大数据产业竞争格局

A. 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。

B. 大数据医疗行业发展的5大趋势

一、影像识别智能化

医疗数据中有超过90%来自于医学影像，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，容易发生误判。AI可以通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。

二、智能诊疗通用化

智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。

三、药物研发提速

依托大数据，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会大大缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。

四、医疗机器人广泛应用

机器人在医疗领域的应用范围很广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展，进入了市场应用。

五、健康管理实时追踪

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

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C. 大数据市场未来将呈现三大发展趋势

大数据市场未来将呈现三大发展趋势

随着移动互联网、物联网等的迅速发展，新数据源不断出现，而中国数据总量的不断增长，使大数据成为一种重要资源，有利于推动零售、旅游、医疗、金融、电信、政府公共服务各个领域的业务创新。

大数据转变企业商业模式

来自于线下大数据市场(IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动，优化产品和服务路线图;线上大数据市场(互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场)的成熟度逐渐提高，以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成熟，市场体量进一步扩大。企业着力培育数据资产，积极探讨数据变现，行业大数据多集聚、少融合。

大数据产业链整体布局完整，但局部环节竞争程度差异化明显。数据采集环节，综合型大数据源市场处于结构化整合阶段，垂直型大数据源市场处于布局阶段;数据存储和数据挖掘环节市场结构稳定，国际巨头垄断，寡头格局已经形成，国内企业短期内很难超越;数据应用环节是国内企业的机会，但技术仍不成熟。

各环节产业链正在影响企业商业模式的转变。模式一：利用存储能力进行运营，满足企业和个人面临海量信息存储的需求;模式二：对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务;模式三：直接进行信息租售或提供信息租售平台;模式四：IT服务提供商提供大数据空间出租模式，通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台;模式五：针对企业需求，为运营某一环节或某一业务问题提供解决方案，实施单点技术，例如向零售商提供大数据分析技术，获得营销点子;模式六：针对企业系统需求，提供整体解决方案;模式七：BDaaS (Big data as a service)，数据应用即服务的模式，通过云服务提供在线大数据技术或者解决方案。

根据易观智库2014年中国大数据市场行业投资结构数据显示，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为16.0%、15.6%和13.9%。政府、医疗、旅游投资比例分别为12.7%、9.0%和4.1%。六大行业累计占比71.3%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比28.7%。大数据产业集群逐渐形成，即针对企业而言，以云端大数据集聚为前提条件，以行业云服务为平台，共享企业间核心竞争力。

大数据市场三大趋势渐显

大数据市场未来将呈现以下发展趋势：

其一，数据生态系统复合化程度加强。大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

其二，数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

其三，产业核心要素的掌控者主导数据生态体系。数据生态体系中的核心环节是产业的核心要素，例如电商的支付、物流、信息(信用)。掌握产业核心要素环节的企业若顺势而为，把握大数据时代的机遇，将企业自身的核心竞争力优势进一步释放，运用互联网思维，通过产业核心要素的大数据掌控数据生态的主要生态链，从而最终实现在数字经济时代的再一次腾飞。

大数据应用推动各行业发展

进一步通过数据驱动经营和营销，各零售企业会以会员为核心进行管理优化，通过以人为中心的数据驱动，实现决策优化及精准营销。行业会探索越来越多的大数据营销新模式，各类零售企业会积极尝试新机会，如微店等，寻找消费者偏好的新潮流。不断丰富外部数据源，在企业自身线下数据采集能力不断提高的同时，与更丰富的外部数据源合作将快速提升营销的精准度，包括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。

旅游大数据的应用，是尽快建立数据统一化标准，建立统一数据交换标准，区域旅游数据一体化，全国旅游数据一体化。实现大数据的三屏统一(旅游监管大屏、景区公告大屏、游客手机屏)。

通过利用医疗服务的EHRs数据、医院与医保的结算与费用数据、医学研究的学术、社会、政府数据、医疗厂商的医药、医械、临床实验数据、居民的行为与健康管理数据、政府的人口与公共卫生数据、公共社会经济生活中网络产生的数据等方面，为医疗行业的药品研发、疾病治疗、公共卫生管理、居民健康管理、健康危险因素分析提供精准数据支撑。

在传统金融运作模式下，金融机构评估消费者的信用状况、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分金融领域产品服务定价过高，部分领域成为剩余市场，这与实际的金融要求还存在一定差距。大数据将有助于推动金融和银行产业中的数据聚合，基于产业整体数据挖掘价值，推动产业的发展，推动业务模式的创新。金融业大数据目前应用的主要价值在于金融风险管理、消费智能、智能运营等。

电信企业从传统数据时代走向大数据时代。由于电信企业生产运营所需，自身生产管理系统已经具备海量以客户为中心组织的统一的视图数据资源。大数据可为电信业提升网络服务质量，增强管道智能化;更加精准的洞察客户需求，增强市场竞争力;升级行业信息化解决方案，提升客户价值;提供数据安全服务，在大数据市场建立差异化竞争优势。

大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施，一个影响整个国家和社会运行的基础性社会制度。它是治理交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等“城市病”的利器，更将为政府打开了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服务导向的政府、开放的政府，即智慧政府。其应用价值是：加强统筹规划，优化大数据形成机制;加强数据收集和信息感知，提高智慧城市感知水平;推进大数据应用，提高经济社会智慧化水平。

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D. 大数据行业现状及前景

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2019年的约9.4ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国2019年的数据量约为8.6ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。

——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》。

E. 中国目前在大数据行业的发展情况如何

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》

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G. 大数据将重构信息技术体系和产业格局

大数据将重构信息技术体系和产业格局

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，推动新一代信息技术与各行业的深度耦合、交叉创新。大数据的发展将对经济社会发展乃至人们的思维观念带来革命性的影响，同时也能够为国家发展提供战略性的机遇。因此，从出现伊始，大数据就受到各方的热切关注。有关发达国家相继制定出台大数据发展的战略性指导文件，大力推动大数据的发展和应用。

围绕大数据发展的竞争不仅将决定国际信息产业格局，还将深刻影响国家安全与综合竞争力。推动大数据发展，提升我国在大数据技术研发、领域应用、产业发展、安全保障、法律标准、人才培养等方面的总体实力和综合竞争力，是推进我国经济增长和转型升级、促进政府管理和公共治理变革、解决发展方式转变深层次矛盾、实现国家治理能力现代化的有效路径和战略抉择，是助力我国从“数据大国”向“数据强国”转变的必由之路。

我国发展大数据拥有丰富的数据资源和巨大的应用市场优势。近年来，经过各方的共同努力，我国大数据得到了快速发展。产业规模不断扩大，在部分关键技术上实现突破，涌现出一批骨干企业，在各行业中的应用也得到了深入推广，形成了一大批典型的示范案例。大数据已经成为推动经济增长、加速产业转型的重要力量。例如，阿里公司根据中小企业的交易情况对银行的财务和诚信情况进行筛选，并提供无担保的贷款。目前，已累计发放贷款2000多亿元，服务80余万家企业，有力缓解了中小企业融资难的问题。网络公司利用大数据技术，可以实时展示流感等流行病的动态，预测发病趋势，为应对疫情变化，优化医疗卫生资源配置提供了有力帮助。

近年来，各地政府已部署推动大数据并初见成效。但我国大数据发展仍存在思想认识不明确、数据安全隐患较突出、核心技术创新待加强、政府数据开放共享不足、数据资源应用水平低、个人隐私保护不足等问题，亟待加强引导。为促进大数据发展，加快建设数据强国，国务院责成工信部作为牵头部门之一，制定出台大数据应用和发展的指导性文件。在经过充分调研论证的基础上，8月31日国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，从国家战略层面推动数据的采集、共享和分析利用，充分释放大数据价值，推动经济社会健康有序发展，为大数据的发展提供了良好的发展环境和有力的政策保障。

未来，随着我国经济发展进入新常态，大数据将在稳增长、促改革、调结构、惠民生中承担越来越重要的角色，在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位也将越来越突出。同时，大数据也将重构信息技术体系和产业格局，为我国信息技术产业的发展提供巨大机遇。《促进大数据发展行动纲要》的出台，赋予了大数据作为建设数据强国、提升政府治理能力推动经济转型升级的战略地位。工信部将按照国务院部署要求，深入贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》，推动大数据产业健康快速发展，为建设数据强国提供有力支撑。

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H. 大数据分析行业前景如何

简单的说就是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动版互联网、物联网产生了权海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。

互联网最热职位人才报告指出，产品研发工程师、产品经理，人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。

数据分析包含不同的角度分工：

第一类，侧重于网站分析的分析师，包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。

第二类，侧重于业务分析师，包括运营分析师、数据分析师等。

第三类，侧重于技术走向的，例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。

从收入看，第一类最低，中间的次之，第三类最高。原因如下：

1.中国普遍技术取向，涉及到IT、编程、开发类的工资高;

2.业务价值认知，网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门，这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型，因此限制较高。

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I. 大数据未来的发展前景怎么样

大数据是现在和未来的发展方向，前景看好。