大数据房产业

『壹』 大数据未来的发展前景怎么样

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。。

『贰』 大数据与不动产评估实务是什么

大数据，简单理解即为海量的数据，身处大数据时代，全球随时都在产生数据，任何微小的数据都可以快速地产生不可思议的价值。大数据有4个特点：数据体量大（Volume），大数据内中的数据不是随机采集的样本，而是包含了所有数据；数据类型多样（Variety），数据的类型不仅仅只有文本形式，还有图片、视频、音频、地理位置等形式多样的数据，随着人们对信息的要求越来越高，个性化的数据占比也越多越重；处理速度快（Velocity），遵循“1秒定律”，即从各种类型的数据海洋中，快速获取价值信息；价值密度低（Value），尽管数据量庞大，但从中获取的价值却与数据体量不成正比。这就是大数据的4个基本特征，简称大数据4V。在信息爆炸的时代下，凭借大数据自身优势可以从形式繁多的海量数据中快速寻获高价值信息。

近几年，我国政策持续推动大数据产业发展，其应用已深入到国民生活的方方面面，涵盖了金融、电子商务、医疗健康、汽车交通、文化娱乐、游戏、体育健身、教育培训、农业及房产家居等行业。通过对收集到的海量数据进行快速分析处理后，获得更多高价值信息。

2 大数据在不动产登记与房产交易中的应用

在不动产登记和房产交易中，借助大数据整理、汇总得出的结果，同样也提供了各类高价值信息。通过不动产登记与网签备案业务中出现的交易合同、户口簿、结婚证、房屋产权证、宗地图、分户图等资料，对区域内的商品房销售面积、商品房销售均价、购房面积分布、存量房成交面积、存量房销售均价、购房者性质等数据进行记录统计，根据各项指标分析得出区域内商品房供给率、房地产交易状况、人口规模变化等，从而利用客观数据可以进一步分析得出当前城镇化发展水平，对科学分析当前形势和未来走势提供有价值的参考依据。

在实际运用中，根据房产交易网签数据，可以采集到购房人群来源的数据，从异地购房人群数据可以了解到省内外的购房人群比例，进而分析城市对人口的吸引力，可以关联到城市的规划、经济发展、落户条件以及政策法规等情况。以图1西部某省份购房人群为例，在该省购房最多的省外人来自于其周围临近省份，通过分析得出：该省的城市规划、经济发展相对南部城市发展较弱，对全国的人口吸引力不大，但由于近年来该省与周围临近省携手合作发展，对周围省份有着较强的吸引力，让周围省份的人群前来发展与投资。

图1：西部某省省外购房比例图



3 更全面、深入地完成数据价值化

大数据带来的价值远非如此。面对不同的主体、不同的需求，与其他技术搭配运用，它能带来的价值远远超乎我们的想象。例如将人工智能、区块链技术，与大数据融合，利用机器让数据采集、分析过程更迅速、全面，从而能更快速地发掘出更多高价值信息。

3.1 深度发掘不动产登记与房产交易大数据在政务中的价值

人工智能的发展和数据有着密切联系，经过大数据训练的机器，其辨识能力不仅限于显而易见的数据。在大数据中加入人工智能，则可以提高数据可利用的广度。大数据分为结构化数据、非结构化数据与半结构化数据，随着计算机网络、数字媒体与数据库技术的快速发展，非结构化数据与半结构化数据急剧增加。面对如此巨大的非结构化海量数据，通过大数据与人工智能技术将零散、异化、原始且无序的数据经过高效地整合处理，并组成有序数据体系。再利用人工智能分析得出客观结果，获得更多有价值的洞察，为决策提供依据素材。

同时，通过区块链技术将大数据与人工智能分析处理后的数据上链共享，可以遏制信息孤岛和重复建设，提高效率。在不动产登记中，利用人工智能技术智能识别网签环节中的交易合同图像、证件图像或交易合同签字签章等目标，有效驱动政务服务整体运作，采集相关数据，再通过区块链技术将登记缮证后的权属证照上链共享，实现部门内部的信息共享串联。大数据对各项数据进行整合、监测、分析，获得更全面的分析结果如图2所示。

图2：大数据+人工智能+区块链



将相关数据上链，不仅可以针对单个部门信息串联，同样也可以推进跨部门协同发展，各个部门作为区块链内的各联盟节点，进而实现跨部门的信息共享。例如，不动产登记证照上链，公安部门在办理户口事务时，通过区块链查询房产信息等。在了解城市发展状况时，可以通过大数据+人工智能+区块链技术所得到的关联数据来获得城市人口、房地产供需等相关价值信息。

3.2 激发不动产登记与房产交易大数据在商业中的价值

笔者认为，大数据的价值并不仅限于政务方面，对商业同样也起到很多重要的作用。

3.2.1 房地产项目调研

对房地产开发商而言，为更好地满足客户群体的需求，需要在项目开发建造前进行深入全面的市场调研，从而准确把握客户需求，建立项目定位。通常房地产调研按三个大板块进行：一是区域环境分析，包含区域经济发展状况、政策法规、地区发展、区域内供需状况、商业配套、公交线路、自然环境等；二是竞争项目分析，包含竞争产品的户型及配比、销售价格、付款方式、社区周围环境、地理位置等；三是购房者需求调查，包含购房者购房目的、购房者购房心理、购房者选择楼盘时的关注因素、购房者选择户型的关注因素等。在实际调研过程中，购房者需求调查，即客户的真实意向数据是开发商不可忽视的参考部分。

如近几年TOD项目建设（以“公共交通”为导向的发展模式），自城市化发展开始，人们对效率与质量极为看重，体现在生活中为：在生活中心点约800米半径内，形成集工作、居住、商业、教育等一体化的“微城市”，且交通便利，满足工作、生活中的基本需求。然而，这些数据仅靠房产交易政务数据还不够全面，需要参考互联网内的相关意向数据，将互联网意向数据与政务客观数据相结合，分析得出不失真的数据。从而对房地产未来TOD项目规划、项目所在具体地理位置、购房人群、周围商业、教育资源、文化建设、销售价格等方面提供参考数据。

3.2.2 精准营销-用户画像

企业的资源、人力、物力、资金等都是有限的，分析描绘出用户画像，选择适合自己的目标市场，将资源、人力、物力、资金集中主攻目标客户，精准触达目标市场的房地产需求，提高企业经济效益。

在房地产市场中，从房产中介角度看，目标客户的需求主要是由其社会和经济背景决定的。在精准营销过程中，有针对性的立体化数据，可以大大缩小目标客户的范围，把用户具体化，更高效地捕捉目标客户群，同时也可以向买卖双方提出合理建议，提高三方的信任感以及成交率。

以CBD商圈周围房产交易为例，在政务数据中，可以帮助房产中介了解到周边房屋交易情况，即交易价格、房屋面积、房屋户型等。但这些对精准营销只提供了基础数据，对于目标客户的高价值数据较少，而这部分数据又具有强烈的主观意识，例如购买的房子周围要有大型超市、周围有宠物医院是必选项、电影院和电玩城等必不可少，需要在互联网中了解、采集与商务人士相关联的动态意向，从衣食住行等方面了解目标客户的消费习惯、生活状态，甚至是职业、年龄等信息。有了这些数据后，房产中介就可以将目标瞄准到适合自己的目标客户，从而精准推送广告，提供相应的服务。同时，可以根据网签成交价格，向卖方建议合理的房屋标价范围。

3.2.3 房地产金融

以抵押贷款为例，银行在向申请商用房开发贷款时，需要考量借款人和贷款项目是否具备相应条件以及是否符合相应规定。其中，银行在考量贷款项目时需要一份详细的项目情况，包含项目开发情况、可行性报告、开发项目五证、项目总体规划图、项目效果图、项目施工近况照片、宣传资料、推盘计划等，向银行展示项目的良好前景。经过银行评估确定项目稳定可靠后，才可以进行后续流程。

但项目未来发展如何，没人可以完全确定，只有清晰明朗的数据，才可以帮助预测未来的发展。笔者认为，在房地产金融中，也可以利用互联网+政务数据，通过政务数据了解当前项目周边发展情况，再加上互联网内关于项目周边的意向数据，两者结合后，用一份较为立体的数据，例如在开发项目介绍资料中，包含有项目区域内其他在售商品房的登记数据，互联网中本区域内的房屋、交通、生活等相关搜索信息的数据等，帮助银行考量、预测放贷项目未来的发展前景。

4 结语

大数据所带来的价值还远不止我们眼前所看到的，将大数据所得信息与其他行业关联运用，还可以带来更多意想不到的价值。例如将房地产立体化数据与教育培训串联，从而实现教育资源均衡发展、房地产与汽车交通数据相关联，可以采取有效措施缓解交通压力等。由此可见，大数据在不动产登记与房产交易中所能带来的价值，还可以深度挖掘，打破原有的价值边界，获得高价值和前瞻性的信息，让未来规划更加理性。

『叁』 大数据行业的发展受什么因素影响

数据爆炸式增长，大数据行业市场规模持续扩大

当前网民增长进入了一个相对平稳的阶段，互联网在易转化人群和发达地区居民中的普及率已经达到较高水平，下一阶段中国互联网的普及将转向受教育程度较低的人群以及发展相对落后地区的居民。目前，随着移动互联网的繁荣发展，移动终端设备价格更低廉、接入互联网更方便等特性，为部分落后地区和难转化人群中的互联网推广工作提供了契机。

截至2020年6月，我国网民规模达9.4亿，较2019年底增长4000万，互联网普及率达67.0%，较2019年底提升3.7个百分点。其中手机网民规模达9.32亿，网民中使用手机上网的比例为99.2%，较2020年3月基本持平。

2020年上半年，我国互联网产业展现出巨大的发展活力和韧性，克服了新冠肺炎疫情带来的冲击和困难，在数字基建、数字经济、数字惠民和数字治理等方面取得了显著进展，成为我国应对新挑战、建设新经济的重要力量。

密集出台的大数据政策表明国家大力推动的意愿，环保部、国务院办公厅、国土资源部、国家林业局、煤工委、交通运输部、农业部的细则侧重指引垂直行业的落地。在政策的推动下，大数据加快了向各行业中的普及，并已全面从理论研究迈向实际应用，通过实际的经济效益实现，带动更多的行业开启大数据应用探索。

具体从产业来看，互联网、金融、通信、安防等产业目前与大数据融合情况较好，交通、能源、工业等也在快速应用大数据。以工业为例，工业大数据产业规模到2019年有600多亿，到2020年，复合增长将达到50%以上，研发设计、生产、供应链、销售、运维等领域数据量越来越大。而医疗行业大数据在某些点上用得不错，但是要真正替代人，路径还比较长。

——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『肆』 马总再现神预言，2021年后，3个行业比房地产更加有前途

人们在入职一份工作之前，都会考虑一下这份工作或者说这个行业是否适合自己。这个所谓的“适合”，对于大多数人来说主要考虑的就是这个工作是否赚钱。 当我们提到那个行业最赚钱的时候，很多人的第一反应就是“房地产投资”。

有这样的反应是很正常的事情，毕竟在这些年中房价长久以来都是处于居高不下的价位。近些年有关富豪排行榜上面排名靠前的一些人也都是依靠“地产投资”发展起来的，十几年来对于中国来说房地产投资行业的利润可以说是非常的可观。

但是这也只能代表过去是这样的情况，对于未来而言“房地产行业投资”的火爆场景就有很大的可能性成为了“过去式”。 就像阿里巴巴的创始人马云曾经就公开表示，对于未来的中国而言“房价如葱” 。当然了，马云说这番话的意思并不是说房子的价格真的就像葱一样便宜，而是在未来的年轻人们将不会被“房子”继续束缚。

“房地产的火爆”随着时代的发展已经不再是年轻人所认为的“前程远大”。从2020年以来国家不断地出台相关的政策进行一些调控，起码看房价的趋势并没有像以往那样不断上涨。 所以说房价的发展趋于平稳安定的状态是一个必然的结果，所以想要凭借“投资房产”获取利润已经不再现实，而有三个行业在这个时候展示出了自己的潜力。

无论时代如何发展，紧跟着时代脚步的人永远不会被淘汰。对于行业来说也是一样，紧跟着时代发展而发展的行业本身就有着强大的竞争能力，这样的行业在未来的发展过程中也会表现出非常活跃的活力。 对于“人工智能行业”来说，就是这样一个紧跟时代脚步不断强大自身的行业。

人们常说“科学技术是第一生产力”，在当下这个 社会 科学技术已经成为了生活中必不可少的元素。随着 科技 的不断发展，互联网时代中人工智能便是一个非常热门的行业。

近几年出现了一股人工智能产业的发展浪潮，这股浪潮的出现与我们平日里所说的“算法”是不可分的 。其实对于人工智能的研究并不是只在中国出现了这样的“热潮”，诸如谷歌、微软、亚马逊、苹果、“脸书”这样的五大巨头公司都在关于“人工智能”的方面投入了不少的资金与精力。

国内诸如网络、阿里、腾讯这样的互联网巨头公司也在人工智能上面进行了自己的战略部署。 这些巨头公司之所以如此热衷于布局“人工智能产业”，主要是为了抢占人工智能的市场，更确切的说是这些公司看到了关于人工智能方面的巨大潜力。

现如今，人工智能其实已经存在于我们生活中的点点滴滴，无论是语音识别、计算机视觉还是平日里了解到的智能医疗，都是在人工智能的技术支持下发展起来的。 在未来的发展之中，人工智能运用于安全防护、金融、医疗、自动驾驶等领域则被人们普遍认为是未来几年的一个发展趋势。

如今人工智能的发展可以说是飞突猛进，并且在未来很长一段时间内，人工智能技术在很多行业以及场景中的会得到一个普遍的应用。 小到民生医疗领域，大到环保、太空 探索 ，人工智能技术都有着非常重要的作用，所以说在未来的发展中从事人工智能行业将会有着非常远大的发展前途。

对于人们来说什么东西是自己宝贵的东西？有人会说亲情、有人会说爱情、也有人会说是房子之类的财产。 如果要让大家统一选取一个对于个人来说最为珍贵的东西，那么好多人都会回答说“最珍贵的是 健康 ”。

所谓的“大 健康 ”，其实就是依据时代的发展情况以及 社会 上面人们的需求还有 健康 需求的改变从而提出来的一种较为全局化的理念。 可以说大 健康 就是围绕着人们的日常生活提出来的一种理念。

与以往我们观念中所认知的“ 健康 ”不一样的地方在于，大 健康 不止包含了对于身体 健康 的追求还包括一个人的心理、精神以及所处环境的 健康 问题，可以说也是一个囊括了很多行业的新概念。

其实与人类 健康 相关的职业都可以规划于“大 健康 行业”的发展里面去。 比如医药产业、医疗服务相关产业、 养生 养老行业、 健康 护理产业、医疗美容这些都属于“大 健康 ”的领域。所以说对于“大 健康 行业”来说有着非常充足丰富的就业机会，并且人们对于这些行业的重视程度也是越来越高。

在日常生活中，我们经常会提到一个词，那就是“大数据”，生活中也时常会听到有人说“在这个大数据时代”这样的话。 马云曾经也感慨过，他认为大数据是无限的可能性，而对于人类来说不管这个人的思想如何的先进，这个人又有着怎样丰富活跃的想象力，但始终就都是“有限的”。

从马云的这番感慨不难看出，他对于大数据有着非常大的期待，并且十分看好大数据行业。 确实也是这样，在生活中“万物互联”已经不再是一个概念的存在，只要我们使用到了“网络”就会留下痕迹就会被大数据所记录。

早在2019年的时候，大数据产业的规模就已经发展突破到了8000亿左右。 发展到现在，大数据已经被应用到了各行各业中去。在未来的发展中，各个领域可能都需要大数据技术的支持才能更为顺畅的发展。所以说，从事大数据行业的工作者前途也是有着无限可能。

根据马云发表的一些观点，从2021年开始房地产的暴利就成为了“过去式”，存在于人们的记忆之中。 无论是人工智能、大 健康 还是大数据行业的未来都发展都要比房地产更有前途。那么马云的这番“神预言”是否准确也只能交给时间来判定了。

『伍』 什么是大数据产业

大数据概念包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处专理。
2. 要求快属速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
大数据产业包括新兴的数据分析行业，或者厂商。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

『陆』 大数据如何应用到房地产

现在大数据很火，房地产互联网化的本质是数据的收集、处理、分析、版应用。
大数据应用作为一个权高渗透力的行业，不仅仅局限于营销层面，必定和房地产行业发生深度的融合。从拿地、规划、设计建造、采购，到营销推广、销售，再到物业服务，这一整条价值链上的每个环节都有可能与大数据碰撞出新的机会和运作模式。华坤道威作为这一趋势的引领者，正在开拓房产家居垂直领域大数据的应用融合。

『柒』 认清现实吧 中国大数据产业的痛点和困难

认清现实吧 中国大数据产业的痛点和困难

大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。

2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。

大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。

中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。

大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。

中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。

大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。

贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。

中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。

数据是大数据产业发展的基础，具有商业价值的数据可以帮助企业洞察客户、数字化运营、风险管控、精准营销、预测和决策等。具有商业价值的数据和商业分析真正能够帮助企业提升业务，创造出新的价值。

中国的大数据市场还不成熟，很多大数据企业拥的数据都是片段的数据，很难形成完整的，具有商业价值的数据。大数据市场的数据质量和企业的数据需求有较大的差距。外部数据大多处于孤岛状态，数据之间很少流动和整合；孤立、不流动、没有整合的数据很难帮到企业，很多需要数据的企业不得不从多个大数据企业采购数据，效率很低，采购来的数据价值不高，数据整合的难度较大，数据采购的整体费用过高。

大家都看到了数据分散的弊端，于是很多地方都建立了大数据交易市场，帮助大家进行数据交易和数据采购。由于缺少法律保护，很多企业不太想在交易市场进行数据交易，往往还是采用一对一的数据交易，这种交易方式可以保护交易双方的利益。具有商业价值的数据还在开发中，大数据交易市场，缺少大量可以进行交易的数据。大数据交易市场这种商业模式，还需要用很长的时间去证明。

中国质量最好的数据在金融行业、BAT、电信运营商，这些企业比较谨慎，很难向外部输出数据。这三大行业自身的主营业务也不在数据，其数据产品生产和输出的愿望也不强烈。政府的数据正在逐步开放，但是其数据质量、集中度、输出方式等多存在很大多挑战。在中国大规模的数据开放，至少需要3年时间才能达到商业应用要求。

大多数企业对数据有需求，但是其对数据商业敏感度很低。对数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。即使是数据商业敏感度较高的银行，至少要沟通三次以上，其才能够建立起数据价值理念。其他行业例如制造业，房地产业，零售业，他们的数据商业敏感度更低。甚至万科的王石也大声疾呼，不要和房地产业谈大数据应用，房产行业数据还不全，很多还是手工数据。于是某个领先的电商开始帮助万科进行数据规划建设，研究大数据在房地产行业的应用。

已有的大数据企业商业案例中，大部分都是大数据企业主动去找客户谈合作，为企业提供数据产品、数据工具或数据技术，目的是帮助企业提升业务。但是这种商业模式很累，市场很难被引爆，被动的数据商业应用，往往和业务结合较弱，无法迅速帮助企业利用数据提升业务，同时也无法解决业务发展瓶颈。

企业内部人士深度了解业务需求，他们缺少的是市场数据和消费者反馈，缺少的数据分析方法和工具。企业内部人士更应该成为大数据商业应用的主力，参加一些行业活动，从需求出发，主动寻找数据和解决方案。移动互联网时代，商业竞争策略很清晰，一个是快，一个是要利用数据进行决策。

大数据产业的发展，不仅仅是大数据企业自身的事情，也是各家企业自身的事情。企业客户也应该依据业务需要，主动到市场寻找数据和解决方案，提升数据商业敏感度，从业务场景出发，寻找具有价值的数据。

市场上所有大数据企业和客户都面临一个难题，就是数据解决方案同客户业务结合的深度不够，数据对业务整体推动效果不如期望，这也是大数据产业爆发的一个痛点。由于外部数据质量、企业用户数据敏感度、企业管理方式、商业数据人才等问题，大数据解决方案很难和业务深度结合。

大数据核心价值就是揭示事务发展规律，帮助企业利用数据进行科学决策。目前大数据的商业应用领域主要集中在数据采集、数据存储、数据计算、用户画像、精准营销等领域。大数据最具商业价值的预测和辅助决策功能并没有被充分利用。特别是在重大战略决策方面，大数据的作用并不明显。企业的产品开发，市场策略，战略决策还是依靠过去的精英决策和经验主义。未来社会只有两类企业，一种是利用数据发展的企业，另外一种是不重视数据被淘汰的企业。

大数据企业如果想发展壮大，如果想成为行业领先的企业，其必须放弃短期利益，深入到客户的运营中去，了解客户的数据，了解客户的业务，了解客户的商业需求。同时利用数据了解客户，了解市场，了解业务场景。数据和业务深度结合的核心是掌握正确的数据、正确的方法、正确的工具。业务人员要懂数据，技术人员要懂业务。复合型数据人才是数据生意的关键，业务人员掌握数据技术的门槛较高，但是技术人员了解业务的门槛很低，复合性人才倾向于从技术人才培养开始。

企业内部的数据人才和大数据企业的数据人才需要互相学习，了解对方环境和需求，在同一个平台上进行对话和沟通。数据团队需要深入了解业务场景和背后的规律，从业务出发，从场景出发，从数据出发，将大数据解决方案同业务深度结合，利用数据推动业务发展，发挥大数据预测规律的核心价值。

传统的数据挖掘工具和BI系统存在很久了，通过各类报表展示，让管理层了解企业运营信息，过去的确帮助企业提高管理水平，达到了预期目的。

在大数据时代，企业需要的是实时数据，需要的是高效工具，需要的是决策支持和预测。传统的数据挖掘工具的性能和灵活性已经不能满足企业的需要，另外非机构化数据的应用也对传统数据工具提出了挑战。BI领域中的SAS，SPSS，TD等数据工具越来越被边缘化，R语言正在成为数据统计和可视化的新宠。

数据的时间价值正在得到重视，特别是金融企业，所有的业务部门都期望在最短的时间里，看到资金使用情况，客户交易情况，风险管控情况。企业越早了解信息，就会越早进行决策，时间就是Money。过去数据需求可能是T＋5或者T＋30，现在的数据需求往往是T＋1或者T＋0，数据实时性、准确性、相关度被提到了一个非常重要的地位。业务的需求已经很明显了，但是数据工具和人才却是一个很大的挑战。

中国200多家大数据企业，看到了大数据产业的曙光，看到了大数据产业的价值，同时也在经历着大数据企业的痛苦。大数据产业发展很快，市场正在逐步变大，但是其产业优势不明显，优势企业很少，数据商业化较慢，市场还不成熟，客户数据商业敏感度较低，缺乏高质量数据工具和人才。所有大数据企业内心的感受就是，站在了时代的风口，选对了方向和行业，但是发展壮大还是很难。200多家大数据企业正在努力耕耘着大数据产业，痛并快乐着。

以上是小编为大家分享的关于认清现实吧 中国大数据产业的痛点和困难的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『捌』 大数据到底是什么行业啊，具体是干什么的啊

这不是某个行业，它是一个大数据分析，也就是说不断的收集数据，然后进行分析，然后对行业的发展有帮助。

『玖』 大数据成为趋势，有没有应用于城市招商方面的数字展示平台呢

中国大数据的十大商业应用 在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面： （1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 （2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈 （3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制 （4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度 （5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品 3、医疗行业 医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。 如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。 医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。 4、农牧业 农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。 农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。 5、零售行业 零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。 零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。 零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。 电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。 利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。 6、大数据技术产业 进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B（5ZB），这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。 这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。 未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。 大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、TalkingData、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。 7、物流行业 中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高。 物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置，至少可以增加物流行业10％左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。 8、房地产业 中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。 借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。 9、制造业 制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。 例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。 大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。 10、互联网广告业 2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。 过去到广告投放都是以好的广告渠道＋广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。 大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。 目前影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。 大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。 但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。 最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。 以上是小编为大家分享的关于中国大数据的十大商业应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货