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家独角兽所在行业分析 大数据行业发展前景与趋势
　来源：前瞻产业研究院　E584
在科技部火炬中心、中关村管委会、长城战略咨询、中关村银行联合发布的《2017年中国独角兽企业发展报告》中，划分在大数据行业的独角兽企业共4家，分别是数梦工场、腾云天下、Geo集奥聚合、同盾科技。
近年来，国家对于大数据行业的重视不断增强，各地政府也积极布局大数据发展，其中贵州省更是成长为我国的大数据&硅谷&。在有利的政策、市场形势下，大数据行业独角兽企业的未来值得期待。
一、大数据独角兽企业平均估值仅为10.3亿，排名相对靠后
随着信息化、数字化的持续推进以及云时代的到来，数据的产生与处理量都提升了好几个层次。在掌握数据资产的基础上，为了挖掘数据的价值，就必须利用大数据技术对拥有的海量数据进行专业处理、分析，大数据行业发展的重要性及必要性可见一斑。
不过，我国大数据行业尚处于起步阶段，产业供给远小于市场需求，且已经出现的产品和服务在思路、内容、应用、效果等方面差异化程度不高，加之缺乏成熟的商业模式，导致大数据独角兽企业数量不多、估值不高、排名靠后。
具体来看，2017年入榜的大数据独角兽企业有4家，估值总额仅为41亿美元，平均估值10.3亿美元；TOP1企业（数梦工场）估值为11亿美元，其他企业平均估值为10亿美元。
图表1：大数据行业独角兽企业估值情况（单位：亿美元）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
其中，数梦工场估值最高，为11亿美元，在164家独角兽中排在第98位；腾云天下、Geo集奥聚合、同盾科技估值均为10亿元，排名均未进前120位。
图表2：大数据行业独角兽企业估值及排名
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
二、大数据行业独角兽企业估值有限，所占比重较低
与其他行业的独角兽相比，大数据行业独角兽企业数量不仅少，估值同样相对落后。数量方面，大数据行业在所有涉及的行业中排在第13位，占比仅为2.44%；估值方面，4家大数据独角兽估值总额占比为0.65%，排在第15位。
图表3：大数据行业独角兽企业数量、估值占比及排名
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
三、大数据独角兽企业对比分析，企业间差距不大
在4家大数据独角兽企业中，成立时间最早的是腾云天下，成立时间为2011年；最晚成立的是数梦工场，成立时间为2015年。从所在地来看，北京、杭州各有两家大数据独角兽。
图表4：大数据行业独角兽企业简介
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
从融资情况来看，4家独角兽最新融资轮次均在D轮之前，且融资金额相对不高。腾云天下于2016年6月完成C轮融资，金额1亿美元，较其他独角兽更受资本青睐。
图表5：大数据行业独角兽企业融资情况对比
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
四、大数据行业成长速度惊人，未来前景值得期待
大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念，其主要作用是帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。
随着大数据的发展，其应用已经渗透到农业、工业、 商业、服务业等各个方面，成为影响产业发展的一个重要因素。其中，资本市场最为看好医疗健康，前瞻产业研究院《》数据显示，2016年该领域成功融资的大数据企业比重达到29.90%，远远高于位列第二的金融行业。
图表6：大数据企业融资成功的领域分布（单位：%）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
与此同时，各地方政府发展大数据积极性较高，政策支持力度不断提升，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。数据显示，2011年，我国大数据市场规模还仅有37.4亿元，而到2016年，大数据市场规模已达168亿元，增长幅度高达349%。预计未来几年，中国大数据市场规模增长率将保持在30%以上，2023年达到1290亿元。
图表7：年大数据行业市场规模统计（单位：亿元）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
图表8：年大数据行业市场规模预测（单位：亿元）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
不过，由于大数据行业处于起步阶段，面临问题较多。首先，数据孤岛问题突出。由于政府部门相互间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台、共享渠道等多重因素，导致大量政府数据存在&不愿开、不敢开、不能开、不会开&的问题。
其次，大数据安全和隐私存在隐忧。在相关配套法律法规和监管机制尚不健全背景下，社会公众及企业对数据的安全及隐私有很大担忧，出台关于信息采集与信息安全保护基本法迫在眉睫。
再次，技术应用创新滞后。我国大数据行业虽然技术进步很大，专利申请连年大幅增长，但是与发达国家相比，仍然存在技术及应用滞后的差距，在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。
图表9：年大数据行业专利申请情况（单位：项）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
最后，人才匮乏。截至2017年5月，我国大数据从业人员约有30万。而未来三至五年，大数据行业需要180万人才，缺口巨大。此外，人才的分布也很不均衡。大数据人才主要分布在移动互联网领域，占比达到33%；其他领域人才较少。
图表10：大数据行业人才分布情况（单位：%）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
尽管存在上述问题，但长远来看，大数据行业前景毋容置疑。2018年，在建设&数字中国&的大趋势下，作为数字经济转型排头兵的大数据行业将呈现以上8大趋势：数字化生产力将显著提升、数据市场交易额持续攀升、机器学习成为普遍工具、数据安全性将有质的提升、数据安全性将有质的提升、行业应用将成大数据发展&重头戏&、政府大数据应用迎来集中爆发期、数据资产运营将成为政府数据价值释放主要途径。
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本报告第1章分析了全球健康医疗大数据行业的发展状况；第2章分析了中国健康医疗大数据行业的发展状况；第3章对健康医疗大数据行业的细分市场分别进行了系统性分析；第4章...
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服装行业未来五年将面临三大趋势
　　3-5年后，中国将会崛起一大批新兴品牌;5年后，现有的所谓“名牌”、“大牌”都将被新兴品牌取代，行业将面临整体大“洗牌”。　　商业地产将对具有吸引客流能力的店铺大开方便之门，同时也将依赖于具有超强粘粉能力的品牌，甚至改变合作方式。　　在瞬息万变的的行业新趋势下，品牌如何在商业发展的浪潮中应势而变，赢得先机?　　趋势1：无创新不成活 未来服装行业运作将趋娱乐化　　服装未来5年内行业界限将越来越模糊，集合店的兴起将打破原来的行业划分规则，取而代之的是按照人群划分的消费主体。谁能够跟消费者真正形成互动，谁就能成功。　　“眼球效应”将成为服装实体店铺的终极营销手段，服装行业的行业运作规律将越来越趋向于娱乐化;未来卖场里的试衣间，将被当作艺术装置来做，而不只是当做功能区域来做!　　 　　服装企业的创新将成为新常态，除了商品本身的创新之外，对于服务的创新要求也更为宽泛;未来的服装店将不是简单的售卖产品的场所，品牌营销时代不仅是在卖产品，更是在讲故事、卖文化。　　问题 Problem　　未来什么样的服装店更具创新力，并能成功吸引大众眼球?　　Countermeasure 对策 跨界产品集合、科技运用、IP整合营销为核心创新方向。　　1跨界混搭的生活方式中心　　案例：URBAN OUTFITTERS　　美国青少年服饰连锁品牌Urban Outfitters 的纽约曼哈顿旗舰店占地达5300平米，以“lifestyle center”(生活方式中心)为全新概念。　　除了服装陈列，这里还有咖啡屋、美发廊、黑胶唱片、美妆店以及各种稀奇玩意儿，比如可以自动读取眼镜度数的“Lensometer”。　　 　　2更多科技应用于零售店铺的销售环节中　　案例：Me-Ality 试衣间　　采用 3D 激光扫描方式，能够在短短 10 秒钟之内，得出顾客三围尺寸，并将数据显示在电脑屏幕上，帮助顾客根据数据，很容易就能找到最合适自己尺寸的衣服。　 　　案例：优衣库“试衣魔镜”　　UNIQLO所推出的魔镜采用体感辨识系统及半反射镜荧幕科技，让消费者在试穿衣服的同时若想要尝试不同的颜色，只需要轻松点选，身上的衣服颜色就会自动变换。　 　　3零售中的IP文化植入　　案例：衣恋集团的维尼熊“Teenie Weenie”　　把服饰品牌做成IP　　衣恋集团的自有品牌维尼熊“Teenie Weenie”，以独特的熊家族故事作为背景，推出颜色亮丽，款式富含时尚和浪漫气息的休闲服饰，深受年轻一代的喜爱。　　不仅如此，衣恋还围绕“TeenieWeenie”这一IP推出生活馆、咖啡厅等业态。　　 　　案例：优衣库　　与大热IP合作营销　　优衣库早在2009年就开始与迪士尼进行合作。2016年，随着人们对于迪士尼乐园巨大期许的落地，优衣库也顺势推出以“梦想成真”为主题的活动，今年共有7大系列主题。　　服饰品牌一方面通过与大热IP合作获得品牌附加值，扩大销量。另一方面，IP也得以将自己的品牌借由授权，传递至各行业产品，扩大影响力。　　 　　趋势2：服装行业大洗牌 5年后新兴品牌将取代大牌、名牌　　3-5年后，中国将会崛起一大批新兴品牌，他们跟20年前在沿海一带产业集群地集中崛起不同。这一轮的品牌商分布区域性并不明显，因为他们都是从零售商崛起的品牌商。　　5年后，现有的所谓“名牌”、“大牌”、“奢侈品”都将被新兴的品牌取代。消费者的日趋成熟，信息扁平化传播带来了服装行业整体的“洗牌”，大众品牌、大而全的商业业态都将被新兴品牌取代。　 　　问题 Problem新兴品牌大量涌现，如何让你的品牌脱颖而出，并快速让全国5000家购物中心熟知?　　Countermeasure 对策 打通线上线下实现多渠道推广，提升品牌传播渗透率。　　但是，新兴品牌的多渠道推广也面临着这些实际问题：　　① 目前全国商业项目量虽多，但新兴品牌无法高效寻找到意向拓展项目;　　② 传统营销推广方式，也已无法满足当代品牌传播需求;　　③ 行业竞争激烈，传统广告无法让品牌在众多品牌中脱颖而出;　　④ 推广的有效渠道不足，人力执行成本大幅增涨，讯息变化迅速，一手资讯掌握不够及时……　　针对以上4大难点，新兴品牌如何借势迅速提升行业知名度?　　赢拓展帮助品牌向商业项目高效精准推送　　赢拓展是赢商网最新全面上线，为品牌商提供品牌推广、项目匹配、专业学习的三合一智能大数据产品。　　在实现品牌的快速推广上，赢拓展基于赢商网线上线下进行多渠道推广，结合线上品牌专项策划营销、线下行业活动精准推广，快速提升品牌传播渗透率与行业知名度。　　趋势3：流量和数据 将成为服饰品牌的最宝贵资源　　精准的用户分析数据将成为服装企业最宝贵的资源，原本用性别、年龄、职业、收入等因素作为消费者划分的方法，将完全失效，真正区分人群的是“代际”。　　商业地产将对具有强吸客能力的店铺大开方便之门，同时商业地产将反过来依赖于具有超强粘粉能力的品牌，甚至改变合作方式。　　 　　问题 Problem服饰品牌如何利用大数据深挖消费群并大幅提升拓展效率?　　Countermeasure 对策 对客群精准定位，项目拓展实现精准匹配。　　服饰品牌的大数据运用体现在两个方面：一是对于消费者的精准定位;二是对于品牌拓展的精准匹配。　　互联网时代，通过粉丝的浏览数据、在线试穿数据、购买数据、互动数据，以及客单价、连带率、退换货率等分析，可以及时、精准地了解客户需求，给客户最匹配的产品和服务，品牌商能获得更全面的大数据。　　而在拓展选址方面，大数据工具能够实现项目和品牌之间的精准匹配，根据品牌拓展需求和物业要求，匹配出适合的待招商及待调整项目，提高拓展效率。　　赢拓展智能匹配适合项目，大幅提升拓展效率　　智能匹配是赢拓展重要应用之一，根据品牌拓展需求和物业要求，在赢商网4万项目库中匹配出最适合的待招商及待调整项目(包括项目招商需求与联系方式)，精准匹配、自主筛选项目，大幅提升品牌拓展效率。&
来源：服装店　　
招商专题品牌地区大数据行业面临洗牌 如何看待未来发展趋势？ 日09:26 来源：数据先行者|
&&& &在时代，数据挖掘、分析，那么就可以通过方方面面来影响我们的生活，不仅更便利，而且还直接可以提升幸福感。那么，大数据未来的发展趋势有哪些呢?
&&&&美国PCMagazine总编辑柯斯塔表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合、区块链、、语音识别等技术，这些科技相辅相成。
&&&&大数据一度野蛮生长，在利益催化之下出现浮华泡沫;但不可否认的是，在大数据时代，数据挖掘、分析，那么就可以通过方方面面来影响我们的生活，不仅更便利，而且还直接可以提升幸福感。那么，大数据未来的发展趋势有哪些呢?
&&&&一、那么未来大数据应用有哪些趋势呢?
&&&&美国PCMagazine总编辑柯斯塔表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。
&&&&未来大数据应用七大趋势
&&&&1、趋势一：物联网
&&&&物联网：“一句式”理解物联网
&&&&把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现识别和管理。
&&&&物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。
&&&&其英文名称是：“Internetofthings(IoT)”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。
&&&&这有两层意思：
&&&&其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;
&&&&其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
&&&&现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。
&&&&2、趋势二：
&&&&智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。
&&&&随着人类社会的不断发展，未来城市将承载越来越多的人口。目前，我国正处于城镇化加速发展的时期，部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题，实现城市可持续发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。
&&&&这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。
&&&&3、趋势三：增强现实(AR)与虚拟现实(VR)
&&&&拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。
&&&&增强现实(AR)是相对容易被误解的，相比起虚拟现实(VR)来说，它不是单纯被创造出来的――而3D建模、模拟世界这样的纯粹被创造出来的东西更好理解。所谓现实，就是我们肉眼看得到的、耳朵听的见的、皮肤感知的到的、身处的这个世界。如果广义的说，在现实的基础上利用技术将这个增添一层相关的、额外的内容，就可以被称为增强现实。这两个技术最近开始降价跟提升质量，走向大众市场，FB发表了头戴式VR设备OculusGo，售价只要200美元;微软也发表了VR系统，可搭配HTC、三星与ACER等品牌的硬件使用。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，例如可以用来教学，像他靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。
&&&&4、趋势四：区块链技术
&&&&区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
&&&&区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。目前是各自记各自的账。
&&&&柯斯塔表示，这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
&&&&5、趋势五：语音识别
&&&&语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
&&&&语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代，可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。
&&&&6、趋势六：人工智能(AI)
&&&&人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
&&&&人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。
&&&&7、趋势七：数字汇流
&&&&何为数字汇流?
&&&&大约从1995年左有，就陆续有人在讨论所谓“数位汇流”，说有一天电话、电视、音响、电脑与游戏机，将会整合成一个装置。事实上这件事情早就发生了，iPhone就是这样的装置。但这件事情也还没发生，因为在客厅，你还是需要一个50寸的荧幕和一组6.1声道喇叭，好好去享受你的影音。iPhone或许可以接上这些周边，但总不能每次老爸的电话一响，大家看到一半的电影就要暂停吧?
&&&&所以数位载具会汇流，每个装置都可以兼当另一个装置使用。但那大概不代表每个人都只买一个数位装置，事实上，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置―光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。所以数位汇流比较像是“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。
&&&&但除了“载具”的汇流，我更关心的是另一个数位汇流，一个网路商业模式的汇流，或者更明确的说，数字汇流就是“内容”与“电子商务”的汇流。
&&&&他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析;虚拟现实和语音识别也需要透过人工智能不断学习，这些科技发展息息相关，相辅相成，所以数字汇流是最重要的趋势。
&&&&总结：
&&&&大数据成为时代发展一个必然的产物，而且大数据正在加速渗透到我们的日常生活中，从衣食住行各个层面均有体现。大数据时代，一切可量化，一切可分析。谁也不能断定大数据未来真正的发展趋势，但一定是以多种技术为依托且相互结合，才能释放大数据的“洪荒之力”，你觉得大数据的未来发展趋势有哪些呢?责任编辑：张泽群
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大数据:未来发展前景及策略分析
一、大数据推动信息产业创新
& 大数据是指一般的工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以&太字节&为单位，大数据之&大&，并不仅仅在于&容量之大&，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来&大知识&、&大科技&、&大利润&和&大发展&。信息管理专家涂子沛在其专著中如是定义大数据。
根据IDC(国际数据公司)的监测统计，2011年全球数据总量已经达到1.8ZB(1ZB等于1万亿GB，1.8ZB也就相当于18亿个1TB移动硬盘的存储量)，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量，增长近20倍。
美国社会思想家托夫勒在《第三次浪潮》中提出，&如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据才是第三次浪潮的华彩乐章。&大数据将为信息产业带来新的增长点。面对爆发式增长的海量数据，基于传统架构的信息系统已难以应对，同时传统智能系统和数据分析软件，面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主的大数据时，也缺少有效的分析工具和方法。信息系统普遍面临升级换代的迫切需求，为信息产业带来新的、更为广阔的增长点。
开源分析机构Wikibon预计，2012年全球大数据企业营收为50亿美元，未来5年的市场复合年增长率将达到58%，到2017年将达到500亿美元。IDC则预测大数据技术与服务市场将从2010年的32亿美元攀升至2015年的169亿美元。尽管所预测的产业规模存在差别，但所给出的高增速说明两家机构对大数据的发展前景都充满信心。从实际看，作为第一家专注于大数据领域的上市企业，Splunk凭借大数据监测和分析业务，营业收入连续4年实现80%以上的高速增长。
赛迪智库权威专家表示，大数据将加速信息技术产品的创新融合发展。面向大数据市场的新产品、新技术、新服务、新业态正在不断涌现。大数据面临着有效存储、实时分析等挑战，必将对芯片、存储产业产生重要影响，推动一体化数据存储处理服务器、内存计算等产品的升级创新。对数据快速处理和分析的需求，将推动商业智能、数据挖掘等软件在企业级的信息系统中得到融合应用，成为业务创新的重要手段。同时，、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。大数据应用也给带来落地的途径，使得基于云计算的业务创新和服务创新成为现实。而以以上领域为切入点，大数据将推动整个信息产业的创新发展。
二、大数据将改变经济社会管理面貌
& 大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。麦肯锡研究表明，在医疗、和制造业，大数据可以每年提高劳动生产率0.5～1个百分点。
赛迪智库权威专家表示，宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策。微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值：
一是增加收入。零售商可通过对海量数据的实时分析掌握市场动态并迅速作出应对，通过精准营销增加营业收入；二是提高效率。在制造业，通过整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实行并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量；在市场和营销方面，大数据能够帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品来满足自身的需求，提高附加值。三是推动创新。企业可从产品开发、生产和销售的历史大数据中找到创新的源泉，从客户和消费者的大数据中寻找新的合作伙伴，以及从售后反馈大数据发现额外的增值服务，从而改善现有产品和服务，创新业务模式。
大数据技术作为一种重要的信息技术，对于提高安全保障能力、应急能力、优化公共事业服务，提高社会管理水平的作用正在日益凸显。增强安全保障能力。在国防、反恐、安全等领域应用大数据技术，能够对来自于多种渠道的信息快速进行自动分类、整理、分析和反馈，有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题，提高国家安全保障能力。
三、大数据存储管理挑战及管理技术
& 目前电信、金融、零售等行业希望通过大数据的分析手段来帮助自己做出理性的决策。特别是电信和金融行业表现尤为突出，市场数据没有办法与用户消费数据打通。而它们面临的第一个问题就是海量数据存储的问题。多数企业正在试图建设自己的数据中心，来满足大规模的数据量的产生，但是随着数据的进一步增多，很多数据的查询和分析性能急剧下降，有的数据中心甚至出现了无法响应的状况，为企业的业务带来了很大损失。
企业的CIO们有着这样的疑虑，怎样的数据管理策略能够对数据进行有效的保护，而且在需要时，让数据随时转变成价值的问题。只有数据与适合的存储系统相匹配，制定出管理数据的战略，才能高成本，高可靠，高效益的应对大量数据。对于企业来说，面临大数据首先解决的问题就是成本和时间效应问题。商机不容错过，而存储数据管理，可以通过自动化，磁盘和重复数据删除，备份和归档的软件，让企业的关键数据分存在不同的区域，然后按照特定的业务需求，对数据进行提取，操作和分析，并形成企业所需要的目标数据。大数据面临的存储难题迎刃而解。
大数据的关注度在不断升温，而大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、NoSQL、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。
分布式存储与计算架构可以让大量数据以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理。因为以并行的方式工作，所以数据处理速度相对较快，且成本较低，Hadoop和NoSQL都属于分布式存储技术的范畴。
内存数据库技术可以作为单独的数据库使用，还能为应用程序提供即时的响应和高吞吐量，SAP的HANA是该技术的典型代表。
列式数据库的特点是可以更好的应对海量关系数据中列的查询，占用更少的存储空间，这也是构建数据仓库的理想架构之一。
云数据库可以不受任何部署环境的优势，随意的进行拓展，进而为客户提供适宜其需求的虚拟容量，并实现自助式资源调配和自助式使用计量。目前微软的SQL Server可以提供类似的服务。
NoSQL数据库适合于以下场景，即庞大的数据量、极端的查询量和模式演化。企业可以NoSQL得到高可扩展性、高可用性、低成本、可预见的弹性和架构灵活性的优势，甲骨文在2011年推出Oracle NoSQL数据库。
移动数据库技术是适应移动计算产物。随着智能移动终端的普及，人们对移动数据实时处理和管理要求的不断提高，移动数据库具有平台的移动性、频繁断接性、条件的多样性、网络通讯的非对称性、系统的高伸缩性和低可靠性以及电源能力的有限性等，也正是因为这些特性被业界所重视。
四、我国大数据发展策略
& 中科院计算所网络数据科学与工程研究中心主任程学旗在接受本刊记者专访中表示：&数据的规模如此之大，现有的IT技术根本没有办法分析处理，价值难以得到有效利用。对这些数据的感知、分析，同时加以商业化，就是大数据技术需要完成的工作。&如何挖掘大数据的价值是重中之重。
我国应将大数据作为新一轮科技竞争和产业竞争的战略重点和制高点，充分认识&数据、技术、应用&三位一体、有机统一的内涵，掌握未来大数据发展主动权。为此，赛迪专家建议重点开展以下四方面工作：
首先，布局关键技术研发创新。
& 总体来看，大数据的技术门槛较高，目前在大数据领域展开竞争的信息技术企业多是在数据存储、分析等领域有着传统优势的厂商。为实现产业升级，为在技术产业发展中不落人后甚至实现弯道赶超，我国不能再跟随发展，必须及早布局关键技术和新兴技术的研发应用。
一是以数据分析技术为核心，加强人工智能、商业智能、机器学习等领域的理论研究和技术研发，夯实发展基础。
二是加快非结构化数据处理技术、非关系型数据库管理技术、可视化技术等基础技术研发，并推动与云计算、物联网、移动互联网等技术的融合，形成较为成熟、可行的解决方案。
三是面向大数据应用，加强网页搜索技术、知识计算(搜索)技术、知识库技术等核心技术的研发，开发出高质量的单项技术产品，并与数据处理技术相结合，为实现商业智能服务提供技术体系支撑。
其次，提高软件产品发展水平。
一是推动以企业为核心的产学研用合作，加快提高软件发展水平，为大数据发展和应用奠定基础。
二是利用本土语言优势，结合云计算技术与服务，加快中文数据采集、汇总与分析，加快开发和建设中文知识库、数据库与规则库。
三是利用产业发展引导资金，鼓励软硬件企业和服务企业应用新型技术，与信息内容服务相结合，面向实际的大数据应用提供具有行业特色的系统集成解决方案和数据分析服务。
四是以百度、腾讯、阿里巴巴等企业牵头，基于开源、开放操作系统或应用平台，整合优势资源，聚集一批有实力、有特色的中小互联网信息服务提供商，加速本土化信息服务的开拓与整合，形成良性发展的生态系统。
五是以有基础优势的数据处理软件商牵头，统合各方技术优势与数据优势，形成完整、可实用的数据分析软件，不断提高服务内容的精确度与匹配度。同时培育形成一批具有较高集成水平、较强市场能力的大数据解决方案提供商，为大数据在各行业领域的应用提供成熟解决方案。
第三，加速推进大数据示范应用。
一是面向医疗、能源、金融、电信、流通等数据量大的领域，引导行业厂商参与，大力发展数据监测、商业决策、数据分析、横向扩展存储等软硬件一体化的行业应用解决方案。
二是面向智慧城市建设与百姓日常生活需求，加快推动大数据在智慧城市建设及个人娱乐、生活服务领域的应用，不断提升数字内容加工处理软件等服务发展水平。
三是推动行业数据的深加工服务。大力开发深度加工的行业数据库，对高科技领域数据进行深度加工，建立基于不同行业领域的专题数据库，提供内容增值服务。
四是选择重点领域、重点企业，鼓励其应用数据清洗等手段，对企业积累的数据进行初步分析整理，去除重复数据，减少噪音数据，提高大数据集合的建设质量。
第四，优化完善大数据发展环境。
一是要加强大数据应用背景下信息安全问题的研究，应对好大数据应用可能带来或面临的信息安全风险，特别是研究面向基于大数据的情报收集分析工作的信息保密问题。
二是要明确数据分析处理服务的价值和作用，支持数据加工处理企业发展，将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围。
三是完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享，夯实大数据的应用基础。
五、2016年大数据收入将达238亿美元
IDC最近发布的报告显示，全球大数据技术及服务市场年复合增长率将达31.7%，2016年收入将达238亿美元，其增速约为ICT市场整体增速的7倍之多。在现有和新兴细分市场中，大数据市场融合技术与服务正呈现迅猛的发展势头。尽管情况发展会存在多种可能，供需也存在重大变数，但IDC认为， 年该市场仍将呈现强劲增长。
IDC商业分析及大数据研究副总裁Dan Vesset认为，大数据技术及服务市场呈快速增长之势，将给全球带来数十亿美元的市场机遇。它已成为许多企业高管议事日程中的一个重要议题，而对于具备适当的技术、分析、沟通和专业知识的人才而言，它带来了不少极具吸引力的工作机会。
这份报告显示，大数据各细分市场增速不等，从服务市场的21.1%到存储市场的53.4%。与其他基础设施细分市场相比，存储市场年复合增长率最高，这归功于目前大数据环境下对存储能力的双重利用。分析及大数据技术能力的短缺将推动越来越多的买家转向云解决方案和云设备。为解决上述技术短板问题，在信息管理和分析的生命周期中，自动化将受到更多的重视，更多的公司将不再仅仅着眼于技术外包，而是会寻求分析服务的外包。在年的预测期之后，面向机器生成数据的大数据解决方案将赢得更多的关注。
六、中国大数据概念股一览
继物联网、云计算、互联网、移动互联网之后，&大数据&（BigData）主题近日在业内引起高度关注。
最早提出&大数据&时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。数据本身是资产，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。全球互联网巨头都已意识到了&大数据&时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普、IBM、微软在内的全球IT巨头纷纷通过收购&大数据&相关厂商来实现技术整合，亦可见其对&大数据&的重视。
工信部发布的物联网&十二五&规划上，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，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也与&大数据&密切相关。
&大数据&相关的上市公司：
数据处理、分析环节、综合处理：拓尔思、美亚柏科；
语音识别：科大讯飞；
视频识别：海康威视、大华股份、华平股份、中威、国腾电子；
商业智能软件：久其软件、用友软件；
数据中心建设与维护：天玑科技、银信科技、荣之联；
IT咨询、方案实施：汉得信息；
信息安全：卫士通、启明星辰。
数据处理、分析环节、综合处理：拓尔思、美亚柏科
语音识别：科大讯飞
视频识别：海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子
商业智能软件：久其软件、用友软件
数据中心建设与维护：天玑科技、银信科技、荣之联
IT咨询、方案实施：汉得信息
信息安全：卫士通、启明星辰(来源：综合韩远飞等文章）
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