京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
国内大数据市场应用需求进入爆发期
大数据无疑是这两年最火的词汇之一。当前我国大数据产业不断向纵深发展,不仅2015年行业规模超过100亿元,更孕育了诸多新兴业态。随着大数据产业的发展,应用需求日渐丰富,不同行业间跨界更加深化,我国大数据产业已迎来重要的爆发期。
日前在京举行的“2016中国国际大数据大会”上,工业和信息化部党组成员、办公厅主任莫玮表示,随着新一代信息技术的迅猛发展,互联网与社会各领域各行业的交融、交汇日益深化,一个以大规模产生、分享和应用数据为特征的大数据时代已经到来。
他表示,近年来在国家政策支持和各方面的努力下,我国大数据产业循序发展,应用不断深化,大数据已经成为当今经济社会领域倍受关注的热点之一。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,全球新一代信息技术产业发展正处于加速变革期,国内市场应用需求处于爆发期,我国大数据产业迎来了重要的发展时刻。
据易观国际统计,2015年我国大数据市场规模达102亿元,2017年有望达到170亿元。这看似百亿级别的市场,背后却能撬动数万亿元的相关市场规模。
近年来,阿里巴巴投资优酷和新浪微博,腾讯集团入股京东和大众点评等,背后都有大数据整合的影子。这些掌握着流量的大数据平台,已经成为互联网资源的聚集地。
记者采访发现,拥有大量数据源的企业如百度、阿里、腾讯、京东等,都已在挖掘自身大数据的基础上,向外扩展合作方式,大数据应用日渐丰富。例如,日前京东集团和今日头条宣布达成战略合作。作为内容变现的手段,对品牌企业提供精准广告。
京东集团高级副总裁徐雷透露,合作模式主要基于数亿用户的数据分析上,京东根据用户兴趣数据提炼出精准的人群包,再将此与今日头条的用户数据打通,根据今日头条的媒体属性扩展到更多同类兴趣的人群,并投放广告。最终实现在“阅读文章时,看到文章中提到的商品,直接点击图片即可完成购买”。
上述跨界合作仅是我国丰富的大数据应用一隅。总体来看,当前互联网企业对大数据最广泛的用途主要有三方面:第一是提供精准的用户画像,进一步挖掘用户的价值;第二是优化自身运营,通过大数据提升运行效率,例如百度通过“凤巢”系统以大数据算法决定所有广告的位置,京东通过大数据算法决定运货线路和仓储安排;第三,根据大数据技术提供决策依据,例如国内最早一批大数据人工智能创业公司第四范式,利用相对完整的客户数据助力金融机构定价、风控和决策等。
在互联网企业外,电信运营商与科技公司在大数据领域的合作也越来越多。如科大讯飞[0.00% 资金研报]利用电信运营商提供的大量语音数据支撑其训练语音识别的模型。同时,三大运营商都划出单独部门,积极发展基于数亿电信用户的大数据价值。
大数据产业的突飞猛进离不开地方政府的积极响应。莫玮说,地方发展大数据积极性高涨,呈现出京津冀、长三角、珠三角、中西部、东北部等全面开花的格局。
大数据虽然对经济发展意义重大,但其发展仍有诸多挑战,特别是企业垄断数据现象突出。“BAT”三大巨头凭借其固有的互联网优势,掌握了大量的数据。易观国际的数据显示,阿里和腾讯的第三方支付服务占据了中国市场的九成。但“BAT”体系在数据上并不开放,一些知名的应用在被“BAT”收购后反而关闭了数据共享。
“拿走数据的多,贡献数据的少。”九次方大数据创始人、贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿表示,不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由,不愿意交易自身数据。部分政府部门也缺乏数据公开的动力,特别是已经开展商业化应用的,更加不愿共享。
业内人士建议,我国还需完善立法,规范数据交易行为,鼓励数据互联互通,将数据公开共享纳入政府部门考核,同时加大力度攻坚克难,在芯片、云计算等大数据的关键领域取得突破,建成健康、安全的大数据产业环境。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16