大數據產業生態與大數據應用場景綜述

在十三五的大戰略之一的“國家大數據戰略”的指導下，各地也紛紛出臺地方大數據戰略規劃，“十三五“期間，大數據領域必將迎來建設高峰和投資良機。
　　在這樣的歷史機遇下，都催生了哪些企業呢?換句話說，隨著大數據戰略的落地，逐步形成了怎樣的大數據生態產業呢？從筆者的角度有如下觀點，僅供參考：
　　網絡服務提供者
　　網絡服務提供者，是指網絡信息交流和交易活動的雙方當事人提供中介服務的第三方主體提供者，它包括但不限于網絡接入服務提供者、網絡空間提供者(包括提供博客空間、BBS空間、服務器空間出租等)、搜索引擎服務提供者、傳輸通道服務提供者(如電信運營商)等媒介雙方當事人的主體。
　　網絡服務提供者為中立第三方主體，其不參與信息交流，不對有關交流雙方之間的信息內容進行事前篩選，不選擇信息的接收方。
　　IT基礎設施提供者
　　IT基礎設施提供者，主要為硬件設備提供者、基礎軟件和IT服務提供者。
　　硬件設備包括：采集設備，如POS、GPS、移動智能終端、車載終端、監控設備、傳感設備、RFID設備等;傳輸設備，如無線傳輸、光傳輸、移動通訊、互聯網、網絡設備等;存儲設備，如磁帶庫、DAS存儲設備、NAS存儲設備、SAN存儲設備等;計算設備，如PC機、小型機、大型機、HPC等;整合設備，如大數據一體機等。
　　基礎軟件包括：OS，虛擬化，中間件，網絡管理等。
　　IT服務包括：IT運維服務、云計算服務等。
　　大數據平臺提供者
　　大數據平臺提供者，主要是指可以為企業構建大數據平臺(私有云)或者提供第三方大數據平臺服務(公用云)的廠商。
　　還包含了提供數據交易服務的平臺企業組織，如數據交易所等。
　　圍繞這類廠商或組織，會形成一個細分的小生態系統，生態系統中包含了一系列的大數據產品及服務提供者。
　　基礎平臺提供者
　　基礎平臺提供者，主要提供了基礎的大數據平臺產品和技術，包括：分布式計算系統、分布式文件系統、分布式數據庫/數據庫/數據倉庫，數據采集工具、數據轉換與清洗工具、數據湖工具、數據安全系統、數據管理系統等。
　　數據分析軟件提供者
　　數據分析軟件提供者，主要提供了面向大數據領域的分析與發現能力，包括：數據科學平臺、AI類產品，數據挖掘類產品、數據統計類產品、專業BI類產品，內容/知識管理產品，數據可視化產品等。
　　大數據應用軟件提供者
　　大數據應用軟件提供者，是隨著大數據戰略的落地，新衍生出來的廠商，這些廠商的特征是面向某一細分市場和領域，提供具有行業業務特點的大數據應用軟件產品。
　　這些軟件產品包括，面向2C企業的客戶智能分析平臺軟件，包含了用戶行為分析、用戶畫像分析、個性化推薦、精準營銷等功能;面向物聯網領域的物聯網智能分析平臺軟件，包含了設備預測預警、可預測性維護、優化改進等功能;面向運營/運維領域的金融智能投顧平臺、金融風險監管平臺、數據中心智能運維平臺等。
　　數據服務提供者
　　數據服務提供者，是依托于數據的價值和衍生價值，以服務的形式為第三方提供服務的企業。
　　包括：分析與預測服務、決策支持服務、信息檢索服務、數據分析平臺服務等。
　　數據提供者
　　數據提供者，是比較特殊的一類生態產業，這類企業利用自身特殊的優勢，直接租售數據。
　　系統開發與集成服務提供者
　　系統開發與集成提供者，主要是具有大型項目開發能力，具有面向大數據技術領域開發能力，具有綜合集成能力的IT解決方案服務商。
　　這類廠商是推動產業轉型，推動大數據行業方案落地的重要力量，肩負著將傳統的IT信息化系統向面向大數據的信息化系統升級的重任。
　　行業大數據方案提供者
　　行業大數據方案提供者，主要是具有大數據領域的建設經驗，具有深厚的行業業務經驗，可以講大數據技術和能力很好的融入到行業中，形成行業大數據能力。
　　這類廠商是主要有傳統的行業信息化方案供應商面向大數據的轉型、行業標桿企業依托自身的大數據落地經驗而形成的能力提供者等?？梢蕴峁臄祿巹?，到數據治理，再到數據應用等全周期的方案，這個過程中會引入大數據生態產業中的其它能力提供者。
　　數據驅動的企業和跨領域的創新者
　　數據驅動的企業和跨領域的創新者，是大數據時代和國家大數據戰略落地的重要成果，未來這類企業將越來越多，最終成就空前繁榮的大數據時代。
　　接下來再和大家探討一下，大數據的主要應用領域和場景。

大數據主要應用領域參考
　　政務領域
　　公共資源監管，如招投標違規行為預測等;智慧社會保障，如精準扶貧、社保違法違規識別等;智慧政務，如企業信用大數據工程、財稅大數據分析、工商大數據分析等;智慧國土，如探礦、采礦數據分析、安全生產大數據等;公共安全大數據，如人流預測、城市運行大數據等;食品安全大數據。
　　醫療領域
　　服務居民，居民健康指導服務系統，提供精準醫療、個性化健康保健指導等;服務醫生，臨床決策支持，如用藥分析、藥品不良反應、疾病并發癥、治療效果相關性分析、抗生素應用分析;服務科研，包括疾病診斷與預測、提高臨床試驗設計的統計工具和算法、臨床實驗數據的分析與處理等方面;服務管理機構，規范性用藥評價、管理績效分析，流行病、急病等預防干預及措施評價;公眾健康服務，包括危及健康因素的監控與預警、網絡平臺、社區服務等方面。
　　金融領域
　　精準營銷，如依據客戶畫像、分群特征進行推薦等;風險管控，如信用評級或融資支持，反欺詐等;決策支持，如利用抉策樹技術貸款管理與評估，產業信貸風險控制等;效率提升，如利用大數據技術加快內部數據處理速度等;金融產品設計，如利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品，智能投顧等。
　　電信領域
　　流量經營精細化;智能客服;個性化用戶體驗;數據服務，如位置數據貨幣化等。
　　交通領域
　　智能公交，如公交車智能調度等;交通規則輔助決策，如路況分析、擁堵路線規劃等;群體出行行為預測;車聯網大數據，如駕駛行為分析等;路網監控;地鐵大數據;民航大數據、航空大數據，如航油分析等;鐵路大數據;航運大數據等。
　　環保領域
　　面向政府，如污染物總量核算與分析，行業數據評價，單個企業排污數據分析，線上線下數據對比;面向企業，污染物排放數據分析，原材料數據分析，生產工藝參數分析，產品結構分析等;面向公眾，環境質量數據可視化等。
　　生物領域
　　精準醫學;基因工程，如大數據基因庫等;制藥大數據，如藥物研發等。
　　體育領域
　　競技水平提升，如戰術設計、球員評估&選拔、訓練反饋等;傷病預防，如將運動員傷病史、運動習慣和歷史其他數據進行建模分析并最終預判傷病發生情況;體育數字娛樂，賽事預測、體彩大數據等。
　　零售領域
　　消費行為分析;銷售力及貨架資源利用率分析;商品間銷售關聯關系分析等。
　　電商領域
　　客戶獲取;消費行為分析;銷售力分析;商品間銷售關聯關系分析;客戶畫像，客戶價值分析，精準營銷;線上線下數據分析與決策。
　　媒體領域
　　智慧廣電，如廣播電視收視行為分析、觀眾分群，觀眾畫像;個性化節目推薦，精準節目推送等;智慧新聞出版，如出版物內容分析、內容智能編輯，讀者行為分析，精準推薦等;新媒體大數據等。
　　輿情領域
　　面向政府，如社會熱點追蹤，民聲收集與分析，輿論熱點推薦，敏感話題預警等;面向企業，網絡口碑檢測，競爭對手分析，消費者行為分析，行業動態采集等。
　　教育領域
　　學習者經驗分析，學習者行為分析，學習者知識模型，領域知識模型;學習者畫像與檔案;教學策略分析，如個性化教學等;精準學生管理，如問題學生預測;教育數據服務;精準就業預測分析等。
　　公安領域
　　刑偵大數據，如涉毒人員分析，警情預測，情報大數據，串并案分析，嫌疑人畫像分析等;網偵大數據，如網絡犯罪識別與預測等;交警大數據;職務犯罪預測與分析等。
　　能源領域
　　電力大數據，電力計量與分析，電力生產計劃，用電端數據分析，智能電網監管與分析，設備可預測性維護等;新能源大數據，風電大數據、光伏大數據、生物發電大數據，設備可預測性維護等;石油、石化大數據，設備可預測維護，工程安全等;綠色節能大數據，如合同能源管理等。
　　農業領域
　　風險管控與預測，如病蟲害預測，自然災害預測等;精準農業，如作物成熟度與上市期預測等;農產品質量安全管理，如農產品溯源等;農資服務大數據;農技服務大數據。
　　工業領域
　　產品創新;產品故障診斷與預測;工業物聯網生產線的大數據應用;工業供應鏈的分析和優化;產品銷售預測與需求管理;生產計劃與排程;產品質量管理與分析;工業污染與環保檢測等。
　　以上內容，和大家分享了筆者關于大數據產業生態、大數據應用場景的認知和觀點，希望對大家有所幫助，也為大家在推動大數據項目落地時，引入哪一類大數據能力提供者，完成哪個領域的大數據應用場景的建設，提供一些參考。