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大数据学习资讯:当下大数据产业分类与特点

科多大数据小编为您介绍大数据产业的分类与特点。

科多大数据小编为您介绍大数据产业的分类与特点。

大数据产业分类

目前对于大数据产业的分类并没有统一规定,依据不同角度可以总结为以下几种:

(1)二分法。

主要依据占有大数据的情况,分为大数据产业和大数据衍生产业。大数据产业主要指自身生产数据或者获取数据的存储、分析、应用类产业。大数据衍生产业主要指从事大数据产业所需要的基础设施和技术支持类产业。

(2)三分法。

主要依据数据的营销模式将大数据产业分为3类:
  • ①应用大数据进行用户信息行为分析,实现企业自身产品和广告推介的产业,这个偏向于大数据分析课程方向;
  • ②通过对大数据进行整合,为用户提供从硬件、软件到数据整体解决方案的企业,这个偏向学大数据开发培训方向;
  • ③出售数据产品和为用户提供具有针对性解决方案的服务产业,这个就比较综合了。

(3)五分法。

按照产业的价值模式分为大数据内生型价值模式、外生型价值模式、寄生型价值模式、产品型价值模式和云计算服务型价值模式(见表1)。
 
大数据学习资讯:大数据价值模式分类

大数据产业特点

(1)产业数据资产化。

在大数据时代,数据渗透到每个行业,逐渐成为企业资产,也成为大数据产业创新的核心驱动力。自身生产数据的互联网企业具有得天独厚的优势,其可以利用其丰厚的数据资产,通过大数据挖掘学习来挖掘数据的潜在价值,洞察用户的信息行为,推动产业利用数据实现精准和个性化的生产、营销和获利模式.

(2)产业技术的高创新性。

创新是大数据产业发展的基石。世界上每天都在生成海量数据,如何有效地获取数据、存储数据、整合数据和服务用户,需要大数据产业技术不断革新。具体来讲,包括对大数据的去冗降噪技术、高效率低成本的大数据存储与有效融合技术、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、大幅度降低数据处理、存储和通信能耗等技术的不断优化和创新,为用户提供高效、高质量、个性化的服务。

(3)产业决策智能化。

大数据产业在推动企业决策智能化发展中起到领头羊的作用。首先是产业自身决策智能化的发展,其次是为行业决策智能化提供数据、技术与管理平台。赛迪的研究报告显示:过去,企业对数据的关注只是存储和传输,而企业利用的数据不足其获得数据的5%,在数据量每年约60%增长的情况下,企业平均只获取其中25%~30%的数据,作为企业战略的数据还远未得到挖掘。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、扁平化、自组织、自协调方向演化,促进劳动与资本一体化,并且在决策过程中极大地克服人类的有限理性,推动决策朝着智能化、科学化的方向发展,大数据培训机构培训出来的人员很多都是走向了这些开发方向。

(4)产业服务个性化。

Monetate公司的调查报告显示,与未利用数据分析的企业相比,投入并分析数据的企业增长率为49%,而通过可量化的个性化实现在线销售额的增长率为19%。因而,基于数据的分析成为大数据产业提供个性化服务的重要工具。这些产业通过数据挖掘用户的兴趣和偏好,针对个体需求开展个性化定制与云推荐业务,提升产品服务质量,满足用户更高级别的需求,以获得更高的经济收益。
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