2017大數據市場

⑴ 大數據技術應用前景是怎樣的

大數據已成為驅動經濟發展的新引擎，大數據應用范圍和應用水平將加速我國經濟結構回調整、深度改變答我們的生產生活方式。據前瞻產業研究院數據顯示，2017年我國大數據市場規模已達358億元，年增速達到47.3%，規模已是2012年的35億元的10倍。預計2020年，我國大數據市場規模將達到731億元。
未來幾年，在廣大現有和新興細分市場中，大數據市場融合技術與服務，正形成迅猛的發展勢頭，未來幾年該市場仍將呈現強勁的增長。

⑵ 大數據時代，企業數據蘊藏著的商業價值

如今大數據早已不再是什麼新鮮詞，它已經被大眾熟悉，可以稱作是移動互聯時代流動的黃金。

據《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》（前瞻產業研究院發布）數據統計顯示，中國大數據產業在2017年達到4700億元的規模，同比增長30%，預計到2020年，中國大數據市場產值將突破萬億。隨著大數據市場的快速發展，企業決策人員越來越重視對大數據的利用，如何藉助大數據讓企業快速成長也成為了人們的關注重點。

大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：

客戶群體細分 ，然後為每個群體量定製特別的服務。

模擬現實環境 ，發掘新的需求同時提高投資的回報率。

加強部門聯系 ，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。

降低服務成本 ，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

對於企業來說，100條理論確實不如一個成功的標桿有實踐意義，從亞馬遜、Facebook、谷歌、LinkedIn，到騰訊、阿里、網路，都因其擁有大量的用戶注冊和運營信息，成為天然的大數據公司。

如果全球哪家公司從大數據發掘出了最大價值，截至目前，答案可能非亞馬遜莫屬。

亞馬遜也要處理海量數據，這些交易數據的直接價值更大。作為一家「信息公司」（而非國內許多電商自己定位的「零售公司」），亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息，還將每個用戶在其網站上的所有行為都記錄下來：頁面停留時間、用戶是否查看評論、每個搜索的關鍵詞、瀏覽的商品等等。這種對數據價值的高度敏感和重視，以及強大的挖掘能力，使得亞馬遜早已遠遠超出了它的傳統運營方式。

亞馬遜CTO Werner Vogels早期在CeBIT上關於大數據的演講，向與會者描述了亞馬遜在大數據時代的商業藍圖。

長期以來，亞馬遜一直通過大數據分析，嘗試定位客戶和和獲取客戶反饋。「在此過程中，你會發現數據越大，結果越好。為什麼有的企業在商業上不斷犯錯？那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持，」Vogels說， 「一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。」 從支撐新興技術企業的基礎設施到消費內容的移動設備，亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領域。

推薦： 亞馬遜的各個業務環節都離不開「數據驅動」的身影。在亞馬遜上買過東西的朋友可能對它的推薦功能都很熟悉，「買過X商品的人，也同時買過Y商品」的推薦功能看上去很簡單，卻非常有效，同時這些精準推薦結果的得出過程也非常復雜。

預測： 用戶需求預測（Demand Forecasting）是通過歷史數據來預測用戶未來的需求。對於書、手機、家電這些東西——亞馬遜內部叫硬需求（Hard Line）的產品，你可以認為是「標品」（但也不一定）——預測是比較準的，甚至可以預測到相關產品屬性的需求。但是對於服裝這樣軟需求（Soft Line）產品，亞馬遜幹了十多年都沒有辦法預測得很好，因為這類東西受到的干擾因素太多了，比如：用戶的對顏色款式的喜好，穿上去合不合身，愛人朋友喜不喜歡…… 這類東西太易變，買得人多反而會賣不好，所以需要更為復雜的預測模型。

測試： 你會認為亞馬遜網站上的某段頁面文字只是碰巧出現的嗎？其實，亞馬遜會在網站上持續不斷地測試新的設計方案，從而找出轉化率最高的方案。整個網站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設計，其實都是在多次審慎測試後的最優結果。

記錄： 亞馬遜的移動應用讓用戶有一個流暢的無處不在的體驗的同時，也通過收集手機上的數據深入地了解了每個用戶的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，內嵌的Silk瀏覽器可以將用戶的行為數據一一記錄下來。

以數據為導向的方法並不僅限於以上領域。對於亞馬遜來說，大數據意味著大銷售量。數據顯示出什麼是有效的、什麼是無效的，新的商業投資項目必須要有數據的支撐。 對數據的長期專注讓亞馬遜能夠以更低的售價提供更好的服務。

還有一個很典型的案例，就是幾年伴隨社區營銷火氣來的小紅書。

和其他電商平台不同，小紅書是從社區起家 。2016年初，小紅書將人工運營內容改成了機器分發的形式。通過大數據和人工智慧，將社區中的內容精準匹配給對它感興趣的用戶，從而提升用戶體驗。

如今的小紅書，已經不是簡單的社交分享了，更多的是基於後台的大數據分析和智能推送，最終形成了良好的正向閉環反饋。

通過以上兩個大數據服務案例，我們不難看出數據團隊其實是一個獨立性很強的團隊，因為他們需要完成的事情很多，這其中包含從數據源開始到數據的輸出。對研發而言，他們相當於紀檢委，需要組織協調數據的周轉，實現對數據的監控，同時也要配合研發完成一些數據聚合挖掘累開發。對業務而言，他們相當於研發，因為他們需要輸出報表和相應的產品，所以如何構建一個高效的數據團隊，對很多企業來說一直在探索，感覺隔霧看花，捉摸不清。

一個企業想要自主研發一個數據平台，創建一個數據分析團隊，會是一個很龐大的工程量。企業數據的類型大致可分為三類：

傳統企業數據： 包括CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。

機器和感測器數據： 包括呼叫記錄，智能儀表，工業設備感測器，交易數據等。

社交數據： 包括用戶行為記錄，反饋數據等。如微博、微信這樣的社交媒體平台。

從理論上來看，大部分企業都會從大數據的發展中受益。但由於數據缺乏以及從業人員本身的原因，對於中小型的初創企業來說，獨自開發的成本太高了。而有財力的傳統企業呢，也產生了大量的數據，但是數據源很亂，也沒有統一的存儲方式，更別說研發了。即使招人來做數據分析，也不知道從何下手。該怎麼辦呢？

其實，數據的價值就是從獲取數據，存儲，加工到挖掘分析，最終實現可視化，輔助商業決策。想真正去應用在企業的流程中，多少要依賴於專業的工具或平台，歸雲智能打造的大數據系統解決方案，可以幫助傳統企業完成數據化，智能化的升級改造。幫助企業建立穩定高效的運營機制，推動企業實現降本增效和業務的高速發展。

通過新興的智能技術，企業可以有新的視野，探索更寬廣的商業模式，實現最大的商業價值。產品部署使用方便，中小企業可以使用歸雲智能提供的雲服務，大型企業可以選擇私有化部署到自己的伺服器。 感興趣的總們可以訪問官網:  http://www.guiyum.com ，了解詳情。

⑶ 明年大數據行業的趨勢會是哪些

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要通過新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
我國大數據產業市場規模
據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2017年中國大數據行業市場規模為3615億元，同比增長30%，其中大數據核心產業規模為236億元人民幣，增速達到40.5%，隨著一系列政策的出台，大數據國家戰略正在加速落地，大數據行業將持續增長，預計2018年中國大數據行業市場規模將近6000億元，達到5979億元。到2020年技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成，大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右。
大數據產業發展必須與市場相融合才能使產業發展環境進一步優化
據前瞻產業研究院統計，我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手中，數據開放度低;企業手中的數據也呈現壟斷現象，數據積累普遍分散、不足，很難真正讓大數據供需自由對接，制約著大數據產業的發展。現在，公共信息資源開展了開放試點，而全球首個大數據交易所，貴陽大數據交易所已經摸索出大數據交易的一些規律，促進了大數據交易的發展。大數據產業和規范的市場交易相結合，可以打破數據的壟斷，盤活各類有價值的數據資源，促進大數據的積累和社會化利用。
大數據產業和先進技術的融合則可以有助於克服大數據產業面臨的技術難題
數據智能並非簡單的「大數據+產業」。大數據來源眾多、數量巨大、形式各異，要使其發揮效應，獲得一目瞭然的有效信息，就需要和先進技術加以融合，這是一個漸進的過程。有關分析顯示，我國交通、零售、地產、醫療、智能製造、金融服務六個行業存在著大量的非結構化數據，而這些數據對於整個行業發展起到至關重要的作用。因此，在大數據處理和分析利用中，對人工智慧技術的需求也十分強勁。隨著數據共享、數據開放的推進，在數據應用中處理好數據安全、網路空間治理等也成為挑戰，這些除了需要設定相應的政策規則外，還需要有相應的技術支持。
中國大數據產業的發展還要和世界先進各國加強融合發展。產業發展越深入，就可能遇到越來越多難題，要把握好大數據發展的重要機遇，處理好數據安全、網路空間治理等方面的挑戰，和世界先進國家加強交流互鑒、深化溝通合作必不可少。
總之，「數化萬物，智在融合」，構建良好的大數據產業生態，需要多維度做好大數據產業的融合。我們相信，隨著社會各界對大數據融合發展的認識越來越深化，大數據產業一定會快速發展，迎來廣闊的產業空間。

⑷ 2017年大數據產業將迎來哪些變化

2017年大數據的變化個人認為將主要在如下幾點：
1.物聯網(IoT)
公司日益期望從所有數據中獲得價值，企業組織將不得不改動技術，以便與物聯網數據銜接起來。這在數據治理、標准、健康保障、安全和供應鏈等方面帶來了無數新的挑戰和機遇。
物聯網和大數據是同一枚硬幣的兩面，數十億與互聯網連接的「物件」將生產大量數據。然而，這本身不會引發另一場工業革命，不會改變日常的數字化生活，也不會提供拯救地球的預警系統。來自設備外部的數據才是企業讓自己與眾不同的方面，結合上下文來捕獲和分析這種類型的數據為公司帶來了新的發展前途。
2.深度學習
深度學習主要用於從大量未標記/未監督的數據當中學習，因而對於從大數據中提取有意義的標識和模式頗具吸引力。比如說，它可以用來識別許多不同類型的數據，比如視頻中的形狀、顏色和對象，或者甚至是圖像中的貓，就像谷歌研製的一個神經網路在2012年所做的那樣。因此，企業可能會看到更多的注意力投向半監督式或未監督式訓練演算法來處理進入的大量數據。
3.內存中分析
不像常規的商業智能(BI)軟體對存儲在伺服器硬碟上的數據運行查詢，內存中技術查詢的是載入到內存中的信息，這可以通過減少或甚至消除磁碟輸入/輸出瓶頸來顯著提升分析性能。就大數據而言，正是由於TB級系統和大規模並行處理，讓內存中分析技術更令人關注。
在現階段，大數據分析的核心其實是發現數據。要是沒有毫秒級延遲，面對數百萬次/數十億次的迭代，運行迭代以查找數據點之間的關聯就不會成為現實。在內存中處理的速度比磁碟上處理要快三個數量級。
4.雲計算
混合雲和公共雲服務越來越受歡迎。大數據成功的關鍵是在彈性基礎設施上運行(Hadoop)平台。我們會看到數據存儲和分析趨於融合，帶來新的更智能的存儲系統，它們將經過優化，用於存儲、管理和排序龐大的PB級數據集。展望未來，我們可以預計會看到基於雲的大數據生態系統將繼續迎來發展，不僅僅局限於「早期採用者」。
5.Apache Spark
Apache Spark在點亮大數據。流行的Apache Spark項目提供了Spark Streaming技術，通過主要採用一種在內存中微批量處理的方法，近實時地處理數據流。它已從Hadoop生態系統的一部分，變成許多企業青睞的一種大數據平台。

⑸ 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

⑹ 大數據的發展趨勢是怎樣的

2018年中國大數據產業規模分析預測

據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，截止到2017年中國大數據產業規模為3820.4億元。預計2018年中國大數據產業規模將達4974.2億元。隨著智慧城市、數字經濟、新舊動能轉換、轉型升級等概念持續引領產業增長，預計到了2020年中國大數據產業規模將超8000億元，達到了8354.7億元。

2015-2020年中國大數據產業規模統計情況及預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

我國大數據產業發展展望分析

1、大數據政策體系持續完善。從2014年至今我國涉及到大數據發展與應用的國家政策規定已多達63個，其中國家大數據發展頂層設計1個，國家層面頂層規劃4個，重點行業領域發展應用31個，重點工作推進25個，重點區域發展2個。大數據戰略已上升為國家戰略高度，各部委從戰略規劃、技術能力提升、應用與管理三個層面積極落實推進大數據發展政策。

2、大數據產業生態正在形成。大量的異質性企業，藉助大數據互相依存，形成了共生、再生、乃至互生的價值循環體系。不同的行業，形成業務交叉、數據通聯、運營協同的產業融合機制。不同的經濟主體，藉助大數據，形成跨地域、跨行業、跨系統的社會協同平台。

具備新型的「價值循環體系」、「產業融合機制」、「社會協同平台」屬性的業態，稱之為產業生態。產業生態在數字經濟中，是一個基礎的經濟單元。無數個經濟單元疊加、化合，構成數字經濟。

大數據驅動的產業生態，與以往不同，離散的「生產單元」之間的數據融合，成為產業生態的核心，是和過去以「消費」為主導的互聯網經濟發展模式，形成鮮明的對比。這是數字重組產業的開端。

3、大數據技術體系多元發展。大數據產業是一個典型的技術密集型產業，隨著數據資源量的不斷增加，大數據技術也呈現著多元發展的勢頭。但是大數據帶來的技術方面的挑戰，遠遠不止於處理工具，事實上對傳統的網路結構、計算模型、安全體系，提出了全方位的課題。

主要包括以下幾個方面：一是數據處理能力不斷提升，網路承載能力要滿足「數據摩爾定律」的需要(數據摩爾定律，指數據在未來18個月內，數據量將增加一倍)。二是安全可控體系不斷完善，需要建立自主可控的安全防護體系、身份識別體系。必須在網路空間實現4W的機制，在網路空間中，安全能力必須能夠對任何一個單體，掌握「在任何時間、任何地點的狀態」的數據。三是跨領域的建模技術發展迅速，需要參考仿生學、腦科學，建立起「社會計算」的模型，構建「智能大腦」，應對日益增長的海量數據和多方面、多層次應用需求。

4、創新型的大數據公司茁壯成長。在政策、技術和產業生態等多方面利好的推動下，近幾年來，大數據創業公司不斷涌現，得到不少風投機構的追逐。2010年以來，大數據領域成功融資的企業數量逐年增加，2014年進入爆發期，環比上升193.55%，2015年以來持續穩步增長，2016年獲得融資的企業數量達到400多家。2017年大數據產業資本依舊瘋狂，經過前瞻產業研究院初步統計，2017年前三個月便有150多家企業獲得融資，大數據領域持續獲得資本市場的高度青睞，其中數據挖掘與分析、行業化應用(如醫療、金融、旅遊等)和垂直化應用(如智能營銷、業務管理、移動開發服務等)三個方向最受資本關注。大數據領域的創新、創業欣欣向榮，給國家大數據戰略順利實施，奠定了人才基礎、技術基礎。

⑺ 中國大數據市場增速將將保持30%以上嗎

據報道，根據工復信部信制通院《2017年中國大數據發展調查報告》預測，2017年-2020年中國大數據市場增速將保持30%以上。

全球性的技術開源運動趨勢推動了中國大數據公司在基礎技術創新上實現突破，中國公司逐漸成為大數據技術創新的主力，此外，傳統行業與大數據縱深融合的步伐正在加快，大數據正在成為傳統行業轉型的一大法寶。

希望大數據分析可以進一步發展！

⑻ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據分析專職崗位有：大數據分析師，大數據分析員，大數據分析主管等，為內企業決策層提容供詳細和准確的數據依據。
首先來說人才缺口，未來3至5年，中國需要200萬+大數據人才，目前大數據從業人數不足50萬，市場需求遠遠得不到滿足。總結來說就是，未來大數據人才缺口會越來越大，缺的人多了，自然好就業。
然後來看職位薪資，普通大數據開發工程師的基本崗位薪資起步即1萬+，一般入職薪資13000元左右，3年以上工作大數據開發工程師薪資高達30000元/月。
接著來看行業前景，2017年中國大數據產業總體規模為4700億元人民幣，預計2018年將突破5700億元，未來大數據與雲計算、AI相結合，將締造數百個就業新崗位。說白了就是行業前景可觀，未來可期。
最後看看最實際的問題，企業需求，BAT、滴滴、今日頭條重金招賢納士，急尋大數據人才，校招年薪水平均再30萬以上，80%中小型企業大數據建設已經起步，需求量大增。有大企業需求，未來的就業前景自然不言而喻。
大數據發展前景是非常不錯的

⑼ 我想知道做大數據的行業發展空間怎麼樣

大數據產業呈爆發式增長 五大方面迎來新一輪增長

大數據產業呈現爆發式增長

2017年是我國大數據產業快速發展的一年，隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，互聯網快速普及，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點，對經濟發展、社會治理、國家管理、人民生活都產生了重大影響。世界各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在前沿技術研發、數據開放共享、隱私安全保護、人才培養等方面做了前瞻性布局。

從產業的角度看，企業級大數據市場經過兩年的醞釀已初具規模，中國企業級大數據進入快速發展時期，產業集聚將進一步特色化發展。隨著政策環境和技術手段的不斷完善，行業應用持續升溫，產業體系初具雛形，支撐能力日益增強。國內許多行業用戶如互聯網、電信、金融等開始實際部署大數據平台並付諸實踐，同時帶動軟體、硬體和服務市場的快速發展。

中國大數據產業市場規模分析預測

據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2016年中國大數據產業市場規模約為168億元，較2015年增速達45%。截止到2017年中國大數據產業市場規模達到234億元，較2016年增長39.3%。隨著國家政策激勵以及大數據應用模式的逐步成熟，未來幾年中國大數據市場仍將保持每年30%以上的快速增長，預計到2020年中國大數據產業市場規模將達到578億元。

未來大數據產業將迎來新一輪增長

隨著雲計算、物聯網、人工智慧、信息安全與大數據技術的深入融合，政策和標准體系的完善，人才隊伍的建設，以及應用場景和解決方案的豐富化和落地化，未來大數據產業將迎來新一輪增長。

1、新技術融合和標准落地將成為創新發展方向

大數據、人工智慧與雲計算技術趨向深度融合。2018年將是人工智慧、大數據和雲計算等技術與產業深度結合的元年，更多落地的大數據解決方案將以雲計算的形式實施。

平台化能力成為大數據企業競相角逐的新焦點。通過將數據、演算法和解決方案集成到統一的平台上，大數據企業可以提供「准標准化」的產品，快速佔領市場，提升變現能力。

大數據一體機成為硬體領域新熱點。2018年，大數據一體機將陸續發布。諸如數據倉庫一體機、NoSQL一體機等多種技術相融合一體化設備將迎來高速發展。

制定標准化頂層規劃，加速技術、產品和行業標準的出台。2018年，制定標准化方面的頂層規劃仍舊緊迫。

2、多層次、多類型大數據人才培養是政府關注重點

在大數據人才培養上，政府方面，設立專項基金，支持高校及企業大數據方面研究，鼓勵「產學研用」相結合。高校方面，強化學科體系建設，完善課程設計與社會實踐，培養大量應用型和復合型人才;同時，加強理論攻關，創建海量數據場景下快速有效的計算和優化演算法。企業方面，自建培訓學院，以項目驅動人才培養;同時，加強與高校合作，開展技術攻關。

3、數據安全將成為產業發展中的核心問題

在技術層面，圍繞大數據整個產業鏈，沿用最新的信息安全技術，開發大數據安全產品和服務。產業生態層面，威脅情報、網路安全漏洞，以及攻擊等數據的即時共享成為行業協作的示範領域，未來將會逐漸向大數據安全領域擴展。未來，可以仿照阿里巴巴「電子商務生態安全聯盟」和騰訊成立安全聯盟，建立大數據領域的安全聯盟。

4、IT系統的自主可控進程將不斷推進

政府構建自主可控信息安全網路，為國產業帶來大量市場需求。國家層面高度關注核心系統和技術自主創新，發展可信網路前沿技術和具有國際競爭力的關鍵技術，加快推進國產自主可控替代計劃落地，構建安集中全可控的信息技術體系。

以國產晶元和國產平台軟體為核心，中國將在對與大數據產業相關的整機、工業控制、網路設備等關鍵領域實現重要突破。

5、工業和健康醫療等新領域將成為未來競爭高地

隨著大數據基礎設施的完善和大數據分析技術的成熟，大數據應用場景和解決方案的拓展成為發展重點，健康醫療大數據以其巨大的產業延展空間，工業大數據以其潛在的巨大產業規模成為未來發展重點。當前，健康醫療大數據正成為國家重要的基礎性戰略資源，「1+7+X」的健康醫療大數據規劃正在逐步成型。與此同時，隨著中國製造2025和工業互聯網戰略的推進，以預測性維護、工業互聯網平台和工業APP為主的應用協力助推了工業大數據產業的發展。

⑽ 中國21省份出台大數據產業發展規劃是怎麼回事

3月29日，大數據產業在中國快速發展，中國21個省(區、市)明確出台大數據產業發展規劃，但總體看來，政府數據開放共享仍不盡如人意。

在共享方面，鄔賀銓表示，需要設立大數據協同管理機構促進政府部門間的數據共享。現在一些城市設立大數據局來做協調工作，如廣州大數據管理局主要協調政府內部的信息平台共享，促進部門之間打破信息壁壘，共享各項民生數據。