大数据应用的市场前景如何?

2024-05-13

1. 大数据应用的市场前景如何?

依据互联网三定律中的迈特卡夫定律,对互联网技能价值的认知,给出了一个最根底的领域,即网络价值与网络使用者数量的平方成正比。现在,每天会发生450亿的微信条目。用手机的网民现已达到8.17亿。


看似只是一个简略的道理和详细的数字而已,可是却为咱们带来了一个巨大的市场,一笔巨大的财富袭来。基数如此巨大的用户,和天文数字般的数据,里边包含着太多有用的信息。大数据运营将它们分类整理,然后按照不同的特性,不同的企业将其使用起来,从各个方面直观地为人们供给想要的产品,信息,货品等等,为企业带来高效稳定的财富。大数据运营俨然成为了企业的要害,乃至能够改动企业的生存方法和发展趋势。


如果说把大数据比作一种工业,那么这种工业实现盈利的要害,在于提高对数据的“加工能力”,而且通过“加工”实现数据的“增值”。


它的含义不仅仅在于把握巨大的数据信息,而更在于对这些含有含义的数据进行专业化处理之后发生的价值。重点并不是咱们具有了多少数据,而是咱们拿数据去做了什么。中心就在于:整理、剖析、预测、控制。


不管某一部门数据剖析和使用的首要场景如何,典型的特征是用户行为数据、用户活动和买卖记录、用户社会数据。这是一个广泛的数据环境,以人为中心的中心数据仍然是必不可少的。


关于大数据应用的市场前景如何,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据应用的市场前景如何?

2. 大数据的价值在于应用


3. 大数据在哪些领域有应用前景?

近年来,大数据不断向世界的各行各业渗透,影响着我们的衣食住行。例如,网上购物时,经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品,往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录,并通过大数据分析,使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐,从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用大数据让就医看病更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行,优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。
而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率,而且能够降低误诊率,从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用,具体如下。
(1) 优化医疗方案,提供最佳治疗方法。
面对数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞时,疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案,从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确地定位疾病。在制订治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制订出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。
(2)有效预防预测疾病。
解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控,将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用,推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然,这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设,还需要群众定期去做检查,及时更新数据,以便通过大数据来预防和预测疾病的发生,做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展,以及在各个领域的应用,一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。
大数据在金融行业的应用随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用,具体如下。
(1) 精准营销。
银行在互联网的冲击下,迫切需要掌握更多用户信息,继而构建用户360立体画像,即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
(2) 风险管控。
应用大数据平台,可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。
(3) 决策支持。
通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,从而使经营决策更高效、敏捷、精准。
(4) 服务创新。
通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户黏性,为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。
(5) 产品创新。
通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品,使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。
大数据在零售行业的应用美国零售业曾经有这样一个传奇故事,某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售,结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起,能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现,这些购买者多数是已婚男士,这些男士在为小孩购买尿不湿的同时,会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后,沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边,这样顾客购买的时候更方便,销量自然也会大幅上升。
之所以讲“啤酒-尿布”这个例子,其实是想告诉大家,挖掘大数据潜在的价值,是零售业竞争的核心竞争力,下面列举若干大数据在零售业的创新应用,具体如下。
(1) 精准定位零售行业市场。
企业想进人或开拓某一区域零售行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等,这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是市场定位过程。
(2) 支撑行业收益管理。
大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大,而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析,容易忽视整个零售行业信息数据,因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上,依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据,了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略,赢得更高的收益起到推进作用。
(3) 挖掘零售行业新需求。
作为零售行业企业,如果能对网上零售行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制定合理的价格及提高服务质量,从中获取更大的收益。

大数据在哪些领域有应用前景?

4. 大数据技术应用前景

大数据技术在很多行业都有应用,互联网科技行业是大家很容易想到的,但是实际上大数据技术的应用前景远不止于此——
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、生物科技领域
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结果开展纪录和储存,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:根据顾客消费习惯性、所在位置、消费时间开展强烈推荐。
风险防控:根据顾客消费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记录透支卡风控。
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费爱好和发展趋势,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象空间,包含分析潮流趋势,消费发展趋势、地区消费特性、顾客消费习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消费的关键要素等。

5. 大数据的应用领域有哪些?市场前景如何?

【导读】大数据,简而言之,便是通过互联网,将巨大的用户信息以及企业群体信息进行存储整合,再进行一系列的分类,然后在特定的纤细方向发挥详细的作用。那么,大数据的应用领域有哪些?市场前景如何呢?今日就跟从小编一起来了解下吧!

依据互联网三定律中的迈特卡夫定律,对互联网技能价值的认知,给出了一个最根底的领域,即网络价值与网络使用者数量的平方成正比。现在,每天会发生450亿的微信条目。用手机的网民现已达到8.17亿。
看似只是一个简略的道理和详细的数字而已,可是却为咱们带来了一个巨大的市场,一笔巨大的财富袭来。基数如此巨大的用户,和天文数字般的数据,里边包含着太多有用的信息。大数据运营将它们分类整理,然后按照不同的特性,不同的企业将其使用起来,从各个方面直观地为人们供给想要的产品,信息,货品等等,为企业带来高效稳定的财富。大数据运营俨然成为了企业的要害,乃至能够改动企业的生存方法和发展趋势。
如果说把大数据比作一种工业,那么这种工业实现盈利的要害,在于提高对数据的“加工能力”,而且通过“加工”实现数据的“增值”。
它的含义不仅仅在于把握巨大的数据信息,而更在于对这些含有含义的数据进行专业化处理之后发生的价值。重点并不是咱们具有了多少数据,而是咱们拿数据去做了什么。中心就在于:整理、剖析、预测、控制。
不管某一部门数据剖析和使用的首要场景如何,典型的特征是用户行为数据、用户活动和买卖记录、用户社会数据。这是一个广泛的数据环境,以人为中心的中心数据仍然是必不可少的。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据的应用领域有哪些?市场前景如何?”的相关内容,希望对大家有所帮助。总的来说随着大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。希望各位大家在备考或者学习之前做好准备,下足功夫不要凭空想象的想要取得优异的成绩。

大数据的应用领域有哪些?市场前景如何?

6. 大数据应用现状 从发现价值到创造价值

大数据应用现状:从发现价值到创造价值
从发现价值到创造价值, 大数据将成为“互联网+” 产业升级的驱动力。 过去,数据的价值主要应用在决策领域,典型应用是商业智能(BI, Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用, 即通过数据收集、管理和分析等方法,将数据转化为知识, 发现数据的价值,进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升, 大数据已经成为一类新的资产, 其应用场景正在不断扩宽,除了决策支持、 提高效率等发现价值功能之外,大数据还能创造价值的功能: 一方面,大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品, 满足用户需求, 例如大数据完善个人征信体系,帮助金融机构提供消费金融产品;又如千方旗下的掌城科技通过浮动车模型提供实时交通信息服务;另一方面,大数据还可以创造需求, 例如,大数据可以助力实现人工智能, 这是新技术创造的新需求。
大数据延伸 BI 内涵, 提高企业效率
大数据分析结果为企业经营决策提供支持,帮助企业提高效率,这实际上是传统 BI 范畴的延伸。 在人口红利逐渐消失的背景下, 我国企业传统的粗放型模式受到了 越来越大的挑战, 互联网与产业结合背景下的大数据应用将有助于提升企业经营管理效率,助力企业经营从粗放型向集约型转型, 实现产业升级。
大数据促进商业智能的加速发展,这是因为:第一,大数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性;第二,大数据的存在提高了企业的商业智能意识, 引导企业主动寻求商业智能的帮助。 一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统,其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况,若能加以分析和利用,将为企业创造巨大的价值。
目前, 大数据应用可以帮助企业实现户关系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量绩效等功能:
客户关系管理(CRM):通过客户信息统计,使企业有针对性的根据客户需求来定制产品和服务,提高客户忠诚度,还可以通过分析偏好挖掘潜在客户;
赢利能力分析:帮助企业分析利润来源、各类产品赢利能力、费用支出是否与销售成正比等;
控制成本:根据统计信息优化流程,如降低库存、减少损耗等,助于企业控制成本;
绩效管理: 利于商业智能确立对员工的期望,帮助他们跟踪并管理其绩效。
麦肯锡调查显示, 数据挖掘的商业价值巨大, 大数据在美国医疗行业每年能提高 0.7%的生产力,创造约 3000 亿美元的价值;在欧洲公共管理部门 ,每年能提高 0.5%的生产力,创造 2500 亿欧元的价值;在美国零售业,每年能提高 0.5%-1.0%的生产力 和 60%的净利率。
大数据满足需求, 市场空间巨大
大数据可以帮助提供过去所无法提供的产品, 满足用户需求。 这种模式在传统产业中比较常见, 过去,一些行业的用户需求虽然存在, 但是由于缺乏有效的技术手段,导致市场参与者无法提供合适的产品迎合市场需求。大数据技术兴起后,将带动一系列创新产品推出市场, 这在各行各业都能找到案例,考虑到传统产业的广度,这将是是一个正在挖掘的巨大市场。
以交通领域的实时交通信息服务和车险定价为例,这两个细分领域的需求本来就存在,但在大数据兴起之前,传统模式无法提供最优的产品,而大数据技术下的产品优化可以更好的满足需求,提高用户体验。
千方科技旗下掌城科技通过大数据技术提供实时交通信息服务。 掌城科技通过向出租车公司和公交车公司购买数据、 向政府部门臵换数据、利用千方自有数据的形式汇集城际交通数据, 基于浮动车的算法模型,对数据进行二次开发,以建立实时交通信息服务平台。 目前, 掌城科技运营着北京、上海等全国 30 余个大中城市的实时路况信息,准确率极高。 目前,千方已将交通数据收集从城际交通扩大至整个陆路交通和航空等领域,目标通过大数据技术提供更加全面的公众智慧出行服务。
大数据技术将参与车险定价,使定价更加科学。随着车联网的兴起,OBD(On-BoardDiagnostic车载诊断系统)等联网的车载设备,成为车联网中的智能节点,连接运动中的人、车和道路环境,读取行车数据,从而分析出车辆能耗、故障等车况信息以及驾驶者的行车习惯:通过G-sensor监测车主的诸如急刹车、急加速和急转弯等危险行为,通过破解Can-bus协议监测车主的诸如转弯不打灯、驻车不拉手刹等不良驾驶习惯,通过GPS获取车辆的位臵信息和里程数据,这些数据将改善车险定价技术与核保政策,提升精准定价能力。
大数据创造需求,拓宽市场边界
大数据创新产品拓宽市场边界, 供给创造需求。 大数据创造价值功能, 除了提供产品满足市场已经存在的需求外, 基于大数据的新产品还将创造新供给,带动新需求, 打破原有的市场边界,想象空间巨大:
一方面大数据能够前所未有的精准洞悉现在,深入挖掘现有商业价值:
例如 Airbnb 拥有海量的独有数据,包括旅游地、用户评论、房源描述、社区信息等, Airbnb还有一支队伍去各地和当地人交流,搜集所有的相关历史数据。当用户在搜寻一个住宿的地方时, Airbnb 利用大数据分析通过 Airbnb 社区告诉未来的客人哪里是更好的住宿地,甚至能够帮助用户更深入地了解某个地点,包括地理信息无法描述的文化或宗教上的区分。 Uber 则是利用地理位臵和其用户的综合数据,大大缩短司机开着空车去接下一位乘客的时间和乘客等待的时间。
另一方面大数据能够空前准确的预测未来,从而能获得前瞻性的商业价值:
例如社交数据分析公司 Topsy 准确预测了 iPhone 4S 上市后的市场表现,同时还成功预测美国大选结果和奥斯卡颁奖结果。它在商业分析、市场销售、新闻等领域拥有很高价值,因而苹果以 2 亿多美元的价格收购 Topsy。
大数据产业链分析
大数据产业链的主要参与方
大数据产业链可以分为四个部分: 数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。数据采集和整合是指通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件等采集数据,然后把数据按照一定的规则进行存储和运算,再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘,将数据转化成价值信息或者产品,为决策支持、提升效率、 创新产品提供依据。
数据资产开始成为核心资源
拥有数据,大数据时代的王者。 在大数据时代, 数据资产已经成为核心资源, 2012 年,奥巴马政府明确提出 将“大数据战略”上升为国家意志,并将数据定义为“未来的新石油”, 因此,拥有数据可谓是大数据时代的王者。 拥有数据的机构可以分为三类:
一是既有数据、 又有大数据思维的互联网公司, 如阿里巴巴、腾讯、京东、 Google、 Amazon等,在互联网端积累了大量的数据资源,而且此类公司 IT 起家, 对大数据有天生敏锐的嗅觉, 大数据技术也相对成熟, 因此,互联网公司 可谓是最早使用大数据的机构,成为大数据应用的先行者;
二是传统软件公司转型互联网,通过 SaaS 模式为用户提供服务, 例如用友软件推出畅捷通,以云模式为小微企业提供财务管理应用, 也可以认为是既有数据、 又有大数据思维的模式;
三是拥有数据,缺乏大数据思维的机构,这类机构手里掌握着大量的数据,但是没有能力自己有效利用, 例如金融机构、 运营商、政府部门等。
使用数据,数据变现的推动者。 对于手里掌握大量数据,但没有能力变现的机构而言,需要专业的第三方公司提供大数据服务,主要是各类 IT 咨询机构和行业应用软件厂商,尤其是行业应用软件厂商, 在各自的领域具有天然的卡位优势: 软件公司提供了行业应用软件和相关的运营维护, 行业应用软件本身就是重要的数据来源,软件公司 属于不拥有数据,但可以接触到数据的机构, 且天然拥有大数据思维和大数据技术,以及良好的行业客户关系,从信息系统建设延伸到大数据运营顺理成章。因此,各个细分行业的应用软件提供商有望成为传统拥有数据机构的重要合作伙伴, 助力其探索大数据价值变现。
大数据技术是重要生产力
大数据应用好坏的关键除了 数据本身,还在于大数据技术, 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等环节,涉及的技术环节极广, 随着数据体量增大和数据复杂性程度提高,大数据技术本身也处于快速迭代的发展过程中。值得一提的是,大数据技术落地的一大重要因素在于如何实现技术与业务的融合, 这背后需要深厚的业务理解, 对于既有数据、 又有大数据思维的互联网公司 来说,技术和业务本身是相互驱动、共同发展的, 对于拥有数据,缺乏大数据思维的机构而言, 在行业深耕多难的应用软件提供商则是最好的选择。
以上是小编为大家分享的关于 大数据应用现状 从发现价值到创造价值的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

7. 大数据前景

未来,将是大数据的时代。“得数据者得天下”,在大数据的浪潮下,谁也不愿落下,各路企业使出浑身解数,旨在大数据市场上分得一杯羹。
 一、大数据繁荣催生产业链投资机会
         来自一份 2014-2018年大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告 显示,大数据产业主要涉及数据生成、存储、处理分析、应用四个环节,具体来看,包含硬件设备、处理分析环节、综合处理、语音识别、视频识别、商业智能软件、数据中心建设与维护、IT咨询、方案实施、信息安全等领域。
         在大数据风靡全球的同时,我国政府也加快了对大数据相关技术的攻关,工信部发布的《物联网十二五规划》里,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据技术的重要组成部分。
        随着技术的日益成熟,市场逐步向前推进,受高科技的快速发展、互联网速度的进一步提高,我国大数据产业链雏形显现,给产业链企业带来巨大的投资机会。



(资料摘自 前瞻产业研究院)
二、大数据概念股受追捧,投资热度升温
       业内普遍认为,2013年为中国的大数据元年。这一年,“大数据”成为了热门搜索词汇,大数据概念逐步深入人心。基于市场对大数据的认可及对产业未来积极的预期,大数据概念股受到了国内资本的热捧。
       而在资金的追捧下,大数据概念股更是身价大涨。拓尔思、股浙大网、天玑科技、银信科技、浪潮信息、同有科技、美亚柏科、用友软件等所谓的大数据概念股一度都有不错的表现。
目前,市场投资热点不多,大数据概念又是席卷A股的科技浪潮的引领者,前瞻资讯预计未来大数据的投资热度将持续升温。
三、企业并购重组活跃,向大数据产业延伸
        国际市场上,无论是IT巨头还是市场新秀都嗅到了大数据市场机遇,持续开展并购,增强自身的实力。像IBM近几年已经在相关领域收购了30多家公司,凸显了其在大数据时代的雄心!
国内大数据市场也十分火热,各路企业纷纷通过并购、资产重组或股权受让等方式向大数据产业延伸,以期在这个大市场上分得一瓢羹。
        首当其冲的是大数据概念股企业,美亚柏科、东方国信、捷成股份、科华恒盛等已经或正在实施并购、重组或股权置换,图谋做强做大。亚太本土最大的软件及服务的提供商用友公司目前也正在寻找并购对象,以通过并购的形式实现在大数据领域的发展和突破。
数据革命正在瓦解已经建立的产业和商业模式,面对大数据带来的无限商机,必将有更多的企业进入到这个领域。随着企业布局的进一步完善,可以预见未来大数据市场的竞争将是残酷的,大数据将给IT业界带来新一轮的洗牌。
供参考,望采纳。谢谢

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大数据前景

8. 大数据是什么?有什么价值作用?

数字时代,互联网运营离不开大数据,什么是大数据?怎么应用呢?