Ⅰ 廣電運通大數據工資待遇怎麼樣
好。
1、廣電運通大數據是一家進行科技數據處理的公司，該公司內嚴格按照勞動法規定進行工作，不強制加班並每月發放全勤獎和績效獎等福利。
2、在廣電運通大數據內進行工作，每月工資5000元，並且會按時發放不會出現拖欠工資的問題。
Ⅱ 大數據如何據顛覆傳統電視行業
大數據如何據顛覆傳統電視行業
在媒體業界，大數據主要在以社交媒體為代表的新媒體領域的蓬勃發展當中大行其道。傳統媒體也不甘落後。2013年出現的許多成功案例表明，大數據已經成為傳統媒體實現業態升級的重要驅動力。
《紐約時報》、《衛報》等老牌報紙利用大數據挖掘技術，推動新聞向「利基化」、「縱深化」發展。在社交媒體當道的今天，面對新聞日趨「碎片化」、「扁平化」的嚴峻態勢，傳統媒體可以藉助於大數據技術繼續保持其在新聞品質和專業水準上的領先地位。
與報業相比，電視業對大數據的運用相對遲緩和謹慎。
然而，星星之火亦能看出燎原之勢，隨著電視從傳統的「一對多」式的「廣播」型媒介升級為「多對多」式的、以移動化、互聯化、多屏化為其核心競爭力的「窄播」、「互播」型全媒體平台，網路運營商、廣電運營商、服務提供商等產業鏈主體能夠以各類數據為「杠桿」，挖掘和撬動各類不同層次受眾的需求，提供更加個性化、更具互動性、更有深度的媒介體驗。
具體來說，大數據技術的廣泛運用在收視測量、節目策劃與改進、觀眾互動參與、廣告精準投放等各個環節上產生了顛覆性的影響，推動了電視業的全方位變革與重構。本文擬從電視業運營的幾個關鍵環節入手探討大數據技術所產生的顛覆與變革，供我國從業者借鑒和參考。
收視測量變革：從「抽樣」到「全采樣」
大數據技術對電視業最為直接也是最見成效的影響體現在收視測量的變革上。大數據的核心思想是用規模劇增來改變現狀。
正如維克托?邁爾－舍恩伯格、肯尼思?庫克耶所指出的，大數據時代最為顯著的特徵就是「全數據」或「全樣本」成為統計的依據，而不再依賴於傳統的隨機抽樣。
抽樣分析是信息相對匱乏、流通受到限制的模擬數據時代的產物。它的信度和效度依賴於抽樣的絕對隨機性，但是在實際操作中幾乎無法實現。此外，隨機抽樣也不適合考察子類別的情況，當人們想了解更深層次的細分領域的情況時就無法採用這種方法。
換言之，隨機抽樣模式所依據的是「扁平化」的數據模式。
在全樣本模式下，數據處理技術發生了顛覆性的變革。專業機構可以收集到與某個特定變數相關的所有數據並進行處理，樣本可以等於總體。
對於電視業而言，這一變化直接體現在收視率調查上。對於電視媒體而言，基於隨機抽樣的收視率調查有望被基於海量樣本——甚至全樣本——的收視測量所取代，從而為電視業界的內容生產提供更為精準的數據支撐。
縱觀收視測量發展的歷史，經歷了由第一代電話調查、第二代日記卡固定樣組測量、第三代測量儀器記錄到目前第四代數字電視測量技術的發展。
前三代的測量方法均建立在抽樣調查的基礎上，樣本量有限，且有測量誤差較大、需要樣本戶配合的程度較高等缺點。伴隨數字電視的發展，頻道數量激增，業界對目標市場進行精準收視調查的需求愈來愈迫切。增加第三代收視測量儀的樣本數量可以在一定程度上滿足這一需求，但是樣本量的增加必然會受到成本控制的限制。
建立在大數據基礎上的第四代收視測量顛覆了以往的抽樣調查方法，通過對機頂盒的升級，能夠對觀眾開關機頂盒、轉換頻道、使用增值業務等操作行為進行精確到秒的准確記錄，不但最大限度保證了數據採集和傳輸的安全性，而且可以實現「全樣本」測量。
目前，世界上影響最大的收視率調查公司——尼爾森公司採用大數據挖掘技術，可以將收視率測量的樣本數量提升為過去的十倍或更高，甚至可以提供前一天的全樣本觀眾收視率數據。
社交網路對電視觀眾的影響受到業界重視。近期發布的相關研究結果表明，電視節目在社交網路上的關注度與傳統的收視率同等重要，即「我推故我看」。
因此，社交網路的關注度成為衡量電視節目影響力的新的有效標准。更加重要的是，大數據能為我們提供實時、動態、高效的數據分析，與以往的靜態收視率分析相比，是一次質的飛躍。2012年末，尼爾森公司收購了以分析電視內容中的社交數據為核心業務的新興調查機構「社會指南」（Social Guide）公司，後來又與社交媒體巨頭「推特」（Twitter）公司合作，推出基於微博內容的電視收視率報告。
統計顯示，在晚間黃金時段，在微博上傳播40%的帖子均與電視節目相關。尼爾森公司通過對140家無線和有線電視公司的調查，證實了基於微博內容的電視收視率報告對於傳統的收視率測量是一個很好的補充。
內容生產變革：從「制播分離」到「制播同步」
如果說大數據在電視業的直接運用體現在收視率測量上，那麼它所產生的更有意義的變革則體現在對節目生產模式和流程的重構上。
過去，電視節目的內容框架一般在播出前就確定了，在播出過程中進行調整和改變並不常見。在大數據時代，由於實時收視數據——特別是對節目內容的實時反饋的獲取和分析——越來越容易實現，節目的製作流程發生了新的變化。
「制播分離」的傳統模式被徹底顛覆，內容生產由「靜態」變成了「動態」，在播出過程中編導隨時根據數據分析報告對節目內容作出「微調」甚至「轉向」的決定。以內容生產、調整與播出、反饋融為一體的「制播同步」模式將成為大數據時代電視內容生產的常態。
在這方面，一些國外媒體已經做了一些積極的探索。
英國廣播公司（BBC）長期追蹤大數據技術的發展動向，把實時的、以觀眾為基礎的數據分析應用到電視運營的各個環節——包括內容生產、財務管理、市場推廣等。
在一些「真人秀」、訪談類的直播節目中，大數據技術已經得到了廣泛應用。BBC對從社交媒體得到的數據進行實時分析，在節目現場直播中根據觀眾在社交媒體上的評論決定接下來的推進方向。如果觀眾喜歡看節目的某一部分，比如某一特定主題的訪談或討論，就延長這部分的播出時間；反之，如果觀眾不喜歡，就進行相應的調整。
除了娛樂節目等市場化程度較高的品類，大數據技術也進入了新聞節目的生產流程當中。
在印度，一檔旨在揭露社會問題真相的新聞訪談節目《真相戰勝一切》（Satyamev Jayate）播出第一季就吸引了4億本土觀眾，通過視頻網站、Facebook、Twitter、YouTube和移動終端收看該節目的全球受眾超過了12億，成為2013年全球最引人注目的電視節目之一。
分析這檔節目成功背後的原因，除了討論的議題本身關注度較高以及主持人的明星效應外，大數據技術發揮的作用功不可沒。
「真相戰勝一切」是鐫刻在印度國徽上的格言。與人們最為熟悉的印度寶萊塢式輕歌曼舞的風格迥然不同，這檔新聞訪談節目的宗旨是「關注社會、貼近民眾、深層次揭露社會問題」。
2013年播出的第一季共十三集，主題分別為：被迫墮胎與殘害女嬰、兒童性騷擾、巨額嫁妝、醫患關系、殘障人士、家庭暴力、濫用農葯、酗酒、種姓制度、老年人權益、水資源保護、印度夢，等等。
節目主持人是寶萊塢電影巨星阿米爾?汗（Aamir Khan），他通過大量實地采訪，講述了不同階層印度人的真實故事，大膽曝光印度社會的種種弊病，力圖以「殘酷的真相」喚醒大眾，引發公共討論，進而推動社會變革。
值得一提的是，這檔節目運用了大數據手段來策劃選題、推動節目進程，甚至影響到國家政策、法律的制定或修改。
編導通過社交網站收集、分析了數以百萬計的熱點議題及其討論帖子，進行了大數據挖掘。他們不僅以這些數據為基礎進行節目策劃，還積極使用這些數據推動政治變革。
觀眾積極參與節目互動，表達對重要議題的觀點。在節目播出的進程中，製作方及時向觀眾提供來自各級政府官員、議員和意見領袖的思想和行動的數據反饋，從而形成政府、媒體和公眾三方議程的有效互動，促成公共政策的調整和完善。
比較典型的例子是，印度國會曾經在其中探討兒童性騷擾的一期節目播出後，迅速通過了一項兒童保護法案，主持人阿米爾也獲邀到國會聽證。
媒介功能重構：從「看電視」到「用電視」
隨著電視互動性的增強，觀眾的參與度大幅提升，原本被動收視的「沙發土豆」們開始更多地動腦、動嘴、動手，有目的地「使用」電視或網路視頻、可視化信息圖表等，「看電視」逐漸過渡到「用電視」階段，電視的功能及其「工具理性」得以進一步發掘和拓展。
在實現「看電視」到「用電視」的轉變當中，新興的「數據新聞」（datajournalism）發揮了至關重要的作用。
簡言之，數據新聞就是通過反復抓取、篩選和重組等手段來深度挖掘數據，聚焦專門信息以過濾數據，運用可視化的手段來呈現數據並合成新聞故事和具有較強工具性的應用軟體（如APP）。
在電視機構中，英國廣播公司（BBC）在數據新聞的開發上獨領風騷。BBC新聞網數據團隊由20餘位記者、設計師和研發人員組成。除了數據項目和視覺效果的製作外，團隊還負責設計新聞網站上的所有信息圖表，研發互動多媒體功能和移動應用軟體（APP），為電視業在數據新聞領域的拓展率先垂範。
BBC新聞網推出的「死亡之路：1999-2013年英國每條道路上每例死亡」即為一個成功的案例。
在信息個性化方面，用戶可以輸入郵政編碼查詢自己居住地區過去十年裡每條道路上發生的車禍致死的數字和個案。
在多媒體形態方面，編輯將警方提供的相關事實和數據視覺化、動態化、人性化，同時與「倫敦急救協會」、BBC駐英國各地的分支機構進行合作，即時追蹤主要城鎮及其周邊地區發生的每場車禍並進行在線直播，還通過Twitter推送相關報道，冠以「#cash24」的標簽，同時會在地圖上標出車禍發生的具體地點。
數據新聞的廣泛使用把「看電視」變成了「用電視」。這方面工具性更強的是BBC網站上推出的「財政預算計算器」網頁及其APP。
用戶藉助於這一工具可以預見國家財政預算一旦生效後，對個人生活可能產生的正面或負面的影響，並且可以在社交媒體平台上分享計算結果。
BBC與全球四大會計師事務所之一的畢馬威建立了合作關系，後者根據英國政府公布的年度財政預算進行大數據挖掘，BBC負責編創吸引受眾的界面，便於他們的使用參與。
另一個有趣的「數據新聞工具」是專題《70億人口的世界：你是第幾個出生的人？》，它的發布日期與世界人口達70億的官方日期一致，用戶只要輸入自己的出生年月日，就可以立即計算出自己是全球第幾個出生的人，並通過Twitter和Facebook分享自己在全球的出生排名。
這一專題使用了聯合國人口發展基金提供的數據，非常受歡迎，成為英國2011年Facebook上人氣最旺的分享鏈接。
傳播模式重構：由「機械化」到「智能化」
大數據時代，內容生產和受眾信息發掘技術的進步使媒介的傳播模式由「機械化」轉向「智能化」，電視業也不例外。
「機械化」的傳播方式意味著電視台充當了節目與內容的「傳送帶」和受眾的「供應商」，而「智能化」的傳播方式則把電視台轉變成為受眾的「服務商」。
隨著電視節目的傳播走向「多屏幕化」和「多平台化」，智能電視機、平板電腦和手機等會更為精準化地記錄觀眾的收視行為和偏好，藉助於大數據技術進行挖掘與分析，從而使電視台在最合適的時間、最合適的屏幕或平台上傳播最合適的媒體內容，為用戶提供更高質量的服務。
美國一些付費電視運營商已經開始利用與客戶和服務相關的數據迅速作出決策，以全方位提升用戶的收視體驗，包括畫面、聲音、內容的質量等。
IBM、惠普等大型IT企業擁有大數據中心和長期積累的數據分析產品系列，他們與Mariner公司、IneoQuest公司、Agama Technologies公司等傳統的付費電視運營商已經在頻繁接觸，為合作做准備。
值得關注的是，大數據技術的應用已經由「小眾化」的付費電視轉向了更為廣泛的業界領域。
2013年媒體業界的一個標志性事件是世界最大的社交媒體「推特」（Twitter）在紐交所上市後即選擇與美國最大的有線電視運營商「康姆卡斯特」（Comcast）公司建立合作夥伴關系。
這預示著大數據技術也會成為傳統媒體與新媒體實現深層次「競合」的結合點。就目前而言，兩者最直接的合作體現在收視測量上，可以預見，在此基礎上我們還會看到電視業與社交媒體在內容生產、用戶參與等層面上更為廣泛而深入的合作。
在傳播目標市場的戰略選擇與具體部署上，數據也能起到關鍵性的作用。
2013年，美聯社發布了兩份在線視頻新聞消費報告，一份是針對歐洲市場的，一份是針對亞洲市場的。美聯社通過在線和實地調查兩種方式了解受眾對視頻新聞內容的需求，並確定視頻資源集中的關鍵區域，以保證這些地區視頻業務的增長。
例如，美聯社對亞洲市場的調查顯示，在線訪問新聞的中國消費者中，有10%每天訪問新聞視頻剪輯，70%至少每周一次觀看在線新聞視頻；年齡在25至44歲的消費者最傾向於經常觀看視頻，其中超過60%的人至少每周觀看2-3次；平板電腦用戶更傾向於訪問在線新聞視頻，使用平板電腦訪問在線新聞的觀眾中有75%會每周觀看至少2-3次視頻新聞，而智能手機用戶和台式電腦用戶的這一比例分別為60%和57%。
這些數據有助於美聯社制定目標視頻市場的營銷推廣策略，從而實現更為精準的傳播。
大數據技術在電視業的運用才剛剛起步，除了前文中提到一些數據新聞的成功案例和在國內已經獲得廣泛關注的網路定製劇《紙牌屋》（House of Cards）之外，相關的實踐和探索還有待進一步深化。
但越來越多的成功案例已經並將繼續證明，在傳統電視機構積極探索產業升級和業態轉型的大背景下，大數據技術的廣泛運用無疑是一把開啟電視業未來的「金鑰匙」。
以上是小編為大家分享的關於大數據如何據顛覆傳統電視行業的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
Ⅲ 全球大數據產業現狀及投資前景預測
全球大數據產業現狀及投資前景預測
縱觀國內外，大數據已經形成產業規模，並上升到國家戰略層面，大數據技術和應用呈現縱深發展。面向大數據的雲計算技術、大數據計算框架等不斷推出，新型大數據挖掘方法和演算法大量出現，大數據新模式、新業態層出不窮，傳統產業開始利用大數據實現轉型升級。人工智慧、深度學習、工業物聯網、虛擬現實、智慧城市等領域的發展推動大數據的應用普及。新興行業、傳統行業圍繞數據服務體系，已經形成了傳統行業數據平台、互聯網數據平台及行業資訊類數據平台。以數據應用為基礎的新一代數據服務企業，在促進主體行業發展的同時，同樣促進了行業內中小企業的發展。
1
大數據發展的產業環境分析
美國政策層面發力推動大數據應用發展。政府推出了一系列的公開數據計劃，在健康、能源、氣候、教育、金融、公共安全等領域開放數據和信息，促進創新的突破,從而推動經濟發展。美國致力於擴大聯邦數據公開范圍和受用對象的范圍，尤其擴大高價值數據資產，探討如何進一步擴展收集和分析工業競爭和創新相關的數據。
為了進一步挖掘聯邦政府數據的應用潛力，促進創新與社會進步，2016年1月美商務部發起了一項旨在使政府數據更加容易使用的數據易用性計劃(CDUP)。5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，為未來的大數據研發列出7條戰略計劃，旨在建立大數據創新生態系統，加強數據分析能力，從大量、多樣、實時的資料庫中提取有效信息，服務於科學研究、經濟增長與國家安全。2016年，美國應用大數據預測選舉也引起世界關注，大數據應用開始為廣大公眾所關注，數據的真實性及數據安全成為關注焦點。
英國以數據共享為根本積極推動大數據平台建設。新建哈璀(Hartree)大數據中心，投資1.13億英鎊。新建艾倫圖靈研究所，投資4200萬英鎊，開展大數據科學與技術的研究。投資1.5億英鎊建立第一個國家級老年痴呆症研究所。建立應對重大疾病新的數學研究中心。英國成立大數據戰略委員會，發布《開放數據戰略白皮書》，統一政府數字平台，開通政府部門開放數據通道，設立數據開放共享獎勵基金，2018年還將出台「數據保護通則」的專門法規，旨在開發利用數據資源產生更大的商業價值和經濟增長。
瑞典啟動國家重點科研計劃(NFP)大數據專項(Big Data, NFP75)。2017年正式啟動，計劃投入資金2.5億瑞士法郎，從2017年至2020年為期4年。該專項主要分為三個板快：大數據信息技術：大數據分析基礎性研究、大數據基礎設施構架、資料庫和計算中心;大數據相關社會及法律問題：大數據涉及對社會經濟發展的影響預測(如對貿易、商務模式、人員交通及物流的影響)、個人隱私及空間的保護及相關的社會倫理和法律問題及對策等;大數據應用：對大數據在交通、健康、災害及社會風險控制、能源轉型領域的應用展開基礎性研究。瑞士國家重點科研計劃由瑞士聯邦政府推出，目的是對關系瑞士社會經濟發展全局的重要領域展開基礎性研究並提出對策建議。
我國各地政府積極為大數據發展營造環境。2014年、2015年「大數據」首次寫入國家《政府工作報告》。在2015年3月5日舉行的兩會中，李總理在政府工作報告中提到，制定「互聯網+」行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導互聯網企業拓展國際市場。
當前，《國家大數據戰略及行動綱要(2015-2025)》徵求意見稿完成。國家自然基金委、科技部支持了大量大數據研究項目;北京市、上海市、天津市、重慶市、廣東省、貴州省等制定了大數據發展規劃，多地開始建數據產業基地，天津擬打造國家數據聚集區，與北京、河北聯合建「京津冀大數據走廊」;重慶計劃將大數據培育成重要戰略性新興產業，加快建設兩江雲計算產業園，陝西西咸新區、湖北武漢光谷、貴州貴安新區等地提出要設國家級大數據基地。
上海成立數據交易中心。2016年4月1日，上海數據交易中心掛牌成立，上海數據交易中心是經上海市人民政府批准，上海市經濟和信息化委、上海市商務委聯合批復成立的國有控股混合所有制企業，承擔著促進商業數據流通、跨區域的機構合作和數據互聯、公共數據與商業數據融合應用等工作職能。交易中心以國內領先的「技術+規則」雙重架構，創新結合IKVLTP 六要素技術，採用自主知識產權的虛擬標識技術和二次加密數據配送技術，結合面向應用場景的交易規則，將在全面保障個人隱私、數據安全前提下推動數據聚合流動。
上海將圍繞「資源、技術、產業、應用、安全」融合聯動這一條主線，聚焦「政府治理和公共服務能力提升、經濟發展方式轉變」兩個方面，創新「交易機構+創新基地+產業基金+發展聯盟+研究中心」五位一體大數據產業鏈生態發展布局，力爭打造國家數據科學中心、亞太數據交換中心和全球「數據經濟」中心，形成集數據貿易、應用服務、先進產業為一體的大數據戰略高地。
2
大數據產業的行業需求預測
企業需求
傳統企業的大數據轉型。隨著互聯網化進程的不斷推進，在改變了用戶消費習慣的同時，眾多傳統企業面臨了一系列必須面對的問題，其中一條核心主線就是基於已有數據的使用以及對於用戶數據的採集。對於有效利用數據，很多傳統企業開展了試探性的使用和分析，並逐步結合互聯網平台，使數據形成閉環。地產、製造、金融企業已經在逐步建立互聯網銷售平台，其實平台的本身並不是去加大產品銷售量，而是通過平台對傳統營業網點、銷售渠道的信息進行有效管理，從而建立可供判斷或分析的數據之用。
更好的吸納客戶的潛在需求，更快的適應市場變化，從而帶動新一輪研發的生成或變革。而此類企業的成長點，市場化性質，及企業性質將區別於傳統企業，而走上新業態、新模式的道路。包括車聯網、互聯網金融、汽車電商、房產電商，都已經出現了苗頭。對於大數據產業的發展，傳統企業轉型是區別於其他領域的卻又獨樹一幟的重要組成部分。
平台企業的大數據戰略。對於相對IT投入較少，IT基礎較為薄弱的領域，比如零售、餐飲、服裝、農業、出版等行業，企業不會去自建雲計算及大數據平台，更多的則是會依靠專業化的數據服務企業或是數據服務平台來滿足數據分析的需求。行業數據服務平台架構的初衷，主要是用雲服務方式解決上述行業的信息化建設及運維需求。
目前上海類似的行業數據平台不少，建築業的築想網、醫葯業的安捷力等都是在行業垂直領域專業度很高的企業，而且較之通用、普適性的平台，此類平台的發展更具有和行業發展的共存性和相通性，是大數據產業發展過程中一個非常重要的組成部分。
互聯網企業大數據規模化發展。互聯網傳媒是推動企業接觸大數據服務中一個相對快速的行業，傳媒由傳統的單向被動模式轉變成為雙向互動模式，在吸引了用戶群體的同時也通過定義用戶肖像，來推動精準營銷。精準營銷使企業享受了新媒體帶來的最實惠的成果，也為企業帶來了一份較之傳統傳媒更加具體的數據分析報告。
同樣在互聯網領域，無論是社交平台、團購還是移動應用，在其互聯網平台構建的過程中，收集、匯總、分析數據是非常重要的一個環節。通過甄別不同年齡段、性別、愛好的用戶群，來精準定位推送不同的消息，而在這些精準定位的背後，則是每天幾十甚至幾百TB的數據增長量和分析量，可以說，有了互聯網才推進了大數據產業的發展。
熱點關聯領域需求
金融大數據。中國金融信息服務產業存在產業鏈分布廣、市場空間巨大的特點，但與此同時，又表現出產業集中度非常低的現狀。因此，未來必將經歷大量的並購整合，最終出現幾家龐大的IT服務機構。傳統金融服務領域的人才資源、市場能力、技術及研發方面在全國范圍內都具有不可比擬的優勢，產業環境、配套資源都非常成熟。
在金融信息服務產業鏈中，已經擁有了證券、期貨、金融期貨、科技技術等交易所以及鋼鐵、有色金屬等各類生產物資交易所，擁有像安碩信息、萬得資訊、金仕達、銀聯、普蘭金融、春雨供應鏈等一大批具有行業代表性的龍頭企業，還有一批以經爾緯為代表的掌握大數據技術及具有資源整合能力的公司。金融領域的資料庫建設比較完善且都為結構化的數據，隨著人工智慧、深度學習等新興技術的介入，大數據將顯示出大有可為的趨勢，對基於大數據分析的成果的需求也將越加旺盛。
交通大數據。一是智能交通，在交通和環境信息的基礎上，實現交付跟蹤，工作流程監督，和人力資源管理。在智能交通系統中，如果車輛使用了該應用，就可以監測到相關數據。智慧城市首席信息官可以使用從物聯網信息庫中獲取運輸和交通過程的信息。這將大大改善交通運輸，建立服務型的支付方式，而不是簡單的付款程序，如時間收費制度。
智慧城市的核心價值是根據交通數據來建立對公民有益的基礎政策。智能交通也產生了很多新的商業創新。二是自動駕駛，目前GOOGLE藉助大數據及車載技術和感測器,以及高級輔助駕駛系統、軟體、地圖數據、GPS和無線通信數據等，實現了無人駕駛，可以預見，不久的將來，大數據在自動駕駛領域的應用越來越被看好。
新媒體大數據。大數據引領的新媒體已經顛覆了國外數個傳統媒體，比如停刊的美國《新聞周刊》以及德國出現戰後最大的紙媒倒閉潮等。以眼球經濟為基礎的傳統媒體展示型廣告已快速向以數據為基礎的網路媒體精準型廣告進行轉變。百視通和東方明珠的整合已經打造了全國最大的千億級別的傳媒上市公司。在電信、廣電及互聯網領域海量數據處理具有豐富的研發及應用經驗，所用技術涵蓋了分布式計算、海量數據處理、流計算、機器學習及神經網路等，重點關注於互聯網廣告投放技術、效果監測、目標受眾行為分析及精準細分、廣告智能匹配等。未來幾年，新媒體大數據將越來越受到業界的追捧。
製造業大數據。利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。最近幾年，從國家到地方政府，日益重視大數據在製造業特別是高端智能製造領域的應用，例如《中國製造2025》。從這個意義上來說，大數據在製造業應該發揮的潛力巨大，釋放空間和餘地很大。
3
大數據投資前景預判
人工智慧等新興領域價值潛力巨大
智能化領域及智慧城市建設。大數據與深度學習、人工智慧交叉的領域成為資本追逐的焦點。例如日本提出建成超智能社會，實現ICT技術在全社會的深度融合應用。日本第五期科技計劃提出建設SOCIETY 5.0(超智能社會)，基於以人工智慧、物聯網、大數據為代表的ICT技術，研究開發先進機器人、超級計算機、感測器、高速通信等技術，實現網路空間與現實空間高度融合的信息物理系統，運用大數據促使社會生活各領域實現高度智能化，推進經濟發展與社會進步。日本超智能社會的提出，受到諸多大數據公司和風投的關注。類似，我國各地正在大力推進的智慧城市建設中的與新興技術交叉應用的環節，大數據將有著重要的一席之地。大數據與智慧交通、綠色環保、民生安全等領域的融合，在人工智慧、深度學習的帶動下，大數據應用商機無限。
支撐分享經濟智能平台被看好
分享經濟在短時間內崛起並成為全球現象，規模和影響力都呈現出指數增長。2014年12月，普華永道發布了預測報告指出全球分享經濟的規模將從2015年的150億美元增長到2025年的3350億美元。在全球經濟努力復甦的背景下，分享經濟模式的新穎性和巨大發展潛力受到各國政府的高度支持，甚至提升到了國家戰略的高度。大數據、雲計算、人工智慧將構建支撐分享經濟的智能平台，而這些平台將日益彰顯其經濟價值，從而能夠靈活、便利、及時、安全、經濟地連接不同需求的陌生人，從而在分享經濟的新模式中，大數據起到了核心作用，佔領核心的地位，其價值不言而喻。
Ⅳ 國外大數據網站有哪些
國外大數據網站：來
1、The Internet map
全世源界各大網站的可視化，網站都用圓形表示，圓的大小表示網站的訪問量。
2、Kaspersky Cyberthreat real-time map
由防毒軟體提供，卡巴斯基製作的 Cybermap ，這個作品能實時展現現在世界上有多少起伺服器攻擊事件。
3、http://aworldoftweets.frogdesign.com/