未來的這些行業都會受到大數據的影響

在未來的幾十年里，大數據將會是個重要話題，無論對于個人還是對于國家。大數據的發展會沖擊著許多行業，包括經濟、醫療，銷售等，也會徹底地改變我們的生活，那么我們就來看看大數據將會影響未來中國的哪些行業？

一、城市建設

2008年11月，在紐約召開的外國關系理事會上，IBM提出了“智慧的地球”這一理念，進而引發了智慧城市建設的熱潮。

智慧城市，智慧城市是把新一代信息技術充分運用在城市的各行各業之中的基于知識社會下一代創新（創新2.0）的城市信息化高級形態。

資源的合理配置是智慧城市建設的首要目標，既要不出現由于資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

例如，城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，并能夠降低交通事故率。對于教育資源、醫療資源、產業規劃、城市建設等都可以借助于大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想象空間。

二、零售行業

不管是通過沃爾瑪賣尿布和啤酒的事例，還是Target通過向年輕女孩的父親寄送關于嬰幼兒用品廣告，從而告知其女兒懷孕的事，大數據正在低調的滲入零售行業。

零售業可以根據客戶的購買記錄，以便更進一步了解客戶需求，從而可以進行關聯銷售，從而增加產品的銷售額；另一方面，還可以通過客戶的日用品購買習慣，分析其購買頻率，從而可以在客戶即將用完之際，通過精準廣告投放或者網上商城活動，讓客戶在第一時間選擇自己，不僅提高了銷售效率，也提高了客戶體驗。

例如國內的電商巨頭，天貓和京東電，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行準備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鐘內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連后悔等時間都沒有。

三、金融行業

典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平臺，對金融行業的交易數據進行采集和處理。

在過去的金融領域中，大數據被用于分析自身的財務數據，提供動態的財富報表以及風投管理，開展的還不夠深入。當今，一些證券企業和銀行開始于移動互聯網接軌，進行價值變現。其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，取得的效果還不錯。

大數據對于金融行業的改良可以體現在以下幾個方面：

精準營銷，根據客戶的消費時間記錄，消費習慣，地理位置等進行有價值的推銷。

風控管理，根據客戶的消費記錄和信用評級，參考客戶的社交行為記錄可以有效的實施信用卡反欺詐。

業務效率。利用整個金融行業全局數據，了解業務的薄弱點，利用數據分析技術加快對于數據的處理速度，并幫助管理者更好地進行決策。

產品設計，利用大數據分析分析歸納出客戶需求，并設計出更合理的金融產品，為財富客戶提供更好的金融服務。

四、公共衛生

2009年爆發的一種新的流感病毒，這種甲型H1N1流感結合了禽流感和豬流感的病毒特點，在短短的幾周快速蔓延擴張，全球的公共衛生機構都擔心這場致命流行病的襲擊。

在流感爆發的前幾周，互聯網巨頭谷歌的工程師在《自然》發表了一篇另公共衛生官員和計算機科學家們都震驚的論文，文中解釋了谷歌為何可以預測流感的發生，并且對于發生的地點可以詳細到州區。原來，谷歌通過觀察分析人們在網上的瀏覽記錄來完成預測。

所以在2009年H1N1流感大肆爆發的時候，與習慣性滯后的官方數據相比，谷歌提供了更有效、更及時的數據指示，為公共衛生機構提供了非常有價值的參考數據。

在醫療公共衛生行業，有海量的數據如病例、病理報告、醫療方案、藥物報告等，如果將這些數據進行歸納有效的整合，將會極大地幫助病人和醫生。如果在未來，基因技術得以成熟的發展，醫生完全可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利于醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。

五、大數據產業

根據所提供的價值的不同來源，未來三大數據公司將成為主流，這三種來源是指：數據本身、技能與思維。

第一種基于數據本身的公司，即大數據掌控公司。

“數據是新的石油”亞馬遜前任首席科學家AndreasWeigend說。

在大數據時代，數據本身就是最值錢的部分，這類公司擁有大量的數據，或許不是收集數據的人，但是他們可以接觸到數據，有權使用或者授權他人使用，他們也不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技術。最好的例子就是Twitter,它擁有海量的數據，但是它的數據都是通過兩個獨立的公司授權給別人使用。

第二種是基于技能的公司，即大數據技術公司。

這類公司通常是咨詢公司、技術供應商或者分析公司。他們掌握了專業技能，卻不一定擁有數據或者通過數據開發創新性性能。例如沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商就是通過天睿公司（Teradata）的分析來得到營銷指導，天睿在這里的角色就是一家技術公司。

近年來，一種新的職業出現了，那就是“數據科學家”，數據科學家是統計學家、程序員、圖形設計師的綜合體，通過探尋數據來進行新發現。全球知名咨詢管理公司麥肯錫就曾極端地預測數據科學家是當今和未來稀缺的資源。

第三種是基于思維的公司或者個人

這類存在的優勢是他們能夠先人一步發現機遇，盡管他們本身并不擁有數據，也不具備專業技能，或許正因為是外行人，才能夠不受限制地發散思維，會考慮到一切可能。

皮特·華登（Peter Warden）,Jetpac的創始人，就是通過想法來實現價值。Jetpac通過用戶分享到網上的旅行照片來為準備出行的人們推薦旅行目的地。

六、物流行業

物流行業在電商中是個重要的存在，比如阿里和蘇寧的聯手，其中一個鎖鏈就是馬云看中了蘇寧累計了十幾年的強大的成熟的物流體系。中國的物流產業規模大概有5萬億左右，而近來物流行業的整體利潤由原來的30％降到20％，并且依然呈現出下降的趨勢，這主要是由于返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面的資源浪費。物流資源整合，提高運輸效率是中國物流市場必然要解決的問題。

大數據可以幫助物流行業建立全國物流網絡，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。

七、互聯網廣告行業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，并存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以有效地分析客戶群體，利用移動互聯網時代的智能產品，可以進行用戶畫像，并且包含個人的信息位置，能夠更有效的模擬客戶。并且根據用戶信息，直接將廣告投放到有潛在需求的客戶的智能手機端或者常用的App或者常瀏覽的網頁中去，從而提高廣告的投放效率，幫助更精準的營銷。

八、房地產行業

中國的房地產瘋狂期已經過去，各地閑置的空房越來越多，“鬼城”一詞不再陌生，房地產行業受到的挑戰越來越艱巨，如何跳出這一循壞，擺脫這一厄運成為了房地商的首要思考的問題。

借助于大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特征等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。

九、傳統制造行業

強大的信息資源沖擊著傳統行業市場，給其帶來了更多的機遇。制造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

目前關于大數據市場有兩大問題：大數據的應用價值和大數據附帶的個人隱私安全問題。

大數據的應用價值已經越來越明朗化，帶來的各種效益也都是人們樂意接受的，但是附帶而來的個人信息安全問題卻是必須要考慮兼顧的。

有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。

大數據改造了我們的生活，它能夠優化、提高、高效化并捕捉利益，但并不意味著它是一個充斥運算法則和機器的冰冷世界，人始終扮演著重要的角色。人類所獨有的弱點、錯覺和不確定性都是十分必要的，因為這些缺點的另一頭是連接著人類的創造力、直覺和天賦。

如果亨利·福特問大數據他的顧客想要什么，他會得到的回答是“一匹更快的馬”。在大數據時代，創意、直覺、冒險精神、野心等的人類特征的培養尤為突出，因為預測未來的最好辦法就是創造未來。