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空间大数据产业链

发布时间:2021-03-12 16:38:56

① 在大数据时代,有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢

基于数据本身的公司:自身拥有大量的数据资源,比如政府机构;
基于技术的公司:比如勤智数码大数据处理平台;
基于思维的公司:可以依托大数据分析为企业提供战略方向,比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色,对大数据的商业模式做了梳理和细分。
“数据拥有者”的商业模式数据拥有者,这样的公司有三类:
1.大数据是业务核心,对大数据的重复利用是其发展的原动力,例如Google、Amazon、Inrix等;这种公司具有很强大的大数据技术能力,多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作,具有三种产业链角色:数据+技术+服务;
2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器,非厂商的主流业务;例如运营商、银行等,运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务,目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利;
3.数据中间商,本身不具有创造数据的能力,从各种地方搜集数据进行整合,然后再提取有用的信息进行利用;它们的商业模式有:
2B:面向企业或者公共政府部门,提供数据分析结果的服务;例如Inrix在交通信息领域,面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等,出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库;2C:面向个人,提供基于数据分析结果的服务。例如:Inrix提供一个免费的智能手机应用程序,一方面它可以为用户提供免费的交通信息,另一方面它自己就得到了同步的数据。
2D:租售数据/信息模
式(数据资产分享和交易平台),新的商业模式,把数据/信息作为资产直接进行销售;例如:Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用;VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录,用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后,它把这些分析结果卖给其他公司;“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流,有4种类型:提供单点技术,pure-play为主,例如:Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术,来获得营销点子;提供整体解决方案,IT厂商为主,例如:IBM提供软硬一体的大数据解决方案;华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势,提供整体大数据解决方案;大数据空间出租模式:大数据计算基础设施上(与云结合),通过出租一个虚拟空间,从简单的文件存储,逐步扩展到数据聚合平台,例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施,使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service,新的商业模式,提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics,为电商提供快捷的商业智能在线服务,软件定价为 500 美元每月,客户只需在软件端输入特定数据,RJMetrics
便会将这些信息备份到安全的服务器上,并承诺在7日内优化数据用以分析,之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如,GoodData面向商业用户和IT企业高管,提供数据存储、性能报告、数据分析等工具,将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上;技术提供者的2C商业模式,目前较少,与cloud结合后有很大的空间,未来是趋势。例如:面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。
“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种,一种是应用服务提供者,另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术,对外提供服务:

2B:面向企业或者公共政府部门,提供数据分析结果的服务;例如前面提过的Inrix;
2C:面向个人,提供基于数据分析的服务;例如: Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况,然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配,预测航班是否会晚点;咨询服务提供者,提供技术服务支持、技术(方法、商业等)咨询,或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务;2B 商业模式:定位在某一具体行业,通过大量数据支持,对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为,以开展业务;利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务,有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动(Footfall)数据:以时间为维度(小时/天/月/年),在特定区域的人员人口统计数据(性别、年龄)和行动等数据; 这类企业成长非常快,一般擅长数据挖掘分析技术,帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。

② 大数据产业链中,需经过哪些步骤才能实现大数据应用

大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
借助大数据及相关技术,我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销,甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”,得以更聚焦客户,进行个性化精准营销。
大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好,行为偏好,对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词:用户、需求、识别、体验。
亿美软通推出数据云服务,延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念,通过庞大的消费数据资源,为客户提供数据验证,精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
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③ 郎咸平教授理论中,最终版大数据制造产业链有几个环节

传统制造产业链共有几个环节组成
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郎咸平教授理论中,最终版大数据制造产业链有几个环节组成
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④ 大数据产业链,大数据的商业机会在哪

围绕数据的整个产业链上,具有以下机会:

1)数据的获得

大量数据的获得,这个机会基本属于新浪微博等这类大企业,大量交易数据的获得,也基本属于京东,淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。

2)数据的汇集

例如如果要能把各大厂商,各大微博,政府各个部门的数据汇集全,这个机会将是极大的。

但,这个工作,做大了需要政府行为,做中档了,要企业间合作,做小了,也许就是一个联盟或者一个民间组织。

3)数据的存储

汇集了数据后,立即遇到的问题就是存储,这个代价极大,原始数据不能删除,需要保留。因此提供存储设备的公司,执行存储这个角色的公司,都具有巨大的市场机会,但是这也不属于小公司,或者早期创业者。

4)数据的运算

在存储了数据以后,怎么把数据分发是个大问题,各种API,各种开放平台,都是将这些数据发射出去,提供后续的挖掘和分析工作,这个也需要有大资本投入,也不适合小公司。

5)数据的挖掘和分析

数据需要做增值服务,否则数据就没有价值,big也big不到哪里去,是没有价值的big。因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值,这个机会属于小公司,小团体。

6)数据的使用和消费

在数据做到了很好的挖掘和分析后,需要把这些结果应用在一个具体的场合上,来获得回报,做数据挖掘和分析的公司,必须得找到这些金主才行,而这些金主肯定也不是小公司。

大数据未来的形态,或者产业链结构一定是分层的,巨大的,价值的体现发生在各个层次,每个层次都是生态链的重要一环,都孕育着巨大的机遇和挑战,能做的唯有努力,做适合的工作。

⑤ 大数据产业链包括

物联网产业链很长,其体系构架大致可分为感知层、网络层、应用层三个层面,每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息,负责采集物理世界中发生的物理事件和数据,实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术:传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、湿度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别,它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码,实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度,本层由下而上又分为三层:接入网、核心网和业务网。①接入网:主要完威各类设备的网络接入,强调各类接入方式,比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网:主要是完成信息的远距离传输,目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进,核心网将朝全IP网络发展。③业务网:是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据,将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台,可向用户提供丰富的服务内容,大大提高生产和生活的智能化程度,应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。

⑥ 我想知道做大数据的行业发展空间怎么样

大数据产业呈爆发式增长 五大方面迎来新一轮增长

大数据产业呈现爆发式增长

2017年是我国大数据产业快速发展的一年,随着信息技术和人类生产生活交汇融合,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能,在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面做了前瞻性布局。

从产业的角度看,企业级大数据市场经过两年的酝酿已初具规模,中国企业级大数据进入快速发展时期,产业集聚将进一步特色化发展。随着政策环境和技术手段的不断完善,行业应用持续升温,产业体系初具雏形,支撑能力日益增强。国内许多行业用户如互联网、电信、金融等开始实际部署大数据平台并付诸实践,同时带动软件、硬件和服务市场的快速发展。

中国大数据产业市场规模分析预测

前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示,2016年中国大数据产业市场规模约为168亿元,较2015年增速达45%。截止到2017年中国大数据产业市场规模达到234亿元,较2016年增长39.3%。随着国家政策激励以及大数据应用模式的逐步成熟,未来几年中国大数据市场仍将保持每年30%以上的快速增长,预计到2020年中国大数据产业市场规模将达到578亿元。

未来大数据产业将迎来新一轮增长

随着云计算、物联网、人工智能、信息安全与大数据技术的深入融合,政策和标准体系的完善,人才队伍的建设,以及应用场景和解决方案的丰富化和落地化,未来大数据产业将迎来新一轮增长。

1、新技术融合和标准落地将成为创新发展方向

大数据、人工智能与云计算技术趋向深度融合。2018年将是人工智能、大数据和云计算等技术与产业深度结合的元年,更多落地的大数据解决方案将以云计算的形式实施。

平台化能力成为大数据企业竞相角逐的新焦点。通过将数据、算法和解决方案集成到统一的平台上,大数据企业可以提供“准标准化”的产品,快速占领市场,提升变现能力。

大数据一体机成为硬件领域新热点。2018年,大数据一体机将陆续发布。诸如数据仓库一体机、NoSQL一体机等多种技术相融合一体化设备将迎来高速发展。

制定标准化顶层规划,加速技术、产品和行业标准的出台。2018年,制定标准化方面的顶层规划仍旧紧迫。

2、多层次、多类型大数据人才培养是政府关注重点

在大数据人才培养上,政府方面,设立专项基金,支持高校及企业大数据方面研究,鼓励“产学研用”相结合。高校方面,强化学科体系建设,完善课程设计与社会实践,培养大量应用型和复合型人才;同时,加强理论攻关,创建海量数据场景下快速有效的计算和优化算法。企业方面,自建培训学院,以项目驱动人才培养;同时,加强与高校合作,开展技术攻关。

3、数据安全将成为产业发展中的核心问题

在技术层面,围绕大数据整个产业链,沿用最新的信息安全技术,开发大数据安全产品和服务。产业生态层面,威胁情报、网络安全漏洞,以及攻击等数据的即时共享成为行业协作的示范领域,未来将会逐渐向大数据安全领域扩展。未来,可以仿照阿里巴巴“电子商务生态安全联盟”和腾讯成立安全联盟,建立大数据领域的安全联盟。

4、IT系统的自主可控进程将不断推进

政府构建自主可控信息安全网络,为国产业带来大量市场需求。国家层面高度关注核心系统和技术自主创新,发展可信网络前沿技术和具有国际竞争力的关键技术,加快推进国产自主可控替代计划落地,构建安集中全可控的信息技术体系。

以国产芯片和国产平台软件为核心,中国将在对与大数据产业相关的整机、工业控制、网络设备等关键领域实现重要突破。

5、工业和健康医疗等新领域将成为未来竞争高地

随着大数据基础设施的完善和大数据分析技术的成熟,大数据应用场景和解决方案的拓展成为发展重点,健康医疗大数据以其巨大的产业延展空间,工业大数据以其潜在的巨大产业规模成为未来发展重点。当前,健康医疗大数据正成为国家重要的基础性战略资源,“1+7+X”的健康医疗大数据规划正在逐步成型。与此同时,随着中国制造2025和工业互联网战略的推进,以预测性维护、工业互联网平台和工业APP为主的应用协力助推了工业大数据产业的发展。

⑦ “大数据”概念价值提升 带热数据产业链

“大数据”概念价值提升 带热数据产业链
大数据”概念价值提升,带热数据产业链
数据本身是什么,我们并不陌生。IT经济社会出现之后,数据成了大家火热关注的问题。从行业角度看,在互联网高速发展的十几年中,数据处理技术日新月异,加上移动互联和物联网技术和商业模式的新机遇,加速了数据的产生速度,数据存储量开始爆炸式增长。“大数据”概念应运而生。
然而“大数据”概念出现之前,数据分析、数据处理等数据库领域技术在不温不火中持续发展。也出现了数据仓库、BI等新技术概念。但从媒体角度看却没有获得关注焦点。直到“大数据”概念出现,将整个数据领域推至最高点,成为全球关注的热点概念。
对于这一现象,武新表示:互联网的出现,从技术角度和商业模式上颠覆了传统行业的经营状况,我们每个人的生活方式,也在互联网和移动互联网的推动下发生根本变化。除去概念炒作的影响外,可以说“大数据”概念提升了数据本身的价值。数据本身没有模型,或者说没有一个量化的方法。因此,我们无法给出一个明确的价格;但是,在大数据的推动下,企业对数据的重视程度进一步提升,让我们看到了数据的价值体现和资源地位。
除此之外,数据仓库、BI等早早出现的技术,在“大数据”的带动下在应用上更加活跃。接下来的大数据时代,是人类信息社会的收官阶段。之前的计算机时代和互联网时代,都是为大数据时代做铺垫和准备的。计算机时代的核心是计算能力,极大提高了人们对数据的处理能力;互联网时代解决了信息移动和连接的问题;而大数据时代,可将世界万事万物通通数据化,让人们在数据利用中优化现实操作和行为,令全球系统的运行更为高效。
所以说“大数据”的出现,不仅开启了数据领域的极速发展。对该领域的开发者而言,也迎来了最佳发展阶段。

⑧ 简述大数据产业的含义

大数据产业是什么

围绕着数据的采集、传输、加工、分析、应回用都是大数据产业

大数据是一答个以数据为核心的产业,是一个围绕大数据生命周期不断循环往复的生产过程,同时也是由多种行业分工和协同配合而产生的一个复合性极高的行业。

目前看国家及行业内对大数据产业细分比较常见的是参考现行的行业分类来划分的,例如金融大数据、物流大数据、电商大数据、交通大数据等等。

融合应用产业:在业务应用中产生大数据,并与行业资源相结合开展商业经营的企业。

基础支撑产业:提供直接应用于大数据处理相关的软硬件、解决方案及其他工具的企业。

数据服务产业:以大数据为核心资源,以大数据应用为主业开展商业经营的企业。

⑨ 企业百分点属于大数据产业链的什么角色

企业百分点属于大数据产业链的终端角色。

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