京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
国内大数据应用潮起,发展形势稳好
大数据是继云计算、物联网之后IT产业面临又一次颠覆性的技术变革。权威数据显示,2012年大数据对全球IT开支直接或间接推动达960亿美元,而到2016年,这一数字预计将达到2320亿美元。据国内有关机构初步预算,未来中国大数据潜在市场规模有望达到近2万亿元,将给IT行业开拓了一个新的黄金时代。
分析人士指出,大数据时代来临,行业变革才刚刚开始,未来前景广阔。就目前发展来看,国内对大数据的应用领域还较为狭窄,主要集中在金融、物流、公共等三个领域。
公共领域:
交通司法等行业领衔大数据运用
目前我国在公共领域对大数据的运用主要集中在电力行业、智能交通、电子政务、司法系统等四个方面。
电力行业:大数据对该行业的应用主要体现在智能电网上,通过获取人们的用电行为信息,智能电网能够实现优化电的生产、分配以及消耗,有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)、客户用电行为分析与客户细分,电力企业精细化运营管理等多方面,实现更科学的电力需求管理。
智能交通:交通运输部今年7月份下发通知,将对公共交通信息化应用系统建设、相关支撑系统建设、数据资源与交换系统建设提供资金支持。在政策利好支撑下,可以从以下三方面掘金智能交通领域。一、从事城市交通系统建设、高速公路信息化建设等领域的上市公司。
电子政务:通过政府信息化,大数据能够提高政府决策的科学性和精准性,提高政府预测预警能力以及应急响应能力,节约决策的成本。以财政部门为例,基于云计算、大数据技术,财政部门可以按需掌握各个部门的数据,并对数据进行分析,做出的决策可以更准确、更高效。另外,也可以依据数据推动财政创新,使财政工作更有效率、更加开放、更加透明。
司法系统:公安市场大规模的信息化和装备投资产生了海量的非结构化数据,公安的实战应用是大数据的重要应用领域。
金融领域:
大数据所带来的社会变革已经深入到人们生活的各个方面,日常的出行、购物、运动、理财等等。金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手,市场格局、业务流程将发生巨大改变。未来的金融业将开展新一轮围绕大数据的IT建设投资。
据悉,目前,中国的金融行业数据量已经超过100TB,非结构化数据迅速增长。分析人士认为,中国金融行业正在步入大数据时代的初级阶段。优秀的数据分析能力是当今金融市场创新的关键,资本管理、交易执行、安全和反欺诈等相关的数据洞察力,成为金融企业运作和发展的核心竞争力。
目前,以大数据为代表的新型技术将在两个层面改造金融业。宏源证券表示,一是金融交易形式的电子化和数字化,具体表现为支付电子化、渠道网络化、信用数字化,是运营效率的提升;二是金融交易结构的变化,其中一个重要表现便是交易中介脱媒化,服务中介功能弱化,是结构效率的提升。
伴随着大数据应用、技术革新及商业模式创新,金融业中的银行和券商也迎来巨大的转变。此外,腾讯、阿里巴巴等互联网企业也在凭借其强大的数据积累和客户基础,进军金融业,开拓新的盈利点,这也成为金融产品在线销售的一大推动力。
从银行业来看,业内人士表示,互联网环境改变了金融客户的行为习惯,并且促进交易信息透明化,交易成本显着降低。此外,交易行为和信息数据的掌握方拥有更多的话语权。在互联网技术的推动下,金融行业、互联网行业之间的界线日渐模糊,行业融合日渐深入。
数据显示,2012年年末,四大行网银客户数量已经超过了4.3亿户,招行个人电子银行交易替代率达到了90.66%。交通银行电子银行分流率现已超过76%,而三年前的这一比例还在50%。
从证券业来看,分析人士认为,互联网证券并不是传统证券行业在互联网上的外延化扩张,它将会借助网络技术打造出新的网络证券模式,颠覆性地改变券商的传统经营模式。
在大数据的冲击下,券商现有的业务将各有进退。经纪业务首当其冲,将最先面临转型压力。另外,投行通道中介重要性逐渐衰弱,历史上作为投行收入核心的IPO业务利润贡献度将有所下降。还有,券商资管的下一个爆发点在于集合理财业务、资产证券化和信用业务。大数据将进一步加深资管业务的精细化和专业化,助力这些板块获得新的突破。
总之,随着大资管时代的来临,证券、基金等金融机构迫切需要打通渠道通路,平衡渠道体系格局,低成本高效率的网络渠道有助于帮助证券、基金实现这一目标。
大数据将给各行各业带来变革性机会,但真正大数据运用仍处于发展初级阶段。据美国麦肯锡咨询机构在其一份关于大数据研报中指出,大数据已经对美国健康医疗、欧洲的政府公共管理、个人位置数据、美国的零售业及制造业等五个部门产生了重大的经济影响,其中在公共管理领域,每年产生约2500亿美元(约合1.54亿元人民币)的潜在价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22