大數據走上

『壹』 大數據發展趨勢預測 該往哪裡走

大數據發展趨勢預測 該往哪裡走

想考察大數據最好同時考察大數據背後的技術、商業和社會維度。從發展成熟度來看，技術維度走的最遠、商業維度有所發展但不算全面成熟，社會維度發展最差。所以雖然已經談了很久大數據，但除了孕育出大數據自身的幾個領域比如搜索等，其它領域卻並沒有從大數據中獲得可見的收益。大多時候人們還是處在覺得這里肯定有金子，但需要更多的耐心的狀態。這篇文章則嘗試對大數據本身的特徵做點挖掘，對未來的發展趨勢做點預測。大數據上的深度和廣度如果把大數據對應到海量的數據，那它就是非常含糊的概念，相當於變成信息的同義詞，顯然也就很難回答信息到底能幹什麼這樣的問題。這時候為了推進思考通常需要先分類。如果把時間空間作為最基本的視角，那首先要區分的就是大數據的深度和廣度。從時間的角度看大數據是完整的歷史，從空間的角度看大數據是全球活動的痕跡。前者可以看成一種深度，後者可以看成一種廣度，不同的場景對深度和廣度的側重有所不同。對於有些垂直的行業，比如醫療，大數據的深度更重要，所有的歷史都可以在數據上得到找到之後，人們就可以更好的認知並優化相應的行業。對社會而言，很多時候廣度則更重要，具體到某個場景我們只有一鱗半爪的消息，但當這種信息足夠多，范圍足夠廣，就有可能描述出相對及時的全貌。經常舉的Google預測傳染病的例子依賴的就是這種廣度。這點決定了大數據的應用發展趨勢，在深度重要的地方，公司這類組織需要成為主體，困難是如何跨越數據所有權的邊界。對於醫院而言，顯然把所有治療案例數據化並共享是有好處的，但如果只有一個醫院這么做，那對這一家醫院而言更多的可能是隱私上反彈所帶來的壞處。在廣度重要的地方，雖然在搜索這樣的領域里公司也可以受益，但真正可以從大數據全面受益的機構其實是政府。數據越廣，其所描述的主體就越大，而如果描述的是整個社會，那顯然應該是社會的主要責任人會從中受益。這是個常識問題，就和看病的時候不會吃了醫生給別人開的葯自己反倒好了差不多。有的時候央視會播放網路做的春節期間人員流動圖，這件事情也正好可以從側面說明這問題。這種人員流動地圖對能做出地圖的人公司幫助遠沒有對政府的幫助大。簡單總結下就是：深度和廣度兩個方向對數據的要求不同，前者需要更為詳盡、有質量的數據源後者則對此要求不高，但兩者在應用的時候都會面臨付出回報不對等問題。大數據傾向於描述整體，而有能力收集或處理大數據的往往是個體，個體的回報在整體的提升中並不容易獲得清晰體現。所以說現在大數據發展的瓶頸不是技術，而是背後所需要的分配關系的建立。這種關系理不順，數據就會停留在孤島層面，每個組織都有自己的東西，並把它命名為「大數據」。而為了理順這種關系則要回到一個非常經典的問題，「公地」到底可不可以建立。數據公地的設想大數據其實有點像公地，在經濟學里非常出名的一個論點是公地悲劇。《美國經濟史》舉了一個非常易懂的例子來說什麼是公地悲劇：…這些經濟推理命題有利於解釋集體所有制和產出的共享(平分或固定份額)如何導致「免費搭車者」問題。為了說明這一點，考慮共享土地所有權，且共同生產了100蒲式耳玉米的10個工人，平均每人消費10蒲式耳玉米。假設一個工人開始偷懶並將其勞動努力減半，從而導致產出減少5蒲式耳。由於產出共享制度的安排，偷懶者的消費量和其它工人一樣，現在都是9.5蒲式耳。盡管他的努力已經下降了50%，但他的消費量只下降了5%。偷懶者是在搭他人勞動的便車。…這背後有非常深刻的人性問題，即使我們可以通過努力協作創造更多的財富，個人也可以從中分享更多，但在群體里明顯的個人傾向則是自己工作更少但分享更多。這與囚徒困境其實是相通的。基於實物的世界裡眼下看不到徹底解決這問題的方法，只能依賴於某種被大家基本認可的分配秩序，比如：以前的血統現在的物競天擇，但基於比特的數字財富眼下看卻有解決這問題的可能。基於比特的數據與實物最大的區別是數據並非是你拿走我就沒有的東西，並且硬體的價格在飛速下降，開源又使數據的訪問工具基本免費。這幾者疊加在一起，使數據公地成為可能。這裡面很有意思的問題是如果大家更在意我拿到的東西是不是絕對值變大了那數據公地的形成可能性就大些，因為如果存在數據公地，那每個人(企業)一定收獲更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那數據公地的建設就會多很多障礙，因為公地其實是讓相關人員站到同樣的競爭起點上。大數據的問題，在數據的使用上是技術問題，但在數據源上其實是社會經濟問題，後者更難，所以大數據應用的發展不取決於技術的發展而取決於社會經濟方式的變革速度。在有限的領域里，比如搜索、電商、雲計算，技術已經得到比較充分的發展，眼下來看誰付出誰受益的問題是把小數據變成大數據過程中最主要的問題。大數據的路往那裡走?數據的內在發展動力是數據越全價值越大，其實這也是一種網路效應，這種內在動力導致宏觀來看數據所有權的發展只有兩種趨勢：一種是像現在移動端一樣，每個人都有自己的私有數據源，接下來開始你死我活的競爭，最終有一家活下來，這也可以達成數據統一的終極目標。另一種則是在競爭中開始聯合，建設上面所說的數據公地。如前所述行業數據和全社會的數據性質上差別很大所以要分開來探討。對於行業數據而言，競爭對手間彼此的坦誠合作除非有極為特別的人物出現，否則是不太可能的。這種情況下最簡單的辦法是引入第三方。比如說每家運營商都握有幾乎所有網民的行動數據，但要想讓運營商彼此間開誠布公的合作把這些數據整合在一起創造某種價值，這就很難。這時候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。如果這點可以達成，那唯一的關鍵點就是相應的商業模式是不是可以超越數據處理的成本。這點必須強調下的是，大數據的價值密度是很稀疏的，很多東西有價值但並不一定值得做，視頻網站之所以賺不到錢一個關鍵原因就是帶寬和存儲的成本比較高，而對大數據而言商業模式找不好，情形可能比視頻網站還差。挖礦的成本怎麼也要小於挖礦所得挖礦才有價值。上述問題在行業數據里可能問題還不是太大，一般來講行業數據的價值密度終究會大一些，並且因為相對比較垂直，總量終究有限制。所以大數據的行業應用比較容易發展。但對社會性的數據，這在很多時候就是個問題。我們都知道樣本的全面性比數據的多少更有價值，但是如果多是確保樣本全面性的唯一手段的話，那就意味必須有全的數據做一件事情才有意義。社會化的數據有兩種應用方向，一種就是企業可以搞定的比如Google，一種則是屬於社會層面，很難單獨屬於某個企業的比如智慧城市相關的人的活動數據。後者則需要上面所說的數據公地來做支撐。從數據的視角來看，現在有兩種數據存放形式：一種是Google這樣的企業擁有整個社會某個橫截面上的全部數據，這應該是種特例，並且數據會局限在公開信息;一種則是被割裂的各種與人行為相關的數據，比如購物相關的在電商，與人相關的在社交網路和IM，線下服務相關的則在O2O企業，鐵路相關的在12306等。Google這種擁有全的數據，但並不擁有人的行為，所以說Google這種企業相當於擁有整個社會的一個橫截面的數據。而所有其它企業則只擁有某個垂直領域的數據。如果依賴於企業做這種數據統一的嘗試，在前者就會有投資200億做O2O類的舉動，因為這會補全數據，在後者就會有做電商的想做社交，做社交的想做電商這類事發生。類似的故事還可以在終端上發生，所有這些行為的終極目標都是一家企業搞定所有這些事情，但這是不可能的，這種不可能還不單是經濟原因。而數據不能打通，那就只能在割裂的數據上做自以為是大數據的大數據。所以說這骨子裡是數據公地究竟能不能建立的問題，而要想建立數據公地，那至少要解決誰來做的問題，對此開源給出的啟示有兩點非常關鍵：第一這不能是個盈利組織;第二這要能獲得眾多企業的支持。因為數據會牽涉隱私，所以同開源相比那就一定還要有比較清晰的界定數據使用的規則。小結在有一種切實的辦法解決數據所有和使用權之前，大數據的應用應該還都是局部的。因為它的深度應用牽涉社會很多部分的彼此協調，所以這個過程可能是非常漫長的。這裡面有意思的事情是，大數據的出現直接推動了機器智能的發展，而機器智能產生影響的速度可能會遠快於大數據本身。

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『貳』 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

『叄』 大數據已經走到了岔路口

大數據已經走到了岔路口
大數據已經武裝了一部分公司企業，並用利潤的增長證明了其商業價值。
1分鍾在大數據的世界裡會發生什麼？App store產生47,000次下載；twitter產生100,000條記錄；Google接受2,000,000次搜索；互聯網消費272,070美元。
科技、IT產業的發展總是離不開高新概念的開拓。這些概念中，有些帶來了難以估量的商業價值、也有些最終淪為浮皮潦草的炒作噱頭。在商業價值的認知上，大數據無疑已經走到了岔路口。
誠然，大數據已經武裝了一部分公司企業，並用利潤的增長證明了大數據的商業存在。但是也有很多企業正在因大數據而戰，只不過，他們還沒搞明白——什麼是大數據？大數據將如何帶來商業價值？
洞察商機
深耕環保領域的世界500強企業巴斯夫大中華區管理董事會董事長關志華在接受《英才》記者專訪時坦言，其實數據化的發展已經歷了一段時間。但是時至今日，大數據究竟如何定義，也很難講清楚。
「但現在很多新技術的發展都依託於大數據，而這些技術的發展具備很大的潛力。因此可以說數據化將是必然的。」關志華說。
如他所言，大數據的窘境在於——大數據無處不在、亦真亦幻。但是對於浸淫在大數據概念中的人們而言，它彷彿是空氣，看不到但是離不開。
這種認知上的模糊，客觀受限於大數據的階段性發展，其發展階段存在四個層級：教育、探索、接觸、執行。而目前更多的使用者仍然集中在探索階段。
那麼，究竟如何正確認識大數據？IBM全球副總裁胡世忠告訴《英才》記者，大數據分析擁有4大特性——即4V：數量（volume）、多樣性（variety）、速度（velocity）、精確性（veracity）。
信息泛濫帶來了排山倒海般的數據，大、雜、快、疑的數據海洋很容易讓我們迷失。正是由於大數據的4V維度包羅萬象，才使得大數據的真正意義得以體現——洞察能力。
何謂「洞察能力」？西班牙品牌ZARA平均每天賣出110萬件衣服，通過全球資訊網路，每一件銷售出去的商品都有自己的銷售身份證（包括售價、部門、時段、客戶），這些數據經過自動化程序分析出顧客的行為模式和消費喜好，作為未來產品的生產決策，讓ZARA最短3天就可以推出一件新品，一年可以推出12000款時裝。
挑戰人類的道德底線
盡管大數據或將給整個社會帶來難以估量的商業價值，但當《諜影重重》電影中的「絆腳石」計劃被斯諾登生鮮演繹的淋漓盡致之後，人們也開始意識到，在當今社會，隱私的安全屬性早已經盪然無存——這也是大數據帶來的最為令人擔憂的隱患。
英仕曼集團中國區主席李亦非對《英才》記者表示，大數據的未來將快速發展，但同時，大數據會使每個人無法保留隱私，這甚至會挑戰人類的道德底線。
不過在IBM新興市場部大數據總監王曉梅看來，大數據的安全並不是新的命題，它所面臨的威脅與傳統數據是相同的。歸根結底，這需要國家有相應的法律法規對數據安全進行保障、企業和機構要按規矩辦事、個體要對數據有意識的保護。
除了安全隱患，數據在被處理、分析和應用前，數據可靠與否勢必會影響信息分析的價值。這其中由人所產生的數據不可靠的程度特別高，很有可能出現蓄意詐騙、無心欺瞞以及時許錯亂等問題。
對此，胡世忠認為，當我們試圖收集大量的數據，希望從中找出某種規律和趨勢的時候，也必須思考這些龐雜的數據量中有哪些不確定因素存在，否則不可靠的數據會形成不確定的分析結果，進而影響後續決策價值。
因此，盡管3—5年後，大數據或許將體現出更多的商業價值，但數據安全與數據准確勢必是大數據當下發展不得不克服的問題，這些挑戰也是大數據發展的機遇。

『肆』 大數據 、雲計算、互聯網等是怎麼樣實現價值

其實我個人覺得大數據雲計算確實能給互聯網公司帶來很多的好處，但是這個大數專據雲計算剛剛推出來的時屬候，其實很多大公司CEO都不是特別的看好，只是被他們的手下忽悠了一下，就去搞了這樣的東西，但是搞完之後他們才發現原來大數據和雲計算真的是非常不錯的。

就像淘寶這個公司我們都是知道的，這個大數據跟雲計算是有什麼用呢？就是通過大家長時間或者是大量的點擊某個商品之後，他會知道，你到底喜歡什麼樣的商品，這就是大數據跟雲計算來幫你計算出來的東西，然後這樣的話你就可以看到你喜歡的東西的概率會多一點，然後也會增加他們的銷量，這就是大數據雲計算給他們帶來的一個好處。

『伍』 大數據時代，我國數據量究竟有多大

從2013年初開始，對於大數據爆發的焦慮感，緊迫感，不由自主地被捲入的甚至無力的感覺，驅動眾多行業、企業和團體去關注和開始接觸和了解大 數據，自覺或不自覺的，主動或不得已地去融入這波洪流。但是，真的說到大數據，我們中國到底有多少數據量，它們都分布在哪些行業，哪些數據是目 前可用的，哪些行業已經在使用數據，進入產業互聯網和數據引導的變革了？
可能看到的版圖依舊模糊。因此，我們懷抱很好的希望，以第一個吃螃蟹並期待來自行業的矯正和拍磚的態度，首先嘗試對於國內各個領域，行業以 及機構的數據擁有情況，使用情況以及未來路徑做一個粗獷地調研、梳理和判斷，對大數據時代我國各個領域數據資產的擁有和使用情況，也就是我們數 據資產的家底做個盤點，也對各個行業、系統進軍大數據，以及擁抱產業互聯網的進度和未來做個簡單判斷。事實上，大數據之題無疑繁若星辰，然而只 有在相對完整的視圖下，繁星若塵，我們才可得以一窺天機。
從我們手頭掌握的數據來看，2013年度，中國存儲市場出貨容量超過1個EB（1EB=多少），存儲總量而IDC曾經發布的預測表明在未來的3-4年，中國存儲總 容量可能達到18個EB。從數據存儲市場的需求來看，互聯網、醫療健康、通信、公共安全以及軍工等行業的需求是主要的，且上升態勢明顯。
鑒於存儲和伺服器的緊密相關，我們從已經獲得的資料可以知道，目前全球運行的伺服器總量超過5000萬台，美國國內運行的伺服器總體容量接近 1000萬台。從各種市場公開數據來看，2013年中國內地伺服器銷售總數接近為100萬台。大體估算，截止到2013年底，中國內地整體在運行的伺服器總數 量在300萬台以上。
從現有存儲容量看，中國目前可存儲數據容量大約在8EB-10EB左右，現有的可以保存下來的數據容量大約在5EB左右，且每兩年左右會翻上一倍。這些 被存儲數據的大體分布為：媒體/互聯網占據現有容量的1/3，政府部門/電信企業占據1/3，其他的金融、教育、製造、服務業各部分佔據剩餘1/3數據量 。
公開數據顯示，互聯網搜索巨頭網路2013年擁有數據量接近EB級別、阿里、騰訊聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外，電信、醫療、金 融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。
在目前被廣泛引用的IDC和EMC聯合發布的「2020年的數字宇宙」報告 預測到2020年，全球數字宇宙將會膨脹到40ZB，均攤每個人身上是5200GB以上，這個量將會如何被有效存儲和應用，我們眼下還很難想像。然而我們 看到該報告指出，從現在起到2020年，全球數字宇宙的膨脹率大約為每兩年翻一番。事實上，根據上述調查結論和伺服器容量調查，我們也能做出個相對 合理的推斷：目前，全球產生的數據量中僅有1%左右的數據能夠被保存下來，也就是說今天全球能夠被保存下來的數據也就是在50EB左右，而其中被標記 並用於分析的數據更是不到10%。
作為全球人口和計算設備保有量的大國，我國每年所能產生的數據量也極為龐大，有數據說2014年甚至可能達到ZB級別，但是真正被有效存儲下來的 數據僅僅是其中極微少部分，中國保存下來數據佔全球數據的比例大約在10%左右，也就是上面說的5EB。這些數據中，目前已被標記並用於分析的數據僅 達到500PB左右，也是接近10%的一個比例。
伴隨著雲計算迅速普及和各行業，各企業和部門對於數據資產保存和利用意識的增強，以及通過互聯網、大數據對產業進行變革的意願，未來2-3年一 定會有越來越多的行業、大企業步入到PB、百PB、甚至EB級別數據俱樂部，未來3-3年中國的數據總量也將呈翻倍上升態勢，我們預測2015年中國就可能 突破10EB數據保有量，被標簽和分析利用數據量也將上升到EB級別，這些數據增長中互聯網、政務、醫療、教育、安全等行業和領域所做貢獻最大，而相 對傳統的物流、生產製造、甚至農業等領域數據擁有量的增長將更加明顯。

『陸』 大數據發展趨勢是什麼

1、數據管理仍然困難

大數據分析有一個相當清晰的想法:找到內隱藏在大量數據中的信息模式，訓練容機器學習模型來發現這些模式，並將這些模型應用到生產中，實現操作自動化。您需要清理數據並在必要時重復它。

2、數據孤島繼續激增

這並不難預測。在五年前的Hadoop開發熱潮中，人們認為所有數據，包括分析和事務工作負載，都可以合並到一個平台中。

3、流媒體分析突破之年

組織處理新數據越快，業務增長越好。這是實時或流分析背後的驅動力。但是對組織來說，這樣做的挑戰一直是非常困難和昂貴的，但是隨著組織的分析團隊的成熟和技術的改進，這種情況會發生變化。

『柒』 大數據未來將現三大發展趨勢

大數據未來將現三大發展趨勢

隨著移動互聯網、物聯網等的迅速發展，新數據源不斷出現，而中國數據總量的不斷增長，使大數據成為一種重要資源，有利於推動零售、旅遊、醫療、金融、電信、政府公共服務各個領域的業務創新。

大數據轉變企業商業模式

來自於線下大數據市場(IT企業的大數據應用及大數據平台業務市場)中IT巨頭和單一大數據業務的廠商開始行動，優化產品和服務路線圖；線上大數據市場(互聯網用戶數據市場，以及以互聯網金融為主的線上金融市場)的成熟度逐漸提高，以金融和零售為核心的線上大數據應用走向成熟，市場體量進一步擴大。企業著力培育數據資產，積極探討數據變現，行業大數據多集聚、少融合。

大數據產業鏈整體布局完整，但局部環節競爭程度差異化明顯。數據採集環節，綜合型大數據源市場處於結構化整合階段，垂直型大數據源市場處於布局階段；數據存儲和數據挖掘環節市場結構穩定，國際巨頭壟斷，寡頭格局已經形成，國內企業短期內很難超越；數據應用環節是國內企業的機會，但技術仍不成熟。

各環節產業鏈正在影響企業商業模式的轉變。模式一：利用存儲能力進行運營，滿足企業和個人面臨海量信息存儲的需求；模式二：對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務；模式三：直接進行信息租售或提供信息租售平台；模式四：IT服務提供商提供大數據空間出租模式，通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台；模式五：針對企業需求，為運營某一環節或某一業務問題提供解決方案，實施單點技術，例如向零售商提供大數據分析技術，獲得營銷點子；模式六：針對企業系統需求，提供整體解決方案；模式七：BDaaS (Big data as a service)，數據應用即服務的模式，通過雲服務提供在線大數據技術或者解決方案。

根據易觀智庫2014年中國大數據市場行業投資結構數據顯示，金融、通信、零售為前三大行業，投資佔比分別為16.0%、15.6%和13.9%。政府、醫療、旅遊投資比例分別為12.7%、9.0%和4.1%。六大行業累計佔比71.3%。其他行業包括教育、製造、能源、媒體、互聯網等，累計佔比28.7%。大數據產業集群逐漸形成，即針對企業而言，以雲端大數據集聚為前提條件，以行業雲服務為平台，共享企業間核心競爭力。

大數據市場三大趨勢漸顯

大數據市場未來將呈現以下發展趨勢：

其一，數據生態系統復合化程度加強。大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分；系統機制的調整，也就是商業模式的創新；系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。

其二，數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關；此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

其三，產業核心要素的掌控者主導數據生態體系。數據生態體系中的核心環節是產業的核心要素，例如電商的支付、物流、信息(信用)。掌握產業核心要素環節的企業若順勢而為，把握大數據時代的機遇，將企業自身的核心競爭力優勢進一步釋放，運用互聯網思維，通過產業核心要素的大數據掌控數據生態的主要生態鏈，從而最終實現在數字經濟時代的再一次騰飛。

大數據應用推動各行業發展

進一步通過數據驅動經營和營銷，各零售企業會以會員為核心進行管理優化，通過以人為中心的數據驅動，實現決策優化及精準營銷。行業會探索越來越多的大數據營銷新模式，各類零售企業會積極嘗試新機會，如微店等，尋找消費者偏好的新潮流。不斷豐富外部數據源，在企業自身線下數據採集能力不斷提高的同時，與更豐富的外部數據源合作將快速提升營銷的精準度，包括權威市場研究機構、領先互聯網巨頭等。

旅遊大數據的應用，是盡快建立數據統一化標准，建立統一數據交換標准，區域旅遊數據一體化，全國旅遊數據一體化。實現大數據的三屏統一(旅遊監管大屏、景區公告大屏、遊客手機屏)。

通過利用醫療服務的EHRs數據、醫院與醫保的結算與費用數據、醫學研究的學術、社會、政府數據、醫療廠商的醫葯、醫械、臨床實驗數據、居民的行為與健康管理數據、政府的人口與公共衛生數據、公共社會經濟生活中網路產生的數據等方面，為醫療行業的葯品研發、疾病治療、公共衛生管理、居民健康管理、健康危險因素分析提供精準數據支撐。

在傳統金融運作模式下，金融機構評估消費者的信用狀況、消費能力、消費意願的能力不強，導致部分金融領域產品服務定價過高，部分領域成為剩餘市場，這與實際的金融要求還存在一定差距。大數據將有助於推動金融和銀行產業中的數據聚合，基於產業整體數據挖掘價值，推動產業的發展，推動業務模式的創新。金融業大數據目前應用的主要價值在於金融風險管理、消費智能、智能運營等。

電信企業從傳統數據時代走向大數據時代。由於電信企業生產運營所需，自身生產管理系統已經具備海量以客戶為中心組織的統一的視圖數據資源。大數據可為電信業提升網路服務質量，增強管道智能化；更加精準的洞察客戶需求，增強市場競爭力；升級行業信息化解決方案，提升客戶價值；提供數據安全服務，在大數據市場建立差異化競爭優勢。

大數據不僅是一種海量的數據狀態及其相應的數據處理技術，更是一種思維方式，一項重要的基礎設施，一個影響整個國家和社會運行的基礎性社會制度。它是治理交通擁堵、霧霾、看病難、食品安全等「城市病」的利器，更將為政府打開了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服務導向的政府、開放的政府，即智慧政府。其應用價值是：加強統籌規劃，優化大數據形成機制；加強數據收集和信息感知，提高智慧城市感知水平；推進大數據應用，提高經濟社會智慧化水平。

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