涕零
⑴ 中国电竞用户已达4.89亿，“大数据”带货表现成趋势，你有何看法
这也是科技的一种进步，无论你需要什么，大数据都会为你带来推荐，可以让你更好的购买自己所需要的物品。
⑵ 中国大数据的十大商业应用
中国大数据的十大商业应用
在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。
1、智慧城市
如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。
大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。
2、金融行业
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。
金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：
（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度
（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
3、医疗行业
医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。
4、农牧业
农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。
农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。
5、零售行业
零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。
零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。
零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。
电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。
利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。
6、大数据技术产业
进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B（5ZB），这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。
这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。
未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。
大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、TalkingData、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。
7、物流行业
中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高。
物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置，至少可以增加物流行业10％左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。
8、房地产业
中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。
借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。
9、制造业
制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。
例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。
大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。
10、互联网广告业
2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。
过去到广告投放都是以好的广告渠道＋广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。
大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。
目前影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。
大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。
但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。
最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。
以上是小编为大家分享的关于中国大数据的十大商业应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑶ 调研显示中国大数据应用与全球仍有差距
调研显示中国大数据应用与全球仍有差距
BM发布了全新《分析：速度的优势》白皮书，该白皮书基于IBM对60全球多个国家中超过1000位业务和IT高管的深度调研，对当前大数据[注]在中国及全球企业应用的现状进行了全面分析。该白皮书指出目前影响快速发展的数字市场的四个重大变化趋势，并基于企业的数据分析能力将他们分为领跑者、慢跑者、参与者和旁观者四个组别。同时，白皮书就企业在分析生命周期的三个关键阶段提出了快速将数据转变为洞察并驱动行动的建议，帮助企业在竞争中保持领先优势。作为全球发展最快的大数据市场，在此次调研中，虽然超过四分之三的大中华区企业在一年内实现了大数据的投资回报，显示了高于全球的投资信心，但是更多的中国企业更注重利用大数据分析来赢得新客户而不是创造更好的客户体验，同时，中国企业普遍在利用大数据推动数字和流程整合转型方面落后于全球整体水平。
IBM 大中华区全球企业咨询服务部高级合伙人兼副总裁Steven Davidson 表示：“随着大数据应用的不断深入，新的发展与变化已经产生。通过此次《分析：速度的优势》白皮书的发布，我们可以看到，速度优势对企业在竞争取胜至关重要。一部分企业正通过速度驱动的数据和分析实现差异化发展，对业务绩效和竞争地位产生了显著的影响。这一趋势对于全球企业高管，尤其是那些致力于利用创新技术推动自身发展的中国企业的领导尤为重要。IBM一直致力于与中国企业紧密合作，分享自身丰富的大数据分析洞察与资源，共同携手推动业务的创新与增长。”
四大变化引领全球大数据应用发展
作为IBM第六次全球数据分析调研，此次调研对象包括60多个国家中超过1,000位业务和IT高管，其中也包括大中华区企业。IBM 2014年全球分析调研揭示了影响快速发展的数字市场的四个重大变化：
变化1：绝大多数企业目前在一年内实现了大数据投资的回报。
变化2：以客户为中心仍是分析活动的主要目的，但企业越来越多地将注意力集中于利用大数据应对运营挑战。
变化3：通过将数字化能力集成到业务流程中实现企业转型。
变化4：大数据的价值推动力从数量转变为速度。
领跑者数据分析驱动实践，速度成关键
该白皮书指出要跟上当前的发展速度，企业需要全面地采用分析技术。基于企业现阶段分析能力，白皮书将企业分为四个组别：领跑者、慢跑者、参与者和旁观者。占10%的领跑者最有能力满足速度需求，并创造了巨大的商业价值。超过一半的领跑者都表示分析对业务表现和收入产生了显著影响并且使他们获得了显著的竞争优势。但大中华区在分析对业务、收入和竞争力方面产生影响的表现仍与全球领跑者存在着较大差距。为了创造业务价值，中国企业需要仿效领跑者，并且加快速度管理数据和分析，并依据数据洞察采取行动。
通过大数据分析构建速度驱动型企业
此次研究还表明，将原始数据的数量和多样性转变为洞察驱动的行动的速度是企业从数据和分析中创造价值的关键。支持这一速度的力量是使用大数据技术。在企业内加快分析速度不能一蹴而就，企业必须在分析生命周期的每个关键阶段保持领先：获取、分析和行动。
在获取阶段，快速获取和整合数据的能力对于创造速度优势非常关键。企业在寻找和管理数据时必须能够保证数据使用方式和时间的灵活性和敏捷性。企业需要推出支持数据多样化的解决方案，让数据为企业提供动力。
在分析阶段，追求行动速度的企业需要集中精力分析数据，并确定最有可能对业务产生积极影响的洞察。
在行动阶段，企业提高当前所需的快速行动能力的最后一步是真正地采取行动，并且快速处理数据。企业需要通过数字与流程的整合提升端到端的速度，使分析数据可供员工和高管使用，从而做到洞察交付和洞察需求相互匹配。
IBM推动中国企业大数据应用的快速发展
作为全球大数据技术与应用的领导者之一，IBM一直努力与广大中国企业、组织保持紧密的合作关系，并通过自身丰富的全球实践帮助众多企业成功应用大数据分析技术，实现了业务的创新与发展。
在汽车工业领域，IBM帮助上汽集团成功打造中国汽车市场首个O2O[注]电子商务平台——车享网。该平台将基于线上客户数据，有效判断客户潜在需求(+微信关注网络世界)，提高运营分析效率，为客户提供及时的、个性化的服务与信息。通过全面的客户洞察做到精细化营销，车享网平台将大幅提升会员管理水平。通过数据分析提升汽车消费者全生命周期服务能力，真正做到高品质的客户体验。
在金融领域，去年，IBM帮助中国银行天津分行打造智能化网点，通过整合中国银行的后台数据分析平台，利用大数据分析技术，分析用户的业务偏好，为验证销售具体产品市场策略的有效性能提供重要的数据依据。
在快消领域，IBM与蒙牛集团于去年底达成战略合作。借助IBM强大的社交大数据分析与商务智能等解决方案，蒙牛将构建有效的大数据分析能力，发现新的客户洞察，并以此作为企业决策与业务流程优化的依据。
在零售领域，今年初IBM在帮助国内休闲食品领先企业良品铺子打造全渠道信息化应用平台的过程中，通过大数据分析，帮助企业将顾客有效地分群，从而实现精准营销和差异化服务。
在新互联网时代下，随着大数据、云计算[注]、社交及移动趋势的快速崛起，IBM正在构建自身全新的服务能力。在大数据应用领域，IBM一直引领着创新和发展，并不断融合自身在各行业与全球化发展中的经验，不断帮助中国客户紧抓新时代下的发展机遇，以稳健的步伐成长为全球企业的领导者。
以上是小编为大家分享的关于调研显示中国大数据应用与全球仍有差距的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑷ 我国5G网络用户数超1.6亿，占全球5G总用户的多少
由中国互联网协会主办的2021中国互联网大会7月13日至15日在北京举行。会上发布的《中国互联网发展报告（2021）》显示，2020年，我国互联网行业实现快速发展，网民规模稳定增长。截至2020年底，我国5G网络用户数超过1.6亿，约占全球5G总用户数的89%。
中国互联网协会副理事长何桂立介绍说，2020年，我国大数据产业规模达718.7亿元，同比增长16.0%，增幅领跑全球大数据市场；2020年我国人工智能产业规模为3031亿元，同比增长15%；在物联网领域，2020年我国物联网产业规模突破1.7万亿元。
此外，云计算作为新基础设施建设的重要组成部分，近年来关键技术不断突破，产业生态日益繁荣。2020年，我国云计算市场保持高速发展，整体市场规模达到1781亿元，增速超过33%。
我国5G已建成基站91.6万个
记者7月13日从2021（第二十届）中国互联网大会上获悉，我国已建成全球最大光纤网络、4G和5G独立组网网络，目前5G已建成基站91.6万个，占全球70%，5G连接数已经超过3.65亿，占全球80%。
下一步我国将加强对5G、大数据、基础软件、工业软件、人工智能等基础核心技术的支持和投入力度，推进产业基础高级化和产业链现代化，进一步夯实产业发展基础。
以上内容参考环球网-我国5G网络用户数超1.6亿，全球占比89%
⑸ 中国大数据市场和技术发展趋势
中国大数据市场和技术发展趋势为了准确描述中国大数据市场和技术发展趋势，解析大数据发展的各阶段对IT技术的需求，2013年6月，中桥国际调研咨询（以下简称中桥）对中国480家最终用户的IT管理者和专业人员，就大数据市场和技术发展趋势展开了调查。之后中桥首席分析师王丛，将结合其在欧美数据中心领域十几年的市场调研积累，对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析，以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时，会通过在线讲座和中国读者解读中国大数据市场趋势，以及大数据对IT技术、IT架构、IT管理以及IT格局的影响。中桥结合对中国大数据市场的的调研数据和分析，将分成四个系列对“中国大数据价值和趋势”进行解读。 大数据分析未来24个月市场趋势 我们在大数据的调研中了解到，中国各型企业正在逐步意识到大数据的业务价值和商业价值，并且鉴于数据量的迅猛增长和大数据分析所带来的巨大价值，在未来24个月内，不论是企业级（78.1%）还是中小企业用户（71.8%），都将会在大数据分析上进行投入，通过部署新的数据分析方案来提高大数据创造价值的效率。这其中，考虑未来12-24个月在新的数据分析方案上进行投入的中小企业用户比例甚至高于企业级用户，鉴于中小企业在中国市场的庞大数量，可以想见这将对大数据分析形成一股极大的推动力。 大数据分析的演进过程 我们再从大数据分析的不同阶段来看，大数据是一个演进过程。传统商业智能通过增加数据类型和数据来源、提高分析速度，应对越来越多的数据子集，逐步演进为大数据数据分析。大数据通过IT创造价值的两个主要维度是数据分析频率、数据来源和种类，主要分为三个阶段。 大数据分析三个阶段 第一阶段：批量分析：数据主要以来自企业内部结构化数据（如生产、管理数等据）为主。目的是通过数据分析降低生产开支，提高资金周转和物流效率，提高业务智能决策能力。这一阶段用户主要IT投资重点是如何提高数据分析频率，以及增加大数据分析数据种类，为逐步向大数据分析架构演进做好IT架构和资源，大数据分析流程准备。 第二阶段：近实时分析：数据分析类型从传统的结构化数据逐步演进为结构化，非结构化（音视频、社群等）和半结构化数据（包括系统日志、客户信息）。除了降低生产开支，提高决策效率的同时，通过大数据分析提升利润和销售增长，以及提升优质客源获取和持有效率成为主要目的。数据分析子集数量相对批量分析更大。近实时分析对从分析准备、处理到呈现的时效性更强，提高了对数据处理能力和分析速度的要求。 第三阶段：实时分析：数据来源和种类更加丰富，不仅限于企业内部的生产数据、用户数据和社群网站，还会纳入来自于第三方数据（竞争实时监控，目标用户群体采购行为监控等）。主要目的是可以通过实时分析，通过前瞻性，实现业务突破创新。通过系统驱动实时“行动”，提升企业在全球市场核心竞争力，优化企业优质资源持有率。此外，实时分析对于数据分析和根据分析结构触发动态业务决策（价格、库存、打包服务）速度要求更为苛刻。不仅给计算、网络提出更高要求，也大大提高了对数据存储容量、性能和动态资源配置能力要求。 不同规模企业的数据分析投入重点 再从大数据分析环节来看，整个分析过程从数据采集管理，到数据分析呈现主要包括以下四大环节： 数据采集管理：将企业内部数据有效采集管理。逐步形成从数据采集阶段的数据分类管理规范化和标准化。 ETL：大数据分析的准备工作，从不同的应用实现数据的抽取、清理、转换、加载。 分析：根据业务需求进行批量，近实时或实时分析。 呈现：将大数据的分析结果呈现，以支撑智能的战略决策和业务决策，或者自动化根据实时数据分析触发商业行为，加大业务对市场的反应效率和利润的捕捉能力。 那么就上述4个环节，不同规模的企业侧重点又将如何呢？中桥的调研结果显示，未来12个月，企业级用户的大数据相关IT投入重点放在数据分析ETL（抽取，迁移，加载）和商业智能（BI），占比均为50%;中小企业的IT投入重点则在数据仓库（50.5%）和ETL（抽取，迁移，加载）（41.6%）。这也与不同企业所处的数据分析阶段有关。 具体来说，企业级用户正从大数据分析第一阶段，向第二阶段演进，更侧重于如何通过大数据分析和商业智能（BI）最大限度地提高用户使用体验，降低优质客户流失。中小企业侧重于如何通过商业智能提高生产效率，利润和发展空间；如何通过对用户采购行为分析，判断潜在业务发展空间，通过业务创新，实现以“小”搏“大”、以“速度”搏“规模”的目的。 中国市场大数据分析集中在如何完善商业智能效率 此外，中桥还对中国市场大数据分析的IT投入进行了调研，结果显示，未来24个月，企业的IT投入大多数都将围绕数据的商业智能（BI）展开。未来12个月，31.4%的受访者选择整合不同业务数据，实现商业智能这一方面进行IT投入，还有30.1%的受访者选择在提高结构化数据（如数据库）商业智能效率上进行最重要的IT投入。未来12-24个月，选择整合数据以实现商业智能的比例为22.9%;选择提高结构化数据（如数据库）商业智能效率的比例为22.4%。这表明数据的商业智能和商业效率是大数据时代企业的焦点，也直接影响到企业的业务发展和数据的价值挖掘。 大数据分析对企业的IT资源也存在一定的需求，包括分析方式、计算节点、存储技术、IT架构 。
⑹ 中国大数据要发展必备三个条件
中国大数据要发展必备三个条件
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟；另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心；各大行业巨头在搭建各自行业的云平台；IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础；另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，问题的核心指向了“数据如何创造价值？”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称：“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选，奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金；他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在“摇摆州”的胜率，并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方：对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起，不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平；其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”；第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商，或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发时点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢？过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢？这在大数据时代变得更有害，因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害？如何避免信息不对等，对困难群体的利益构成伤害？在有效控制风险之前，也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。
以上是小编为大家分享的关于中国大数据要发展必备三个条件的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑺ 国内主要大数据公司有哪些
“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变内了人类生活的容技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
⑻ 中国的大数据该如何腾飞
中国的大数据该如何腾飞
大数据，首先意味着海量数据，并且彻底改变了数据利用的理念。分析所可能产生的全部数据成为可能，这必然使得人们改变过去沿用多时的抽样分析方法，而要善于快速乃至实时对海量（全部）数据作出反应。过去的抽样分析会带来样本分布的偏差，从而使得有限数据得出的结论发生扭曲；而大数据时代的数据挖掘分析，并不意味着分析难度的降低，相反可能更高。
当然，在大数据时代，通常意义上也不需要分析全部数据。“大数据时代的预言家”、牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格就曾指出，大数据用概率说话，海量数据中将被提取出部分的有效数据，只要由此实现的数据挖掘精确度高于过去的抽样分析。分析全部数据在技术上是可能的，在成本上是不可行的，更何况当下的时间成本常常要比经济成本更重要。
大数据从一个带有前瞻性的新型概念，到推动计算机、互联网等信息产业以及传统产业、公共管理等诸多方面实现重大变化，为时并不久远。也就是说，大数据的发展速度相当惊人。遗憾的是，很多人对大数据的理解仍然停留在对以往若干个新锐创业、互联网概念的理解层次上，将大数据带来的创新、发展机遇看成是“忽悠”，对大数据时代正在发生的行业和社会关系变化视而不见。而在宏观层面，国家工信部官员也曾指出，“我国大数据产业同样面临着人才匮乏、数据资源不够丰富、数据开放程度较低、相关的法律法规不完善等问题”。
从我们每个人更可能扮演的消费者、上班族、数字产品使用者等角色来看，大数据也已经深刻的改变了我们的消费、社交和工作，其作用还将进一步提升。套用一句热门的话，你可以不关心大数据，大数据却要关心你。任何技术使用都具有两面性，在带给人以独特便利的同时，会对既有的社会关系及人的习惯造成冲击，甚至损害使用者或他人的权益。大数据建立在数据挖掘与分析基础上，由此实现预测，将有助于公共管理部门和企业对普通人实施更严密的控制。美国已经有社交网站为企业预测员工的离职倾向，这一指数较高的员工将无法获得提升；金融机构通过大数据技术，得出客户群体消费倾向与不良记录的相关性指数，一方面诱导用户更为便利的进行更多冲动消费，另一方面则对部分用户设置更严格的贷款、信用卡申请批准限制；保险公司会根据客户的医疗、消费数据，对其可能的死亡期进行预判，从而拒绝部分用户的投保购买。
《大数据在中国》书中分别以大数据对于创业者而言的创业创新机会、大数据对于政府部门提出的加快立法和推动公共管理转型的压力、大数据对于互联网巨头重新划分行业布局的重要机遇、大数据对于科技领域带来的激活各相关领域连带式创新的契机、大数据为消费者获得更多应用便利及隐私泄露威胁等各方面视角，对大数据问题进行了全面叙述。叙述中，书作者汇集了国内外诸多大数据研究分析著作的精华观点，并结合中国大数据发展的实际，向中国读者普及大数据概念。
值得一提的是，这本书有意识的分别选取了美国和我国大数据产业的多个案例，归纳了大数据发展的共性规律，分析指出了中国大数据产业落后于美国的主要痼疾，并发出了加快发展中国大数据产业、加快大数据立法和相关公共管理模式转型、加强大数据时代隐私安全机制建设和公民理念培育等呼吁。书作者特别强调，在蓬勃发展的互联网时代，大数据可以帮助政府、企业等各类组织摆脱旧的管理模式，走向更为光明的未来，但要实现这一点，当前政府就必须抓住大数据发展的基础设施、产业链、人才、技术和立法五大关键要素。
以上是小编为大家分享的关于中国的大数据该如何腾飞的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑼ 从7.72亿的中国网民规模来看大数据折射哪些互联网新趋势
1月31日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第41次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称为《报告》）。截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，普及率达到55.8%，超过全球平均水平（51.7%）4.1个百分点，超过亚洲平均水平（46.7%）9.1个百分点。我国网民规模继续保持平稳增长，互联网模式不断创新、线上线下服务融合加速以及公共服务线上化步伐加快，成为网民规模增长推动力。
中国网信独角兽企业77家，人工智能领域取得重要进展
截至2017年12月，中国网信独角兽企业总数为77家。北京的独角兽企业数占比为41.6%；上海的独角兽企业占比为23.4%；其他分布在杭州、深圳、珠海、广州等地。第一梯队中的电子商务和网络金融企业分别占独角兽企业总数的18.2%和15.6%，占据了主导地位；第二梯队中的文化娱乐、汽车交通和第三梯队中的智能硬件、在线医疗、人工智能企业均取得了快速发展。随着《新一代人工智能发展规划》为我国人工智能发展提供了顶层战略依据，我国在人工智能领域取得重要进展：截至2017年6月，中国拥有人工智能企业592家，占全球总数的23.3%；2016年，中国人工智能相关专利申请数达30115项。
网络安全相关法规逐步完善，用户安全体验明显提升
2017年《中华人民共和国网络安全法》的正式实施，以及相关配套法规的陆续出台，为此后开展的网络安全工作提供了切实的法律保障。政府与企业共同打击各类网络安全问题，网民遭遇网络安全问题的比例明显下降。数据显示，高达47.4%的网民表示在过去半年中并未遇到过任何网络安全问题，较2016年提升17.9个百分点。
⑽ 大数据的市场规模有多大
全球狭义（专门用于大数据的软件、硬件及服务）大数据口径产值280亿美元。专 根据中国信息通信属研究院发布的《中国大数据市场调查报告》预测，2016年中国主要用于大数据的软硬件和服务市场规模将达到115.9亿元。 未来三年，中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。