一、紧跟浪潮捕捉热点 ── "数据中国"建设初探

中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（简称"十三五"规划（2016－2020年））中提出："实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享"。作为"'十三五'十四大战略"之一的"国家大数据战略"，我国《大数据产业"十三五"发展规划》也正在紧张制定中。"十三五"期间，大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机。

大数据的特征

特征一 ── Volume
数据量巨大
特征二 ── Variety
数据类型多样化
特征三 ── Velocity
数据时效性高
特征四 ── Veracity
数据真实性低

大数据产业发展历程

目前，我国大数据产业正处于高速发展期，多种商业模式得到市场印证，新产品和服务不断推出，细分市场走向差异化竞争。

大数据产业规模

在全球七大重点领域内（包括教育、交通、消费、电力、半岛网页版下载App 、大健康以及金融），大数据的应用价值预计在32200-53900亿美元之间。

全球七大重点领域大数据应用潜在价值2011-2018年中国大数据产业营收规模及增速

大数据时代的挑战

59%
59%的数据是无效数据
70%
-85%数据过于复杂
85%
企业数据架构无法适应数据量和复杂性增长的需求
98%
企业无法及时、准确地为业务提供正确的信息

更多内容：2016-2020年中国大数据行业深度调研及投资前景预测报告

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二、高屋建瓴深入分析 ── 大数据领域深入剖析

产业链

大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个"T"型价值链结构。

更多内容：2016-2020年中国大数据行业产业链深度分析报告

配套硬件及技术基础

大数据领域技术层级大数据领域核心技术

数据采集与预处理

数据采集是通过RFID射频技术、传感器以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化的海量数据，并完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

数据分析及挖掘技术是大数据的核心技术。主要是在现有的数据上进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。

数据分析与挖掘

数据存储与管理

大数据存储与管理技术是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。主要解决大数据可存储。可处理及有效传输等关键问题

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，从而提高各个领域的运行效率。在我过，大数据重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。

数据展现与应用

标杆企业竞争力

大数据产业市场主体"数据中国"建设重点参与者盘点

更多内容：2016-2020年中国大数据配套硬件及技术基础深度分报告

商业模式

大数据领域主流商业模式介绍

更多内容：2016-2020年中国大数据产业商业模式深度分析及发展战略研究报告

三、政策助力俟风而动 ── 大数据相关政策汇编

国外大数据政策环境

大数据产业重要政策盘点

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中国大数据产业"十三五"发展趋势及半岛综合体育安卓版研究报告
中国大数据产业"十三五"发展趋势及投资选址研究报告

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四、源头活水历久弥新 ── 大数据领域重要数据入口解读

传统数据信息化

传统数据信息化大多是存贮在本地，非全部公开数据资源，例如市场调研数据、企业数据、生产数据、制造数据、消费数据、医疗数据、金融数据等数据资源；把握数据资源的企业或行业也必然成为大数据的直接受益者。

移动互联网入口

移动互联网的快速发展，搜索引擎及智能手机等移动设备成为重要的数据入口。社交网络、电子商务以及各类应用APP等将分散的"小数据"变成"大数据"。

更多内容："十三五"数据中国建设下移动互联网行业深度调研及投资前景预测报告

物联网入口

物联网的发展能够实现"万物互联"，所有事物产生的信息都是数据，所有事物之间都具有"数据化"的联系。

更多内容："十三五"数据中国建设下物联网行业深度调研及投资前景预测报告

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五、坚实基础展望云端 ── 大数据领域硬件及技术基础分析

大数据存储技术

当前，我国数据中心开始进入整合、升级、云化新阶段，IDC行业进入了产业升级的关键时期，行业积极由资源消耗型向应用服务型升级与转型。地方政府开始大力发展云计算、大数据产业，数据中心进入新一轮投资高峰期。

我国数据中心发展层次我国数据中心区域布局

更多内容："十三五"数据中国建设下数据中心行业深度调研及投资前景预测报告

大数据计算技术

基础软件、应用软件是大数据产业价值转化变现的最关键部分，云计算对大数据的广泛应用意义重大。

云计算强势突破，走在云端，大势所趋。

更多内容："十三五"数据中国建设下云计算行业深度调研及投资前景预测报告

大数据分析技术

大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。

大数据分析的基本方面

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六、胸有惊雷面如平湖 ── 大数据重点应用领域发展分析

大数据应用领域盘点

案例：

最早关于大数据的故事，发生在美国第二大的超市塔吉特百货公司。为了吸引孕妇这一含金量很高的群体，塔吉特要求顾客数据分析部建立模型以期在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。

通过对顾客消费数据建模分析，顾客数据分析部选出25种典型商品的消费数据构建"怀孕预测指数"，可以在很小的误差范围内预测顾客的怀孕情况，便能早早把孕妇优惠广告寄给顾客。

全球零售业的巨头沃尔玛也通过大数据获益。公司在对消费者购物行为进行分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手段。如今，这一"啤酒＋尿布"的数据分析成果也成了大数据技术应用的经典案例。

中国大数据市场行业契合度及应用可能分析中国大数据市场集中度与成熟度分析

大数据在公共事业领域的应用

2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》

大数据在消费领域的应用

零售业大数据应用环节：主要集中在用户、市场、产品、
供应链、运营五个方面。零售业大数据类型丰富，线上线下企业纷纷关注并积极积
累内外部市场的数据。

大数据在金融领域的应用

案例：

案例一：保险行业利用驾驶员驾驶信息来确定车险价格

国外的保险公司在给用户进行车险报价时，需要参考汽车自身存储的OBD信息，其记录了驾驶员的驾驶习惯，例如是否经常紧急刹车，是否经常瞬间加速等。保险公司会依据客户的驾驶习惯来定义车主的保险产品等级，良好驾驶习惯的车主，其车险价格就较低，反之则车险价格就较高。

案例二："博时淘金100"指数基金跑赢大盘

"博时淘金100"是博时基金和阿里共同成立的基金，依托蚂蚁金服提供的海量电商交易数据(包括买卖家数量变化、商品价格变化、成交量变化等)，对用户需求，企业产品、行业成长进行分析，从预测相关行业和企业景气度。分析结果结合博时基金多因子量化投资模型，指导基金经理进行股票投资。

中国金融行业大数据应用投资结构

大数据在工业领域的应用

加速产品创新挖掘和分析客户与工业企业之间的交互和交易行为数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中。

工业物联网生产线的大数据应用现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。

产品销售预测与需求管理通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式，以此来调整产品策略和铺货策略。

产品质量管理与分析高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。传统的制造业迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。
产品故障诊断与预测无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。

工业供应链的分析和优化通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。

生产计划与排程生产环节的大数据可以提供更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定排产计划。

工业污染与环保检测在传统人工手动监测的基础上，使用先进监测手段，推动开展环境质量连续自动监测和环境污染遥感监测，可以预测排污和预警、监控。