2017大数据市场

⑴ 大数据技术应用前景是怎样的

大数据已成为驱动经济发展的新引擎，大数据应用范围和应用水平将加速我国经济结构回调整、深度改变答我们的生产生活方式。据前瞻产业研究院数据显示，2017年我国大数据市场规模已达358亿元，年增速达到47.3%，规模已是2012年的35亿元的10倍。预计2020年，我国大数据市场规模将达到731亿元。
未来几年，在广大现有和新兴细分市场中，大数据市场融合技术与服务，正形成迅猛的发展势头，未来几年该市场仍将呈现强劲的增长。

⑵ 大数据时代，企业数据蕴藏着的商业价值

如今大数据早已不再是什么新鲜词，它已经被大众熟悉，可以称作是移动互联时代流动的黄金。

据《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》（前瞻产业研究院发布）数据统计显示，中国大数据产业在2017年达到4700亿元的规模，同比增长30%，预计到2020年，中国大数据市场产值将突破万亿。随着大数据市场的快速发展，企业决策人员越来越重视对大数据的利用，如何借助大数据让企业快速成长也成为了人们的关注重点。

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

客户群体细分 ，然后为每个群体量定制特别的服务。

模拟现实环境 ，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

加强部门联系 ，提高整条管理链条和产业链条的效率。

降低服务成本 ，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，从亚马逊、Facebook、谷歌、LinkedIn，到腾讯、阿里、网络，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。

如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。

亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”（而非国内许多电商自己定位的“零售公司”），亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

亚马逊CTO Werner Vogels早期在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。

长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说， “一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。” 从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

推荐： 亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

预测： 用户需求预测（Demand Forecasting）是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求（Hard Line）的产品，你可以认为是“标品”（但也不一定）——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求（Soft Line）产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。

测试： 你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

记录： 亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。 对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。

还有一个很典型的案例，就是几年伴随社区营销火气来的小红书。

和其他电商平台不同，小红书是从社区起家 。2016年初，小红书将人工运营内容改成了机器分发的形式。通过大数据和人工智能，将社区中的内容精准匹配给对它感兴趣的用户，从而提升用户体验。

如今的小红书，已经不是简单的社交分享了，更多的是基于后台的大数据分析和智能推送，最终形成了良好的正向闭环反馈。

通过以上两个大数据服务案例，我们不难看出数据团队其实是一个独立性很强的团队，因为他们需要完成的事情很多，这其中包含从数据源开始到数据的输出。对研发而言，他们相当于纪检委，需要组织协调数据的周转，实现对数据的监控，同时也要配合研发完成一些数据聚合挖掘累开发。对业务而言，他们相当于研发，因为他们需要输出报表和相应的产品，所以如何构建一个高效的数据团队，对很多企业来说一直在探索，感觉隔雾看花，捉摸不清。

一个企业想要自主研发一个数据平台，创建一个数据分析团队，会是一个很庞大的工程量。企业数据的类型大致可分为三类：

传统企业数据： 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。

机器和传感器数据： 包括呼叫记录，智能仪表，工业设备传感器，交易数据等。

社交数据： 包括用户行为记录，反馈数据等。如微博、微信这样的社交媒体平台。

从理论上来看，大部分企业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，对于中小型的初创企业来说，独自开发的成本太高了。而有财力的传统企业呢，也产生了大量的数据，但是数据源很乱，也没有统一的存储方式，更别说研发了。即使招人来做数据分析，也不知道从何下手。该怎么办呢？

其实，数据的价值就是从获取数据，存储，加工到挖掘分析，最终实现可视化，辅助商业决策。想真正去应用在企业的流程中，多少要依赖于专业的工具或平台，归云智能打造的大数据系统解决方案，可以帮助传统企业完成数据化，智能化的升级改造。帮助企业建立稳定高效的运营机制，推动企业实现降本增效和业务的高速发展。

通过新兴的智能技术，企业可以有新的视野，探索更宽广的商业模式，实现最大的商业价值。产品部署使用方便，中小企业可以使用归云智能提供的云服务，大型企业可以选择私有化部署到自己的服务器。 感兴趣的总们可以访问官网:  http://www.guiyum.com ，了解详情。

⑶ 明年大数据行业的趋势会是哪些

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要通过新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
我国大数据产业市场规模
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国大数据行业市场规模为3615亿元，同比增长30%，其中大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%，随着一系列政策的出台，大数据国家战略正在加速落地，大数据行业将持续增长，预计2018年中国大数据行业市场规模将近6000亿元，达到5979亿元。到2020年技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右。
大数据产业发展必须与市场相融合才能使产业发展环境进一步优化
据前瞻产业研究院统计，我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手中，数据开放度低;企业手中的数据也呈现垄断现象，数据积累普遍分散、不足，很难真正让大数据供需自由对接，制约着大数据产业的发展。现在，公共信息资源开展了开放试点，而全球首个大数据交易所，贵阳大数据交易所已经摸索出大数据交易的一些规律，促进了大数据交易的发展。大数据产业和规范的市场交易相结合，可以打破数据的垄断，盘活各类有价值的数据资源，促进大数据的积累和社会化利用。
大数据产业和先进技术的融合则可以有助于克服大数据产业面临的技术难题
数据智能并非简单的“大数据+产业”。大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要使其发挥效应，获得一目了然的有效信息，就需要和先进技术加以融合，这是一个渐进的过程。有关分析显示，我国交通、零售、地产、医疗、智能制造、金融服务六个行业存在着大量的非结构化数据，而这些数据对于整个行业发展起到至关重要的作用。因此，在大数据处理和分析利用中，对人工智能技术的需求也十分强劲。随着数据共享、数据开放的推进，在数据应用中处理好数据安全、网络空间治理等也成为挑战，这些除了需要设定相应的政策规则外，还需要有相应的技术支持。
中国大数据产业的发展还要和世界先进各国加强融合发展。产业发展越深入，就可能遇到越来越多难题，要把握好大数据发展的重要机遇，处理好数据安全、网络空间治理等方面的挑战，和世界先进国家加强交流互鉴、深化沟通合作必不可少。
总之，“数化万物，智在融合”，构建良好的大数据产业生态，需要多维度做好大数据产业的融合。我们相信，随着社会各界对大数据融合发展的认识越来越深化，大数据产业一定会快速发展，迎来广阔的产业空间。

⑷ 2017年大数据产业将迎来哪些变化

2017年大数据的变化个人认为将主要在如下几点：
1.物联网(IoT)
公司日益期望从所有数据中获得价值，企业组织将不得不改动技术，以便与物联网数据衔接起来。这在数据治理、标准、健康保障、安全和供应链等方面带来了无数新的挑战和机遇。
物联网和大数据是同一枚硬币的两面，数十亿与互联网连接的“物件”将生产大量数据。然而，这本身不会引发另一场工业革命，不会改变日常的数字化生活，也不会提供拯救地球的预警系统。来自设备外部的数据才是企业让自己与众不同的方面，结合上下文来捕获和分析这种类型的数据为公司带来了新的发展前途。
2.深度学习
深度学习主要用于从大量未标记/未监督的数据当中学习，因而对于从大数据中提取有意义的标识和模式颇具吸引力。比如说，它可以用来识别许多不同类型的数据，比如视频中的形状、颜色和对象，或者甚至是图像中的猫，就像谷歌研制的一个神经网络在2012年所做的那样。因此，企业可能会看到更多的注意力投向半监督式或未监督式训练算法来处理进入的大量数据。
3.内存中分析
不像常规的商业智能(BI)软件对存储在服务器硬盘上的数据运行查询，内存中技术查询的是载入到内存中的信息，这可以通过减少或甚至消除磁盘输入/输出瓶颈来显著提升分析性能。就大数据而言，正是由于TB级系统和大规模并行处理，让内存中分析技术更令人关注。
在现阶段，大数据分析的核心其实是发现数据。要是没有毫秒级延迟，面对数百万次/数十亿次的迭代，运行迭代以查找数据点之间的关联就不会成为现实。在内存中处理的速度比磁盘上处理要快三个数量级。
4.云计算
混合云和公共云服务越来越受欢迎。大数据成功的关键是在弹性基础设施上运行(Hadoop)平台。我们会看到数据存储和分析趋于融合，带来新的更智能的存储系统，它们将经过优化，用于存储、管理和排序庞大的PB级数据集。展望未来，我们可以预计会看到基于云的大数据生态系统将继续迎来发展，不仅仅局限于“早期采用者”。
5.Apache Spark
Apache Spark在点亮大数据。流行的Apache Spark项目提供了Spark Streaming技术，通过主要采用一种在内存中微批量处理的方法，近实时地处理数据流。它已从Hadoop生态系统的一部分，变成许多企业青睐的一种大数据平台。

⑸ 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

⑹ 大数据的发展趋势是怎样的

2018年中国大数据产业规模分析预测

据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，截止到2017年中国大数据产业规模为3820.4亿元。预计2018年中国大数据产业规模将达4974.2亿元。随着智慧城市、数字经济、新旧动能转换、转型升级等概念持续引领产业增长，预计到了2020年中国大数据产业规模将超8000亿元，达到了8354.7亿元。

2015-2020年中国大数据产业规模统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

我国大数据产业发展展望分析

1、大数据政策体系持续完善。从2014年至今我国涉及到大数据发展与应用的国家政策规定已多达63个，其中国家大数据发展顶层设计1个，国家层面顶层规划4个，重点行业领域发展应用31个，重点工作推进25个，重点区域发展2个。大数据战略已上升为国家战略高度，各部委从战略规划、技术能力提升、应用与管理三个层面积极落实推进大数据发展政策。

2、大数据产业生态正在形成。大量的异质性企业，借助大数据互相依存，形成了共生、再生、乃至互生的价值循环体系。不同的行业，形成业务交叉、数据通联、运营协同的产业融合机制。不同的经济主体，借助大数据，形成跨地域、跨行业、跨系统的社会协同平台。

具备新型的“价值循环体系”、“产业融合机制”、“社会协同平台”属性的业态，称之为产业生态。产业生态在数字经济中，是一个基础的经济单元。无数个经济单元叠加、化合，构成数字经济。

大数据驱动的产业生态，与以往不同，离散的“生产单元”之间的数据融合，成为产业生态的核心，是和过去以“消费”为主导的互联网经济发展模式，形成鲜明的对比。这是数字重组产业的开端。

3、大数据技术体系多元发展。大数据产业是一个典型的技术密集型产业，随着数据资源量的不断增加，大数据技术也呈现着多元发展的势头。但是大数据带来的技术方面的挑战，远远不止于处理工具，事实上对传统的网络结构、计算模型、安全体系，提出了全方位的课题。

主要包括以下几个方面：一是数据处理能力不断提升，网络承载能力要满足“数据摩尔定律”的需要(数据摩尔定律，指数据在未来18个月内，数据量将增加一倍)。二是安全可控体系不断完善，需要建立自主可控的安全防护体系、身份识别体系。必须在网络空间实现4W的机制，在网络空间中，安全能力必须能够对任何一个单体，掌握“在任何时间、任何地点的状态”的数据。三是跨领域的建模技术发展迅速，需要参考仿生学、脑科学，建立起“社会计算”的模型，构建“智能大脑”，应对日益增长的海量数据和多方面、多层次应用需求。

4、创新型的大数据公司茁壮成长。在政策、技术和产业生态等多方面利好的推动下，近几年来，大数据创业公司不断涌现，得到不少风投机构的追逐。2010年以来，大数据领域成功融资的企业数量逐年增加，2014年进入爆发期，环比上升193.55%，2015年以来持续稳步增长，2016年获得融资的企业数量达到400多家。2017年大数据产业资本依旧疯狂，经过前瞻产业研究院初步统计，2017年前三个月便有150多家企业获得融资，大数据领域持续获得资本市场的高度青睐，其中数据挖掘与分析、行业化应用(如医疗、金融、旅游等)和垂直化应用(如智能营销、业务管理、移动开发服务等)三个方向最受资本关注。大数据领域的创新、创业欣欣向荣，给国家大数据战略顺利实施，奠定了人才基础、技术基础。

⑺ 中国大数据市场增速将将保持30%以上吗

据报道，根据工复信部信制通院《2017年中国大数据发展调查报告》预测，2017年-2020年中国大数据市场增速将保持30%以上。

全球性的技术开源运动趋势推动了中国大数据公司在基础技术创新上实现突破，中国公司逐渐成为大数据技术创新的主力，此外，传统行业与大数据纵深融合的步伐正在加快，大数据正在成为传统行业转型的一大法宝。

希望大数据分析可以进一步发展！

⑻ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据分析专职岗位有：大数据分析师，大数据分析员，大数据分析主管等，为内企业决策层提容供详细和准确的数据依据。
首先来说人才缺口，未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。
然后来看职位薪资，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。
接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。
最后看看最实际的问题，企业需求，BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均再30万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来的就业前景自然不言而喻。
大数据发展前景是非常不错的

⑼ 我想知道做大数据的行业发展空间怎么样

大数据产业呈爆发式增长 五大方面迎来新一轮增长

大数据产业呈现爆发式增长

2017年是我国大数据产业快速发展的一年，随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面做了前瞻性布局。

从产业的角度看，企业级大数据市场经过两年的酝酿已初具规模，中国企业级大数据进入快速发展时期，产业集聚将进一步特色化发展。随着政策环境和技术手段的不断完善，行业应用持续升温，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。国内许多行业用户如互联网、电信、金融等开始实际部署大数据平台并付诸实践，同时带动软件、硬件和服务市场的快速发展。

中国大数据产业市场规模分析预测

据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年中国大数据产业市场规模约为168亿元，较2015年增速达45%。截止到2017年中国大数据产业市场规模达到234亿元，较2016年增长39.3%。随着国家政策激励以及大数据应用模式的逐步成熟，未来几年中国大数据市场仍将保持每年30%以上的快速增长，预计到2020年中国大数据产业市场规模将达到578亿元。

未来大数据产业将迎来新一轮增长

随着云计算、物联网、人工智能、信息安全与大数据技术的深入融合，政策和标准体系的完善，人才队伍的建设，以及应用场景和解决方案的丰富化和落地化，未来大数据产业将迎来新一轮增长。

1、新技术融合和标准落地将成为创新发展方向

大数据、人工智能与云计算技术趋向深度融合。2018年将是人工智能、大数据和云计算等技术与产业深度结合的元年，更多落地的大数据解决方案将以云计算的形式实施。

平台化能力成为大数据企业竞相角逐的新焦点。通过将数据、算法和解决方案集成到统一的平台上，大数据企业可以提供“准标准化”的产品，快速占领市场，提升变现能力。

大数据一体机成为硬件领域新热点。2018年，大数据一体机将陆续发布。诸如数据仓库一体机、NoSQL一体机等多种技术相融合一体化设备将迎来高速发展。

制定标准化顶层规划，加速技术、产品和行业标准的出台。2018年，制定标准化方面的顶层规划仍旧紧迫。

2、多层次、多类型大数据人才培养是政府关注重点

在大数据人才培养上，政府方面，设立专项基金，支持高校及企业大数据方面研究，鼓励“产学研用”相结合。高校方面，强化学科体系建设，完善课程设计与社会实践，培养大量应用型和复合型人才;同时，加强理论攻关，创建海量数据场景下快速有效的计算和优化算法。企业方面，自建培训学院，以项目驱动人才培养;同时，加强与高校合作，开展技术攻关。

3、数据安全将成为产业发展中的核心问题

在技术层面，围绕大数据整个产业链，沿用最新的信息安全技术，开发大数据安全产品和服务。产业生态层面，威胁情报、网络安全漏洞，以及攻击等数据的即时共享成为行业协作的示范领域，未来将会逐渐向大数据安全领域扩展。未来，可以仿照阿里巴巴“电子商务生态安全联盟”和腾讯成立安全联盟，建立大数据领域的安全联盟。

4、IT系统的自主可控进程将不断推进

政府构建自主可控信息安全网络，为国产业带来大量市场需求。国家层面高度关注核心系统和技术自主创新，发展可信网络前沿技术和具有国际竞争力的关键技术，加快推进国产自主可控替代计划落地，构建安集中全可控的信息技术体系。

以国产芯片和国产平台软件为核心，中国将在对与大数据产业相关的整机、工业控制、网络设备等关键领域实现重要突破。

5、工业和健康医疗等新领域将成为未来竞争高地

随着大数据基础设施的完善和大数据分析技术的成熟，大数据应用场景和解决方案的拓展成为发展重点，健康医疗大数据以其巨大的产业延展空间，工业大数据以其潜在的巨大产业规模成为未来发展重点。当前，健康医疗大数据正成为国家重要的基础性战略资源，“1+7+X”的健康医疗大数据规划正在逐步成型。与此同时，随着中国制造2025和工业互联网战略的推进，以预测性维护、工业互联网平台和工业APP为主的应用协力助推了工业大数据产业的发展。

⑽ 中国21省份出台大数据产业发展规划是怎么回事

3月29日，大数据产业在中国快速发展，中国21个省(区、市)明确出台大数据产业发展规划，但总体看来，政府数据开放共享仍不尽如人意。

在共享方面，邬贺铨表示，需要设立大数据协同管理机构促进政府部门间的数据共享。现在一些城市设立大数据局来做协调工作，如广州大数据管理局主要协调政府内部的信息平台共享，促进部门之间打破信息壁垒，共享各项民生数据。