“大數據”是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網絡、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，并非公司顧客關系管理數據庫的常態數據組。

　　一、全球大數據行業市場規�，F狀

　　2014年全球大數據市場規模已經達到285億美元，同比增長53.2%，大數據成為全球IT支出新的增長點。預計到2017年全球大數據市場規模將達到501億美元。全球大數據市場目前仍處于發展初期，大數據的硬件設備相關業務，目前仍然占據大數據市場的較大比重。2014年全球大數據市場中，行業解決方案、計算分析服務、存儲服務和數據庫服務市場份額排名最靠前的細分市場，分別占據35.4%、17.3%、14.7%、和12.5%的市場份額。其中大數據應用市場占比為7.9%。

2011-2017年全球大數據市場規模（億美元）

2014年全球大數據細分市場占比

　　大數據所產生價值，最重要的是應用價值，所以對中國的企業來講，除非是BAT級別的企業有能力在數據庫等軟件開發上面做投入，其他中小型的企業會向數據資源、數據挖掘和數據應用等方面加大投入和尋求突破。

　　二、中國大數據行業發展現狀

　　中國大數據市場起步于2009-2011年，行業關注度直線上升。2012-2013年，由于技術相對不成熟，大數據技術落地存在苦難，行業混亂。自2014年開始，隨著商業模式的逐漸清晰和大數據技術的成熟，大數據的市場應用進入高速發展階段。

2011-2016年中國大數據市場規模及預測

　　三、中國大數據行業前景預測

　　大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助于企業經營活動，還有利于推動國民經濟發展。大數據可為美國的醫療服務業每年節省3,000億美元，為歐洲的公共部門管理每年節省2,500億歐元，為全球個人位置數據服務提供商貢獻1,000億美元，幫助美國零售業凈利潤增長60％，幫助制造業在產品開發、組裝等環節節省50%的成本。

　　1、大數據有效提升電力行業的效率

　　通過對用電采集大數據的分析，利用數據挖掘技術，更準確地掌握用電負荷分布和變化規律，提高中長期負荷預測準確度。通過對現場照片進行批量比對分析，利用分布式存儲、并行計算、模式識別等技術，掌握施工現場的安全隱患，或者核查安全整改措施落實情況。利用機器學習、模式識別等多維分析預測技術，分析新能源出力與風速、光照、溫度等氣象因素的關聯關系，以便更準確地對新能源的發電能力進行預測和管理。通過研究消缺、檢修、運行工況、氣象條件等因素對設備狀態的影響，以及設備運行的風險水平，利用并行計算等技術實現檢修策略優化，指導狀態檢修的深入開展。

　　2、利用大數據推動信息化和工業化深度融合

　　利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產制造、經營管理、市場營銷、售后服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平臺，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動制造業網絡化和智能化。

　　逐漸轉變為精細化管理。中國制造業企業隨著ERP、PLM等信息化系統的部署完成，管理方式由粗放式管理轉為精細化管理，新產品研發速度和設計效率有了大幅提升，企業在實現對業務數據進行有效的管理的同時，積累了大量的數據信息，產生了利用現代信息技術收集、管理和展示分析結構化和非結構化的數據和信息的訴求。

　　工業大數據需要滿足客戶定制化要求。工業大數據是以工業系統的數據搜集、特征分析為基礎，對設備、裝備的質量和生產效率以及產業鏈進行更有效的優化管理，使制造過程的信息透明化，提升效率，保障質量，并且低成本、低資源消耗地滿足客戶定制化要求。

　　工業大數據已經成為制造業轉型升級的關鍵。在德國的工業4.0中，大數據被認為是物理與信息融合中的關鍵技術。在我國，《中國制造2025》提出，加快推動云計算、大數據等新一代信息技術與制造技術融合發展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向。

　　3、金融行業高度依賴數據分析和挖掘

　　隨著大數據在各行業的逐漸推廣，金融行業也開始進入了大數據時代。目前已取得了良好的效果，形成了一些較為典型的業務類型，如高頻金融交易、小額信貸、精準營銷等。根據計世資訊分析師預測，隨著數據價值被越來越多地認可，金融行業的大數據應用市場規模以非�？斓乃俣仍鲩L。

中國金融行業大數據市場規模