大数据开放的成果报告

Ⅰ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

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Ⅱ 查询大数据网贷报告在哪里可以查

支付宝的那个福瑞科技数据还凑合，但是现在搬走了吧，我是在维信上面查的，反正都是来查旗下的

Ⅲ 全球大数据发展的新动向与新趋势

全球大数据发展的新动向与新趋势
目前，伴随移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临。
瑞士洛桑国际管理学院2017年度《世界数字竞争力排名》显示，各国数字竞争力与其整体竞争力呈现出高度一致的态势，即数字竞争力强的国家整体竞争力也很强，同时也更容易产生颠覆性创新。实际上，以美国、英国、韩国和日本等为代表的发达国家一向重视大数据在促进经济发展和社会变革、提升国家整体竞争力等方面的重要作用，当前更是把大数据视为重要的战略资源，大力抢抓大数据技术与产业发展先发优势，积极捍卫本国数据主权，力争在数字经济时代占得先机。我们从各国发展大数据的新举措中或许可以窥探到大数据发展的新趋势。
美国：稳步实施“三步走”战略 打造面向未来的大数据创新生态
美国是率先将大数据从商业概念上升至国家战略的国家，通过稳步实施“三步走”战略，在大数据技术研发、商业应用以及保障国家安全等方面已全面构筑起全球领先优势。
第一步快速部署大数据核心技术研究，并在部分领域积极开发大数据应用。2012年白宫科技政策办公室发布《大数据研究发展倡议》，以提升从海量和复杂数据中获取知识、挖掘价值的能力，进而推动科学与工程领域创新步伐加速。第二步调整政策框架与法律规章，积极应对大数据发展带来的隐私保护等问题。2014年美国发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书，再次重申要把握大数据可为经济社会发展带来创新动力的重大机遇，同时也要高度警惕大数据应用所带来的隐私、公平等问题，以积极、务实的态度深刻剖析可能面临的治理挑战。第三步强化数据驱动的体系和能力建设，为提升国家整体竞争力提供长远保障。2016年美国发布《联邦大数据研发战略计划》，形成涵盖技术研发、数据可信度、基础设施、数据开放与共享、隐私安全与伦理、人才培养以及多主体协同等七个维度的系统的顶层设计，打造面向未来的大数据创新生态。
特朗普就任美国总统后，对大数据应用及其产业发展持续关注，并督促相关部门实施大数据重大项目，构建并开放高质量数据库，强化5G、物联网和高速宽带互联网等大数据基础设施，促进数字贸易和跨境数据流动等。2017年4月美国能源部与退伍军人事务部联合发起“百万退伍军人项目（MVP）”，希望借助机器学习技术分析海量数据，以改善退伍军人健康状况。2017年9月医疗保健研究与质量局发布美国首个可公开使用的数据库，其中包括全美600多个卫生系统。白宫科技政策办公室一直积极与他国展开合作，以预防数字经济监管障碍、促进信息流动和反对数字本地化等。
英国：紧抓大数据产业机遇 应对脱欧后的经济挑战
大数据发展初期，英国在借鉴美国经验和做法的基础上，充分结合本国特点和需求，加大大数据研发投入、强化顶层设计，聚焦部分应用领域进行重点突破。近期英国特别重视大数据对经济增长的拉动作用，密集发布《数字战略2017》《工业战略：建设适应未来的英国》等，希望到2025年数字经济对本国经济总量的贡献值可达2000亿英镑，积极应对脱欧可能带来的经济增速放缓的挑战。
2012年，英国便将大数据作为八大前瞻性技术领域之首，一次性投入1.89亿英镑用于相关科研与创新，在八大领域投入总额中占比高达38.6%，远超其余七个领域。随后，英国将全方位构建数据能力上升为国家战略，于2013年发布《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略规划》，提出人力资本（研发人才与善于运用数据的民众）、基础设施和软硬件开发能力，以及丰富开放的数据资产是发展大数据的核心，事关能否在未来竞争中占据领先优势。该战略同时提出了11项具体行动部署，短短两三年便释放出巨大的数字潜力。从2010年至2015年，数字经济对英国经济增加值的贡献增长了21.7%，超过了同期经济增加值增长率的17.4%，2015年数字经济规模为1180亿英镑，在经济增加值中的占比超过了7%，其中数字商品和服务出口总值超过500亿英镑。
为从数据中挖掘出更大的价值，创造并维护一个能够保持更多收益和增长的经济体系，同时让全社会都能从中收益，英国政府在2017年3月提出了新时期发展数字经济的顶层设计《数字战略2017》。新战略中提出七大目标及相应举措，特别是对各个目标都提出了更高标准的要求。一是打造世界一流的数字基础设施，二是使每个人都能获得所需的数字技能，三是成为最适合数字企业创业和成长的国家，四是推动每一个企业顺利实现数字化智能化转型，五是拥有最安全的网络安全环境，六是塑造平台型政府，为公众提供最优质的数字公共服务，七是充分释放各类数据的潜能的同时解决好隐私和伦理等问题。
2017年11月，英国面向全社会发布《工业战略：建设适应未来的英国》白皮书，强调英国应积极应对人工智能和大数据、绿色增长、老龄化社会以及未来移动性等四大挑战，呼吁各方紧密合作，促进新技术研发与应用，以确保英国始终走在未来发展前沿，实现本轮技术变革的经济和社会效益最大化。为此，2018年4月底英国专门发布《工业战略：人工智能》报告，立足引领全球人工智能和大数据发展，从鼓励创新、培养和集聚人才、升级基础设施、优化营商环境以及促进区域均衡发展等五大维度提出一系列实实在在的举措。
韩国：以大数据等技术为核心应对第四次工业革命
多年来，韩国的智能终端普及率以及移动互联网接入速度一直位居世界前列，这使得其数据产出量也达到了世界先进水平。为充分利用这一天然优势，韩国很早就制定了大数据发展战略，并力促大数据担当经济增长的引擎。2016年年底，韩国发布以大数据等技术为基础的《智能信息社会中长期综合对策》，以积极应对第四次工业革命的挑战。
2013年12月，韩国多部门便联合发布“大数据产业发展战略”，将发展重点集中在大数据基础设施建设和大数据市场创造上。2015年年初，韩国给出全球进入大数据2.0时代的重大判断，大数据技术日趋精细、专业服务日益多样，数据收益化和创新商业模式是未来大数据的主要发展趋势。基于此，在同年发布的《K-ICT》战略中，韩国将大数据产业定义为九大战略性产业之一，目标是到2019年使韩国跻身世界大数据三大强国。韩国还非常注重对他国经验的借鉴，2015年5月中国发布《大数据发展调查报告》后，韩国专门对中国与韩国大数据应用情况进行了比较分析，并聚焦韩国大数据应用水平与大数据市场不协调的问题，提出了一系列新举措。
近两年全球第四次工业革命浪潮的到来，倒逼韩国重新审视本国智能制造和信息技术的发展，并于2016年年底提出《智能信息社会中长期综合对策》，将大数据及其相关技术界定为智能信息社会的核心要素，并提出具体的发展目标与举措。
一是充分挖掘数据资源价值，强化未来竞争力源头。构筑开放共享的大规模数据基础设施，到2025年实现320个公共机构的数据开放；促进数据流通和使用，激活数据交易市场，推动公共和民间数据实现以价值为导向的交易；激活数据分析企业，到2020年数据专业服务企业规模达到100家；培养大数据专业人才，将每年培养的数据科学家数量从2017年的500名增长到2030年的1000名；发展区块链技术，提高数据管理可靠性等。二是筑牢大数据技术基础。加强数学方法论研究，长期稳定支持新型学习推断、量子计算、神经形态芯片等下一代计算技术研究，推动科研大数据开放共享，推进产业数据中心建设，强化产学研合作共同研发产业共性技术等。三是面向数据服务需求，构筑超连接网络环境。确保频率资源供应，有序推进5G商用化进程，实现大规模机器间通信，实现不同业务网络之间的实时超连接；推动通信运营商体系优化，摒除后发企业进入运营行业的壁垒；进一步强化物联网和云计算基础设施并充分利用智能传感器数据；分阶段引进量子通信与安全网络等。
大数据发展新趋势
综合以上几个典型国家的新动向和新举措，可以发现当前及未来全球大数据发展的新趋势。
一是大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为各国抢抓未来发展机遇的战略性技术。英国在工业战略中强调大数据与人工智能的发展，很有可能推动现有的商品和服务市场被颠覆和取代。日本将大数据、物联网和人工智能界定为建设超智能社会服务平台必不可少的共性技术。韩国与日本相似，将智能信息化社会定义为“ICBM（物联网、云服务、大数据和手机）与AI（人工智能）相融合的社会”。
二是大数据资源对各国经济政治博弈的重要性更加凸显。美国最新版国家安全战略中，特朗普再次将“数据”比喻为一种能源，他认为掌握了数据及相关能力，就是为美国经济的持续增长、有效抵制敌对意识形态以及部署建设最强大军事力量等构建了最基础的保障。最近的“脸书危机”事件，再加上近年来“剑桥分析”及其母公司“战略通讯实验室”参与多国领导人选举活动事件，使得大数据资源及相关技术成为某些国家利益集团及企业影响政治生态和社会安全的重要手段，各国政治社会发展面临的风险变得更加复杂和不可预测。
三是大数据应用基础条件发生跨越式变化。一方面政府数据开放的广度和深度将进一步拓宽，多源数据融合技术的进步，为公共服务数字化与智能化水平的提升提供了技术层面的保障，数据的标准化及开放则成为各国建设服务型政府和平台型政府的资源保障。另一方面大数据应用的基础设施将成为与水电气暖等相类似的设施，成为人们生活中必不可少的部分。这其中包括物联网、智能硬件等数据采集类设施，5G、光通信等超高速数据传输类设施，以及超级计算机、云计算以及边缘计算等计算类设施，以及新型的存储设施等等。
四是大数据安全为各国实现“平衡”发展带来更严峻的挑战。各国大数据发展战略中，不同国家和地区对“数据开放共享”与“个人信息保护”的侧重点不同，比如欧盟希望通过强制性的统一标准最大限度的保护个人隐私，而美国则更相对弱化法律约束、希望充分调动企业的主动性，这种态势对未来全球大数据国际规则的融合发展提出了新难题。同时对大数据企业权利和义务也要进行再平衡，监管太严将限制企业创新的脚步，但如果放手太多，在实践中难免出现企业对个人隐私大规模侵害的问题。

Ⅳ 大数据分析行业发展趋势及成果有哪些

【导读】目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。那么你知道大数据分析行业发展趋势及成果有哪些吗?还不清楚的一起来了解了解吧!

1.基于云的大数据分析

Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌BigQuery中的数据分析服务，IBM的Bluemix云平等等，这些都是基于云的大数据分析平台。

2. Hadoop：新的企业数据操作系统

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演变成分布式资源管理器，它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。有了这些系统，你可以将不同的数据操作和分析操作插入到Hadoop分布式存储系统中来执行。

3.更多的预测分析

随着大数据的发展，分析师不仅会嗯更多的数据一起工作，而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展，针对旧数据的分析更多的是为了提供预测的功能，毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代传统的基于SQL的关系数据库的产品被称为NoSQL数据库，如今被迅速的普及在特定种类的分析应用程序中。而且这一势头在持续增长，据估计，预计未来将有15至20个开源的NoSQL数据库共同存在，他们各自有的的专长，这些数据库会得到快速的发展。

5.在内存分析

使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎，很多用户都非常喜欢这种方式，目前很多基于内存的分析管理工具以及出现，其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。

除了分析软件看好这个市场，作为全球的企业级市场的处理器生产商，英特尔也非常看好这一领域的发展，从目前其产品推出的发展趋势来看，其内存支持将会越来越大，一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据分析行业发展趋势及成果有哪些?”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅳ 澶ф暟鎹璋冪爺鎶ュ憡

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Ⅵ 鎴戝浗澶ф暟鎹鍙戝睍鐨勭幇鐘舵槸鎬庢牱鐨勶紵

鎴戝浗澶ф暟鎹浜т笟寮濮嬪凡杩涘叆娣卞寲闃舵

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Ⅶ 极光大数据的发布的数据报告在哪里可以看得到

极光抄大数据的数据报告是根据极光积累的海量数据输出的报告，极光的服务覆盖了绝大部分的移动APP，数据还是比较权威的，各行各业的数据报告可以在在他官网（www.jiguang.cn/reports）里查到。