大数据产业逻辑可循七大环节透析大数据产业链

2016-12-24 09:49:06来源：数据观综合编辑：沐子飞关键词：大数据数据挖掘大数据技术阅读量：28567

导读：在大数据崛起的2016年，你是不是听了许多关于数据分析、数据采集等碎片化词汇？其实，大数据产业是有逻辑可寻的，以下将为你完整透析大数据产业链构成。

　　【中国智能制造网智造快讯】在大数据崛起的2016年，你是不是听了许多关于数据分析、数据采集等碎片化词汇？其实，大数据产业是有逻辑可寻的，以下将为你完整透析大数据产业链构成。

大数据的产业链构成分析

　　大数据的产业链构成分析如图所示，大致可分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据应用几个环节，覆盖了数据从产生到应用的整个生命周期。

　　（一）数据标准与规范

　　大数据标准体系是开展大数据应用的前提条件，没有统一的标准体系，数据共享、分析、挖掘、决策支持将无从谈起。大数据标准包括体系结构标准、数据格式与表示标准、组织管理标准、安全标准和评测标准。在标准化建设方面，参与单位主要包括中国电子技术标准化研究院、各个数据库公司、数据拥有部门以及各个行业的标准化组织。

　　（二）数据安全

　　随着海量数据的不断增加，对数据存储和访问的安全性要求越来越高，从而对数据的访问控制技术、加密保护技术以及多副本与容灾机制等提出了更高的要求。

　　另外，由于大数据处理主要采用分布式计算方法，这必然面临着数据传输、信息交互等环节，如何在这些环节中保护数据价值不泄露、信息不丢失，保护所有站点的安全是大数据发展面对的重大挑战。

　　在大数据时代，传统的隐私数据内涵与外延有了巨大突破和延伸，数据的多元化与彼此的关联性进一步发展，使得对单一数据的隐私保护方法变得极其脆弱，需要针对多元数据融合的安全提出。

　　在数据安全环节上主要参与单位包括中国电子科技集团公司第30研究所以及奇虎 360、瑞星等杀毒软件公司。

　　（三）数据采集

　　政府部门、以 BAT 为代表的互联网企业、运营商是当前大数据的主要拥有者。除此之外，利用网络爬虫或网站公开 API 等途径对网络数据进行采集也是大数据的主要来源。

　　现实世界中的数据大多不完整或不一致，无法直接进行数据挖掘或挖掘结果不理想，需要对采集的数据进行填补、平滑、合并、规格化、检查一致性等数据预处理操作，并且往往需要大量的人工参与，因此数据采集和清洗成为大数据产业链的一个重要环节。

　　（四）数据存储与管理

　　大数据存储与管理的主要参与者以传统数据库企业为主，上主要有 IBM、Oracle、Intel、Green-plum、infor Matri Cloudera 等；国内主要有中兴、华为、用友、浪潮、托尔思、数据堂、九次方、亿赞普、达梦等。各家企业针对大数据应用开展各具特色的数据库架构和数据组织管理研究，形成针对具体领域的产品。

　　（五）数据分析与挖掘

　　大数据分析与挖掘的意图主要集中在两方面：

　　一是从大量的机构结构化和半结构化数据中分析出计算机可以理解的语义信息或知识；

　　二是对隐性的知识，如关联情况、意图等进行挖掘。常用的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时间序列分析预测等。

　　数据分析与挖掘的核心算法与软件主要掌握在大型数据库公司及高校的手里，上主要参与者包括 IBM、甲骨文、微软、谷歌、亚马逊、Facebook 等，国内主要参与单位包括数据库企业、高校、以 BAT 为代表的大型互联网企业等。数据分析与挖掘的能力直接决定了大数据的应用推广程度和范围，是大数据产业的核心。

　　（六）数据运维

　　由于数据的重要性得到普遍认可，除政府部门不具备数据运维服务条件外，数据的采集者通常就是数据运维者。各地政府方面则通常利用大数据平台建设来推动政府大数据的公开与共享，如云上贵州，吸引个人和企业用户开展创新与创业，积极推动大数据的增值服务。

　　（七）数据应用

　　大数据对传统信息技术带来革命性挑战，正在重构信息技术体系和产业格局。国内以阿里巴巴、百度、腾讯、人大金仓、浪潮、曙光、南大通用为代表的互联网企业、云计算和数据库厂商纷纷加大应用推广力度，在先进的开源大数据技术基础上，形成独自的大数据平台构建和应用服务解决方案，以支撑不同行业不同领域的专业化应用。

　　虽然这些企业在平台构建上有着得天独厚的优势，但是在某些具体业务领域，并不擅长或者关切。传统企业以及从事大数据的微型企业是具体业务领域上大数据应用的主力军。应用是大数据价值的体现，是大数据发展的原始推动力。

　　当前大数据的应用正倒逼软件技术、数据架构、数据共享方式的转变，在转变思维过程中需要积极转变思维，明确出数据共享的方式是什么，数据拥有者的利益如何平衡，商业模式如何开展等。

　　目前来看，许多企业在大数据产业链里仅拥有一项或两项能力是完全不够的，只有将大数据产业链融合连通才能催生更大的市场和利润空间。在大数据推动的商业革命浪潮中，只有打通数据流通变现的商业模式，才能创造商业价值，从而在大数据驱动的新生代商业格局中脱颖而出。

　　(原标题：数据产业链构成分析）

上一篇：海外中企正在面临洗牌智能制造将是“救命良方”

下一篇：《2016制造业竞争力指数》发布美国将超中国？

我要评论

人工智能＋大数据：2025年它们如何塑造企业
“2025 年商业中的人工智能与大数据”如今已成为竞争优势的代名词。人工智能 (AI) 与大数据的融合正在通过预测分析、个性化服务和自动化运营重塑全球经济的各个领域。
人工智能大数据
2025-09-16 10:29:40
中国大数据规模未来5年增速世界第一全球占比10%
中国大数据市场表现格外亮眼，预计2029年中国大数据IT支出规模为730.2亿美元，全球占比约10%。
大数据大数据技术
2025-09-12 11:44:02
合肥都市圈要素市场化配置综合改革试点实施方案
发挥安徽省数据交易所枢纽作用，推进数据流通交易，建设合规高效的数据流通交易平台，发挥数据产业促进、交易技术创新、数商生态合作等功能，打造全国一流、特色鲜明的区域性数据交易场所。
要素市场化配置改革数据挖掘
2025-09-12 09:37:09
北京城市副中心要素市场化配置综合改革试点实施方案
加快推进北京国际科技创新中心建设，落实落细北京市促进科技成果转化条例、北京市“科创30条”，优化科技政策供给，推动科技领域体制机制改革，坚决扫除制约创新的体制障碍。
要素市场化配置改革大数据技术
2025-09-12 09:30:14
新华三与广东电信深化战略合作共拓数字经济新蓝海
多年来广东电信与新华三一直保持着良好的合作关系，取得丰硕成果。期待双方在传统云网合作基础上，共同探索先进算力网络建设，协力深耕粤港澳大湾区数字化沃土。
数字经济大数据
2025-07-11 11:40:07
物流智能转型新引擎：DeepSeek+物流
DeepSeek 物流不仅是技术的革新，更是城市发展的重要推动力。它通过智能化手段提升物流效率、优化资源利用、减少环境影响，并为智慧城市建设提供支撑。未来，随着AI技术的不断进步，物流行业将迎来更深刻的变革。
物流大数据服务平台
2025-04-30 10:11:15

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。