大數據開放的成果報告

Ⅰ 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

怎樣才能用起來大數據？障礙如何解決?中國企業家研究院對10多家在大數據應用方面的領先企業進行了采訪調研，更多家企業進行了書面資料調研，我們發現：

■ 當前中國企業的大數據應用可以歸類為：大數據運營、大數據產品、大數據平台三大=領域，前兩者更多是企業內部的應用，後者則在於用大數據來繁榮整個平台企業群落的生態。

■ 大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■ 對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■ 雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■ 對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■ 對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■ 對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■ 對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

許多企業希望將大數據用起來，帶動企業的經營，但不知從哪裡著手。它們不惜重金投資大數據信息系統、分析系統，聘請更多的人才，希望能從這個新趨勢中獲益，不過卻無奈地發現，大數據仍然停留在雲端，沒有帶來多少實際收益。它們找不到大數據與業務結合的突破口。而一些真正將大數據應用於實戰的企業，卻在應用過程中困難重重：大數據無法與業務結合；沒有收集、分析海量數據的能力；經營人員缺少應用大數據的動力；數據來源魚龍混雜難以使用……

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

大數據作為產品核心支撐的關鍵在於用戶量。對於大多數互聯網公司來說，用戶量越多，收集的數據越多，憑借更多的數據，其產品與商業模式會不斷改進，進而帶來更多的用戶。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

相對企業本身對大數據的應用，大數據平台更多是利用大數據來搭建企業生態。一些擁有龐大數據資源的大型互聯網平台，已變為包含海量寄生者的生態系統。在這個生態系統中，它們將海量用戶互聯網行為痕跡和分析提供給平台上的企業，用於它們改善經營，推動整個平台生態繁榮，在這一過程中，它們也收取數據服務費。阿里巴巴就是一個典型的例子，從數據魔方、黃金策到聚石塔，阿里巴巴不斷地為平台上中小電商提供數據產品和服務。

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

而當大數據從企業內部運營的動力，變成平台企業的產品和服務時，平台企業也在經歷著一個從大數據運營到運營大數據的階段。數據從運營的支持工具，變成了生產資料。此前平台們的關注點，更多的是如何用好現有的大數據。而未來，它們的關注點則更多是如何將大數據這個生產資料管理好、經營好，如何更好地為平台上的企業服務。這就涉及到收集的數據質量怎樣？格式標準是否統一？數據作為一種原材料，其精細化程度如何？是否符合平台上企業應用的具體場景？是平台上企業拿來就能用的，還是還需要平台上的企業再加工？

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a 和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b 建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c 許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2 如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3 如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4 為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

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Ⅱ 查詢大數據網貸報告在哪裡可以查

支付寶的那個福瑞科技數據還湊合，但是現在搬走了吧，我是在維信上面查的，反正都是來查旗下的

Ⅲ 全球大數據發展的新動向與新趨勢

全球大數據發展的新動向與新趨勢
目前，伴隨移動互聯網、智能硬體和物聯網的快速普及，全球數據總量呈現指數級增長態勢，與此同時，機器學習等先進的數據分析技術創新也日趨活躍，使得大數據隱含的價值得以更大程度的顯現，一個更加註重數據價值的新時代正悄然來臨。
瑞士洛桑國際管理學院2017年度《世界數字競爭力排名》顯示，各國數字競爭力與其整體競爭力呈現出高度一致的態勢，即數字競爭力強的國家整體競爭力也很強，同時也更容易產生顛覆性創新。實際上，以美國、英國、韓國和日本等為代表的發達國家一向重視大數據在促進經濟發展和社會變革、提升國家整體競爭力等方面的重要作用，當前更是把大數據視為重要的戰略資源，大力搶抓大數據技術與產業發展先發優勢，積極捍衛本國數據主權，力爭在數字經濟時代佔得先機。我們從各國發展大數據的新舉措中或許可以窺探到大數據發展的新趨勢。
美國：穩步實施「三步走」戰略 打造面向未來的大數據創新生態
美國是率先將大數據從商業概念上升至國家戰略的國家，通過穩步實施「三步走」戰略，在大數據技術研發、商業應用以及保障國家安全等方面已全面構築起全球領先優勢。
第一步快速部署大數據核心技術研究，並在部分領域積極開發大數據應用。2012年白宮科技政策辦公室發布《大數據研究發展倡議》，以提升從海量和復雜數據中獲取知識、挖掘價值的能力，進而推動科學與工程領域創新步伐加速。第二步調整政策框架與法律規章，積極應對大數據發展帶來的隱私保護等問題。2014年美國發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書，再次重申要把握大數據可為經濟社會發展帶來創新動力的重大機遇，同時也要高度警惕大數據應用所帶來的隱私、公平等問題，以積極、務實的態度深刻剖析可能面臨的治理挑戰。第三步強化數據驅動的體系和能力建設，為提升國家整體競爭力提供長遠保障。2016年美國發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，形成涵蓋技術研發、數據可信度、基礎設施、數據開放與共享、隱私安全與倫理、人才培養以及多主體協同等七個維度的系統的頂層設計，打造面向未來的大數據創新生態。
特朗普就任美國總統後，對大數據應用及其產業發展持續關注，並督促相關部門實施大數據重大項目，構建並開放高質量資料庫，強化5G、物聯網和高速寬頻互聯網等大數據基礎設施，促進數字貿易和跨境數據流動等。2017年4月美國能源部與退伍軍人事務部聯合發起「百萬退伍軍人項目（MVP）」，希望藉助機器學習技術分析海量數據，以改善退伍軍人健康狀況。2017年9月醫療保健研究與質量局發布美國首個可公開使用的資料庫，其中包括全美600多個衛生系統。白宮科技政策辦公室一直積極與他國展開合作，以預防數字經濟監管障礙、促進信息流動和反對數字本地化等。
英國：緊抓大數據產業機遇 應對脫歐後的經濟挑戰
大數據發展初期，英國在借鑒美國經驗和做法的基礎上，充分結合本國特點和需求，加大大數據研發投入、強化頂層設計，聚焦部分應用領域進行重點突破。近期英國特別重視大數據對經濟增長的拉動作用，密集發布《數字戰略2017》《工業戰略：建設適應未來的英國》等，希望到2025年數字經濟對本國經濟總量的貢獻值可達2000億英鎊，積極應對脫歐可能帶來的經濟增速放緩的挑戰。
2012年，英國便將大數據作為八大前瞻性技術領域之首，一次性投入1.89億英鎊用於相關科研與創新，在八大領域投入總額中佔比高達38.6%，遠超其餘七個領域。隨後，英國將全方位構建數據能力上升為國家戰略，於2013年發布《把握數據帶來的機遇：英國數據能力戰略規劃》，提出人力資本（研發人才與善於運用數據的民眾）、基礎設施和軟硬體開發能力，以及豐富開放的數據資產是發展大數據的核心，事關能否在未來競爭中占據領先優勢。該戰略同時提出了11項具體行動部署，短短兩三年便釋放出巨大的數字潛力。從2010年至2015年，數字經濟對英國經濟增加值的貢獻增長了21.7%，超過了同期經濟增加值增長率的17.4%，2015年數字經濟規模為1180億英鎊，在經濟增加值中的佔比超過了7%，其中數字商品和服務出口總值超過500億英鎊。
為從數據中挖掘出更大的價值，創造並維護一個能夠保持更多收益和增長的經濟體系，同時讓全社會都能從中收益，英國政府在2017年3月提出了新時期發展數字經濟的頂層設計《數字戰略2017》。新戰略中提出七大目標及相應舉措，特別是對各個目標都提出了更高標準的要求。一是打造世界一流的數字基礎設施，二是使每個人都能獲得所需的數字技能，三是成為最適合數字企業創業和成長的國家，四是推動每一個企業順利實現數字化智能化轉型，五是擁有最安全的網路安全環境，六是塑造平台型政府，為公眾提供最優質的數字公共服務，七是充分釋放各類數據的潛能的同時解決好隱私和倫理等問題。
2017年11月，英國面向全社會發布《工業戰略：建設適應未來的英國》白皮書，強調英國應積極應對人工智慧和大數據、綠色增長、老齡化社會以及未來移動性等四大挑戰，呼籲各方緊密合作，促進新技術研發與應用，以確保英國始終走在未來發展前沿，實現本輪技術變革的經濟和社會效益最大化。為此，2018年4月底英國專門發布《工業戰略：人工智慧》報告，立足引領全球人工智慧和大數據發展，從鼓勵創新、培養和集聚人才、升級基礎設施、優化營商環境以及促進區域均衡發展等五大維度提出一系列實實在在的舉措。
韓國：以大數據等技術為核心應對第四次工業革命
多年來，韓國的智能終端普及率以及移動互聯網接入速度一直位居世界前列，這使得其數據產出量也達到了世界先進水平。為充分利用這一天然優勢，韓國很早就制定了大數據發展戰略，並力促大數據擔當經濟增長的引擎。2016年年底，韓國發布以大數據等技術為基礎的《智能信息社會中長期綜合對策》，以積極應對第四次工業革命的挑戰。
2013年12月，韓國多部門便聯合發布「大數據產業發展戰略」，將發展重點集中在大數據基礎設施建設和大數據市場創造上。2015年年初，韓國給出全球進入大數據2.0時代的重大判斷，大數據技術日趨精細、專業服務日益多樣，數據收益化和創新商業模式是未來大數據的主要發展趨勢。基於此，在同年發布的《K-ICT》戰略中，韓國將大數據產業定義為九大戰略性產業之一，目標是到2019年使韓國躋身世界大數據三大強國。韓國還非常注重對他國經驗的借鑒，2015年5月中國發布《大數據發展調查報告》後，韓國專門對中國與韓國大數據應用情況進行了比較分析，並聚焦韓國大數據應用水平與大數據市場不協調的問題，提出了一系列新舉措。
近兩年全球第四次工業革命浪潮的到來，倒逼韓國重新審視本國智能製造和信息技術的發展，並於2016年年底提出《智能信息社會中長期綜合對策》，將大數據及其相關技術界定為智能信息社會的核心要素，並提出具體的發展目標與舉措。
一是充分挖掘數據資源價值，強化未來競爭力源頭。構築開放共享的大規模數據基礎設施，到2025年實現320個公共機構的數據開放；促進數據流通和使用，激活數據交易市場，推動公共和民間數據實現以價值為導向的交易；激活數據分析企業，到2020年數據專業服務企業規模達到100家；培養大數據專業人才，將每年培養的數據科學家數量從2017年的500名增長到2030年的1000名；發展區塊鏈技術，提高數據管理可靠性等。二是築牢大數據技術基礎。加強數學方法論研究，長期穩定支持新型學習推斷、量子計算、神經形態晶元等下一代計算技術研究，推動科研大數據開放共享，推進產業數據中心建設，強化產學研合作共同研發產業共性技術等。三是面向數據服務需求，構築超連接網路環境。確保頻率資源供應，有序推進5G商用化進程，實現大規模機器間通信，實現不同業務網路之間的實時超連接；推動通信運營商體系優化，摒除後發企業進入運營行業的壁壘；進一步強化物聯網和雲計算基礎設施並充分利用智能感測器數據；分階段引進量子通信與安全網路等。
大數據發展新趨勢
綜合以上幾個典型國家的新動向和新舉措，可以發現當前及未來全球大數據發展的新趨勢。
一是大數據與人工智慧、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術日益融合，成為各國搶抓未來發展機遇的戰略性技術。英國在工業戰略中強調大數據與人工智慧的發展，很有可能推動現有的商品和服務市場被顛覆和取代。日本將大數據、物聯網和人工智慧界定為建設超智能社會服務平台必不可少的共性技術。韓國與日本相似，將智能信息化社會定義為「ICBM（物聯網、雲服務、大數據和手機）與AI（人工智慧）相融合的社會」。
二是大數據資源對各國經濟政治博弈的重要性更加凸顯。美國最新版國家安全戰略中，特朗普再次將「數據」比喻為一種能源，他認為掌握了數據及相關能力，就是為美國經濟的持續增長、有效抵制敵對意識形態以及部署建設最強大軍事力量等構建了最基礎的保障。最近的「臉書危機」事件，再加上近年來「劍橋分析」及其母公司「戰略通訊實驗室」參與多國領導人選舉活動事件，使得大數據資源及相關技術成為某些國家利益集團及企業影響政治生態和社會安全的重要手段，各國政治社會發展面臨的風險變得更加復雜和不可預測。
三是大數據應用基礎條件發生跨越式變化。一方面政府數據開放的廣度和深度將進一步拓寬，多源數據融合技術的進步，為公共服務數字化與智能化水平的提升提供了技術層面的保障，數據的標准化及開放則成為各國建設服務型政府和平台型政府的資源保障。另一方面大數據應用的基礎設施將成為與水電氣暖等相類似的設施，成為人們生活中必不可少的部分。這其中包括物聯網、智能硬體等數據採集類設施，5G、光通信等超高速數據傳輸類設施，以及超級計算機、雲計算以及邊緣計算等計算類設施，以及新型的存儲設施等等。
四是大數據安全為各國實現「平衡」發展帶來更嚴峻的挑戰。各國大數據發展戰略中，不同國家和地區對「數據開放共享」與「個人信息保護」的側重點不同，比如歐盟希望通過強制性的統一標准最大限度的保護個人隱私，而美國則更相對弱化法律約束、希望充分調動企業的主動性，這種態勢對未來全球大數據國際規則的融合發展提出了新難題。同時對大數據企業權利和義務也要進行再平衡，監管太嚴將限制企業創新的腳步，但如果放手太多，在實踐中難免出現企業對個人隱私大規模侵害的問題。

Ⅳ 大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些

【導讀】目前，大數據分析是一個非常熱門的行業，一夜間，似乎企業的數據已經價值連城。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的企業業務競爭力，但是對於大數據分析行業來說，仍然處於快速發展的初期，這是一個快速發展的領域，每時每刻的都在產生新的變化。那麼你知道大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些嗎?還不清楚的一起來了解了解吧!

1.基於雲的大數據分析

Hadoop是用於處理大型數據集的一個框架和一組工具，這個最初被設計工作在物理機的集群上，但是目前這種現象已經改變，越來越多的基於雲中的數據處理器技術出現，例如亞馬遜利用雲的數據BI的託管長款，谷歌BigQuery中的數據分析服務，IBM的Bluemix雲平等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。

2. Hadoop：新的企業數據操作系統

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演變成分布式資源管理器，它可能將是數據分析的一個通用的操作系統。有了這些系統，你可以將不同的數據操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲系統中來執行。

3.更多的預測分析

隨著大數據的發展，分析師不僅會嗯更多的數據一起工作，而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數據行業的發展，針對舊數據的分析更多的是為了提供預測的功能，畢竟人們更希望利用原有的數據來對未來產生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代傳統的基於SQL的關系資料庫的產品被稱為NoSQL資料庫，如今被迅速的普及在特定種類的分析應用程序中。而且這一勢頭在持續增長，據估計，預計未來將有15至20個開源的NoSQL資料庫共同存在，他們各自有的的專長，這些資料庫會得到快速的發展。

5.在內存分析

使用內存資料庫來加快分析處理的方式如今越來越受歡迎，很多用戶都非常喜歡這種方式，目前很多基於內存的分析管理工具以及出現，其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。

除了分析軟體看好這個市場，作為全球的企業級市場的處理器生產商，英特爾也非常看好這一領域的發展，從目前其產品推出的發展趨勢來看，其內存支持將會越來越大，一些特定的產品甚至支持的比硬碟的容量還要大。

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Ⅶ 極光大數據的發布的數據報告在哪裡可以看得到

極光抄大數據的數據報告是根據極光積累的海量數據輸出的報告，極光的服務覆蓋了絕大部分的移動APP，數據還是比較權威的，各行各業的數據報告可以在在他官網（www.jiguang.cn/reports）里查到。