大数据时代热电行业

❶ 什么是大数据时代

大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。在餐饮、电信、金融、娱乐、体育等领域都能够感受到大数据对各行各业带来的影响。
所谓的大数据时代，从字面意义上就不难理解，数据非常大，信息量比较庞大，这也是互联网迅速发展所带来的改变。仅从通讯上面我们就能够看出来，以前的2G、3G就能够满足人们使用，到后来的4G，网络的发展，人们能够通过互联网获取的信息越来越多，现在又开始推出5G，大数据的时代，毕竟容纳和接受更多的信息。

❷ 大数据技术可以融合带动哪些新兴产业发展

当然，大数据对于行业的影响还是比较广泛和深远的，一方面大数据全面推动了社会资源的数据化进程，另一方面大数据开辟出了新的价值领域，使得数据成为了重要的生产资料，所以未来大量的行业都会与大数据技术建立起密切的联系。

当前大数据正处在落地应用的初期，目前大数据的主要应用依然集中在互联网、信息服务、金融、教育、医疗和交通等领域，这些领域也正在受益于大数据技术的使用。

从产业互联网发展的大趋势来看，大数据将带动以下几个产业实现更快的发展：

第一：信息服务行业。信息服务行业在大数据时代将得到一个快速的发展，以信息服务为主的各种咨询公司将在产业结构升级的过程中，发挥出重要的作用。信息服务行业的覆盖面还是比较广的，传统IT企业的toB业务都可以归为信息服务行业，同时随着互联网企业的崛起，互联网企业在toB领域也会逐渐发挥出更重要的作用。

第二：新兴商业。这里所谓的新兴商业指的是以互联网为基础来构建的各种商业模式，电商、线上线下服务等商业模式在大数据时代依然有广泛的发展空间。另外在5G时代，基于移动互联网、物联网和大数据技术所构建的新兴商业模式也许会给市场带来更多的惊喜。

第三：传统制造业。大数据技术的应用也能在一定程度上带动传统制造业的发展，在制造业结构升级的过程中，大数据将全面赋能产品设计和生产等诸多运营环节，不仅能够为企业创新赋能，同时也会提升企业的管理效率。

最后，大数据技术并不是孤立的，大数据与物联网、云计算、人工智能等技术也有着密不可分的关系，未来这些技术将一起为传统产业服务。

❸ 专访智慧空间庞涛：大数据时代，传统行业的拓荒者之路

谈到大数据，在这个领域比较擅长，并且为我们所熟知的，他们大多是一些互联网公司，基于大量线上用户交互作为数据支撑，从而实现精准营销、提升效率和收益的目的。然而有关线下的数据收集，却一直是行业的痛点难点所在。

逐鹿网此次对智慧空间CTO庞涛进行了专访，以期希望能够通过他们的产品「流量小盒」来帮助大家了解一下关于线下大数据如何被有效收集利用，以及传统行业在拥抱互联网时应该如何去面对？

午后的一个下午，我在新中关的星巴克见到了庞涛，他显得形色匆忙，刚刚去微软谈了有关产品推广的合作，就风尘仆仆的接受了我的采访。

接地气的硬件，智慧空间的客流小盒

庞涛所在的公司叫做智慧空间，在他看来天下熙熙这么多人流，作为一家专注线下大数据收集的企业应该理所应当的区覆盖所有的地面空间，「我有一种责任帮助所有的地面空间，实现利用大数据来管理客流的一种能力。」

「智慧空间」这家公司在业内并没有什么知名度，他们的产品「客流小盒」也因为是2B端的产品，所以并不被用户所熟知，但这并不妨碍他们在线下大数据方面的成功。

传统的市场研究是找一个市场调查公司，做一些调查问卷，做一个通过统计学的原理来推断市场客户。而客流小盒则是帮助商家收集到足够多的客流数据，为监测商家的客流量提供解决方案，帮助零售企业更好的实现市场研究。通过一个设备和数据的留存，可以识别出一个精准的用户。

例如识别出一个客户后，能识别出一个客户从9点来到10点走，每5秒刷新一次之后就能识别出这个时间段内客户一直在留存。如果能在半年内监测到这个客户平均每个月到店4次，那店家就可以知道这个客户的价值。客流小盒的覆盖的半径大约为30米，能把手机设备的型号识别的特别精准。而其可以利用无线网络监测的道理其实很简单。

移动互联网时代到来，每个人都会有手机，这些手机都会发射无线电波。而如果一台设备能够听到这个无线电波，同时又能识别这个无线电波，那么就能够通过记录手机的个数，来比较准确的推出客流的个数。我们知道在无线电波传输的过程中，一定是带有硬件的特征码，而且这个特征码是固定不变的，通过监控这个可以锁定一个消费者在各个店铺的消费情况。

客流小盒具体来说是怎样的一个产品？用通俗的话来说，这是一个监控到店客流的硬件产品，但这或许是我所见到过的最接地气的硬件了。在前端，客流小盒主要利用经济成熟的无线wifi技术，识别客户手机等无线设备，进而可以准确方便地统计客流量、驻留时间、进店率、回头率等等有价值的数据。在后端，则通过系统后台提供专业易懂的客流相关数据报表，帮助客户实现线下精准数据与CRM的完美结合，最终达到精准营销。

现在客流小盒大概已经和五百多家实体店进行了合作，今年的目标是推广到大概上万家，推广主要走2B的渠道，目前它们也已经获得了天使轮融资。

艰难的前行者，线下数据的拓荒之路

在庞涛看来，互联网巨头没办法从根本上解决线下店铺获取用户的需求。举例来说，对一个具体的线下饭店，一天饭店里来多少人吃饭，谁来你这吃饭，这些人都是什么样的人，实际上对于一个实体店铺，他基本上没有什么手段，而所谓巨头其实也没办法解决这种困境。

当然，不少线下店铺会有一些很笨的手段，但这些手段往往都存在诸多弊端。

首先，存在大量数据缺失，监测无法达到有效的精准度。像Zara的所有门店都放了三路摄像头，这个用来数到店人数。还有711便利店比较聪明，弄了一个只要计数器，只要你一开门，计数器就会自动加1，开一下就加1。其实商家并不是不想监控这些数，而是监控这些数的手段不够多。像711这个，一下来了一堆20个人开了一下门，大家一块监控，就没办法精确监控了。摄像头也有同样的问题，会出现一个人出现在两个摄像头里，被重复计数两次的现象出现。而图像识别的精准度又不是很高，这就导致你无法具体计算到底来了多少人。

其次，即使监测到了具体人数，也无法清楚客流动向。店铺进来了多少人，这只是线下大数据的第一步，对商家来说他们更在意的是消费者最关注的是什么？他们去了店铺里的哪些地方，在什么地方停留时间最长等等，这些数据对线下店铺来说可以帮助他们迅速的调整商品策略。这种在线上很常见的监测流量的热力图，在线下却没有一个解决办法。

最后，到店人数最终的转化率。这个相信会是所有商家最关心的数据，到店的消费者当中到底哪些去了试衣间试衣服？现在的监控都是通过销售后的数据，店铺卖了几单，这个客单价是多少？但事实上，一个品牌做了很多市场推广，这个到店其实是有成本的。哪怕是自然流量，那也是支付了高额的成本才能获得这个好的地段，所以才有了这个流量。商家当然希望能找到一种方法让用户获取成本变得更低。

数据巨头之战，合作与竞争的冲突

在庞涛看来，线上的流量都是比较容易被监控的，无论你访问什么网页都可以被监测到。但到了线下，却往往没有一个有效的手段去监测线下流量，人来人往、翻台率这种对商家最重要的数据，往往只能粗暴的依赖于售后的数据。

这显然不是一个正确的事情，庞涛感慨道，「我们应该为线下的商家做点事情」。对于地面上的店铺来说，它应该有某种手段，把自己的客户抓住。但从始至终，很多人都会认为收集数据这应该是巨头做的事情。

但庞涛并不是很认同这点，在他看来，BAT巨头很多时候确实有这种能力可以帮助线下店铺，比如阿里巴巴是送给店家路由器、POSS机，但这些巨头都有一个核心的利益诉求是「线上流量的滞涨，所以需要去从线下抽取流量」，这也是为什么阿里要收购银泰的原因。

互联网巨头尝试去做O2O，其实就是出于这个目的。以前是希望能够从线上覆盖到线下，但现在希望做的是如何从线下截取流量。它们很多时候会采用所谓的互联网思维，简单的来说就说通过低价或者免费来迎合这个市场。但BAT的出发点却和智慧空间存在很大不同，即便是巨头免费或者送钱给线下的店铺，线下商家也不一定愿意和巨头合作。

庞涛表示，「BAT的核心诉求是要从线下的店铺导流量走，这个是很可怕的。我们是帮助线下店铺有从线上获取用户的能力以及帮助商家学会如何利用大数据做精准营销。不过线上能力现在还不够强，所以现在也在和一些线上的商家进行合作，希望打通一些线上的大数据源。一旦和线上的大数据源BAT+京东，他们都是有从线下导流的这种诉求，所以谈判极其艰苦。」

线下的店铺对智慧空间来说是最宝贵的客户资源，站在客户的角度来出发，没办法上来就把客流导给电商和线上的互联网巨头，但这往往又是这些巨头的基本诉求。某种程度上在获取线上数据的时候，往往处在一个矛盾的冲突之中，但庞涛表示仍然要坚持以线下的利益为主，「我们至少需要的是让大家在一个平等的对话上进行流量的互换，这才有意义。否则的话，流量都白送了，线下将要如何立足。」

痛点以及难点，让手机号成为唯一通行证

覆盖率、地推成本高、商家合作意愿不强等等，这些我们所常见的痛点难点，智慧空间也无法免俗。庞涛表示，现在智慧空间已经和两个大型的购物中心展开合作，已经上线半年。在一些咖啡馆、酒店都有客流小盒的铺设。

关于监测精准度的问题，我在采访中提到了一个疑问，简单的通过「设备」来识别「人」，这会可能会没办法识别出「我是谁」。线上线下的会员卡现在都相当流行，这些卡片背后都拥有具体的一些身份特征信息，年龄、收入、身高等。而客流小盒只能监测到客流量，看上去都是一些无效的流量。

「会员卡的成本太高了」这是庞涛给我的一个有力的回应。电子会员卡所填的信息比较多，当然会更加精准，但建立一套好的会员卡系统，至少需要上百万，还需要单独的设备去刷卡去核销，一张会员卡的成本卡片制作成本就有10元。「大数据的时代，并不是强调这个数据到底有多么的精准，而是在于获取这个数据的大家有多大，这才是核心思想」客流小盒希望把手机作为唯一标示后，去再作为身份的唯一标示，最后让手机号码变成线下和线上的唯一通行证。

至于如何识别出这些手机号码，庞涛表示主要通过和相应的厂家合作来结局。通过比对识别出来的特征码，和web认证的厂家合作。「我们来数频次，他们来识别人。这些厂家没办法识别出手机的特征码，但他们手上有手机号码。比如说这个店，有500人在，他们知道300个人的号码。我们通过3次的挖掘，对比特征码和手机号码。我01年给移动做数据挖掘师，打通这些数据，服务于这个商家。」

到最后，无论是线上还是线下完全不用带一个会员卡了，识别出手机号码和硬件特征码的一个组合，就成为会员体系身份识别的一个重新建立。再结合每5秒扫描获得的硬件特征码，结合算法识别，布放在各个地方的设备，基本上就能识别出这个用户住在哪里？把这些人维护住，这家店的基本命脉就维护住了。这样来说，线下的店铺就有一个很好很便宜的工具。

商家的困惑，如何利用线下客流量

这些数据最大的意义就是可以精准的识别出商家的目标客户，例如在一定时间内监测到一个客户重复到店两次，这其实就是一个回头客。在线上这可以很好的监测，但线下其实商家就很难监测到。

客流小盒每5秒刷新一次，这个号码只要出现在这个店铺里，就会在后台每5秒出现一个点，这其实形成了一个基础数据。一方面可以对客户进行定位，另外一方面对客户进行跟踪，知道客户去了哪里，换没换衣服，有没有结账。像Zara这种店，肯定是不能把摄像头放在试衣间的，这时候监测往往会是一个难点。通过店内的盒子布放进行监控，如果监测到一个客户去了试衣间，那其实就能初步判断这个客户对商家的价值。但现在商家获取这些数据的代价就是300元。

300元，这是客流小盒现在的售价，商家此外每个月还需支付30元的服务费。不过庞涛表示这30元的服务费并不是强制收取的，而是按照为客户提供的服务效果收费，例如智慧空间帮助客户锁定了5000个客户，每个客户找商家收取5毛钱，这些用户都是商家目标精准客户，这个值得不值得？

解决了商家在成本上的困惑之后，就是关于收集到的数据如何被利用的问题。庞涛在京东的工作经历，让他对电商的那一套非常了解，「我在京东工作的时候会有一个监测线上数据的表，监测到pv、uv等，在618和双11的时候为什么可以做到几分钟换一件商品，上一双鞋子5分钟流量上不来立马进行更换。在去年双11的时候，杰克琼斯花了比以前多一倍的钱，但流量还是来不了。这意味着，线上的流量其实已经到了一个瓶颈期了。无论你再砸多少钱，不会再快速增长了。所以今年无论是京东还是阿里都去线下了，大家看中了线下的客流。」

庞涛认为客户的需求永远都是多样性的，电商会是一个很好的补充，但并不是所有，还是没办法完全取代线下。消费者去京东上购买3C产品最核心的因素在于便宜而且能保证，「如果京东比别人贵100元，你试试？之前苏宁有一段时间保证比京东便宜了100元，后来就抢走了京东很多的货」

这是所京东要大力发展第三方而不是自营原因，而到了现在京东也无法保证低价优势了。所以现在无论是线上还是线下，变得殊途同归。「你能维护住一个客户的关键，不管是线下还是线上，综合体验和完整性给人感觉的价值最高才是最好。」

线下流量的正是应该让商家能够使得目标受众感知到良好综合体验和性价比。比如说，客流小盒已经监测到一个客户每个月都会到店几次，这基本就可以断定这个客户应该是商家的忠实VIP。这个时候，可以直接给这个客户一个8折卡，把这个客户彻底留存下来。

上面说的这些只是一些初步的数据利用，客流小盒要帮商家解决最重要的两件事情——拉新和留旧。「我们要把大数据做到很简答，你不能把大数据做的让大家看不懂。」通过客流小盒的后台，商家可以很轻松导出数据报表，这个报表可能会包括商场的管理者、日期、进店数、客流数、日总回头客数、销售额、客单价等数据。

任何商家都遵循金字塔理念，客流、转化率、客单价、毛利率，这是企业最关键的四个指标，无论是电商还是线下商铺永远是遵循这个规律。客流小盒解决的问题是，帮助商家把那些收集不到的信息补全。对商家来说，能收集到的永远都是客单价和毛利率这些销售数据，提高商家的数据能力，自然就会帮助商家更好实现留旧。

庞涛表示，目前没有一个人能够有所有的数据，而客流小盒抓住了一个核心，你是谁，你从哪里来，你到哪里去，我怎么和你联系。当覆盖范围足够大的时候，对用户的画像就会越来越精准。至于这些数据怎么使用，还是还要看商家自身的经验，客流小盒提供的只是一个工具。

「我们能检测到这个VIP在这个商场待了多长时间，我们可以做一对一的精准营销。商场10%的大客户你知道是谁吗？也是一些企业，他会给企业购买一些福利，采购办公用品。我们可以帮助店铺抓住这些客户，当然这必须要有一些传统手段，比如人盯人。但如果有我们这个监测系统，他人来了，你过去送一杯汽水，这会不会感觉更好。我们会告诉用户说，你来我这消费，我们这边是有专人给你服务的。我们就是帮助线下，婉转线下。」

关于增量方面，客流小盒的核心关键在于同业之间形成一个联盟。庞涛表示，「A和B两家客户都是我的，我不可能把A客户的数据给B，同样也不可能把B客户的数据给A，这是有悖于道德的。但是如果不相互交叉，他们之间的增量从哪里来呢。那我要同时和A、B两个谈，在这个行业里面，大家同时分享这个数据，你把你的贡献出来，他把他的贡献出来，大家都在一个池子里面。当然我不告诉任何一个人，这个客户是从哪里来的。但这个池子里面是有这么多客户供大家使用，共享的，从而你就可以拿到增量。然后就可以对增量进行收费。」

简单的举个例子，这里有三家咖啡馆，每家300人，总共900人。这900人对他们就是这个商场里面的目标客户，但客流小盒不会告诉这些客户具体属于哪家店铺，而只是告诉商家这900人都喜欢喝咖啡，之后比拼的就是这三家咖啡的品质和综合体验的自身能力了。

未来、变革、尝试以及商业模式

线下的大数据，这个事情大家都想做，摆在创业者面前最困难的事情，就是推广。智慧空间团队现在有20个人，95%的人是做研发。但早前没有进行大规模推广，庞涛认为这是他们的产品做的还不够完善。

「O2O的概念现在很火，很多人都在做这个事情，但是能够拿得出这些表的人并不多。谁能给你看，你一家店铺每天到店的客户、联系方式以及这些人是不是你的忠实客户，没人能给你看。我们已经在这个行业深耕两年半了，但一直觉得产品体验不够，没办法对外宣传。但现在一直等到这张表出来后，我们觉得可以做一些精准营销了，所以开始推广了，领先竞争对手长达2年时间。」

而谈到商业模式方面，庞涛表示平台积累的数据不会卖给别人，这并不是因为数据是核心资产，而这个数据真正的拥有者和买单者应该是这个商场，这是智慧空间和电商最大的不同。因为目标很简单就是帮助线下的商铺成长，最终分取一些店铺的营销费用。所以一开始是帮助商家维系老客户，这方面可能是不收费的，但当商家希望能够获得增量的时候，就会希望商家能够给一些佣金，这样就可以覆盖住成本。

而关于硬件领域最大的成本问题，庞涛表示他们对成本并不是十分敏感。只要数据够快够准，即使报价再高，商家还是会买单，B端市场和C端市场最大的差别就在这里。

对庞涛的客流小盒来说，或许最大的风险就是用户隐私方面的问题。因为当商家获取到目标客户的电话号码时，必然会通过短信进行营销，而这是没有获得用户允许的。这和外面的私人基站性质某种程度上有点类似。

对此庞涛表示，基站有一个致命的问题，它是没有历史数据进行比对的，基站是截获手机信号，那个时候手机是打不出电话的，所以国家在打击这个事情。而客流小盒不一样，比如说消费者逛了一家商场的A/B/C三家店铺，这些都是有特征的，平台会给消费者推荐相关的东西，而不是简单粗暴的发送垃圾短信。而且推送这个短信，并不是平台做的事情，智慧空间没有商品，给商家推送是无意义的。平台只是赋予商家这种推送的能力，再控制商家，在不准的时候，不会让他们进行推送，在准的时候可以送出去。

写到这里，差不多谈话也结束了，庞涛对客流小盒未来的发展想的足够透彻，线下大数据的收集和利用仍然会是一个不小的痛点。客流小盒通过扫描设备特征码，识别出用户的手机号码，也仍然存在一定的法律风险。但这至少让我产生了一个思考，互联网人在宣称要改造传统行业之时，真正要解决的是帮助线下企业，而不是从他们身上获取什么，这或许才是一条正确的道路。

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❹ 大数据在哪些领域有应用前景

1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理，这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。在未来的发展中，大数据在电子商务中有大多的想象，其中主要包括预测趋势，消费趋势，区域消费特征，顾客消费习惯，消费者行为，消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物，还可以利用遗传技术培育人体器官，消灭细菌等。

❺ 什么是大数据，大数据时代有哪些趋势

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》。

❻ 什么是大数据分析 主要应用于哪些行业以制造业为例

大数据作为IT行业最流行的词汇，围绕大数据的商业价值的使用，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为业界所追求的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。

1.大数据分析主要应用于哪些行业？

制造业： 利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融业： 大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业： 利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业： 借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

餐饮行业： 利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

2.大数据分析师就业前景如何？

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。

根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

3.关于大数据分析具体含义？

1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

什么是大数据分析 主要应用于哪些行业？中琛魔方大数据平台指出大数据的价值，远远不止于此，大数据针对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

我们可以看看亿信华辰关于制造业的案例，

某电建集团主要从事国内外高速公路、市政、铁路、轨道交通、桥梁、隧 道、城市综合体开发、机场、港口、航道、地下综合管廊以及生态水环境治理、海绵 城市建设、环境保护等项目投资、建设、运营等，为客户提供投资融资、咨询规划、 设计建造、管理运营一揽子解决方案和集成式、一体化服务。成立以来，投资建设了 一大批体量大、强度高、领域宽的基础设施及环保项目。

该公司的数据化建设，或将成为新型基础设施建设的一个缩影。

项目背景 数字经济时代，数据资源已经成为企业的核心资源和核心竞争力，各类企业信息化建设的重心正从 IT（信息技术） 向 DT（数据技术） 转化，未来信息化建设的重心将是如何对组织内外部的数据进行深入、多维、实时的挖掘和分析，以满足决策层的需求，推动信息化向更高层面进化，构筑公司数字经济时代的新优势。目前，由于各级各部门大量的时间用在内外部各种繁杂的报表填报、汇总、统计和分析上，同时各级领导有对公司或者所辖单位的整体经营情况仍旧通过传统的汇报、传统的报表等了解，缺乏直观和可视化系统支撑决策分析，主要存在问题如下：1、数据孤岛严重各级各部门数据无法有效共享，跨部门跨层级的数据采集、共享和分析利用困难。2、数据采集方式落后数据采集仍旧采用传统 EXCEL 方式进行，缺乏自下而上的数据采集、数据审核、数据报送、汇总分析的数据采集平台支撑，导致数据源分散、数据标准不统一、数据质量难以保证、数据采集效率低下。3、缺乏统一的决策经营指标体系和数据资源统一管理机制导致数据资源不能有效利用，价值无法充分发挥，无法为各级领导决策提供有效支持。

建设内容 为彻底解决以上问题，根据需求和数据资产类项目建设方式，系统实现按照“指标资源整理-应用场景展现设计--数据获取-指标资源池-页面实现-决策门户 ”的方式设计。即根据梳理的指标体系应用场景需要确定设计展现界面展现内容，根据展现内容确定指标体系，根据指标体系来并收集相关数据。

1、搭建智能填报系统 梳理指标体系，构建决策指标和主题指标，明确指标类型，指标数据来源，各指标输出口径：是否填报、填报维度与对象、填报周期等等。实现公司各级各部门自下而上决策数据填报、数据审核、 数据报送、汇总查询、数据补录等全过程网络化数据采集的需要。

2、构建经营决策指标体系构建公司经营决策指标体系。收集数据分析需求，分析汇总形成公司市场、经营、履约、运营、项目等生产经营关键指标和相关数据分析主题、指标，形成指标 资源池，实现决策数据的体系化、指标化和模型化。

3、决策指标体系建设根据某电建集团提供数据的内容和主要特征，将决策指标体系的指标分为运营指标、经营指标、整体指标、市场指标、履约指标五类一级指标。每类一级指标又分别由若干个二级指标组成。

4、建设决策支持系统通过亿信BI工具，基于报表采集的数据和相关信息系统积累的数据， 初步构建管理驾驶舱，满足面向公司决策层和部门领导的数据分析，可视化图表化辅助领导管理决策，并集成电建通APP应用，实现决策移动化。

5、搭建自助式BI通过豌豆BI工具搭建自助式 BI。为市场营销、建设管理、资产运营、财务管理等部门有自助探索数据分析的业务人员提供自助式可视化分析工具。

价值体现 在合作中，亿信华辰根据当前数据分析应用的诉求，帮助该电建集团建设决策整体指标、市场指标、履约指标、运营指标五个模块，提供了从数据采集、数据汇总到指标口径定义、指标建模、指标数据落地和数据可视化分析于一体的完整的解决方案。决策管理平台以业务分析平台为基础，以更核心的指标、更直观的展现方式实现数据的分析与监控，支撑领导层的管理决策。主要包括管理驾驶舱、项目看板专题、市场专题、经营专题、履约专题、运营专题等场景。使数据资源得到充分利用，最大程度的发挥数据价值。

❼ 大数据时代下新生了哪些新的职业例如，数据分析师还有数据挖掘，还有数据分析工程师，还有呢说说，谢

偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏版金融的可以称之为注册项目数据权分析师，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务、数据维护、数据挖掘、数据获取等方向都有涉及，因行业和发展方向的不同，就衍伸出很多职称，他们统称为数据分析师

❽ 大数据时代电力营销管理创新研究论文

大数据时代电力营销管理创新研究论文

摘要： 对电力企业来说，大数据营销能基于海量数据的分析，为其制定营销战略提供依据，而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据电力营销管理的弊端；其次分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业稳定、长久发展。

关键词： 大数据；电力营销管理；创新

在当前的大数据环境下，电力系统既面临新的发展机遇，也面临着新的挑战。对电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理及技术改革的重要依据，电力系统的大数据包括生产、运营和管理三方面。电力营销是电力系统的重要部分，对提高企业的核心竞争力及确保企业的可持续发展具有十分重要的作用。然而由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端，在大数据时代，对电力营销创新管理模式进行研究迫在眉睫，基于此，笔者对基于大数据的电力营销管理创新进行研究。

1.基于大数据的电力营销管理的弊端

在大数据背景下，国内电力企业营销管理存在诸多弊端，具体表现在下述几方面：

第一，电力营销管理理念亟待改进。电力行业长久以来属于国家的垄断行业，而随着各种新型能源的不断出现，电能面临着巨大的竞争，然而其营销设计仍以业务导向为核心，很少考虑市场的竞争状况和客户的需求，没有建立一种以客户为核心的营销管理机制；

第二，电力营销业务功能亟待完善。电力系统的营销政策、技术研究、运维及市场开拓等方面的机构不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，电力营销运营效率亟待提升。电能计量检定、人员及相关设备重复配置；规划、生产的部门对电力营销管理支持力度较弱；故障抢修、业扩报装等服务流程不协同。综上所述，电力营销管理亟待进行创新，以适应新形势下客户对供电服务的要求。

2.基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战

2.1机遇

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理面临的机遇主要表现为：

第一，国内经济稳定发展，电力需求仍持续增加；

第二，国家实施节能减排，电能应用范围更加广泛；

第三，国家电网创建“双一流”，为加快营销发展注入新动力。

2.2挑战

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理也面临诸多挑战，具体表现为：

第一，国家经济转型期的'结构优化调整及节能减排战略的实施，国家控制能源消费总量，大工业用电比重会呈现一定程度的下降。循环经济、节能环保产业、分布式电源等会日益增加，对电力营销市场的发展带来威胁，影响电能的市场占有率；

第二，国家大力开发低碳技术，清洁能源要求必须建立一种新型的供用电模式，而现有的供电模式要满足这些应用需要法律、政策、技术等众多方面的支持才能实现；

第三，国家电网推进“三集五大”要求电力系统必须要转变营销发展方式。目前电力系统的营销仍然资源分散、管理层级多，亟待进行整合；营销管理的专业化、组织结构扁平化、管理层级等方面亟待改进，集约化、智能化的服务手段亟待提升等，使得目前电力系统的营销管理面临巨大挑战。

3.基于大数据的电力营销管理创新研究

在大数据及信息化背景下，电力企业要提高核心竞争力，必须要顺应时代潮流，及时对传统的营销管理体系进行重构，通过利用大数据分析研究结果进行电力营销，具有极大的市场价值。

3.1通过大数据分析客户的潜在需求行为

大数据最主要的特征之一是海量的数据，电力企业要获取比较精准的数据，必须进行大量数据的分析研究寻找客户的潜在需求。所以对电力企业来说要重建营销管理体系，提高核心竞争力必须要制定多种方案，通过大数据的分析结果寻找潜在的客户需求，站在用户的角度，分析用户的电能消费行为和特点，通过这些分析及时改变自己的营销管理模式，提升服务质量，提高客户满意度和忠诚度，最终提高电力企业的知名度。

3.2通过大数据分析精准定位消费客户，进行个性化营销

从大数据提供的海量信息中分析客户的消费行为，找出电力系统最精准的用户，以便电力企业的营销能实现精准化，同时根据精准化消费群体的特征建立针对性的营销方式，从而能划分出精准的消费客户，进行个性化营销。随着经济的发展和用户需求的提升，电力企业也逐渐重视电力营销的精准化，而大数据的出现不仅使精准化营销变得更加高效，也极大地提升了服务和产品质量，使得消费者市场也发生一定程度的变化。消费者市场的划分必须要经过大数据才能实现精准的分析，这种分析结果面临的是个体消费者，而并非是群体，在这种情况下，电力系统的个性化营销在不久的将来一定会成为电力系统的营销主体。

3.3运用大数据分析，制品新产品，拓展新市场

对电力系统来说，传统的以业务导向为核心的营销管理已经难以满足现代化的需求，通过大数据分析结果制定针对性的营销策略是十分重要的，这对于电力企业开拓市场和业务起着决定性作用。如腾讯在开发游戏时，总是先通过大数据对游戏用户行为进行精准的分析然后再推出产品，通过这种方法能使其在推出手游时更具有针对性和精准性。因此电力企业通过使用大数据分析客户的消费行为，开拓新业务、新市场是未来发展的必然趋势，根据大数据分析的结果为客户制定更加个性化的需求，并进一步制定针对性的营销渠道，拓宽产品领域。

3.4依靠互联网技术，合作开展大数据营销，开展多元化服务

随着互联网营销的风靡，很多行业越来越重视网络营销，他们通过使用大数据进行网络营销。电力系统要想持续、稳定、可持续发展，必须要充分利用互联网进行大数据营销，除了要在电力系统领域建立相关的数据库，利用资源优势外，还要不断拓展业务，通过业务延伸实现电力企业的多元化发展模式。多样化服务的开展可从下述几方面着手：客户经理对客户的用电状况进行详细的统计和分析，提出的建议中不仅要有生产班次的安排，还必须要为客户的用电状况提供针对性的无功补偿。站在客户角度为客户节约电费着想，为客户的用电负荷进行合理、科学的指导，这不仅能有效地节约电费，还能有效减少设备的能耗。电力企业还要在基于自身优势的基础上，不定期检查用电设备的运营状况，及时排查运行过程中存在的安全隐患，这对确保配电网的稳定运行具有重要作用。要对所在区域的电网进行改造时，要及时通知大客户，并将规划改造的详细情况与大客户进行沟通交流，以得到客户的理解和支持，这对电力企业的稳定发展意义重大。

3.5与税务部门合作减小电费回收风险

对电力企业来说，电费能否正常回收是确保其正常运作和提高经济效益的关键环节，尤其是大客户的电费回收，由于受到各种因素的影响，电费回收难一直是难以解决的难题。目前多数电力企业为了加强电费回收，通常采取如下措施：强化合同管理、建立信用评级制度、严格客户资质审核、高压用户电费担保模式等，在这些措施中，高压用户担保模式具有较好的效果，然而也存在一定的不足之处。对电力企业来说，仅仅具有采集客户的用电信息数据，对客户的资金信息难以准确把握，高压用户担保模式虽然让电力企业通过银行掌握相关的资金信息，然而很多企业的现金流并不通过银行，因此获得信息并不准确，在一定程度上影响电费回收风险的控制效果。为了有效解决这种弊端，可建立一种能将用电企业的资金流动信息整合到电力系统大数据库的营销管理中，而与税务部门进行合作能达到此目的。具体实施措施如下：首先，与税务部门协调，将电力系统大数据平台增加一个调取用电企业每月纳税信息的模块；其次，根据用电企业的纳税和银行信贷状况，计算电费回收风险指数，评估风险；最后，根据评估结果建立预警机制，对于部分电费回收风险较大的企业可采取各种手段介入电费回收。

4结束语

综上所述，大数据时代的来临给传统企业和互联网企业的营销管理带来巨大的冲击，越来越多的企业开始利用大数据进行营销管理，电力企业也要与时俱进，持续改革，在大数据时代下重构营销管理体系，以提高其核心竞争力和经济效益。

参考文献：

[1]宋宝香.数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革[J].价值工程,2014,31(30):132-134.

[2]孙柏抓.大数据技术及其在电力行业中的应用[J].电气时化,2013.8:33-35.

[3]庞建军.大数据背景下的电力营销市场行业发展趋势分析[J].科技视界,2014(32):295-296.

❾ 大数据在电力行业的应用前景有哪些

大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。

大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。

电力大数据：

对于电力行业而言，电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据，电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了。

根据电力行业特征，电力大数据主要来源于：电力生产、管理运营、智能电网。

智慧电力解决方案：利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。

大数据支撑智能电网发展：

在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用，智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。

在智能电网中引入了信息流的概念，即电网要能够把电能流信息流结合在一起，实现传输能源的同时实现数据的采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据
的支撑。

信息化与智能化是电力行业发展的趋势，而若要实现电网的信息化与智能化，电力大数据 将是不可或缺的支撑。

❿ 大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战

大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战

大数据时代带给我们更多冲击，要想与时俱进，并不断的提升，那就要摒弃原来的传统思想，大胆努力的接受大数据带来的新挑战。想要弄清楚大数据时代带给我们的变化，那就要先知道大数据是什么，这样方可以更好的迎接大挑战，应对时代带来的变革。大数据是指海量的数据，这是非结构化的数据，无法用传统的数据来处理。大数据技术的应用给人们生活带来了诸多的便利性，许多疫情的报告都来源于大数据。
大数据的应用并不是那么简单，其引发的是模式的变革，其应用不仅仅是发电、输电，而是基于互联网技术，这对于人们的生产过程以及商品交换带来了变革性的影响。整个变革过程的技术手段就是数据的挖掘与分析，其是在互联网基础上，将使制造行业的生产效率大幅度提升。大灵气无法产生新的物质产品，也无法创造新的市场需求，但却可以大幅度的提升生产力。
国际上对于大数据的定义了四大特征，那就是海量的数据规模、快速的数据流转、动态的数据体系、多样的数据类型以及巨大的数据价值。基于大数据的全国的数据信息总量每两年就翻番。对于企业而言，大数据来源于企业内部信息系统所产生的运营数据，数据越大结果越好。成功的进入大数据时代，企业将拥有更多的发展潜能。
通过对大数据的处理，人们放弃了因果关系而选择了相互联系。在未来的几年内，大数据将成为提升公司竞争力的有力基础，行业与行业之间的竞争将演变为数据的竞争，所以，解决数据资源的搜索与共享将成为当务之急。以互联网行业的代表阿里巴巴和谷歌为例，前者的服务器都达到了上万台，而后者则超过了五十万台，这就是数据的差别。
大数据是一种运营模式，数据的膨胀决定了企业的未来发展方向，越来越多的企业意识到了数据增涨的隐患。随着时间的推移，数据对于人们和企业的重要性会越发突显。