大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训
大数据如何影响商业决策_光环大数据培训
大数据如何影响商业决策_光环大数据培训无论哪个行业的企业都在谈论的是——数据。
这里说的数据不是任意的数据，而是大数据。
如今我们生活在信息经济体制中，公司采集和分析的数据越多，就能在做重要的商业决策时参考更多的信息。
因此，公司不必再盲目地做决定或者只能瞎猜了。
而些曾经根本无法测量的参量，如今也可以进行准确地测量。
现如今，大数据非常重要，它已经能够影响到企业的估值。
数据不属于公司的有形资产，但拥有着深度见解和长远预测的数据却可以指引企业走向成功。
企业的声誉正是经典的案例之一。
企业声誉是企业重要的无形资产，如今却可以通过采集的数据进行测算和价值评估。
除此之外，影响企业成功概率的因素还有使用数据的方式和依据数据分析所做的决策。
数据变得如此有影响力，其本身也正被用来判定公司的价值。
最重要的决定——选择数据采集工具选择商业智能软件是整个数据采集过程中最重要的部分之一，因为这是数据采集和分析的工具。
许多企业最难通过软件平台来做商业决策，现在市面上有无数的数据采集软件程序，但是它们之间不尽相同，像Tableau及其它在BI领域的主要竞争对手，其数据采集软件程序在考虑用户界面之前就有着很多功能。
就这些软件而言，报告的功能是最重要的，数据的结果就是产生报告，只有数据没有报告，数据就失去其原本的作用了。
用户需要定制用来生成报表的数据的呈现方式和数据类型。
这样，用户就可以根据自己的核心业务指标来提取数据段。
自动采集数据的功能也极其重要。
因为，数据采集应经是繁忙业务中的重要的一环，也是相当耗时的一环。
所以，能够智能化采集数据并自动生成报告的软件程序，带来的实用性更强。
当然，能接入数据源也是商业智能分析软件极为重要的组成部分。
商业智能软件(BI)获取的数据源越多样化，公司收集和使用的信息就越多。
数据影响重要商业决策的三种途径根据大数据做出的决策可以在各个层面上对企业带来极大的影响。
每个公司都有自己的需求，但是几乎每个公司都能利用大数据，就声誉、收入渠道和生产力方面充分考虑后做出决定。
大行业应用领域看大数据场景应用_光环大数据培训
大行业应用领域看大数据场景应用_光环大数据培训整体来看，大数据应用尚处于从热点行业领域向传统领域渗透的阶段。
中国信息通信研究院的调查显示大数据应用水平较高的行业主要集中分布在电信、金融、政务、交通和医疗5大行业领域，另外一些传统行业的大数据应用发展较为缓慢，批发零售业甚至有超过80%的企业并没有大数据应用计划，远低于整体平均水平。
1 电信领域众所周知，电信行业掌握着体量巨大的数据资源，单个运营商其手机用户每天产生的话单记录、信令数据、上网日志等数据就可达到PB级的数据规模。
电信行业利用IT技术采集数据改善网络运营、提供客户服务已有数十年的历史，而传统处理技术下运营商实际上只能用到其中不足1%的数据资源。
大数据对于电信运营商而言，一是意味着利用廉价便捷的大数据技术提升其传统的数据处理能力，聚合更多的数据提升洞察能力。
比如中国移动通过对消费、通话、位置、浏览、使用和交往圈等数据的分析，利用各种联系记录发现各种圈子，分析影响力及关键人员，用来进行家庭客户、政企客户和关键客户的识别，以实现主动营销和客户维系。
二是提高数据意识，寻求合适的商业模式，尝试数据价值的外部变现。
主要有数据即服务（DaaS）和分析即服务（AaaS）两种模式，一般对这两种模式，很多人都比较陌生远不如大家耳熟能详的软件即服务（Saas）来的熟悉。
数据即服务（DaaS）模式往往通过开放数据或开放API的方式直接向外出售脱敏后的数据；分析即服务（AaaS）模式往往与第三方公司合作，利用脱敏后的（自身或整合外部）数据资源为政府、企业或行业客户提供通用信息、数据建模、策略分析等多种形式的信息和服务，以创造外部收益，实现数据资源变现。
2 金融领域金融行业是信息产业之外大数据的又一重要应用领域，大数据在金融三大业务——银行、保险和证券中均具有较为广阔的应用前景。
总体说来，金融行业的主要业务应用包括企业内外部的风险管理、信用评估、借贷、保险、理财、证券分析等，都可以通过获取、关联和分析更多维度、更深层次的数据，并通过不断发展的大数据处理技术得以更好、更快、更准确的实现，从而使得原来不可担保的信贷可以担保，不可保险的风险可以保险，不可预测的证券行情可以预测。
大数据十大经典案例
大数据十大经典案例随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
大数据分析可以为企业提供更准确的市场预测、个性化推荐、客户细分等方面的支持。
在这篇文章中，我将介绍十个经典的大数据案例，展示大数据技术在多个行业中的应用。
1. 亚马逊个性化推荐系统亚马逊是大数据应用的典范之一。
他们利用大数据技术分析用户的购物习惯、点击行为、浏览历史等信息，为每个用户提供个性化的产品推荐。
这不仅提升了用户购物体验，也增加了销售额。
2. 谷歌搜索算法优化谷歌搜索引擎利用大数据分析来不断优化搜索结果的排名算法。
通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据，谷歌可以更好地理解用户的意图，为他们提供更精准的搜索结果。
3. 滴滴出行的智能调度系统滴滴出行利用大数据技术分析用户的出行需求、交通状况等信息，通过智能调度算法将乘客和司机进行匹配，提高了乘客的等待时间和司机的工作效率。
4. 美团点评的用户画像分析美团点评通过大数据分析用户的点评、消费记录等信息，对用户进行画像分析。
这些画像可以帮助商家更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
5. 脸书的社交关系分析脸书运用大数据技术分析用户的社交行为，找出用户之间的关联和兴趣，为广告商提供更有针对性的广告定向投放。
6. 捷信金融的风险评估模型捷信金融利用大数据分析用户的借贷历史、资产状况等信息，建立风险评估模型，提高贷款审批的准确性和效率。
7. 瑞典的城市规划优化瑞典利用大数据分析交通状况、人口分布等信息，优化城市规划。
他们通过分析数据，提出了改进交通流动性、节约能源等方面的具体举措。
8. 亚太航空的客户关系管理亚太航空利用大数据技术分析客户的飞行历史、偏好等信息，为客户提供个性化的服务和优惠，增强客户忠诚度。
9. 法国医院的医疗预测法国一家医院使用大数据分析医疗数据，建立模型预测患者的住院时间和治疗方案，帮助医生做出更好的决策，提高医疗效率。
10. 哈佛大学的科学研究哈佛大学利用大数据分析海量的科学文献、实验数据等，挖掘潜在的科研关联和发现。
大数据应用的典型案例
大数据应用的典型案例随着信息技术的快速发展，大数据应用在各个领域都得到了广泛的应用。
下面将列举10个典型的大数据应用案例。
1. 电商推荐系统电商平台通过收集用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等大量数据，利用大数据分析的技术，可以为用户提供个性化的推荐服务。
通过分析用户的行为模式和兴趣偏好，推荐系统可以准确地推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户的购物体验和转化率。
2. 金融风控金融行业需要对客户进行风险评估，以便决定是否提供贷款或信用卡等服务。
大数据分析可以帮助金融机构从海量数据中识别出潜在的欺诈行为、风险因素和信用评分等，提高风险管理能力和决策效率。
3. 智能交通交通运输领域是一个典型的大数据应用场景。
通过收集交通流量、车辆位置、道路状况等数据，可以实现智能交通控制、拥堵预测和优化路线规划等功能。
通过大数据分析，可以提高交通系统的效率和安全性，减少交通堵塞和事故发生。
4. 医疗健康在医疗健康领域，大数据应用可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病的发展趋势。
通过分析患者的病历、影像数据和基因组数据等，可以发现疾病的潜在风险因素和治疗效果，提高医疗服务的质量和效率。
5. 城市规划大数据应用可以帮助城市规划部门进行城市规划和管理。
通过收集城市的人口数据、交通数据、环境数据等，可以分析城市的发展趋势和问题，帮助决策者做出科学的规划和决策，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
6. 航空安全航空公司通过收集飞机的传感器数据、机组的操作数据、气象数据等，可以进行飞行安全分析和预测。
通过大数据分析，可以识别潜在的飞行风险和故障模式，提前采取措施避免事故发生，提高航空安全。
7. 物流管理物流行业需要管理庞大的货物流动和仓储配送等环节，大数据应用可以帮助物流企业实现精细化管理和优化运营。
通过收集货物的运输数据、仓库的存储数据、车辆的位置数据等，可以实现货物跟踪、配送路线优化和库存管理等功能，提高物流效率和客户满意度。
大数据培训班_大数据在电商行业都有哪些应用_光环大数据培训
大数据培训班_大数据在电商行业都有哪些应用_光环大数据培训在社会的发展中我们很多我们现实中的事物被网络代替，最贴切我们的就是电商方面的，我们对于购物上是让我们的最为方便的，这样的电商表现在我们的衣食住行，吃穿用度，随着现在科技的发展大数据成为时尚界的主流技术，大数据技术运用在我们各行各业，那么大数据在电商行业都有哪些应用?用户的需求上对于现在热门的网上购物来说，站在用户的需求分析上来看，现在网购既省时又方便也是人们经常使用的，对于这样需求的人越多，那这样的数据浏览量会增加，在数据过于繁多的时候互联网是不能够解决这样的问题的那么此时大数据技术的巧妙运用使得这样的海量数据得到解决，大数据技术可以根据用户搜索进行对用户的需求进行相关的分析，这样大数据的后台会直接进行相关的推送这样也能够满足顾客的需求大数据在电商行业都有哪些应用在营销方面大数据技术运用最为巧妙的就是能够根据海量的数据进行不同的统计和整理，最后对这样的结果进行相关的整理，因为这样的能够在用户点击相关物品的时候实时的进行推送，这也为商品的营销做了很好的推广在物流的传送上现在科技的发展在物流上也是达到了很大的提高，对于现在社会上在网购上的人越来越多，而这些即将出柜的商品也是越来越多，这样的海量的商品给物流带来的很深的压力，但是大数据中通过一系列的算法对人机进行操作，能够根据各地区进行不同物件的分揽，这样的智能揽件给物流中减轻了压力毕竟对于之前的人工来说带来了很多的误差，这给客户不仅带来了安全隐患更加降低了用户的可信度，但是根据大数据中运用的巧妙算法给这样的物流信息带来了准确度，这样更加提高了用户方面的安全性大数据在电商行业都有哪些应用?这样的电商行业现在深入到了我们的生活中，大数据在电商行业的巧妙运用使得我们的生活遍的方便简洁更加的安全可靠。
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大数据所带来的五大业务成果_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据所带来的五大业务成果_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1.积极主动&猜测需要：企业机构面对着越来越大的竞争压力，它们不仅必要获取客户，还要懂得客户的需要，以便晋升客户体验，并成长长久的关系。
客户经由过程分享数据，低落数据利用的隐私级别，希冀企业能够或许懂得他们，形成响应的互动，并在所有的接触点供给无缝体验。
为此，企业必要辨认客户的多个标识符，并将其整合为一个单独的客户ID。
由于客户越来越多地利用多个渠道与企业互动，为此必要整合传统数据源和数字数据源来懂得客户的行为。
别的，企业也必要供给情境相干的及时体验，这也是客户的希冀。
2. 缓冲危险&减少讹诈：平安和讹诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威逼的滥用。
高效的数据和分析才能将确保最佳的讹诈预防程度，晋升全部企业机构的平安：威慑必要建立有用的机制，以便企业疾速检测并猜测讹诈运动，同时辨认和跟踪肇事者。
将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的猜测性讹诈倾向模型，将确保在被及时威逼检测流程触发后能够或许及时做出响应，并自动发出警报和做出响应的处置。
数据管理和高效和透明的讹诈事件报告机制将有助于改良讹诈危险管理流程。
别的，对全部企业的数据停止集成和关联能够供给统一的跨不同营业线、产物和交易的讹诈视图。
多类型分析和数据基础能够供给更准确的讹诈趋向分析和猜测，并猜测未来的潜在操作方式，确定讹诈审计和调查中的漏洞。
3.供给相干产物：产物是任何企业机构生存的基石，也通常是企业投入最大的领域。
产物管理团队的作用是辨识推动创新、新功能和办事计谋路线图的成长趋向。
经由过程对个人公布的想法和观点的第三方数据源停止有用整理，再停止响应分析，能够赞助企业在需要发生变化或开辟新技巧的时刻坚持竞争力，并能够或许加速对市场需要的猜测，在需要发生以前供给响应产物。
4. 共性化&办事：公司在处置结构化数据方面仍旧有些费劲，并必要疾速应答经由过程数字技巧停止客户交互所带来的不稳定性。
光环大数据培训_ 2015年度大数据应用经典案例Top100
光环大数据培训_2015年度大数据应用经典案例Top100光环大数据培训机构，当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。
大数据对于行业的用户也越来越重要。
掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。
在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。
大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。
随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。
大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
毫无疑问，大数据的市场前景广阔，对各行各业的贡献也将是巨大的。
目前来看，大数据技术能否达到预期的效果，关键是在于能否找到适合信息社会需求的应用模式。
无论是在竞争还是合作的过程中，如果没有切实的应用，大数据于企业而言依然只是海市蜃楼，只有找到盈利与商业模式，大数据产业才可持续。
大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。
随着网速的大幅提升，数据也将迎来爆发式增长，快速获取、处理、分析海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，从而实现信息再价值化，对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力和抢占市场先机的关键。
大数据因其巨大的商业价值正在成为推动信息产业变革的新引擎。
在当前的互联网领域，企业已经成为大数据应用的主体。
大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。
随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。
大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
以下是互联网周刊发布的《2015年度大数据应用经典案例Top100》。
大数据的案例应用
大数据的案例应用大数据已经广泛应用于各个领域，下面列举十个大数据案例应用。
1. 金融领域：大数据在金融领域的应用非常广泛，例如银行可以通过大数据分析客户的消费习惯和风险偏好，从而提供个性化的金融产品和服务；保险公司可以利用大数据分析来评估保险风险和理赔预测，提高业务效率和准确性。
2. 零售行业：大数据在零售行业的应用可以帮助商家进行商品销售预测和库存管理，通过分析大量的销售数据和消费者行为数据，提供个性化的商品推荐和定价策略，提高销售额和客户满意度。
3. 物流和供应链管理：大数据可以帮助物流公司优化路线规划和货物配送，提高物流效率和减少成本。
同时，通过分析供应链中的各个环节数据，可以实现供应链的可视化管理和风险预警，提高供应链的稳定性和灵活性。
4. 健康医疗领域：大数据在健康医疗领域的应用可以帮助医院和医生进行疾病诊断和治疗决策。
通过分析大量的医疗数据和基因组数据，可以实现个性化医疗和精准药物治疗，提高疾病治疗的效果和患者的生活质量。
5. 城市管理：大数据在城市管理中的应用可以实现智慧城市的建设。
通过分析城市中的各种数据，如交通流量、环境污染、能源消耗等，可以实现交通拥堵预测、环境监测和能源管理，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
6. 社交媒体：大数据在社交媒体中的应用可以帮助企业进行市场营销和品牌管理。
通过分析用户在社交媒体上的行为和偏好，可以提供个性化的广告推荐和社交网络分析，提高市场营销的效果和用户参与度。
7. 能源行业：大数据在能源行业的应用可以帮助能源公司进行能源生产和消费的优化。
通过分析能源生产和消费的数据，可以实现能源的智能调度和供需平衡，提高能源利用效率和降低能源消耗。
8. 交通运输：大数据在交通运输中的应用可以实现智能交通的建设。
通过分析交通流量和车辆位置数据，可以实现交通拥堵预测和路线规划，提高交通运输的效率和安全性。
9. 农业领域：大数据在农业领域的应用可以帮助农民进行农作物种植和养殖的管理。
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大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训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(+微信关注网络世界)，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。