大數據是否產能過剩

Ⅰ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

Ⅱ 大數據未來的發展趨勢怎麼樣

隨著IT行業的不斷發展，大數據會是未來重要的發展趨勢，整個IT行業將以大數據為基礎來構建新的應用生態，當前大數據技術被廣泛應用於互聯網、政府機構、金融行業等，此外大數據是支撐物聯網發展的核心技術之一，也會與雲計算、人工智慧等前沿創新技術進行深度融合。

大數據未來的發展趨勢有以下幾個方面：

1.大數據推動物聯網的發展。

物聯網就是把所有物品通過信息感測設備與互聯網連接起來，進行信息交換，即物物相息，以實現智能化識別和管理。物聯網產生大雹模數據，大數據助力物聯網。目前，物聯網正在支撐起社會活動和人們生活方式的變革，被源畝緩稱為繼計算機、互聯網之後沖擊現代社會的第三次信息化發展浪潮。物聯網握手大數據，正在逐步顯示出巨大的商業價值。

2.大數據推動科技領域的發展。

大數據的發展正在推動科技領域的發展進程，大數據的影響現在不局限於互聯網領域，在金融、教育、醫療等諸多領域也有了不同程度的影響。在人工智慧研發領域，大數據也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，人工智慧是能夠充分利用大數據的一個領域，大數據為人工智慧帶來了更多的創新。

大數據會改變很多行業，而對於企業來說，需要提高核心競爭力，而企業的信息化建設是其中的重中之重，但這個建設過程並不是一步到位的，需要統籌規劃分步實施耐氏，大數據平台的構建屬於企業整體信息化建設中的很重要一環，在構建時，需要先整體後局部，有一個清晰明確的整體架構，這樣才能保證業務流程間的相互運轉、信息化系統間的合理支撐，再逐步深入推進。

Ⅲ 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。

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Ⅳ 大數據未來的發展前景怎麼樣

數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會重視的重要戰略資源，並已成為我們爭相搶奪的新焦點。因此，企業必需要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓寬的根底設備，是產生大數據的渠道之一。自2013年開端，大數據技能已開端和雲計算技能緊密結合，估計未來兩者聯系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革新，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
科學理論的打破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技能革新。隨之興起的數據發掘、機器學習和人工智慧等相關技能，可能會改變數據世界裡的許多演算法和根底理論，實現科學技能上的打破。
數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個根底渠道，也將建立起跨領域的數據同享渠道，之後，數據同享將擴展到企業層面，而且成為未來產業的中心一環。
數據走漏泛濫
未來幾年數據走漏事件的增長率或許會到達100%，除非數據在其源頭就可以得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據進犯，不管他們是否現已做好安全防範。而一切企業，不管規劃大小，都需要從頭審視今日的安全界說。

Ⅳ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據量大是大數據具有價值的前提。

當數據量不夠大時，它們只是離散的「碎片」，人們很難讀懂其背後的故事。隨著數據量不斷增加，達到並超過某個臨界值後，這些「碎片」就會在整體上呈現出規律性，並在一定程度上反映出數據背後的事物本質。

這表明，數據量大是數據具有價值的前提，大數據具有大價值。大數據的「大」是相對的，與所關注的問題相關。通常來說，分析和解決的問題越宏觀，所需要的數據量就越大。

2、數據關聯是大數據實現價值的基礎。

運用大數據解決的問題通常涉及多部門、多領域、多個體、多視角，單純的數據量的積累不一定能讓人認識事物的全局，只有將不同側面、不同局部的數據匯聚起來並加以關聯，才能產生對事物的整體性和本質性認識。

數據匯聚使數據可能產生價值，數據關聯使數據實現價值，因此必須推動數據開放共享。政府、企業是大數據的主要擁有者。要推動大數據轉化為發展動能，就要保障數據供給和合理合法開放共享。

3、計算分析使大數據最終產生價值。

大數據通常價值巨大但價值密度低，很難通過直接讀取提煉價值。只有通過綜合運用數學、統計學、計算機等工具進行大數據分析，才能使大數據產生價值，完成從數據到信息再到知識和決策的轉換。

大數據價值鏈包括數據採集、流通、儲存、分析與處理、應用等環節，其中分析與處理是核心。如果只存儲不分析，就相當於只買米不做飯，產生不了實際效益。

當前，我國大數據產業在某些環節（如儲存）過於集中，有產能過剩之虞，但在分析與處理環節的產能又嚴重不足，這應引起關注。還要看到，傳統用於分析數據的統計學方法和數據挖掘方法對於大數據並不適用，必須重建大數據的統計學基礎、計算基礎與數據挖掘方法基礎。

4、廣泛使用使大數據效益倍增。

大數據及其產品具有易復制、成本低、疊加升值、傳播升值等特點，能夠被廣泛、重復、疊加使用，具有較高的邊際效用和正外部性。同一組數據不僅可以在合理合法的前提下以較低成本提供給不同使用方，使單一數據服務多個主體。

而且還可以針對不同目的、使用不同方法進行分析，使單一數據產生多樣價值。因此，大數據能夠一次投入、反復使用，產生倍增效益，有利於提升各行各業應用數據解決困難和問題的能力。

5、大數據是新型生產要素和重要的基礎性戰略資源，蘊藏著巨大價值，經過深入挖掘並加以應用，能夠有力推動經濟轉型發展，重塑國家競爭優勢，提升國家治理現代化水平。

大數據是能夠靠制度、積累、科技撬動的，因而可以成為欠發達地區異軍突起的發展驅動力。大數據具有通用技術性，可以廣泛而深入地應用於企業生產、政府管理和社會治理、民生改善等各個領域。

產生難以估量的價值和效益。各級領導幹部、企業家、創業者乃至全民都應形成大數據思維，提高自覺、合法、有效利用大數據的意識，增強利用數據推進各項工作的本領，使大數據在經濟社會發展中發揮更大作用。

Ⅵ 大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響，大數據時代的到來為供應鏈管理提供了難得的機遇，但同時也會伴隨著一些不好的影響，有利也有弊，能順應時代而變化才是正確的方向，以下是關於大數據對供應鏈將產生哪些影響。

大數據對供應鏈將產生哪些影響1

傳統供應鏈管理模式所面臨的挑戰

大數據時代的來臨不僅僅是給我們提供了很大的發展機遇，重要的是傳統供應鏈模式所面臨的挑戰極大的加劇了新生產力條件下企業之間的競爭，正是因為大數據時代的生產力特徵這種新事物與傳統的生產力特徵供應鏈管理模式之間的矛盾

所以傳統的供應鏈管理模式所面臨的挑戰也是非常嚴重的，新事物取代舊事物必然是舊事物自身的轉型升級，適應新事物的發展，供應鏈管理模式也不例外。

1、響應速度較慢

傳統供應鏈管理在技術水平不斷提升的同時，經歷了從最基本的MIS到ERP，再從ERP到當前供應鏈一體化的進化，但是從整體水平上來看，傳統的供應鏈管理仍然存在著以訂貨訂單為驅動的庫存管理，周轉庫存的管理從本質上來看是一種應對傳統供應鏈管理的經營模式，再次種經營模式的管理水平下，周轉庫存構成了晶瑩的基本保障

安全庫存成為訂貨管理的服務水平底線。另一方面，此種模式的出現，也在一定程度上說明了產品生命周期理論的響應速度依靠周轉庫存和安全庫存來保障客戶的服務水平，所以在這種模式下顧客需求的響應速度比較慢。

2、終端消費需求不能有效滿足

傳統供應鏈模式對企業經營的貢獻主要在於企業對市場是一處永的形式滿足部分需求而進行產品的設計，在這種情況下，終端消費者的基本需求能夠得到滿足，但是現有產品不能滿足終端消費者的潛在的深層次需求

這種產品經營的設計和生態註定了終端消費需求和源頭的生產製造脫節的商業邏輯。供給側的生產製造不能夠針對終端用戶的體驗進行個性化設計，只能在短期內以批量的模式提升自己的生產效率。

例如，在互聯網時代出現之前，市場上的衣服大部分是根據設計師對終端用戶體驗的評估進行設計，而沒有針對更多用戶特別是普遍用戶的個性化需求進行定製，而且衣服定製成本非常高、時間比較長，這從根本上制約了終端消費需求的普遍性滿足。

3、庫存周期較長

傳統的供應鏈管理模式以存貨管理構成支撐企業經營的基本條件，庫存成為實現經營的流動資產，大部分行業的庫存檔點是以月為單位進行計算的，因為產品屬性的不同，庫存管理盤點有所差異

從整體的水平看庫存周期大部分在計算倉儲、包裝、搬運裝卸、運輸等時間的條件下基本上在途庫存和周轉庫存周期均在兩個月以上，從資金利用的角度來看，在很大程度上制約了流動資金的利用率。

4、協同效應差

供應鏈管理模式協同效應較差主要體現在，生產製造型企業不能夠快速的實現渠道的建立，銷售渠道未能實現和終端消費者有效的互動，終端消費者的反饋也不能其實的成為生產製造企業進行產品換的升級的依據

從整個供應鏈的管理水平可以看出各個環節都在實現自身利益的最大化，但是未能實現整體效益的最大化，在面臨市場的競爭時存在著互相擠壓，為維護自身環節的利益犧牲整體供應鏈整體效益的情況屢見不鮮。

5、管理成本非常高

傳統供應鏈模式的管理成本由於信息化水平低下，不能將各個環節所設計的的企業進行信息的有效傳遞最終造成了各自企業所付出的固定成本中的攤銷成本非常高，人工成本尤其突出，因為條塊分割的嚴重所造成的管理混亂進而導致的管理成本已經成為供應鏈管理當中佔比較高的部分之一。

供應鏈管理要順應大數據時代發展的歷史潮流

從馬克思主義對經濟學的深入研究理論來看，變革時代正確的研究方法應該從生產力與生產關系的矛盾入手，時間對生產力要素特徵的分析才能對生產關系各個方面進行針對性的改革，這一點是生產力決定生產關系的集中體現，同時也是生產關系必須順應生產力發展的必然要求。

（一）大數據時代生產力的主導因素分析

生產力的三個要素是勞動者、生產工具和勞動對象，大數據時代改變了傳統生產力的三個要素特徵使得科學技術特別是互聯網為核心的人工智慧為代表的數據獲取、處理、分析以及應用的技術成為生產力的核心特徵。這些核心特徵從根本上改變傳統供應鏈管理的生存環境，也就是改變了供應鏈管理的生態特徵。

1、大數據時代的生產力變革決定了供應鏈管理的變革

每個時代的生產力都決定了所在時代的生產關心的管理特徵和管理模式，這個是基於人類文明的發展所確定的，大數據時代也不例外。所以，當大數據時代生產力的三個要素發生了根本的變化之後，隨之而來的供應鏈管理也必須根據實際情況變革，符合生產力發展特徵才能提升競爭力量，實現效率的提升和發展。

2、勞動者發生了決定性變化

大數據時代出現之前，傳統的勞動者是以體力勞動和基本的腦力勞動來對供應鏈進行管理的，這種腦力勞動主要包括基本的信息處理、業務知識的一些規范、與業務相關的數據處理等內容，但是大數據時代出現之後，勞動者需要更多的參與和大數據相關的腦力勞動，例如數據的獲取、對供應鏈數據的分析、與消費者相關的數據研究和預測

與產品設計有關的產品性能的監測和分析等內容，這樣從根本上改變了勞動者對知識的掌握的需求水平，你改變了勞動者對供應鏈管理的思維模式認知的改變和理念的變革。進而包括人事行政管理，在招聘績效考核等各個方面都改變了原有對供應鏈管理者的要求。

供應鏈管理貼近消費者的前端，需要更多的去對數學的進行收集和消費者行為的描述，這樣的信息處理大大改變了原來依靠調研預測進行管理的模式，從而也改變了對消費端勞動者的要求

這些要求從本質上需要變革原來的管理模式，也是對勞動者創造價值的有效提升，但是這種創造的主體必須是勞動者自身的改變。所以從整體上來看對人力資源的需求是大數據時代生產力變革的第一要務。

3、生產資料中生產工具發生了很大的變化

傳統的供應鏈管理基本上是基於信息的傳遞而進行的傳統互聯網電腦網路的設置，在這種模式下互聯網僅僅是作為一種信息傳輸的工具電腦也是信息採集的輸入埠

大部分的電腦使用者都是用來錄入相關的信息或者使用電腦網路進行傳遞相關的業務數據。大數據時代電腦更多的傾向於採集分析處理相關的數據，更加強調軟體和智能硬體的結合

最終的目標可能會是實現人機一體化，而錄入和傳輸相關的數據成為最基本的`功能，所以從電腦計算機網路的用途來看，功能上已經完全改變了原來的目標。

4、勞動對象發生了很大的變化

大數據時代供應鏈管理的勞動對象逐漸從基於傳統庫存管理的產品生產製造、流通和銷售，逐漸轉化為對於產品生產製造的特徵也就是滿足消費者深度需求的特徵進行設計

數據的利用從原來的事後分析說明解釋逐漸轉化為大數據的相關性應用，這一點幾乎體現在每年大規模的支付信息的統計分析，例如近兩年微信發紅包數量的統計

支付寶對用戶指出每個月賬單的統計分析，跨進電商對消費者購買行為的統計分析，這樣的數據分析最後形成了供應鏈管理中對供給的判斷，也形成了對消費者未來深度需求的判斷和評估。原來的分析和預測逐漸轉變為大數據相關性的應用。

大數據對供應鏈將產生哪些影響2

大數據時代生產力特徵

大數據時代的生產力不同於以往技術變革所帶來的生產力要素的變化，可概括的總結為以下幾點。

從整個農業文明到工業文明時代各種變革的整體特徵來看，農業文明時代是以生產工具的變革為主要特徵，其中典型的變革包括青銅器的出現和應用、鐵器工具的出現和大范圍的普及和應用為主要特徵，極大的推動了生產效率的提高，從而推動整個社會效率的提升、物質財富大幅度積累，使封建文明出現前所未有的鼎盛時代。

工業文明主要集中在生產工具能源的變革方面所產生的生產工具動力變革，主要包括經過長期經驗的積累，18世紀蒸汽時代蒸汽機的發明和應用，工業化時代電力和以電力為動力能源的機器應用，極大提升了社會生產力的變革，促使人類文明從封建文明走向資本主義文明和社會主義文明，在政治制度方面發展延續到今天。

隨著時間的推移，20世紀初期部分學者提出了新技術為代表的生產力變革的來臨，這些新技術包括新能源、新材料和計算機技術，經過半個世紀的發展，這些技術的應用也極大的推動了生產效率的提高，改變了生產方式的具體特徵。

主要表現為新經濟學的興起和管理學派的細化。新的商業模式和企業組織方式層出不窮，資本市場以證券市場為代表，成為經濟發展的晴雨表。這些生產力發展現象已經成為人們的共識。

新技術時代網路信息的應用。而大數據時代出現的今天，可以概要的總結為是以信息化時代為基礎、智能化數據信息處理和應用所帶來生產力在生產工具、勞動者即人力資源變革、生產方式等方面革命為主要特徵的生產力的變革。

與上述人類歷史上其他生產力的變革相比較，大數據時代的變革從時間的角度看來的更加突然，對社會生產生活方式的影響更大，傳播速度更快，拉近了供應鏈的生產段和消費終端，依靠現代智能硬體和軟體相結合，極大的提升了兩端信息獲取的能力，供需充分結合高度統一起來，並加速了產品生命周期的周轉速度。

大數據對供應鏈將產生哪些影響3

大數據時代變革所帶來的機遇

隨著大數據時代生產力的變革，企業組織在供應鏈管理方面機遇難得，主要體現在以下幾個方面：

1、供應鏈管理理念精準化

管理理念隨著生產的進步技術的發展越來越成為先進生產管理方式的核心和精髓。大數據時代的變革使得供應鏈管理理念能夠實現深層次精準化的發展，包括供應鏈消費終端需求信息的收集以及用戶體驗反饋到生產端，對產品進行再次設計製造和生產，滿足終端消費者的深層次更精準的需求。

在供應渠道方面，信息通過網路的精準傳遞有利於渠道的多樣化，通過精準的營銷廣告的投放實現渠道的快速銷售能力。

在庫存方面主要意義消費需求拉動的庫存管理為主，時間庫存訂貨批量的同時安全庫存大大降低零庫存的概念已經能夠完全實現周轉庫存。水平大大降低所以從庫存成本的角度來看供應鏈管理裡面的精準化。

最終整體上。不僅滿足了消費者的終端需求深層次需求同時也滿足了生產者降低成本一嘯訂單公民及時用戶體驗完美的高層次目標。

2、協同效應作用加大

通過智能硬體和軟體技術的數據化處理,在供應鏈各個環節的信息處理收集分析和應用方面,均能及時有效地實現最優化,不但實現每個環節執行層面的學術性和敏捷性而且可以實現整體各個環節的協同作用,例如在當代電子商務的供應鏈管理中最典型的是以京東商城為代表的自營物流體系和平台的協同結合

不僅實現了訂單的快速處理，而且是京東商城的自營物流體系實現了庫存管理的最優化，更使商城的賣家能夠一大數據為基礎進行產品的選擇，營銷策略的制定，采購渠道的優化，從而最終實現了供應鏈一體化的最大協同效應。

除了電子商務企業這種行業的典型代表之外，在中國的汽車後市場特別是針對汽車配件供應鏈大數據的實現准確的進行分類包裝挑選等物流服務，有效地實現產品多品類、同一個產品多參數的復雜產品特性的供應鏈管理

為中國汽車後市場中小企業特別是最近消費者的終端企業實踐成功的用戶體驗奠定了堅實的基礎，與傳統的汽車修理廠門店相比，這種利用數據進行供應鏈管理的中小企業在競爭力方面特別是用戶體驗方面具有巨大的明顯優勢。

3、消費需求定製化驅動

大數據的應用對供應鏈管理中消費者精準需求實現了有效地滿足，不僅能夠對交易的分析和消費者購買行為的分析以及消費者對未來預期的分析而且可以根據這種分析實現生產定製化，把供給側問題存在的批量生產轉變為以個性化需求為滿足特徵的定製化生產。

例如，對衣服的生產，在傳統模式下幾乎都是設計者進行設計引導消費者進行購買，定製化需求在市場競爭中處於弱勢地位，沒有能夠實現消費者個人需求的滿足，而且衣服的定製化成本非常高，廣大消費者不能夠承擔這種定製化的成本，從而造成的定製化的發展緩慢。

近幾年以來一紅外技術對人體描繪使得軟體和硬體相結合，不僅能夠實現了消費者身體特徵的描述而且能夠根據不同的消費者對衣服的偏好進行設計，能夠快速的讓消費者根據自己的意願進行設計，在購買和交易的階段也能夠通過智能試衣鏡對現有的衣服進行挑選

在此過程中以數據收集和消費者之間的交互等環節實現了數據的分析與處理，對未來衣服的消費趨勢進行描述，而且能夠最終消費者為消費者提供深層次的長期的服務，這樣僅能從交易中獲得利潤而且能夠從的單一消費者的長期服務中，實現消費者粘性的提高，有利於廣大中小企業利用數據實現精益經營。

4、供給側結構管理優化

供給側改革是我國十三五期間的主導政策，大數據時代為供給側改革提供了有利的條件。當前，我國大部分行業在傳統模式，以投資需求和外貿為拉動的主要發展模式下普遍發生了產能過剩，解決產能過剩的問題主要從兩個方面入手，一方面有提高攻擊測產品生產製造的質量

實現產業的轉型升級，優化結構，提高生產製造的效率特別是注重保護環境等可持續發展策略；另一方面要針對終端消費者的消費需求，實現適銷對路、真正滿足消費者需求的競爭性產品。大數據時代為供給側改革提供了難得的機遇。

對供給側結構的優化管理以能源的利用為典型，隨著環境問題日益嚴重，我國對新能源代替傳統的化石能源必須採取非常有效地管理措施，其中主要體現在以數據為核心的管理處理新能源逐步代替傳統化石能源從而改善環境提高能源的利用率，2010年政府下達力度關閉了近百個火力發電廠同事計劃增加十三五期間核電站開發100所。

實現東部沿海地區和能源利用交大地區的清潔能源代替工程，必須利用大數據對能源的有效利用進行強力管控，對污染環境的傳統化石能源進行逐步改善，最終實現我國經濟的可持續發展。

5、中小企業大數據應用提升競爭力

在傳統的生產力條件下，中小企業面臨市場激烈的競爭，資源方面的不足創造力的不足效率利用地下等各個方面造成了大企業對中小企業的生存空間的擠壓，大數據出現之後，中小企業雖然在資源方面以及創新能力方面不如大企業強，但是中小企業利用戰略上的靈活性，充分發揮瞄準立即市場進行發力的敏捷。

利用大數據對市場進行再次細分，鎖定目標細分市場，對客戶進行深度挖掘，對產品進行二次創新，實現了市場競爭中的不對稱性，在微創新方面不斷滿足消費者的需求，提升自身產品和服務的競爭能力。

有效的完善了自身的不足，最終提升了生存競爭力，在國家大力倡導大眾創新萬眾創業的宏觀環境下中小企業使用大數據技術，在信息溝通、營銷競爭、戰略再投資等方面緊緊地把握住了細分市場目標客戶的有效需求，不但滿足了針對性的深度需求而且提升了掌控用戶體驗、滿足細分市場目標客戶潛在需求的工具和方法，在創造和實現顧客價值的同時，也創造了大量的就業崗位，從此品牌競爭深入人心。

從國家申請專利的數量來看，除了在市場競爭中佔主導地位的大型客機企業對研發投入比例大，而產生了大量的專利之外，廣大中小企業在滿足細分市場目標需求的同時，利用自身條件而進行重新申請專利的數量大幅度增長，競爭力提升的同時實現了價值重塑品牌塑造。

Ⅶ 學習大數據分析有前景嗎，好不好就業

這個不但要看行業的發展，還要看你自己的技術怎樣，這幾年大數據是非常火的，企業對大數據開發人員的要求也比較高，你不但要非常熟悉hadoop生態（HDFS，hive，hbase，spark等等），其次你的編程基礎也要非常好，要會liunx,java、Scala或者python，熟悉常用的框架，還有最重要的就是工作經驗，學歷等。

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，把大數據作為基礎性戰略資源。據中國商委會統計，中國基礎數據分析人才缺口達到一百五十萬之巨，這是很大的一個人才缺口。大數據發展前景很不錯，大數據人才比一般的軟體開發人員平均薪資要高30%左右，並且在持續的增長。

Ⅷ 大數據技術出來這么久了，會不會被市場淘汰

作為一個數據開發人員，可以肯定的告訴你，數據分析行業絕對不會被淘汰專，在這屬個數據為王的時代，一點的數據都會提煉出價值，所以不用怕，大膽的去學，黑馬程序員就能學，不妨去試學看看。您的採納給我提供源源不斷的動力，很高興您能滿意