大數據應用現狀分析

❶ 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》。

❷ 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。

❸ 數據科學及大數據在計算機領域的應用現狀

2 大數據的技術和實際應用現狀分析
2.1 大數據的技術分析
大數據技術在應用過程中不斷完善與發展,現在主要的大數據技術有大數據分析挖掘技?g與大數據技術中的數據隱私保護技術。大數據技術一般進行數據採集,數據存儲都通過感測器的網路及智能感知層進行。在對數據進行實際處理過程中,通常採用數據清理和集成與交互技術,集成與交換能有效的進行數據的應用,對數據的分析能力起到一定的提高作用。數據挖掘技術是數據提煉的一種常用技術,通過對數據的有效挖掘能把一些無規律的數據變成有規律的數據,提高數據的實際應用效果。在數據實際處理的過程中,大量的數據處理需要一定方法,需要先進的手段進行有效的完成數據處理,以適應現代數據的發展需要,提高數據的應用效果,在數據處理應用數據挖掘技術,對數據處理,數據的性能提升起到重要作用,能高效的完成數據處理。數據隱私保護技術是大數據根據用戶的需要進行設計的,尤其數據在網路傳輸的過程中,很多重要的數據都需要進行保護,提
高其數據的保護措施,能進一步加強其實際的應用效果,完善其實際的形成過程。數據之間存在一定聯系,對數據採用科學有效的應用過程,促進數據科學有效的應用,提高數據的應用效果。
2.2 大數據技術的應用現狀分析
大數據技術應用各個領域,為其它領域的發展提供了技術支持。大數據在商業發展的過程中起到重要作用,對產品的分析、查詢等起到重要作用。對產品的技術分析,銷售分析都利用大數據軟體進行分析,提高了分析的效率,促使分析的結果更加科學、准確。大數據技術在實際的工作生產生活當中的應用中,在關鍵技術領域方面也是多方面的。其中的結構化數據的應用領域方面,這也是傳統數據分析研究的對象。當前比較主流的結構化數據管理工具就是關系型資料庫,在對數據分析的能力上表現的較為突出。還有是在文本領域中的應用,是比較常見的非結構化數據,再有幾歲多媒體的數據以及網頁數據和移動社交網路數據等等。尤其Internt技術的廣泛應用,大數據在網路平台的驅動下,發展更加迅速,更能發揮大數據技術的功能,大數據技術是在應用過程中,不斷完善,不斷革新技術以適應現代社會發展需要,能為企業行業的發展提供技術支持。

❹ 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

❺ 大數據醫療行業的現狀是什麼

【導讀】除了互聯網公司是大數據的早期採用者外，大數據在醫療行業的應用一直在進行。它都是孤立的數據，不能大規模應用。那麼，醫療行業的大數據現狀如何呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

大數據醫療行業的現狀如何?除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

關於大數據醫療行業的現狀是什麼，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素大數據工程師具備能力等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❻ 中國目前在大數據行業的發展情況如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 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》

❼ 數據分析發展現狀如何

縱觀當今的大數據分析盛況，以及數據分析師的火熱程度，我們就可輕易發現數據分析師發展前景是求賢若渴、更是門庭若市的。

人類的生活、工作和思維方式正因席捲而來的大數據信息風暴而發生前所未有的變革，這就意味著一場全新的、重大的商業變革、思維變革和管理變革正在悄然進行。在大數據時代，數據已成為重要的生產要素，滲透到各行各業。

在推進大數據應用的過程中，企業主要面臨以下三方面的困難，一是認識上的不足，很多人並不知道大數據是什麼，因此也就無法知道如何正確地使用大數據工具;二是投入上的不足，大數據的應用可能需要相當大的投入，一般的企業可能很難承受;三是大數據人才的匱乏將制約大數據應用的發展。

大數據相關人才的欠缺將會成為影響大數據市場發展的一個重要因素。據Gartner預測，到2015年，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位，且會有25%的組織設立首席數據官職位。大數據的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。未來，大數據將會出現約100萬的人才缺口，需要社會、高校和企業共同努力去培養和挖掘。

❽ 中國式大數據與分析的現狀

中國式大數據與分析的現狀_數據分析師考試

所謂「大數據分析」,其和「小數據分析」的唯一差別在於數據量以及數據量帶來的對於數據存儲、查詢及分析吞吐量的要求。本質上，「大數據分析」仍然需要通過數據分析來發現現狀，找到導致現狀的根源要素，並且通過模型與預測分析技術來對改善進行預測與優化，並且實現企業運營各個領域的持續改善與創新。

要談「大數據分析」的中國現狀，首先必須深入了解「數據分析」在國內的應用情況。 國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以數據分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在導入數據分析。中小銀行尚在觀望與學習階段，人員與能力建設正在起步階段。數據分析的應用范圍主要集中在信用風險、流程優化、市場營銷、成本與預算等幾個方面，深度尚可，但廣度一般，尚未擴充到運營管理的所有領域。

而談到「大數據」或者數據倉庫，上述行業中的絕大多數企業早已實施了各種數據倉庫，以管理數據。這種買葯再看病的模式，完全本末倒置。數據倉庫與資料庫不一樣，其使命就是為了分析而存在的。沒有分析，倉庫何用之有？ 四大行之一的某大型國有銀行，90年代末期就開始花費好幾億元IT預算，建設「數據大集中」項目，受該行影響，其他國內銀行掀起了一股數據集中的熱潮。而當時連商業智能還是個尚未傳入中國IT概念，更遑論數據分析了。15年過去了，這些被集中的數據，還在么？ 至於支撐起我國龐大GDP的製造業、建築業和貿易業，在運用數據分析進行業務決策方面，則尚未見規模。

其IT開支仍然主要集中在基礎架構與流程化的軟體套件領域（如ERP,CRM,HRM, SCM等），部分企業開始導入商業智能（報表、制圖、管理駕駛艙），而數據分析應用遠遠沒有進入規模發展階段。以我國製造業企業為例，從五、六年前開始熱炒「六西格瑪」、「全面質量管理」,「精益生產」,盡管這些舉措對中國製造、中國創造等帶來本質變化尚需時日，但是就提升企業決策能力和管理水平而言，這些舉措的的確起到了一定的作用，對於中國企業從拍腦袋到用數據決策這一本質轉變打下了一個基礎。 這一現狀的原因，我們認為主要體現在如下幾個方面：

1.企業的權力來源

數據分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在於改善決策。決策的第一責任人，也就是企業最高層管理人員。國企，尤其是大型央企，職業經理人體系並不完善，董事長、總經理級別的任命是由組織部門而不是經濟部門來決定的。「講政治」的人事任命體系決定了企業決策的復雜性和特殊性，科學管理方法和決策手段的推廣，完全取決於企業最高領導人本身對於這些手段的認可程度。 另外，數據分析帶來的不僅僅是分析軟體和分析方法論，更需要決策、運營進行相應的改善與調整，我們通常稱之為「變革」. 任何變革都會帶來相匹配的風險與收益。國企的權力架構和民企、外企非常不同，哪怕總經理決定了要變革，還得徵求企業內部各路權力部門的認可與接受，變革的難度導致了我們通常看到和聽到的「轉型極其艱難」,「身為大家長要對幾十萬張嘴負責」等煽情苦情的自我表白。不要說數據分析，就連開除幾個績差員工，一不小心就要得罪人，嚴重了還要危及烏紗帽，改革談何容易。 相比之下民企和外企在這方面的轉變要敏捷、迅速很多。比如蘋果，很多年前就開始全球范圍導入JMP數據分析平台，在我們的跨國團隊的幫助下從搭建數據分析能力、規范數據分析流程、導入高級數據分析方法、直到生產與研發環節的數據分析全球標准化等工作。整個過程長達數年，涉及到龐大的機構、人員、方法、流程的轉變，卻平穩有序。其間還發生了Steve Jobs辭世，新任CEO上台等足以中斷一切的重大企業事件，但導入數據分析能力這一過程絲毫沒有受到任何影響。

2.企業的運營能力儲備

能力儲備也是個關鍵要素。哪怕管理層決心一致，雄心壯志，重大變革能否落地，還得取決於團隊能否升級與被變化。意志力盡管重要，體能卻是個關鍵。數據分析對於參與者的統計、概率、數學、計算機、業務理解等幾個方面的能力要求甚高。盡管「能力是可以培養的」,但是我們在國內這么多年的眾多數據分析導入項目中，面臨最多的挑戰就是人員培訓和流程變革。 以電信運營業為例，BOSS系統，各種業務系統和數據倉庫搭建了許多年，數據分析對於客戶行為的理解與促銷產品的層出不窮也使得這個行業的數據分析應用遠遠超過絕大多數其他行業。但電信業在大規模導入數據分析方面面臨的首要問題，仍然是專業人才儲備以及與數據分析有關的規章制度、決策流程與文化體系的建立。 我們在市場上看到更多的，是IT部門主導的數據分析項目。項目名稱是數據分析，而內容仔細一了解，往往都是數據倉庫+企業報表。不是傳統財務三表，而是用於展現核心KPI的圖表。對「數據分析」不了解，把報表和制圖當成「分析」,是這一現狀的根源。

3.市場環節與競爭壓力

不同企業對市場競爭的變化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立競爭力的方法，在於找油田、收購加油站，利用壟斷性政策優勢抬高行業准入門檻。三大電信運營商，若干年前曾經有子公司互相攻擊，甚至發展到人員斗毆，割斷對方光線網路的事件。而華為與中興的競爭，若干年前除了口水仗，還有互相挖對方技術團隊。 政策性壟斷行業，盡管有壓力，但是在提升生產力和生產效率的手段方面，改變緩慢而低效。 高度市場化領域，比如家電，汽車，消費電子，華工、醫葯等領域，對以數據分析為代表的「高級能力」的接受程度則高了不少。

綜上所述，我國企業界對於數據分析的應用仍然停留在個別行業與個別應用的階段。不過，盡管導入數據分析的過程是如此艱難而挫折，我仍然認為，隨著我國各行業市場化進程的推動，隨著互聯網、數據分析技術不斷對傳統產業的顛覆過程，「數據分析」或者「大數據分析」遲早會成為中國企業界突破藩籬的關鍵手段。

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