大數據營銷市場規模

A. 大數據營銷是什麼

大數據（big data），指來無法在一定時間范圍內自用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

B. 國內哪些公司可以做營銷大數據分析

大數據營銷之所以火是因為大數據能夠將數據背後的業務價值挖掘出來，內從而能精準地進行容用戶行為分析，進行用戶畫像，將用戶進行細分分類，這樣每類用戶的特點不同，就可以採取針對性的策略進行運營，從而做到千人千面，精準地營銷。這個必須是要自己做的，別人幫忙不來的，因為別人不了解你的業務。

C. 大數據領域創業的行業現狀及機會與方向分析

大數據領域創業的行業現狀及機會與方向分析

跨界和融合是大數據思維里最重要的一環，大數據就像是錢一樣，你得讓它流動起來才能產生價值。在這篇大數據行業的SWOT分析文章中，也許可以找到你想了解的大數據行業創業環境、問題、機會與方向。

註：大數據不僅僅是一個營銷詞彙，在這篇干貨滿滿的文章里，作者用數據告訴我們，究竟什麼是大數據，大數據行業的創業機會如何，未來的創業方向又有哪些。

接觸大數據，了解這個行業已經有兩年多了，每天都在閱讀大量的關於大數據的文獻資料和技術文章。如果你要問我什麼是大數據以前可能我會和你說，大數據是一種思維，一種技術，標志的是大數據的4V特點：

Volume、Velocity、Variety、Value。大數據帶來的是一種變革，打破了原有的隨機分析方法，採用所有全量的數據來進行分析，分析的數據更加復雜，有結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，分析結構更加註重相關性而不是因果。

可是，普通人和大眾用戶他們聽得懂嗎現在我會舉例子告訴你。

比如說，采野蘑菇/野山參這樣的事情，野蘑菇和野山參的分布地點都是隨機的，經驗告訴我，它們會分布在哪片山林，但是我們不知道具體位置，得一個一個的找。大數據可以解決這個難題。

我們可以把山林用數據可視化表現出來，然後讓采野蘑菇的人根據自己的實戰經驗標出蘑菇分布的地點，並且把這些地點數據常年積累起來。然後結合野蘑菇的習性，收集每片山林的降雨量、灌木叢分布數據、土壤數據、溫度數據以及山林里采蘑菇的人流量數據等等，來准確的預測出野蘑菇的分布地點。

這就是大數據力量。

一言以蔽之，大數據最直接的意義就是讓「隨機性」的事情變得可提前預測，從而提高效率和行動價值。

同樣的思路，森林防火防賊、環境保護、旅遊景點客流預測等等，都可以引入大數據思維。大數據同時也可以為我們工作、學習和生活中一些重大決策作為依據。

今天主要說的是大數據領域的創業思考，大數據只有和生活、學習、工作以及商業等場景結合才能產生價值。推動技術發展的從來都不是技術本身，而是消費者的需求。用戶不需要知道也沒興趣知道你處理大數據是用Hadoop還是Spark、原理是什麼、架構是什麼，用戶最關心的是大數據到底怎麼用，用了能為自己帶來什麼好處。

今天我們將從「外部大環境」、「行業內部環境」、「創業風險」和「大數據創業機會和方向"四個點來闡述主題，聰明的朋友也許已經知道了，我們的思路就是大數據領域創業的SWOT分析。

大數據市場現狀

根據貴陽大數據交易所5月28日發布的《2015年中國大數據交易白皮書》顯示：2014年中國大數據市場規模達到767億元，同比增長27.83%。預計到2020年，中國大數據產業市場規模將達到8228.81億元。

一、大數據市場規模巨大

首先，中國大數據市場環比增長率較大。根據易觀智庫7月30號發布的中國大數據應用行業的報告顯示，2015-2018年中國大數據市場營銷規模達到258.6億人民幣。環比增長率為37.2%。

其次，大數據在全球范圍內的市場規模同樣巨大，根據IDC發布最新研究結果，預測到2018年全球大數據技術和服務市場的2018年的復合年增長率將達到26.4%，規模達到415億美元，是整個IT市場增幅的6倍。

無論是從國內還全球的市場規模和增長率來看，我們都可以得出這樣一個結論，無論你是什麼樣的公司，或者說你未來創業要做什麼樣的服務，大數據都是兵家必爭之地。大數據本身就是一種無形的資產，如果你的公司還沒有部署大數據，那麼在未來的市場上會失去核心競爭力。就好比你走在中關村創業大街上，你能收到的100份融資BP里，可能有99份都是APP和O2O項目，但99家裡90%以上會重視大數據。

二、政策好，政府支持力度大

根據gov.cn9月6日消息，國務院公開發布《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》，綱要里明確的說明，中國將在2018年會建成政府的大數據平台。相比之下，我們敬愛的習大大和李克強總理也經常為大數據站台，為中國的大數據發展點贊。看政府對大數據的重視，你抬頭看看前兩天的北京的藍天，就會對政府有信心了。政府真正要干一件事，執行力大的超出你的預期。

據我們的觀察，大數據領域的創業環境只會越來越好。目前，很多一線城市乃至二三線城市的科技園區，都出台了相關的扶持大數據產業的政策。如果你真的想在這個行業創業，可選擇扶持力度大、人才較多的城市作為大本營，當然了，北京肯定是首選。

三、資本關注熱

上圖是我們對大數據垂直領域2015年資本投資事件的不完全統計。其實你仔細來看圖會發現，大數據行業的資本關注熱度是遠遠高於其他行業的。這個可以從投資金額可以看出來。今年上半年O2O項目非常熱，也是投資重點關注的行業，但是投資的資本里，普遍都是人民幣幾百萬和幾千萬這樣的量級。而大數據行業的投資，更多的資本量級都是上億的，而且資本多源於頂級投資機構。

大數據行業現狀

「大數據就像十幾歲少年眼中的性行為，每個人都在談論它，但沒人真正知道怎麼做。每個人都以為除了自己之外的每個人都在使用它，所以每個人都裝作自己很了解它。」

TED的創始人DanAriely是這樣調侃大數據的。雖然是句玩笑話，但也確實說出了大數據的行業現狀。

現狀一、市場尚未飽和，競爭並不激烈

1、尚未出現壟斷性行業巨頭

前面我們分析了大數據整個大環境的狀況，我們知道大數據行業市場潛力巨大，未來的增長率將達37%左右。但是在中國，目前尚未出現一家如Palantir、FICO這樣的壟斷性質的大數據企業。也許百分點和Talkingdata都在布局上市，但是距離掛牌還有一段時間和距離。新創的大數據企業中，還沒有一家在美股、港股和深交所上市。

這是一個機會。創業你做電子商務也好，做游戲也好，都有好幾家有錢有用戶的巨頭公司和你爭搶市場份額，但是大數據行業不一樣，大數據行業沒有那麼大的競爭壓力，而且真正的戰爭尚未開始。

2、現有大數據企業扎推北京

根據數據堂統計的數據來看，新創的大數據企業中，57%的公司都在北京，上海佔了15%的份額。大數據需要和實際的業務場景結合才能產生價值，工業、農業、製造、交通和能源等傳統行業仍然擁有巨大的潛力，北上廣深和二三線城市的大數據力量還沒有完全被挖掘出來，這同樣也是一個優勢。

3、大數據在生活、商業滲透性較弱

筆者做大數據兩年了，天天都聽到或看到大數據的各種消息，但是生活並沒有因為大數據的到來變得更智能一些。它沒有讓大齡光棍女青年更快更精準的找到結婚對象，也沒用讓隔壁老王炒股賺到更多的錢，更沒有讓北京的交通不再擁堵……大數據有用是不假，但是和生活場景結合得還是較弱。並沒有看到可以稱之為「變革」的現象。

4、沒有直接的變現模式

互聯網上最賺錢的兩大行業分別是電子商務和網路游戲，這兩個行業的變現模式都是非常清晰和直接的，但是大數據的變現模式需要繞一個彎子，需要和實際業務場景結合起來才能產生價值，不直接的路定然不好走。

有人曾經把大數據比作石油，可是，目前的情況看來，大數據行業還需要像發動機一樣可以將數據轉化成動力的載體。一如2010年以前一樣，大家都知道手機游戲是未來的一個趨勢，可是沒有iPhone等智能移動設備的出現，手機游戲的市場份額就非常小，用戶體量也很有限。

現狀二、大數據行業人才緊缺

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。2015年-2016年是大數據人才最為匱乏的兩年，因為已開了大數據專業的高等院校，第一批大數據人才還為畢業;已有的人才里，復合型的人才較少，都是術有專攻。

全球的大數據人才情況也不容樂觀，據Gartner預測，到2016年，25%的全球大型企業將部署大數據分析系統;到2015年，圈球大數據人才需求將達到440萬人;調查結果表明，全球64%的企業已經開始向大數據項目注資，或者打算在2015年6月之前將計劃付諸實踐。

大數據創業，人才就是核心，所有的公司都在搶大數據人才，創業公司想要招到相應的大數據人才非常困難。

現狀三、數據量增長超快

這里和大家分享三個數字。49億、250億和39ZB。

49億物聯網設備：咨詢公司Gartner預測今明兩年互聯物品的漲幅將達30%。分析師在指出，截止到2015年，全球物聯網設備數量將從38億飆升至49億。

250億智能裝置感測器：分析師預測，感測器的普及將大大加速智能設備的開發、生產進度。到2020年，將會有大約250億部智能裝置出現在全球市場。

39ZB數據存儲量：在2014年年底，國內網路上集中存儲的數據已經達到1ZB，到2020年時，當年的新增數據量將會達到15.45ZB，整體的網路上數據存儲量將會達到39ZB，未來6年的年復合增長率達到了84%。

預測到2020年，平均每個中國人每年產生的數據約為4.1GB。

現狀四：行業目前存在問題

1、炒作過剩，實際落地產品較少;很多產品都是打擦邊球;把大數據玩壞了。現在你和大家說大數據，很多人都認為你在騙人。行業想要持續穩定的發展，企業必須有自律。

2、群眾基礎差，關注的人群多為三高人才，高學歷高收入和高技術。從網路指數可以看出，關注大數據的人群中，53%比例的人群年齡分布為30-39歲，而20-29歲人群占的比例為28%;另外，關注大數據的男女比例里，男性佔到了80%以上。這樣的數字直接告訴我們的問題就是，「大數據」的話題傳播性其實並不好。預計超過90%的大眾用戶不知道大數據是個什麼東西。

3、大數據只解決了部分2B的問題，2C產品較少。現在大家都覺得大數據的方向就是2B，我們不這么認為。打個比方說，你做2B的產品，每家企業平均給你200萬，新創大數據企業你撐死了一年做上20家企業，那麼營收預計在4000萬左右。但是如果你做2C的大數據產品，一個用戶給你200塊，當你做到20萬付費用戶的時候，你的營收就會超過4000萬。為什麼呢，因為用戶的數據本身就是錢。從深遠的角度來說，未來的創業，你必須學會討好大眾，服務好90後，這才是種子用戶。

4、懂技術的人不懂業務，懂業務的人不懂商業。這一點不想做詳細的說明，打擊面太廣了。筆者參加了眾多大數據行業內的峰會大會小會，人人都在說大數據，可是問到你的業務如何賺錢的時候，很多人都是三緘其口。純技術是無法賺錢的，必須和實際的業務結合起來產生商業價值，才能獲益。

5、市面上存在的大數據工具上手門檻較高。又一個槽點出來了。前面也說了，任何的新技術，都是需求推動其發展。需求來自用戶。任何的新技術，只有擁抱大眾用戶才能得到更好的發展，接地氣非常重要。現有的大數據處理工具非常復雜，需要你懂這個那個會這個那個才能使用，大眾根本接觸不到。現有的大數據工具也不夠親民，無論是2B也好，2C也好，你需要給別人的是一個簡單動動手就能用的工具，裡面有功能按鈕，而不是一堆代碼，最起碼應該滿足目前Office工作人員使用。上手門檻較高意味著很大一部分用戶被你擋在了門外。將大數據處理工具產品化勢在必行。

大數據行業創業的風險預警

一、大數據的創業門檻

1、人才成本較高;在美國，在R、NoSQL和MapRece方面需求的專業人才薪水達到了每年約11萬5千美元，在中國，大數據人才一將難求，創業公司不容易招大數據技術人才，即使招到，人才方面支出也較高。包括高薪、期權和股票等等;

2、存儲硬體成本高;考慮到數據歸屬和安全性。大數據公司一般不會數據存在雲上。自建機房比雲存儲成本高很多倍。

3、項目啟動資金高;不是30-50十萬就可以玩起來的，比移動互聯網APP創業項目啟動資金要求高。

4、用戶少、獲取成本高。這一點的門檻主要是群眾基礎差帶來的。

沒有明確的商業變現模式，這是目前大數據創業的最大門檻。拼數據，你拼不過阿里網路騰訊，拼錢，還是算了……

二、數據安全問題

據Verizon發布的《2015年數據泄露調查報告》顯示，79790個安全事件中已有2122個確認的數據泄露。值得關注的是在2015年的報告中新增了一個統計模型，用以幫助企業評估到底每筆數據泄露，要損失多少錢。如果泄露1000條記錄時，有95%的可能會損失5.2萬-8.7萬。泄露1千萬數據記錄的花費介於210萬到520萬之間，但最多可能到7390萬。

讓我們來回顧一下近年來數據泄漏的事件：2014年5月，800萬小米用戶數據或被泄露;2014年12月，12306大量用戶信息遭泄露;2015年4月，超30省市曝管理漏洞數千萬社保用戶信息或泄露;2015年5月，攜程網全面癱瘓疑似資料庫物理刪除;2015年6月，美國人事管理局被指出大量工作人員信息泄露;2015年8月，婚外情網站AshleyMadison數據遭泄露……

對於大數據新創企業來說，數據的安全性就是「命」，如何保命事關生存。大數據的安全性，是部署大數據架構和大數據創業最大的挑戰之一!

三、大數據隱私

關於大數據隱私，在美國有隱私法案，而且美國與歐盟之間還簽署了安全港、隱私聲明等等。而在中國，目前的立法是非常模糊的，屬於灰色地帶。手機號碼被惡意第三方收集了，然後給用戶發了很多垃圾簡訊，或者我的姓名，我的電話，我的郵箱，他們收集我的信息是不是合法的，目前這一點在在立法上都不清晰。不知道未來國家會不會出台相關的法律法規來規范這個領域大數據隱私目前具有不確定因素，也是創業存在的風險之一。

說完了風險，下面我們可以來說說大數據行業的創業方向和機會。

大數據行業創業機會與方向

一、資本層面關注點

對於大數據項目，投資人到底看什麼在寫這篇文章之前，我們與多家投行的投資人曾經做過訪談，下面是我們根據訪談內容整理出來的內容。

大數據沒有直截了當的變現模式，那麼一個新創大數據企業想要獲得成功，拿什麼去拼當然是人才。這也是投資人最關注的東西。

投資人告訴筆者，對於一個大數據項目，他們最看重的是團隊。那怎麼看團隊呢一般從團隊技術能力、背景、過往項目經驗和創始人四個方面來看。大數據對技術的要求非常高，投資人看項目的時候，首先看的就是創始人的技術能力。一般情況下，投資者會更加青睞擁有技術背景的創始人和他的項目。

還有就是看項目的商業模式和變現能力。看項目方面，投資人會去看你的項目對應的國外成熟企業，或者說你的項目對應的競爭者是誰。由競爭者經營的情況來預估你在其領域的市場份額和變現能力。商業模式方面，投資者會看你的客戶體量和數據源。你的客戶群體有多大你手裡有哪些具體業務上的數據這些數據如何產生價值，應用到你的客戶身上解決好這3個問題就成功了一半。

大數據項目變現方向，投資人關注的是你的項目是否能夠快速直接的產生價值，而且有持續的創收能力。

解決好以上幾個問題，新創大數據公司想要拿到融資就非常容易了。

二、大數據垂直領域熱門的投資方向

第一個是Hadoop商業化，簡單來說就是做Hadoop的收費版本。Hadoop本來是開源的，但是在具體業務場景中，還缺乏很多功能，那麼Hadoop商業化就是去完善這些功能，使其更好的應用於企業的業務場景。Hadoop商業化最典型的公司就是Hadoop的三駕馬車，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已經在納斯達克上市。中國相應的做Hadoop商業化的公司是星環科技。

第二個是SQLonHadoop，用大白話來說就是基於應用場景下的數據框架。比如說大數據架構里的查詢引擎、存儲引擎、計算模型等等，這個主要是基於大數據技術方向的，比如說WibiData，它提供了對Hadoop的封裝，連接前端應用到Hadoop基礎設施。

第三個是NoSQL資料庫，非關系型資料庫和雲資料庫服務。典型的國外企業有MongoDB和Datastax。目前，創業公司MongoDB的估值已超過16億美元，而在中國，基礎雲服務商青雲QingCloud已經推出了基於MongoDB的集群服務，名字叫做青雲QingCloudMongoDB。

第四個是分析和可視化。對應的國外企業有Tableau、Datameer。國內新創的大數據企業中，也有很多大數據企業在做可視化服務，比如說國雲數據的大數據魔鏡。

第五個是行業大數據應用。為社交媒體、廣告公司、企業客戶、電子商務等行業客戶提供數據分析，幫助這些行業提升數據分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等創業公司。

三、大數據行業現有的商業模式

談到商業模式，肯定就要說到2B還2C的問題。

2B是目前大數據行業主要的商業模式，將大數據變為一種服務，服務的對象是企業或機構。比如現有的大數據企業里，星圖數據，Hortonworks，Cloudera，星環科技、Talkingdata都是2B的商業模式。從他們的運營狀況，不難看出，2B的商業模式，要麼是做解決方案，要麼就是做工具。

預計未來所有的互聯網企業也好，傳統企業也好，都會在企業內部成立大數據部門，那麼到那個時候，解決方案的市場份額還會多麼不肯到也不否定。對於一家企業來說，大數據就是自己的資產，相信企業更傾向於自己管理自己的內部資產。所以我們大膽的預測，解決方案只是目前大數據行業的權宜之計，未來企業會用自己的人才管理自己的大數據，用自己的人才使用自己的大數據。做工具是目前較為主流的模式。Palantir其實也是做工具。

2C方面，在整理這份內容的時候，我們發現2C的產品非常少。女性經期助手、網路指數這樣勉強算是2C的大數據產品。而大數據2C方面的產品，更多的是傾向於應用。可穿戴設備其實也算是大數據應用產品之一。

說了這么多，你肯定會問我了，那麼騰訊、網路和阿里巴巴這樣的企業，他們的大數據又是什麼樣的模式呢在筆者看來，BAT企業的大數據商業模式都是2C+2B的模式，我們可以簡稱為復合型的商業模式，因為他們服務的用戶有企業用戶也有個人用戶。

總結一下，現有的商業模式里，哪個最好筆者個人認為是2B+2C模式。這樣的模式是最健康的模式，形成了一個商業閉環。

用一句話來說就是：你收集用戶的數據，分析出報告，然後給到的對應的企業，對應的企業根據數據反饋，從而開發或製造出更好的產品，讓用戶享受更智能更美好的生活。這整個過程中，大數據是貫穿始終的。

那麼，現有的大數據公司，都是如何賺錢的呢

1、廣告、營銷。這一類主要集中在第三方大數據營銷公司里。典型的企業包括締元信、時趣這樣的公司。他們主要的業務就是幫助大數據分析能力較弱的公司來做大數據分析，優化廣告和營銷的路徑，使市場投入的非常產生更大的價值。

2、直接賣數據的公司。典型的企業有數據堂。

3、做工具或者服務。目前的移動統計工具就是這一類，還有做Hadoop套件的也是這一類公司。

4、賣報告或解決方案的。做大數據解決方案的公司就太多太多了，典型的公司為IBM。

5、跨界和融合。

Talkingdata聯合創始人蔣奇先生告訴我們，Talkingdata後台有移動互聯網各個熱門手機游戲的數據，包括用戶的設備數據、行為數據、日常數據和游戲里的消費數據等等。根據這些數據，可以對這些游戲用戶進行用戶畫像。

以招行信用卡推廣為例，Talkingdata通過大數據分析發現，《刀塔傳奇》以及《我叫MT》這兩款游戲的用戶屬性和招商銀行信用卡中心需要的用戶屬性很契合，於是促成了招商銀行和的合作，還支持了後續的信用卡積分的禮包和活動等。

這次合作為招行信用卡帶來了5萬個綁定用戶。一般情況下，銀行類的應用要實現轉化的平均成本在兩百到三百塊錢之間，而這樣的跨界合作，招商銀行基本上沒花一分錢，就達到了5萬轉化率，理論上省掉了上千萬的費用。這就是跨界和融合。

跨界和融合，其實也是大數據思維里最重要的一環。大數據就像是錢一樣，你得讓它流動起來才能產生價值。

四、大數據行業的創業方向和機會

先說2B方向。

大數據創業的2B方向，更多的是做工具和服務，如數據可視化、商務智能、CRM等。

現有的大數據工具有著技術門檻高、上手成本高、和實際業務結合較差以及部署成本高，小公司用不起等特點。那麼新創企業就可以根據以往這些產品的缺陷，來做更適合市場和客戶的大數據分析工具和服務。另外，將大數據工具完整化和產品化也是一個方向。新一代的大數據處理工具應該是有著漂亮UI，功能按鍵和數據可視化等模塊的完整產品，而不是一堆代碼。

再說2C方向。

大數據一個很大的作用就是為決策做依據，以前做決定是「拍腦袋」決定，現在，做決定是根據數據結果。在我們的生活中，需要做決策的時候太多太多，尤其是像筆者這樣選擇性困難的天秤座，非常需要大數據來輔助決策。個人理財、家庭決策、職業發展/自我量化以及個人健康都可以用到大數據。

五、我們的創業建議

1、想清楚誰為你買單;

2、痛點是什麼;

3、穩定/獨特的數據源;

4、靠譜的人做靠譜的事;

5、考慮2C的產品方向;

6、忘記科技行業過往經驗;

7、將大數據產品化;

8、深耕一個領域，不斷的試錯和迭代。

其他新創大數據公司創始人也提出過自己的建議。九次方大數據集團總裁王參壽認為深耕大數據領域，堅持才是王道：「大數據行業創業就像爬泰山，爬不到山頂，看不到太陽。

以上是小編為大家分享的關於大數據領域創業的行業現狀及機會與方向分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

D. 福建省石獅市近幾年大數據市場規模

這個你們要去咨詢當地的工業和信息化部門。
只有他們才會有最新的數據，這樣的數據也才全面。

E. 大數據營銷專業的就業前景

1大數據就業前景
在之前的就業數據報告中，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷和數據分析等是很多互聯網公司需求量最大崗位，並且研發工程師的需求量是非常大的，數據分析是非常稀缺的。在大數據中，可以從事的崗位是非常多的，並且處於高度稀缺的情況。大數據行業的就業方向。

2大數據專業的就業方向
1、Hadoop開發工程師

Hadoop是一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程

F. 中國大數據的十大商業應用

中國大數據的十大商業應用

在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

（1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

（2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

（3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

（4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

（5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

以上是小編為大家分享的關於中國大數據的十大商業應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

G. 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

H. 什麼是大數據營銷

1、大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
2、大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。

I. 大數據的市場規模有多大

全球狹義（專門用於大數據的軟體、硬體及服務）大數據口徑產值280億美元。專

根據中國信息通信屬研究院發布的《中國大數據市場調查報告》預測，2016年中國主要用於大數據的軟硬體和服務市場規模將達到115.9億元。

未來三年，中國大數據市場規模還將維持40%左右的高速增長。