京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据市场未来将呈现三大发展趋势,推动各行业发展
随着移动互联网、物联网等的迅速发展,新数据源不断出现,而中国数据总量的不断增长,使大数据成为一种重要资源,有利于推动零售、旅游、医疗、金融、电信、政府公共服务各个领域的业务创新。
2016 年,国家加大了对大数据应用的推动力度,批复了京津冀等7个国家级大数据综合试验区和超过 10个大数据国家工程实验室;同时,针对医疗、交通等行业,有关部门均出台了关于大数据发展的指导意见,继续推动大数据在各垂直领域的应用进程。
根据中国信息通信研究院最新的一份《大数据发展报告》中了解到,59.2%的企业已成立数据分析相关部门,同时,27.3%的企业正在计划成立数据部门,绝大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性。大数据产业集群逐渐形成,即针对企业而言,以云端大数据集聚为前提条件,以行业云服务为平台,共享企业间核心竞争力。
大数据市场三大趋势渐显
其一,数据生态系统复合化程度加强。大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络,而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统,终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今,这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成,接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分,也就是市场的细分;系统机制的调整,也就是商业模式的创新;系统结构的调整,也就是竞争环境的调整等等,从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
其二,数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数据资产,成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外,对于具有互联网思维的企业而言,数据资产竞争力所占比重为36.8%,数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
其三,产业核心要素的掌控者主导数据生态体系。数据生态体系中的核心环节是产业的核心要素,例如电商的支付、物流、信息(信用)。掌握产业核心要素环节的企业若顺势而为,把握大数据时代的机遇,将企业自身的核心竞争力优势进一步释放,运用互联网思维,通过产业核心要素的大数据掌控数据生态的主要生态链,从而最终实现在数字经济时代的再一次腾飞。
大数据应用推动各行业发展
进一步通过数据驱动经营和营销,各零售企业会以会员为核心进行管理优化,通过以人为中心的数据驱动,实现决策优化及精准营销。行业会探索越来越多的大数据营销新模式,各类零售企业会积极尝试新机会,如微店等,寻找消费者偏好的新潮流。不断丰富外部数据源,在企业自身线下数据采集能力不断提高的同时,与更丰富的外部数据源合作将快速提升营销的精准度,包括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。
旅游大数据的应用,是尽快建立数据统一化标准,建立统一数据交换标准,区域旅游数据一体化,全国旅游数据一体化。实现大数据的三屏统一(旅游监管大屏、景区公告大屏、游客手机屏)。
通过利用医疗服务的EHRs数据、医院与医保的结算与费用数据、医学研究的学术、社会、政府数据、医疗厂商的医药、医械、临床实验数据、居民的行为与健康管理数据、政府的人口与公共卫生数据、公共社会经济生活中网络产生的数据等方面,为医疗行业的药品研发、疾病治疗、公共卫生管理、居民健康管理、健康危险因素分析提供精准数据支撑。
在传统金融运作模式下,金融机构评估消费者的信用状况、消费能力、消费意愿的能力不强,导致部分金融领域产品服务定价过高,部分领域成为剩余市场,这与实际的金融要求还存在一定差距。大数据将有助于推动金融和银行产业中的数据聚合,基于产业整体数据挖掘价值,推动产业的发展,推动业务模式的创新。金融业大数据目前应用的主要价值在于金融风险管理、消费智能、智能运营等。
电信企业从传统数据时代走向大数据时代。由于电信企业生产运营所需,自身生产管理系统已经具备海量以客户为中心组织的统一的视图数据资源。大数据可为电信业提升网络服务质量,增强管道智能化;更加精准的洞察客户需求,增强市场竞争力;升级行业信息化解决方案,提升客户价值;提供数据安全服务,在大数据市场建立差异化竞争优势。
大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术,更是一种思维方式,一项重要的基础设施,一个影响整个国家和社会运行的基础性社会制度。它是治理交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等“城市病”的利器,更将为政府打开了解社情民意的政策窗口,打造平台的政府、服务导向的政府、开放的政府,即智慧政府。其应用价值是:加强统筹规划,优化大数据形成机制;加强数据收集和信息感知,提高智慧城市感知水平;推进大数据应用,提高经济社会智慧化水平。
不同行业里的不同企业对数据的要求和应用方式都有所不同,根据行业和产业可以细分到成百上千个精细的小领域。中科点击作为大数据应用方面的专家级企业,已经积累了近10年的行业大数据应用经验,公司目前有两大大数据品牌,即“军犬”与“慧数”,军犬主要专注于专业应用,主要服务于政府单位,慧数专注于行业应用,主要服务于各行各业。中科点击凭借多年的大数据运营经验,对各行各业大数据应用和需求进行统筹分析得出结论,无论是哪个行业的企业在大数据应用方面都绕不开9大类应用方向,分别是营销类、交易类、画像类、征信类、安全类、情报类、媒体类、图表类和工具类。
随着大数据政策环境和技术手段的不断完善,大数据行业应用持续升温,中国企业级大数据市场进入快速发展时期。互联网、电信、金融等各行业都已经开始实际部署大数据平台并付诸实践,带动软件、硬件和服务市场快速发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31