大数据带来的产业变革

A. 大数据能带动什么产业

要说大数据能带动什么产业，首先还禅氏是先来看看大数据主要应用在哪些行业。

第一，制造业。答者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。

第二，金融业。大数据可用于金融领域的高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析。

第三，汽车行业。大数据和物联网技术可用于无人驾驶汽车。

第四，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。

第五，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。

第六，能源行业。随着智能电网的发展，电子公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

第七，物流行业。利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

第八，生物医学。大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。

等等事实上，大数据的价值远不止于此，未来贺举散大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

B. 大数据技术能够带动哪些产业的发展

金融行业：随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。

金融大数据发展应用趋势：

一是大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。金融的核心就是风控，风控以数据为导向。

二是金融行业数据整合、共享和开放成为趋势。数据越关联越有价值，越开放越有价值。随着各国政府和企业逐渐认识到数据共享带来的社会效益和商业价值，全球已经掀起一股数据开放的热潮。

C. 大数据技术可以为零售行业带来那些重大变革

1、零售业的商品采购，不需要漫无目的，而可以根据购买习惯进行采购
2、商品溯源根据方便，倒闭零售的商品品质要求更高

D. 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。

E. 大数据时代的大变革

大数据时代的大变革
在云计算仍处于“云里雾里”而亟待落地的今天，IT的浩瀚天空中突然传来了天使的号角声——大数据时代来了！大数据，开启了一个彻头彻尾的变革年代，更开启了一个蕴含无穷多机会的年代。谁能够“号准”大数据时代的“脉搏”，谁就能够在全球IT业的新一轮角逐中独领风骚。
令人充满想象的大数据，究竟“大”在何处？
今天，我们再也不能用狭隘的视角来审视大数据了。因为今天的大数据，不仅体现为数据量的惊人增长，更前所未有地引入了正在不断扩展中的数据类型。从量的增长来看，IDC报告显示，未来10年全球大数据将增加50倍。而刚刚过去的2011年，就产生了1.8ZB（1.8万亿GB）的大数据，这相当于每个美国人按每分钟发3条微博的速度，不停发布2.6976万年。与此同时，社会上的各行各业，从电信、IT业，到金融、证券、保险、航空、酒店服务业等，地球上的各种存在，从每个人到每棵树、每朵花乃至每粒沙子，无一例外地都在成为大数据的生成者。在量和面上的双重积累，让我们不难想象和接受数据大爆炸的现实——2020年的全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。
犹如一座富矿的大数据，究竟该如何“开采”？
这是一个令人着迷的问题，因为与正确答案相伴的将是谁都渴望的巨大商业成功。当前，伴随着变革的发生，传统的互联网企业已经站在了大数据时代的最前沿。作为探索的先锋，他们能否笑到最后，是否会成为“先烈”？这一问题尽管很难回答，但至少为成功的觊觎者提供了充分的借鉴和参考。
作为后PC时代的四大巨头，Facebook、谷歌、苹果、亚马逊正在成为大数据的拥有者和使用者。在自觉或不自觉间，Facebook已然成为业界第一个生成大数据的“巨鳄”，而其他三巨头仍在努力中。苹果依靠操作系统和颠覆性的终端，正在努力打造大数据的生成之地；谷歌主要依靠操作系统、搜索引擎和“Google+”平台整合终端产品，以储备可以利用的大数据；亚马逊作为云计算的最早倡导者之一，则通过网络平台、云计算平台和阅读终端，期望建立起一个电子商务垂直领域的大数据汇集地。虽然巨头们的策略各有不同，但利用种种手段整合碎片化的数据进而加以利用的趋势，已经再明显不过了。
相比这四大巨头，电信运营商的探索才刚刚起步。“日内瓦的电信运营商，正在针对市民活动的可视化展开研究。”天云科技副总雷涛在近日举行的云计算大会云基地专场上指出，“通过在用户手机上安装传感器，就能够记录下大量的位置信息，从而使得市民活动可视化，这对建立一个智慧城市，进行人口规划、区域规划都具有重要意义。”事实上，一个个再简单不过的位置信息背后，隐藏着巨大的、待挖掘的价值，这个价值对于各行各业都具有关键的作用。例如，房地产开发商就很渴望知道高端用户最频繁出入的区域，而这些区域就是商业地产的最佳候选地。而除了位置信息外，电信运营商能够挖掘的信息和数据，仍有无穷无尽的空间，包括了用户喜好、消费能力等等。
在企业的自发行为以外，国家级的战略支持已经浮出水面。美国，作为ICT强国，嗅觉最为敏锐。2012年3月29日，奥巴马政府公布了“大数据研发计划”，目标在于改进当前人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，而这是美国继高速网络和超级计算中心之后的另一个重大科技项目。据悉，首批共有6个联邦部门宣布投资2亿美元，共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力，同时增加大数据技术开发和应用所需人才的供给。显然，先行一步的美国，已经把大数据当作了其ICT产业再度在全球崛起的重要契机。在找准了崛起的方向之后，富有行动力的美国，自然就会毫不拖泥带水地实施下去。
大数据，正在撬动全世界的神经，无论是国家、企业，还是每一个独立存在的个人，都将成为大数据时代的贡献者和受益者。但问题是，你准备好了吗？

F. 大数据,给健康产业带来哪些变革

大数据,给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试

你发的每一条微信，打的每一通电话，也许就能预警你是否有感染流行病的风险……这不是科幻，这是全世界已经起步开展的大数据精准医疗。

日前，浙大一院正式成立“精准医疗中心”，中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授作了“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告。

“精准医疗大数据的普及化，正带来中国乃至全球健康产业的变革。”在接受钱报记者专访时，李兰娟表示，不远的将来，大数据支持下的精准医疗将为每一个病人定制治疗方案，它也将改变国家的医疗投入的格局。

精准医疗

提供个性化治疗

大数据技术，能够分析大量繁杂的数据集，发现疾病和治疗手段之间的有效联系，它将改变传统的治疗方案。

美国提出精准医疗的计划，利用大数据的分析，找出个性化的缺陷，真正对症下药，因人而异。这个办法帮助乔布斯延长了几年的生命。

我们国家的精准医疗研究，也在积极跟进。2014年7月，李兰娟和团队在《自然》杂志发表了科研成果论著，揭示肠道菌群与肝硬化的秘密，给全球医学科技研究提供了新思路。

一直以来，很多肝硬化患者，都接受过抗生素的治疗，但是李兰娟和她的团队发现，这样做并不能带来很好的效果，因为抗生素不仅杀死了肠道内的有害细菌，有益细菌同样也被杀死了。

肠道微生物是提供人体营养、调控肠道上皮发育和先天性免疫的不可缺少的“器官”，她把注意力聚焦在“肠道菌群”上，经过近3年时间的研究，他们收集了181个中国人肠道菌群的样本，其中98个是肝硬化患者的粪便样本，83个来自健康志愿者。

团队采用了新一代测序技术、以及大数据分析技术，产出了近860GB的序列数据，通过研究发现了28种与肝硬化病人密切相关的“坏细菌”；数据比对还显示，有38种与健康人密切相关的“好细菌”，在肝硬化病人肠道菌群中的量却非常少。

这就意味着，今后针对肝硬化病人的治疗，可以做到更加精准，“我们会给肝硬化病人补充更多的‘好细菌’，杀死过高的‘坏细菌’。”李兰娟说，在药物基因组学的基础上，这个工作还能够做得非常精准，“针对不同病人，运用合适的药物，合适的剂量。”

“精打细算”的

外科手术

大数据技术已经开始在外科手术中，帮助病人得到更加高效的手术疗效。

中国工程院院士、浙大一院院长郑树森教授，是我国著名的器官移植专家。到目前为止，他带领团队已经成功进行了200余例活体肝移植手术。

肝脏是人的造血器官，“统帅”了成千上万根血管，对肝脏动手术，是有高难度的。

在先进的数字技术支持下，郑树森团队能够在活体肝移植在术前和术中，利用虚拟现实软件，查看病人肝脏中的各种构造。大数据分析还能够精准计算出需要移植的肝脏部分，一方面确保提供给受捐者充足的供血，能够存活；同时评估受捐者剩下的肝脏，能否在半年内长出新的肝脏，保证恢复正常的肝功能。

在世界各地，具有大数据处理功能的手术器械已经成为外科医生强有力的助手。比如，在摘除肿瘤组织的外科手术中，外科医生遇到的最大挑战是：一次手术是否能够把癌变组织切干净。像乳腺癌肿瘤的手术中，有将近三分之一都无法做到完全抹除肿瘤的痕迹。

前不久，伦敦大学帝国学院Zoltan Takats 探索了一场“精准手术”，手术使用的先进武器iknife，在传统手术刀前安装传感器和质谱分析仪，刀起落下iknife能在第一时间告知病灶的边界和性质。

大数据

指导医疗政策

大数据能够更加科学地论证药物使用的效果，为医疗政策指导方向。

2012年，李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题，采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现：当年20岁（1992年出生）以上的样本，乙肝感染率在8%-10%；而20岁以下的样本中，乙肝感染率小于1.5%。

为什么只相差一岁，乙肝感染率就有那么大的差距？

1992年这一年，是个关键词。1992年，卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析，李兰娟团队验证了药物的有效性，这样的分析结果，将给国家制定公共卫生政策，带来科学的指导。

“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种，同时成年人也尽快接种乙肝疫苗，那么在十年后，中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。

开发大数据

预测疾病

有了大数据的分析，“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”，这种全数据模式成本低，效率却很高，几乎所有人都可以用。

“精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。” 接下去，李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。

这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据，浙大一院团队将能够做一系列新研究，比如药物基因组学研究，医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量；比如为病人设定新的治疗和预防目标。

世界医疗产业最发达的美国，在医疗创业领域冒出了许多基于大数据，做疾病预防方面的高科技产品——

美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司，专注研究通过手机的数据分析，预测机主的疾病。

他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后，最终能够对人们的手机建模，来预测感冒、精神疾病等等。比如，当人抑郁时，通常就能够在与人交流中被看出变化，日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中，这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况，同时把这些变化发通知给机主本人，未来还能发送给朋友或家人。

深度开发大数据，预测疾病，还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000亿美元的价值。

“在中国，大数据也将影响医改的具体政策，比如医保的投入。

以上是小编为大家分享的关于大数据,给健康产业带来哪些变革的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

G. 大数据给健康产业带来哪些变革

大数据给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试

大数据能够更加科学地论证药物使用的效果，为医疗政策指导方向。

2012年，李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题，采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现：当年20岁(1992年出生)以上的样本，乙肝感染率在8%-10%;而20岁以下的样本中，乙肝感染率小于1.5%。

为什么只相差一岁，乙肝感染率就有那么大的差距?

1992年这一年，是个关键词。1992年，卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析，李兰娟团队验证了药物的有效性，这样的分析结果，将给国家制定公共卫生政策，带来科学的指导。

“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种，同时成年人也尽快接种乙肝疫苗，那么在十年后，中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。

开发大数据预测疾病

有了大数据的分析，“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”，这种全数据模式成本低，效率却很高，几乎所有人都可以用。

“精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。” 接下去，李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。

这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据，浙大一院团队将能够做一系列新研究，比如药物基因组学研究，医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量;比如为病人设定新的治疗和预防目标。

世界医疗产业最发达的美国，在医疗创业领域冒出了许多基于大数据，做疾病预防方面的高科技产品——

美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司，专注研究通过手机的数据分析，预测机主的疾病。

他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后，最终能够对人们的手机建模，来预测感冒、精神疾病等等。比如，当人抑郁时，通常就能够在与人交流中被看出变化，日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中，这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况，同时把这些变化发通知给机主本人，未来还能发送给朋友或家人。

深度开发大数据，预测疾病，还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000亿美元的价值。

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H. 大数据如何推动金融业的商业变革

大数据如何推动金融业的商业变革
商业无论是接受还是拒绝，中国金融业的大数据时代正在呼啸而至。据调查，经过多年的发展与积累，目前很多国内金融机构的数据量级已经达到100TB以上。而且，非结构化数据量正在以更快的速度增长。在高数据强度的金融行业，这一发展激起了巨大的想象空间。然而，要抓住这一机遇并非易事。
我们系统梳理了大数据在全球金融行业的发展现状、潜在应用、关键瓶颈及应对方案，旨在协助金融机构从价值的角度更好地理解大数据，并在大数据迅速渗入金融业务各个层面的当下抓住发展机遇。大数据引领金融机构变革主要体现在哪些方面?成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。对金融机构而言，更重要的是第四个V，即价值(Value)。大数据的价值不仅体现在对金融机构财务相关指标的直接影响上，也体现在对商业模式变革的推动能力上，即不断引发传统金融机构的内嵌式变革。大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括：数据质量的兼容性(Compatibility)、数据运用的关联性(Connectedness)、数据分析的成本(Cost)以及数据价值的转化(Capitalization)。大数据推动银行的变革主要体现在价值层面上数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显着的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点(“TMT”)包括：团队(Team)、机制(Mechanism)和思维(Thinking)。大数据是什么?在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据?”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。海量的数据为银行的发展提升了价值另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据?成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。大数据运作如何推动金融业变革?多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的?无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与模型;IT发布新洞察;业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。大数据延长了金融机构的生命周期大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

I. 大数据颠覆传统 变革商业模式

大数据颠覆传统 变革商业模式_数据分析师考试

“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、企业决策和业务流程、个人生活方式都将产生巨大的影响。

大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。

在大数据时代，企业面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共关系、人才培养方方面面的挑战，同时也迎来重大的转型机遇和飞跃契机。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。

云计算的核心是业务模式，本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

企业内部的经营交易信息，物联网世界中商品、物流信息，互联网世界中人与人交互信息、位置信息等等是大数据的三个主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力，其实时性要求则大大超越现有的计算能力。如果计划在大数据时代获益，必将引发新一轮的信息化投资和建设热潮。

目前，云计算在国内方兴未艾。在云计算的三层架构(SaaS，PaaS，laaS)当中，PaaS是技术最复杂、最难实现的一层。企业自己搭建PaaS平台几乎是不可能完成的任务。

采用PaaS的好处就是，用户只需要关心应用和数据，其他的事情、组件全部由PaaS和IaaS进行自动化运维管理

全球有超过十亿的智能手机用户，90%用户全天机不离身，各大企业都竞相推出有吸引力的移动应用体验，挖掘移动设备上的海量数据带来的商机。

大数据和云计算的技术几乎密不可分，无论是云计算、大数据都是构建在这些基础平台之上的。对于传统行业/企业而言，云计算、大数据的应用刚刚开始，但对互联网企业而言，云计算、大数据已经是商业服务有机组成部分，因此，互联网在云计算、大数据方面保持领先。

传统行业/企业缺乏互联网企业的基因，其很多业务多采用外包方式，软件开发人员规模有限，更难得心应手地驾驭各种开源技术。此外，传统行业/企业有很多历史的包袱，烟筒式的应用系统林立，数据之间缺乏共享，信息应用水平受到很多限制。如何才能够让传统行业/企业像互联网企业一样轻松驾驭信息化系统，显然传统行业/企业需要一个高度自动化的基础平台。

目前，中国不仅是一个真正意义上的大数据国家，而且在大数据实践这个新的历史关头，并没有落后于美国。除了庞大的人口总数之外，中国还拥有很多与众不同的消费模式，除去传统的电信金融互联网之外，没有哪个国家拥有中国这样火爆的电商、发达的物流，还有向互联网时代转型的制造业、教育、医疗，科研，零售，交通，这些行业中孕育着大数据基础和今天我们还无法完整预测的发展前景。

在美国，无论企业还是其他机构，对于大数据的认识和应用都比较成熟，也愿意尝试不同的新产品。而在中国内地、中国香港、中国台湾、日本和韩国，李凯翔说，我看到的现象是，要么(企业)非常保守，只要有数据库就可以了；要么就是非常领先，已经在尝试开始下载诸如开源这样的软件尝试了。

随着大数据时代的深入发展，大数据带来的改变是全方面的，尤其是在商业领域，大数据蕴含巨大商业截止，从目前来看，大数据正改变传统商业模式，在这个过程中，中国的市场潜力是巨大的。

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J. 大数据给银行业、保险业、证券业、征信业分别带来了哪些大变革

去给银行业保险也挣钱也真心也分别带来了非常大的变化这些业务都根据咱数据来发展他不来的。