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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27