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网站关键词推广：大数据产业链构成分析

ID:2579

作者：佚名来源：未知 2020-10-09 14:02

边肖：年底回顾总结，挪个小板凳，开始说话~ 2016年大数据崛起的时候，你听了很多关于数据分析和数据收集的碎片化的话吗？其实大数据行业是有逻辑可寻的。以下将为您提供大数据的完整分析

年底回顾总结，挪个小板凳，开始说话~ 2016年，大数据崛起的时候，你听了很多关于数据分析和数据收集的碎片化的话吗？其实大数据行业是有逻辑的。下面会给你完整的分析一下大数据产业链的构成。

大数据产业链的构成分析如下图所示，大致可以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、数据应用，涵盖了数据从产生到应用的整个生命周期。

(a)数据标准和规范

大数据标准体系是开发大数据应用的前提。没有统一的标准体系，数据共享、分析、挖掘和决策支持将是不可能的。大数据标准包括架构标准、数据格式和表示标准、组织管理标准、安全标准和评估标准。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、各数据库公司、数据持有部门和各行业标准化组织。

(2)数据安全

随着海量数据的增加，对数据存储和访问的安全性要求越来越高，对数据访问控制技术、加密保护技术、多副本和灾难恢复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，必然会面临数据传输、信息交互等环节。如何保护这些环节中的数据价值和信息损失，保护所有站点的安全，是大数据发展面临的重大挑战。

大数据时代，传统私有数据的内涵和外延都有了很大的突破和延伸，数据的多样性和相关性进一步发展，使得针对单个数据的隐私保护方法极其脆弱，需要针对多个数据融合的安全性提出。

数据安全的主要参与者包括中国电子科技集团公司第三十研究所、奇虎360、瑞星等杀毒软件公司。

(3)数据收集

政府部门、以BAT为代表的互联网公司、运营商是目前大数据的主要拥有者。此外，通过网络爬虫或网站开放API的方式收集网络数据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，无法直接挖掘或挖掘结果不理想。需要进行数据预处理操作，如填充、平滑、合并、归一化、一致性检查等，往往需要大量的人工参与。因此，数据收集和清理已经成为大数据产业链中的重要环节。

(4)数据存储和管理

大数据存储和管理的主要参与者主要是传统数据库企业，包括IBM、Oracle、Intel、Green-plum、infor Matri Cloudera等。国内主要有中兴、华为、用友、Inspur、Torce、数据堂、九次方、亿赞普、大梦。各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，形成特定领域的产品。

(e)数据分析和挖掘

大数据分析和挖掘的意图主要集中在两个方面：

首先，从大量结构化和半结构化数据中分析出语义信息或计算机能够理解的知识；

二是挖掘隐藏的知识，比如联想，意向。常用的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时间序列分析和预测等。

数据分析和挖掘的核心算法和软件主要掌握在大型数据库公司和大学手中。主要国际参与者包括IBM、甲骨文、微软、谷歌、亚马逊、Facebook等。而国内主要参与者包括数据库公司、大学、以BAT为代表的大型互联网公司等。数据分析和挖掘的能力直接决定了大数据的应用和推广程度和范围，是大数据产业的核心

(6)数据操作和维护

因为数据的重要性是大家普遍认可的，数据采集员一般都是数据操作员，除了政府部门不具备数据运维服务条件。地方政府通常利用大数据平台的建设来推动政府大数据的开放和共享，比如云中的贵州，吸引个人和企业用户进行创新创业，积极推进大数据的增值服务。

(7)数据应用

大数据给传统信息技术带来革命性的挑战，正在重构信息技术体系和产业结构。以阿里巴巴、百度、腾讯、NPC金仓、Inspur、曙光、NTU通用为代表的国内互联网公司、云计算、数据库厂商加大了应用推广力度，基于国际先进的开源大数据技术，形成了自己的大数据平台建设和应用服务解决方案，支持不同行业和领域的专业应用。

虽然这些企业在平台建设上有着独特的优势，但他们并不擅长或关注一些特定的业务领域。从事大数据的传统企业和微型企业是特定业务领域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动力。

目前，大数据的应用正在推动软件技术、数据架构和数据共享模式的变革。在转变思维的过程中，要积极转变思维，明确什么是数据共享模式，如何平衡数据所有者的利益，如何开发商业模式。

目前很多企业在大数据产业链中只有一两个能力是不够的。只有整合连接大数据产业链，他们才能创造更大的市场和利润空间。在大数据驱动的商业革命浪潮中，只有开放实现数据流通的商业模式，才能创造商业价值，在大数据驱动的新一代商业模式中脱颖而出。

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