2015年全球大数据总量

㈠ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据储量爆发式增长

近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。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。

——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》。

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㈢ 大数据发展怎么样啊

大数据为什么有很好的发展前景：
第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
第二：数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

㈣ 互联网下一个风口究竟是什么

近年来，全球大数据储量呈现爆炸式增长，其中中国数据产生量增长最为迅速，平均每年增长速度比全球快3%，预计到2025年中国将成为全球最大的数据圈。

中国数据圈将受到来自物联网设备信号、元数据、娱乐相关数据、云计算和边缘计算增长的驱动，中国生产力数据和物联网数据占比将从2015年的11%增长至2025年的40%。

全球大数据储量规模爆炸式增长

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。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。

预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

㈤ 大数据未来发展趋势如何

趋势一：数据的资源化

什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

另外，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命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：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。

㈥ 企业大数据 一座值得开垦的金矿

企业大数据：一座值得开垦的金矿
虽然尚处起步阶段，但是大数据已经成为多个行业的关注热点之一。如何更好地利用大数据推动自身业务的运营发展，这是众多企业不断探索的问题，而运营商也无法忽视这个未来的大金矿。
一、现阶段大数据业务市场状况
从全球情况来看，2015年全球大数据市场规模达到421亿美元，同比增长了47.7%。以此增速进行推算，到2020年全球大数据市场规模可突破3000亿美元。

今年年初，中国信息通信研究院日前发布的《中国大数据发展调查报告（2017）》称，2016年中国大数据市场规模达168亿元，预计2017年~2020年仍将保持30%以上的增长。调查显示，目前近六成企业已成立数据分析相关部门，超过1/3的企业已经应用大数据。

对比起全球情况，中国大数据产业市场规模增长还有很大空间。
二、运营商进入大数据行业思路
运营商先天优势在于掌控大量数据中心资源，这是大数据业务硬件基础。更为重要的是运营商本身拥有大量存量客户资源和客户数据，这也是对运营商进入大数据领域一个有力支撑。
运营商大数据业务运营SWOT分析：

三、运营商大数据业务发展对比
联通
今年9月，中国联通集团正式宣布，旗下的联通大数据有限公司正式揭牌成立。中国联通大数据公司定位于中国联通大数据对外集中运营主体和大数据产业拓展的合资合作平台，全面对接国家和联通集团战略，建立专业化子公司开展市场化运营、建设全产业链大数据生态体系。此外，联通还与中国银联签署了战略合作协议，双方决定建立长期稳定的合作伙伴关系，在数据资源、技术能力、产品研发等方面开展全方位合作。
电信
早在2015年末，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。
电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，2016年下半年其大数据平台建设从原来的5个省份现在扩展到31个省份，数据种类从开始的几类主要数据扩展到十几类，实效性从原来以“周”为单位到现在以“小时”为单位的延时。
移动
在今年“世界电信和信息化社会日大会”上，中国移动通信集团公司副总经理李正茂表示：“发展大数据不是简单的建设IDC，根本目的还是为了应用。大数据正在从炒作的高峰期间，向产业落地期间发展。”
中国移动在六个方面积极推动大数据加速行业转型升级：
第一，社会管理方面，大数据能够分析用户的消费、行为、位置等特征，为政府的社会治理提供保障。
第二，信息传播，大数据成为公众获取信息的新渠道。移动借助位置漫游等信息向公众发布舆情热点的分析。
第三，医疗健康领域，中国移动构建健康云平台在贵州省取得成效，一方面帮助贵州卫集委收集信息，同时为政府医疗机构提供智能审核，疾病救助，疾病预防等多方面的投入，由此为当地医疗支出节省了上千万。
第四，行业创新能力提升，大数据为传统行业打造新的能力。中国移动的大数据提供人流预警，公交道路等服务，为公交管理，游客出行提供参考。
第五，社会热点问题处理支撑，中国移动基于大数据构建了反电信网络，欺诈防范技术体系，在2-10分钟可以识别市场号码源，来源区域，受害人集中地等等，同时实现最高风险等级，影响最大的境外异常号码源时时阻断。
第六，商业模式创新，2016年，中国移动和招商局集团共同投资设立试金石信用服务有限公司。
虽然三大运营商大数据布局在实际操作上不同，但是都明确把大数据从布局转移到实行阶段，软硬件资源日益充实，并且已经打造出不少成功案例。
四、布局大数据市场
1、攻坚热点领域
智慧城市
早在2014年，国家发改委会同中央网信办等25部委组成部际协调工作组，启动新型智慧城市试点建设。2016年又明确提出了到2018年要分级分类建设100个新型示范性智慧城市。
智慧城市建设带来的商机是巨大的，而大数据恰好在智慧城市建设中扮演重要角色。可以通过方方面面渗入，如城市交通、环境监测、治安管理、卫生管理等城市生活每个细节。
当然，运营商也已经对此领域有所行动。比如联通大数据公司就有“智慧足迹”这一项业务，提供“以人为本”的群体位置数据应用，为政府和企业提供包括人流量、人流密度、职住空间分布、人口时空分布在内的位置大数据解决方案。
政务
通过IDC、ICT基础通信业务为政府部门提供服务，并且为其构建大数据管理分析平台。政府运作效率和质量提升已经不仅仅拘泥于办理业务、处理业务时间上的减少，还要做到未雨绸缪，及时发现潜在民生问题，做好预防工作：比如通过婚姻注册数据挖掘离婚率提升因素，从而地提出针对性措施；又比如通过分析注册中小企业税务数据，了解税收政策对中小企业是否存在推进作用，有消极作用的加以改善。
医疗健康
根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，2010年我国健康医疗大数据行业市场规模约为171亿元，到2015年快速增长到466亿元，年均复合增长率超过20%。

可穿戴设备的出现使到个人身体健康实时监测得到硬件上的支持，而把这个契机转化为商机就需要完善的大数据平台作为支撑。

而通信运营商涉足该领域也有很合适的切入口，比如利用存量家庭业务客户进行拓展，享受低资费优惠。
2、提升自身运营
运营商本身拥有着庞大数据资源，也应该很好地利用这些资源为自身运营提供动力。
一方面通过用户数据库做好用户维系和质量提升，对高危潜在离网用户及早挽留，而对潜在需求用户可以推广增值业务提升客户价值。
另一方面，涉及到数据交互（即通过与其他行业合作，双方数据通过融合整理）发掘出的更多有价值结论，能支撑双方运营，互惠互利。
五、大数据业务营销
通过IDC建设、产品建设打好基础，进行业务营销就是下一步关键所在。进行大数据业务营销通过标杆打造+体验营销是较好选择。
由于业务属于起步阶段，要吸引到市场目光和认同，必须树立业务标杆。在硬件和软件有实力的前提下，运营商要打造专业化团队，树立行业顶尖形象，以优质案例打动潜在客户。
营销人员在向潜在客户推销产品时，需要结合案例详解、实体考察、便携式设备体验进行销售活动，以具体化、专业化的方式打动客户。
需要明确的是，大数据硬件软件方面做好后，剩下最关键一环就是在营销上打动客户。
如何打动客户？用事实说话
例如2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。2014年罗斯柴尔德再次成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个。在这种震撼的事实面前，展现大数据的实用性和威力。
六、展望
由于各行各业各领域都能够有机会用到大数据分析为管理运营作支撑，所以大数据业务发展潜力毋容置疑。现在对运营商而言，做好硬件软件基础的同时，更要深挖市场需求，打造营收模式标杆，以点带面地实现业务快速增长。

㈦ 大数据的发展趋势

如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响.

大数据不再是流行术语.调查机构Forrester公司的研究人员发现，2016年，近40%的企业正在实施和扩大数据技术的应用，30%的企业计划在未槐穗来一年内采用大数据.同样，NewVantagePartners的《2016年大数据执行调查》发现，62.5%的企业现在至少有一个大数据项目投入使用，只有5.4%的企业没有规划或者没有实施大数据项目.

研究人员表示，大数据技术的采用不会立即放缓.根据调查机构IDC公司的预测，大数据和业务分析市场从2018年的1301亿美元增加到2020年的2030亿美元以毕汪上.

数据的可用性、新一代技术和对数据驱动决策的文化转型将继续推动企业对大数据和分手明仔析技术和服务的需求.IDC公司剖析信息管理集团副总裁Dan、Vesset表达，2015年全球性大数据市场收达到1220亿美元，2016年市场收入增长11.3%，预计到2020年大数据市场收入复合年均增长11.7%.

虽然大数据市场会增长，但企业对如何使用大数据并不是很清楚.新的大数据技术进入市场，旧技术的使用也在增加.

大数据发展趋势

真正掌握大数据的趋势，就像每天都在监控风向的变化一样，只要感受到风向，就会发生变化.但是，以下趋势明显推动了大数据的发展.

1.大数据和开源

ApacheHadoop、Spark等开源应用程序已经成为大数据技术空间的主流，这种趋势似乎可能会持续下去.一项调查显示，近60%的企业预计将在今年年底前使用Hadoop集群投入生产.根据调查机构Forrester公司的报告，Hadoop的使用量每年增加32%.

㈧ 什么是大数据，看完这篇就明白了

什么是大数据

如果从字面上解释的话，大家很容易想到的可能就是大量的数据，海量的数据。这样的解释确实通俗易懂，但如果用专业知识来描述的话，就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。

大数据的特点

海量化

这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。

MB，全称MByte，计算机中的一种储存单位，含义是“兆字节”。

1MB可储存1024×1024=1048576字节（Byte）。

字节（Byte）是存储容量基本单位，1字节（1Byte）由8个二进制位组成。

位（bit）是计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。

通俗来讲，1MB约等于一张网络通用图片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，约等于下载一部电影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，约等于一个固态硬盘的容量大小，能存放一个不间断的监控摄像头录像（200MB/个）长达半年左右。

1PB=1024TB，容量相当大，应用于大数据存储设备，如服务器等。

1EB=1024PB，目前还没有单个存储器达到这个容量。

多样化

大数据含有的数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。

①结构化数据

结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。

但是，它的扩展性不好。比如，如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的，这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

②半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。

③非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

快速化

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。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。预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

核心价值

大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：

a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；

b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。

c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。

大数据能做什么？

1、海量数据快速查询(离线)

能够在海量数据的基础上进行快速计算，这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下，使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。

2.海量数据实时计算（实时）

在海量数据的背景下，对于实时生成的最新数据，需要立刻、马上传递到大数据环境，并立刻、马上进行相关业务指标的分析，并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。

3.海量数据的存储（数据量大，单个大文件）

大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)

大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。

4.数据挖掘（挖掘以前没有发现的有价值的数据）

挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果，使用大数据能够计算出。

挖掘（算法）有价值的数据。在海量数据背景下，使用数据挖掘算法，挖掘有价值的指标（不使用这些算法无法算出）

大数据行业的应用？

1.常见领域

2.智慧城市

3.电信大数据

4.电商大数据

大数据行业前景(国家政策)？

2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》

2015年6月19日，国家主席、总理同时就“大数据”发表意见：《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号

2016年12月18日，工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》

2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》

2018年7月1日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”

总结

我国著名的电商之父，阿里巴巴创始人马云先生曾说过，未来10年，乃至20年，将是人工智能的时代，大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说，未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。

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㈨ 大数据行业怎么样

大数据挺好的，也是个大趋势，但目前来说学了后基本都是在一线岗位多，二线城市基本上很少，所以看个人需求去学

㈩ 大数据正在引领一场营销变革

大数据正在引领一场营销变革
短短十数年，大数据、物联网、云存储、移动互联从趋势成为主流，商业生态早已迈过无数个可能，进入了今天飞速发展的快车道。大数据产业已渐趋成熟，亟待被各行各业所运用。小米数据产品总监刘洋在易观智库学术沙龙交流会上表示，随着大数据概念越来越清晰，运用产品类型的形式在数据当中应用将会越来越多。
大数据规模日趋庞大
所谓的大数据技术，就是从各种类型的数据中，采用新处理模式快速获得有价值的信息，从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。随着互联网+影响力的不断深入，人们的生产和生活方式发生了极大的改变。新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。
据统计，全球所掌握的数据，每18个月就会翻倍。到2020年，全球的数据量将达到40ZB，其中我国所掌握的数据将占20%。
利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值。大数据冲击传统市场，渗入更多的企业成为趋势。
据了解，2015年全球大数据产业规模达到了1403亿美元。预计到2020年，这一数据将达到10270亿美元。其中，2020年中国大数据产业规模或达13626亿元。
百分点产品市场总监、中关村(000931,股吧)大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚向《中国产经新闻》等媒体表示，从卖产品转变为卖服务，服从管理转为创造客户价值，互联网核心思维是数据思维，是大数据冲击传统市场的三方面表现。
同时，随着数据资源的开放及使用逐步深入，应用创新成了大数据发展的主要驱动力。目前就传统的企业而言，已经将数据分析、数据资源作为一种新的业务，且投入程度可能强于传统的业务。
据相关数据分析显示，到2020年，中国大数据产业细分市场规模中，应用层规模占比将达到40%，衍生层规模占比达18.5%。
另外，按照行业来划分，未来大数据应用预计将以政府和金融为主，预计2020年政府和金融大数据应用或将占60%，随后是工业以及电力应用。
大数据是一种技术，一种思维的创新，也是数据本身价值的发掘。大数据时代，很多企业已经以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。
刘洋在会上解说了数据驱动的两种模式，即分析决策和应用产品。其中分析决策包括战略分析、竞争分析以及商业分析。他表示，市面上大部分企业在做商业分析之前往往忽略了先做战略分析和竞争分析。
而所谓产品应用，刘洋表示，是与产品相关的数据，把这类数据包装成行业的内容或者是服务，提供给用户。
不仅如此，利用产品跟用户建立关系，利用数据发现规律从而驱动产品创新，也是一个非常好大数据的应用。张涵诚认为，这将能够实时了解用户需求，并及时对服务做出迎合客户群的调整，以赢得更大的市场占比。
电商平台没有评论，意味着转化率的降低、客单的下降。个性化的推荐，需要一个推荐引擎了解消费者的偏好、行为习惯，帮助他推荐一款产品。利用大数据可以洞察消费者的建议，对产品的看法，通过迅速做反馈，可以创造更大的营销。
大数据基因植入传统企业，还会使一些企业成为平台型的企业。张涵诚表示，有了数据以后，企业可以无限地延伸，采购大量的数据可以跟供应商更多做集成。例如，生产数据服务将会有更多的订单，销售渠道数据将同行商品放在平台上卖。
完善大数据体系建设
对制造业企业而言，大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，更在于对数据的“加工能力”——对大量的数据进行专业化的处理，使之转化成为对企业有用的信息。
虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据过程中，仍然对思维架构、方式方法有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务要求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常束手无策。
数据处理的成本非常高，业务发展多元化的时候发现经常遇到一个问题就是数据不准。就目前行业发展情况来看，基本上大规模的公司相对多一些，小的开发者可能越来越艰难。在中大型的开发者越来越多的情况下，发现用户的需求已经脱离了原来老的模式，这就需要把自己的数据拿过来做分析，放到系统里面与CRM、销售系统、投放系统、运营系统做打通，做一个全盘分析。
“大数据分析分四个步骤，即数据应用、数据分析、数据存储和计算以及数据源。其中数据源主要是保证数据不脏。”刘洋说道。
大数据在业务中的分析流程大概分两种类型。一种是当我们有数据和数据分析系统时的监控，通过业务上线、数据的监控、异常数据的发现、异常状况处理的策略、业务改进，形成一个闭环模式。另一种是产品要上新的功能，通过业务上线、效果评估、改进策略、业务改进、效果评估来形成闭环模式。
而就大数据团队架构，分为分散式和中心式。相较于分散式大数据团队的高成本、灵活、难管理特点，中心式的大数据团队的特点则是低成本、易管理、低效率。
分散式的大数据团队，因为每个业务都比较庞大，业务与业务之间的耦合度较低，需要灵活、快速的数据支撑，大型的数据平台无法满足快速变化的业务要求，于是业务会自建平台和分析人员。
仅中心式的大数据团队而言，各个业务有一些区分度，但是区别不大，于是公司会采用统一的数据树立部门，对所有的业务进行数据分析的支撑。
目前，形形色色的大数据已然成为了各领域发展的新宠。伴随技术的发展，大数据正在引领一场营销变革。大数据的存在让营销者能更好地、更实时地对消费者画像并实现无限的消费者细分。大数据强大的分析、挖掘、整合能力让营销变得简单起来。