大数据 哪些行业

1. 大数据 哪些行业

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。

2. 大数据行业发展如何？

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：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等
1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。

2、中国大数据细分产业结构
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34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。

3、中国大数据行业应用领域分布情况
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。

4、中国大数据行业区域集中度
根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。

从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。

注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。
5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价
从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。

6、中国大数据行业竞争状态总结
从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。
大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。
此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。
总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。

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》。

3. 在大数据时代，有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢？

基于数据本身的公司：自身拥有大量的数据资源，比如政府机构；
基于技术的公司：比如勤智数码大数据处理平台；
基于思维的公司：可以依托大数据分析为企业提供战略方向，比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色，对大数据的商业模式做了梳理和细分。
　“数据拥有者”的商业模式数据拥有者，这样的公司有三类：
　　1.大数据是业务核心，对大数据的重复利用是其发展的原动力，例如Google、Amazon、Inrix等；这种公司具有很强大的大数据技术能力，多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作，具有三种产业链角色：数据+技术+服务；
　　2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器，非厂商的主流业务；例如运营商、银行等，运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务，目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利；
　　3.数据中间商，本身不具有创造数据的能力，从各种地方搜集数据进行整合，然后再提取有用的信息进行利用；它们的商业模式有：
　　2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如Inrix在交通信息领域，面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库；2C：面向个人，提供基于数据分析结果的服务。例如：Inrix提供一个免费的智能手机应用程序，一方面它可以为用户提供免费的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的数据。
　　2D：租售数据/信息模
式（数据资产分享和交易平台），新的商业模式，把数据/信息作为资产直接进行销售；例如：Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用；VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分析结果卖给其他公司；“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流，有4种类型：提供单点技术，pure-play为主，例如：Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销点子；提供整体解决方案，IT厂商为主，例如：IBM提供软硬一体的大数据解决方案；华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案；大数据空间出租模式：大数据计算基础设施上（与云结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service，新的商业模式，提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为 500 美元每月，客户只需在软件端输入特定数据，RJMetrics 
便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如，GoodData面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具，将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上；技术提供者的2C商业模式，目前较少，与cloud结合后有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。
　　“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供服务：
　
　2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如前面提过的Inrix;
2C：面向个人，提供基于数据分析的服务；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配，预测航班是否会晚点；咨询服务提供者，提供技术服务支持、技术（方法、商业等）咨询，或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务；2B 商业模式：定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务；利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务，有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall）数据：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、年龄）和行动等数据； 这类企业成长非常快，一般擅长数据挖掘分析技术，帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。

4. 中国大数据应用大会召开在什么时候

7月14日，首届中国大数据应用大会在成都开幕，来自大数据领域及相关行业的2000多名专业人士和6000余名注册听众参会，其中包括中国科学院院士鄂维南、中国工程院院士倪光南。
　　据了解，在国家工信部、四川省政府、成都市政府指导下，大会由中国大数据专家委员会、中国电子信息产业集团、中国电子学会、四川省经济和信息化委联合主办。两天会期内，2场主论坛和11场专题论坛将举行86场演讲、10余场圆桌讨论，以“大数据与智能时代”为主题，聚焦大数据与各行业、各领域的深度融合，以及大数据的技术创新和产业发展。川报集团封面传媒承办的大数据与媒体联接力论坛，专门探讨数据赋能为媒体提升联接力带来的巨大机遇。
　　与会嘉宾认为，推动大数据产业发展，政策是保证，技术是基础，应用是核心。应用是大数据技术创新和产业发展的原动力，也是大数据在经济发展、社会进步中彰显价值的关键环节。
　　据悉，成都正加快建设依托大数据核心技术与关键产品的高新区天府软件园、基于大数据创新创业的郫县菁蓉镇大数据产业园、以数据智慧处理中心和大数据安全为核心的崇州信息安全（大数据）产业示范园等产业聚集发展区，并在智能交通、城市管理、食品安全、环境保护、安全生产、现代物流、电子商务、两化融合等领域加大推广应用力度，力争到2020年全面建成中国西部大数据中心和国内一流的数据强市。

5. 什么是大数据产业

6. 什么是大数据产业

大数据产业，以数据为核心，大数据是一个以数据为核心的产业，是一个围绕大数据生命周期不断循环往复的生产过程，同时也是由多种行业分工和协同配合而产生的一个复合性极高的行业。
互联网时代，数据就是企业发展的生命，金融业、零售业、物流业、制造业等行业都拥有大量的数据作为企业核心的支撑，同时也在高速发展当中，面对此情形，数据处理会变得更加复杂，随着国家大数据纲要的发布，大数据产业发展将提升到国家战略层次。
大数据产业现在需要大量人才，一种为熟悉大数据算法、数据架构、系统研发等对技术要求高的专业人才。另一种是从事产业大数据推广人才，从现状来看，培养体系的不完整，人才培养无法满足大数据的发展需求。
大数据产业是一个万亿级别的产业，这是毋庸置疑的。这么大的一个蛋糕，怎么分，能够分得多少，那就要看自己的本事了。贵阳现在的大数据产业规模三千个亿至少是有的，拉动了很多人才过来这也是存在的。

7. 什么是大数据产业

大数据概念包含几个方面的内涵吧
    1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
    2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
    3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
    4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
大数据产业包括新兴的数据分析行业，或者厂商。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或国内Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

8. 什么叫大数据产业

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等