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大数据行业分析报告1.定义大数据是指数据量太大，速度太快，处理能力太弱而难以处理的数据。
它是由于科技的发展、互联网的普及、信息化的进程、社交媒体的活跃等因素而迅速崛起。
大数据技术可以帮助我们更好地理解和分析世界，为企业、政府等提供决策支持。
2.分类特点大数据可以分为三大类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：具有清晰、规范的数据格式。
半结构化数据：具有较强的结构特征，但不完全符合固定格式的数据。
非结构化数据：不具有固定的结构和格式，如社交媒体、图片、音频等。
3.产业链大数据产业链包括硬件、软件、数据开发、数据服务和数据应用。
其中，硬件包括数据存储、数据处理和数据传输等设备；软件包括数据库、大数据分析平台、数据挖掘等；数据开发则是数据的收集、清洗和预处理等；数据服务则是将数据分析后提供相关服务；数据应用则是大数据在各行业中的应用，如金融、医疗、教育等。
4.发展历程大数据的发展历程可分为三个阶段：第一阶段：数据的爆发时期，主要是由于互联网的发展而产生大量数据，但缺乏处理技术。
第二阶段：技术的发展时期，主要是由于技术的进步，如分布式计算、云计算等，使得处理大数据变得更加容易。
第三阶段：应用的普及时期，主要是由于大数据技术的不断成熟，使得大数据应用逐渐普及。
5.行业政策文件国家“十三五”规划纲要中指出，要推动大数据产业集群发展，建设国家大数据综合试验区、互联网+智能制造创新发展试点等国家重大工程。
相关政策的出台促进了大数据行业的发展。
6.经济环境随着互联网的不断普及和经济的快速发展，大数据加速走进了人们的生活和工作领域。
截至2019年，大数据市场规模已超过1000亿元，成为经济发展的新动能之一。
同时，随着人工智能技术的不断发展，大数据行业市场潜力巨大。
7.社会环境大数据技术具有广泛的社会意义。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为国家政治、经济、科技等领域提供决策支持，为企业提供市场分析、用户画像等服务，为社会公共安全和环保提供预防和预测。
大数据行业分析报告在当今数字化时代，数据已成为企业和社会发展的关键资源，大数据行业作为处理和分析海量数据的领域，正以惊人的速度发展，并对各个行业产生着深远的影响。
一、大数据行业的定义与范围大数据并非仅仅是指数据量的庞大，而是具备了海量、多样、高速和价值这四个显著特征。
它涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节，涉及到硬件、软件、服务等多个方面。
从数据源来看，大数据可以来源于互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等众多领域。
这些数据类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
在技术层面，大数据行业依赖于分布式计算、云计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习等一系列先进技术，以实现对海量数据的高效处理和分析。
二、大数据行业的发展现状近年来，大数据行业呈现出爆发式增长的态势。
企业对数据的重视程度不断提高，纷纷加大在大数据技术和人才方面的投入。
在技术创新方面，云计算平台的普及使得大数据处理变得更加便捷和高效。
同时，人工智能与大数据的融合也日益紧密，为数据分析和预测提供了更强大的工具。
市场规模方面，大数据行业的市场规模持续扩大。
根据相关数据统计，全球大数据市场规模在过去几年中保持了两位数的增长率，预计未来仍将保持强劲的增长势头。
应用领域不断拓展，大数据在金融、医疗、零售、制造等行业得到了广泛应用。
例如，金融机构通过大数据分析进行风险评估和欺诈检测；医疗机构利用大数据改善医疗服务质量和疾病预测；零售企业基于大数据进行精准营销和库存管理。
三、大数据行业的驱动因素数字化转型的需求是推动大数据行业发展的重要因素之一。
企业为了提高竞争力，需要借助大数据来优化业务流程、提升决策效率和创新服务模式。
数据量的爆炸式增长也为大数据行业提供了充足的“原料”。
随着互联网、物联网等技术的普及，产生的数据量呈指数级增长，为大数据的处理和分析创造了广阔的市场空间。
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在过去的一年里，我有幸投身于大数据领域，担任大数据开发工程师一职。
在此，我将对过去一年的工作进行总结，回顾自己在工作中的成长与收获，并对未来的发展进行规划。
二、工作内容与成果1. 数据采集在过去的一年中，我主要负责数据采集工作。
通过运用爬虫技术、ETL工具等手段，从多个渠道获取了大量数据。
具体成果如下：（1）构建了数据采集平台，实现了对海量数据的自动化采集。
（2）针对不同数据源，制定了相应的数据采集策略，确保数据采集的准确性和完整性。
（3）优化了数据采集流程，提高了数据采集效率。
2. 数据清洗与处理在数据采集的基础上，我对采集到的原始数据进行清洗和处理，为后续分析提供高质量的数据支持。
主要成果如下：（1）利用数据清洗工具，对采集到的数据进行去重、去噪、填充等操作。
（2）根据业务需求，对数据进行分类、整合，构建数据仓库。
（3）对数据进行统计分析，挖掘数据规律，为业务决策提供数据支持。
3. 数据分析与应用在数据清洗和处理的基础上，我对数据进行深入分析，为业务部门提供决策依据。
主要成果如下：（1）运用机器学习、深度学习等算法，对数据进行预测分析。
（2）根据业务需求，构建可视化报表，直观展示数据分析结果。
（3）针对业务痛点，提出解决方案，协助业务部门优化业务流程。
4. 项目成果在过去的一年里，我参与了多个大数据项目，取得了一定的成果。
以下列举几个典型案例：（1）某电商平台用户行为分析项目：通过分析用户行为数据，为电商平台提供精准营销策略，提升用户转化率。
（2）某金融机构风险控制项目：利用大数据技术，对金融风险进行预测和预警，降低金融机构风险。
（3）某政府部门公共服务优化项目：通过分析公众需求，为政府部门提供公共服务优化建议，提升政府服务效率。
三、成长与收获1. 技术能力提升通过参与大数据项目，我对数据采集、清洗、处理、分析等方面的技术有了更深入的了解，掌握了Hadoop、Spark、Python、R等常用大数据技术。
2016高速公路运行大数据分析报告一、引言高速公路作为现代交通运输的重要组成部分，对于经济发展和社会生活起着至关重要的作用。
随着信息技术的不断发展，大数据在高速公路运行管理中的应用日益广泛，为深入了解 2016 年高速公路的运行状况，我们对相关数据进行了全面的分析。
二、数据来源与处理本次分析的数据来源主要包括高速公路收费系统、监控系统、气象监测系统以及交通管理部门的统计数据等。
为了确保数据的准确性和可靠性，我们对原始数据进行了清洗、筛选和整合，去除了异常值和重复数据，并对缺失数据进行了合理的补充和估算。
三、高速公路车流量分析1、总体车流量2016 年，全国高速公路车流量呈现稳步增长的趋势。
其中，节假日期间车流量明显高于平日，特别是春节、国庆等长假期间，高速公路出现了较大的交通压力。
2、不同路段车流量通过对不同路段的车流量分析发现，经济发达地区的高速公路车流量较大，如长三角、珠三角和京津冀地区。
同时，连接主要城市的干线高速公路车流量也相对较高。
3、车型分布在车流量中，小型客车占据了主导地位，约占总车流量的 70%；货车和大型客车的比例相对较小，分别约为 20%和 10%。
四、高速公路通行速度分析1、平均通行速度2016 年，全国高速公路的平均通行速度约为 80 公里/小时。
然而，在一些拥堵路段和高峰时段，通行速度明显下降。
2、影响通行速度的因素天气状况是影响高速公路通行速度的重要因素之一。
恶劣天气如暴雨、大雾等会导致道路湿滑、能见度降低，从而限制车辆行驶速度。
交通事故也是导致通行速度下降的主要原因之一，一旦发生事故，往往会造成局部路段的交通拥堵。
五、高速公路收费情况分析1、收费总额2016 年，全国高速公路收费总额达到了_____亿元，较上一年度有所增长。
2、收费标准差异不同地区、不同类型的车辆收费标准存在一定的差异。
一般来说，东部地区的收费标准相对较高，而西部地区相对较低。
六、高速公路服务区使用情况分析1、服务区人流量服务区的人流量与车流量密切相关，节假日期间服务区的人流量明显增加。
大数据分析报告大数据分析方案（优秀3篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分。
大数据分析作为一门新兴的交叉学科，涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个领域，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。
本报告将对大数据分析专业进行详细的介绍，包括其发展背景、核心内容、应用领域以及未来发展趋势。
二、大数据分析的发展背景1. 数据爆炸时代21世纪是信息爆炸的时代，人类社会正从信息时代迈向数据时代。
随着物联网、移动互联网、云计算等技术的广泛应用，数据量呈指数级增长。
据统计，全球数据量每两年就会翻一番，预计到2020年，全球数据量将达到40ZB。
2. 传统数据分析方法的局限性传统的数据分析方法主要依赖于统计软件和人工分析，难以应对海量数据的处理和分析。
随着数据量的不断增长，传统方法在处理速度、准确性、效率等方面逐渐暴露出不足。
3. 大数据分析技术的兴起为了解决传统数据分析方法的局限性，大数据分析技术应运而生。
大数据分析利用计算机科学、统计学、数学等领域的知识，通过数据挖掘、机器学习、深度学习等方法，从海量数据中提取有价值的信息和知识。
三、大数据分析的核心内容1. 数据采集与预处理数据采集是大数据分析的基础，包括从各种数据源获取原始数据。
数据预处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，以提高数据质量和分析效率。
2. 数据存储与管理随着数据量的不断增长，数据存储与管理成为大数据分析的关键问题。
目前，分布式存储系统如Hadoop、Spark等成为主流，能够满足海量数据的存储和计算需求。
3. 数据挖掘与统计分析数据挖掘是从海量数据中发现有价值的信息和知识的过程。
统计分析是对数据进行描述、推断和预测的方法，包括回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
4. 机器学习与深度学习机器学习和深度学习是大数据分析的核心技术之一。
机器学习通过算法让计算机从数据中学习，自动提取特征和规律。
深度学习则是一种更高级的机器学习方法，能够模拟人脑神经网络，实现更复杂的模式识别和预测。
大数据行业分析报告范文1. 引言大数据是指在传统数据处理软件和工具无法处理的数据规模，速度和多样性的数据集。
随着互联网和信息技术的发展，大数据技术和应用越来越受到关注。
本报告将对当前大数据行业进行分析，包括市场规模、发展趋势、应用领域等方面的内容。
2. 市场规模分析大数据行业的市场规模持续增长。
根据国际市场研究机构IDC的数据，2019年全球大数据市场规模达到了xx亿美元，较上一年增长了xx%。
预计到2025年，市场规模将达到xx亿美元，年均增长率约为xx%。
可以看出，大数据行业具有很大的发展潜力。
3. 发展趋势分析3.1 人工智能与大数据的结合人工智能（AI）作为大数据的重要应用领域之一，与大数据技术的结合将推动行业进一步发展。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以为人工智能提供更为丰富的数据支持，提高智能系统的性能和应用效果。
因此，人工智能与大数据的结合将成为未来的发展方向。
3.2 云计算与大数据的融合云计算作为一种新兴的计算模式，将大大改变大数据的存储和处理方式。
云计算基于互联网提供资源的共享和可扩展性，能够满足大数据处理的需求。
随着云计算技术的不断发展，大数据与云计算的融合将进一步加强，为大数据行业带来更多的机遇和挑战。
3.3 数据隐私与安全保护随着大数据的发展，数据隐私和安全问题成为一个不可忽视的问题。
大数据的应用离不开个人信息的收集和处理，因此数据隐私保护和安全防护措施显得尤为重要。
未来，随着数据泄露和侵权问题的不断暴露，数据隐私与安全保护将成为大数据行业面临的重要挑战。
4. 应用领域分析大数据技术的应用领域广泛，目前已在各个行业得到应用。
4.1 金融领域在金融领域，大数据可以通过分析大量的金融数据，提供精确的风险评估和投资建议，帮助金融机构做出更明智的决策。
另外，大数据还可以应用于反欺诈、信用评估、智能风控等方面，提高金融的效率和安全性。
4.2 零售领域在零售领域，大数据可以通过分析顾客购买习惯和喜好，进行精准的商品推荐和营销活动，提高销售额和顾客满意度。
大数据行业分析报告1在当今数字化的时代，大数据已成为推动经济发展和社会变革的重要力量。
它不仅改变了企业的运营方式和决策模式，也深刻影响着我们的日常生活。
本文将对大数据行业进行全面的分析，探讨其发展现状、应用领域、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、大数据行业的发展现状随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累呈爆炸式增长。
据统计，全球每年产生的数据量已经超过了 ZB 级别，并且还在以惊人的速度不断增加。
这为大数据行业的发展提供了充足的“原材料”。
在技术方面，云计算、分布式存储和处理技术的不断成熟，使得大规模数据的存储和处理变得更加高效和便捷。
同时，数据挖掘、机器学习等数据分析技术的不断创新，也为从海量数据中提取有价值的信息提供了有力的支持。
从市场规模来看，大数据行业近年来保持着高速增长的态势。
越来越多的企业开始认识到大数据的价值，并将其应用于市场营销、风险管理、生产优化等领域。
根据相关报告，全球大数据市场规模预计将在未来几年继续保持两位数的增长率。
二、大数据的应用领域1、商业领域市场营销：通过对消费者行为数据的分析，企业可以更加精准地进行市场定位和广告投放，提高营销效果和客户满意度。
风险管理：金融机构可以利用大数据对客户的信用风险进行评估，降低不良贷款率。
供应链管理：优化库存管理、物流配送等环节，降低成本，提高运营效率。
2、医疗领域疾病预测：通过分析大量的医疗数据，提前预测疾病的发生和流行趋势，为公共卫生决策提供依据。
个性化医疗：根据患者的基因、病史等数据，为其制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
3、交通领域智能交通管理：通过实时采集和分析交通流量数据，优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵。
自动驾驶：依靠大数据对路况、车辆行为等信息的分析，实现更加安全和高效的自动驾驶。
4、教育领域个性化学习：根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习资源和辅导方案。
教育决策：教育部门可以利用大数据评估教育政策的效果，优化教育资源配置。
2016计算机行业分析2016年是计算机行业发展迅猛的一年。
随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，计算机行业在2016年取得了长足的进步和突破。
首先，2016年是移动互联网的爆发年。
智能手机的普及率不断提高，移动应用的数量和下载量也大幅增长。
这极大地推动了移动互联网服务和应用的快速发展。
在移动支付方面，2016年是支付宝和微信支付争夺市场份额的一年。
移动支付逐渐取代传统支付方式，成为人们生活中必不可少的一部分。
其次，大数据和云计算成为热门话题。
大数据分析技术的快速发展使企业能够从庞大的数据中获取有价值的信息。
云计算将计算资源和存储资源通过互联网提供给用户，使用户可以随时随地访问自己的数据和应用。
这两个领域的发展推动了许多计算机企业的快速成长，同时也带来了更多的就业机会。
此外，人工智能也成为焦点。
在2016年，人工智能技术的应用进一步扩大，如语音识别、图像识别等。
人工智能技术在机器学习和深度学习的支持下，逐渐融入到各行各业。
例如，智能家居、智能交通系统等都是人工智能技术的应用领域。
人工智能的快速发展为计算机行业带来了新的发展方向和机会。
然而，2016年计算机行业也面临了一些挑战。
网络安全问题成为了重要的议题。
随着互联网的普及，网络犯罪的案件也在不断增加。
黑客攻击、数据泄露等事件频频发生，给个人隐私和企业安全带来了威胁。
因此，加强网络安全成为计算机行业亟待解决的问题。
综上所述，2016年计算机行业发展迅猛，移动互联网、大数据和云计算等领域取得了重大突破。
人工智能技术的应用也得到了大规模推广。
然而，网络安全问题也引起了广泛的关注。
面对新的机遇和挑战，计算机行业需要不断创新和发展，以满足不断变化的市场需求。
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新兴的资源，具有数据规模大、类型多、价值高、处理速度快等特点。
大数据理论的研究和应用，对于推动我国经济社会发展具有重要意义。
本报告旨在对大数据理论进行总结，分析其发展现状、应用领域以及面临的挑战。
二、大数据理论概述1. 大数据定义大数据是指规模巨大、类型多样、价值高、处理速度快的数据集合。
它具有以下四个基本特征：大量性、多样性、价值密度低和高速性。
2. 大数据来源大数据来源广泛，主要包括以下几类：（1）政府机构：如国家统计局、工信部等。
（2）企业：如阿里巴巴、腾讯等。
（3）科研机构：如中国科学院、清华大学等。
（4）社会公众：如社交媒体、在线论坛等。
3. 大数据技术大数据技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
以下列举几种关键技术：（1）数据采集：Hadoop、Spark等。
（2）数据存储：HBase、Cassandra等。
（3）数据处理：MapReduce、Spark等。
（4）数据分析：机器学习、数据挖掘等。
（5）数据可视化：ECharts、Tableau等。
三、大数据理论发展现状1. 应用领域不断拓展大数据技术在各个领域得到广泛应用，如金融、医疗、教育、交通、环保等。
例如，在金融领域，大数据技术可以用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，大数据技术可以用于疾病预测、治疗方案优化等。
2. 技术不断创新大数据技术不断创新发展，如分布式计算、深度学习、云计算等。
这些技术的发展为大数据应用提供了强大的技术支撑。
3. 政策支持力度加大我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策支持大数据技术研发和应用。
例如，《“十三五”国家信息化规划》明确提出要大力发展大数据产业。
四、大数据理论应用领域1. 金融领域大数据技术在金融领域的应用主要体现在以下几个方面：（1）风险评估：通过对客户的历史交易数据、社交网络信息等进行分析，评估客户信用风险。
2016年大数据行业分析报告(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2016年3月目录一、大数据：DT时代的核心要素 71、大数据是未来社会的核心资源 72、被低估的影响：大数据将指引人类走向智能社会 9（1）大数据“量”和“质”的双提升奠定机器智能的基础 9 （2）数据驱动颠覆传统计算机算法，导致人工智能出现突破性进展 10（3）大数据与人工智能相互促进，实现发展的正循环 11①人工智能是解决大数据的数量和效率之间矛盾的关键 11②大数据利用人工智能实现大数据应用的正循环 12二、政府：推动大数据应用的最关键力量 131、政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量 132、国内外政府开放数据的情况 153、大数据对于政府治理具有极大的价值 164、大数据上升至国家战略成为共识 165、我国高度重视大数据未来发展 186、各部委行动时间表已经确定，我国大数据发展面临历史性机遇 19三、大数据时代到来，应用领域不断拓宽 211、数据已经成为可交易的重要资产 212、云计算是大数据产业发展的助推器 223、大数据的应用领域在不断拓宽 25四、大数据应用：从发现价值到创造价值 301、大数据延伸BI内涵，提高企业效率 302、大数据满足需求，市场空间巨大 303、大数据创造需求，拓宽市场边界 30五、大数据产业链分析 301、大数据产业链的主要参与方 302、数据资产开始成为核心资源 313、大数据技术是重要生产力 31六、大数据与产业的聚合效应 311、生物大数据 31（1）生物大数据的应用已经存在：IBM Watson 31 （2）生物大数据的来源 31（3）生物大数据的价值无穷 32（4）数据的积累和挖掘是大数据行业的壁垒 32 （5）重点公司 322、互联网金融：大数据推动金融体系的大变革 32 （1）大数据构建征信体系 32（2）金融产品设计更加合理，提高产品价值 33 （3）重点公司 333、互联网医疗：医疗大数据逼近引爆点 33（1）大数据应用是医改方向 33（2）医保+大数据：让医保控费更有效 34（3）医药+大数据：提升药品品质 34（4）医疗+大数据：开启精准医疗时代 34（5）重点公司 344、工业互联网：大数据重塑工业价值链 35（1）深度挖掘工业大数据潜在价值 35 （2）数据将在未来制造业发挥核心作用 35 （3）重点公司 355、车联网：大数据技术的应用先锋 36 （1）车联网是大数据应用的最佳载体 36 （2）车联网大数据的应用趋势 36①从被动安全到主动安全发展 36②以大数据为基础向汽车后市场渗透 37 （3）车联网产业链各环节大数据布局 37 （4）重点公司 376、信息安全：大数据拓展大安全边界 37 （1）大数据安全分析正在重塑网络安全 38 （2）数据安全已成信息安全重中之重 38 （3）重点公司 387、传媒：大数据重构精准营销 38（1）利欧股份 38（2）蓝色光标 39（3）省广股份 39七、重点上市公司简况 391、万达信息：全力打造“互联网第四极” 392、恒生电子：阿里金融帝国的战略性布局 393、卫士通：打造信息安全国家巨舰 404、数字政通：智慧停车场新模式空间巨大 405、常山股份：成功转型IT，发力个人征信 406、华东电脑：剑指上海科创中心龙头 407、北信源：“泛”终端安全管理龙头崛起 418、佳讯飞鸿：工业40+军工信息化齐头并进 419、机器人：智能装备平台公司进入加速发展期，价值有望重估4110、长荣股份：印刷行业工业40，云印刷打造互联网+模式41数据成为DT时代的核心要素。
今年上半年互联网热出现一个新动向，就是入口和应用场景的争夺已到了短兵相接、贴身肉搏的激烈程度。
巨头们争夺的最终目标是数据资源。
数据已成为DT（数据技术）时代的核心要素。
世界经济论坛报告曾经预测：“未来的大数据将成为新的财富高地，其价值可能会堪比石油”，成为战略性资源。
被低估的影响：大数据将指引人类走向智能社会。
一方面大数据“量”和“质”的双提升奠定人工智能的基础，另一方面数据驱动颠覆传统计算机算法，导致人工智能出现突破性进展，而人工智能又进一步加速了大数据价值的挖掘和应用，使人类社会进入了向智能社会发展的“正循环”。
政府：推动大数据应用的最关键力量。
政府拥有最多且最具应用价值的核心数据，一方面大数据已经上升至各国国家战略，政府推进大数据开放已经是大势所趋：美国等发达国家纷纷布局大数据产业，推出大数据相关政策。
大数据对整个世界的影响力呈现快速增长趋势，将引发新一轮大国竞争。
另一方面我国对大数据的政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略，国务院已经下达各部委大数据工作任务行动时间表，大数据发展紧迫性和必要性可见一斑，同时也意味着我国大数据发展面临历史性机遇。
数据价值正在被不断发现。
互联网早期有句名言“在网上，没有人知道你是一条狗。
”如今有了大数据，在网上，不仅有人知道你是一条“狗”，而且还知道你是一条什么样的“狗”，爱吃什么、什么时候睡。
大数据除了具有挖掘商机、精准营销、决策支持、提高效率等发现价值功能，还有创造价值的功能：能创造新的消费体验、创造新的商业模式和创造新的消费需求。
大数据产业链：一是数据收集，其途径：1、自行收集。
如今年1月工行“融e 购”商城正式上线，其目的是希望通过发展电商来获得大数据方面的主动权；2、与第三方合作。
如平安银行携手eBay 推出“贷贷平安商务卡”；3、“线下数据”转变为“线上数据”。
传统行业的“线下数据”转变为“线上数据”将是DT 时代的血液之一。
“线下数据”就是传统行业的优势。
二是数据处理，数据处理包括鉴别、整理、归类以及建模分析、挖掘利用等，数据科学家可能成为未来最热门职业。
三是技术支撑，包括硬件和软件两部分。
一、大数据：DT时代的核心要素1、大数据是未来社会的核心资源大数据是“互联网+”的核心要素。
互联网的未来在于连接一切，从连接人与人向连接人与服务、人与物、物与物扩散，使得海量数据的生产和连通变成现实，成为大数据应用的基础。
尤其在传统行业，信息及数据是被忽视的，缺乏有效的手段进行充分利用，互联网与传统产业融合的重要目的在于将潜在信息和数据的价值进行释放，因此，评价“互联网+”的指标绝非是简单的信息化，而是对企业的整体生态系统进行数据化，让企业的一切业务都变得可以分析，进而更好的识别市场和用户。
从某种程度上来说，数据是现实世界在虚拟世界的一个“映像”，可以通过数据挖掘对“虚拟映像”进行分析，进而对工作流程、商业模式、产品设计产生巨大的影响，服务于产业本身。
正如马化腾所说，“互联网+”代表的是一种“信息能源”，能够促使互联网与传统产业不断融合。
数据逐渐成为整个经济社会的核心资源。
十八世纪的农业社会，经济整体以农业为主，十九世纪制造业起步，1950年GDP 大部分是制造业，而未来数字经济占据经济的主体地位已经成为必然的趋势。
全球经济从农业经济到工业经济再到信息经济演变的驱动力来自于技术的突破，技术在改变生产力和生产关系。
信息要素全面升级，尤其是云计算正在变成基础设施，数据在变成整个经济社会的核心资源。
2、被低估的影响：大数据将指引人类走向智能社会（1）大数据“量”和“质”的双提升奠定机器智能的基础第一，万物互联造就了数据“量”的阶跃发展。
从人类文明出现到2003年，人类总共才产生了5EB（ExaBytes）的数据。
计算机出现后，尤其是近年来移动互联网和物联网的出现，数据产生的速度和规模开始急剧提升，过去几年产生的数据比以往4万年的数据总量还要多。
预计随着互联网与产业的加速融合，未来数据体量的增速将呈现指数上升态势。
IDC 预计2020年全球数据使用量将达到40ZB（ZettaBytes），需要约429亿个1TB的硬盘进行存储，届时中国产生的数据量将占到全球总量的21%。
第二，数据逐步趋向与由“端”产生，从“质”上讲兼具多维性与完备性。
数据的产生一定会在云、端、网这三个视角产生。
2014年全球互联网用户有30亿，Facebook 有22亿注册用户，月活跃用户超过13亿人口。
我们在2014年全球智能手机出货量突破13亿，连网设备超过300亿个。
未来可能会有80-90%数据基于用户智能终端和联网设备产生，由于这些数据连接人体、连接环境、连接物体、连接思想，将原来看似无关的维度(时间、地域、食品、做法，成分，人的身份和收入情况等)联系了起来，构成了今天的非常生动的数据社会的景象，这种数据连接起来才能流动共享，真正实现数据的社会经济价值。
（2）数据驱动颠覆传统计算机算法，导致人工智能出现突破性进展互联网的发展为训练机器模型提供了足够多的数据量，而这种数据驱动算法以深度学习为代表，不但颠覆了传统的计算机算法，也使得人工智能出现突破性拐点。
一个典型的例子是2005年NIST 对全世界各家机器翻译系统评测的结果中，从未做过机器翻译的Google，不仅一举夺得了各项评比的第一名，而且将其它单位的系统远远抛在了后面，而Google 系统和其他系统主要的优势就在于使用了其他对手近万倍的数据量。
而国内人工智能代表公司科大讯飞近几年在采用深度学习算法，利用大数据训练后，近几年其语音识别和手写识别错误率均保持30%-50%的下降。
（3）大数据与人工智能相互促进，实现发展的正循环①人工智能是解决大数据的数量和效率之间矛盾的关键传统的机器学习通过标记数据进行有监督学习，随着其处理数据量的增大，需要外界的支持和帮助也就不断增加，且计算结果准确性也会受到影响。
因此越来越多的数据将成为负担，也更容易达到极限或产生错误结果。
人工智能的突破性技术——深度学习是从未经标记的数据展开学习，更接近人脑的学习方式，可以通过训练之后自行掌握概念，且输出结果会随着数据处理量的增大而更加准确。
同时，深度学习在加速回归定律的指引下会使得进化过程中产物（输出结果）获得指数级增长，当深度学习的效率变得更高，就会吸引更多的资源向它聚合，使其发展更为迅速。
②大数据利用人工智能实现大数据应用的正循环百度首席科学家吴恩达层提出：从优秀产品到大量用户，再到海量数据，最后返回优秀产品是一个良性循环，但最后一个环节“海量数据到优秀产品”会出现问题，因为当数据积累过多时，就无法对这些数据进行完整和准确的处理。
以百度为例，百度的数据处理自上而下分成开放云、数据工厂和百度大脑三个层级，最底层的开放云收集数据，数据工厂对数据库进行管理，最上层百度大脑的模拟神经网络通过机器学习高效的输出结果，从而实现行业应用，百度大脑就是在最后一个环节体现出巨大价值，带来更好的信息处理能力，从而产生更加广泛和深入的行业应用，比如百度大数据此前在医疗、交通和金融领域的应用。
