京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
产业大数据前景可期 深度孵化模式重要性凸显
互联网的快速发展,使我们步入了一个全新的共享经济时代。信息的交互和数据的共享,促使产业升级转型,大数据成为热门议题。国家和企业间的竞争焦点正从资本、土地、人口、能源转向数据资源。
“大数据与传统行业的深度融合是一个重要的创新方向,掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者。”盛山资产的创始合伙人甘世雄对《第一财经日报》记者表示。2015年,中国大数据市场规模达到115.9亿元,随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展,大数据应用将必然扩张到传统产业的方方面面,不断创造新的应用场景。
大数据不仅仅是数据,更是一项未经深度开发的产业领域,吸引着诸多投资者。
甘世雄称,大数据吸引诸多投资者不无道理。第一,市场潜力大,2015年,中国大数据市场规模达到115.9亿元,增速达38%,根据IDC报告,全球大数据市场年增长率达40%,2017年将达530亿美元;第二,数据增长快,数据量以接近几何数级的速度增加,据麦肯锡全球研究院预测,2020年产生的数据量将是2009年的44倍,接近35ZB;第三,应用领域广泛,各类行业兴起“大数据+”,例如金融、教育、医疗、智能硬件等;第四,商业价值高,在垂直行业的应用及商业价值得到认可,例如数据存储空间出租、管理客户关系、模拟实现、个性化精准营销等。
以美国为代表的发达国家在推进大数据应用上已形成从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局。但是,中国大数据的基础构架和分析环节依然薄弱,在应用领域的行业分布也不够全面,这既是大数据产业的挑战也是机遇。
“如果通过大数据提升产业的效率,提升产业里面企业的决策水平、营销能力、供应链管理,包括制造,那么将产生一个非常巨大的市场机会。”华院数据CEO宣晓华对《第一财经日报》表示,除了给企业带来增值效应,大数据已经产生了新的商业模式,使企业以大数据为商业模式来经营自己的业务。
对此,中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河也表示未来大数据产业将达到万亿,大数据将通过各种网络,带来新的商业形态的变化。
“以前大部分的中小型企业还是停留在数字化或者说从数字到数据的过程,即使是一些上规模的企业,还远没有到数据资产。”华院数据COO麦星表示,大数据产业的发展前景毋庸置疑,但是数据分析和挖掘是一项高难度的技术活,创业的门槛也相对较高,需要业务人员对数学、算法、行业都有较深的理解,多种核心技能的打通往往需要几年时间才能够触类旁通。
“我们会分裂出来自己本身的核心能力进来,导入到这样的新公司里面。我们有专门人员做培育过程,培育团队、培育市场、培育产品。” 据麦星透露,华院数据的深度孵化和传统的投资基金有所不同,包括导入分析能力以及核心人才和培育,深度参与孵化公司的进展。
如何实现大数据和产业的应用对接、真正获取价值也是诸多大数据公司发展面临的难题之一。
“大数据经济不只是一个简单的运用数据的本体或者只是作为一个简单的粗加工来达到经济效益的部分。华院数据希望利用运营商的数据,掌握到更精细的客户的生命期。”华院数据的数据科学家尹相志举例说道,如果希望推广一些母婴的产品,以前的做法是客户到电商网站看了某一款产品之后才在广告上面不停地轰炸。但现在既然有了更完整的数据,透过完整的生命周期的监测,可以知道这个人已经进入到了备孕的状态、怀孕的状态,提早发送相关的信息,希望用这样的方式改变其认知,建立对于品牌的信心、理解,这样的方法不是那么直接的让人觉得是在骚扰他。如何让精准营销做得让大家感觉不到,这是未来发挥大数据经济非常重要的部分。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13