大數據產業鏈條
Ⅰ 大數據產業鏈都包括哪些環節
物聯網產業鏈很長，其體系構架大致可分為感知層、網路層、應用層三個層面，每個層面又涉及到諸多細分領域。
感知層的功能主要是獲取信息，負責採集物理世界中發生的物理事件和數據，實現外部世界信息的感知和識別。包括傳統的無線感測器網路、全球定位系統、射頻識別、條碼識讀器等。這一層主要涉及兩大類關鍵技術：感測技術和標識技術。感測器網路的感知主要通過各種類型的感測器對物體的物質屬性(如溫度、濕度、壓力等)、環境狀態、行為態勢等信息進行大規模、分布式的信息獲取與狀態識別，它可用於環境監測、遠程醫療、智能家居等領域。標識技術通過給每件物體分配一個唯一的識別編碼，實現物聯網中任何物體的互聯。
網路層主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的傳送和處理。從具體實現的角度，本層由下而上又分為三層：接入網、核心網和業務網。①接入網：主要完威各類設備的網路接入，強調各類接入方式，比如現有蜂窩移動通信網、無線局域/城域網、衛星通信網、各類有線網路等。②核心網：主要是完成信息的遠距離傳輸，目前依靠現有的互聯網、電信網或電視網。隨著三網融合的推進，核心網將朝全IP網路發展。③業務網：是實現物聯網業務能力和運營支撐能力的核心組成部分。
應用層主要是利用經過分析處理的感知數據，將物聯網技術與個人、家庭和行業信息化需求相結台，可向用戶提供豐富的服務內容，大大提高生產和生活的智能化程度，應用前景十分廣闊。其應用可分為監控型(物流監控、污染監控、災害監控)、查詢型(智能檢索、遠程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路燈控制、遠程醫療、綠色農業)、掃描型(手機錢包、ETC)等。
Ⅱ 大數據產業鏈中，需經過哪些步驟才能實現大數據應用
大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。
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Ⅲ 大數據產業鏈，大數據的商業機會在哪
圍繞數據的整個產業鏈上，具有以下機會：
1)數據的獲得
大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。
2)數據的匯集
例如如果要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。
但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織。
3)數據的存儲
匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。
4)數據的運算
在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API，各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。
5)數據的挖掘和分析
數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big。因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。
6)數據的使用和消費
在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。
大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，能做的唯有努力，做適合的工作。
Ⅳ 九次方大數據 產業鏈 圖譜 是怎麼畫出來的
王叄壽就是大數據時代的先行者，在大數據以全新的概念出現在人們視野的時候，他已經迅速捕捉到時代的機遇，快人一步行動起來，創立了九次方大數據，打造屬於王叄壽自己的數據星河夢。
Ⅳ 在產業鏈條中,大數據通常分為哪幾類
分為四大類：
1、科研大數據
2、 互聯網大數據
3、企業大數據
4、感知大數據
Ⅵ 在大數據時代，有哪三種大數據公司活躍在大數據產業鏈上呢
基於數據本身的公司：自身擁有大量的數據資源，比如政府機構；
基於技術的公司：比如勤智數碼大數據處理平台；
基於思維的公司：可以依託大數據分析為企業提供戰略方向，比如魔鏡的大數據服務和勤智數碼大數據咨詢服務。按照以上的三種角色，對大數據的商業模式做了梳理和細分。
「數據擁有者」的商業模式數據擁有者，這樣的公司有三類：
1.大數據是業務核心，對大數據的重復利用是其發展的原動力，例如Google、Amazon、Inrix等；這種公司具有很強大的大數據技術能力，多數時候大數據技術本身主要用於自身的運作，具有三種產業鏈角色：數據+技術+服務；
2.大數據是作為提高生產效率、增加業務收入或者創造新的收入的使能器，非廠商的主流業務；例如運營商、銀行等，運營商的主要業務是通過通信設備提供的各種網路語音和數據業務，目前運營商本身並不通過數據的重復利用為主要手段來盈利；
3.數據中間商，本身不具有創造數據的能力，從各種地方搜集數據進行整合，然後再提取有用的信息進行利用；它們的商業模式有：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如Inrix在交通信息領域，面向GPS生產商、和交通規劃部門、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的當前甚至未來的交通狀況的模式圖或者資料庫；2C：面向個人，提供基於數據分析結果的服務。例如：Inrix提供一個免費的智能手機應用程序，一方面它可以為用戶提供免費的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的數據。
2D：租售數據/信息模
式（數據資產分享和交易平台），新的商業模式，把數據/信息作為資產直接進行銷售；例如：Twitter把它的數據都通過兩個獨立的公司授權給別人使用；VISA和MasterCard收集和分析了來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，用來預測商業發展和客戶的消費趨勢。然後，它把這些分析結果賣給其他公司；「技術提供者」的商業模式技術提供者的2B商業模式是目前的主流，有4種類型：提供單點技術，pure-play為主，例如：Teradata為沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商提供大數據分析技術，來獲得營銷點子；提供整體解決方案，IT廠商為主，例如：IBM提供軟硬一體的大數據解決方案；華為基於IT基礎設施領域在存儲和計算的優勢，提供整體大數據解決方案；大數據空間出租模式：大數據計算基礎設施上（與雲結合），通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台，例如騰訊開放雲戰略為大數據創業者提供了廉價的數據基礎設施，使中小企業也有機會在大數據領域創新業務。Bigdata as a service，新的商業模式，提供E2E在線大數據技術或者解決方案。例如 RJMetrics，為電商提供快捷的商業智能在線服務，軟體定價為 500 美元每月，客戶只需在軟體端輸入特定數據，RJMetrics
便會將這些信息備份到安全的伺服器上，並承諾在7日內優化數據用以分析，之後以清晰簡潔的界面將數據分析結果反饋給客戶。再例如，GoodData面向商業用戶和IT企業高管，提供數據存儲、性能報告、數據分析等工具，將所有商業智能分析所需的數據和任務都搬到了雲上；技術提供者的2C商業模式，目前較少，與cloud結合後有很大的空間，未來是趨勢。例如：面向個人的家庭帳單、家庭耗能節能等或者面向個人數據的大數據解決方案。
「服務提供者」的商業模式服務提供者有兩種，一種是應用服務提供者，另一種是咨詢服務提供者。應用服務提供者是基於大數據技術，對外提供服務：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如前面提過的Inrix;
2C：面向個人，提供基於數據分析的服務；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基於分析過去十年裡每個航班的情況，然後將其與過去和現實的天氣情況進行匹配，預測航班是否會晚點；咨詢服務提供者，提供技術服務支持、技術（方法、商業等）咨詢，或者為企業提供類似數據科學家的咨詢服務；2B 商業模式：定位在某一具體行業，通過大量數據支持，對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務；利用數據挖掘技術幫助客戶開拓精準營銷或者新業務，有時企業收入來自於客戶增值部分的分成。 例如德國咨詢公司GFK幫助Telefonica 面向零售商、政府部門、公共機構提供基於地點的人員流動（Footfall）數據：以時間為維度（小時/天/月/年），在特定區域的人員人口統計數據（性別、年齡）和行動等數據； 這類企業成長非常快，一般擅長數據挖掘分析技術，幫助一些數據大戶如銀行、運營商等開展新的業務。
Ⅶ 郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節
傳統製造產業鏈共有幾個環節組成
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郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節組成
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Ⅷ 「大數據」概念價值提升 帶熱數據產業鏈
「大數據」概念價值提升 帶熱數據產業鏈
大數據」概念價值提升，帶熱數據產業鏈
數據本身是什麼，我們並不陌生。IT經濟社會出現之後，數據成了大家火熱關注的問題。從行業角度看，在互聯網高速發展的十幾年中，數據處理技術日新月異，加上移動互聯和物聯網技術和商業模式的新機遇，加速了數據的產生速度，數據存儲量開始爆炸式增長。「大數據」概念應運而生。
然而「大數據」概念出現之前，數據分析、數據處理等資料庫領域技術在不溫不火中持續發展。也出現了數據倉庫、BI等新技術概念。但從媒體角度看卻沒有獲得關注焦點。直到「大數據」概念出現，將整個數據領域推至最高點，成為全球關注的熱點概念。
對於這一現象，武新表示：互聯網的出現，從技術角度和商業模式上顛覆了傳統行業的經營狀況，我們每個人的生活方式，也在互聯網和移動互聯網的推動下發生根本變化。除去概念炒作的影響外，可以說「大數據」概念提升了數據本身的價值。數據本身沒有模型，或者說沒有一個量化的方法。因此，我們無法給出一個明確的價格；但是，在大數據的推動下，企業對數據的重視程度進一步提升，讓我們看到了數據的價值體現和資源地位。
除此之外，數據倉庫、BI等早早出現的技術，在「大數據」的帶動下在應用上更加活躍。接下來的大數據時代，是人類信息社會的收官階段。之前的計算機時代和互聯網時代，都是為大數據時代做鋪墊和准備的。計算機時代的核心是計算能力，極大提高了人們對數據的處理能力；互聯網時代解決了信息移動和連接的問題；而大數據時代，可將世界萬事萬物通通數據化，讓人們在數據利用中優化現實操作和行為，令全球系統的運行更為高效。
所以說「大數據」的出現，不僅開啟了數據領域的極速發展。對該領域的開發者而言，也迎來了最佳發展階段。