大数据应用行业研究

大数据席卷全球的大趋势下，我们可以明显地感觉到，数据在受到越来越多的重视，从国家到企业，各个层面都认可数据的价值，而在各个行业领域当中，大数据技术的应用，将带来新的发展路径。今天我们就来聊聊，大数据技术应用前景，大数据在哪些行业有前景？提到大数据，大家首先想到的，一定是互联网行业。没错，互联网行业是大数据落地最主要的场景之一，但是在其他更多行业领域，大数据的前景不可限量。1、医疗器械行业医疗器械行业有着很多的病案，病理报告，痊愈计划方案，药品汇报这些。在将来，凭借数据管理平台人们能够搜集不一样病案和医治计划方案，及其患者的本质特征，能够创建对于病症特性的数据库查询。2、生物科技在基因分析上，根据数据管理平台人们能够将本身和植物体基因分析的結果开展纪录和储存，运用创建应用场景云计算技术的遗传基因数据库查询。这将会加速本身遗传基因和其他他微生物的遗传基因的科学研究系统进程。3、金融业金融行业对大数据的应用，是有着广阔的空间的：大数据营销：根据顾客消費习惯性、所在位置、消費時间开展强烈推荐。风险防控：根据顾客消費和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。管理决策适用：运用数据分析报告执行产业链贷款风险操纵。4、零售业零售业大数据的应用有2个方面，一个方面是零售业能够掌握顾客消費爱好和发展趋势，开展货品的大数据营销，减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品，为顾客出示将会选购的其他商品，扩张销售总额，也归属于大数据营销层面。5、电商行业电商行业统计数据运用将会有大量的想像空间，包含分折潮流趋势，消費发展趋势、地区消費特性、顾客消費习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消費的关键要素等。关于大数据技术应用前景，大数据在哪些行业有前景，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术的应用落地，一定是要结合到具体的行业业务当中去的，而能创造的价值也是不可估量的

大数据产业经过十多年的发展，已经从野蛮扩张阶段回归理性，大数据产业从初期概念普及、技术研发到更深层次的场景布局和产业切入，思考并探索大数据技术落地应用场景成为行业共识，也成为大数据企业步入产业发展深水区的生命力。智能化是大数据产业的发展趋势，落地产业应用是大数据发挥价值的关键。在这样的背景下，11月10日，海淀区委宣传部联合西街传媒、《数据》杂志在中关村国家自主创新示范区会议中心共同举办“2019大数据产业十大应用案例发布会”。天眼查、文投大数据、中诚信征信、联通智慧足迹、东方微银、网智天元、金电联行、清博大数据、淘数科技、零氪科技十大大数据企业榜上有名。此次大会以“遇见数字智绘未来”为主题，不仅聚焦海淀区各大数据企业的优秀应用案例，也重点聚焦海淀区自身的数字文化产业发展，为此引来不少专家学者和企业家们的热烈讨论。海淀区委宣传部副部长佟志伟海淀区委宣传部副部长佟志伟在开场致辞中表示：海淀区正在以挖掘文化科技融合新动力，构建新型产业形态为抓手，推动高质量发展，打造高品质城市。下一步海淀也将尽全力推动数字产业规划、建设、运行促进网络游戏、电子竞技、数字音乐、数字出版等数字文化在海淀的聚集。“让文化软实力成为科技发展的硬支撑。”北京商报社社长助理、《数据》杂志社总经理王海岩北京商报社社长助理、《数据》杂志社总经理王海岩向会场来宾表示欢迎，他详细介绍了《数据》当前的发展情况，表示《数据》作为一个垂直领域的媒体，有能力也有义务为大数据搭建资源和信息共享交互平台，与企业达成更深度的合作。清华大学互联网产业研究院院长朱岩清华大学互联网产业研究院院长朱岩围绕海淀发表了“数字经济时代文化产业发展”的主旨演讲，他表示，文化产业与科技融合空间巨大，因为文化已经渗透到传统工业革命的每一个角落，“这就意味着我们的工业互联网、产业互联网的建设都必须要围绕着文化内涵来做一系列的创新，才有可能展望中国经济发展的真正突破道路。”北京青年互联网协会副会长杨文琳则强调了数字产业发展的人才需求，她表示，数字产业需要跨界人才；需要善于学习、拥抱变化的人才；需要拥有包容性的世界观和强大内心力量的人才，“这些人才超出目前岗位的适配条件，特别对一些创新型公司来说，更是需要这样的超配人才。”中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋关注的则是区块链如何助力数字经济发展，在他看来，区块链对传统产业的价值就在于将其数字化、货币化，当一个商品变成有具体面值的货币时，就能够进行流通，而整个产业就可以借助这个“币”形成一个完整的产业生态。赵国栋强调，数字经济应该是(完整生态链上)不同行业借助新兴技术融合在一起的虚拟组织，这个组织就是数字经济的一个基础单元，是一个由几部分共同组成的数字生态。现场还就“海淀区加速数字文化产业发展的机遇与挑战”议题展开了圆桌对话。海淀区委宣传部副部长佟志伟表示，从新的产业角度来看，不管是科技企业长远发展还是做内容做创意的企业，如果没有科技支撑，可能会在某个发展阶段遇到瓶颈，而政府也希望尽力减少科技与文化融合的鸿沟，帮助企业更健康地长足发展。千龙智库副总监赵丽娜则表示，大数据的文化应用应该让高大上的科技变成喜闻乐见的文化，促进文化产业普惠化。北京科学学研究中心书记张士运认为，数字技术已经成为当今社会的基础，文化发展也将在这个基础之上，而技术发展如果没有内容，技术也将很难走通。另外，海淀在发展科技文化产业上拥有领先的观念、技术优势、文化优势，以及知识产权优势，这些都是海淀的优势所在。天眼查政府事务高级总监张晓对此也深表认同，她表示海淀不仅拥有全市7成以上的科技企业，也拥有非常完善的孵化产业园区，为企业提供了低成本、高效率的营商环境。大会还共同见证了《数据》杂志与海淀区委宣传部和北京青年互联网协会的现场签约。未来，《数据》杂志将成为海淀数字文化产业数据的首发和研究平台，与北京青年互联网协会的合作内容包括共建企业“数据号”等。据悉，《数据》杂志与清华大学互联网产业研究院也预计将在数据研究、高端学术活动等方面开展合作。《数据》杂志副主编贺陈慧发布《数说海淀》作为大会亮点之一，现场还发布了《数说海淀》的报告，用数据梳理了以中关村为代表的海淀从“电子一条街”到“新技术开发试验区”，再到“全国科技创新中心”的身份转变，中关村已经成为高新技术的代名词，而这份报告也通过数据证明了文化与科技融合能够释放出巨大的发展潜力。作为《数据》和西街首次举办的大数据行业内的专业论坛，王海岩表示，《数据》绝不仅仅是一份刊物，它更是一个互联网平台，一个连接需求方与被需求方的桥梁，数据也应该成为一个聚集大数据资源与人才的平台，为企业发展献力献策，助力大数据企业成为大数据赢家。“未来《数据》也将聚焦大数据应用痛点，重点打造数据号，以更丰富、更专业、更多元的内容更好服务企业。”来源: 北京商报网

金融行业发展与中国互联网的发展同轨共进，经历了金融IT化和互联网金融化两个阶段，智慧金融时代正在来临。这是一场不断创新的大数据金融革命。大数据赋能金融的不可逆趋势是由“ABC”组合辅助完成。近年频现的P2P爆雷、ICO非法集资困局的出现，与监管不当、数据不透明相关性很大，但泡沫的生成也让金融行业正在摒弃传统的粗放模式。对消费金融公司来说，风控是行业的命门所在。与其说消费金融依赖大数据，不如将消费金融定义为基于大数据的用户征信服务。虽然获客仍是各家业务拓展的焦点，但金融服务整体从线下向线上转移的趋势正日渐强化，由此，服务效率和服务质量也面临升级窘境。当大量客源涌入金融平台，如何精准识别风险等级变得不再简单。对此，不同企业在风控环节又有不同理解。而对整个金融行业来讲，线上迁移注定是缓慢的细致功夫，海量的数据资产管理也需要人工智能点对点突破。大数据舆情分析、投资预测是现阶段人工智能对非结构化数据的新尝试。可预见的是，人工智能的加入可能改变人们对理财的理解，抵消由于信息不平等产生的风险。据了解，近日，北京西盈信息技术有限公司大数据研发部门和金融行业分析师，在国内互联网金融行业现状、风险特征以及舆情生态深度分析的基础上，以大数据为中心，针对互联网金融行业的特点，整合西盈互联网大数据舆情监测平台系统的优势，构建了基于云采集、大数据分析和计算、可视化呈现的银行大数据风险预警平台。通过利用多维度的安全判断、数据建模及预判实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析、品牌营销、品牌竞争、理财产品声誉风险管理、银行声誉风险管控等应用，用于完善数据运营体系，实现舆情风险评估，全面掌控金融风险，精准快速做出决策，从容面对市场动荡，全面提升商业银行核心竞争力。自动化贷前企业信息收集与信用评估；贷后企业风险跟踪与预警；行业、区域风险提示；金融及行业信息搜索；市场、宏观、大宗数据查询等功能。

大数据的应用催生出众多的数据应用平台和数据关联行业。那么大数据环境中，针对企业大数据的应用，我认为应该是两个方面的拓展，其中一项是应用于营销，另一方面应用于科研。而科研的最终目的任然是营销和科学的分类。那就可以定义为70%的企业大数据营销主要应用于营销。还有30%是应用于科学研究。企业大数据随着企业大数据的维度的进一步拓展和开放，最大的问题在于企业大数据研究平台的盈利方向定位。数据首先是海量的，单单是企业公示数据即可达到1.5亿条左右，那么按照常规的主键办法，也就数十G的大小，便可以将整个数据囊括其中。在公示数据的概念中任然不乏有可以更加深度挖掘的数据方向，例如经营范围，行业分类。由此就有了行业的分析报告以及针对行业的单独研究。常见的行业研究报告和行业发展预估。营销的核心无非建立呼叫中心，短信营销，邮件营销，范围营销等。更加深层次的营销在于关联营销以及对数据清洗后的营销。在对于数据的科学研究上，重要的是数据的时间节点和数据的维度完整性。这也就意味着研究经费的缺失和难以申请的尴尬局面。研究科学需要时间和过程。而数据的更迭周期在12个月，也就是年更的状态。这就意味着，科学研究的范围任然还需要缩小，如果过大则需要投入的人力和物力也将增大。数据研究的抉择

★ 导读 ★大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。2018年我国大数据产业规模突破6000亿元；随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国大数据市场产值将达到7150亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。为了更好的了解我国大数据产业的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国大数据产业市场前景研究报告》。《报告》从五个方面分析当前我国大数据产业概况、大数据市场现状、大数据产业应用、大数据产业布局以及大数据产业发展前景。PART1：大数据产业概况大数据产业链可以从数据源、大数据产品、大数据服务应用这三大块来讲。目前，我国的数据来源包括政府部门、企业数据采集及供应商、互联网数据采集及供应商、数据流通平台等。而大数据产品包括大数据平台、云储存、数据安全等基础软件产品；加工分析、解决方案等软件产品；大数据采集、接入、存储、传输等硬件设备产品。大数据服务方面，主要为应用服务、分析服务、基础设施服务等供应商。PART2：大数据市场分析随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%；其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。2018年我国大数据产业规模突破6000亿元；随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国大数据市场产值将达到7150亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。PART3：大数据产业应用从应用领域来看，目前大数据最广泛应用于金融领域。未来，随着大数据技术应用的覆盖范围变得更大，其他领域的领域将加强。其中，政府部门大数据技术应用的占比将提高至一位。在大数据时代背景下，政府数字化转型正在加速进行中，大数据技术的应用逐步加深，未来有望超越金融行业，成为大数据产业应用最方面的领域。金融领域位居第二，依然是大数据技术应用广泛的行业之一。PART4：大数据产业布局从大数据产业地图来看，当前大数据产业的地域布局中，东部沿海地区经济相对较发达，大数据产业的上市企业多分布在北京以及东部沿海地区，其中主要以北上广地区分布居多。据产业地图显示，北京市大数据产业上市企业数量最多，达到了37家。其次，广东省为21家；上海则为10家，其余省份的大数据上市企业均在10家以下。PART5：大数据产业发展前景未来，人口红利将转变为网民红利，成为支撑应用驱动创新的最大因素。随着老龄化社会的到来，以往在经济发展中扮演重要角色的“人口红利”逐渐消失，与此同时，我国网民规模不断扩大，网民红利更加凸显，中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。依托庞大的数字资源与用户市场，使得中国企业在应用驱动创新方面更具优势，大量新应用和服务将层出不穷并迅速普及。报告仅展示部分，详情请下载《2019年中国大数据产业市场前景研究报告》http://wk.askci.com/details/fa844728727d45feb3bd9dba2162d8fe/点击快速下载完整版

大数据在很多的 行业和企业得到了应用  对大数据的研究和分析也得到了很多的学者的青睐  在未来的商务活动中  大数据会发挥自身独特的优势  带给我们更多的方便和便捷  预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。物流效率。建立高效的运输与配送中心管理，通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，构建全业务流程的可视化、合理的配送中心间的货物调拨以及正确选择和管理外包承运商和自有车队，提高企业对业务风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。网络设计与优化。对于投资和扩建，企业从供应链角度分析的成本、产能和变化更直观、更丰富也更合理。企业需要应用足够多的情景分析和动态的成本优化模型，帮助企业完成配送整合和生产线设定决策。制造业各行业管理特点突出，在供应链管理上呈现行业管理差异。如汽车行业重点关注准时上线和分销环节、食品饮料行业关注的重点在冷链及配送环节、服装行业的供应链管理重难点在消灭链条上高库存等等。风险预警，在大数据与预测性分析中，有大量的供应链机会。例如，问题预测可以在问题出现之前就准备好解决方案，避免措手不及造成经营灾难。还可以应用到质量风险控制，如上海宝钢，其生产线全部实现流水化作业，生产线上的传感器可获得大量实时数据，利用这些可以有效控制产品质量。通过采集生产线上的大量数据，来判断设备运营状况健康状况,对设备发生故障的时间和概率进行预测。这样企业可由此提前安排设备维护，保证生产安全。电商要运用大数据，将数据分析转化为钢铁电商平台，必须做到以下三点：培养一种将分析融入方方面面的企业文化。支持所有员工根据大数据和分析做出决策，而不是依靠直觉和过往的经验。主动维护隐私和安全性以及开展监管活动。确保所分析数据的安全性和准确性。投资于大数据和分析平台，这种平台通过调整，可以执行各种用于处理所有数据和分析类型的任务，无论其形式和功能如何。

电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。数据宝大数据在电信行业应用的总体情况目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。（1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。（2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；第二方面，市场与精准营销。此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。（1）客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术（如分类、聚类、RFM等）进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。（2）关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。（3）精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。（4）个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。（1）客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。（2）客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群（RFM、聚类等）并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。（1）业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。（2）经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。?第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。（1）对外提供营销洞察和精准广告投放。营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。（2）基于大数据监测和决策支撑服务。客流和选址：西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门DynamicInsights开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。该部门与市场研究机构GFK进行合作，在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹（Smart Steps）。智慧足迹基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。公共事业服务：法国最大的运营商法国电信，其通信解决方案部门Orange Business Services承担了法国很多公共服务项目的IT系统建设，比如它承建了一个法国高速公路数据监测项目，每天都会产生几百万条记录，对这些记录进行分析就能为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。总的来看，电信行业的大数据依然处于探索阶段，未来几年，无论是内部大数据应用还是外部大数据商业化都有很大的成长空间。但电信行业大数据最大的障碍是数据孤岛效应严重，由于国内运营商的区域化运营，电信企业的数据分别存储在各地区分公司，甚至分公司不同业务的数据都有可能没打通。而互联网和大数据则是没有边界。日本最大的移动通信运营商NTT Docomo 2010年以前就开始着手大数据运用的规划，NTT Docomo相对国内运营商有一个很大的优势是全国统一的数据收集、整合形式，因此NTT Docomo可以很轻易拿到全国的系统数据。Docomo不但着重搜集用户本身的年龄、性别、住址等信息，而且制作精细化的表格，要求用户办理业务填写更详细信息。对于国内电信运营商，要真正的利用大数据，数据的统一和整合是最为重要的一步。我们已经看到中国移动已经开始着手准备这方面的工作，相信未来几年，在互联网企业的竞争压力下，中国的电信行业大数据将发展的更快，变革会更彻底。

政府数据共享、物联网数据搜集等各种数据采集能力不断提升，云计算、人工智能等技术为数据存储、处理提供了可供进一步发展的能力。更敏捷、更智能、更融合、更安全的数据分析和智能工具，将成为企业主要需求。互联网大数据一部分应用领域表明一、农业互联网大数据在农牧业上的运用关键就是指根据将来商业服务要求的分折来开展牧业商品生产制造，减少菜贱伤农的几率。一起互联网大数据的剖析将会更精准预知的气温气侯，协助农牧民搞好洪涝灾害的防止工作中。二、金融业互联网大数据在金融业运用范畴范围广。互联网大数据在金融业的运用能够小结为下列2个层面：A : 大数据营销：根据顾客消費习惯性、所在位置、消費時间开展强烈推荐。B : 风险防控：根据顾客消費和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。互联网大数据一部分应用领域表明一、农业互联网大数据在农牧业上的运用关键就是指根据将来商业服务要求的分折来开展牧业商品生产制造，减少菜贱伤农的几率。二、金融业互联网大数据在金融业运用范畴范围广。互联网大数据在金融业的运用能够小结为下列2个层面：A : 大数据营销：根据顾客消費习惯性、所在位置、消費時间开展强烈推荐。B : 风险防控：根据顾客消費和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。三、电子商务电商数据比较集中，信息量大，类型较多，未来运用大数据将有大量的空间，包含分折潮流趋势，消費发展趋势、地区消費特性、顾客消費习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消費的关键要素等。四、医疗器械行业医疗器械行业有着很多的病案，病理报告，痊愈计划方案，药品汇报这些。在将来，凭借数据管理平台人们能够 搜集不一样病案和医治计划方案，及其患者的本质特征，能够 创建对于病症特性的数据库查询。五、零售业零售业大数据的应用有2个方面，1个方面是零售业能够 掌握顾客消費爱好和发展趋势，开展货品的大数据营销，减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品，为顾客出示将会选购的其他商品，扩张销售总额，也归属于大数据营销层面。此外，零售业能够 根据互联网大数据把握将来消費发展趋势，有益于热销产品的拿货管理方法和过季货品的解决。六、生物科技关键就是指云计算技术在基因分析上的运用，根据数据管理平台人们能够 将本身和植物体基因分析的結果开展纪录和储存，运用创建应用场景云计算技术的遗传基因数据库查询。云计算技术将会加快遗传基因技术性的科学研究，迅速协助生物学家开展实体模型的创建和遗传基因组成模拟计算。加米谷大数据培训。

中商情报网讯：大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。一、大数据产业链大数据产业链可以从数据源、大数据产品、大数据服务应用这三大块来讲。目前，我国的数据来源包括政府部门、企业数据采集及供应商、互联网数据采集及供应商、数据流通平台等。而大数据产品包括大数据平台、云储存、数据安全等基础软件产品；加工分析、解决方案等软件产品；大数据采集、接入、存储、传输等硬件设备产品。大数据服务方面，主要为应用服务、分析服务、基础设施服务等供应商。数据来源：中商产业研究院二、大数据市场分析随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4800亿元，同比增长23%；其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。据中商产业研究院发布的《2019年中国大数据产业市场前景研究报告》显示，2018年我国大数据产业规模突破6000亿元；随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国大数据市场产值将达到8080亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。数据来源：中商产业研究院具体分市场来看，未来大数据产业中应用层的规模将占比最大。目前，大数据广泛应用在工业、企业管理、交通、金融、医疗等方面，但应用深度仍有待挖掘。随着技术的不断提升，未来大数据技术的应用不管从纵向或是横向来看都将更加广泛，规模扩大。除了应用以外，大数据产业衍生的其他产品也将不断扩张，市场规模排名第二。硬件、技术作为必不可少的环节，在大数据产业规模中占比不小。而数据的来源、采集以及交易方面的市场占比则相对较小。（1）应用层：大数据的应用是实现其价值的重要渠道，随着大数据在实体经济行业、政府机构、新兴行业等领域的融合应用加深，通过分布式并行计算、人工智能等技术对大量数据进行分析、挖掘，再作用到行业的生产、管理等。随着大数据技术及产品的应用进一步普及，预计应用市场在大数据产业中的占比将提高。（2）衍生层：大数据产业链涉及的环节众多，随着大数据市场需求扩大，为了更好的满足用户需要，更好的支持大数据技术、大数据产品或是大数据服务，将衍生出不少相关的新业态。此外，新兴产业快速发展的背景下，“大数据+”将带来新业态、新模式。大数据产业衍生市场占比将进一步提高，将近两成。（3）硬件层：大数据技术中的硬件产品包括芯片、传感器、传输设备、存储设备、服务器、安全设备等，是支撑大数据产业基础设施的建设，在大数据产业的占比不小。随着需求升级、应用扩大，未来大数据技术硬件支撑也将不断优化升级。（4）技术层：大数据产业链涉及的环节众多，随着大数据市场需求扩大，为了更好的满足用户需要，更好的支持大数据技术、大数据产品或是大数据服务，将衍生出不少相关的新业态。此外，新兴产业快速发展的背景下，“大数据+”将带来新业态、新模式。大数据产业衍生市场占比将进一步提高，将近两成。（5）数据源：数据源是大数据产业的基础，大数据概念在我国的发展相对较晚，整体体系仍待完善，数据源覆盖面不够大。目前，我国数据来源主要有政府部门、互联网巨头、移动通信企业等。相对于应用、技术等领域来说，数据源市场份额在大数据产业中占比较小。（6）交易层：大数据交易可以打破行业信息壁垒，为用户提供大量数据源、管理、分析等，实现数据价值的最大化。但目前，我国大数据产业仍在发展阶段，大数据交易市场尚未成熟。未来，随着大数据交易市场统一规范，平台、流通、管理等环节更为成熟、完善，大数据交易市场将进一步扩大。来源：中商产业研究院三、大数据产业发展前景随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。据预测，2019年大数据最令人瞩目的应用领域是健康医疗、城镇化智慧城市、金融、互联网电子商务、制造业工业大数据；取得应用和技术突破的数据类型是城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据以及企业数据、人体数据、设备调控、图形图像；在数据资源流转上，会自己收集大量数据、会利用数据提供服务、会免费提供数据集、会只下载和获得免费数据集、会买数据集；大数据的最佳拍档概念是数据科学、机器人和人工智能、智能计算或认知计算；我国大数据发展的最主要推动者来自于大型互联网公司、政府机构。来源：中商产业研究院未来，人口红利将转变为网民红利，成为支撑应用驱动创新的最大因素。随着老龄化社会的到来，以往在经济发展中扮演重要角色的“人口红利”逐渐消失，与此同时，我国网民规模不断扩大，网民红利更加凸显，中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。依托庞大的数字资源与用户市场，使得中国企业在应用驱动创新方面更具优势，大量新应用和服务将层出不穷并迅速普及。更多资料请参考中商产业研究院发布的《2019-2024年中国大数据产业发展前景及投资机会研究报告》，同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业规划策划、产业园策划规划、产业招商引资等解决方案。