『壹』 大數據屬於工業嗎輕工業還是重工業
大數據復產業屬於服務業制。
大數據產業，是指大數據的產業集群、產業園區，涵蓋大數據技術產品研發、工業大數據、行業大數據、大數據產業主體、大數據安全保障、大數據產業服務體系等組成的大數據工業園區。
輕工業：以生產生活資料為主的工業，包括紡織工業、食品工業、制葯工業等。
重工業是為國民經濟各部門提供物質技術基礎的主要生產資料的工業。重工業與輕工業對應，提供生產資料的部門稱為重工業，生產消費資料的部門稱為輕工業。重工業包括鋼鐵工業、冶金工業、機械、能源（電力、石油、煤炭、天然氣等）、化學、材料等工業。
『貳』 大數據應用的第一、二、三產業價值
大數據應用的第一、二、三產業價值
大數據應用在目前已經得到了部分推廣，其在IT、金融、交通、製造等多個方面已經開始提現價值。大數據應用的整體范圍是從服務業開始，向第二、第一產業推廣的，今後其在工農業領域也將發揮不亞於第三產業中的價值。
大數據應用的第三產業價值
大數據應用在理論上是可以讓所有產業都從中獲益的。而根據1985年我國統計局的產業劃分來看，農、林、漁、牧被定為第一產業；工業和建築業被定為第二產業；其他均為第三產業。而由於數據缺乏及從業人員等原因，第一、二產業的發展速度相對第三產業會有所遲緩。
第三產業一般被認為是服務業，其一般可分為流通部門和服務部門兩種。而第三產業中匯聚了大量的數據以及大批科研中堅，因此大數據行業在第三產業中最先開展，效果也最為突出。
醫療健康方面，一些貼身設備可以收集用戶的健康數據，從而建立一個專屬的健康檔案，通過運動、呼吸、心率、睡眠等多個角度來確定用戶的需求，通過大數據分析為用戶建立專屬的解決方案。也可以在醫院等場所收集患者信息，進行疫情的預測。
第三產業的數據產生量和處理能力都更高
交通方面，通過車輛位置、時間等信息確定路況，為駕駛員提供最快捷的路徑選擇， 避免堵車。在普通用戶方面，利用手機收集地理位置等數據，結合地鐵、公交等多種手段幫助用戶找到最佳出行方式，同時利用這些數據進行資料庫的更新，保障數據的完整無誤。
金融方面， 利用機器學習及大數據對每一個信貸申請人進行全方位分析，對借款人過去的信用資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支的用戶進行比較，減少欺詐損失、管理信貸風險以及不良信貸的問題。
電信方面，通過集成數據對客戶流失的原因進行綜合分，利用分析結果對於網路布局進行優化，為用戶提供更好的服務；同時，對用戶行為進行分析，及時推出符合用戶興趣的業務解決潛在流失用戶問題。企業方面，發揮自身優勢幫助企業收集、管理和評估大數據集，然後以可視化的方式將這些數據呈現給企業，幫助企業改進決策。
大數據應用的第二產業價值
大數據應用在第二產業之中與物聯網有著密不可分的聯系。物聯網的發展，需要以RFID、工業大數據、感測器及其網路的應用為切入點，最終實現經濟效益提升、安全生產和節能減排的目的。
鋼筋水泥的大數據驅動
大數據一般具有種類多、數量大和實時性高的特點，而工業中的數據盡管多，可是普遍是以數據表格以及紙質數據為主的，這種數據管理方式存在諸多問題，也不利於數據分析。而隨著工業化和信息化的結合，工業大數據得到了發展，但是數據依然是以非結構化數據為主。而大數據的發展並沒有讓工業數據採集變得容易，因此工業方面急需工業互聯網的建設。
此外，工業數據如壓力、溫度等數據需要在語境中才能得到理解。如燃氣輪機排氣裝置上的溫度讀數與機車的內部溫度是完全不同，而如果採用傳統方式分析可能需要的時間需要接近一個月，而在工業大數據應用後，這一周期得到了大幅縮短。
大數據應用的第一產業價值
在第一產業方面，種植業等一般需要大量經驗的積累才能准確的掌握最大收益率。而藉助大數據的力量則可以解決這一傳統問題。
利用數據採集和數據分析，進行大量的採集點獲取天氣數據，結合天氣模擬、土質分析、作物分析等做出綜合判斷，向農民推薦相關農作物進行種植，從而獲得最大化收益。此外，可以在農田中布置感測器收集農田數據，將數據上傳並進行分析後確定施肥、殺蟲、灌溉以及防災等時間，保障農作物的正常發展。
大數據種地是一種潮流趨勢
漁業中可以利用探測器進行水質監測，分析確定含氧量等確定水質健康程度，幫助漁民及時了解養殖情況。林業和牧業也可以利用類似的方式獲得相關幫助。
從第三產業的應用到第一、二產業推廣，大數據應用的范圍在不斷推廣。在未來，大數據還可能會向更多的領域拓展。