大数据的分类（大数据产业有哪几大分类）

大数据的分类(大数据产业的主要分类是什么)

一、大数据产业的分类和特征

1、1大数据行业分类

行业分类目前，大数据行业的分类还没有统一的规定。根据角度不同，可以概括为:

(1)二分法。根据对大数据的占有情况，分为大数据产业和大数据衍生产业。大数据产业主要是指自行生产或获取数据的存储、分析和应用行业。大数据衍生产业主要是指从事大数据产业所需的基础设施和技术支撑产业。

(2)三分法。根据主数据的营销模式，大数据行业分为三类:①应用大数据分析用户信息行为，实现企业自身产品和广告推广的行业；②整合大数据，为用户提供从软硬件到数据整体解决方案的企业；③销售数据产品，为用户提供针对性解决方案的服务业。

(3)五点法。按照行业的价值模型，可以分为大数据内生价值模型、外生价值模型、寄生价值模型、产品价值模型和云计算服务价值模型。

1、2大数据行业的特征

(1)工业数据的资本化。大数据时代，数据已经渗透到每个行业，逐渐成为企业资产，也成为大数据产业创新的核心驱动力。自己生产数据的互联网公司有得天独厚的优势。他们可以利用自身丰富的数据资产，挖掘数据的潜在价值，洞察用户的信息行为，推动行业利用数据实现精准化、个性化的生产、营销和盈利模式。

(2)产业技术创新度高。创新是大数据产业发展的基石。世界每天都在产生大量的数据。如何有效获取数据、存储数据、整合数据、服务用户，需要大数据行业技术的不断创新。具体包括持续优化创新大数据冗余和降噪技术、高效低成本的大数据存储和有效融合技术、非结构化和半结构化数据的高效处理、适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境，大幅降低数据处理、存储和通信能耗，从而为用户提供高效、优质、个性化的服务。

(3)智能工业决策。大数据产业对推动企业决策智能化发展具有引领作用。首先是行业自身智能决策的发展；其次，为行业智能决策提供数据、技术和管理平台。Di的研究报告显示，过去企业只重视数据的存储和传输，企业使用的数据不到获取数据的5%。在数据量每年增长60%左右的情况下，企业平均只获取了25%-30%的数据，作为企业战略的数据远未被挖掘。随着大数据产业的发展，分布式计算的大数据推动生产组织向去中心化、扁平化、自组织、自协调的方向演进，促进劳资融合，极大地克服了人类在决策过程中的有限理性，促进了决策的智能化、科学化发展。

(4)产业服务个性化。Monetate的调查报告显示，与不使用数据分析的企业相比，投资和分析数据的企业增长率为49%，而通过可量化个性化的在线销售增长率为19%。因此，基于数据的分析成为大数据行业提供个性化服务的重要工具。这些行业通过数据挖掘用户的兴趣和偏好，根据个性化需求开展个性化定制和云推荐服务，提升产品服务质量，满足用户更高层次的需求，获取更高的经济效益。

二。中国大数据产业发展现状

2.1政策和法律层面

(1)我国大数据产业虽然目前缺乏国家政策，但已经在相关国家战略中涉及大数据技术和发展规划。例如,《国家战略性新兴产业发展“十二五”规划》提出，支持海量数据存储和处理技术的R&D和产业化；物联网“十二五”发展规划也将信息处理技术列为四大关键技术创新项目之一，包括海量数据存储、数据挖掘以及图像和视频的智能分析。其他三大重点技术创新项目包括信息感知技术、信息传输技术和信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。但这些只是大数据产业链中的一些环节，还缺乏系统性、整体性、纲领性的大数据产业政策。

(2)开放数据是指非专有的、机器可读的、免费的数据，任何人都可以使用、重用、操作和传播大数据行业，不受法律或技术的限制。发布政府数据的目的不仅仅是接受监督，更重要的是通过数据再加工激发创造力，增加数据价值。政府拥有的数据占整个社会数据的绝大部分，政府数据开放政策的制定将进一步推动大数据产业的深入发展。与国外相比，我国在政府数据开放方面没有相应的政策法规，这在一定程度上制约了我国大数据产业的发展。

(3)大数据环境下，信息主权的界定和网络用户隐私的保护，将为国家安全和数字经济发展创造良好的环境。目前，我国互联网用户的隐私保护在相关法律中有所涉及。例如，《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》第七条规定:“用户的通信自由和通信秘密受法律保护。任何单位和个人不得违反法律，利用互联网侵犯用户的通信自由和隐私。“《计算机信息网络国际联网管理暂行规定》第十八条规定:“禁止进行未经授权的计算机操作，篡改他人信息，冒用他人名义发送信息，侵犯他人隐私。”在大数据环境下，这些法律条款虽然在保护用户隐私方面起到了一定的作用，但是远远不够。目前，我国尚未制定单独的网络用户隐私安全法律，这是我国数据产业发展的重要制约因素。

2.2工业水平

(1)工业区位。中国大数据产业集聚区位于经济发达地区，北京、上海仍是发展核心区。这些地区的信息技术产业基础较好，已经形成了比较完整的产业链。产业规模也在不断扩大，吸纳了国家优秀的信息技术人才，为相关企业快速转型大数据产业奠定了良好的基础。与此同时，这些领域出现了许多初创公司，加入到数据存储和数据分析的开发和研究中来。

(2)产业结构。2012年，中国大数据产业链的雏形已经开始显现。大数据产业链主要涉及数据采集、存储、分析、应用等几个主要环节。国内很多信息技术企业也开始向数据管理、应用和服务转型。这种转变带来的变化主要包括:①企业更加重视自身的数据开放和应用，提高决策效率，改善产品和服务营销策略；②五金企业升级转型。比如，联想通过与全球知名存储公司EMC的合作，正式进入大数据的企业级应用领域；③互联网公司提高数据分析能力。比如阿里巴巴利用大数据提供阿里信用贷款，淘宝数据魔方。百度搭建了百度指数、新浪等五大数据系统平台，消费者画像、品牌探针等技术分析手段。

2.3人才水平

随着大数据产业的快速发展，数据科学家的概念应运而生。据《哈佛商业评论》报道，数据科学家将成为21世纪最性感的职业。数据科学家是使用科学方法和数据挖掘工具来发现新的数据见解的工程师。除了好奇和怀疑的精神，科学家还应具备分析、技术、沟通和合作的能力(见表)。科学家是复合型高端人才。麦肯锡预测，到2018年，仅美国市场，数据科学家的人才缺口就将达到14-19万人，而相关管理的人才缺口将达到150万人。人才短缺也是制约中国大数据产业发展的重要因素。

（编辑：威海站长网）

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