隨著云計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的廣泛應用，社會信息化、企業信息化日趨成熟，多樣的、海量的數據以爆炸般的速度生成，全球數據的增長速度之快前所未有。自2011年起，大數據的影響范圍從企業領域擴展到社會領域，人們開始意識到大數據所蘊含的巨大的社會價值和商業價值。認識大數據帶來的變革，并規劃好大數據的發展，將是政府和業界在大數據時代的當務之急。

一、大數據的興起

種類廣泛、數量龐大、產生和更新速度加劇的大數據聚蘊含著前所未有的社會價值和商業價值，被評論為“新的石油”、“類似貨幣或黃金的新型經濟資產”，發展潛力十分巨大。據美國研究機構統計，大數據能夠為美國醫療服務業每年帶來3000億美元的價值，為歐洲的公共管理每年帶來2500億歐元的價值，幫助美國零售業提升60%凈利潤，幫助美國制造業降低50%產品開發、組裝成本。

對于大數據，通常認為有四個重要特征：海量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）和價值化（Value）。海量和多樣化是對大數據的數據量與數據類型的界定；快速是對大數據獲取、處理、分析速度的要求；價值是對大數據獲取、處理、分析的意義和目的。

二、數據密集型行業大數據應用先行

在互聯網行業，對大數據的分析可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持。互聯網行業主要特征之一是各種類型的信息和數據都呈現爆炸式增長，同時用戶行為和網絡中的社會群體變得更加多樣化、復雜化。Facebook通過對海量社交網絡數據與在線交易數據進行分析和挖掘，從而提供點對點的個性化廣告投放策略，實現了廣告份額翻番（2009年到2010年）、2010年到2011年增長95%，比Google的增速快了近3倍。百度通過搜集整理網絡玩家搜索需求與熱點，將用戶人群細分，并對網絡游戲的搜索行為數據提煉組織，建立用戶行為數據庫銷售給網絡游戲運營商，創造了以數據銷售為主，廣告服務為輔的雙軌模式。

在金融行業，對大數據的分析可以為金融機構實現快速科學決策與服務創新提供支撐。金融行業的信息化程度高，數據量非常龐大，并且數據管理集中化，為大數據的分析與利用提供了良好的基礎。中信銀行信用卡中心通過部署大數據分析系統，實現了近似實時的商業智能（BI）和秒級營銷，運營效率得到全面提升，每次營銷活動配置平均時間從2周縮短到2-3天，交易量增加65%，不良貸款比率同比減少了0.76%。

在電信行業，對大數據的分析可以使營銷策略和產品設計更加精準，幫助運營商從數據流量中獲益、向智能管道轉型。近些年由于無線上網和智能手機的推廣，導致電信行業數據量呈現爆炸性增長。同時電信業面臨著市場飽和度高、產品服務同質化明顯、從快速增長的數據流量業務中獲利有限的業務挑戰，迫切需要通過新的技術手段突破現狀。中國聯通通過部署大數據組織與管理系統，使得用戶記錄10分鐘內可查詢，并使在幾千億條記錄當中檢索的時間縮短到一秒鐘內，提高了對客戶投訴的反饋效率和質量，增強了客戶服務滿意度。

在零售業，對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態并迅速做出反應。由于零售行業同類產品的差異小，可替代性強，銷售收入的提高離不開出色的購物體驗和客戶服務，也離不開高效的商品流轉率，需要實現精準營銷和快速營銷。沃爾瑪已經開始利用各個連鎖店不斷產生的海量銷售數據，并結合天氣數據、經濟學、人口統計學進行分析，從而在特定的連鎖店中選擇合適的上架產品，并判定商品減價的時機。農夫山泉通過大數據分析技術使銷售額提升了大約30%，并使庫存周轉從5天縮短到3天，同時其數據中心的能耗降低了約80%。

據賽迪顧問統計，2012年中國各行業大數據IT投資已經超過4.5億元，年增長率達78.9%，在未來三到五年總投資規模有望超過百億。未來幾年，我們將會看到那些真正理解大數據并能充分利用的企業將會迅速脫穎而出，同時，大數據也將從企業領域擴展到社會領域，更多惠及民生。

大數據時代已經來臨，它將在眾多領域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜的看到，大數據的核心在于為客戶挖掘數據中蘊藏的價值，而不是軟硬件的堆砌。因此，針對不同領域的大數據應用模式、商業模式研究將是大數據產業健康發展的關鍵。我們相信，在國家的統籌規劃與支持下，通過各地方政府因地制宜制定大數據產業發展策略，通過國內外IT龍頭企業以及眾多創新企業的積極參與，大數據產業未來發展前景十分廣闊。

責任編輯：孫姍姍