下的商家做點事情」。對於地面上的店鋪來說，它應該有某種手段，把自己的客戶抓住。但從始至終，很多人都會認為收集數據這應該是巨頭做的事情。

但龐濤並不是很認同這點，在他看來，BAT巨頭很多時候確實有這種能力可以幫助線下店鋪，比如阿里巴巴是送給店家路由器、POSS機，但這些巨頭都有一個核心的利益訴求是「線上流量的滯漲，所以需要去從線下抽取流量」，這也是為什麼阿里要收購銀泰的原因。

互聯網巨頭嘗試去做O2O，其實就是出於這個目的。以前是希望能夠從線上覆蓋到線下，但現在希望做的是如何從線下截取流量。它們很多時候會採用所謂的互聯網思維，簡單的來說就說通過低價或者免費來迎合這個市場。但BAT的出發點卻和智慧空間存在很大不同，即便是巨頭免費或者送錢給線下的店鋪，線下商家也不一定願意和巨頭合作。

龐濤表示，「BAT的核心訴求是要從線下的店鋪導流量走，這個是很可怕的。我們是幫助線下店鋪有從線上獲取用戶的能力以及幫助商家學會如何利用大數據做精準營銷。不過線上能力現在還不夠強，所以現在也在和一些線上的商家進行合作，希望打通一些線上的大數據源。一旦和線上的大數據源BAT+京東，他們都是有從線下導流的這種訴求，所以談判極其艱苦。」

線下的店鋪對智慧空間來說是最寶貴的客戶資源，站在客戶的角度來出發，沒辦法上來就把客流導給電商和線上的互聯網巨頭，但這往往又是這些巨頭的基本訴求。某種程度上在獲取線上數據的時候，往往處在一個矛盾的沖突之中，但龐濤表示仍然要堅持以線下的利益為主，「我們至少需要的是讓大家在一個平等的對話上進行流量的互換，這才有意義。否則的話，流量都白送了，線下將要如何立足。」

痛點以及難點，讓手機號成為唯一通行證

覆蓋率、地推成本高、商家合作意願不強等等，這些我們所常見的痛點難點，智慧空間也無法免俗。龐濤表示，現在智慧空間已經和兩個大型的購物中心展開合作，已經上線半年。在一些咖啡館、酒店都有客流小盒的鋪設。

關於監測精準度的問題，我在采訪中提到了一個疑問，簡單的通過「設備」來識別「人」，這會可能會沒辦法識別出「我是誰」。線上線下的會員卡現在都相當流行，這些卡片背後都擁有具體的一些身份特徵信息，年齡、收入、身高等。而客流小盒只能監測到客流量，看上去都是一些無效的流量。

「會員卡的成本太高了」這是龐濤給我的一個有力的回應。電子會員卡所填的信息比較多，當然會更加精準，但建立一套好的會員卡系統，至少需要上百萬，還需要單獨的設備去刷卡去核銷，一張會員卡的成本卡片製作成本就有10元。「大數據的時代，並不是強調這個數據到底有多麼的精準，而是在於獲取這個數據的大家有多大，這才是核心思想」客流小盒希望把手機作為唯一標示後，去再作為身份的唯一標示，最後讓手機號碼變成線下和線上的唯一通行證。

至於如何識別出這些手機號碼，龐濤表示主要通過和相應的廠家合作來結局。通過比對識別出來的特徵碼，和web認證的廠家合作。「我們來數頻次，他們來識別人。這些廠家沒辦法識別出手機的特徵碼，但他們手上有手機號碼。比如說這個店，有500人在，他們知道300個人的號碼。我們通過3次的挖掘，對比特徵碼和手機號碼。我01年給移動做數據挖掘師，打通這些數據，服務於這個商家。」

到最後，無論是線上還是線下完全不用帶一個會員卡了，識別出手機號碼和硬體特徵碼的一個組合，就成為會員體系身份識別的一個重新建立。再結合每5秒掃描獲得的硬體特徵碼，結合演算法識別，布放在各個地方的設備，基本上就能識別出這個用戶住在哪裡？把這些人維護住，這家店的基本命脈就維護住了。這樣來說，線下的店鋪就有一個很好很便宜的工具。

商家的困惑，如何利用線下客流量

這些數據最大的意義就是可以精準的識別出商家的目標客戶，例如在一定時間內監測到一個客戶重復到店兩次，這其實就是一個回頭客。在線上這可以很好的監測，但線下其實商家就很難監測到。

客流小盒每5秒刷新一次，這個號碼只要出現在這個店鋪里，就會在後台每5秒出現一個點，這其實形成了一個基礎數據。一方面可以對客戶進行定位，另外一方面對客戶進行跟蹤，知道客戶去了哪裡，換沒換衣服，有沒有結賬。像Zara這種店，肯定是不能把攝像頭放在試衣間的，這時候監測往往會是一個難點。通過店內的盒子布放進行監控，如果監測到一個客戶去了試衣間，那其實就能初步判斷這個客戶對商家的價值。但現在商家獲取這些數據的代價就是300元。

300元，這是客流小盒現在的售價，商家此外每個月還需支付30元的服務費。不過龐濤表示這30元的服務費並不是強制收取的，而是按照為客戶提供的服務效果收費，例如智慧空間幫助客戶鎖定了5000個客戶，每個客戶找商家收取5毛錢，這些用戶都是商家目標精準客戶，這個值得不值得？

解決了商家在成本上的困惑之後，就是關於收集到的數據如何被利用的問題。龐濤在京東的工作經歷，讓他對電商的那一套非常了解，「我在京東工作的時候會有一個監測線上數據的表，監測到pv、uv等，在618和雙11的時候為什麼可以做到幾分鍾換一件商品，上一雙鞋子5分鍾流量上不來立馬進行更換。在去年雙11的時候，傑克瓊斯花了比以前多一倍的錢，但流量還是來不了。這意味著，線上的流量其實已經到了一個瓶頸期了。無論你再砸多少錢，不會再快速增長了。所以今年無論是京東還是阿里都去線下了，大家看中了線下的客流。」

龐濤認為客戶的需求永遠都是多樣性的，電商會是一個很好的補充，但並不是所有，還是沒辦法完全取代線下。消費者去京東上購買3C產品最核心的因素在於便宜而且能保證，「如果京東比別人貴100元，你試試？之前蘇寧有一段時間保證比京東便宜了100元，後來就搶走了京東很多的貨」

這是所京東要大力發展第三方而不是自營原因，而到了現在京東也無法保證低價優勢了。所以現在無論是線上還是線下，變得殊途同歸。「你能維護住一個客戶的關鍵，不管是線下還是線上，綜合體驗和完整性給人感覺的價值最高才是最好。」

線下流量的正是應該讓商家能夠使得目標受眾感知到良好綜合體驗和性價比。比如說，客流小盒已經監測到一個客戶每個月都會到店幾次，這基本就可以斷定這個客戶應該是商家的忠實VIP。這個時候，可以直接給這個客戶一個8折卡，把這個客戶徹底留存下來。

上面說的這些只是一些初步的數據利用，客流小盒要幫商家解決最重要的兩件事情——拉新和留舊。「我們要把大數據做到很簡答，你不能把大數據做的讓大家看不懂。」通過客流小盒的後台，商家可以很輕松導出數據報表，這個報表可能會包括商場的管理者、日期、進店數、客流數、日總回頭客數、銷售額、客單價等數據。

任何商家都遵循金字塔理念，客流、轉化率、客單價、毛利率，這是企業最關鍵的四個指標，無論是電商還是線下商鋪永遠是遵循這個規律。客流小盒解決的問題是，幫助商家把那些收集不到的信息補全。對商家來說，能收集到的永遠都是客單價和毛利率這些銷售數據，提高商家的數據能力，自然就會幫助商家更好實現留舊。

龐濤表示，目前沒有一個人能夠有所有的數據，而客流小盒抓住了一個核心，你是誰，你從哪裡來，你到哪裡去，我怎麼和你聯系。當覆蓋范圍足夠大的時候，對用戶的畫像就會越來越精準。至於這些數據怎麼使用，還是還要看商家自身的經驗，客流小盒提供的只是一個工具。

「我們能檢測到這個VIP在這個商場待了多長時間，我們可以做一對一的精準營銷。商場10%的大客戶你知道是誰嗎？也是一些企業，他會給企業購買一些福利，采購辦公用品。我們可以幫助店鋪抓住這些客戶，當然這必須要有一些傳統手段，比如人盯人。但如果有我們這個監測系統，他人來了，你過去送一杯汽水，這會不會感覺更好。我們會告訴用戶說，你來我這消費，我們這邊是有專人給你服務的。我們就是幫助線下，婉轉線下。」

關於增量方面，客流小盒的核心關鍵在於同業之間形成一個聯盟。龐濤表示，「A和B兩家客戶都是我的，我不可能把A客戶的數據給B，同樣也不可能把B客戶的數據給A，這是有悖於道德的。但是如果不相互交叉，他們之間的增量從哪裡來呢。那我要同時和A、B兩個談，在這個行業裡面，大家同時分享這個數據，你把你的貢獻出來，他把他的貢獻出來，大家都在一個池子裡面。當然我不告訴任何一個人，這個客戶是從哪裡來的。但這個池子裡面是有這么多客戶供大家使用，共享的，從而你就可以拿到增量。然後就可以對增量進行收費。」

簡單的舉個例子，這里有三家咖啡館，每家300人，總共900人。這900人對他們就是這個商場裡面的目標客戶，但客流小盒不會告訴這些客戶具體屬於哪家店鋪，而只是告訴商家這900人都喜歡喝咖啡，之後比拼的就是這三家咖啡的品質和綜合體驗的自身能力了。

未來、變革、嘗試以及商業模式

線下的大數據，這個事情大家都想做，擺在創業者面前最困難的事情，就是推廣。智慧空間團隊現在有20個人，95%的人是做研發。但早前沒有進行大規模推廣，龐濤認為這是他們的產品做的還不夠完善。

「O2O的概念現在很火，很多人都在做這個事情，但是能夠拿得出這些表的人並不多。誰能給你看，你一家店鋪每天到店的客戶、聯系方式以及這些人是不是你的忠實客戶，沒人能給你看。我們已經在這個行業深耕兩年半了，但一直覺得產品體驗不夠，沒辦法對外宣傳。但現在一直等到這張表出來後，我們覺得可以做一些精準營銷了，所以開始推廣了，領先競爭對手長達2年時間。」

而談到商業模式方面，龐濤表示平台積累的數據不會賣給別人，這並不是因為數據是核心資產，而這個數據真正的擁有者和買單者應該是這個商場，這是智慧空間和電商最大的不同。因為目標很簡單就是幫助線下的商鋪成長，最終分取一些店鋪的營銷費用。所以一開始是幫助商家維系老客戶，這方面可能是不收費的，但當商家希望能夠獲得增量的時候，就會希望商家能夠給一些傭金，這樣就可以覆蓋住成本。

而關於硬體領域最大的成本問題，龐濤表示他們對成本並不是十分敏感。只要數據夠快夠准，即使報價再高，商家還是會買單，B端市場和C端市場最大的差別就在這里。

對龐濤的客流小盒來說，或許最大的風險就是用戶隱私方面的問題。因為當商家獲取到目標客戶的電話號碼時，必然會通過簡訊進行營銷，而這是沒有獲得用戶允許的。這和外面的私人基站性質某種程度上有點類似。

對此龐濤表示，基站有一個致命的問題，它是沒有歷史數據進行比對的，基站是截獲手機信號，那個時候手機是打不出電話的，所以國家在打擊這個事情。而客流小盒不一樣，比如說消費者逛了一家商場的A/B/C三家店鋪，這些都是有特徵的，平台會給消費者推薦相關的東西，而不是簡單粗暴的發送垃圾簡訊。而且推送這個簡訊，並不是平台做的事情，智慧空間沒有商品，給商家推送是無意義的。平台只是賦予商家這種推送的能力，再控制商家，在不準的時候，不會讓他們進行推送，在準的時候可以送出去。

寫到這里，差不多談話也結束了，龐濤對客流小盒未來的發展想的足夠透徹，線下大數據的收集和利用仍然會是一個不小的痛點。客流小盒通過掃描設備特徵碼，識別出用戶的手機號碼，也仍然存在一定的法律風險。但這至少讓我產生了一個思考，互聯網人在宣稱要改造傳統行業之時，真正要解決的是幫助線下企業，而不是從他們身上獲取什麼，這或許才是一條正確的道路。

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❹ 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

❺ 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》。

❻ 什麼是大數據分析 主要應用於哪些行業以製造業為例

大數據作為IT行業最流行的詞彙，圍繞大數據的商業價值的使用，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等，逐漸成為業界所追求的利潤焦點。隨著大數據時代的到來，大數據分析也應運而生。

1.大數據分析主要應用於哪些行業？

製造業： 利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融業： 大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業： 利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業： 藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業： 利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

2.大數據分析師就業前景如何？

從20世紀90年代起，歐美國家開始大量培養數據分析師，直到現在，對數據分析師的需求仍然長盛不衰，而且還有擴展之勢。

根據美國勞工部預測，到2018年，數據分析師的需求量將增長20%。就算你不是數據分析師，但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。

3.關於大數據分析具體含義？

1、數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析後的結果做出一些預測性的推斷。

2、大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

3、不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。

什麼是大數據分析 主要應用於哪些行業？中琛魔方大數據平台指出大數據的價值，遠遠不止於此，大數據針對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。

我們可以看看億信華辰關於製造業的案例，

某電建集團主要從事國內外高速公路、市政、鐵路、軌道交通、橋梁、隧 道、城市綜合體開發、機場、港口、航道、地下綜合管廊以及生態水環境治理、海綿 城市建設、環境保護等項目投資、建設、運營等，為客戶提供投資融資、咨詢規劃、 設計建造、管理運營一攬子解決方案和集成式、一體化服務。成立以來，投資建設了 一大批體量大、強度高、領域寬的基礎設施及環保項目。

該公司的數據化建設，或將成為新型基礎設施建設的一個縮影。

項目背景 數字經濟時代，數據資源已經成為企業的核心資源和核心競爭力，各類企業信息化建設的重心正從 IT（信息技術） 向 DT（數據技術） 轉化，未來信息化建設的重心將是如何對組織內外部的數據進行深入、多維、實時的挖掘和分析，以滿足決策層的需求，推動信息化向更高層面進化，構築公司數字經濟時代的新優勢。目前，由於各級各部門大量的時間用在內外部各種繁雜的報表填報、匯總、統計和分析上，同時各級領導有對公司或者所轄單位的整體經營情況仍舊通過傳統的匯報、傳統的報表等了解，缺乏直觀和可視化系統支撐決策分析，主要存在問題如下：1、數據孤島嚴重各級各部門數據無法有效共享，跨部門跨層級的數據採集、共享和分析利用困難。2、數據採集方式落後數據採集仍舊採用傳統 EXCEL 方式進行，缺乏自下而上的數據採集、數據審核、數據報送、匯總分析的數據採集平台支撐，導致數據源分散、數據標准不統一、數據質量難以保證、數據採集效率低下。3、缺乏統一的決策經營指標體系和數據資源統一管理機制導致數據資源不能有效利用，價值無法充分發揮，無法為各級領導決策提供有效支持。

建設內容 為徹底解決以上問題，根據需求和數據資產類項目建設方式，系統實現按照「指標資源整理-應用場景展現設計--數據獲取-指標資源池-頁面實現-決策門戶 」的方式設計。即根據梳理的指標體系應用場景需要確定設計展現界面展現內容，根據展現內容確定指標體系，根據指標體系來並收集相關數據。

1、搭建智能填報系統 梳理指標體系，構建決策指標和主題指標，明確指標類型，指標數據來源，各指標輸出口徑：是否填報、填報維度與對象、填報周期等等。實現公司各級各部門自下而上決策數據填報、數據審核、 數據報送、匯總查詢、數據補錄等全過程網路化數據採集的需要。

2、構建經營決策指標體系構建公司經營決策指標體系。收集數據分析需求，分析匯總形成公司市場、經營、履約、運營、項目等生產經營關鍵指標和相關數據分析主題、指標，形成指標 資源池，實現決策數據的體系化、指標化和模型化。

3、決策指標體系建設根據某電建集團提供數據的內容和主要特徵，將決策指標體系的指標分為運營指標、經營指標、整體指標、市場指標、履約指標五類一級指標。每類一級指標又分別由若干個二級指標組成。

4、建設決策支持系統通過億信BI工具，基於報表採集的數據和相關信息系統積累的數據， 初步構建管理駕駛艙，滿足面向公司決策層和部門領導的數據分析，可視化圖表化輔助領導管理決策，並集成電建通APP應用，實現決策移動化。

5、搭建自助式BI通過豌豆BI工具搭建自助式 BI。為市場營銷、建設管理、資產運營、財務管理等部門有自助探索數據分析的業務人員提供自助式可視化分析工具。

價值體現 在合作中，億信華辰根據當前數據分析應用的訴求，幫助該電建集團建設決策整體指標、市場指標、履約指標、運營指標五個模塊，提供了從數據採集、數據匯總到指標口徑定義、指標建模、指標數據落地和數據可視化分析於一體的完整的解決方案。決策管理平台以業務分析平台為基礎，以更核心的指標、更直觀的展現方式實現數據的分析與監控，支撐領導層的管理決策。主要包括管理駕駛艙、項目看板專題、市場專題、經營專題、履約專題、運營專題等場景。使數據資源得到充分利用，最大程度的發揮數據價值。

❼ 大數據時代下新生了哪些新的職業例如，數據分析師還有數據挖掘，還有數據分析工程師，還有呢說說，謝

偏業務的可以稱之為運營分析師，偏管理的可以稱之為數據決策分析師，偏版金融的可以稱之為注冊項目數據權分析師，工作方向為維護數據可以稱之為資料庫管理員，資料庫工程師，工作方向為挖掘方向的稱之為數據挖掘師等等，數據分析師在 業務、數據維護、數據挖掘、數據獲取等方向都有涉及，因行業和發展方向的不同，就衍伸出很多職稱，他們統稱為數據分析師

❽ 大數據時代電力營銷管理創新研究論文

大數據時代電力營銷管理創新研究論文

摘要： 對電力企業來說，大數據營銷能基於海量數據的分析，為其制定營銷戰略提供依據，而如何在大數據基礎上進行電力營銷管理創新是亟待解決的大問題。本文首先闡述了目前基於大數據電力營銷管理的弊端；其次分析了基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰；最後提出了基於大數據的電力營銷管理創新，以促進電力企業穩定、長久發展。

關鍵詞： 大數據；電力營銷管理；創新

在當前的大數據環境下，電力系統既面臨新的發展機遇，也面臨著新的挑戰。對電力系統來說，大數據不僅是科技生產力進步的具體體現，也是新形勢下電力系統發展、管理及技術改革的重要依據，電力系統的大數據包括生產、運營和管理三方面。電力營銷是電力系統的重要部分，對提高企業的核心競爭力及確保企業的可持續發展具有十分重要的作用。然而由於各種因素的影響，電力營銷管理目前存在諸多弊端，在大數據時代，對電力營銷創新管理模式進行研究迫在眉睫，基於此，筆者對基於大數據的電力營銷管理創新進行研究。

1.基於大數據的電力營銷管理的弊端

在大數據背景下，國內電力企業營銷管理存在諸多弊端，具體表現在下述幾方面：

第一，電力營銷管理理念亟待改進。電力行業長久以來屬於國家的壟斷行業，而隨著各種新型能源的不斷出現，電能面臨著巨大的競爭，然而其營銷設計仍以業務導向為核心，很少考慮市場的競爭狀況和客戶的需求，沒有建立一種以客戶為核心的營銷管理機制；

第二，電力營銷業務功能亟待完善。電力系統的營銷政策、技術研究、運維及市場開拓等方面的機構不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，電力營銷運營效率亟待提升。電能計量檢定、人員及相關設備重復配置；規劃、生產的部門對電力營銷管理支持力度較弱；故障搶修、業擴報裝等服務流程不協同。綜上所述，電力營銷管理亟待進行創新，以適應新形勢下客戶對供電服務的要求。

2.基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰

2.1機遇

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理面臨的機遇主要表現為：

第一，國內經濟穩定發展，電力需求仍持續增加；

第二，國家實施節能減排，電能應用范圍更加廣泛；

第三，國家電網創建「雙一流」，為加快營銷發展注入新動力。

2.2挑戰

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理也面臨諸多挑戰，具體表現為：

第一，國家經濟轉型期的'結構優化調整及節能減排戰略的實施，國家控制能源消費總量，大工業用電比重會呈現一定程度的下降。循環經濟、節能環保產業、分布式電源等會日益增加，對電力營銷市場的發展帶來威脅，影響電能的市場佔有率；

第二，國家大力開發低碳技術，清潔能源要求必須建立一種新型的供用電模式，而現有的供電模式要滿足這些應用需要法律、政策、技術等眾多方面的支持才能實現；

第三，國家電網推進「三集五大」要求電力系統必須要轉變營銷發展方式。目前電力系統的營銷仍然資源分散、管理層級多，亟待進行整合；營銷管理的專業化、組織結構扁平化、管理層級等方面亟待改進，集約化、智能化的服務手段亟待提升等，使得目前電力系統的營銷管理面臨巨大挑戰。

3.基於大數據的電力營銷管理創新研究

在大數據及信息化背景下，電力企業要提高核心競爭力，必須要順應時代潮流，及時對傳統的營銷管理體系進行重構，通過利用大數據分析研究結果進行電力營銷，具有極大的市場價值。

3.1通過大數據分析客戶的潛在需求行為

大數據最主要的特徵之一是海量的數據，電力企業要獲取比較精準的數據，必須進行大量數據的分析研究尋找客戶的潛在需求。所以對電力企業來說要重建營銷管理體系，提高核心競爭力必須要制定多種方案，通過大數據的分析結果尋找潛在的客戶需求，站在用戶的角度，分析用戶的電能消費行為和特點，通過這些分析及時改變自己的營銷管理模式，提升服務質量，提高客戶滿意度和忠誠度，最終提高電力企業的知名度。

3.2通過大數據分析精準定位消費客戶，進行個性化營銷

從大數據提供的海量信息中分析客戶的消費行為，找出電力系統最精準的用戶，以便電力企業的營銷能實現精準化，同時根據精準化消費群體的特徵建立針對性的營銷方式，從而能劃分出精準的消費客戶，進行個性化營銷。隨著經濟的發展和用戶需求的提升，電力企業也逐漸重視電力營銷的精準化，而大數據的出現不僅使精準化營銷變得更加高效，也極大地提升了服務和產品質量，使得消費者市場也發生一定程度的變化。消費者市場的劃分必須要經過大數據才能實現精準的分析，這種分析結果面臨的是個體消費者，而並非是群體，在這種情況下，電力系統的個性化營銷在不久的將來一定會成為電力系統的營銷主體。

3.3運用大數據分析，製品新產品，拓展新市場

對電力系統來說，傳統的以業務導向為核心的營銷管理已經難以滿足現代化的需求，通過大數據分析結果制定針對性的營銷策略是十分重要的，這對於電力企業開拓市場和業務起著決定性作用。如騰訊在開發游戲時，總是先通過大數據對游戲用戶行為進行精準的分析然後再推出產品，通過這種方法能使其在推出手游時更具有針對性和精準性。因此電力企業通過使用大數據分析客戶的消費行為，開拓新業務、新市場是未來發展的必然趨勢，根據大數據分析的結果為客戶制定更加個性化的需求，並進一步制定針對性的營銷渠道，拓寬產品領域。

3.4依靠互聯網技術，合作開展大數據營銷，開展多元化服務

隨著互聯網營銷的風靡，很多行業越來越重視網路營銷，他們通過使用大數據進行網路營銷。電力系統要想持續、穩定、可持續發展，必須要充分利用互聯網進行大數據營銷，除了要在電力系統領域建立相關的資料庫，利用資源優勢外，還要不斷拓展業務，通過業務延伸實現電力企業的多元化發展模式。多樣化服務的開展可從下述幾方面著手：客戶經理對客戶的用電狀況進行詳細的統計和分析，提出的建議中不僅要有生產班次的安排，還必須要為客戶的用電狀況提供針對性的無功補償。站在客戶角度為客戶節約電費著想，為客戶的用電負荷進行合理、科學的指導，這不僅能有效地節約電費，還能有效減少設備的能耗。電力企業還要在基於自身優勢的基礎上，不定期檢查用電設備的運營狀況，及時排查運行過程中存在的安全隱患，這對確保配電網的穩定運行具有重要作用。要對所在區域的電網進行改造時，要及時通知大客戶，並將規劃改造的詳細情況與大客戶進行溝通交流，以得到客戶的理解和支持，這對電力企業的穩定發展意義重大。

3.5與稅務部門合作減小電費回收風險

對電力企業來說，電費能否正常回收是確保其正常運作和提高經濟效益的關鍵環節，尤其是大客戶的電費回收，由於受到各種因素的影響，電費回收難一直是難以解決的難題。目前多數電力企業為了加強電費回收，通常採取如下措施：強化合同管理、建立信用評級制度、嚴格客戶資質審核、高壓用戶電費擔保模式等，在這些措施中，高壓用戶擔保模式具有較好的效果，然而也存在一定的不足之處。對電力企業來說，僅僅具有採集客戶的用電信息數據，對客戶的資金信息難以准確把握，高壓用戶擔保模式雖然讓電力企業通過銀行掌握相關的資金信息，然而很多企業的現金流並不通過銀行，因此獲得信息並不準確，在一定程度上影響電費回收風險的控制效果。為了有效解決這種弊端，可建立一種能將用電企業的資金流動信息整合到電力系統大資料庫的營銷管理中，而與稅務部門進行合作能達到此目的。具體實施措施如下：首先，與稅務部門協調，將電力系統大數據平台增加一個調取用電企業每月納稅信息的模塊；其次，根據用電企業的納稅和銀行信貸狀況，計算電費回收風險指數，評估風險；最後，根據評估結果建立預警機制，對於部分電費回收風險較大的企業可採取各種手段介入電費回收。

4結束語

綜上所述，大數據時代的來臨給傳統企業和互聯網企業的營銷管理帶來巨大的沖擊，越來越多的企業開始利用大數據進行營銷管理，電力企業也要與時俱進，持續改革，在大數據時代下重構營銷管理體系，以提高其核心競爭力和經濟效益。

參考文獻：

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[3]龐建軍.大數據背景下的電力營銷市場行業發展趨勢分析[J].科技視界,2014(32):295-296.

❾ 大數據在電力行業的應用前景有哪些

大數據是指無法在可容忍的時間內用傳統信息技術和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。

大數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，並逐漸成為重要的生產因素。

電力大數據：

對於電力行業而言，電力生產涉及的運行工況參數、設備運行狀態等實時生產數據，現場匯流排系統所採集的設備監測數據以及發電量電壓穩定性等方面的數據，電力企業運營和管理數據如交易電價、售電量用電、客戶信息、綜合數據等共同構成了。

根據電力行業特徵，電力大數據主要來源於：電力生產、管理運營、智能電網。

智慧電力解決方案：利用智能和科學的智慧電力解決方案，如管理及優化企業停電計劃的智能停電管理系統，幫助電網企業優化建設改造投資計劃的智能電網評估與投資優化決策系統，可智能感知電網實時運行狀態並輔助監管人員決策的電網狀態智能感知與報警系統等。

大數據支撐智能電網發展：

在本質上，智能電網是「大數據」在電力上的應用，智能電網的理念是通過獲取更多的如何用電、怎樣用電的信息，來優化電的生產、分配以及消耗。

在智能電網中引入了信息流的概念，即電網要能夠把電能流信息流結合在一起，實現傳輸能源的同時實現數據的採集。智能電網還通過優化模型對數據進行深度挖掘和分析，預測電能流的情況，最終實現清潔發電、高效輸電、動態配電、合理用電的智慧電力的目標。這些目標的實現都需要電力大數據
的支撐。

信息化與智能化是電力行業發展的趨勢，而若要實現電網的信息化與智能化，電力大數據 將是不可或缺的支撐。

❿ 大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代帶給我們更多沖擊，要想與時俱進，並不斷的提升，那就要摒棄原來的傳統思想，大膽努力的接受大數據帶來的新挑戰。想要弄清楚大數據時代帶給我們的變化，那就要先知道大數據是什麼，這樣方可以更好的迎接大挑戰，應對時代帶來的變革。大數據是指海量的數據，這是非結構化的數據，無法用傳統的數據來處理。大數據技術的應用給人們生活帶來了諸多的便利性，許多疫情的報告都來源於大數據。
大數據的應用並不是那麼簡單，其引發的是模式的變革，其應用不僅僅是發電、輸電，而是基於互聯網技術，這對於人們的生產過程以及商品交換帶來了變革性的影響。整個變革過程的技術手段就是數據的挖掘與分析，其是在互聯網基礎上，將使製造行業的生產效率大幅度提升。大靈氣無法產生新的物質產品，也無法創造新的市場需求，但卻可以大幅度的提升生產力。
國際上對於大數據的定義了四大特徵，那就是海量的數據規模、快速的數據流轉、動態的數據體系、多樣的數據類型以及巨大的數據價值。基於大數據的全國的數據信息總量每兩年就翻番。對於企業而言，大數據來源於企業內部信息系統所產生的運營數據，數據越大結果越好。成功的進入大數據時代，企業將擁有更多的發展潛能。
通過對大數據的處理，人們放棄了因果關系而選擇了相互聯系。在未來的幾年內，大數據將成為提升公司競爭力的有力基礎，行業與行業之間的競爭將演變為數據的競爭，所以，解決數據資源的搜索與共享將成為當務之急。以互聯網行業的代表阿里巴巴和谷歌為例，前者的伺服器都達到了上萬台，而後者則超過了五十萬台，這就是數據的差別。
大數據是一種運營模式，數據的膨脹決定了企業的未來發展方向，越來越多的企業意識到了數據增漲的隱患。隨著時間的推移，數據對於人們和企業的重要性會越發突顯。