本
文
摘
要
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合现在很多行业和企业都在网上，手机APP和搜索引擎做竞价引流推广，目的是为自己的企业和业务实时引流获客。但是随着众多资本的介入，和竞价排名的恶意竞争和恶意点击的出现，很多企业做的竞价推广并不尽如人意。
因为无论是网站推广还是竞价排名，只有客户点击了网站，并且主动留下了个人信息，相关企业才可以获取他的个人信息，业务员才可以与之触达。
那些访问了网站，但并没有留下联系方式的客户，对于做推广的企业来讲就算是流失的客户群体，其实流失的客户比重占所有来访的客户的80%-95%。
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。首先我们来了解一下运营商大数据，运营商即中国移动，中国联通，中国电信三大运营商。运营商大数据是指三大运营商的用户上网行为数据，用户通信行为数据，用户基本特征数据，用户消费行为数据，用户渠道偏好数据，用户终端匹配数据，用户行为喜好数据，用户生活轨迹数据。
趋势五：数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关；此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
趋势七：数据质量是BI（商业智能）成功的关键
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八：数据生态系统复合化程度加强
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分；系统机制的调整，也就是商业模式的创新；系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。 [14]
IT分析工具编辑
大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了“所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作”的绝对记录。
大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。
大数据分析的想法，尤其在IT操作方面，大数据对于我们发明并没有什么作用，但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了，基本上他们已经强调，如果IT正在引进新鲜灵感，他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。 [15]
促进发展编辑
经 *** 总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。一要加快 *** 数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动 *** 部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动 *** 治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。 [16]
2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、 *** 数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。
此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。
国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。 [17]
2016年3月17日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，其中第二十七章“实施国家大数据战略”提出：把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新；具体包括：加快 *** 数据开放共享、促进大数据产业健康发展。
