大数据是否产能过剩

Ⅰ 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。

Ⅱ 大数据未来的发展趋势怎么样

随着IT行业的不断发展，大数据会是未来重要的发展趋势，整个IT行业将以大数据为基础来构建新的应用生态，当前大数据技术被广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等，此外大数据是支撑物联网发展的核心技术之一，也会与云计算、人工智能等前沿创新技术进行深度融合。

大数据未来的发展趋势有以下几个方面：

1.大数据推动物联网的发展。

物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。物联网产生大雹模数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被源亩缓称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。

2.大数据推动科技领域的发展。

大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响现在不局限于互联网领域，在金融、教育、医疗等诸多领域也有了不同程度的影响。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，人工智能是能够充分利用大数据的一个领域，大数据为人工智能带来了更多的创新。

大数据会改变很多行业，而对于企业来说，需要提高核心竞争力，而企业的信息化建设是其中的重中之重，但这个建设过程并不是一步到位的，需要统筹规划分步实施耐氏，大数据平台的构建属于企业整体信息化建设中的很重要一环，在构建时，需要先整体后局部，有一个清晰明确的整体架构，这样才能保证业务流程间的相互运转、信息化系统间的合理支撑，再逐步深入推进。

Ⅲ 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。

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Ⅳ 大数据未来的发展前景怎么样

数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会重视的重要战略资源，并已成为我们争相抢夺的新焦点。因此，企业必需要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓宽的根底设备，是产生大数据的渠道之一。自2013年开端，大数据技能已开端和云计算技能紧密结合，估计未来两者联系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革新，让大数据营销发挥出更大的影响力。
科学理论的打破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技能革新。随之兴起的数据发掘、机器学习和人工智能等相关技能，可能会改变数据世界里的许多算法和根底理论，实现科学技能上的打破。
数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个根底渠道，也将建立起跨领域的数据同享渠道，之后，数据同享将扩展到企业层面，而且成为未来产业的中心一环。
数据走漏泛滥
未来几年数据走漏事件的增长率或许会到达100%，除非数据在其源头就可以得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据进犯，不管他们是否现已做好安全防范。而一切企业，不管规划大小，都需要从头审视今日的安全界说。

Ⅳ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据量大是大数据具有价值的前提。

当数据量不够大时，它们只是离散的“碎片”，人们很难读懂其背后的故事。随着数据量不断增加，达到并超过某个临界值后，这些“碎片”就会在整体上呈现出规律性，并在一定程度上反映出数据背后的事物本质。

这表明，数据量大是数据具有价值的前提，大数据具有大价值。大数据的“大”是相对的，与所关注的问题相关。通常来说，分析和解决的问题越宏观，所需要的数据量就越大。

2、数据关联是大数据实现价值的基础。

运用大数据解决的问题通常涉及多部门、多领域、多个体、多视角，单纯的数据量的积累不一定能让人认识事物的全局，只有将不同侧面、不同局部的数据汇聚起来并加以关联，才能产生对事物的整体性和本质性认识。

数据汇聚使数据可能产生价值，数据关联使数据实现价值，因此必须推动数据开放共享。政府、企业是大数据的主要拥有者。要推动大数据转化为发展动能，就要保障数据供给和合理合法开放共享。

3、计算分析使大数据最终产生价值。

大数据通常价值巨大但价值密度低，很难通过直接读取提炼价值。只有通过综合运用数学、统计学、计算机等工具进行大数据分析，才能使大数据产生价值，完成从数据到信息再到知识和决策的转换。

大数据价值链包括数据采集、流通、储存、分析与处理、应用等环节，其中分析与处理是核心。如果只存储不分析，就相当于只买米不做饭，产生不了实际效益。

当前，我国大数据产业在某些环节（如储存）过于集中，有产能过剩之虞，但在分析与处理环节的产能又严重不足，这应引起关注。还要看到，传统用于分析数据的统计学方法和数据挖掘方法对于大数据并不适用，必须重建大数据的统计学基础、计算基础与数据挖掘方法基础。

4、广泛使用使大数据效益倍增。

大数据及其产品具有易复制、成本低、叠加升值、传播升值等特点，能够被广泛、重复、叠加使用，具有较高的边际效用和正外部性。同一组数据不仅可以在合理合法的前提下以较低成本提供给不同使用方，使单一数据服务多个主体。

而且还可以针对不同目的、使用不同方法进行分析，使单一数据产生多样价值。因此，大数据能够一次投入、反复使用，产生倍增效益，有利于提升各行各业应用数据解决困难和问题的能力。

5、大数据是新型生产要素和重要的基础性战略资源，蕴藏着巨大价值，经过深入挖掘并加以应用，能够有力推动经济转型发展，重塑国家竞争优势，提升国家治理现代化水平。

大数据是能够靠制度、积累、科技撬动的，因而可以成为欠发达地区异军突起的发展驱动力。大数据具有通用技术性，可以广泛而深入地应用于企业生产、政府管理和社会治理、民生改善等各个领域。

产生难以估量的价值和效益。各级领导干部、企业家、创业者乃至全民都应形成大数据思维，提高自觉、合法、有效利用大数据的意识，增强利用数据推进各项工作的本领，使大数据在经济社会发展中发挥更大作用。

Ⅵ 大数据对供应链将产生哪些影响

大数据对供应链将产生哪些影响

大数据对供应链将产生哪些影响，大数据时代的到来为供应链管理提供了难得的机遇，但同时也会伴随着一些不好的影响，有利也有弊，能顺应时代而变化才是正确的方向，以下是关于大数据对供应链将产生哪些影响。

大数据对供应链将产生哪些影响1

传统供应链管理模式所面临的挑战

大数据时代的来临不仅仅是给我们提供了很大的发展机遇，重要的是传统供应链模式所面临的挑战极大的加剧了新生产力条件下企业之间的竞争，正是因为大数据时代的生产力特征这种新事物与传统的生产力特征供应链管理模式之间的矛盾

所以传统的供应链管理模式所面临的挑战也是非常严重的，新事物取代旧事物必然是旧事物自身的转型升级，适应新事物的发展，供应链管理模式也不例外。

1、响应速度较慢

传统供应链管理在技术水平不断提升的同时，经历了从最基本的MIS到ERP，再从ERP到当前供应链一体化的进化，但是从整体水平上来看，传统的供应链管理仍然存在着以订货订单为驱动的库存管理，周转库存的管理从本质上来看是一种应对传统供应链管理的经营模式，再次种经营模式的管理水平下，周转库存构成了晶莹的基本保障

安全库存成为订货管理的服务水平底线。另一方面，此种模式的出现，也在一定程度上说明了产品生命周期理论的响应速度依靠周转库存和安全库存来保障客户的服务水平，所以在这种模式下顾客需求的响应速度比较慢。

2、终端消费需求不能有效满足

传统供应链模式对企业经营的贡献主要在于企业对市场是一处永的形式满足部分需求而进行产品的设计，在这种情况下，终端消费者的基本需求能够得到满足，但是现有产品不能满足终端消费者的潜在的深层次需求

这种产品经营的设计和生态注定了终端消费需求和源头的生产制造脱节的商业逻辑。供给侧的生产制造不能够针对终端用户的体验进行个性化设计，只能在短期内以批量的模式提升自己的生产效率。

例如，在互联网时代出现之前，市场上的衣服大部分是根据设计师对终端用户体验的评估进行设计，而没有针对更多用户特别是普遍用户的个性化需求进行定制，而且衣服定制成本非常高、时间比较长，这从根本上制约了终端消费需求的普遍性满足。

3、库存周期较长

传统的供应链管理模式以存货管理构成支撑企业经营的基本条件，库存成为实现经营的流动资产，大部分行业的库存盘点是以月为单位进行计算的，因为产品属性的不同，库存管理盘点有所差异

从整体的水平看库存周期大部分在计算仓储、包装、搬运装卸、运输等时间的条件下基本上在途库存和周转库存周期均在两个月以上，从资金利用的角度来看，在很大程度上制约了流动资金的利用率。

4、协同效应差

供应链管理模式协同效应较差主要体现在，生产制造型企业不能够快速的实现渠道的建立，销售渠道未能实现和终端消费者有效的互动，终端消费者的反馈也不能其实的成为生产制造企业进行产品换的升级的依据

从整个供应链的管理水平可以看出各个环节都在实现自身利益的最大化，但是未能实现整体效益的最大化，在面临市场的竞争时存在着互相挤压，为维护自身环节的利益牺牲整体供应链整体效益的情况屡见不鲜。

5、管理成本非常高

传统供应链模式的管理成本由于信息化水平低下，不能将各个环节所设计的的企业进行信息的有效传递最终造成了各自企业所付出的固定成本中的摊销成本非常高，人工成本尤其突出，因为条块分割的严重所造成的管理混乱进而导致的管理成本已经成为供应链管理当中占比较高的部分之一。

供应链管理要顺应大数据时代发展的历史潮流

从马克思主义对经济学的深入研究理论来看，变革时代正确的研究方法应该从生产力与生产关系的矛盾入手，时间对生产力要素特征的分析才能对生产关系各个方面进行针对性的改革，这一点是生产力决定生产关系的集中体现，同时也是生产关系必须顺应生产力发展的必然要求。

（一）大数据时代生产力的主导因素分析

生产力的三个要素是劳动者、生产工具和劳动对象，大数据时代改变了传统生产力的三个要素特征使得科学技术特别是互联网为核心的人工智能为代表的数据获取、处理、分析以及应用的技术成为生产力的核心特征。这些核心特征从根本上改变传统供应链管理的生存环境，也就是改变了供应链管理的生态特征。

1、大数据时代的生产力变革决定了供应链管理的变革

每个时代的生产力都决定了所在时代的生产关心的管理特征和管理模式，这个是基于人类文明的发展所确定的，大数据时代也不例外。所以，当大数据时代生产力的三个要素发生了根本的变化之后，随之而来的供应链管理也必须根据实际情况变革，符合生产力发展特征才能提升竞争力量，实现效率的提升和发展。

2、劳动者发生了决定性变化

大数据时代出现之前，传统的劳动者是以体力劳动和基本的脑力劳动来对供应链进行管理的，这种脑力劳动主要包括基本的信息处理、业务知识的一些规范、与业务相关的数据处理等内容，但是大数据时代出现之后，劳动者需要更多的参与和大数据相关的脑力劳动，例如数据的获取、对供应链数据的分析、与消费者相关的数据研究和预测

与产品设计有关的产品性能的监测和分析等内容，这样从根本上改变了劳动者对知识的掌握的需求水平，你改变了劳动者对供应链管理的思维模式认知的改变和理念的变革。进而包括人事行政管理，在招聘绩效考核等各个方面都改变了原有对供应链管理者的要求。

供应链管理贴近消费者的前端，需要更多的去对数学的进行收集和消费者行为的描述，这样的信息处理大大改变了原来依靠调研预测进行管理的模式，从而也改变了对消费端劳动者的要求

这些要求从本质上需要变革原来的管理模式，也是对劳动者创造价值的有效提升，但是这种创造的主体必须是劳动者自身的改变。所以从整体上来看对人力资源的需求是大数据时代生产力变革的第一要务。

3、生产资料中生产工具发生了很大的变化

传统的供应链管理基本上是基于信息的传递而进行的传统互联网电脑网络的设置，在这种模式下互联网仅仅是作为一种信息传输的工具电脑也是信息采集的输入端口

大部分的电脑使用者都是用来录入相关的信息或者使用电脑网络进行传递相关的业务数据。大数据时代电脑更多的倾向于采集分析处理相关的数据，更加强调软件和智能硬件的结合

最终的目标可能会是实现人机一体化，而录入和传输相关的数据成为最基本的`功能，所以从电脑计算机网络的用途来看，功能上已经完全改变了原来的目标。

4、劳动对象发生了很大的变化

大数据时代供应链管理的劳动对象逐渐从基于传统库存管理的产品生产制造、流通和销售，逐渐转化为对于产品生产制造的特征也就是满足消费者深度需求的特征进行设计

数据的利用从原来的事后分析说明解释逐渐转化为大数据的相关性应用，这一点几乎体现在每年大规模的支付信息的统计分析，例如近两年微信发红包数量的统计

支付宝对用户指出每个月账单的统计分析，跨进电商对消费者购买行为的统计分析，这样的数据分析最后形成了供应链管理中对供给的判断，也形成了对消费者未来深度需求的判断和评估。原来的分析和预测逐渐转变为大数据相关性的应用。

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大数据时代生产力特征

大数据时代的生产力不同于以往技术变革所带来的生产力要素的变化，可概括的总结为以下几点。

从整个农业文明到工业文明时代各种变革的整体特征来看，农业文明时代是以生产工具的变革为主要特征，其中典型的变革包括青铜器的出现和应用、铁器工具的出现和大范围的普及和应用为主要特征，极大的推动了生产效率的提高，从而推动整个社会效率的提升、物质财富大幅度积累，使封建文明出现前所未有的鼎盛时代。

工业文明主要集中在生产工具能源的变革方面所产生的生产工具动力变革，主要包括经过长期经验的积累，18世纪蒸汽时代蒸汽机的发明和应用，工业化时代电力和以电力为动力能源的机器应用，极大提升了社会生产力的变革，促使人类文明从封建文明走向资本主义文明和社会主义文明，在政治制度方面发展延续到今天。

随着时间的推移，20世纪初期部分学者提出了新技术为代表的生产力变革的来临，这些新技术包括新能源、新材料和计算机技术，经过半个世纪的发展，这些技术的应用也极大的推动了生产效率的提高，改变了生产方式的具体特征。

主要表现为新经济学的兴起和管理学派的细化。新的商业模式和企业组织方式层出不穷，资本市场以证券市场为代表，成为经济发展的晴雨表。这些生产力发展现象已经成为人们的共识。

新技术时代网络信息的应用。而大数据时代出现的今天，可以概要的总结为是以信息化时代为基础、智能化数据信息处理和应用所带来生产力在生产工具、劳动者即人力资源变革、生产方式等方面革命为主要特征的生产力的变革。

与上述人类历史上其他生产力的变革相比较，大数据时代的变革从时间的角度看来的更加突然，对社会生产生活方式的影响更大，传播速度更快，拉近了供应链的生产段和消费终端，依靠现代智能硬件和软件相结合，极大的提升了两端信息获取的能力，供需充分结合高度统一起来，并加速了产品生命周期的周转速度。

大数据对供应链将产生哪些影响3

大数据时代变革所带来的机遇

随着大数据时代生产力的变革，企业组织在供应链管理方面机遇难得，主要体现在以下几个方面：

1、供应链管理理念精准化

管理理念随着生产的进步技术的发展越来越成为先进生产管理方式的核心和精髓。大数据时代的变革使得供应链管理理念能够实现深层次精准化的发展，包括供应链消费终端需求信息的收集以及用户体验反馈到生产端，对产品进行再次设计制造和生产，满足终端消费者的深层次更精准的需求。

在供应渠道方面，信息通过网络的精准传递有利于渠道的多样化，通过精准的营销广告的投放实现渠道的快速销售能力。

在库存方面主要意义消费需求拉动的库存管理为主，时间库存订货批量的同时安全库存大大降低零库存的概念已经能够完全实现周转库存。水平大大降低所以从库存成本的角度来看供应链管理里面的精准化。

最终整体上。不仅满足了消费者的终端需求深层次需求同时也满足了生产者降低成本一啸订单公民及时用户体验完美的高层次目标。

2、协同效应作用加大

通过智能硬件和软件技术的数据化处理,在供应链各个环节的信息处理收集分析和应用方面,均能及时有效地实现最优化,不但实现每个环节执行层面的学术性和敏捷性而且可以实现整体各个环节的协同作用,例如在当代电子商务的供应链管理中最典型的是以京东商城为代表的自营物流体系和平台的协同结合

不仅实现了订单的快速处理，而且是京东商城的自营物流体系实现了库存管理的最优化，更使商城的卖家能够一大数据为基础进行产品的选择，营销策略的制定，采购渠道的优化，从而最终实现了供应链一体化的最大协同效应。

除了电子商务企业这种行业的典型代表之外，在中国的汽车后市场特别是针对汽车配件供应链大数据的实现准确的进行分类包装挑选等物流服务，有效地实现产品多品类、同一个产品多参数的复杂产品特性的供应链管理

为中国汽车后市场中小企业特别是最近消费者的终端企业实践成功的用户体验奠定了坚实的基础，与传统的汽车修理厂门店相比，这种利用数据进行供应链管理的中小企业在竞争力方面特别是用户体验方面具有巨大的明显优势。

3、消费需求定制化驱动

大数据的应用对供应链管理中消费者精准需求实现了有效地满足，不仅能够对交易的分析和消费者购买行为的分析以及消费者对未来预期的分析而且可以根据这种分析实现生产定制化，把供给侧问题存在的批量生产转变为以个性化需求为满足特征的定制化生产。

例如，对衣服的生产，在传统模式下几乎都是设计者进行设计引导消费者进行购买，定制化需求在市场竞争中处于弱势地位，没有能够实现消费者个人需求的满足，而且衣服的定制化成本非常高，广大消费者不能够承担这种定制化的成本，从而造成的定制化的发展缓慢。

近几年以来一红外技术对人体描绘使得软件和硬件相结合，不仅能够实现了消费者身体特征的描述而且能够根据不同的消费者对衣服的偏好进行设计，能够快速的让消费者根据自己的意愿进行设计，在购买和交易的阶段也能够通过智能试衣镜对现有的衣服进行挑选

在此过程中以数据收集和消费者之间的交互等环节实现了数据的分析与处理，对未来衣服的消费趋势进行描述，而且能够最终消费者为消费者提供深层次的长期的服务，这样仅能从交易中获得利润而且能够从的单一消费者的长期服务中，实现消费者粘性的提高，有利于广大中小企业利用数据实现精益经营。

4、供给侧结构管理优化

供给侧改革是我国十三五期间的主导政策，大数据时代为供给侧改革提供了有利的条件。当前，我国大部分行业在传统模式，以投资需求和外贸为拉动的主要发展模式下普遍发生了产能过剩，解决产能过剩的问题主要从两个方面入手，一方面有提高攻击测产品生产制造的质量

实现产业的转型升级，优化结构，提高生产制造的效率特别是注重保护环境等可持续发展策略；另一方面要针对终端消费者的消费需求，实现适销对路、真正满足消费者需求的竞争性产品。大数据时代为供给侧改革提供了难得的机遇。

对供给侧结构的优化管理以能源的利用为典型，随着环境问题日益严重，我国对新能源代替传统的化石能源必须采取非常有效地管理措施，其中主要体现在以数据为核心的管理处理新能源逐步代替传统化石能源从而改善环境提高能源的利用率，2010年政府下达力度关闭了近百个火力发电厂同事计划增加十三五期间核电站开发100所。

实现东部沿海地区和能源利用交大地区的清洁能源代替工程，必须利用大数据对能源的有效利用进行强力管控，对污染环境的传统化石能源进行逐步改善，最终实现我国经济的可持续发展。

5、中小企业大数据应用提升竞争力

在传统的生产力条件下，中小企业面临市场激烈的竞争，资源方面的不足创造力的不足效率利用地下等各个方面造成了大企业对中小企业的生存空间的挤压，大数据出现之后，中小企业虽然在资源方面以及创新能力方面不如大企业强，但是中小企业利用战略上的灵活性，充分发挥瞄准立即市场进行发力的敏捷。

利用大数据对市场进行再次细分，锁定目标细分市场，对客户进行深度挖掘，对产品进行二次创新，实现了市场竞争中的不对称性，在微创新方面不断满足消费者的需求，提升自身产品和服务的竞争能力。

有效的完善了自身的不足，最终提升了生存竞争力，在国家大力倡导大众创新万众创业的宏观环境下中小企业使用大数据技术，在信息沟通、营销竞争、战略再投资等方面紧紧地把握住了细分市场目标客户的有效需求，不但满足了针对性的深度需求而且提升了掌控用户体验、满足细分市场目标客户潜在需求的工具和方法，在创造和实现顾客价值的同时，也创造了大量的就业岗位，从此品牌竞争深入人心。

从国家申请专利的数量来看，除了在市场竞争中占主导地位的大型客机企业对研发投入比例大，而产生了大量的专利之外，广大中小企业在满足细分市场目标需求的同时，利用自身条件而进行重新申请专利的数量大幅度增长，竞争力提升的同时实现了价值重塑品牌塑造。

Ⅶ 学习大数据分析有前景吗，好不好就业

这个不但要看行业的发展，还要看你自己的技术怎样，这几年大数据是非常火的，企业对大数据开发人员的要求也比较高，你不但要非常熟悉hadoop生态（HDFS，hive，hbase，spark等等），其次你的编程基础也要非常好，要会liunx,java、Scala或者python，熟悉常用的框架，还有最重要的就是工作经验，学历等。

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，把大数据作为基础性战略资源。据中国商委会统计，中国基础数据分析人才缺口达到一百五十万之巨，这是很大的一个人才缺口。大数据发展前景很不错，大数据人才比一般的软件开发人员平均薪资要高30%左右，并且在持续的增长。

Ⅷ 大数据技术出来这么久了，会不会被市场淘汰

作为一个数据开发人员，可以肯定的告诉你，数据分析行业绝对不会被淘汰专，在这属个数据为王的时代，一点的数据都会提炼出价值，所以不用怕，大胆的去学，黑马程序员就能学，不妨去试学看看。您的采纳给我提供源源不断的动力，很高兴您能满意