大数据的产业分析

A. 大数据的发展前景是怎么样

2020年应用市场数据规模市场份额将达到40%

随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来五年，应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于他的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《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》。

B. 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。

C. 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》

D. 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》。

E. 大数据产业化应用价值解析

大数据产业化应用价值解析

大数据是当下科技应用的热土，传统企业在转型、升级等战略调整的同时，需要借助一些新兴科技作为企业发展的“左膀右臂”，助力企业增效、获益。随着IT的发展，社会经济“互联网化”愈演愈烈，大数据从前沿科技逐步走向寻常百姓人家的饭后谈资。大数据引领的“数据为王”的DT数据时代，正在昂首阔步的走来，大数据正在经历着产业化的变迁，数据应用价值亦然成为企业手中的一把利剑，在企业竞争角逐中无往不利，所向披靡。

数据之所以成为新商业经济社会的必争之物，在于它实际场景中的应用价值。

数据只有被应用到具体的商业场景和产业生产中才具有价值和意义，企业之所以将建立的交易数据库、客户数据库等视为企业核心竞争力，是因为得数据者得用户、得用户者得天下。企业之间的激烈竞争是商业社会优胜劣汰的必经之路，如何利用好数据，将之转化为有价值的数据财富应用到产业化场景中，是当下企业建立竞争壁垒的首要问题。

大数据包含收集、积累、处理、应用等一系列环节，其真正的价值体现在产业化的管理和使用，将数据作为产业链中不可或缺的驱动力、创新力，使其成为企业发展的“内核发动机”，从而促进整个商品经济社会生产与再生产，实现商业本质的最优化和服务的最佳化。

以下是大数据产业化应用的三个主要层面：

弹无虚发：精准营销

企业应社会需求生产商品，在生产过程中会遇到生产过剩或者商品滞销等问题，往往商品或者服务和消费者存在“一堵墙”的距离，这堵墙表现在产品或服务与消费者之间的巨大沟通成本。企业精准定位目标消费群体，选择性的为消费者提供商品、服务，但是在线上商店的商品无法精准的出现在目标消费者的视阈里，一个网络游客逛到一家在线商店，店小二无法知晓进店的是一条狗还是一个人，他（她）的需求都是无法捕捉和观察到的，没有量化的数据支撑网商的判断和商品推广，交易便难以产生。

不同于线下实体店的是，店员都会根据进店顾客的特征，多维度的判断他（她）可能存在的消费需求，长相、体型、性别、年龄等等店员都可以根据目测做出一个较为准确的判断，从而进行下一步的导购。大数据可以提供企业目标消费群体多维度的特征描述，以便将其“一网打尽”。

大数据是有着海量数据积累，大数据手段能够捕捉到用户的网络消费行为与消费特征，将其进行数据化处理，并且保留在云端，当用户再次出现在互联网上就会被监测到，经过一些列大数据算法，依据用户以往的消费数据信息，选择向用户的Web界面推送一些可能会购买的商品或者服务，实现精准营销，实现企业高效率、低成本、高ROI的规模化扩张之路。

以人为本：定制生产

定制生产是依照消费者的需求进行产品设计、生产，以满足互联网时代消费者日益丰富的多层次、个性化的消费需求。以往企业生产什么产品消费者就用什么产品的模式逐渐从市场褪去，企业开始看重细分领域消费者的需求，为其创造更好的服务体验，力争增加消费黏性和建立消费者的品牌忠诚度，提升竞争力。以人为本的企业服务理念被视为未来商业的可能，随着态势日趋转好经济大环境，“顾客就是上帝”的传统理念将会被重新定义。需求导向型产业需要大数据的分析模型，按需而策划、定制的产品是紧跟消费市场的，因此企业实行定制生产必须在设计、生产、供应、销售、管理、配送等各个环节上，都要适应小批量、多式样、多规格、多品类的生产和销售变化。大数据在其中起着挖掘需求、设计产品、建立渠道等方面的重要促进和指导作用，所有环节都要以消费者数据为出发点。

定制生产的产品，将会以高匹配被市场接受和认可，以消费者为中心的理念促进了企业资源的最优配置和排序，避免了产能过剩和定位模糊，数据驱动力一定程度上映射着商业的本质。商业的本质是商品和服务，商品或服务的使用价值体现在消费者对其功效的使用，数据是商品、服务量化了的指标和参数，数据会真实反映出商品、服务的市场适应性和方向性。

其中，如何检验收集到的数据是否有使用价值、可被利用性，可被当做定制化生产指标的等等问题，至关重要。这就要求企业要保证数据来源的科学性、逻辑性、准确性，企业的可持续发展需要多层面的共同协作。

高效匹配：两端桥梁

前面提到了精准营销和定制生产，实际上是从企业端和目标消费群体端来讲的，可以理解为B端和C端，C to B 的定制模式和B to C的精准营销是大数据目前应用最为广泛的场景。实际上大数据是链接目标消费者和企业的信息桥梁，两者在沟通环节中可能会遇到诸多问题，例如企业定位的偏差，消费者伪需求的传达，都会造成产业链的冗长和落后，大大增加了时间成本和投入了更多的沉没成本，致使效率低下，消费萎靡、滞缓。所以说，大数据会告诉企业应该生产什么样的产品，会告诉消费者企业产品与服务的差异在哪里。数据化的指标就像人体心率、肺活量、血压、血糖等等指数一样，能够准确反映出一个人的身体状况，大数据能够体现一个企业的状况，一个消费者的状况。数据不会说谎，只传达真相。

产业链的两端分别是企业和消费者，中间环节长度决定着双方反馈速度的快慢，产业链过长必然需要一定的时间来使双方做出反应，而经济市场瞬息万变，供与需是否能够及时得到平衡匹配很难保证。这就要求企业建立产业生态链条的全闭合和高效供需匹配机制，实时响应、反馈，把两端的利益契合点找出来并且进行组合搭配。

大数据的挖掘成本和价值含量，直接影响着企业对数据的信心，“有用”的数据才是大数据存在的意义，社会的高效运作离不开经济体之间的相互协作，大数据机制的形成和高层级应用是当下数据发展的方向，数据产业化蕴含着巨大的市场机会，而中国正在经历着数据时代的变迁。

以上是小编为大家分享的关于大数据产业化应用价值解析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

F. 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。

G. 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。

H. 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。

I. 如何分析行业大数据

题主所说的分析行业大数据，在我的理解就是，利用行业的数据，制作相关的数据分析报告。从而，最大程度的为企业主带来营销启示，并支持他们的战略决策。那，数据分析报告究竟应该如何制作呢？

3）相关建议

如果要做好一份报告，精髓其实就在于数据分析的框架搭建。我们需要在平时学习过程中，多学习体会别人的好的框架、，然后多总结，多模仿，最终掌握一些数据分析的套路。

希望这样的解答，可以解决你的疑惑，让你有所收获。