大数据这个行业未来发展如何？

1. 大数据这个行业未来发展如何？

互联网信息时代，数据几乎每时每刻都在产生，且是以指数规模在疯涨。数据海量累计后，对数据的开发需求与日俱增，数据资产重要性凸显。据《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告前瞻》显示，2013-2015年间，大数据产业市场规模年增速均在100%以上。
2015年，大数据相关产品和服务业务收入达到2800亿元，对经济拉动效应十分明显。随着与各行各业持续深入融合，大数据产业价值将得到进一步挖掘与体现。不过，要实现上述规划目标，还需要克服种种阻碍。例如，数据垄断难题、数据安全隐患、数据孤岛现象等。这些阻碍制约着大数据产业发展，不利于行业规模壮大。
总体来说，在政策大力推动下，大数据产业将延续高速增长，前景一片大好。未来会加速与金融、电信、制造业等深度融合，从而发挥出更大的作用。

2. 因为大数据10大行业正在改变

因为大数据 10大行业正在改变
进入大数据时代是一场跟不上就被淘汰的比赛。无论你是一家独立经营的实体商店，还是下一个美国硅谷的“独角兽”，当务之急都是在商业决策中采用大数据战略。与其说是因为数据很有价值，还不如说是数据正在改变商业经营的方式。
去年十月，在埃森哲和通用电气联合发布的调研报告中突破性地指出了这一紧迫性。89%的调查者认为，一家没有大数据战略的企业将在明年就遭到市场份额和发展势头方面的损失。虽然报告侧重的是工业互联网和医疗保健，但其中的结论对于其他行业仍有很大启示。
大约一年后，将会有10个行业因大数据战略而迅速变革。事实上，84%的企业认为大数据将在未来一年重塑竞争版图。所以即使你所处的行业不在其列，留意下周围那些正在经历这场巨变的公司也没有坏处。
10、能源产业技术和物联网颠覆了能源产业。从微观上看，有像Quirky公司的Aros这样的智能空调设备，它不但可以利用数据学习用户习惯和温度偏好，保持屋内凉爽和舒适，而且几乎不需要浪费多少能源。从宏观上看，有覆盖国家的智能网络。这一试点项目将大量的能源使用数据收集起来，帮助我们形成更好的能源使用习惯、减少碳排放和不必要的能源使用。
9、房地产行业房地产是推动市场的中坚力量。在2008年，我们看到了这一力量消极的一面，但所幸只是是产生了个体规模上的影响。可见房地产有可能带来丰厚的个人收益，也有可能对个体资产造成毁灭性的打击——只是需要衡量风险有多大。所以如果有个方法可以规避这种风险的话……
大数据就是答案，它将从三个方面上提高房地产交易质量和降低投资风险。首先，资产分析方式将改变。利用数据可以分析楼盘质量、楼盘寿命、结构完整性等。“账目上是否可信？”“是否有必要申请贷款？”都将从大数据分析中找到答案。第二，大数据将促成更精明的交易。对大量的客户投资进行评估后，可以提供更明智的方案来更快敲定交易。第三，大数据将提高物业管理水平。数据可以帮助更快发现和修复故障，再加上智能家居技术的应用，可以减少不少事故带来的不利影响。
8、保险行业保险行业从来没有像过去5年那样备受关注，当然这很大程度上是因为对于这一领域的总统立法，不过这好歹也让人们开始关注这个系统内固有的缺陷和复杂了。
保险公司必须从各个角度来考量协议：对保险供应商最优的方案是什么，对客户最明智的选择是什么，如何尽可能吸引到更多的用户，如何降低总体风险……以此看来，保险行业将是产生大数据变革的一片沃土。
其实，大数据正在改变这个行业：利用大数据提高索赔分析的效率，为个人提供更多的定向方案，反欺诈，甚至于为病患投保者提供保健的方法。
自助保险初创企业，MetroMile，为客户提供“开多少公里，扣多少保费”的车险业务，即按英里计保费。MetroMile表示，该业务可以帮助不常开车的客户平均一年省下500美元的保费。
总的来说，保险业的大数据分析可以促使系统快速迭代，不断改进。
7、音乐产业你可能在最近几周看了很多关于像Spotify和 Tidal 公司的得与失的消息。尽管在过去十年音乐市场急速缩减，艺人唱片公司仍在苦苦摸索从所有人身上用音乐赚钱的方式——包括从艺人身上——不单单是提高演唱会的票价或迫使艺人全年364天都在全球巡回演出的路上。
问题是他们并没有找到很好的赚钱方法。直到 Spotify 公司解决了如何为艺人的流音乐支付实质工资的问题后，Taylor Swift 才同意成为旗下一员。没人愿意每月花费20美元在 Jay Z 的“高保真”歌曲上，而他们在 Spotify 上完全不用花钱就可以听到 。
一种可能的解决方法是与广告商合作。社交媒体上收集的大数据表明，特别是在Instagram， 品牌和艺人间的品牌合作，即艺人作为品牌摄影师，可以为双方带来可观的利润，同时并不会损害艺人的形象。
基于社交媒体和流音乐网站的连接，听音乐的人群统计数据也变得很容易获得，唱片公司可以并且已经开始运用这些数据跟品牌做出战略性的合作，而这些品牌可以为艺人品牌化的音乐和视频买单。
6、航空业大数据将打破信息和航空业之间的裂缝，特别是在商业航空旅行领域。每年从商旅上收集的大量数据，甚至是每日收集的数据，在规划航线、制定激励计划、提升销量上，仍有大量可利用的空间。
首先就可以做质量管控。IBM一项研究表明，在飞行上收集的大量数据可以快速减少航线在设备和维修上的成本，这点无疑可以使航空公司更具竞争市场，减少票价成本，最终驱动销售。与此同时，飞行方面的数据也可以帮助节约时间、减少晚点和改善行李管理，甚至可以为后续航班推荐和客户留存提供智能指导。
5、电信业如果你看过关于NSA告密者 Edward Snowden 的纪录片 《第四公民》，那么你应该已经理解了电信业和数据的联系。利用元数据，似乎会让你发布的 Instagram 图片泄露你的位置。但在下面这个案例中，这不是数据改变电信行业的原因。
T-Mobile 合并了所有的客户数据集，将其分为六大类，以此来进行完整的客户行为分析，最终分析使得客户流失率降低了50%。简而言之，大数据分析帮助 T-Mobile 得出影响客户做出是否续用电信服务的因素，然后成为了他们做出调整的依据。
4、生活消费品产业关于大数据对于生活消费品产业的变革并不用说太多，事实上，只需要两个词就足够，供给和需求。
你可能已经注意到大部分的咖啡店都将以往笨重老旧的POS机更换成了更加轻便的 iPad 样式的 POS 系统，像是 Square 解决方案。Square 是小范围信用卡处理系统，它可以帮助实体商户收集大量客户数据，这也意味着独立经营的商户自己就可以很容易地收集数据。
这些数据首先也是最重要的事情就是为上下浮动的货品和供应提供智能指导，也可以帮助商户为大量购买的情况做好准备，更加理解消费者的统计信息，帮助商户运营得更有效率。大数据可以为每个人的首要之事（商户的账目和消费者的需求）都提供更好的分析。
3、酒店管理业酒店管理业不死——不管以何种形态存在。我们总是会去旅行，总是需要假期，只是需要解决旅行方式、地点和时间的问题。一些公司过分依赖这种模式，而忽视了共享经济带来的变化，像是Airbnd 这种公司带来的变化。但是也有 Duetto 这样的公司，给这个市场带来了新的竞争力。【译者注：Airbnb，联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站。Duetto，酒店定价管理 SaaS 服务商】
Duetto 为酒店提供客户行为习惯数据，帮助酒店管理房间预订、调整房间定价，甚至于预测需求量。人们总是在旅行，其中产生了大量酒店可利用的数据，而 Duetto 将它们变得极易获取并且易于分析。
2、游戏业在过去十年游戏业是爆炸性产业。随着《光环5：守护者(Halo 5: Guardians)》在这个秋天的发布，这款游戏已为微软在全球创收达35亿美元。单单这一系列不仅撑起了 Xbox One 的销售，并且成为索尼 PS4 的有力竞争者。【译者注：Halo，《光晕》（又名：光环），微软,发行的第一人称射击游戏之一】
然而游戏世界并不是只有这两家独大。魔兽世界Steam游戏平台等都促成了市场的生机和繁荣，十余亿的忠实粉丝参与其中。而现如今的游戏业也已经开始利用大数据来进一步改善体验。从30年前NES游戏平台产生以来，我们已经走过很远的路。
社交连接性和大型线上多人玩家游戏产生可观的数据，利用这些数据可以整体提升玩家体验。随着游戏的持续迭代和内容更新的下载，得到反馈并且立即做出提升用户体验的应对变得相当容易。
1、数据存储业最后是数据存储业。由于数据量很大而且在各行各业都有其不同的特性，亟需找到一种存储入库数据的方法，这种方法不需要大量服务器的要求也没有笨重的CRM系统。
Box 的解决方案应运而生。他们希望颠覆商业存储和利用数据的方法，使得各种规模的公司都可以很轻松地分析处理数据并从中获益。
无论你身处哪个行业，市场版图已然改变。赶紧打破所在行业和数据的壁垒吧，不然你的公司将沦为市场上落后的一员。
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3. 大数据行业现状及前景

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等
发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局
——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景
——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

4. 大数据未来的

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

5. 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。
全球大数据储量呈爆发式增长
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%
根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。

我国大数据行业市场规模增速连续四年保持在20%以上
随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，发现我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。

2020年应用市场数据规模市场份额将达到40%
随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来五年，应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于他的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。

预计2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

6. 大数据预测将会改变哪些行业

大数据时代的到来既是悄悄的，又是波澜壮阔的，人们还没有完全反应过来时，大数据时代已经到来。随着现实世界逐步被数字化，辅以层出不穷的新的技术手段和应用，大数据在潜移默化地影响着我们。随着大数据影响的不断深入，大数据可视化时代的预测更加容易，人类的生活正在被大数据预测深刻改变。
大数据魔镜的预测将会对天气预报行业产生颠覆性的影响. 天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。
未来的变化是无法预测的，在大数据时代，真正能预测的是个人的行为。计算机比我们了解自己，可以预知每个人未来会做出怎样的决策。这正是商界为大数据疯狂的原因，准确预测消费者行为将带来全新的发展机遇。基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。

7. 大数据行业前景

8. 大数据未来的发展趋势

由于数据科学的兴起，Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止，开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的，不能包括统计上显著数量的用户的输入。
由于物联网提供了千兆字节的可用数据，这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮，这些数据可以转化为可执行的见解。
网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点，并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好，帮助公司节省时间和成本。


数据重新定义了软件生产领域目前，软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块，以创建一个可工作的应用程序，满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。
开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。
新版本应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息，开发团队应该收集这两种数据流，并将它们转化为可操作的见解。
事实上，英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示，升级将不再是战略团队的关注点，而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时，机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时，新的版本就会出现。
例如，一个新版本的聊天机器人将不断升级，使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中，开发者几乎没有投入。
数据扰乱开发人员的工作模式由于当前的工作模式正在发生巨大的变化，网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而，这并不是对程序员需求降低的问题，而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高，但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。
Web开发不再仅仅是写代码，而更多的是结构化数据，清理数据，管理数据，并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同，但在这个行业，进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。
随着代码变得越来越丰富，对于我们现在所知道的开发人员来说，这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边，他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。
数据驱动的web应用程序可以带来什么
目前，理解数据仍然可以给组织带来竞争优势，但它很快将成为最低操作要求。
数据科学可以在几个领域产生真正的影响，包括生产力、效率和个性化。
生产力和虚拟助手网络应用能够记住我们的喜好，帮助我们重新开始，这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据，它可以提供个性化的建议，简化我们的选择。
这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务，找出你日程表上的空白，你可以利用这些空白，甚至可以阻止某些有害的习惯，比如拖延症。
加强个性化人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边，但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今，我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动，为我们提供出色的提示。
很像Netflix和Amazon，推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。
这不仅是消费世界的下一个潮流，也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。
预测的影响在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie，以及用户在网络会话期间提供的任何数据，将成为用户偏好的暗示，以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说，相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。