大数据行业应用现状与未来应用热点
大数据应用场景的发展现状与未来趋势分析
大数据应用场景的发展现状与未来趋势分析近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，大数据产生和应用愈发广泛。
大数据已经成为了推动社会经济发展、解决实际问题的重要工具。
本文将对大数据应用场景的发展现状与未来趋势进行分析。
一、大数据在商业领域的应用商业领域是大数据应用最为广泛的领域之一。
通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而优化产品设计、制定营销策略。
同时，企业还可以通过大数据技术对供应链和物流进行优化，提高运输效率，减少成本。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估和经营预测，为企业的发展提供决策支持。
二、大数据在医疗领域的应用医疗领域是大数据应用的一个重要领域。
通过收集和分析海量的医疗数据，医生可以提前发现潜在的疾病风险，并采取相应的预防措施。
大数据还可以帮助医生提高病例诊断的准确性，提供个性化的治疗方案，更好地满足患者的需求。
此外，大数据还可以在医药研发领域发挥重要的作用，加速新药的开发和上市。
三、大数据在城市管理中的应用随着城市化进程的加快，城市管理面临越来越多的挑战。
大数据的应用可以帮助城市管理者更好地了解城市居民的出行、生活习惯和环境问题，提供全面的决策支持。
大数据还可以用于智能交通管理、垃圾分类指导等方面，提高城市的运行效率和居民的生活质量。
四、大数据在金融领域的应用金融领域是另一个大数据应用的热点。
通过分析大量的金融数据，银行可以及时发现潜在的风险，预测市场变化，制定相应的风险控制策略。
大数据还可以帮助金融机构进行客户画像、推荐个性化的金融产品，提高客户满意度和产品销售率。
此外，大数据还可以用于反欺诈、反洗钱等方面，维护金融市场的稳定和健康发展。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断扩展，大数据的应用前景将会更为广阔。
在物联网时代，各种智能设备不断涌现，产生的数据规模也在持续增加，这将为大数据的应用提供更多的数据来源。
同时，随着人工智能、云计算等相关技术的不断突破创新，大数据分析和应用的能力也将得到进一步提升。
大数据的应用领域及前景展望
大数据的应用领域及前景展望随着信息技术的快速发展，大数据已经逐渐成为一个热门的话题。
大数据是指规模巨大的数据集合，其处理和分析需要新的技术、工具和平台。
本文将探讨大数据的应用领域以及展望其未来的前景。
一、大数据的应用领域1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场调研和预测、销售和定价策略、客户关系管理以及供应链管理等方面。
通过对大数据的分析，企业能够更好地了解消费者需求和市场趋势，并且做出更准确的商业决策。
2. 医疗保健大数据在医疗保健领域的应用也日益增多。
医疗机构可以利用大数据来进行疾病预测和诊断、药物研发和临床试验、医院运营管理等。
通过分析大数据，医生和研究人员可以更好地了解疾病的发病机制和治疗方法，提高医疗保健的质量和效率。
3. 城市规划与交通大数据的应用为城市规划和交通管理提供了新的思路和工具。
通过分析城市居民的出行数据，可以优化交通流量和道路布局，减少拥堵和交通事故。
此外，大数据还可以用于能源管理和环境保护，提高城市的可持续发展水平。
4. 金融服务在金融服务领域，大数据的应用也越来越广泛。
银行和金融机构可以通过分析大数据来进行风险评估、欺诈检测、信用评估以及投资决策等。
大数据的应用有助于提高金融业务的效率和安全性，减少风险。
二、大数据的前景展望1. 技术创新与应用拓展随着技术的不断进步，大数据的应用领域将会继续扩大。
人工智能、云计算、物联网等新兴技术的发展，为大数据的应用提供了更多的可能性。
未来，大数据将与其他技术相结合，催生出更多新的商业模式和服务。
2. 数据安全与隐私保护随着大数据的应用范围越来越广，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
今后，随着法律和政策的不断完善，数据的收集、处理和使用将更加规范和受保护。
同时，技术的发展也将提供更加安全和可靠的解决方案。
3. 数据科学与人才需求随着大数据的应用越来越广泛，对数据科学家和分析师等相关人才的需求也将大幅增加。
未来，数据科学将成为一个独立的学科领域，并且在各个行业中发挥重要作用。
大数据应用现状
大数据应用现状一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据应用正逐渐渗透到各个行业和领域。
大数据的应用已经成为企业决策、市场分析、产品研发等方面的重要工具。
本文将详细介绍大数据应用的现状，包括应用领域、应用案例以及未来发展趋势。
二、大数据应用领域1. 金融行业大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过对海量的金融数据进行分析，可以匡助银行和保险公司更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
同时，大数据还可以用于风险控制、欺诈检测和交易监控等方面，提升金融机构的安全性和效率。
2. 零售行业大数据在零售行业的应用主要体现在市场营销和供应链管理方面。
通过对消费者购买行为和偏好的分析，零售商可以制定更准确的市场推广策略，提高销售额和客户满意度。
此外，大数据还可以匡助零售商预测需求、优化库存管理和物流配送，提高供应链的效率和灵便性。
3. 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用有助于提升医疗服务的质量和效率。
通过对患者的个人健康数据和医疗记录进行分析，医生可以做出更准确的诊断和治疗方案。
同时，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测和医疗资源的优化配置，提高公共卫生水平和医疗资源的利用率。
4. 交通运输大数据在交通运输领域的应用主要体现在交通管理和智能交通方面。
通过对交通流量、道路状况和交通事故数据的分析，交通管理部门可以优化交通信号控制、路网规划和交通安全管理，提高交通运输系统的效率和安全性。
同时，大数据还可以用于智能导航、共享出行和交通预测等方面，提升出行体验和交通运输的便利性。
三、大数据应用案例1. 亚马逊的个性化推荐亚马逊作为全球最大的电子商务平台之一，通过大数据分析用户的购买历史、浏览行为和评价等数据，为用户提供个性化的商品推荐。
这种个性化推荐算法大大提高了用户购买的准确性和满意度，同时也促进了亚马逊的销售额增长。
2. 脸书的社交网络分析脸书利用大数据分析用户的社交网络关系、兴趣爱好和行为习惯，为广告商提供精准的广告投放服务。
大数据应用的现状与展望
大数据应用的现状与展望随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会不可忽视的一个重要领域。
大数据的应用已经蔓延到各行各业，对经济、科技、医疗、管理等方面带来了巨大的影响。
本文将对大数据应用的现状和未来展望进行探讨。
一、大数据应用的现状1.商业领域大数据在商业领域的应用已经非常广泛。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求，进行市场定位、产品推广、精准营销等决策。
此外，大数据还可以帮助企业进行供应链管理，提高效率和降低成本。
2.科技领域大数据的应用在科技领域也日益重要。
例如，在天文学领域，使用大数据分析可以帮助科学家发现新的星系、行星和宇宙现象；在生物医学领域，大数据分析可以加速药物研发和基因治疗的发展。
此外，大数据还在交通、能源等领域发挥着重要作用。
3.社会管理政府和公共管理部门也开始利用大数据来改善社会管理。
通过对大数据的分析，政府可以更好地了解社会问题，制定合理的政策，并提高公共服务的质量和效率。
例如，大数据可以帮助交通管理部门优化城市交通流量，减少拥堵和事故发生的概率。
二、大数据应用的展望1.智能交通随着智能交通技术的发展，大数据在交通领域的应用将会更加广泛。
通过对交通数据的分析，可以实现智能路灯、智能导航、智能交通信号控制等，提高交通效率和安全性。
2.健康医疗大数据在医疗领域的应用将会推动健康医疗的发展。
通过对个人的健康数据进行分析，可以实现精准医疗，根据个体的特征和需求提供个性化的医疗方案。
此外，大数据还可以帮助早期发现疾病迹象，预防和控制疾病的传播。
3.智慧城市大数据在建设智慧城市方面有着巨大的潜力。
通过对城市数据的分析，可以实现智能交通、智能环境监测、智慧能源管理等，提高城市的可持续发展和生活质量。
4.金融行业大数据在金融行业的应用将会进一步加深。
通过对金融数据的分析，可以提高风险管理、金融预测、欺诈检测等方面的能力，为金融机构提供更加精确的决策支持。
综上所述，大数据应用的现状已经非常广泛，涵盖了商业、科技、社会管理等诸多领域。
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析近年来，大数据技术在全球范围内迅猛发展，成为企业竞争优势的新引擎。
中国大数据产业也在迅速崛起，成为全球产业发展的重要一环。
本文将对中国大数据产业发展现状和未来趋势进行分析。
一、中国大数据产业现状分析1. 观念转变随着“互联网＋”的兴起，越来越多的企业意识到大数据对企业发展的重要性。
企业开始从传统的生产效率至上向数据洞察和创新转变，从“做产品”向“做服务”和“创建平台”转变，由此产生了一大批具有创新能力的创业公司。
2. 企业投资近年来，国内外龙头企业在大数据领域投入巨额资金。
BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）作为互联网的领军者，对大数据的应用取得了显著成效。
同时，其它的企业如华为、中兴、京东等也相继加入大数据的战团。
可以说，企业对大数据的热情始终如火，投入巨大，让大数据产业得到了迅猛发展。
3. 互联网+政策的推进近几年，中国政府积极推进互联网+政策，鼓励企业加强数字化转型升级。
在这一背景下，大数据迎来了广阔的市场机遇。
政府加大对大数据产业的扶持力度，为产业的发展提供了强大的支撑。
4. 创新能力加强多年来，中国政府一直十分重视创新能力的提升，而大数据产业也不例外。
目前，国内大数据产业纵深拓展，以数据挖掘、人工智能、大数据分析为核心的创新能力正在不断提升。
除此之外，一些高新技术产业也在不断涌现，如5G通信技术、区块链、无人机等等，这些新技术的出现必将推动大数据产业的发展与变革。
二、中国大数据产业未来趋势分析1. 应用范围逐步扩大当前，大数据技术的应用范围已经不再局限于互联网和传统产业，而是逐步拓展到医疗、教育、金融、社交媒体、物流等各个领域。
未来，随着各领域的大数据应用不断深入，大数据产业将实现更广泛的应用。
2. 人工智能技术发展迅速人工智能技术是大数据技术的重要分支，其应用范围将不断扩展。
例如，目前大数据和人工智能的结合已经应用到金融风控、智能家居、智能医疗等众多领域。
大数据技术的应用现状与未来展望分析
大数据技术的应用现状与未来展望分析随着信息时代的到来，大数据技术逐渐成为企业和政府机构重要的战略资源。
大数据技术以其强大的分析能力和广泛的应用领域受到了广泛关注。
本文将从大数据技术的应用现状和未来展望两个方面进行分析。
一、大数据技术的应用现状目前，大数据技术已经广泛应用于各个领域，包括商业、医疗、金融、交通等。
在商业领域，大数据技术可以帮助企业进行市场分析、用户画像和运营优化。
例如，通过分析用户的购物行为和偏好，企业可以有针对性地进行推荐商品，提高销售额和用户满意度。
在医疗领域，大数据技术能够处理和分析海量的病历数据和基因数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
例如，通过对大量的病历数据进行深度学习和数据挖掘，可以提高疾病的早期预测和诊断准确性，为患者提供更好的医疗服务。
在金融领域，大数据技术能够进行风险评估和欺诈检测。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以识别出潜在的风险和异常行为。
这对于金融机构来说非常重要，可以帮助他们保护客户利益和维护金融市场的稳定。
在交通领域，大数据技术可以分析交通流量和拥堵情况，提供实时的交通信息和路线规划。
例如，通过分析车辆的GPS数据和道路监控视频，可以准确地估计交通状况，并给出最佳的路线选择。
二、大数据技术的未来展望尽管大数据技术已经取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，大数据的收集和存储需要庞大的计算和存储资源。
其次，对大数据的分析和挖掘需要有一定的专业知识和技术能力。
再次，随着大数据规模的不断增大，数据隐私和安全问题也变得越来越重要。
然而，随着技术的进步和数据产生的不断增多，大数据技术在未来有着广阔的发展前景。
首先，随着云计算和物联网技术的发展，大数据的收集和存储将更加方便和经济。
其次，机器学习和深度学习等人工智能技术的应用使得对大数据的分析和挖掘变得更加高效和准确。
最后，数据隐私和安全问题的解决将使得大数据技术得到更好的应用和发展。
总结起来，大数据技术在各个领域已经显示出了巨大的潜力和应用价值。
大数据应用的现状与展望
大数据应用的现状与展望随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和个人生活中不可或缺的一部分。
人们可以通过大数据分析来获取更多的商业洞察、改善决策并提供更个性化的服务。
本文将探讨大数据应用的现状以及未来的发展展望。
第一部分：大数据应用的现状1. 大数据应用在商业领域的现状在商业领域，大数据应用已经成为了企业发展的关键。
通过收集和分析大量的数据，企业可以更好地了解客户需求、市场趋势以及竞争对手的行为。
这些数据可以帮助企业做出更明智的决策并提供更好的产品和服务，从而更好地满足客户需求。
2. 大数据应用在医疗领域的现状大数据在医疗领域的应用潜力巨大。
通过分析大量的病人数据，医生和研究人员可以更好地了解疾病的发展趋势，提前进行干预和治疗。
同时，大数据分析还可以帮助医院提高效率，优化资源分配，并提供更准确的诊断和治疗方案。
3. 大数据应用在城市管理的现状随着城市化进程的加速，城市管理面临着越来越多的挑战。
大数据应用可以帮助城市管理者更好地了解城市的交通流量、能源消耗以及环境状况。
通过收集和分析这些数据，城市管理者可以制定更科学的规划方案，并提供更高效的公共服务。
第二部分：大数据应用的展望1. 人工智能与大数据的结合将带来更多的创新人工智能的发展已经取得了显著的进展，而大数据的应用可以为人工智能提供更多的训练和学习数据。
将人工智能与大数据结合，可以带来更多的创新，如智能推荐系统、自动驾驶技术等。
这些创新将进一步改变人们的生活和工作方式。
2. 大数据应用将更加注重数据安全和隐私保护随着大数据应用的普及，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
未来的大数据应用将更加注重数据安全和隐私保护的技术和措施。
同时，相关法律和监管机制也将不断完善，以保护用户的合法权益。
3. 大数据应用将进一步拓展到更多的领域目前，大数据应用已经涵盖了商业领域、医疗领域和城市管理等领域。
未来，随着技术的进步和应用场景的不断拓展，大数据应用将进一步涉及到教育、交通、农业等更多的领域。
大数据应用的现状与展望
大数据应用的现状与展望随着技术的进步和数据的快速积累，大数据应用在各个领域产生了广泛的影响，成为推动经济、社会和科学等领域发展的重要力量。
本文将分别从大数据应用的现状和未来展望两个方面进行探讨。
一、“大数据应用的现状”1.1 工业生产方面大数据技术在工业领域应用，可以实现对生产过程的监控、分析和改进，提高工厂的生产效率和质量，增强企业竞争力。
例如，利用机器学习和数据挖掘技术，可以对工业设备的运行状态进行监测和预测，及时发现和修复问题，减少故障率和损失。
1.2 商业运营方面大数据技术在商业领域应用，可以通过对客户行为和需求的分析，提供个性化产品和服务，增强客户忠诚度和市场竞争力。
例如，通过对用户购买历史、浏览记录和社交网络数据的挖掘，可以识别用户兴趣和特征，推荐符合其个性化需求的产品和服务。
1.3 医疗健康方面大数据技术在医疗领域应用，可以对病历、检验和影像等数据进行整合和分析，实现精准医疗和疾病预防。
例如，通过对大样本的基因数据分析，可以发现遗传病的发病机制和规律，并开发针对性的治疗方案，提高治愈率和生存率。
1.4 公共服务方面大数据技术在公共服务领域应用，可以对公共资源的利用和分配进行优化和管理，提高公共服务的效率和平等性。
例如，通过对公共交通、环境和社会安全等方面的数据进行分析，可以实现精准出行、环保和风险防控等目标。
二、“大数据应用的展望”2.1 人工智能的广泛应用随着人工智能技术的发展和普及，大数据技术将得到更广泛的应用。
例如，基于自然语言处理和图像识别技术的人工智能助手，可以实现更为智能和便捷的服务和交互。
2.2 区块链技术的加速发展区块链技术的发展将为大数据应用提供更为安全、可靠和高效的保障。
例如，在金融、电子商务和社交网络等领域，大数据技术和区块链技术的结合，可以实现更为安全和隐私保护的交易和交流。
2.3 数据共享和开放的探索和实践数据共享和开放是大数据应用发展的必然趋势，也是推动数据普惠和社会共享的重要手段。
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教育
零售
流通
交通
该用户出于主客观因素 在短期内投资大数据的 可能性；
• 注：
Low
该位置为分析师访谈的 综合印象，为定性分析， 图中位置不代表具体数 值
Low
Mid
High
应用可能性 15
大数据潜在应用
1
互联网行业大数据主要应用在社交和网购方面
互联网行业大数据应用场景
83.4% 75.5% 51.6% 39.4% 40% 20.9% 20% 0% 社交网络 B2C业务 精准营销 在线音视频 广告监测 业务 数据来源：CCW Research, 2012/4
采用大数 据方案后 价值体现
大数据应用案例（“数字黄河”）
大数据 挑战
数据激增，IT系统负担加重； 地域分隔，信息孤岛拉低效能； 无法共享，数据同步成为难题； 标准各异，数据规范有待统一。
需求
制定短期和长期技术规划，以适应未来信息系统的发展。
IBM InfoSphere
解决跨平台异构应用系统的数据共享与集成问题 黄河水利委员会各部门随时获取其权限范围内的最新数据，而无须将 其存储在本部门系统中； 消除信息孤岛，实现数据统一管理 有效消除了各业务系统和各组织结构之间的信息孤岛，简单获取黄河 数据资源的单一视图，并确保了数据的完整性、及时性、准确性和一 致性，同时首次实现元数据的可视化统一管理
3
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
4
中国企业大数据现状
中国500强企业日数据生成量 企业非结构化数据越来越多
结构化数据
半结构化数据
中国500强企业数据中心数据年增长率
非结构化数据
中国企业级数据中心数据存储量正在快速增长， 非结构化数据呈指数倍增长，如果能有效的处理 和分析，非结构数据中也富含了对企业非常有价 值的信息。
72.5% 66.3% 50.9% 24.8%
100%
100%
80%
60% 40% 20% 0%
供应链优化
产品研发
仓储监控
企业统一管理
数据来源：CCW Research, 2012/4
16
谢谢！
需求
能够应对海量数据的挑战，实现高效的逻辑运算、实时的数据分析以 及快速的数据展现的解决方案。
SAP HANA
实现了快速的数据展现 与原有商业智能报表展现方案相比，新方案数据展现速度快25-30倍； 形成了强大逻辑计算能力 测试了120多张已经上线的报表，基本上速度提升100～150倍；SAP HANA和Business Objects 4.0组合只用了46秒就完成原来需要24小时 才能完成的逻辑计算； 实现了数据的实时、同步 HANA使得数据从业务系统中转换到HANA中时基本上没有任何延迟。 9
需求
EMC Greenplum
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进 行营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。 8
能源勘探开发数据的类型众多，不同类型数据 包含的信息各具特点，综合各种数据所包含的 信息才能得出地下真实的地质状况。
能源行业企业对大数据产品和解决方案的需 求集中体现在：可扩展存储、高带宽、可处理 不同格式数据的分析方案。
14
大数据行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
5
企业大数据应用需求分析
1
目前企业的数据系统架构存在问题
2
目前企业数据分析处理面临的问题
3
各行业企业对大数据的关注程度
6
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
7
大数据应用案例（中信银行信用卡中心）
大数据 挑战
发卡量增长迅速：2008年发卡约500万张，2010年增加了一倍。 业务数据增长迅速：随着业务的迅猛增长，业务数据规模也线性膨 胀。 数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。 可扩展、高性能的数据仓库解决方案 能够实现业务数据的集中和整合；可以支持多样化和复杂化数据分析 提升信用卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动 有针对性的营销活动。
金融行业大数据应用场景
80.9% 80% 60% 40% 20% 0% 证券/股票投资 险种开发 信用卡欺诈 电子支付业务 数据来源：CCW Research, 2012/4 73.1% 60.3% 57.0%
4
制造行业具有多环节、多地域特色，各个环节的优 化是制造行业最关注的大数据应用场景
制造行业大数据应用场景
大数据行业应用现状与未来应用热点
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
2
中国大数据市场分析
1
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年， 一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大数 据市场的飞速发展。
采用大数 据方案后 价值体现
大数据应用案例（农夫山泉）
大数据 挑战
农夫山泉数据量变得越来越大，分销表中数据基数大，增速快，数据 展现速度越来越慢； 数据运算速度越来越慢，已经让人无法忍受，影响业务的正常进行； 数据更新慢，采用传统的ETL(数据抽取、转换、装载)，农夫山泉的分 析系统数据基本上一天才能更新一次。
互联网大数据技术的应用，会首先带动社会化媒体、 电子商务的快速发展，其他的互联网分支也会紧追 其后，整个行业在大数据的推动下将会蓬勃发展。
12
医疗大数据应用场景
医疗行业产生的数据量 主要来自于PACS影像、 B超、病理分析等业务所 产生的非结构化数据。人 体不同部位、不同专科影 像的数据文件大小不一， PACS网络存储和传输要 采取不同策略。面对大数 据，医疗行业遇到前所未 有的挑战和机遇。 医疗行业大数据应用场 景非常多，右图仅以临床 操作和研发为例，展示医 疗行业大数据应用场景。 医疗数据透明度
采用大数 据方案后 价值体现
10
目录
1.
中国大数据市场分析
2.
企业大数据应用需求分析
3.
大数据应用案例分析
4.
大数据行业应用
11
互联网拥抱大数据
互联网行业拥抱大数据的关键因素
网络终端设备 • 网络技术的 升级和终端 设备的爆发， 使今天的用 户能够使用 多种设备、 从不同位置、 通过多种手 段来接入互 联网，并在 这一过程中 不断创造新 内容 在线应用和服 务 • 越来越丰富 的在线应用 和服务，不 断激励用户 创造和分享 信息，尤其 是社会化媒 体业务，带 动图片、视 频等非结构 化数据飞速 增长 与各垂直行业 的融合 • 互联网作为 一个高渗透 力的行业， 正在与各垂 直行业发生 深度的融合， 原本隐藏于 先下的孤岛 信息，源源 不断的输入 到线上。
互联网行业大数据分析面临的主要问题
互联网行业对数据实时分析要求较高， 例如广告监测、B2C业务，往往要求在 数秒内返回上亿行数据的分析，从而达 到不影响用户体验和快速准确营销的目 的。 目前互联网企业面对大数据，会普遍 感觉到实时分析能力差、海量数据处理 效率低、缺少分析方法、分析软件能力 差等问题。
计世资讯预测，2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近 百亿。
2Hale Waihona Puke 2012年各行业大数据市场规模 计世资讯预测，2012年政府、互联网、电信、 金融的大数据市场规模较大，四个行业将占据一 半市场份额。 由于各个行业都存在大数据应用需求，潜在市 场空间非常可观。
远程病人监控
临床操作
临床决策支持系统
比较效果研究
预测建模
对于公共卫生部门，可 以通过过覆盖全国的患者 电子病历数据库，快速检 测传染病，进行全面的疫 情监测，并通过集成疾病 监测和响应程序，快速进 行响应。
研发
疾病模式的分析
提高临床试验设计的统计工具和算法
13
能源遇到大数据
能源行业数据特征 能源行业面临的大数据问题
2
结合位置数据、消费数据进行实时营销信息推送是电 信行业大数据应用主要场景
电信行业大数据应用场景
76.6%
100%
80% 60%
100%
80% 60% 42.3% 40% 20% 0%
30.7% 15.9%
实时营销
线路监控
新业务挖掘
业务推送
数据来源：CCW Research, 2012/4
3
金融行业大数据应用场景主要集中在投资方面
High
优先关注行业用户 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
政府（公共事业） 互联网（电 子商务） 医疗
电信
制造 金融 • 纵轴契合度：
能源（电力/ 石油）
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
Mid
表示该用户的IT应用特 点与大数据特性的契合 程度；