2015年全球大數據總量

㈠ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據儲量爆發式增長

近兩年來，大數據發展浪潮席捲全球。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。

——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》。

㈡ 鏈鏉ヤ簲騫達紝灝忎紒涓氳ュ備綍鎶撲綇澶ф暟鎹鐨勫彂灞曡秼鍔匡紵榪欏嶮涓鎴愬姛妗堜緥鍛婅瘔浣

蹇借嗗ぇ鏁版嵁鐨勫叕鍙稿彲鑳戒細闈涓村埄娑︾殑鎹熷け錛屼腑灝忓瀷浼佷笟涔熷彲浠ュ熷姪澶ф暟鎹瀵瑰叕鍙鎬紭鍖栧崌綰с
紲炶瘧灞鏄36姘鏃椾笅緙栬瘧鍥㈤槦錛屽叧娉ㄧ戞妧銆佸晢涓氥佽亴鍦恆佺敓媧葷瓑鏂伴嗗煙錛岄噸鐐逛粙緇嶅浗澶栫殑鏂版妧鏈銆佹柊瑙傜偣銆佹柊椋庡悜銆
緙栬呮寜錛氬ぇ鏁版嵁鏃犵枒鏄榪欏嚑騫存潵鏈鐑闂ㄧ殑璇濋樹箣涓錛屼簰鑱旂綉鐨勫彂灞曚嬌寰椾俊鎮鏁版嵁鐨勮幏鍙栧彉寰楃畝鍗曡屽揩鎹楓傜洰鍓嶄負姝錛屽ぇ鏁版嵁渚濇棫涓昏佸簲鐢ㄤ簬澶у瀷鐨勪紒涓氾紝浣嗕笉鍙鍚﹁ょ殑鏄錛屽ぇ鏁版嵁鍦ㄤ腑灝忎紒涓氬綋涓涔熻秺鏉ヨ秺閲嶈併傞偅涔堜腑灝忓瀷浼佷笟璇ュ備綍鎶撲綇澶ф暟鎹鐨勮秼鍔匡紝鍒╃敤澶ф暟鎹鏉ュ疄鐜板叕鍙哥殑鍙戝睍鍛錛
閫氳繃澶ф暟鎹鎶鏈鍜岀浉鍏沖伐鍏瘋繘琛屾暟鎹綆＄悊鏄浼佷笟鍜屽浗瀹跺眰闈㈢殑鍏卞悓璇濋樸傜洰鍓嶅ぇ鏁版嵁鎶鏈涓昏佽繍鐢ㄤ簬澶у瀷浼佷笟錛屼笉榪囪秺鏉ヨ秺澶氱殑涓灝忓瀷浼佷笟涔熼愭笎寮濮嬪姞鍏ュぇ鏁版嵁鐨勪嬌鐢ㄣ
棰勮″埌2025騫達紝澶ф暟鎹鍒嗘瀽鍜岀＄悊灝嗕笉鍐嶆槸澶т紒涓氱殑涓撳埄銆傚湪鏈鏉ョ殑鍑犲勾涓錛屽ぇ鏁版嵁鎶鏈灝嗘寔緇杈呭姪鐢熶駭錛屽苟浼樺寲鍐呴儴嫻佺▼銆
浠庨偅浜涘凡緇忓湪宸ヤ綔嫻佺▼涓瀹炶返璇ユ妧鏈鐨勮屼笟閭ｉ噷錛屾垜浠鑳藉﹀埌浠涔堢粡楠屽憿錛熼栧厛錛岃╂垜浠鏉ョ湅鐪嬪ぇ鏁版嵁搴旂敤鐨勪竴浜涙垚鍔熸堜緥銆
澶ф暟鎹浣滀負涓氬姟鍙戝睍鐨勬柊鍔ㄥ姏
鏁板瓧鎶鏈鍜岀ぞ浜ょ綉緇滄椂浠ｄ駭鐢熺殑淇℃伅閲忓憟鎸囨暟綰у為暱銆傚傛灉涓瀹跺叕鍙告嫢鏈変竴涓緗戠珯鍜屼竴涓搴旂敤紼嬪簭錛岄偅涔堝畠涔熷氨鍚屾椂鎷ユ湁浜嗗彲浠ヨ繘琛屽垎鏋愮殑鏁版嵁銆備笉榪囧畠鏄濡備綍甯鍔╀紒涓氱殑鍛?
涓浜涘ぇ鍨嬩紒涓氬湪涓冨勾鍓嶅氨宸茬粡寮濮嬫濊冭繖涓闂棰樹簡錛屽嵆渚垮傛わ紝鍦2015騫村叏鐞冧篃浠呮湁17%鐨勫叕鍙稿湪榪愯惀涓浣跨敤浜嗗ぇ鏁版嵁銆備簨瀹炶瘉鏄庯紝IT鍏鍙搞侀摱琛屽拰鐢典俊鍏鍙告槸澶ф暟鎹鐨勬棭鏈熷疄璺佃咃紝榪欏苟涓嶅囨錛屽洜涓鴻繖浜涢儴闂ㄦ棭灝辯Н緔浜嗗簽澶х殑鏁版嵁搴撱傞摱琛岄氳繃浜ゆ槗縐緔鏁版嵁;鐢典俊鍏鍙擱氳繃鍦扮悊浣嶇疆淇℃伅鑾峰彇鏁版嵁錛涜屾悳緔㈠紩鎿庡垯鍒╃敤鐢ㄦ埛鐨勫巻鍙茶板綍鏉ヨ幏寰楁暟鎹銆
鍦ㄧ編鍥斤紝澶ф暟鎹宸茶搴旂敤浜庡悇琛屽悇涓氾紝涓嶈繃鍦ㄦф床鍜屼簹媧詫紝瀵逛簬榪欓」鎶鏈鐨勯渶奼傞噺鐩稿硅繕鏄杈冧綆銆
鍦ㄨ繃鍘葷殑浜斿勾涓錛屽悇浼佷笟浣跨敤澶ф暟鎹鐨勬℃暟澧炲姞浜嗕笁鍊嶏紝榪欎竴澧為暱瓚嬪娍浠嶅皢鎸佺畫銆係tatista棰勬祴錛屽埌2027騫達紝鍏ㄧ悆澶ф暟鎹甯傚満灝嗚揪鍒1030浜跨編鍏冿紝鏄2020騫寸殑涓ゅ嶃
鍚勮屼笟鐨勫ぇ鏁版嵁瓚嬪娍銆佸嚲濂藉拰褰卞搷
蹇借嗗ぇ鏁版嵁鎶鏈鐨勫叕鍙稿彲鑳戒細闈涓村埄娑︾殑鎹熷け錛岃繖灝辨槸浜轟滑瀵瑰ぇ鏁版嵁鎶鏈瓚婃潵瓚婃劅鍏磋叮鐨勫師鍥犮備緥濡傦紝棰嗗厛鐨勪笓涓氳懼囧埗閫犲晢Caterpillar鎵胯わ紝浠呬粎鍥犱負浠栦滑娌℃湁瀹炴柦澶ф暟鎹鎶鏈錛屽叾鍒嗛攢鍟嗘崯澶變簡綰150浜跨編鍏冦侰aterpillar瀵規棗涓嬭秴榪350涓囪締奼借濺閰嶅囦簡浼犳劅鍣ㄦ潵榪涜岃繍琛岀姸鍐墊暟鎹鐨勬敹闆嗭紝鑰岃繖浜涙暟鎹鍙浠ュ府鍔╀笟涓諱紭鍖栬懼囩殑浣跨敤騫剁淮鎶ゆ垚鏈綆＄悊銆
鍒╂鼎鎹熷け閫氬父琛ㄧ幇涓哄㈡埛鐨勬祦澶變互鍙婁紭鍖栫殑涓嶈凍銆傜洰鍓嶏紝鍚勪紒涓氶兘鍦ㄤ笓娉ㄤ簬鍐呴儴澶ф暟鎹涓撲笟鐭ヨ瘑鐨勫紑鍙戱紝鐢辨ゅ彲瑙侊紝瑕佹帉鎻″瑰ぇ鏁版嵁涔嬩簬鍏鍙告祦紼嬬殑褰卞搷鏄澶у剁殑鍏辮瘑銆
瀵瑰ぇ鏁版嵁鍒嗘瀽鐨勬姇璧勪篃鍛堝為暱瓚嬪娍銆備簨瀹炰笂錛屽湪鎺ヤ笅鏉ョ殑鍑犲勾閲岋紝宸茬粡閲囩敤澶ф暟鎹鍒嗘瀽鐨勫叕鍙鎬細涓嶆柇澧為暱澶ф暟鎹欏圭洰鐨勬暟閲忋
澶ф暟鎹鍒嗘瀽鐨勬敮鍑哄彇鍐充簬琛屼笟棰嗗煙銆傛瘮濡傦紝榪欓」鎶鏈鐨勪嬌鐢ㄥ氨緇欑數淇″叕鍙稿甫鏉ヤ簡鏁扮櫨涓囩編鍏冪殑鎹熷け錛屽洜涓虹數淇″叕鍙擱渶瑕佷嬌鐢ㄨ秺鏉ヨ秺澶氱殑鏈嶅姟鍣ㄦ潵瀛樺偍鍜屽勭悊鏁版嵁錛屽苟鐢ㄥ畠鏉ヨ緟鍔╀繚鎶ゆ満瀵嗘暟鎹銆
閽堝逛紒涓氱殑澶ф暟鎹瑙ｅ喅鏂規堝洜鏀墮泦鏁版嵁綾誨瀷鍜屾墍搴斿圭殑鎸戞垬鐨勪笉鍚岃屼笉鍚岋紝璁╂垜浠鏉ョ湅涓浜涗紭縐鐨勪緥瀛愩
1.鐢靛瓙鍟嗗姟涓鐨勫ぇ鏁版嵁
鍦ㄤ釜鎬у寲鍑虹幇涔嬪墠錛岃惀閿浜哄憳涓鑸閮戒緷闈犲競鍦鴻皟鏌ュ拰閿鍞鍒嗘瀽鏉ユ帉鎻″㈡埛闇奼傘傜劧鑰岋紝閫氳繃榪欑嶆柟娉曞緱鍒扮粨鏋滀笌鐜板疄涔嬮棿榪樻槸瀛樺湪鐫寰堝ぇ鐨勫樊寮傘
2018騫達紝HM鐨勫埄娑﹁繛緇絎鍗佷釜瀛ｅ害涓嬫粦錛屼弗閲嶅▉鑳佸埌浜嗚ュ叕鍙哥殑鐢熷瓨銆傚悗鏉ワ紝璇ュ叕鍙稿埄鐢ㄥぇ鏁版嵁綆楁硶鏉ョǔ瀹氬矓鍔匡紝鍦ㄤ笉闄嶄綆閿鍞棰濈殑鎯呭喌涓嬫竻絀轟簡40%鐨勫簱瀛樸
鍥劇墖鏉ユ簮錛歅exels
闆跺敭鍟嗗彲浠ヨ幏寰楀ぇ閲忕殑鏁版嵁錛岃繖浜涙暟鎹鍙鐢ㄤ簬涓庡㈡埛榪涜屾矡閫氬苟浼樺寲鍐呴儴嫻佺▼銆傛矁灝旂帥緗戠粶浣跨敤鐨勫ぇ鏁版嵁鎶鏈姣忓皬鏃墮兘闇瑕佸勭悊2.5pb鐨勬暟鎹銆
鐜頒唬闆跺敭涓氭ｅ湪浠嶤RM钀ラ攢杞鍚戦勬祴鍒嗘瀽銆
2.鍖葷枟淇濆仴棰嗗煙鐨勫ぇ鏁版嵁
鍖誨︽暟鎹鍒嗘瀽鍏鋒湁宸ㄥぇ鐨勬綔鍔涖傞殢鐫澶ф暟鎹鎶鏈鍦ㄥ尰鐤椾繚鍋ラ嗗煙鐨勫簲鐢錛岃繖涓棰嗗煙灝嗘湁鍙鑳藉緱鍒頒互涓嬪嚑鐐瑰ソ澶:
_鏇翠綆鐨勫勭悊鎴愭湰;
_棰勬祴嫻佽岀棶;
_鎻愪緵鐤劇棶鏃╂湡絳涙煡;
_鎻愰珮鏁翠綋鐢熸椿璐ㄩ噺;
_灝嗙幇浠ｆ不鐤楁柟娉曞簲鐢ㄤ簬瀹炶返銆
浣滀負緹庡浗鏈澶х殑鐙絝嬭嵂鎴垮埄娑︾＄悊鍏鍙搞佸悓鏃朵篃鏄鏈澶х殑鑽鎴誇箣涓錛孍xpressScripts姣忓勾閮借佸勭悊鏁扮櫨涓囦喚閫佽揣涓婇棬鍜岄浂鍞鑽搴楃殑澶勬柟銆傝繖浜涙暟鎹鍖呭惈浜嗕赴瀵岀殑鐥呬漢淇℃伅錛屾墍浠ュ湪緇欑棶浜哄紑鑽鏂逛箣鍓嶏紝鍖誨姟浜哄憳鍙浠ユ彁鍓嶄簡瑙ｅ埌鑽鐗╃殑鍓浣滅敤銆
鑰岃繖灝嗘湁鐩婁簬鍥藉跺崼鐢熺郴緇熺殑閲嶅ぇ鏀硅繘錛:
鍖葷枟鏈嶅姟鎻愪緵鑰呭湪緇欑棶浜哄紑姝㈢棝鑽涔嬪墠錛屽皢紜瀹氱棶浜烘槸鍚︽湁鎴愮樉鐨勯庨櫓銆傚湪榪欑嶆潯浠朵笅錛屽尰鎶や漢鍛樺彲浠ラ夋嫨涓嶅悓鐨勬不鐤楁柟妗堬紝榪樺彲浠ユ洿瀵嗗垏鍦扮洃嫻嬬棶浜虹殑鑽鐗╀嬌鐢ㄦ儏鍐點
瀵瑰勬柟銆佺敓鐞嗗﹀拰鍏朵粬鍖葷枟淇℃伅鐨勫垎鏋愬皢鏈夊姪浜庣『瀹氭參鎬х棶鎴栧皻鏈寰楀埌鍏呭垎璇婃柇鐨勭柧鐥呯殑鐮旂┒;
鍒嗘瀽鎮ｈ呭嚭闄㈠悗瀵瑰尰鍢辯殑渚濅粠鎬у皢鏈夊姪浜庨勬祴鏈鏉90澶╁唴鍐嶆″叆闄㈢殑鍙鑳芥э紝騫惰緟鍔╅噰鍙栭傚綋鐨勬帾鏂介勯槻鍐嶆″叆闄銆
3.鐢典俊澶ф暟鎹
鐢典俊鍏鍙告彁渚涚殑鐢典俊鏂規堟瘡澶╅兘鍚稿紩鐫浼楀氱敤鎴鳳紝浣嗚繖涔熶負鐢典俊璇堥獥鎻愪緵浜嗗彲瓚佷箣鏈恆傞潪娉曡塊棶銆侀潪娉曟巿鏉冦佷吉閫犺祫鏂欍佸厠闅嗐佽屼負嬈鴻瘓鏄鏈甯歌佺殑璇堥獥綾誨瀷銆傛ゅ栵紝璇堥獥瀵圭敤鎴峰ソ鎰熷害涔熸湁鐩存帴褰卞搷銆傚洜姝わ紝媯嫻嬭瘓楠楃殑緋葷粺銆佸伐鍏峰拰鏂規硶琚騫挎硾搴旂敤浜庣數淇￠嗗煙銆
鍦ㄥ叏鐞冩嫢鏈夋渶澶氱敤鎴風殑縐誨姩榪愯惀鍟嗕腑鍥界Щ鍔ㄥ紑鍙戜簡鍩轟簬澶ф暟鎹鍒嗘瀽鍜屾満鍣ㄥ︿範鎶鏈鐨勨滃ぉ鐩懼姞瀵嗚蔣浠訛紝寮鍙戜漢鍛樺埄鐢ㄨ︽柟鎻愪緵鐨勮瘓楠楁堜歡鏁版嵁搴撴潵璁緇冪畻娉曪紝浣垮畠鑳藉熸嫻嬪嚭鍏稿瀷鐨勭數淇¤瘓楠楀唴瀹癸紝騫舵嫤鎴鍨冨溇閭浠跺拰鐢佃瘽銆
璇ョ郴緇熻繕鍙浠ヨ瘑鍒棰戠箒鍙戦佸瀮鍦鵑偖浠剁殑鐢ㄦ埛緇勶紝騫跺悜浠栦滑鍙戝嚭璀﹀憡銆傛ゅ栵紝涓鍥界Щ鍔ㄨ〃紺猴紝鈥滃ぉ鐩劇殑綺懼害涔熶細闅忕潃琚鎶曞叆浣跨敤鑰屼笉鏂鎻愰珮銆
鍥劇墖鏉ユ簮錛歅exels
4.Web搴旂敤寮鍙戠殑澶ф暟鎹娼滃姏
閫氳繃灝嗗ぇ鏁版嵁瀹炴柦騫惰瀺鍚堝埌浼佷笟鐜版湁鐨勭Щ鍔ㄥ拰web搴旂敤紼嬪簭涓錛屽ぇ鏁版嵁鍙浠ュ瑰叕鍙哥殑鍐呴儴嫻佺▼榪涜屼紭鍖栥備緥濡傦紝緹庡浗鏈閲嶈佺殑渚涘簲閾劇＄悊鍏鍙窾PS鐗╂祦姣忓ぉ閮借佸悜220澶氫釜鍥藉惰繍閫佽秴榪1690涓囦歡璐х墿錛岃繖紱諱笉寮澶ф暟鎹鎻愪緵鐨勮В鍐蟲柟妗堛
涓轟簡浼樺寲鑸綰垮苟闄嶄綆鎴愭湰錛孶PS浣跨敤浜哋rion搴旂敤紼嬪簭錛孫rion鐨勬剰鎬濇槸On-錛屼篃灝辨槸閬撹礬緇煎悎浼樺寲鍜屽艱埅銆傝ュ簲鐢ㄧ▼搴忎綔涓鴻ュ叕鍙哥殑杞﹂槦綆＄悊web搴旂敤紼嬪簭錛屼嬌鐢ㄥぇ閲忕殑鍦板浘鏁版嵁銆佸嚭鍙戝湴鍜屽埌杈劇偣鐨勬暟鎹銆佽揣鐗╁昂瀵稿拰璐х墿浜や粯鏃墮棿錛屾潵鐢熸垚鏈浣寵礬綰褲
鍥犳わ紝UPS姣忓勾閮藉彲浠ヨ妭鐪佺害600涓囧崌鐕冩枡銆佸噺灝1.3涓囧惃紕蟲帓鏀懼苟鎻愰珮閰嶉侀熷害銆
5.鏁欒偛棰嗗煙涓鐨勫ぇ鏁版嵁
浣滀負緹庡浗浼佷笟鍜屾暀鑲查」鐩鐨勯嗗艱咃紝Skillsoft涓嶪BM鍚堜綔錛岀洿鎺ラ氳繃欏圭洰鍜岀數瀛愰偖浠墮氳錛屽埄鐢ㄧ敤鎴蜂氦浜掓柟闈㈢殑鍐呴儴鏁版嵁鏉ヤ釜鎬у寲瀹氬埗浠栦滑鐨勭敤鎴蜂綋楠岋紝澧炲姞鍙備笌搴︼紝騫舵敼鍠勫︿範鎴愭灉銆
浠栦滑鍒╃敤鐢ㄦ埛媧誨姩鐨勬暟鎹鏉ョ洃鎺х敤鎴風殑鍙備笌搴︼紝騫剁『瀹氭渶浣崇殑娌熼氭笭閬撳拰娌熼氭椂闂存潵鎹曟崏鐢ㄦ埛鐨勬敞鎰忓姏銆傛ゅ栵紝鍩轟簬鐢ㄦ埛鐨勫嚲濂斤紝浠栦滑榪樻瀯寤轟簡鏁欒偛鍐呭規帹鑽愮郴緇熴傛ゅ栵紝璇ュ叕鍙歌繕涓烘瘡浣嶇敤鎴烽兘閲忚韓瀹氬埗浜嗗熀浜庢暟鎹鐨勫彲瑙嗗寲宸ュ叿銆
6.澶ф暟鎹瀵瑰競鍦鴻惀閿鐨勪紭鍔
涓轟簡榪借釜鍜岄勬祴璐鐗╄屼負錛屼竴瀹剁嚎涓婅嚜琛岃濺鎽╂墭杞﹂浂鍞搴桞ikeBerry閲囩敤浜嗗嶆潅鐨勬満鍣ㄥ︿範綆楁硶鍜岀粺璁℃ā鍨嬶紝鏀墮泦鐢ㄦ埛鐨勮喘涔板巻鍙層佷漢鍙ｇ粺璁″拰琛屼負淇℃伅絳夋暟鎹錛屽苟緇撳悎璇ュ叕鍙哥殑鍏朵粬鎶鏈錛屽府鍔╀粬浠瀵圭敤鎴峰湪浠栦滑緗戠珯涓婄殑琛屼負妯″紡榪涜岃瘑鍒鍜屽簲鐢ㄣ
鍥犳わ紝璇ュ晢搴楁昏兘鍚戝㈡埛鎺ㄨ崘鏈鐩稿叧鐨勪駭鍝侊紝騫跺紑濮嬮拡瀵歸偅浜涚『瀹為渶瑕佽繖浜涗駭鍝佺殑瀹㈡埛鎻愪緵鍏鋒湁閽堝規х殑鎶樻墸浼樻儬錛屾渶緇:
浠栦滑鐨勯攢鍞澧為暱浜133%;
浠栦滑鐨勭敤鎴鋒椿璺冨害鎻愰珮浜200%;
鍥炲ご瀹㈡暟閲忕炕鍊;
榪欑被瀹㈡埛鐨勫鉤鍧囪處鍗曢噾棰濆炲姞浜30%銆
7.浜ら氬ぇ鏁版嵁
緹庡浗鏈澶х殑閾佽礬鍏鍙歌仈鍚堝お騫蟲磱閾佽礬鍏鍙稿凡緇忓湪浣跨敤澶ф暟鎹鏉ュ姞寮哄叾椋庨櫓綆＄悊緋葷粺錛屼嬌鍒楄濺鑴辮建鐜囧噺灝戜簡75%銆傝ュ叕鍙鎬粠姣忚締鍒楄濺鐨勬俯搴﹁°佸惉瑙夊拰瑙嗚変紶鎰熷櫒銆佸ぉ姘旂姸鍐典俊鎮銆佸埗鍔ㄧ郴緇熺姸鎬併佸垪杞︾殑GPS瀹氫綅絳夋柟闈㈡敹闆嗘暟鎹銆
鍩轟簬榪欎簺鏁版嵁錛岃仈鍚堝お騫蟲磱鍏鍙歌兘澶熺敓鎴愰勬祴妯″瀷錛屽彲浠ュ湪浜嬫晠鍙戠敓鐨勫墠鍑犲ぉ鐢氳嚦鍓嶅嚑鍛ㄧ洃嫻嬭濺杞鍜岄搧璺鐨勭姸鍐碉紝騫墮勬祴鍒楄濺鐨勫嚭杞ㄦ儏鍐點
澶ф暟鎹鎶鏈浣垮揩閫熷勭悊姝ょ被闂棰樻垚涓哄彲鑳斤紝閬垮厤浜嗗垪杞︾殑鎹熷潖鍜屽歡璇銆
鍥劇墖鏉ユ簮錛歅exels
8.鍏鍏辮屾斂涓鐨勫ぇ鏁版嵁搴旂敤
鏀垮簻鍒╃敤澶ф暟鎹鍒嗘瀽杈呭姪鍦ㄥ尰鐤椾繚鍋ャ佸氨涓氥佺粡嫻庣洃綆°佺姱緗鍜屽畨鍏ㄤ互鍙婂簲鎬ュ搷搴旂瓑棰嗗煙榪涜屽喅絳栥
鍒╃敤澶ф暟鎹瑙ｅ喅鏂規堬紝媧涙潐鐭惰﹀療灞鍙浠ヨ幏寰楀悇綾誨瀷鐘緗鏈甯歌佺殑鍙戠敓鐨勬潯浠跺拰鍖哄煙錛屽苟媧鵑仯棰濆栫殑璀﹀姏鏉ヨ繘琛岄勯槻銆傛礇鏉夌煻璀﹀矓鐨勭郴緇熷埄鐢ㄧ姱緗鏃墮棿銆佺被鍨嬪拰鍖哄煙鐨勫巻鍙叉暟鎹錛岀劧鍚庣敤絀洪棿鍜屾椂闂寸殑鑱氱被綆楁硶瀵瑰畠浠榪涜屽勭悊銆
鏈妗堜緥涓娌℃湁浣跨敤鍒拌ュ煄甯傚眳姘戠殑涓浜烘暟鎹鍜屼粬浠鐨勪綅緗鏁版嵁錛岀﹀悎闅愮佹硶瑙勩傛ゅ栵紝鐘緗鐨勫噺灝戜篃涓鴻﹀療銆佸徃娉曟満鏋勫拰鎯╂暀緋葷粺鑺傜渷浜嗚祫閲戙.
9.澶ф暟鎹瀵瑰啘涓氱殑褰卞搷
鏁版嵁鍒嗘瀽浜哄＋璁や負錛屽湪鍐滀笟絳変繚瀹堣屼笟錛屽ぇ鏁版嵁鐨勫墠鏅鏈涓哄彲瑙傦紝鍥犱負澶ф暟鎹鍙浠ュ府鍔╂ょ被琛屼笟鑺傜渷浜哄姏鍜岃祫婧愩
棰勮″埌2050騫達紝鍏ㄧ悆綺椋熼渶奼傚皢澧為暱榪戜竴鍊嶏紝鍐滄皯闈涓寸潃宸ㄥぇ鐨勫炰駭鍘嬪姏銆傚湪榪欑嶆儏鍐典笅錛屽ぇ鏁版嵁鍙浠ラ氳繃浠庡湡澹や紶鎰熷櫒銆佸甫鏈塆PS璺熻釜鍣ㄧ殑鎷栨媺鏈哄拰褰撳湴姘旇薄閫氶亾鎺ユ敹鐨勪俊鎮錛屽硅繖浜涙暟鎹榪涜岀患鍚堝垎鏋愶紝杈呭姪鍐滄皯綆＄悊縐嶅瓙銆佽偉鏂欏拰鏉鉶鍓傘傛洿閲嶈佺殑鏄錛屽畠鏈夊姪浜庢彁楂樼敓浜у姏銆
10.澶ф暟鎹瀵歸噰鐭誇笟鐨勫ソ澶
鍦ㄩ噰鐭塊儴闂錛岀敱浜庡圭敓浜х幆澧冮儴鍒嗙殑瑕佹眰澧炲姞錛屽叕鍙擱潰涓寸潃鏃ョ泭嬋鐑堢殑絝炰簤錛屽敖鍙鑳借妭鐪佸湴浣跨敤璧勬簮鍙樺緱鑷沖叧閲嶈併
鐭誇笟宸ㄥごSeverstal搴旂敤浜嗕竴涓鍩轟簬鐗╄仈緗戝拰澶ф暟鎹鍒嗘瀽鐨勭郴緇熸潵鐩戞祴鐢ㄧ數閲忋傝ュ叕鍙哥О錛岃ヨВ鍐蟲柟妗堝彲浠ユ樉钁楁彁楂樿兘婧愭秷鑰楅勬祴鐨勮川閲忥紝閫氳繃鍑忓皯緗氭俱佷紭鍖栭噰璐鍜屾墦鍑葷數鍔涚洍紿冿紝浠栦滑姣忓勾鍙浠ヨ妭鐪1000涓囩編鍏冦
緇撹
浼佷笟浠瀵瑰ぇ鏁版嵁鐨勫簲鐢ㄥ凡緇忔寔緇浜嗕竴孌墊椂闂翠簡錛屾暟鎹嫻佷粠鏈鍍忕幇鍦ㄨ繖鏍峰瘑闆嗐傚備粖鐨勭ぞ浜ょ綉緇溿佸湪綰挎湇鍔″拰搴旂敤紼嬪簭閮藉彲浠ョ浉浜掑叧鑱旓紝鑰屼紒涓氫篃鍙浠ュ洜姝よ幏寰楁綔鍦ㄥ㈡埛鏇村畬鏁寸殑鐢誨儚銆
寰堝氫漢鎶婂ぇ鏁版嵁縐頒負鈥滄柊榛勯噾銆傛暟鎹鍒嗘瀽甯堥勬祴錛屽ぇ鏁版嵁灝嗗緢蹇鎴愪負鎵鏈変紒涓氱殑涓昏佸喅絳栧伐鍏楓傚皬鍨嬪垵鍒涗紒涓氬拰澶у瀷鍥介檯鍏鍙擱兘鍙浠ヤ粠榪欓」鎶鏈涓鍙楃泭銆
璇戣咃細鎵ｄ漢蹇

㈢ 大數據發展怎麼樣啊

大數據為什麼有很好的發展前景：
第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。
第二：數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。
第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

㈣ 互聯網下一個風口究竟是什麼

近年來，全球大數據儲量呈現爆炸式增長，其中中國數據產生量增長最為迅速，平均每年增長速度比全球快3%，預計到2025年中國將成為全球最大的數據圈。

中國數據圈將受到來自物聯網設備信號、元數據、娛樂相關數據、雲計算和邊緣計算增長的驅動，中國生產力數據和物聯網數據佔比將從2015年的11%增長至2025年的40%。

全球大數據儲量規模爆炸式增長

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。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。

預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

㈤ 大數據未來發展趨勢如何

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，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命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：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。

㈥ 企業大數據 一座值得開墾的金礦

企業大數據：一座值得開墾的金礦
雖然尚處起步階段，但是大數據已經成為多個行業的關注熱點之一。如何更好地利用大數據推動自身業務的運營發展，這是眾多企業不斷探索的問題，而運營商也無法忽視這個未來的大金礦。
一、現階段大數據業務市場狀況
從全球情況來看，2015年全球大數據市場規模達到421億美元，同比增長了47.7%。以此增速進行推算，到2020年全球大數據市場規模可突破3000億美元。

今年年初，中國信息通信研究院日前發布的《中國大數據發展調查報告（2017）》稱，2016年中國大數據市場規模達168億元，預計2017年~2020年仍將保持30%以上的增長。調查顯示，目前近六成企業已成立數據分析相關部門，超過1/3的企業已經應用大數據。

對比起全球情況，中國大數據產業市場規模增長還有很大空間。
二、運營商進入大數據行業思路
運營商先天優勢在於掌控大量數據中心資源，這是大數據業務硬體基礎。更為重要的是運營商本身擁有大量存量客戶資源和客戶數據，這也是對運營商進入大數據領域一個有力支撐。
運營商大數據業務運營SWOT分析：

三、運營商大數據業務發展對比
聯通
今年9月，中國聯通集團正式宣布，旗下的聯通大數據有限公司正式揭牌成立。中國聯通大數據公司定位於中國聯通大數據對外集中運營主體和大數據產業拓展的合資合作平台，全面對接國家和聯通集團戰略，建立專業化子公司開展市場化運營、建設全產業鏈大數據生態體系。此外，聯通還與中國銀聯簽署了戰略合作協議，雙方決定建立長期穩定的合作夥伴關系，在數據資源、技術能力、產品研發等方面開展全方位合作。
電信
早在2015年末，中國電信正式發布「天翼大數據」品牌，並推出精準營銷、風險防控、區域洞察、咨詢報告四類數據型產品和大數據雲平台型產品，重點服務於旅遊、金融、廣告、政府、交通等行業。這是中國電信運營商第一個大數據業務品牌。
電信所有的大數據都是在雲平台和雲設施之上搭建的，2016年下半年其大數據平台建設從原來的5個省份現在擴展到31個省份，數據種類從開始的幾類主要數據擴展到十幾類，實效性從原來以「周」為單位到現在以「小時」為單位的延時。
移動
在今年「世界電信和信息化社會日大會」上，中國移動通信集團公司副總經理李正茂表示：「發展大數據不是簡單的建設IDC，根本目的還是為了應用。大數據正在從炒作的高峰期間，向產業落地期間發展。」
中國移動在六個方面積極推動大數據加速行業轉型升級：
第一，社會管理方面，大數據能夠分析用戶的消費、行為、位置等特徵，為政府的社會治理提供保障。
第二，信息傳播，大數據成為公眾獲取信息的新渠道。移動藉助位置漫遊等信息向公眾發布輿情熱點的分析。
第三，醫療健康領域，中國移動構建健康雲平台在貴州省取得成效，一方面幫助貴州衛集委收集信息，同時為政府醫療機構提供智能審核，疾病救助，疾病預防等多方面的投入，由此為當地醫療支出節省了上千萬。
第四，行業創新能力提升，大數據為傳統行業打造新的能力。中國移動的大數據提供人流預警，公交道路等服務，為公交管理，遊客出行提供參考。
第五，社會熱點問題處理支撐，中國移動基於大數據構建了反電信網路，欺詐防範技術體系，在2-10分鍾可以識別市場號碼源，來源區域，受害人集中地等等，同時實現最高風險等級，影響最大的境外異常號碼源時時阻斷。
第六，商業模式創新，2016年，中國移動和招商局集團共同投資設立試金石信用服務有限公司。
雖然三大運營商大數據布局在實際操作上不同，但是都明確把大數據從布局轉移到實行階段，軟硬體資源日益充實，並且已經打造出不少成功案例。
四、布局大數據市場
1、攻堅熱點領域
智慧城市
早在2014年，國家發改委會同中央網信辦等25部委組成部際協調工作組，啟動新型智慧城市試點建設。2016年又明確提出了到2018年要分級分類建設100個新型示範性智慧城市。
智慧城市建設帶來的商機是巨大的，而大數據恰好在智慧城市建設中扮演重要角色。可以通過方方面面滲入，如城市交通、環境監測、治安管理、衛生管理等城市生活每個細節。
當然，運營商也已經對此領域有所行動。比如聯通大數據公司就有「智慧足跡」這一項業務，提供「以人為本」的群體位置數據應用，為政府和企業提供包括人流量、人流密度、職住空間分布、人口時空分布在內的位置大數據解決方案。
政務
通過IDC、ICT基礎通信業務為政府部門提供服務，並且為其構建大數據管理分析平台。政府運作效率和質量提升已經不僅僅拘泥於辦理業務、處理業務時間上的減少，還要做到未雨綢繆，及時發現潛在民生問題，做好預防工作：比如通過婚姻注冊數據挖掘離婚率提升因素，從而地提出針對性措施；又比如通過分析注冊中小企業稅務數據，了解稅收政策對中小企業是否存在推進作用，有消極作用的加以改善。
醫療健康
根據前瞻產業研究院發布的《2017-2022年全球健康醫療大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，2010年我國健康醫療大數據行業市場規模約為171億元，到2015年快速增長到466億元，年均復合增長率超過20%。

可穿戴設備的出現使到個人身體健康實時監測得到硬體上的支持，而把這個契機轉化為商機就需要完善的大數據平台作為支撐。

而通信運營商涉足該領域也有很合適的切入口，比如利用存量家庭業務客戶進行拓展，享受低資費優惠。
2、提升自身運營
運營商本身擁有著龐大數據資源，也應該很好地利用這些資源為自身運營提供動力。
一方面通過用戶資料庫做好用戶維系和質量提升，對高危潛在離網用戶及早挽留，而對潛在需求用戶可以推廣增值業務提升客戶價值。
另一方面，涉及到數據交互（即通過與其他行業合作，雙方數據通過融合整理）發掘出的更多有價值結論，能支撐雙方運營，互惠互利。
五、大數據業務營銷
通過IDC建設、產品建設打好基礎，進行業務營銷就是下一步關鍵所在。進行大數據業務營銷通過標桿打造+體驗營銷是較好選擇。
由於業務屬於起步階段，要吸引到市場目光和認同，必須樹立業務標桿。在硬體和軟體有實力的前提下，運營商要打造專業化團隊，樹立行業頂尖形象，以優質案例打動潛在客戶。
營銷人員在向潛在客戶推銷產品時，需要結合案例詳解、實體考察、攜帶型設備體驗進行銷售活動，以具體化、專業化的方式打動客戶。
需要明確的是，大數據硬體軟體方面做好後，剩下最關鍵一環就是在營銷上打動客戶。
如何打動客戶？用事實說話
例如2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。2014年羅斯柴爾德再次成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個。在這種震撼的事實面前，展現大數據的實用性和威力。
六、展望
由於各行各業各領域都能夠有機會用到大數據分析為管理運營作支撐，所以大數據業務發展潛力毋容置疑。現在對運營商而言，做好硬體軟體基礎的同時，更要深挖市場需求，打造營收模式標桿，以點帶面地實現業務快速增長。

㈦ 大數據的發展趨勢

如今，大數據的發展趨勢正在迅速轉變，但專家預計機器學習、預測分析、物聯網、邊緣計算將在未來幾年對大數據項目產生重大影響.

大數據不再是流行術語.調查機構Forrester公司的研究人員發現，2016年，近40%的企業正在實施和擴大數據技術的應用，30%的企業計劃在未槐穗來一年內採用大數據.同樣，NewVantagePartners的《2016年大數據執行調查》發現，62.5%的企業現在至少有一個大數據項目投入使用，只有5.4%的企業沒有規劃或者沒有實施大數據項目.

研究人員表示，大數據技術的採用不會立即放緩.根據調查機構IDC公司的預測，大數據和業務分析市場從2018年的1301億美元增加到2020年的2030億美元以畢汪上.

數據的可用性、新一代技術和對數據驅動決策的文化轉型將繼續推動企業對大數據和分手明仔析技術和服務的需求.IDC公司剖析信息管理集團副總裁Dan、Vesset表達，2015年全球性大數據市場收達到1220億美元，2016年市場收入增長11.3%，預計到2020年大數據市場收入復合年均增長11.7%.

雖然大數據市場會增長，但企業對如何使用大數據並不是很清楚.新的大數據技術進入市場，舊技術的使用也在增加.

大數據發展趨勢

真正掌握大數據的趨勢，就像每天都在監控風向的變化一樣，只要感受到風向，就會發生變化.但是，以下趨勢明顯推動了大數據的發展.

1.大數據和開源

ApacheHadoop、Spark等開源應用程序已經成為大數據技術空間的主流，這種趨勢似乎可能會持續下去.一項調查顯示，近60%的企業預計將在今年年底前使用Hadoop集群投入生產.根據調查機構Forrester公司的報告，Hadoop的使用量每年增加32%.

㈧ 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。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。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

python學習網，大量的免費python視頻教程，歡迎在線學習！

㈨ 大數據行業怎麼樣

大數據挺好的，也是個大趨勢，但目前來說學了後基本都是在一線崗位多，二線城市基本上很少，所以看個人需求去學

㈩ 大數據正在引領一場營銷變革

大數據正在引領一場營銷變革
短短十數年，大數據、物聯網、雲存儲、移動互聯從趨勢成為主流，商業生態早已邁過無數個可能，進入了今天飛速發展的快車道。大數據產業已漸趨成熟，亟待被各行各業所運用。小米數據產品總監劉洋在易觀智庫學術沙龍交流會上表示，隨著大數據概念越來越清晰，運用產品類型的形式在數據當中應用將會越來越多。
大數據規模日趨龐大
所謂的大數據技術，就是從各種類型的數據中，採用新處理模式快速獲得有價值的信息，從而實現深度理解、敏銳發現與精準決策。隨著互聯網+影響力的不斷深入，人們的生產和生活方式發生了極大的改變。新一代信息技術與經濟社會各領域的深度融合，引發了數據量的爆發式增長，使得數據資源成為國家重要的戰略資源和核心創新要素。
據統計，全球所掌握的數據，每18個月就會翻倍。到2020年，全球的數據量將達到40ZB，其中我國所掌握的數據將佔20%。
利用大數據分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，充分釋放和利用海量數據資源中蘊含的巨大價值。大數據沖擊傳統市場，滲入更多的企業成為趨勢。
據了解，2015年全球大數據產業規模達到了1403億美元。預計到2020年，這一數據將達到10270億美元。其中，2020年中國大數據產業規模或達13626億元。
百分點產品市場總監、中關村(000931,股吧)大數據交易產業聯盟副秘書長張涵誠向《中國產經新聞》等媒體表示，從賣產品轉變為賣服務，服從管理轉為創造客戶價值，互聯網核心思維是數據思維，是大數據沖擊傳統市場的三方面表現。
同時，隨著數據資源的開放及使用逐步深入，應用創新成了大數據發展的主要驅動力。目前就傳統的企業而言，已經將數據分析、數據資源作為一種新的業務，且投入程度可能強於傳統的業務。
據相關數據分析顯示，到2020年，中國大數據產業細分市場規模中，應用層規模佔比將達到40%，衍生層規模佔比達18.5%。
另外，按照行業來劃分，未來大數據應用預計將以政府和金融為主，預計2020年政府和金融大數據應用或將佔60%，隨後是工業以及電力應用。
大數據是一種技術，一種思維的創新，也是數據本身價值的發掘。大數據時代，很多企業已經以數據化運營來驅動企業重大戰略決策和業務發展，獲得了卓越的成績，成為行業里數據化運營的領先者。
劉洋在會上解說了數據驅動的兩種模式，即分析決策和應用產品。其中分析決策包括戰略分析、競爭分析以及商業分析。他表示，市面上大部分企業在做商業分析之前往往忽略了先做戰略分析和競爭分析。
而所謂產品應用，劉洋表示，是與產品相關的數據，把這類數據包裝成行業的內容或者是服務，提供給用戶。
不僅如此，利用產品跟用戶建立關系，利用數據發現規律從而驅動產品創新，也是一個非常好大數據的應用。張涵誠認為，這將能夠實時了解用戶需求，並及時對服務做出迎合客戶群的調整，以贏得更大的市場佔比。
電商平台沒有評論，意味著轉化率的降低、客單的下降。個性化的推薦，需要一個推薦引擎了解消費者的偏好、行為習慣，幫助他推薦一款產品。利用大數據可以洞察消費者的建議，對產品的看法，通過迅速做反饋，可以創造更大的營銷。
大數據基因植入傳統企業，還會使一些企業成為平台型的企業。張涵誠表示，有了數據以後，企業可以無限地延伸，采購大量的數據可以跟供應商更多做集成。例如，生產數據服務將會有更多的訂單，銷售渠道數據將同行商品放在平台上賣。
完善大數據體系建設
對製造業企業而言，大數據技術的戰略意義不僅在於掌握龐大的數據信息，更在於對數據的「加工能力」——對大量的數據進行專業化的處理，使之轉化成為對企業有用的信息。
雖然，很多企業已經意識到以數據驅動企業決策的價值，但是在「淘金」大數據過程中，仍然對思維架構、方式方法有些模糊不清。尤其是當企業IT部門面對瞬息萬變的業務要求，面對TB/PB級的海量大數據的實時分析，面對多維度復雜的數據分析時，常常束手無策。
數據處理的成本非常高，業務發展多元化的時候發現經常遇到一個問題就是數據不準。就目前行業發展情況來看，基本上大規模的公司相對多一些，小的開發者可能越來越艱難。在中大型的開發者越來越多的情況下，發現用戶的需求已經脫離了原來老的模式，這就需要把自己的數據拿過來做分析，放到系統裡面與CRM、銷售系統、投放系統、運營系統做打通，做一個全盤分析。
「大數據分析分四個步驟，即數據應用、數據分析、數據存儲和計算以及數據源。其中數據源主要是保證數據不臟。」劉洋說道。
大數據在業務中的分析流程大概分兩種類型。一種是當我們有數據和數據分析系統時的監控，通過業務上線、數據的監控、異常數據的發現、異常狀況處理的策略、業務改進，形成一個閉環模式。另一種是產品要上新的功能，通過業務上線、效果評估、改進策略、業務改進、效果評估來形成閉環模式。
而就大數據團隊架構，分為分散式和中心式。相較於分散式大數據團隊的高成本、靈活、難管理特點，中心式的大數據團隊的特點則是低成本、易管理、低效率。
分散式的大數據團隊，因為每個業務都比較龐大，業務與業務之間的耦合度較低，需要靈活、快速的數據支撐，大型的數據平台無法滿足快速變化的業務要求，於是業務會自建平台和分析人員。
僅中心式的大數據團隊而言，各個業務有一些區分度，但是區別不大，於是公司會採用統一的數據樹立部門，對所有的業務進行數據分析的支撐。
目前，形形色色的大數據已然成為了各領域發展的新寵。伴隨技術的發展，大數據正在引領一場營銷變革。大數據的存在讓營銷者能更好地、更實時地對消費者畫像並實現無限的消費者細分。大數據強大的分析、挖掘、整合能力讓營銷變得簡單起來。