大數據的產業分析

A. 大數據的發展前景是怎麼樣

2020年應用市場數據規模市場份額將達到40%

隨著大數據相關產品及應用的不斷普及，未來五年，應用層規模將逐步增長。在技術層、數據源層以及衍生層的共同支撐下，應用市場規模份額將達到40%。其中，交易市場規模雖然佔比最少，但是正是由於他的存在，使得數據的交易從法律上實現數據的合法化問題，以及實現了數據價值兌現。

——更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《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》。

B. 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。

C. 2021年我國大數據行業發展現狀如何

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》

D. 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》。

E. 大數據產業化應用價值解析

大數據產業化應用價值解析

大數據是當下科技應用的熱土，傳統企業在轉型、升級等戰略調整的同時，需要藉助一些新興科技作為企業發展的「左膀右臂」，助力企業增效、獲益。隨著IT的發展，社會經濟「互聯網化」愈演愈烈，大數據從前沿科技逐步走向尋常百姓人家的飯後談資。大數據引領的「數據為王」的DT數據時代，正在昂首闊步的走來，大數據正在經歷著產業化的變遷，數據應用價值亦然成為企業手中的一把利劍，在企業競爭角逐中無往不利，所向披靡。

數據之所以成為新商業經濟社會的必爭之物，在於它實際場景中的應用價值。

數據只有被應用到具體的商業場景和產業生產中才具有價值和意義，企業之所以將建立的交易資料庫、客戶資料庫等視為企業核心競爭力，是因為得數據者得用戶、得用戶者得天下。企業之間的激烈競爭是商業社會優勝劣汰的必經之路，如何利用好數據，將之轉化為有價值的數據財富應用到產業化場景中，是當下企業建立競爭壁壘的首要問題。

大數據包含收集、積累、處理、應用等一系列環節，其真正的價值體現在產業化的管理和使用，將數據作為產業鏈中不可或缺的驅動力、創新力，使其成為企業發展的「內核發動機」，從而促進整個商品經濟社會生產與再生產，實現商業本質的最優化和服務的最佳化。

以下是大數據產業化應用的三個主要層面：

彈無虛發：精準營銷

企業應社會需求生產商品，在生產過程中會遇到生產過剩或者商品滯銷等問題，往往商品或者服務和消費者存在「一堵牆」的距離，這堵牆表現在產品或服務與消費者之間的巨大溝通成本。企業精準定位目標消費群體，選擇性的為消費者提供商品、服務，但是在線上商店的商品無法精準的出現在目標消費者的視閾里，一個網路遊客逛到一家在線商店，店小二無法知曉進店的是一條狗還是一個人，他（她）的需求都是無法捕捉和觀察到的，沒有量化的數據支撐網商的判斷和商品推廣，交易便難以產生。

不同於線下實體店的是，店員都會根據進店顧客的特徵，多維度的判斷他（她）可能存在的消費需求，長相、體型、性別、年齡等等店員都可以根據目測做出一個較為准確的判斷，從而進行下一步的導購。大數據可以提供企業目標消費群體多維度的特徵描述，以便將其「一網打盡」。

大數據是有著海量數據積累，大數據手段能夠捕捉到用戶的網路消費行為與消費特徵，將其進行數據化處理，並且保留在雲端，當用戶再次出現在互聯網上就會被監測到，經過一些列大數據演算法，依據用戶以往的消費數據信息，選擇向用戶的Web界面推送一些可能會購買的商品或者服務，實現精準營銷，實現企業高效率、低成本、高ROI的規模化擴張之路。

以人為本：定製生產

定製生產是依照消費者的需求進行產品設計、生產，以滿足互聯網時代消費者日益豐富的多層次、個性化的消費需求。以往企業生產什麼產品消費者就用什麼產品的模式逐漸從市場褪去，企業開始看重細分領域消費者的需求，為其創造更好的服務體驗，力爭增加消費黏性和建立消費者的品牌忠誠度，提升競爭力。以人為本的企業服務理念被視為未來商業的可能，隨著態勢日趨轉好經濟大環境，「顧客就是上帝」的傳統理念將會被重新定義。需求導向型產業需要大數據的分析模型，按需而策劃、定製的產品是緊跟消費市場的，因此企業實行定製生產必須在設計、生產、供應、銷售、管理、配送等各個環節上，都要適應小批量、多式樣、多規格、多品類的生產和銷售變化。大數據在其中起著挖掘需求、設計產品、建立渠道等方面的重要促進和指導作用，所有環節都要以消費者數據為出發點。

定製生產的產品，將會以高匹配被市場接受和認可，以消費者為中心的理念促進了企業資源的最優配置和排序，避免了產能過剩和定位模糊，數據驅動力一定程度上映射著商業的本質。商業的本質是商品和服務，商品或服務的使用價值體現在消費者對其功效的使用，數據是商品、服務量化了的指標和參數，數據會真實反映出商品、服務的市場適應性和方向性。

其中，如何檢驗收集到的數據是否有使用價值、可被利用性，可被當做定製化生產指標的等等問題，至關重要。這就要求企業要保證數據來源的科學性、邏輯性、准確性，企業的可持續發展需要多層面的共同協作。

高效匹配：兩端橋梁

前面提到了精準營銷和定製生產，實際上是從企業端和目標消費群體端來講的，可以理解為B端和C端，C to B 的定製模式和B to C的精準營銷是大數據目前應用最為廣泛的場景。實際上大數據是鏈接目標消費者和企業的信息橋梁，兩者在溝通環節中可能會遇到諸多問題，例如企業定位的偏差，消費者偽需求的傳達，都會造成產業鏈的冗長和落後，大大增加了時間成本和投入了更多的沉沒成本，致使效率低下，消費萎靡、滯緩。所以說，大數據會告訴企業應該生產什麼樣的產品，會告訴消費者企業產品與服務的差異在哪裡。數據化的指標就像人體心率、肺活量、血壓、血糖等等指數一樣，能夠准確反映出一個人的身體狀況，大數據能夠體現一個企業的狀況，一個消費者的狀況。數據不會說謊，只傳達真相。

產業鏈的兩端分別是企業和消費者，中間環節長度決定著雙方反饋速度的快慢，產業鏈過長必然需要一定的時間來使雙方做出反應，而經濟市場瞬息萬變，供與需是否能夠及時得到平衡匹配很難保證。這就要求企業建立產業生態鏈條的全閉合和高效供需匹配機制，實時響應、反饋，把兩端的利益契合點找出來並且進行組合搭配。

大數據的挖掘成本和價值含量，直接影響著企業對數據的信心，「有用」的數據才是大數據存在的意義，社會的高效運作離不開經濟體之間的相互協作，大數據機制的形成和高層級應用是當下數據發展的方向，數據產業化蘊含著巨大的市場機會，而中國正在經歷著數據時代的變遷。

以上是小編為大家分享的關於大數據產業化應用價值解析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

F. 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。

G. 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。

H. 什麼是大數據產業

大數據概念包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處專理。
2. 要求快屬速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
大數據產業包括新興的數據分析行業，或者廠商。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

I. 如何分析行業大數據

題主所說的分析行業大數據，在我的理解就是，利用行業的數據，製作相關的數據分析報告。從而，最大程度的為企業主帶來營銷啟示，並支持他們的戰略決策。那，數據分析報告究竟應該如何製作呢？

3）相關建議

如果要做好一份報告，精髓其實就在於數據分析的框架搭建。我們需要在平時學習過程中，多學習體會別人的好的框架、，然後多總結，多模仿，最終掌握一些數據分析的套路。

希望這樣的解答，可以解決你的疑惑，讓你有所收獲。