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大数据营销市场规模

发布时间:2021-12-03 23:11:48

A. 大数据营销是什么

大数据(big data),指来无法在一定时间范围内自用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性),平台有hadoop

B. 国内哪些公司可以做营销大数据分析

大数据营销之所以火是因为大数据能够将数据背后的业务价值挖掘出来,内从而能精准地进行容用户行为分析,进行用户画像,将用户进行细分分类,这样每类用户的特点不同,就可以采取针对性的策略进行运营,从而做到千人千面,精准地营销。这个必须是要自己做的,别人帮忙不来的,因为别人不了解你的业务。

C. 大数据领域创业的行业现状及机会与方向分析

大数据领域创业的行业现状及机会与方向分析

跨界和融合是大数据思维里最重要的一环,大数据就像是钱一样,你得让它流动起来才能产生价值。在这篇大数据行业的SWOT分析文章中,也许可以找到你想了解的大数据行业创业环境、问题、机会与方向。

注:大数据不仅仅是一个营销词汇,在这篇干货满满的文章里,作者用数据告诉我们,究竟什么是大数据,大数据行业的创业机会如何,未来的创业方向又有哪些。

接触大数据,了解这个行业已经有两年多了,每天都在阅读大量的关于大数据的文献资料和技术文章。如果你要问我什么是大数据以前可能我会和你说,大数据是一种思维,一种技术,标志的是大数据的4V特点:

Volume、Velocity、Variety、Value。大数据带来的是一种变革,打破了原有的随机分析方法,采用所有全量的数据来进行分析,分析的数据更加复杂,有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,分析结构更加注重相关性而不是因果。

可是,普通人和大众用户他们听得懂吗现在我会举例子告诉你。

比如说,采野蘑菇/野山参这样的事情,野蘑菇和野山参的分布地点都是随机的,经验告诉我,它们会分布在哪片山林,但是我们不知道具体位置,得一个一个的找。大数据可以解决这个难题。

我们可以把山林用数据可视化表现出来,然后让采野蘑菇的人根据自己的实战经验标出蘑菇分布的地点,并且把这些地点数据常年积累起来。然后结合野蘑菇的习性,收集每片山林的降雨量、灌木丛分布数据、土壤数据、温度数据以及山林里采蘑菇的人流量数据等等,来准确的预测出野蘑菇的分布地点。

这就是大数据力量。

一言以蔽之,大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测,从而提高效率和行动价值。

同样的思路,森林防火防贼、环境保护、旅游景点客流预测等等,都可以引入大数据思维。大数据同时也可以为我们工作、学习和生活中一些重大决策作为依据。

今天主要说的是大数据领域的创业思考,大数据只有和生活、学习、工作以及商业等场景结合才能产生价值。推动技术发展的从来都不是技术本身,而是消费者的需求。用户不需要知道也没兴趣知道你处理大数据是用Hadoop还是Spark、原理是什么、架构是什么,用户最关心的是大数据到底怎么用,用了能为自己带来什么好处。

今天我们将从“外部大环境”、“行业内部环境”、“创业风险”和“大数据创业机会和方向"四个点来阐述主题,聪明的朋友也许已经知道了,我们的思路就是大数据领域创业的SWOT分析。

大数据市场现状

根据贵阳大数据交易所5月28日发布的《2015年中国大数据交易白皮书》显示:2014年中国大数据市场规模达到767亿元,同比增长27.83%。预计到2020年,中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。

一、大数据市场规模巨大

首先,中国大数据市场环比增长率较大。根据易观智库7月30号发布的中国大数据应用行业的报告显示,2015-2018年中国大数据市场营销规模达到258.6亿人民币。环比增长率为37.2%。

其次,大数据在全球范围内的市场规模同样巨大,根据IDC发布最新研究结果,预测到2018年全球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%,规模达到415亿美元,是整个IT市场增幅的6倍。

无论是从国内还全球的市场规模和增长率来看,我们都可以得出这样一个结论,无论你是什么样的公司,或者说你未来创业要做什么样的服务,大数据都是兵家必争之地。大数据本身就是一种无形的资产,如果你的公司还没有部署大数据,那么在未来的市场上会失去核心竞争力。就好比你走在中关村创业大街上,你能收到的100份融资BP里,可能有99份都是APP和O2O项目,但99家里90%以上会重视大数据。

二、政策好,政府支持力度大

根据gov.cn9月6日消息,国务院公开发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,纲要里明确的说明,中国将在2018年会建成政府的大数据平台。相比之下,我们敬爱的习大大和李克强总理也经常为大数据站台,为中国的大数据发展点赞。看政府对大数据的重视,你抬头看看前两天的北京的蓝天,就会对政府有信心了。政府真正要干一件事,执行力大的超出你的预期。

据我们的观察,大数据领域的创业环境只会越来越好。目前,很多一线城市乃至二三线城市的科技园区,都出台了相关的扶持大数据产业的政策。如果你真的想在这个行业创业,可选择扶持力度大、人才较多的城市作为大本营,当然了,北京肯定是首选。

三、资本关注热

上图是我们对大数据垂直领域2015年资本投资事件的不完全统计。其实你仔细来看图会发现,大数据行业的资本关注热度是远远高于其他行业的。这个可以从投资金额可以看出来。今年上半年O2O项目非常热,也是投资重点关注的行业,但是投资的资本里,普遍都是人民币几百万和几千万这样的量级。而大数据行业的投资,更多的资本量级都是上亿的,而且资本多源于顶级投资机构。

大数据行业现状

“大数据就像十几岁少年眼中的性行为,每个人都在谈论它,但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它,所以每个人都装作自己很了解它。”

TED的创始人DanAriely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话,但也确实说出了大数据的行业现状。

现状一、市场尚未饱和,竞争并不激烈

1、尚未出现垄断性行业巨头

前面我们分析了大数据整个大环境的状况,我们知道大数据行业市场潜力巨大,未来的增长率将达37%左右。但是在中国,目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。也许百分点和Talkingdata都在布局上市,但是距离挂牌还有一段时间和距离。新创的大数据企业中,还没有一家在美股、港股和深交所上市。

这是一个机会。创业你做电子商务也好,做游戏也好,都有好几家有钱有用户的巨头公司和你争抢市场份额,但是大数据行业不一样,大数据行业没有那么大的竞争压力,而且真正的战争尚未开始。

2、现有大数据企业扎推北京

根据数据堂统计的数据来看,新创的大数据企业中,57%的公司都在北京,上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值,工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力,北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来,这同样也是一个优势。

3、大数据在生活、商业渗透性较弱

笔者做大数据两年了,天天都听到或看到大数据的各种消息,但是生活并没有因为大数据的到来变得更智能一些。它没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象,也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱,更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假,但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。

4、没有直接的变现模式

互联网上最赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏,这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的,但是大数据的变现模式需要绕一个弯子,需要和实际业务场景结合起来才能产生价值,不直接的路定然不好走。

有人曾经把大数据比作石油,可是,目前的情况看来,大数据行业还需要像发动机一样可以将数据转化成动力的载体。一如2010年以前一样,大家都知道手机游戏是未来的一个趋势,可是没有iPhone等智能移动设备的出现,手机游戏的市场份额就非常小,用户体量也很有限。

现状二、大数据行业人才紧缺

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年,因为已开了大数据专业的高等院校,第一批大数据人才还为毕业;已有的人才里,复合型的人才较少,都是术有专攻。

全球的大数据人才情况也不容乐观,据Gartner预测,到2016年,25%的全球大型企业将部署大数据分析系统;到2015年,圈球大数据人才需求将达到440万人;调查结果表明,全球64%的企业已经开始向大数据项目注资,或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践。

大数据创业,人才就是核心,所有的公司都在抢大数据人才,创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。

现状三、数据量增长超快

这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和39ZB。

49亿物联网设备:咨询公司Gartner预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出,截止到2015年,全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。

250亿智能装置传感器:分析师预测,传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年,将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。

39ZB数据存储量:在2014年年底,国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB,到2020年时,当年的新增数据量将会达到15.45ZB,整体的网络上数据存储量将会达到39ZB,未来6年的年复合增长率达到了84%。

预测到2020年,平均每个中国人每年产生的数据约为4.1GB。

现状四:行业目前存在问题

1、炒作过剩,实际落地产品较少;很多产品都是打擦边球;把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据,很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展,企业必须有自律。

2、群众基础差,关注的人群多为三高人才,高学历高收入和高技术。从网络指数可以看出,关注大数据的人群中,53%比例的人群年龄分布为30-39岁,而20-29岁人群占的比例为28%;另外,关注大数据的男女比例里,男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是,“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。

3、大数据只解决了部分2B的问题,2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B,我们不这么认为。打个比方说,你做2B的产品,每家企业平均给你200万,新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业,那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品,一个用户给你200块,当你做到20万付费用户的时候,你的营收就会超过4000万。为什么呢,因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说,未来的创业,你必须学会讨好大众,服务好90后,这才是种子用户。

4、懂技术的人不懂业务,懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明,打击面太广了。笔者参加了众多大数据行业内的峰会大会小会,人人都在说大数据,可是问到你的业务如何赚钱的时候,很多人都是三缄其口。纯技术是无法赚钱的,必须和实际的业务结合起来产生商业价值,才能获益。

5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了,任何的新技术,都是需求推动其发展。需求来自用户。任何的新技术,只有拥抱大众用户才能得到更好的发展,接地气非常重要。现有的大数据处理工具非常复杂,需要你懂这个那个会这个那个才能使用,大众根本接触不到。现有的大数据工具也不够亲民,无论是2B也好,2C也好,你需要给别人的是一个简单动动手就能用的工具,里面有功能按钮,而不是一堆代码,最起码应该满足目前Office工作人员使用。上手门槛较高意味着很大一部分用户被你挡在了门外。将大数据处理工具产品化势在必行。

大数据行业创业的风险预警

一、大数据的创业门槛

1、人才成本较高;在美国,在R、NoSQL和MapRece方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元,在中国,大数据人才一将难求,创业公司不容易招大数据技术人才,即使招到,人才方面支出也较高。包括高薪、期权和股票等等;

2、存储硬件成本高;考虑到数据归属和安全性。大数据公司一般不会数据存在云上。自建机房比云存储成本高很多倍。

3、项目启动资金高;不是30-50十万就可以玩起来的,比移动互联网APP创业项目启动资金要求高。

4、用户少、获取成本高。这一点的门槛主要是群众基础差带来的。

没有明确的商业变现模式,这是目前大数据创业的最大门槛。拼数据,你拼不过阿里网络腾讯,拼钱,还是算了……

二、数据安全问题

据Verizon发布的《2015年数据泄露调查报告》显示,79790个安全事件中已有2122个确认的数据泄露。值得关注的是在2015年的报告中新增了一个统计模型,用以帮助企业评估到底每笔数据泄露,要损失多少钱。如果泄露1000条记录时,有95%的可能会损失5.2万-8.7万。泄露1千万数据记录的花费介于210万到520万之间,但最多可能到7390万。

让我们来回顾一下近年来数据泄漏的事件:2014年5月,800万小米用户数据或被泄露;2014年12月,12306大量用户信息遭泄露;2015年4月,超30省市曝管理漏洞数千万社保用户信息或泄露;2015年5月,携程网全面瘫痪疑似数据库物理删除;2015年6月,美国人事管理局被指出大量工作人员信息泄露;2015年8月,婚外情网站AshleyMadison数据遭泄露……

对于大数据新创企业来说,数据的安全性就是“命”,如何保命事关生存。大数据的安全性,是部署大数据架构和大数据创业最大的挑战之一!

三、大数据隐私

关于大数据隐私,在美国有隐私法案,而且美国与欧盟之间还签署了安全港、隐私声明等等。而在中国,目前的立法是非常模糊的,属于灰色地带。手机号码被恶意第三方收集了,然后给用户发了很多垃圾短信,或者我的姓名,我的电话,我的邮箱,他们收集我的信息是不是合法的,目前这一点在在立法上都不清晰。不知道未来国家会不会出台相关的法律法规来规范这个领域大数据隐私目前具有不确定因素,也是创业存在的风险之一。

说完了风险,下面我们可以来说说大数据行业的创业方向和机会。

大数据行业创业机会与方向

一、资本层面关注点

对于大数据项目,投资人到底看什么在写这篇文章之前,我们与多家投行的投资人曾经做过访谈,下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。

大数据没有直截了当的变现模式,那么一个新创大数据企业想要获得成功,拿什么去拼当然是人才。这也是投资人最关注的东西。

投资人告诉笔者,对于一个大数据项目,他们最看重的是团队。那怎么看团队呢一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高,投资人看项目的时候,首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下,投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。

还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面,投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业,或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面,投资者会看你的客户体量和数据源。你的客户群体有多大你手里有哪些具体业务上的数据这些数据如何产生价值,应用到你的客户身上解决好这3个问题就成功了一半。

大数据项目变现方向,投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值,而且有持续的创收能力。

解决好以上几个问题,新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。

二、大数据垂直领域热门的投资方向

第一个是Hadoop商业化,简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的,但是在具体业务场景中,还缺乏很多功能,那么Hadoop商业化就是去完善这些功能,使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车,Hortonworks,Cloudera和MapR,Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop商业化的公司是星环科技。

第二个是SQLonHadoop,用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等,这个主要是基于大数据技术方向的,比如说WibiData,它提供了对Hadoop的封装,连接前端应用到Hadoop基础设施。

第三个是NoSQL数据库,非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB和Datastax。目前,创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元,而在中国,基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务,名字叫做青云QingCloudMongoDB。

第四个是分析和可视化。对应的国外企业有Tableau、Datameer。国内新创的大数据企业中,也有很多大数据企业在做可视化服务,比如说国云数据的大数据魔镜。

第五个是行业大数据应用。为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析,帮助这些行业提升数据分析的水平,如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等创业公司。

三、大数据行业现有的商业模式

谈到商业模式,肯定就要说到2B还2C的问题。

2B是目前大数据行业主要的商业模式,将大数据变为一种服务,服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里,星图数据,Hortonworks,Cloudera,星环科技、Talkingdata都是2B的商业模式。从他们的运营状况,不难看出,2B的商业模式,要么是做解决方案,要么就是做工具。

预计未来所有的互联网企业也好,传统企业也好,都会在企业内部成立大数据部门,那么到那个时候,解决方案的市场份额还会多么不肯到也不否定。对于一家企业来说,大数据就是自己的资产,相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测,解决方案只是目前大数据行业的权宜之计,未来企业会用自己的人才管理自己的大数据,用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。

2C方面,在整理这份内容的时候,我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、网络指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品,更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。

说了这么多,你肯定会问我了,那么腾讯、网络和阿里巴巴这样的企业,他们的大数据又是什么样的模式呢在笔者看来,BAT企业的大数据商业模式都是2C+2B的模式,我们可以简称为复合型的商业模式,因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。

总结一下,现有的商业模式里,哪个最好笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式,形成了一个商业闭环。

用一句话来说就是:你收集用户的数据,分析出报告,然后给到的对应的企业,对应的企业根据数据反馈,从而开发或制造出更好的产品,让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中,大数据是贯穿始终的。

那么,现有的大数据公司,都是如何赚钱的呢

1、广告、营销。这一类主要集中在第三方大数据营销公司里。典型的企业包括缔元信、时趣这样的公司。他们主要的业务就是帮助大数据分析能力较弱的公司来做大数据分析,优化广告和营销的路径,使市场投入的非常产生更大的价值。

2、直接卖数据的公司。典型的企业有数据堂。

3、做工具或者服务。目前的移动统计工具就是这一类,还有做Hadoop套件的也是这一类公司。

4、卖报告或解决方案的。做大数据解决方案的公司就太多太多了,典型的公司为IBM。

5、跨界和融合。

Talkingdata联合创始人蒋奇先生告诉我们,Talkingdata后台有移动互联网各个热门手机游戏的数据,包括用户的设备数据、行为数据、日常数据和游戏里的消费数据等等。根据这些数据,可以对这些游戏用户进行用户画像。

以招行信用卡推广为例,Talkingdata通过大数据分析发现,《刀塔传奇》以及《我叫MT》这两款游戏的用户属性和招商银行信用卡中心需要的用户属性很契合,于是促成了招商银行和的合作,还支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等。

这次合作为招行信用卡带来了5万个绑定用户。一般情况下,银行类的应用要实现转化的平均成本在两百到三百块钱之间,而这样的跨界合作,招商银行基本上没花一分钱,就达到了5万转化率,理论上省掉了上千万的费用。这就是跨界和融合。

跨界和融合,其实也是大数据思维里最重要的一环。大数据就像是钱一样,你得让它流动起来才能产生价值。

四、大数据行业的创业方向和机会

先说2B方向。

大数据创业的2B方向,更多的是做工具和服务,如数据可视化、商务智能、CRM等。

现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高,小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷,来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外,将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI,功能按键和数据可视化等模块的完整产品,而不是一堆代码。

再说2C方向。

大数据一个很大的作用就是为决策做依据,以前做决定是“拍脑袋”决定,现在,做决定是根据数据结果。在我们的生活中,需要做决策的时候太多太多,尤其是像笔者这样选择性困难的天秤座,非常需要大数据来辅助决策。个人理财、家庭决策、职业发展/自我量化以及个人健康都可以用到大数据。

五、我们的创业建议

1、想清楚谁为你买单;

2、痛点是什么;

3、稳定/独特的数据源;

4、靠谱的人做靠谱的事;

5、考虑2C的产品方向;

6、忘记科技行业过往经验;

7、将大数据产品化;

8、深耕一个领域,不断的试错和迭代。

其他新创大数据公司创始人也提出过自己的建议。九次方大数据集团总裁王参寿认为深耕大数据领域,坚持才是王道:“大数据行业创业就像爬泰山,爬不到山顶,看不到太阳。

以上是小编为大家分享的关于大数据领域创业的行业现状及机会与方向分析的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

D. 福建省石狮市近几年大数据市场规模

这个你们要去咨询当地的工业和信息化部门。
只有他们才会有最新的数据,这样的数据也才全面。

E. 大数据营销专业的就业前景

1大数据就业前景
在之前的就业数据报告中,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销和数据分析等是很多互联网公司需求量最大岗位,并且研发工程师的需求量是非常大的,数据分析是非常稀缺的。在大数据中,可以从事的岗位是非常多的,并且处于高度稀缺的情况。大数据行业的就业方向。

2大数据专业的就业方向
1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程

F. 中国大数据的十大商业应用

中国大数据的十大商业应用

在未来的几十年里,大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人,并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业,包括零售业、金融行业、医疗行业等,大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景,未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市

如今,世界超过一半的人口生活在城市里,到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市,使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱,又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置,精细化运营城市,打造智慧城市。

城市的道路交通,完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划,包括道路红绿灯时间间隔和关联控制,包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划,至少能够提高30%左右的道路运输能力,并能够降低交通事故率。在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率,航空公司利用大数据可以提高上座率,降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车,提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售情况,依据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理,透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理,更重要的是数据治国、科学管理的意识改变,未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理,具有极大的想象空间。

2、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品,美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早,但都是以解决大数据效率问题为主,很多金融行业建立了大数据平台,对金融行业的交易数据进行采集和处理。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主,以提供动态财务报表为主,以风险管理为主。在大数据价值变现方面,开展的不够深入,这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作,一起进行大数据价值变现,其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试,大数据价值变现效果还不错,大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面:

(1)精准营销:依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

(2)风险管控:依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持,利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

(3)决策支持:利用抉策树技术进抵押贷款管理,利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

(4)效率提升:利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点,利用大数据技术加快内部数据处理速度

(5)产品设计:利用大数据计算技术为财富客户推荐产品,利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3、医疗行业

医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析,将会极大地帮助医生和病人。在未来,借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案,建立针对疾病的数据库,帮助医生进行疾病诊断。

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。在制定治疗方案时,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,制定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开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行,但是数据没有打通,都是孤岛数据,没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来,纳入统一的大数据平台,为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力,未来市场将会超过几千亿元。

4、农牧业

农产品不容易保存,合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告,政府将为农牧业生产进行合理引导,依据需求进行生产,避免产能过剩,造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理,实现科学决策。在数据驱动下,结合无人机技术,农民可以采集农产品生长信息,病虫害信息。

农业生产面临的危险因素很多,但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量,但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上,这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型,他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种,哪些土地今天需要喷雾并完成耕种,哪些正处于生长期的土地需要施肥,哪些土地需要5天后才可以耕种,大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。

5、零售行业

零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事,以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲,女孩怀孕的故事。

零售行业可以通过客户购买记录,了解客户关联产品购买喜好,将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额,例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。

零售行业还可以记录客户购买习惯,将一些日常需要的必备生活用品,在客户即将用完之前,通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货,既帮助客户解决了问题,又提高了客户体验。

电商行业的巨头天猫和京东,已经通过客户的购买习惯,将客户日常需要的商品例如尿不湿,卫生纸,衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单,商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口,提高了客户体验,让客户连后悔等时间都没有。

利用大数据的技术,零售行业将至少会提高30%左右的销售额,并提高客户购买体验。

6、大数据技术产业

进入移动互联网之后,非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年,人类社会所有的数据之和有望突破5泽B(5ZB),这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。

这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金,包括政府和企业在大数据计算和存储,数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币,本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展,充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。

未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长,在5年之内,中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场,也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。

大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题,大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题,其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据,并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外,360、小米、京东、TalkingData、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者,市场足够大,期望他们将市场做大,帮助所有企业实现大数据价值变现。

7、物流行业

中国的物流产业规模大概有5万亿左右,其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右,并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合,运送效率需要提高。

物流行业借助于大数据,可以建立全国物流网络,了解各个节点的运货需求和运力,合理配置资源,降低货车的返程空载率,降低超载率,减少重复路线运输,降低小规模运输比例。通过大数据技术,及时了解各个路线货物运送需求,同时建立基于地理位置和产业链的物流港口,实现货物和运力的实时配比,提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置,至少可以增加物流行业10%左右的收入,其市场价值将在5000亿左右。

8、房地产业

中国房地产业发展的高峰已经过去,其面临的挑战逐渐增加,房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式,房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。

借助于大数据,特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术,房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险,合理制定房价,合理制定开发规模,合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高,实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域,并取得了良好的效果。

9、制造业

制造业过去面临生产过剩的压力,很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产,造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据,我们可以了解未来产品市场都需求,合理规划产品生产,避免生产过剩。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据,可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量,厂家将依据这些数据来进行生产,避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势,避免生产过多的钢材和水泥。

大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求,帮助厂商进行产品开发,设计和生产出满足客户需要的产品。

10、互联网广告业

2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰,市场规模预计达到1500亿元左右,较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视,其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元,参考中国的人口消费能力,其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。

过去到广告投放都是以好的广告渠道+广播式投放为主,广告主将广告交给广告公司,由广告公司安排投放,其中SEM广告市场最大,其他的广告投放方式也是以页面展示为主,大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大,没有针对目标客户,面对所有客户进行展示,广告的转化率较低,并存在数字广告营销陷阱等问题。

大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来,对客户的行为进行分析,打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后,客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑,移动互联网的数据包含了个人的位置信息,其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销,广告公司可以依据用户画像的信息,将广告直接投放到用户的移动设备,通过用户经常使用的APP进行广告投放,其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率,广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户,其将会降低广告投入,提高广告的转化率。

目前影响大数据产业发展主要有两个大问题,一个是大数据应用场景,一个是大数据隐私保护问题。

大数据商业价值的应用场景,大数据公司和企业正在寻找,目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融,个人征信等方面已经取得了进步,拥有了很多经典案例。

但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前,大家都在摸石头过河,不知道哪些事情可以做,哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法,估计不久的将来,大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前,我们可以参考国外的隐私法,严格遵守国际上通用的个人隐私保护法,在实施大数据价值变现的过程中,充分保护所有相关方的个人利益。

最后纵观人类历史,在任何领域,如果我们可以拿到数据进行分析,我们就会取得进步。如果我们拿不到数据,无法进行分析,我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误,因此我们需要掌握大数据这个武器,利用好它,帮助人类社会加速进化,帮助企业实现大数据的价值变现。

以上是小编为大家分享的关于中国大数据的十大商业应用的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

G. 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来,全球正大步迈向大数据新时代,数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下,行业大数据得以高速发展,应用于各个领域,根据IDC发布的有关数据预测,2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展,各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多,全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示,2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘),2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大数据储量达到33.0ZB,2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

H. 什么是大数据营销

1、大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。
2、大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。

I. 大数据的市场规模有多大

全球狭义(专门用于大数据的软件、硬件及服务)大数据口径产值280亿美元。专

根据中国信息通信属研究院发布的《中国大数据市场调查报告》预测,2016年中国主要用于大数据的软硬件和服务市场规模将达到115.9亿元。

未来三年,中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。

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