大平台大数据大产业

A. 简述大数据产业的含义

大数据产业是什么

围绕着数据的采集、传输、加工、分析、应用都是大数据产业版

大数据是一个以数据为核心的产业，权是一个围绕大数据生命周期不断循环往复的生产过程，同时也是由多种行业分工和协同配合而产生的一个复合性极高的行业。

目前看国家及行业内对大数据产业细分比较常见的是参考现行的行业分类来划分的，例如金融大数据、物流大数据、电商大数据、交通大数据等等。

融合应用产业：在业务应用中产生大数据，并与行业资源相结合开展商业经营的企业。

基础支撑产业：提供直接应用于大数据处理相关的软硬件、解决方案及其他工具的企业。

数据服务产业：以大数据为核心资源，以大数据应用为主业开展商业经营的企业。

B. 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

C. 未来代替房地产地位的产业——大文化

一、定义

“文化”是一个独特人群或社会团体的“生活全貌”，所有产业都是文化产业，所有的产业都与文化的生产和消费有关。

文化产业（联合国教科文组织）：是按照工业标准，生产、再生产、储存以及分配文化产品和服务的一系列活动。从文化产品的工业标准化生产、流通、分配、消费、再次消费的角度进行界定。文化产业是指文化意义本身的创作与销售，是以生产和提供精神产品为主要活动，以满足人们的文化需要为目标，狭义上包括文学艺术创作、音乐创作、摄影、舞蹈、工业设计与建筑设计。

二、特点及意义

现代经济发展需要文化支撑，“创意”和“策划”作为产品附加价值来源，作为载体或作为产品素材，甚至借助于文化激发创造力，利用文化元素发挥其作为精神产品和提升物质产品价值的作用，从产品到服务到技术提升一定的艺术设计与文化含量，通过艺术授权对同一种知识产权进行多样性的产品和服务开发，甚至在产品销售中增加文化包装，实现高附加价值；

文化产品的消费，不是一次性的，甚至可以跨时代进行持续消费；

在产业升级进程中，部分文化内容的产业化是解决产品供过于求，推动经济持续发展和经济升级的驱动力量；

文化经济是一种依靠人力资源创造，减少物质消耗的更高形态经济，日益成为财富与工作机会的重要来源；

发展文化产业具有双重路向——文化产业化（文化经济）和产业文化化，从某角度看，文化产业化仅包含某部分的文化产业化，产业文化化几乎是全方位的；

制造业的文化提升需要系统的价值观支持：一方面需要充分体现优秀的行业精神；另一方面，不仅提升产品的附加价值，还深刻影响人们的生活方式，进而引导消费者产生新的消费行为；

朴迹研究发现，未来的大文化产业是基于IP的全领域、全球化、大平台、大数据、深度产业化的经营模式。

三、文化产业盈利模式

赢利模式是指企业根据经营环境和自身资源，将市场、产品、服务、人力及资本等要素进行配置、管理以实现价值的过程和方法。

文化企业盈利模式核心：以著作权为主要资产的知识产权是文化企业价值的重要内容，是企业获取经营收益的核心资源；通过对著作权内容的生产、管理、运营，形成了著作权资产，构成了企业的核心竞争能力。

赢利模式直接影响企业收益，直至生存；是资产评估的依据。根据主题和运营方式的不同，朴迹将文化企业赢利模式主要分为四类：产品赢利模式、资源赢利模式、产业链赢利模式、价值网赢利模式。

（一）产品赢利模式

又称标准型赢利模式，结合文化企业特点，分为专业化模式、大制作影片模式、拳头产品模式、速度创新模式和利润乘数模式。

1、专业化模式

文化企业在初创期都表现出某些方面的专长，通过充分挖掘其专长迅速占领市场，即利用专业化优势获取利润，如亚马逊专注于图书而成就其网络第一书店的地位等。朴迹建议创业期以及成长期的企业应努力树立本专业的权威地位，并通过不断推陈出新来延长产品专业化的生命期。

2、大制作影片模式

“大制作影片”模式是指文化企业的显著特征是“新产品”开发的成本高，边际生产成本较低，必须在最短的时间内增加产品的发行数量，在短时间内快速收回成本，实现赢利。在影视、书刊、音像企业尤为突出，如好莱坞，大制作影片的成本投入很高。

3、拳头产品模式

通过提炼具有吸引力的独特卖点，打造拳头产品，成为企业的核心利润来源，如商务出版社的字典；以技术领先为基础，如谷歌、网络等持续保持领先的技术，搜索产品获得良好赢利能力；从国家文化传播层面看，拳头产品就是超级IP，作为一个国家和文化的标签能够拉动文化产业的整体影响力，如韩国的江南Style,对韩国音乐产业的海外影响力。

4、速度创新模式

文化产业被称作“文化创意产业”或“创意产业”，“创意”包括文化创意和科技创意，文化产业以创意为核心增长要素和核心动力。创意所迅速推出的“新产品”获得超额回报，而不断利用高于行业平均水平的创新速度使企业具有先行优势，有效阻止效仿者的模仿，获得持续的高利润率，保持行业龙头地位。

5、利润乘数模式

消费者在一系列的产品上认同品牌，用品牌以不同的形式，从某一产品、产品形象、商标或是服务中，重复收获利润，被称为利润乘数模式。如迪士尼，哈利波特，其品牌衍生所产生的利润乘数模式，创造了高额的利润回报。

（二）资源赢利模式

文化企业的资源包括：外部获取的资源，如特许资格（如出版权和特许营运牌照）、特定的行业资源（如一些依存有关部门资源的企业），虽与企业自身的市场拓展相关度不高，但直接影响企业的市场地位和占有率，其变化直接影响企业的发展和规模；内部形成的资源，企业经过发展形成的人力资源、品牌资源，所占有的文化资源，多属于内生性资源，与企业的经营能力相关度较高。

该模式体现在资源的重构和整合，通过盘活文化企业资源，将优质资源向优势产品集中，做大做强主打产品，提高市场占有率。或将企业品牌资源、文化资源、信息资源等“软资源”和资金资源、物资资源等“硬资源”进行整合，产生协同价值，增强竞争力。特别是把相关企业的人、财、物和市场等要素集成起来，促进企业整体价值的提升。

（三）产业链赢利模式

产业链赢利模式分为全产业链、产业平台、跨产业链和项目制等四种。

1、全产业链赢利模式

以核心文化产品和资源为基础，向产业链上下游延伸，打造完整产业链的全产业链赢利模式。如《武林外传》，通过以电视剧为产业链的起点，延伸产业链，形成电视剧、电影、动漫、网络游戏、话剧、图书、玩具等系列衍生产品。

2、产业平台赢利模式

通过经营数字化或者现实的产业平台获得利润。如苹果通过APP STORE建立虚拟的产业生态圈。现实产业平台，主要是各种文化产业园，通过产业要素和资源的聚集实现赢利。

3、跨产业链赢利模式

跨产业链（横向融合）赢利模式，主要包括：一是文化产业与制造业跨产业链融合的赢利模式，例如苹果和雅昌印刷都是大幅度提升制造过程中的文化、艺术和创意设计的水平和含量。二是文化产业与旅游地产跨产业链融合的赢利模式——文化旅游地产，如万达和华侨城。三是跨媒体经营赢利模式，文化企业利用拥有的多家媒体、不同平台来进行各种经营活动，扩大赢利的领域，降低成本。四是泛娱乐经营，泛娱乐战略已成为跨媒体经营赢利模式的延伸，即“互联网+多领域共生+明星IP”的粉丝经济，打破游戏、动漫、文学、影视孤立存在和发展，促进互相连接和共融共生，特别是在互联网企业中，如小米、华谊、阿里数娱、网络文学、360等企业纷纷将泛娱乐作为公司战略大力推进。

4、项目制赢利模式

主要包括：

一是项目运营制赢利模式。通过项目制运营的灵活性、创造性和竞争性，获取利润回报。在文化产业领域，使灵活创新与合作共赢有机结合起来，即靠某个项目、某部影片、某个事件赢利。如好莱坞许多大制作靠一些项目工作室。

二是项目品牌化赢利模式。通过塑造、积累、运营项目品牌，如“中国好声音”等选秀节目，通过持续化、品牌化的经营，体现出项目制赢利模式的优势。在电视节目领域，正逐步形成项目品牌的模板化，通过模板的复制和运营，获益。

三是项目定制的赢利模式。如移动等通讯公司动漫、游戏内容定制，或某些地方和大型企业的演艺节目定制等，通过定制开发文化产品的方式，获取赢利。

（四）价值网赢利模式

以某一产品或服务为核心不断扩散，针对同一目标消费者协同营销，各种利益主体互相依存、优势互补，形成不可分割的一张的商业价值网，获取利润实现价值，称为价值网模式。如选秀类节目，通过将电视节目并入品牌流水线，链接赞助商、运营商、娱乐传媒等利益主体，形成一张商业价值网，改变了电视台以广告收入为主要来源的赢利结构，将电视、电台、报纸、杂志等媒体充分融合，并运用手机、网络等新媒体，创新了赢利手段。

四、文化产业规模

2017年我国文化产业增加值约3.45万亿元，GDP占比约4.4%。2016年我国的文化产业（即文化及相关产业）的增加值为30785亿元，同比增长13%。加上2016年体育产业的1.9万亿，旅游产业的3.3万亿，从泛文化产业（大文化）角度看，产业规模巨大。

按行业分，2016年文化制造业增加值为11889亿元，比上年增长7.6%，占文化及相关产业增加值的比重为38.6%；文化批发零售业增加值为2872亿元，增长13.0%，占9.3%；文化服务业增加值为16024亿元，增长17.5%，占52.1%。

五、文化产业分类

“文化”是一级概念，大众文化、文化产业、道德、美术作为二级概念，在文化产业又分为影视、动漫、娱乐等三级概念，而娱乐产业里又有演艺等四级概念，演艺旗下又有音乐会杂技等五级概念，音乐会风格还能推出六级概念。

D. 大数据未来的发展前景怎么样

大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。

大数据产业链全景梳理：应用范围持续扩大

从大数据产业链上下游来看，大数据行业上游是基础支撑层，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;

大数据行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;

大数据行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。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

E. 2021年我国大数据行业发展现状如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 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》

F. 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。

G. 大数据是一个什么行业

问题一：什么是大数据产业 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理。
2. 要求快速响应，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，或国内Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

问题二：大数据 哪些行业 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。
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。
不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。

问题三：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有网络、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

问题四：大数据属于什么专业？ 应该归于计算机（软件）方面的专业吧

问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？ 1、体育行业预测
世界杯期间,谷歌、网络、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,网络在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,网络与微软则以16场比赛15场准确预测的成
绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。
2、经济、金融行业预测
2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试
通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。
对国内而言,网络推出的中小企业景气指数预测,应用网络海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的
全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票
这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相
关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

问题六：大数据能做什么 如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。

问题七：大数据是一个什么时代 10分 大数据时代，应指当前我们所处的以大数据等技术为潮流的技术时代。
大数据包含几个方面的内涵：
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，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。
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。
不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。

问题八：国内比较好的大数据 公司有哪些 你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。

问题九：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新......>>

问题十：大数据指的是什么？有哪些跟大数据相关的工作 大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。