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大数据产业十大爆发点在哪些方面?

中国智能化网时间:2018-10-15

1、工业企业上云引爆工业APP市场

 

2017年以来,伴随着工业互联网概念的提出,工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低,在上云企业数量的广度和企业

 

在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力,工业企业上云处于爆发前期。

 

未来,随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等),以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云

 

评估、诊断和实施路径等)的落地,对工业数据的分析需求会快速上升,引爆各类工业APP应用的开发,诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生

 

产过程可视化和供应链优化等工业应用。

 

 

2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域

 

相比于云计算技术架构,应用前端智能技术(将经过数据分析验证的算法和模型固化到前端高性能传感器和数据采集设备),可以有效地削减数据传输过程

 

中的网络带宽消耗,降低前端设备自身功耗,提升数据分析效率和系统整体的智能化水平。

 

现阶段的前端智能面临三大挑战:模型参数多、实时性要求高、运算能力弱。要解决这些问题,需要在软件和硬件方面同时下功夫,对企业的综合能力要求很高。

 

未来,随着中国新一轮的智慧城市和工业互联网建设的持续推进,市场对智能终端和传感器的需求将会拉动前端智能市场的进一步增长,其中城市安防、

 

交通和设备设施监测维护将成为增长重点。

 

 

3、智能投顾开辟金融市场新蓝海

 

新兴的智能投顾公司在国外发展迅速,主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前,国内的一些公司也推出了类似的产品(如投米RA、积

 

木盒子、嘉实基金和弥财等),但整体而言仍然处在非常早期的阶段。

 

国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化,改变财富管理市场格局,开辟中国金融市场新蓝海,未来市场发展潜力巨大。

 

 

4、网络营销向线下渗透,场景营销成破局利器

 

营销大数据的本质是,通过把握企业或个人的特征,挖掘识别其需求,并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户,并从中收取费用,最终达成三赢

 

的效果。在用户注意力资源开发已经饱和的现状下,传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销,提供了破局制胜的突破口。线下场景数据由于自

 

带精准性的特征,当前已成为营销大数据企业关注的重点。

 

 

5、“数据铁笼”开启政务监管新市场

 

“数据铁笼”通过应用大数据分析方法,对行政权力的运行开展全面而高效的监督。数据铁笼的建设,首要的是树立开放共享的思想理念,规范权力体系。

 

在此基础上,搭建融合跨界的大数据平台,通过大数据融合分析,支撑权力运行流程的再造和优化,实现精准有效的权利监管。典型的数据铁笼细分应用

 

场景包括:酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。

 

 

6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场

 

人工智能+健康医疗大数据:健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展,助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段,医生诊疗、患者

 

自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括:语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

 

物联网+健康医疗大数据:物联网技术的出现,能够帮助医院实现对医疗对象(如医生、护士、病人、设备、物资和药物等)的智能化感知和处理,支持医院

 

内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。在医疗物联网领域的两个重点应用:医疗服务,主

 

要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设;成本控制,以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。

 

区块链+健康医疗大数据:区块链技术是一种互联网数据库技术,其特点是去中心化、公开透明,让每个人均可参与数据库记录,因此又称为分布式账本

 

技术。首先,各类互联医疗设备和数据安全的需要,使得区块链技术及相关安全基础设施,成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其

 

次,区块链能够统一不同的数据集,打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”,为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的

 

数据集。

 

 

7、大数据思维开启态势感知市场

 

当下,面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险,仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求,而“基于大数据的网

 

络安全态势感知”由于可以综合各方面因素,动态展示网络安全现状,并适时地给出预测和预警提示,得到了市场的广泛关注。

 

大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点,为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术,通过对海量数据的分析和挖掘,态

 

势感知可以对网络安全状态进行评估,感知网络异常事件和漏洞,并进行整体安全态势预测。

 

 

8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道

 

当前,各地政府在大力发展大数据产业时,都格外重视“大数据交易中心“建设,加速推动数据资源开放共享。考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级

 

政府手里,政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而,由于数据商品价值的特殊性(易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据

 

价值具有不确定性),数据交易的建设和运营面临一些现实困境。未来,随着线上交易机制的完善,确权、安全和定价等问题的解决,将促使线上的交易平

 

台成为数据需求方和供给方对接的新渠道,海量的线下数据合作将逐步向线上迁移,加速数据的流通和应用,拓展企业间数据合作的新渠道。

 

 

9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图

 

数据开放推动社会治理的变革,实现了治理主体从一元化向多元化转变,治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。共享经济通过数据开放共享和

 

平台建设,推动了社会治理的变革,促成了治理系统向法治、协商和自治的转变,有效弥补了政府监管的短板,开放了数据红利,激活了市场创新,提供

 

了更加便捷的生活方式。

 

 

10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口

 

大数据人才需要具有跨领域的知识架构,既需要懂IT技术和统计知识,又要懂实际的应用场景业务。博易智软预计,2018年中国大数据领域的复合型人才

 

缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口,仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。在此背景下,在线职业培训成为填补大数据领域复合型

 

人才缺口的有效途径,其灵活高效的资源配置能力,可以有效应对市场的动态变化。

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