擁抱大數據zol

⑴ 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》。

⑵ 如何擁抱「大數據時代」

    洶涌澎湃的大數據浪潮，正攜帶著巨大商機，撞擊傳統經濟的概念和思維。大數據孕育和驅動下的新產品、新服務、新產業層出不窮，並日益深刻地改變著每個人的日常生活。一個基於技術進步的「大數據時代」正在來臨。

    中國有句成語，叫「窺一斑而知全豹」。回望人類發展的歷史長河，囿於技術限制的「抽樣數據」，和建立在此「有限數據」基礎上的假設、推理、論證，恰如「窺管知豹」一樣，是人類在無法獲得「全體數據」的條件限制之下，探索未知領域時無法選擇的唯一途徑。

    在互聯網基礎上發展起來的社交網路、電子商務、移動通信、可穿戴設備等「雲計算」技術，讓「抽樣數據」迅速讓位「全體數據」，「全體數據」即「大數據」時代的來臨，使「知全豹」不僅成為可能，而且變得越來越容易。

    寬頻資本董事長田溯寧說：「以雲計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以便宜、有效、快捷地將這些大量、高速、多變化的終端數據存儲下來，並隨時進行分析和計算。」

    「全豹」當然比「一斑」更能反應事物的本質。《大數據時代》的作者維克托認為，大數據使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次，獲得和使用全面數據、完整數據和系統數據，深入探索現實世界的規律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。

    田溯寧認為，大數據正在成為巨大的經濟資產，是新時代的「礦產」與「石油」，並將帶來全新的創業方向，商業模式和投資機會。

的確，大數據正成為資本「熱戀」的對象。從Facebook、谷歌，到網路、九次方，五湖四海的資本如過江之鯽，正在加速向「大數據」領域集結。成立於2010年的九次方大數據，2014年、2015年兩次融資，就募得資金近10億元，得到了博信資本、建銀財富、當代集團、IDG資本等18家頂尖基金的追捧。

    《2015年中國大數據產業白皮書》顯示，我國大數據市場規模2014年達到767億元，預計到2020年將超過8000億元。而申萬宏源的報告分析稱，10年後「大數據」可撬動萬億元級GDP。

    美好的前景，並不能掩蓋前行的曲折。稀缺是任何資源的基本屬性。「大數據」發展的瓶頸，同樣在於數據的「可獲取性」。中國政府網披露的信息顯示，目前我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手裡，「深藏閨中」而未能與社會共享，造成了極大的浪費。

    身處大數據時代，人們生活所需的導航、氣象、房屋、醫療、就業等信息，往往都來自政府的信息數據開放；產業發展所需的戰略思考、布局規劃、落地方案等，往往也要依託對政府信息數據的挖掘、重組、混搭。龐大的手機用戶和應用市場，造就了中國大數據資源的極端豐富性。解決這些由大規模數據引發的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。

    貴陽大數據交易所執行總裁、九次方大數據創始人王叄壽認為，大數據將成為繼土地之後政府手中最值錢的資源。他說，激活政府手中的大數據資源，讓它們走出政府的「深閨大院」，作為要素參與市場，既是簡政放權的現實需要，也應該是供給側改革的重要內容，更是擁抱大數據經濟的必由之路。

    流動的要素才能創造價值。開放、流通的數據是時代發展的要求。目前美國政府已創建了Data.gov網站，為大數據敞開了大門；英國、印度也有「數據公開」運動；我國近年來也崛起了貴陽大數據交易所等一批數據交易機構，但作為數據主體的政府依然動作緩慢。

    數據的挖掘和應用，不僅是公司競爭力的核心，也必將成為國家競爭力的標志。在我國產業轉型升級的過程中，以大數據思維的創新方式解決問題，推動供給側改革，創建新的產業群，實現「中國製造」向「中國創造」「中國智造」轉型，意義顯得尤為重要。

    縱觀近代歷史，歷次技術革命，中國都落在了時代的後面。而這次以互聯網為基礎的大數據變革，中國與世界的距離最小，在很多領域甚至還是領跑者。田溯寧說：「只要我們以開放的心態，創新的勇氣擁抱『大數據時代』，就一定能抓住歷史賦予中國創新的機會。」

⑶ 資本市場可從三方面主動「擁抱」大數據

資本市場可從三方面主動「擁抱」大數據

業內人士認為，在證券市場高速發展初期能夠提早鋪好數據基礎工作，不僅可以節省大量改造存量數據的成本，而且可以快速處理即將到來的增量數據
日前，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議，會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》（以下簡稱《綱要》）。會議認為，開發應用好大數據這一基礎性戰略資源，有利於推動大眾創業、萬眾創新，改造升級傳統產業，培育經濟發展新引擎和國際競爭新優勢。
《綱要》強調，要順應潮流引導支持大數據產業發展，以企業為主體、以市場為導向，加大政策支持，著力營造寬松公平環境，建立市場化應用機制，深化大數據在各行業創新應用，催生新業態、新模式，形成與需求緊密結合的大數據產品體系，使開放的大數據成為促進創業創新的新動力。同時，要強化信息安全保障，完善產業標准體系，依法依規打擊數據濫用、侵犯隱私等行為。讓各類主體公平分享大數據帶來的技術、制度和創新紅利。
「大數據時代帶來整個社會的大變革，資本市場不可避免地處於變革當中。」深圳大學經濟學院講師翟偉麗撰文指出，就當前情況看，資本市場的變革具有以下幾個特徵：一是資本市場的功能實現載體逐漸由實體機構向互聯網平台轉變，中間環節和傳統的職能機構將大幅減少；二是證券行業格局將發生巨大變化，傳統金融機構與互聯網企業的滲透和競爭將加劇，不改變就被改變；三是證券行業在擁抱大數據及移動互聯過程中，無論是體制機制、行業環境還是反應速度上，與互聯網企業相差甚遠，與銀行業和保險業相比也不佔優勢，證券行業的體制機制迫切需要改變；四是證券行業的服務理念和固有觀念將發生巨大轉變。

翟偉麗表示，對資本市場而言，為適應大數據時代帶來的變化，證券行業的現有模式應盡快轉變：一是嫁接互聯網，轉變為互聯網金融時代的金融機構，同時為避免渠道商之間的「囚徒困境」，應結合機構自身專長或通過合作確定轉型方向，盡早行動；二是盡早收集客戶的信息，向以客戶體驗為中心的經營理念轉變；三是樹立數據就是資產的概念，盡早布置大數據戰略，招攬大數據挖掘人才。
針對大數據時代下的監管方向，有業內人士指出，我國證券市場的監管部門應做好以下工作來促進證券市場的數據信息化：一是加大資金投入，並可以通過引入私人數據服務商和資本等解決資金問題；二是解決各市場的數據介面統一問題，採用統一的數據錄入和輸出格式；三是向市場普及數據電子化，例如解決簽章電子化問題，協助資金較為緊缺的中小企業完成會計電算化。在證券市場高速發展初期能夠提早鋪好數據基礎工作，不僅可以節省大量改造存量數據的成本，而且可以快速處理即將到來的增量數據。讓監管技術的革新速度趕上頂層設計的改革步伐，這是監管部門在市場快速發展階段的一項重要任務。

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⑷ 淺析電力行業如何擁抱大數據

淺析電力行業如何擁抱大數據

未來社會發展將會是大數據的時代，數據的意義已經不僅僅是記錄，而是一種能源，一種潛力巨大、影響深遠的能源。2015年8月19日，國務院常務會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》，特別強調通過大數據的發展，提升創業創新活力和社會治理水平。大數據正在改變著各行各業，同樣，大數據在電力行業也得到廣泛的應用。
電力行業如何擁抱大數據 打破數據壁壘
近年來，在電力領域大數據已經得到了廣泛關注，國內的一些專業機構和高校開展了電力大數據理論和技術研究，我國電力行業也在積極開展大數據研究的應用開發，電網企業、發電企業在電力系統各專業領域開展大數據應用實踐，國家電網公司啟動了多項智能電網大數據應用研究項目。
智能電網是解決能源安全和環境污染問題的根本途徑，是電力系統的必然發展方向;全球能源互聯網則是智能電網的高級階段，「互聯網+智慧能源」進一步豐富了智能電網的內涵;這些新概念均與大數據密切相關，大數據為智能電網的發展和運營提供了全景性視角和綜合性分析方法。就物理性質而言，智能電網是能源電力系統與信息通信系統的高度融合;就其規劃發展和運營而言，智能電網離不開人的參與，且受到社會環境的影響，所以智能電網也可被看作是一個由內、外部數據構成的大數據系統。內部數據由智能電網本身的系統產生，外部數據包括可反映經濟、社會、政策、氣候、用戶特徵、地理環境等影響電網規劃和運行的數據。在智能電網的發展過程中，大數據必將發揮越來越重要的作用。
但是從目前來看，電力行業數據在可獲取的顆粒程度，數據獲取的及時性、完整性、一致性等方面的表現均不盡如人意，數據源的唯一性、及時性和准確性急需提升，部分數據尚需手動輸入，採集效率和准確度還有所欠缺，行業中企業缺乏完整的數據管控策略、組織以及管控流程。電力行業缺乏行業層面的數據模型定義與主數據管理，各單位數據口徑不一致。行業中存在較為嚴重的數據壁壘，業務鏈條間也尚未實現充分的數據共享，數據重復存儲的現象較為突出。
業內稱電力行業擁抱大數據，急需推動電力企業間的數據開放共享，建設電力行業統一的元數據和主數據管理平台，建立統一的電力數據模型和行業級電力數據中心，開發電力數據分析挖掘的模型庫和規則庫，挖掘電力大數據價值，面向行業內外提供內容增值服務。
協調發展智慧電力、智能電網和智慧城市。電力大數據是智慧城市的基石，緊密圍繞智能電力系統的發展開展電力大數據的應用實踐。以重塑電力核心價值、轉變電力發展方式為主線，未來必將實現智能電網與互聯網的深度融合：將與城市的電、熱、氣、水和交通系統實現交互，把電能與供熱、供水、供氣以及交通系統進行互聯互通，形成城市互聯網，通過城市互聯網技術來進行整合，比如給家庭、社區、工業園區、企事業單位、醫院、學校提供一攬子能源解決方案，解決它的水、電、氣、油甚至包括污水處理、垃圾處理、暖氣供應、冷氣供應，整個能源資源的成套解決方案，是人性化、智能化甚至量身定製的解決方案。
案例分析：電力行業如何擁抱大數據
以電力大數據的先行者——AutoGrid為例
1、正確姿勢
AutoGrid的核心為其能源數據雲平台——EnergyDataPlatform(EDP)，創造了電力系統全面的、動態的圖景。
類似於高級搜索引擎或天氣預報演算法，AutoGrid的能源數據平台挖掘電網產生的結構化和非結構化數據的財富，進行數據集成，並建立其使用模式，建立定價和消費之間的相關性，並分析數以萬計的變數之間的相互關系。通過該能源數據平台EDP，公共事業單位可以提前預測數周，或只是分，秒的電量消耗。大型工業電力用戶可以優化他們的生產計劃和作業，以避開用電高峰。同時，電力供應商可使用該能源數據平台EDP來決定可再生資源，如太陽能，風能的並網，最大限度地減少這些能源間歇性對電網的影響。
DROMS(，需求響應優化及管理系統)為AutoGrid的需求響應管理工具。DROMS從已存在的AMI系統、有線網關、建築管理系統以及數據採集與監控(SCADA)系統獲得實時數據，結合配電系統的物理特性，基於機器智能，分析產生對單一負載的精確預測，在需求響應要求產生之前介入，迅速生成針對某一需求響應的應對策略。除此之外，對甩負荷要求及價格信號亦能有及時准確的反應。
2、優化需求管理
當需求側管理日益成為電力運營的一個重要部分時，電力大數據的應用也變得日益重要。通過電力大數據的採集、分析及應用，可以幫助電網各端匹配電力供應和需求，降低電網各端的成本。
AutoGrid的客戶覆蓋發電端、輸電端、配電端、用戶，可以幫助電網各端匹配電力供應和需求，降低電網各端的成本。AutoGrid的能源數據雲平台EDP，收集並處理其客戶接入智能電網的智能電表、建築管理系統、電壓調節器和溫控器等設備的數據，面向其用電客戶提供DROMS，獲取能量消耗情況，預測用電量，結合電價信息實現需求側響應，生成需求側管理項目的分析報告，提升客戶全生命周期的價值收益;面向電網運營者提供DROMS，可提供需求響應應對策略，預測發電情況和電網動態負荷，預測電網運行故障，改善客戶平均停電時間和系統運營時間，從而實現電網優化調度，減少非技術性損失，降低運營成本。
來自於ARPA-E項目的支持，AutoGrid還開發了一套軟體來監測電力在電網中的流動，幫助公用事業公司更好地滿足實時電力需求。在需求高峰期，公共事業公司可以讓精打細算的消費者知道他們在能源領域是如何花費的或要求具有環保意識的消費者主動減少自己的能源消耗。從而公共事業公司可以更好地快速有效地管理對電網的需求和供給的波動。
由於在需求響應的突出表現，AutoGrid被美國NavigantResearch列為2014年度需求響應領軍企業。
3、建立能耗圖景
基於EDP和DROMS，AutoGrid可以為客戶提供一個大規模的、動態的、不間斷的、供能范圍內的整體能耗圖景。利用該能耗圖景，公共事業公司可以可以實時「看」到本地區的能耗，以更好的進行電力控制。當數據不斷被累積，AutoGrid就能提供秒前、分鍾前甚至周前的用電預測，可以幫助電力企業客戶實現不影響舒適度和生產率情況下的優化排產計劃。因此，AutoGrid提供的不僅是能量消耗動態圖，它提供的還是需求側響應的應對方案。

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⑸ 你認為大學生要如何擁抱數字時代

尼葛洛龐帝在《數字化生存》一書中曾這樣解釋「數字化生存」：人類生存於一個虛擬的、數字化的生存活動空間，在這個空間里人們應用數字技術（信息技術）從事信息傳播、交流、學習、工作等活動。20多年前的預測，如今已成為人們真實生活的寫照。每個人都成為網路世界的數字公民，浸潤在數字生活中。
當代大學生成長於網路高速發展的社會，被稱為「網路原住民」，是網路參與和使用最活躍的群體之一。早上登錄線上會議室，中午點外賣，下午查文獻，晚上跑完步發個朋友圈，睡前網上購物、刷社交媒體……這是大學生的普通一天，始於網路又終於網路，在一個個App中，他們思考、學習、生活和娛樂。
數字化不僅改變了大學生的生活方式，也塑造了他們的思考、行為方式；它不僅僅是一種工具，更是一種新的個體存在方式和社會群體生態。
「5G沖浪選手」們隨時保持在線，「收到秒回」成為網路「社交禮儀」， 每隔幾分鍾就要看下手機，時間被無限碎片化。伴隨著網路互動產生的放大效應，虛擬世界絕彎和現實社會之間的界線愈加模糊。深處其中的學生會感到自己的思想與他人的思想可以輕易相通，並在心理層面上把網路空間視為自己思想消宏猜與行為的延伸。這種延拿型伸，是否可以替代現實空間呢？
數字化技術，讓學生面臨互動與自我調節的博弈。數字化技術讓教育力量跨越山海，走進千家萬戶，拉近了教師和學生的物理距離。在山坡上找網的女孩，靠線上教學的助力，成功邁進了高等學府。後疫情時代，頻繁被打斷的線下教學讓老師「不想當主播」、學生「不想上網課」，甚至催生「網課學困生」的群體。顯而易見，數字化技術拉開了教師和學生的心理距離。

⑹ 如何主動擁抱大數據，人工智慧新時代

人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智陪凳早能，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非蘆雀結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域粗氏所研究的技術。

⑺ 零售業擁抱大數據:用數據讀懂消費者

零售業擁抱大數據:用數據讀懂消費者

在過去一年，"大數據"的概念持續加溫，熱度已經覆蓋除互聯網以外的各個行業。關於大數據的概念已經無需再多說，大數據不僅僅是「看起來很美」，如何有效運用大數據創造商機，讓大數據更好的發揮其自身的價值，為企業帶來更多的效益，成為了各個企業亟待解決的問題。

大數據的起源要歸功於互聯網與電子商務，但大數據最大的應用前景卻在傳統產業。一是因為幾乎所有傳統產業都在互聯網化，二是因為傳統產業仍然占據了國家GDP的絕大部分份額。

具體來講，中國最需要大數據服務的行業就是受互聯網沖擊最大的產業，首先是線下零售業，其次是金融業。受電商的沖擊，國內很多零售巨頭都增長嚴重放緩，甚至遭遇負增長，線下零售已經到了不得不變革的危機關頭。我們看到銀泰百貨、王府井百貨、萬達集團這些具有創新意識的傳統巨頭開始利用互聯網和大數據來改造線下商業。坐擁成百上千門店的傳統零售企業，該如何面對迅速興起的互聯網戰場?擁有海量會員信息和購買記錄的傳統零售企業，在逐漸變革的消費市場中如何利用數據優勢迅速搶占市場?

在所有的零售渠道中，實體店占據著絕大多數的市場份額，但是線上渠道的吸引力在迅速增強，並且以中國消費者尤為突出。隨著線上線下購物逐步融為一體，生存和成功將取決於零售商通過各種渠道接觸到消費者的能力，更重要的是其為消費者提供多渠道的無縫連接購物體驗的能力。如今掌握主動權的消費者希望能同時享受線上線下兩種渠道的優點，並將會到那些能夠提供優異的多渠道購物體驗的零售商那裡購物。

如何建立一個線上線下無縫連接的品牌和購物體驗方便消費者的選擇，從而贏得顧客的忠誠度和持久的客戶關系?這些曾經棘手的問題，如今都迎刃而解。國內大數據技術服務商百分點推出的大數據管理平台(BigDataManagement，以下簡稱「BDM」)通過整合第一、二、三方的用戶數據，對數據進行清洗、加工和建模，為企業的戰略、運營、管理、市場、營銷等提供各種數據產品和應用。傳統零售業擁有海量數據。每天，每筆交易、每個訂單、每次促銷、都會產生無數的數據。一個值得關注的現狀是，目前大部分的企業還沒有將這個數據利用起來。這些數據的整合和解讀將是企業無形的資產，並成為企業最大的優勢，幫助傳統零售企業在瞬息萬變的互聯網市場迅速搶佔一席之地。

那麼，零售商們應該如何將大數據運用到商業活動中呢?來看看百分點是如何描繪的。

A用戶是一位標準的攝影發燒友，我們知道他最常瀏覽的網站就是「攝影愛好者論壇」。某天當A用戶打開一個網站准備瀏覽今天的新聞，卻被相機廠商發布在網站首頁的廣告迅速的吸引。A用戶發現正是他關注的「新款鏡頭」，於是A用戶決定去實體店看看。是的，百分點BDM通過A用戶的瀏覽習慣等知道他是個理智型消費者」。

當A用戶來到實體店時，一場數字化旅程即將開始。作為某商城的會員，A用戶用商城會員卡買了咖啡，發現購物小票上顯示「會員今日購買數碼類產品享受9.0折優惠。登陸該商城免費的Wi-Fi時，A用戶又收到商城推送的個性化推薦信息「最新款鏡頭，今日購買可低價換購相機包」。最終，A用戶以優惠的價格買下了心儀已久的「最新款鏡頭」，並得到了「x商城」低價換購的「相機包」。

在上面的故事中,「攝影愛好者論壇」、「相機廠商」、「網站」、「商城」都是百分點大數據家族的一員。百分點BDM收集社交媒體、論壇和第三方的海量數據，並加以分析整合，宏觀用戶畫像顯示「85%的消費者在購買單反之後的兩年內會購買鏡頭。」

以上只是百分點BDM對用戶分群、畫像，並將這些信息利用到商業活動中的舉例。事實上，98%的中國消費者希望零售商能夠利用他們掌握的信息提供個性化的促銷和建議。在這個領域中，百分點關注兩方面的內容，一是將線上線下數據的打通，為用戶提供一致的購物體驗;二是將電商的經驗運用到傳統賣場，為他們提供新的營銷手段。

百分點BMD通過對海量數據的整合和解讀更好地了解和預測消費者行為，掌握消費者偏好和需求甚至終生客戶價值，以便把握住全新的促銷機會，為他們提供更多個性化的產品和服務。通過融合多方數據，零售商為消費者提供創新的購物體驗，促進消費者的品牌忠誠度和重復購買，進一步實現零售商的利潤和市場份額的增長。

作為大數據服務商百分點一直致力於大數據的技術的研發和應用。百分點利用大數據分析技術為用戶畫像，以及利用用戶畫像來幫助企業實現個性化服務。在任何一門生意中，能夠讀懂用戶並分析用戶數據來預見未來都是行之有效的，這也是未來商業創新發展的必由之路。

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⑻ 擁抱大數據 「數」中自有黃金屋

擁抱大數據：「數」中自有黃金屋
新的石油」、「類似貨幣或黃金的新型經濟資產」、「未來的自然資源」……
今天，當人們在評價種類廣泛、數量龐大、產生和更新速度驚人的大數據時，幾乎沒有人會吝嗇這些極富有渲染性甚至有些聳人聽聞的話語。伴隨著大數據在各行各業的探索之路的啟程，其蘊含的巨大價值所顯露出的「冰山一角」就已然擁有足以令世人驚嘆的力量。

大數據究竟價值幾何？
「當前，數據就是生產資料，對大數據的合理共享和利用，就會創造出巨大的財富。」中國工程院院士鄔賀銓在接受《人民郵電》報記者采訪時如是說。正因為大數據有著公認的「生產資料」的屬性，因此其創造財富的空間，幾乎是不受任何限制的，其觸角可以延伸至各行各業。
從宏觀經濟到微觀經濟，從工業到農業，從製造業到服務業，大數據就如同埋藏在沙漠中的金子一樣，正在散發出迷人的光芒。
正如鄔賀銓所說：「大數據技術可以運用到各行各業，引發新的產業變革，帶動新的產業發展。」來自美國研究機構的統計數據也有力地證明了這一點：大數據能夠為美國醫療服務業每年帶來3000億美元的價值，為歐洲的公共管理每年帶來2500億歐元的價值，幫助美國零售業提升60%的凈利潤，幫助美國製造業降低50%的產品開發和組裝成本。
誰率先把握住了大數據的機遇，誰就擁有了創造新的財富的可能，擁有了在激烈的市場競爭中傲視群雄的可能。
因為通過對海量數據的分析，可以發現行業的運行規律、市場的偏好與機會等這些最為寶貴的信息，從而讓企業決策變得更加有的放矢。以一瓶價格並不貴、看似不起眼的礦泉水為例，基於對一線銷售數據的實時分析與更新進行的經營戰略和業務策略調整，居然能夠帶來銷售額從20億元到百億元的提升，這正是發生在農夫山泉身上的真實案例。類似的案例越來越多，與此同時，大數據的價值也在各行各業中顯露出來。現在，幾乎無人會質疑大數據的價值，如何獲取價值，則成為人們當前關注的焦點。
如何從沙漠中淘到黃金？
盡管大數據有著巨大的價值，但面對廣闊的數字沙漠，如何才能發現埋藏於其中星星點點的黃金呢？
「今天的數據是泛濫的，低密度、雜亂無章、海量的大數據本身，並沒有什麼太多的價值，只有對大數據的挖掘和處理，才能產生價值。」北京航空航天大學校長、中科院院士懷進鵬向《人民郵電》報記者拋出了如是觀點，而這正代表了時下業界的主流思潮。從大數據「不僅如此多，而且變化也如此快」的現狀出發，「怎麼才能挖掘出有價值的東西」，就成為淘金的必由之路了。對此，懷進鵬認為，必須依靠技術、科學的手段，例如尋找到最優的演算法和最簡單的演算法。
事實上，大數據的興起，與技術的進步幾乎是相伴而生的。正如中國聯通信息化事業部副總經理耿向東在接受記者采訪時再三強調的那樣：「過去，對數據的處理成本比較高，因此當人們在考慮到整體擁有成本這一巨大代價時，就會放棄對數據的處理；現在，不僅數據處理的手段變得豐富起來，而且成本也得到了降低，從而令人們能夠方便、規模地應用大數據。」正是因為計算、存儲等技術的飛速發展和成本的降低以及軟硬體一體機等創新產品的出現，促使過去數據挖掘的兩大難題迎刃而解，即存在著無法處理的數據和處理成本過高問題，最終讓大數據實現了今天的價值化。
值得注意的是，應對數據挖掘的挑戰，將圍繞數據價值化的全過程。鄔賀銓表示，從數據收集、數據存儲到數據處理和結果的可視化呈現這四個環節，大數據技術的運用都面臨著挑戰。與此同時，一個全新的職業——數據科學家也正在誕生，而《哈佛商業評論》甚至稱其為21世紀「最性感」的工作。
誰來保衛我們的「財富」？
與大數據創造的財富相伴的是人們自然而然產生的對於安全的渴望。因為缺少安全保證的財富，並不是真正地「抓」在了手中。可以說，安全是大數據不能迴避而且在應用之初就必須給出解決方案的課題。
「沒有壞數據，只有對數據的不合理使用。」微軟研究及策略部門主管克瑞格·蒙迪用簡單的一句話道出了大數據安全的核心所在。今天，當誰都可以利用數據挖掘工具獲取、分析數據時，如同「皇冠上明珠」的大數據就面臨著誰都可以觸摸的危險。在大數據時代，如何避免數據被竊取和不合理使用？答案同樣是依靠技術進步。例如，世界經濟論壇在2013年2月即提出要通過高端科技來保護隱私，將安全策略的重心從管理轉移到對數據的限制使用上來。
確保數據的合理使用，離不開技術和制度的「雙管齊下」。例如，世界經濟論壇就提出所有對於數據的使用都應該登記，同時對於那些違反規定濫用數據的人要採取處罰措施。而耿向東也表示，中國聯通目前正在從技術和制度兩方面入手確保數據的安全，例如對用戶信息進行加密、為信息傳輸提供通道保護等。
不容忽視的是，對於「財富」的保護，反過來也會催生出新的商機。大數據正在重構信息安全市場，而那些能夠率先切入這場變革的安全廠商，無疑會為未來搶佔新的制高點奠定一個好的基礎。

⑼ 擁抱大數據迎接大未來觀

擁抱大數據 展望新未來

我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。
只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力。
作者：維克托•邁爾•舍恩伯格，被稱為「大數據時代的預言家」，十餘年潛心研究數據科學，洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據——當下一個當之無愧的熱詞。大數據是什麼？它看不見，也摸不著，但它所帶來的信息風暴，卻正悄無聲息而又深刻地影響著我們每一個人，席捲著各行各業。《大數據時代》一書，被奉為國外大數據研究的先河之作。作者維克托•邁爾•舍恩伯格，用兩百多頁的篇幅，深入淺出地介紹了大數據的概念。大數據從哪裡來，到哪裡去？我們該如何適應大數據時代的戰略和行動？又該對未來大數據抱著何種期許？書中集中展示的多個案例，揭開了大數據的神秘面紗，也給讀者們帶去諸多啟發和思考。
電商投放廣告、物流調度運力、證監會抓老鼠倉、金融機構賣基金、民航節約成本、農民破解豬周期、製片人拍電影……看似毫不相關的一樁樁事件，背後其實都有大數據的發力。隨著互聯網、移動互聯網對各個領域的滲透越來越深，大數據浪潮正在席捲全球。
改變，無處不在。大數據，已經不再是一個停留在紙面上的概念。大數據的洪流，正裹挾著巨大的社會生活變化而來。從政府到企業，從個人到群體，大數據帶來的，是一場關於工作、生活與思維的大變革。在新的時代背景下，很多人正開始思考，自己該如何更好地迎接大數據，擁抱大數據。
數據充滿機遇，雲端決定未來。一直和數據有著千絲萬縷聯系的審計部門，在大數據時代，自然不會只做旁觀者。擁抱大數據，是審計部門適應時代發展的應有之義。
國務院印發的《關於加強審計工作的意見》（以下簡稱《意見》），為審計部門的前行指明了方向。《意見》中明確提出：「加快推進審計信息化。推進有關部門、金融機構和國有企事業單位等與審計機關實現信息共享，加大數據集中力度，構建國家審計數據系統。探索在審計實踐中運用大數據技術的途徑，加大數據綜合利用力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。」推動大數據技術的應用，不僅能有效破解審計機關人少事多的矛盾，而且有利於做深做透審計項目，符合時代發展潮流，符合審計工作規律。
擁抱大數據時代，我們需要改變思維方式，與時俱進，辨清這一時代的新機遇與挑戰。一方面，通過大數據，商業機構可以通過自己的演算法，清晰地分析一個人的購買喜好、生活軌跡，做出最適合的研判，提供更好或者個性化的服務。另一方面，個人留下的千絲萬縷的數據蹤跡，也帶來了隱私暴露的擔憂。只有認清大數據，我們才能更好適應大數據帶來的沖擊，大膽接受新時代的挑戰。而審計部門，作為一個經濟運行綜合性監督部門，更需要保持對社會經濟數據的敏銳嗅覺，了解大數據，主動擁抱大數據，進而深度挖掘、充分運用所擁有的數據，提升審計工作能力和水平。
擁抱大數據時代，我們需要改變工作方式，熟練掌握運用大數據，讓大數據為我們的工作所用。當前，大數據、雲計算被越來越多的領域和行業運用。小到拼車，大到投資，大數據應用的身影無處不在。在這一時代背景下，審計的根本出路在信息化，沒有審計信息化，特別是沒有大數據審計技術的廣泛應用，不僅審計質量和效率難以保證，審計全覆蓋的目標也無從實現。利用大數據開展審計工作，用網路代替人「跑腿」，用電腦代替人腦進行分析，一方面可以大大節約審計成本，快速鎖定疑點、定向排查；另一方面也便於對相關領域長年累月形成的數據進行對比分析，從而為政府制定政策提供關鍵依據，幫助政府不斷發現問題，改進問題，可以更好地發揮審計各方面的作用。
當然，迎來這樣的改變並非一蹴而就，而是需要我們每個人的辛勤付出。當前審計信息化的最大短板在大數據審計。審計機關和審計人員應該補足審計信息化建設的短板，順應時勢，知難而進，主動擁抱大數據時代，適應大數據環境對審計工作提出的新要求。
在許多地方，大數據發展的腳步早已邁開，政務大數據應用和大數據產業發展等，擁有著諸多先發優勢。我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。有理由相信，只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力，迎來審計工作的新發展。
大數據的未來，值得你我期待。