大數據帶來的產業變革

A. 大數據能帶動什麼產業

要說大數據能帶動什麼產業，首先還禪氏是先來看看大數據主要應用在哪些行業。

第一，製造業。答者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。

第二，金融業。大數據可用於金融領域的高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析。

第三，汽車行業。大數據和物聯網技術可用於無人駕駛汽車。

第四，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。

第五，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。

第六，能源行業。隨著智能電網的發展，電子公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

第七，物流行業。利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

第八，生物醫學。大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA，了解更多的生命奧秘。

等等事實上，大數據的價值遠不止於此，未來賀舉散大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

B. 大數據技術能夠帶動哪些產業的發展

金融行業：隨著大數據技術的廣泛普及和發展成熟，金融大數據應用已經成為行業熱點趨勢，在交易欺詐識別、精準營銷、黑產防範、消費信貸、信貸風險評估、供應鏈金融、股市行情預測、股價預測、智能投顧、騙保識別、風險定價等涉及銀行、證券、保險等多領域的具體業務中，得到廣泛應用。對於大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。

金融大數據發展應用趨勢：

一是大數據應用水平正在成為金融企業競爭力的核心要素。金融的核心就是風控，風控以數據為導向。

二是金融行業數據整合、共享和開放成為趨勢。數據越關聯越有價值，越開放越有價值。隨著各國政府和企業逐漸認識到數據共享帶來的社會效益和商業價值，全球已經掀起一股數據開放的熱潮。

C. 大數據技術可以為零售行業帶來那些重大變革

1、零售業的商品采購，不需要漫無目的，而可以根據購買習慣進行采購
2、商品溯源根據方便，倒閉零售的商品品質要求更高

D. 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。

E. 大數據時代的大變革

大數據時代的大變革
在雲計算仍處於「雲里霧里」而亟待落地的今天，IT的浩瀚天空中突然傳來了天使的號角聲——大數據時代來了！大數據，開啟了一個徹頭徹尾的變革年代，更開啟了一個蘊含無窮多機會的年代。誰能夠「號准」大數據時代的「脈搏」，誰就能夠在全球IT業的新一輪角逐中獨領風騷。
令人充滿想像的大數據，究竟「大」在何處？
今天，我們再也不能用狹隘的視角來審視大數據了。因為今天的大數據，不僅體現為數據量的驚人增長，更前所未有地引入了正在不斷擴展中的數據類型。從量的增長來看，IDC報告顯示，未來10年全球大數據將增加50倍。而剛剛過去的2011年，就產生了1.8ZB（1.8萬億GB）的大數據，這相當於每個美國人按每分鍾發3條微博的速度，不停發布2.6976萬年。與此同時，社會上的各行各業，從電信、IT業，到金融、證券、保險、航空、酒店服務業等，地球上的各種存在，從每個人到每棵樹、每朵花乃至每粒沙子，無一例外地都在成為大數據的生成者。在量和面上的雙重積累，讓我們不難想像和接受數據大爆炸的現實——2020年的全球數據使用量將達到35.2ZB（1ZB=10億TB）。
猶如一座富礦的大數據，究竟該如何「開采」？
這是一個令人著迷的問題，因為與正確答案相伴的將是誰都渴望的巨大商業成功。當前，伴隨著變革的發生，傳統的互聯網企業已經站在了大數據時代的最前沿。作為探索的先鋒，他們能否笑到最後，是否會成為「先烈」？這一問題盡管很難回答，但至少為成功的覬覦者提供了充分的借鑒和參考。
作為後PC時代的四大巨頭，Facebook、谷歌、蘋果、亞馬遜正在成為大數據的擁有者和使用者。在自覺或不自覺間，Facebook已然成為業界第一個生成大數據的「巨鱷」，而其他三巨頭仍在努力中。蘋果依靠操作系統和顛覆性的終端，正在努力打造大數據的生成之地；谷歌主要依靠操作系統、搜索引擎和「Google+」平台整合終端產品，以儲備可以利用的大數據；亞馬遜作為雲計算的最早倡導者之一，則通過網路平台、雲計算平台和閱讀終端，期望建立起一個電子商務垂直領域的大數據匯集地。雖然巨頭們的策略各有不同，但利用種種手段整合碎片化的數據進而加以利用的趨勢，已經再明顯不過了。
相比這四大巨頭，電信運營商的探索才剛剛起步。「日內瓦的電信運營商，正在針對市民活動的可視化展開研究。」天雲科技副總雷濤在近日舉行的雲計算大會雲基地專場上指出，「通過在用戶手機上安裝感測器，就能夠記錄下大量的位置信息，從而使得市民活動可視化，這對建立一個智慧城市，進行人口規劃、區域規劃都具有重要意義。」事實上，一個個再簡單不過的位置信息背後，隱藏著巨大的、待挖掘的價值，這個價值對於各行各業都具有關鍵的作用。例如，房地產開發商就很渴望知道高端用戶最頻繁出入的區域，而這些區域就是商業地產的最佳候選地。而除了位置信息外，電信運營商能夠挖掘的信息和數據，仍有無窮無盡的空間，包括了用戶喜好、消費能力等等。
在企業的自發行為以外，國家級的戰略支持已經浮出水面。美國，作為ICT強國，嗅覺最為敏銳。2012年3月29日，奧巴馬政府公布了「大數據研發計劃」，目標在於改進當前人們從海量和復雜的數據中獲取知識的能力，而這是美國繼高速網路和超級計算中心之後的另一個重大科技項目。據悉，首批共有6個聯邦部門宣布投資2億美元，共同提高收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性，並形成合力，同時增加大數據技術開發和應用所需人才的供給。顯然，先行一步的美國，已經把大數據當作了其ICT產業再度在全球崛起的重要契機。在找准了崛起的方向之後，富有行動力的美國，自然就會毫不拖泥帶水地實施下去。
大數據，正在撬動全世界的神經，無論是國家、企業，還是每一個獨立存在的個人，都將成為大數據時代的貢獻者和受益者。但問題是，你准備好了嗎？

F. 大數據,給健康產業帶來哪些變革

大數據,給健康產業帶來哪些變革_數據分析師考試

你發的每一條微信，打的每一通電話，也許就能預警你是否有感染流行病的風險……這不是科幻，這是全世界已經起步開展的大數據精準醫療。

日前，浙大一院正式成立「精準醫療中心」，中國工程院院士、浙大一院傳染病診治國家重點實驗室主任、感染性疾病診治協同創新中心主任李蘭娟教授作了「醫療健康大數據與精準醫學」的專題報告。

「精準醫療大數據的普及化，正帶來中國乃至全球健康產業的變革。」在接受錢報記者專訪時，李蘭娟表示，不遠的將來，大數據支持下的精準醫療將為每一個病人定製治療方案，它也將改變國家的醫療投入的格局。

精準醫療

提供個性化治療

大數據技術，能夠分析大量繁雜的數據集，發現疾病和治療手段之間的有效聯系，它將改變傳統的治療方案。

美國提出精準醫療的計劃，利用大數據的分析，找出個性化的缺陷，真正對症下葯，因人而異。這個辦法幫助喬布斯延長了幾年的生命。

我們國家的精準醫療研究，也在積極跟進。2014年7月，李蘭娟和團隊在《自然》雜志發表了科研成果論著，揭示腸道菌群與肝硬化的秘密，給全球醫學科技研究提供了新思路。

一直以來，很多肝硬化患者，都接受過抗生素的治療，但是李蘭娟和她的團隊發現，這樣做並不能帶來很好的效果，因為抗生素不僅殺死了腸道內的有害細菌，有益細菌同樣也被殺死了。

腸道微生物是提供人體營養、調控腸道上皮發育和先天性免疫的不可缺少的「器官」，她把注意力聚焦在「腸道菌群」上，經過近3年時間的研究，他們收集了181個中國人腸道菌群的樣本，其中98個是肝硬化患者的糞便樣本，83個來自健康志願者。

團隊採用了新一代測序技術、以及大數據分析技術，產出了近860GB的序列數據，通過研究發現了28種與肝硬化病人密切相關的「壞細菌」；數據比對還顯示，有38種與健康人密切相關的「好細菌」，在肝硬化病人腸道菌群中的量卻非常少。

這就意味著，今後針對肝硬化病人的治療，可以做到更加精準，「我們會給肝硬化病人補充更多的『好細菌』，殺死過高的『壞細菌』。」李蘭娟說，在葯物基因組學的基礎上，這個工作還能夠做得非常精準，「針對不同病人，運用合適的葯物，合適的劑量。」

「精打細算」的

外科手術

大數據技術已經開始在外科手術中，幫助病人得到更加高效的手術療效。

中國工程院院士、浙大一院院長鄭樹森教授，是我國著名的器官移植專家。到目前為止，他帶領團隊已經成功進行了200餘例活體肝移植手術。

肝臟是人的造血器官，「統帥」了成千上萬根血管，對肝臟動手術，是有高難度的。

在先進的數字技術支持下，鄭樹森團隊能夠在活體肝移植在術前和術中，利用虛擬現實軟體，查看病人肝臟中的各種構造。大數據分析還能夠精準計算出需要移植的肝臟部分，一方面確保提供給受捐者充足的供血，能夠存活；同時評估受捐者剩下的肝臟，能否在半年內長出新的肝臟，保證恢復正常的肝功能。

在世界各地，具有大數據處理功能的手術器械已經成為外科醫生強有力的助手。比如，在摘除腫瘤組織的外科手術中，外科醫生遇到的最大挑戰是：一次手術是否能夠把癌變組織切干凈。像乳腺癌腫瘤的手術中，有將近三分之一都無法做到完全抹除腫瘤的痕跡。

前不久，倫敦大學帝國學院Zoltan Takats 探索了一場「精準手術」，手術使用的先進武器iknife，在傳統手術刀前安裝感測器和質譜分析儀，刀起落下iknife能在第一時間告知病灶的邊界和性質。

大數據

指導醫療政策

大數據能夠更加科學地論證葯物使用的效果，為醫療政策指導方向。

2012年，李蘭娟曾經帶領團隊做了一個跟乙肝傳染率相關的課題，採集了浙江1000人次的體檢數據樣本。通過分析發現：當年20歲（1992年出生）以上的樣本，乙肝感染率在8%-10%；而20歲以下的樣本中，乙肝感染率小於1.5%。

為什麼只相差一歲，乙肝感染率就有那麼大的差距？

1992年這一年，是個關鍵詞。1992年，衛生部將乙肝疫苗納入計劃免疫管理。通過大數據技術分析，李蘭娟團隊驗證了葯物的有效性，這樣的分析結果，將給國家制定公共衛生政策，帶來科學的指導。

「如果我國繼續保持對新生兒進行乙肝疫苗的全面接種，同時成年人也盡快接種乙肝疫苗，那麼在十年後，中國將擺脫肝炎大國的帽子。」李蘭娟說。

開發大數據

預測疾病

有了大數據的分析，「看醫生」模式正在轉變為「被醫生看著」——你的可穿戴設備能夠做到24小時給你「做體檢」，這種全數據模式成本低，效率卻很高，幾乎所有人都可以用。

「精準醫療的長期目標，是每個人的健康管理。」 接下去，李蘭娟團隊將在浙江創建一個人數規模超過100萬的志願者隊列，他們願意共享他們的基因數據、生物樣本、生活信息以及所有的電子健康信息。

這是一個融合參與者、有責任的數據共享以及隱私保護的新型研究模型。基於這份健康大數據，浙大一院團隊將能夠做一系列新研究，比如葯物基因組學研究，醫生可以更准確地為每個病人開出合適的葯物和合適的劑量；比如為病人設定新的治療和預防目標。

世界醫療產業最發達的美國，在醫療創業領域冒出了許多基於大數據，做疾病預防方面的高科技產品——

美國人Anmol Madan和團隊創立了一個公司，專注研究通過手機的數據分析，預測機主的疾病。

他們對實驗參與者手機超過32萬小時的數據進行收集分析後，最終能夠對人們的手機建模，來預測感冒、精神疾病等等。比如，當人抑鬱時，通常就能夠在與人交流中被看出變化，日常數據分析就能夠捕捉這些變化。在測試中，這個應用能夠正確判斷60%~90%人們日常的生理症狀和普通呼吸情況，同時把這些變化發通知給機主本人，未來還能發送給朋友或家人。

深度開發大數據，預測疾病，還可能大幅降低醫療保健的費用。麥肯錫全球研究院報告，如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用，就能把成本降低8%左右，從而每年創造出3000億美元的價值。

「在中國，大數據也將影響醫改的具體政策，比如醫保的投入。

以上是小編為大家分享的關於大數據,給健康產業帶來哪些變革的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

G. 大數據給健康產業帶來哪些變革

大數據給健康產業帶來哪些變革_數據分析師考試

大數據能夠更加科學地論證葯物使用的效果，為醫療政策指導方向。

2012年，李蘭娟曾經帶領團隊做了一個跟乙肝傳染率相關的課題，採集了浙江1000人次的體檢數據樣本。通過分析發現：當年20歲(1992年出生)以上的樣本，乙肝感染率在8%-10%;而20歲以下的樣本中，乙肝感染率小於1.5%。

為什麼只相差一歲，乙肝感染率就有那麼大的差距?

1992年這一年，是個關鍵詞。1992年，衛生部將乙肝疫苗納入計劃免疫管理。通過大數據技術分析，李蘭娟團隊驗證了葯物的有效性，這樣的分析結果，將給國家制定公共衛生政策，帶來科學的指導。

「如果我國繼續保持對新生兒進行乙肝疫苗的全面接種，同時成年人也盡快接種乙肝疫苗，那麼在十年後，中國將擺脫肝炎大國的帽子。」李蘭娟說。

開發大數據預測疾病

有了大數據的分析，「看醫生」模式正在轉變為「被醫生看著」——你的可穿戴設備能夠做到24小時給你「做體檢」，這種全數據模式成本低，效率卻很高，幾乎所有人都可以用。

「精準醫療的長期目標，是每個人的健康管理。」 接下去，李蘭娟團隊將在浙江創建一個人數規模超過100萬的志願者隊列，他們願意共享他們的基因數據、生物樣本、生活信息以及所有的電子健康信息。

這是一個融合參與者、有責任的數據共享以及隱私保護的新型研究模型。基於這份健康大數據，浙大一院團隊將能夠做一系列新研究，比如葯物基因組學研究，醫生可以更准確地為每個病人開出合適的葯物和合適的劑量;比如為病人設定新的治療和預防目標。

世界醫療產業最發達的美國，在醫療創業領域冒出了許多基於大數據，做疾病預防方面的高科技產品——

美國人Anmol Madan和團隊創立了一個公司，專注研究通過手機的數據分析，預測機主的疾病。

他們對實驗參與者手機超過32萬小時的數據進行收集分析後，最終能夠對人們的手機建模，來預測感冒、精神疾病等等。比如，當人抑鬱時，通常就能夠在與人交流中被看出變化，日常數據分析就能夠捕捉這些變化。在測試中，這個應用能夠正確判斷60%~90%人們日常的生理症狀和普通呼吸情況，同時把這些變化發通知給機主本人，未來還能發送給朋友或家人。

深度開發大數據，預測疾病，還可能大幅降低醫療保健的費用。麥肯錫全球研究院報告，如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用，就能把成本降低8%左右，從而每年創造出3000億美元的價值。

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H. 大數據如何推動金融業的商業變革

大數據如何推動金融業的商業變革
商業無論是接受還是拒絕，中國金融業的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想像空間。然而，要抓住這一機遇並非易事。
我們系統梳理了大數據在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，並在大數據迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。大數據引領金融機構變革主要體現在哪些方面?成就大數據的不僅是傳統定義中的「三個V」，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大數據的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動能力上，即不斷引發傳統金融機構的內嵌式變革。大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面(「四個C」)包括：數據質量的兼容性(Compatibility)、數據運用的關聯性(Connectedness)、數據分析的成本(Cost)以及數據價值的轉化(Capitalization)。大數據推動銀行的變革主要體現在價值層面上數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(「TMT」)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。大數據是什麼?在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據?」其實這個問題在「量」的層面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了大數據。海量的數據為銀行的發展提升了價值另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這些都還不是構成「大量數據」的主體。「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據?成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。大數據運作如何推動金融業變革?多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的?無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求;IT部門獲取並整合數據;數據科學家構建並完善演算法與模型;IT發布新洞察;業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。大數據延長了金融機構的生命周期大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。

I. 大數據顛覆傳統 變革商業模式

大數據顛覆傳統 變革商業模式_數據分析師考試

「大數據」是繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革。對國家治理模式、企業決策和業務流程、個人生活方式都將產生巨大的影響。

大數據時代網民和消費者的界限正在消弭，企業的疆界變得模糊，數據成為核心的資產，並將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。

在大數據時代，企業面臨文化、戰略、組織、流程、信息化、公共關系、人才培養方方面面的挑戰，同時也迎來重大的轉型機遇和飛躍契機。如果不能利用大數據更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息並作出預判，所有傳統的產品公司都只能淪為新型用戶平台級公司的附庸，其衰落不是管理能扭轉的。

雲計算的核心是業務模式，本質是數據處理技術。數據是資產，雲為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。

企業內部的經營交易信息，物聯網世界中商品、物流信息，互聯網世界中人與人交互信息、位置信息等等是大數據的三個主要來源。其信息量遠遠超越了現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求則大大超越現有的計算能力。如果計劃在大數據時代獲益，必將引發新一輪的信息化投資和建設熱潮。

目前，雲計算在國內方興未艾。在雲計算的三層架構(SaaS，PaaS，laaS)當中，PaaS是技術最復雜、最難實現的一層。企業自己搭建PaaS平台幾乎是不可能完成的任務。

採用PaaS的好處就是，用戶只需要關心應用和數據，其他的事情、組件全部由PaaS和IaaS進行自動化運維管理

全球有超過十億的智能手機用戶，90%用戶全天機不離身，各大企業都競相推出有吸引力的移動應用體驗，挖掘移動設備上的海量數據帶來的商機。

大數據和雲計算的技術幾乎密不可分，無論是雲計算、大數據都是構建在這些基礎平台之上的。對於傳統行業/企業而言，雲計算、大數據的應用剛剛開始，但對互聯網企業而言，雲計算、大數據已經是商業服務有機組成部分，因此，互聯網在雲計算、大數據方面保持領先。

傳統行業/企業缺乏互聯網企業的基因，其很多業務多採用外包方式，軟體開發人員規模有限，更難得心應手地駕馭各種開源技術。此外，傳統行業/企業有很多歷史的包袱，煙筒式的應用系統林立，數據之間缺乏共享，信息應用水平受到很多限制。如何才能夠讓傳統行業/企業像互聯網企業一樣輕松駕馭信息化系統，顯然傳統行業/企業需要一個高度自動化的基礎平台。

目前，中國不僅是一個真正意義上的大數據國家，而且在大數據實踐這個新的歷史關頭，並沒有落後於美國。除了龐大的人口總數之外，中國還擁有很多與眾不同的消費模式，除去傳統的電信金融互聯網之外，沒有哪個國家擁有中國這樣火爆的電商、發達的物流，還有向互聯網時代轉型的製造業、教育、醫療，科研，零售，交通，這些行業中孕育著大數據基礎和今天我們還無法完整預測的發展前景。

在美國，無論企業還是其他機構，對於大數據的認識和應用都比較成熟，也願意嘗試不同的新產品。而在中國內地、中國香港、中國台灣、日本和韓國，李凱翔說，我看到的現象是，要麼(企業)非常保守，只要有資料庫就可以了；要麼就是非常領先，已經在嘗試開始下載諸如開源這樣的軟體嘗試了。

隨著大數據時代的深入發展，大數據帶來的改變是全方面的，尤其是在商業領域，大數據蘊含巨大商業截止，從目前來看，大數據正改變傳統商業模式，在這個過程中，中國的市場潛力是巨大的。

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J. 大數據給銀行業、保險業、證券業、徵信業分別帶來了哪些大變革

去給銀行業保險也掙錢也真心也分別帶來了非常大的變化這些業務都根據咱數據來發展他不來的。