① 在大數據時代，有哪三種大數據公司活躍在大數據產業鏈上呢
基於數據本身的公司：自身擁有大量的數據資源，比如政府機構；
基於技術的公司：比如勤智數碼大數據處理平台；
基於思維的公司：可以依託大數據分析為企業提供戰略方向，比如魔鏡的大數據服務和勤智數碼大數據咨詢服務。按照以上的三種角色，對大數據的商業模式做了梳理和細分。
「數據擁有者」的商業模式數據擁有者，這樣的公司有三類：
1.大數據是業務核心，對大數據的重復利用是其發展的原動力，例如Google、Amazon、Inrix等；這種公司具有很強大的大數據技術能力，多數時候大數據技術本身主要用於自身的運作，具有三種產業鏈角色：數據+技術+服務；
2.大數據是作為提高生產效率、增加業務收入或者創造新的收入的使能器，非廠商的主流業務；例如運營商、銀行等，運營商的主要業務是通過通信設備提供的各種網路語音和數據業務，目前運營商本身並不通過數據的重復利用為主要手段來盈利；
3.數據中間商，本身不具有創造數據的能力，從各種地方搜集數據進行整合，然後再提取有用的信息進行利用；它們的商業模式有：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如Inrix在交通信息領域，面向GPS生產商、和交通規劃部門、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的當前甚至未來的交通狀況的模式圖或者資料庫；2C：面向個人，提供基於數據分析結果的服務。例如：Inrix提供一個免費的智能手機應用程序，一方面它可以為用戶提供免費的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的數據。
2D：租售數據/信息模
式（數據資產分享和交易平台），新的商業模式，把數據/信息作為資產直接進行銷售；例如：Twitter把它的數據都通過兩個獨立的公司授權給別人使用；VISA和MasterCard收集和分析了來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，用來預測商業發展和客戶的消費趨勢。然後，它把這些分析結果賣給其他公司；「技術提供者」的商業模式技術提供者的2B商業模式是目前的主流，有4種類型：提供單點技術，pure-play為主，例如：Teradata為沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商提供大數據分析技術，來獲得營銷點子；提供整體解決方案，IT廠商為主，例如：IBM提供軟硬一體的大數據解決方案；華為基於IT基礎設施領域在存儲和計算的優勢，提供整體大數據解決方案；大數據空間出租模式：大數據計算基礎設施上（與雲結合），通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台，例如騰訊開放雲戰略為大數據創業者提供了廉價的數據基礎設施，使中小企業也有機會在大數據領域創新業務。Bigdata as a service，新的商業模式，提供E2E在線大數據技術或者解決方案。例如 RJMetrics，為電商提供快捷的商業智能在線服務，軟體定價為 500 美元每月，客戶只需在軟體端輸入特定數據，RJMetrics
便會將這些信息備份到安全的伺服器上，並承諾在7日內優化數據用以分析，之後以清晰簡潔的界面將數據分析結果反饋給客戶。再例如，GoodData面向商業用戶和IT企業高管，提供數據存儲、性能報告、數據分析等工具，將所有商業智能分析所需的數據和任務都搬到了雲上；技術提供者的2C商業模式，目前較少，與cloud結合後有很大的空間，未來是趨勢。例如：面向個人的家庭帳單、家庭耗能節能等或者面向個人數據的大數據解決方案。
「服務提供者」的商業模式服務提供者有兩種，一種是應用服務提供者，另一種是咨詢服務提供者。應用服務提供者是基於大數據技術，對外提供服務：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如前面提過的Inrix;
2C：面向個人，提供基於數據分析的服務；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基於分析過去十年裡每個航班的情況，然後將其與過去和現實的天氣情況進行匹配，預測航班是否會晚點；咨詢服務提供者，提供技術服務支持、技術（方法、商業等）咨詢，或者為企業提供類似數據科學家的咨詢服務；2B 商業模式：定位在某一具體行業，通過大量數據支持，對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務；利用數據挖掘技術幫助客戶開拓精準營銷或者新業務，有時企業收入來自於客戶增值部分的分成。 例如德國咨詢公司GFK幫助Telefonica 面向零售商、政府部門、公共機構提供基於地點的人員流動（Footfall）數據：以時間為維度（小時/天/月/年），在特定區域的人員人口統計數據（性別、年齡）和行動等數據； 這類企業成長非常快，一般擅長數據挖掘分析技術，幫助一些數據大戶如銀行、運營商等開展新的業務。
② 大數據產業鏈中，需經過哪些步驟才能實現大數據應用
大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。
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③ 郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節
傳統製造產業鏈共有幾個環節組成
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郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節組成
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④ 大數據產業鏈，大數據的商業機會在哪
圍繞數據的整個產業鏈上，具有以下機會：
1)數據的獲得
大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。
2)數據的匯集
例如如果要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。
但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織。
3)數據的存儲
匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。
4)數據的運算
在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API，各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。
5)數據的挖掘和分析
數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big。因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。
6)數據的使用和消費
在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。
大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，能做的唯有努力，做適合的工作。
⑤ 大數據產業鏈包括
物聯網產業鏈很長，其體系構架大致可分為感知層、網路層、應用層三個層面，每個層面又涉及到諸多細分領域。
感知層的功能主要是獲取信息，負責採集物理世界中發生的物理事件和數據，實現外部世界信息的感知和識別。包括傳統的無線感測器網路、全球定位系統、射頻識別、條碼識讀器等。這一層主要涉及兩大類關鍵技術：感測技術和標識技術。感測器網路的感知主要通過各種類型的感測器對物體的物質屬性(如溫度、濕度、壓力等)、環境狀態、行為態勢等信息進行大規模、分布式的信息獲取與狀態識別，它可用於環境監測、遠程醫療、智能家居等領域。標識技術通過給每件物體分配一個唯一的識別編碼，實現物聯網中任何物體的互聯。
網路層主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的傳送和處理。從具體實現的角度，本層由下而上又分為三層：接入網、核心網和業務網。①接入網：主要完威各類設備的網路接入，強調各類接入方式，比如現有蜂窩移動通信網、無線局域/城域網、衛星通信網、各類有線網路等。②核心網：主要是完成信息的遠距離傳輸，目前依靠現有的互聯網、電信網或電視網。隨著三網融合的推進，核心網將朝全IP網路發展。③業務網：是實現物聯網業務能力和運營支撐能力的核心組成部分。
應用層主要是利用經過分析處理的感知數據，將物聯網技術與個人、家庭和行業信息化需求相結台，可向用戶提供豐富的服務內容，大大提高生產和生活的智能化程度，應用前景十分廣闊。其應用可分為監控型(物流監控、污染監控、災害監控)、查詢型(智能檢索、遠程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路燈控制、遠程醫療、綠色農業)、掃描型(手機錢包、ETC)等。
⑥ 我想知道做大數據的行業發展空間怎麼樣
大數據產業呈現爆發式增長
2017年是我國大數據產業快速發展的一年，隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，互聯網快速普及，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點，對經濟發展、社會治理、國家管理、人民生活都產生了重大影響。世界各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在前沿技術研發、數據開放共享、隱私安全保護、人才培養等方面做了前瞻性布局。
從產業的角度看，企業級大數據市場經過兩年的醞釀已初具規模，中國企業級大數據進入快速發展時期，產業集聚將進一步特色化發展。隨著政策環境和技術手段的不斷完善，行業應用持續升溫，產業體系初具雛形，支撐能力日益增強。國內許多行業用戶如互聯網、電信、金融等開始實際部署大數據平台並付諸實踐，同時帶動軟體、硬體和服務市場的快速發展。
中國大數據產業市場規模分析預測
據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2016年中國大數據產業市場規模約為168億元，較2015年增速達45%。截止到2017年中國大數據產業市場規模達到234億元，較2016年增長39.3%。隨著國家政策激勵以及大數據應用模式的逐步成熟，未來幾年中國大數據市場仍將保持每年30%以上的快速增長，預計到2020年中國大數據產業市場規模將達到578億元。
未來大數據產業將迎來新一輪增長
隨著雲計算、物聯網、人工智慧、信息安全與大數據技術的深入融合，政策和標准體系的完善，人才隊伍的建設，以及應用場景和解決方案的豐富化和落地化，未來大數據產業將迎來新一輪增長。
1、新技術融合和標准落地將成為創新發展方向
大數據、人工智慧與雲計算技術趨向深度融合。2018年將是人工智慧、大數據和雲計算等技術與產業深度結合的元年，更多落地的大數據解決方案將以雲計算的形式實施。
平台化能力成為大數據企業競相角逐的新焦點。通過將數據、演算法和解決方案集成到統一的平台上，大數據企業可以提供「准標准化」的產品，快速佔領市場，提升變現能力。
大數據一體機成為硬體領域新熱點。2018年，大數據一體機將陸續發布。諸如數據倉庫一體機、NoSQL一體機等多種技術相融合一體化設備將迎來高速發展。
制定標准化頂層規劃，加速技術、產品和行業標準的出台。2018年，制定標准化方面的頂層規劃仍舊緊迫。
2、多層次、多類型大數據人才培養是政府關注重點
在大數據人才培養上，政府方面，設立專項基金，支持高校及企業大數據方面研究，鼓勵「產學研用」相結合。高校方面，強化學科體系建設，完善課程設計與社會實踐，培養大量應用型和復合型人才;同時，加強理論攻關，創建海量數據場景下快速有效的計算和優化演算法。企業方面，自建培訓學院，以項目驅動人才培養;同時，加強與高校合作，開展技術攻關。
3、數據安全將成為產業發展中的核心問題
在技術層面，圍繞大數據整個產業鏈，沿用最新的信息安全技術，開發大數據安全產品和服務。產業生態層面，威脅情報、網路安全漏洞，以及攻擊等數據的即時共享成為行業協作的示範領域，未來將會逐漸向大數據安全領域擴展。未來，可以仿照阿里巴巴「電子商務生態安全聯盟」和騰訊成立安全聯盟，建立大數據領域的安全聯盟。
4、IT系統的自主可控進程將不斷推進
政府構建自主可控信息安全網路，為國產業帶來大量市場需求。國家層面高度關注核心系統和技術自主創新，發展可信網路前沿技術和具有國際競爭力的關鍵技術，加快推進國產自主可控替代計劃落地，構建安集中全可控的信息技術體系。
以國產晶元和國產平台軟體為核心，中國將在對與大數據產業相關的整機、工業控制、網路設備等關鍵領域實現重要突破。
5、工業和健康醫療等新領域將成為未來競爭高地
隨著大數據基礎設施的完善和大數據分析技術的成熟，大數據應用場景和解決方案的拓展成為發展重點，健康醫療大數據以其巨大的產業延展空間，工業大數據以其潛在的巨大產業規模成為未來發展重點。當前，健康醫療大數據正成為國家重要的基礎性戰略資源，「1+7+X」的健康醫療大數據規劃正在逐步成型。與此同時，隨著中國製造2025和工業互聯網戰略的推進，以預測性維護、工業互聯網平台和工業APP為主的應用協力助推了工業大數據產業的發展。
⑦ 「大數據」概念價值提升 帶熱數據產業鏈
「大數據」概念價值提升 帶熱數據產業鏈
大數據」概念價值提升，帶熱數據產業鏈
數據本身是什麼，我們並不陌生。IT經濟社會出現之後，數據成了大家火熱關注的問題。從行業角度看，在互聯網高速發展的十幾年中，數據處理技術日新月異，加上移動互聯和物聯網技術和商業模式的新機遇，加速了數據的產生速度，數據存儲量開始爆炸式增長。「大數據」概念應運而生。
然而「大數據」概念出現之前，數據分析、數據處理等資料庫領域技術在不溫不火中持續發展。也出現了數據倉庫、BI等新技術概念。但從媒體角度看卻沒有獲得關注焦點。直到「大數據」概念出現，將整個數據領域推至最高點，成為全球關注的熱點概念。
對於這一現象，武新表示：互聯網的出現，從技術角度和商業模式上顛覆了傳統行業的經營狀況，我們每個人的生活方式，也在互聯網和移動互聯網的推動下發生根本變化。除去概念炒作的影響外，可以說「大數據」概念提升了數據本身的價值。數據本身沒有模型，或者說沒有一個量化的方法。因此，我們無法給出一個明確的價格；但是，在大數據的推動下，企業對數據的重視程度進一步提升，讓我們看到了數據的價值體現和資源地位。
除此之外，數據倉庫、BI等早早出現的技術，在「大數據」的帶動下在應用上更加活躍。接下來的大數據時代，是人類信息社會的收官階段。之前的計算機時代和互聯網時代，都是為大數據時代做鋪墊和准備的。計算機時代的核心是計算能力，極大提高了人們對數據的處理能力；互聯網時代解決了信息移動和連接的問題；而大數據時代，可將世界萬事萬物通通數據化，讓人們在數據利用中優化現實操作和行為，令全球系統的運行更為高效。
所以說「大數據」的出現，不僅開啟了數據領域的極速發展。對該領域的開發者而言，也迎來了最佳發展階段。
⑧ 簡述大數據產業的含義
大數據產業是什麼
圍繞著數據的採集、傳輸、加工、分析、應回用都是大數據產業
大數據是一答個以數據為核心的產業，是一個圍繞大數據生命周期不斷循環往復的生產過程，同時也是由多種行業分工和協同配合而產生的一個復合性極高的行業。
目前看國家及行業內對大數據產業細分比較常見的是參考現行的行業分類來劃分的，例如金融大數據、物流大數據、電商大數據、交通大數據等等。
融合應用產業：在業務應用中產生大數據，並與行業資源相結合開展商業經營的企業。
基礎支撐產業：提供直接應用於大數據處理相關的軟硬體、解決方案及其他工具的企業。
數據服務產業：以大數據為核心資源，以大數據應用為主業開展商業經營的企業。
⑨ 企業百分點屬於大數據產業鏈的什麼角色
企業百分點屬於大數據產業鏈的終端角色。