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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28