京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 产业格局分析
大数据战略已上升为国家战略, “十三五”规划纲要中指出,把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新。大数据孕育和驱动下的新产品、新服务、新产业层出不穷,并日益深刻地改变着每个人的日常生活。一个基于技术进步的“大数据时代”正在来临。
在互联网基础上发展起来的社交网络、电子商务、移动通信、可穿戴设备等“云计算”技术,让“抽样数据”迅速让位“全体数据”,“全体数据”即“大数据”时代的来临。
行业结合大数据成趋势
大数据时代已经到来,物联网、智慧手机、可穿戴设备、智能硬件等技术设备让数据成几何倍数增长。大数据不仅让IT行业迎来新的黄金时代,更将颠覆各行各业的竞争格局。目前,不同行业都在宣言 “拥抱”大数据。比如,金融、银行、交通、医疗、制造业等领域,正在利用大数据进行一场新的革命。
未来5年全球大数据市场拥有广阔的发展前景,据前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示,到2016年全球网络连接的数量将接近189亿,人均拥有2.5个连接。到2020年全球将拥有35ZB(1ZB=万亿GB)的数据量。年复合增长率将达到58%,其市场盈利将由2012年的50亿美元增长至2017年的500亿美元。
大数据步入资本市场
大数据正在成为巨大的经济资产,是新时代的“矿产”与“石油”,并将带来全新的创业方向,商业模式和投资机会。
大数据正成为资本“热恋”的对象。从Facebook、谷歌,到百度、九次方,五湖四海的资本如过江之鲫,正在加速向“大数据”领域集结。成立于2010年的九次方大数据,2014年、2015年两次融资,就募得资金近10亿元,得到了博信资本、建银财富、当代集团、IDG资本等18家顶尖基金的追捧。
《2015年中国大数据产业白皮书》显示,我国大数据市场规模2014年达到767亿元,预计到2020年将超过8000亿元。而前瞻产业研究院的报告分析称,10年后“大数据”可撬动万亿元级GDP。
大数据产业仍处于起步阶段
美好的前景,并不能掩盖前行的曲折。稀缺是任何资源的基本属性。“大数据”发展的瓶颈,同样在于数据的“可获取性”。据悉,目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,“深藏闺中”而未能与社会共享,造成了极大的浪费。
虽然,大数据的技术发展越来越成熟,但是大数据的产业仍处于起步阶段,这需要大数据产业链各个环节的相互协作,共同发展大数据。大数据作为社会基础设施的一部分,重要性毋庸置疑,在可预见的三五年时间里一定是高速的发展。可以预见的是,大数据时代全体产业都将发生变局。谁战略得当、执行力强,谁就可能胜出,否则就可能淘汰。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16