Der Big-Data-Markt wird in Zukunft drei große Entwicklungstrends aufweisen.

Die große Datenindustrie ist in der Regel vollständig, aber der Wettbewerbsgrad in bestimmten Segmenten variiert erheblich.Der umfassende Markt für große Datenquellen befindet sich in der Phase der strukturierten IntegrationDas Segment Datenspeicher und Datenbergbau hat eine stabile Marktstruktur, die von internationalen Giganten dominiert wird.Ein oligopolisches System, das inländische Unternehmen kurzfristig nur schwer überwinden könnenDas Segment der Datenanwendungen bietet eine Chance für inländische Unternehmen, aber die Technologie ist noch unreif.

Mit der rasanten Entwicklung des mobilen Internets, des Internet der Dinge und anderer Technologien entstehen ständig neue Datenquellen.Das kontinuierliche Wachstum des gesamten Datenvolumens Chinas macht Big Data zu einer wichtigen Ressource, die zur Förderung von Unternehmensinnovationen in verschiedenen Bereichen wie Einzelhandel, Tourismus, Gesundheitswesen, Finanzen, Telekommunikation und öffentliche Dienste der Regierung beitragen.

IT giants and vendors with single big data businesses in the offline big data market (the market for big data applications and big data platform businesses of IT companies) are beginning to take actionDer Online-Markt für große Datenmengen (Internet-Nutzerdatenmarkt und Online-Finanzmärkte, vor allem Internet-Finanzen) reift allmählich aus.mit Online-Big-Data-Anwendungen, die sich auf Finanzen und Handel konzentrierenDie Unternehmen konzentrieren sich auf den Anbau von Datenanlagen und erforschen aktiv die Monetarisierung von Daten.In den meisten Fällen sind die Daten in der Industrie eher konzentriert als integriert.Die Industriekette der Big Data ist im Allgemeinen gut strukturiert, aber der Wettbewerb zwischen den verschiedenen Segmenten ist erheblich unterschiedlich.Der umfassende Markt für große Datenquellen befindet sich in einer Phase der strukturellen IntegrationDer Markt für Datenspeicher und Datenabbau verfügt über eine stabile Marktstruktur, die von internationalen Giganten dominiert wird.Ein oligopolisches System, das inländische Unternehmen kurzfristig nur schwer überwinden könnenDas Segment der Datenanwendungen bietet eine Chance für inländische Unternehmen, doch die Technologie ist noch unreif.

Diese Teile der Industriekette beeinflussen die Veränderung der Geschäftsmodelle der Unternehmen.

Modell 1:Nutzung der Speicherkapazität für den Betrieb, um den massiven Informationsspeicherbedarf von Unternehmen und Einzelpersonen zu decken;

Modell 2:Vorhersage des Verhaltens der relevanten Unternehmen nach Datenmining und -analyse zur Geschäftstätigkeit;

Modell 3:Direkt Vermietung oder Verkauf von Informationen oder Bereitstellung einer Plattform zur Vermietung von Informationen;

Modell 4:IT-Dienstleister bieten große Datenraumvermietungsmodelle an, die mit einfacher Datei-Speicherung beginnen und schrittweise

Erweiterung auf Datenerfassungsplattformen durch Vermietung virtueller Räume;

Modell 5:Bereitstellung von Lösungen für spezifische betriebliche Prozesse oder Geschäftsprobleme, die auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind, Umsetzung von Single-Point-Technologien,Die Kommission hat die Kommission aufgefordert, eine Reihe von Maßnahmen zu ergreifen, um die Auswirkungen der neuen Technologien auf die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu verbessern.;

Modell 6:Bereitstellung von Gesamtlösungen für die Systemanforderungen des Unternehmens;

Modell 7:BDaaS (Big Data as a Service), eine Datenanwendung als Dienstleistungsmodell, die Online-Big Data-Technologie oder -Lösungen über Cloud-Dienste bereitstellt.

Nach Angaben von Analysys 2014 China Big Data Market Industry Investment Structure Data waren Finanzen, Telekommunikation und Einzelhandel die drei wichtigsten Branchen mit 16,0%, 15,6% und 13%.9% der InvestitionDie Investitionen der Regierung, des Gesundheitswesens und des Tourismus machten 12,7%, 9,0% bzw. 4,1% aus.Andere Industriezweige, einschließlich Bildung, Fertigung, Energie, Medien und Internet, insgesamt 28,7%.Dieser Cluster stützt sich auf die cloudbasierte Aggregation großer Datenmengen und Branchencloud-Dienste als Plattform zur gemeinsamen Nutzung der Kernkompetenz.

Der Markt für Big Data wird in Zukunft folgende Entwicklungstrends aufweisen:

Erstens:Die Welt der Big Data ist nicht nur ein einziges, massives Computernetzwerk,Es handelt sich um ein Ökosystem, das aus zahlreichen aktiven Komponenten und verschiedenen Teilnehmern besteht.Hierzu gehören Anbieter von Endgeräten, Anbieter von Infrastruktur, Anbieter von Netzwerkdiensten, Anbieter von Netzwerkzugangsdiensten, Datendienstleister, Datendienstleister, Touchpoint-Dienste,Derzeit ist der grundlegende Rahmen für ein solches Datenecosystem geschaffen.Die künftige Entwicklung wird in Richtung einer Segmentierung der Rollen innerhalb des Systems (Marktsegmentierung) verlaufen.Anpassungen der Systemmechanismen (Innovation des Geschäftsmodells) und Anpassungen der Systemstruktur (Anpassungen an das Wettbewerbsumfeld)damit die Komplexität des Datenecosystems allmählich erhöht wird.

Zweitens:Die Datenverwaltung ist zu einer Kernkompetenz geworden, die sich direkt auf die finanzielle Leistung auswirkt.Unternehmen haben eine klarere Definition des DatenmanagementsDie strategische Planung und Nutzung von Datenressourcen ist zentral für das Unternehmensdatenmanagement geworden.Die Effizienz der Datenverwaltung ist signifikant positiv mit der Wachstumsrate der wichtigsten Geschäftsumsätze und der Umsätze verbundenDie Wettbewerbsfähigkeit von Datenanlagen beträgt für Unternehmen mit einer internetzentrierten Denkweise darüber hinaus 36,8%.und die Wirksamkeit des Datenvermögensmanagements wirkt sich direkt auf die finanzielle Leistung des Unternehmens aus..

Drittens:Die Kernverbindungen des Datenecosystems sind die Kernkomponenten der Branche, wie z.B. Zahlungen, Logistik,und Informationen (Kredit) im E-CommerceDie Unternehmen, die diese wesentlichen Industrieelemente kontrollieren, können die Chancen des Big Data-Zeitalters nutzen, um ihre Wettbewerbsvorteile weiter zu entfalten, das Denken über das Internet zu nutzen,und steuern die wichtigste ökologische Kette des Datenecosystems durch Big Data über Kernindustrieelemente, was letztendlich einen weiteren Sprung in die Ära der digitalen Wirtschaft bedeutet.

Darüber hinaus werden Einzelhandelsunternehmen durch die Nutzung von Daten zur Steuerung von Geschäftstätigkeiten und Marketing die Verwaltung mit den Mitgliedern im Mittelpunkt optimieren.Sie können eine optimierte Entscheidungsfindung und präzise Vermarktung erreichenDie Industrie wird immer mehr neue Big Data-Marketingmodelle erforschen, und verschiedene Einzelhandelsunternehmen werden aktiv neue Möglichkeiten wie Mikro-Läden,Ermittlung neuer Trends bei den Verbraucherpräferenzen. Kontinuierliche Bereicherung externer Datenquellen und gleichzeitig Verbesserung der eigenen Offline-Datenerfassungsfähigkeiten,wird die Marketinggenauigkeit durch die Zusammenarbeit mit umfassenderen externen Datenquellen rasch verbessern, einschließlich autorisierter Marktforschungsinstitutionen und führender Internetgiganten.

Die Anwendung von Tourismus-Big Data zielt darauf ab, schnell einheitliche Datenstandards, einheitliche Datenaustauschstandards und integrierte regionale und nationale Tourismusdaten zu etablieren.Dies wird zu einem einheitlichen Big Data über drei Bildschirme (Tourismusüberwachungsscreens) führen.Durch die Nutzung von EHR-Daten aus Gesundheitsdienstleistungen, Krankenhaus- und Krankenversicherungsrechnungen und -ausgaben, akademischen, sozialen,und Regierungsdaten aus der medizinischen Forschung, Daten zu Arzneimitteln, Medizinprodukten und klinischen Studien von Medizinherstellern, Daten über das Verhalten und das Gesundheitsmanagement von Bewohnern, Daten über die Bevölkerung und die öffentliche Gesundheit,und netzwerkgenerierte Daten aus dem öffentlichen sozioökonomischen Leben, wird eine präzise Datenunterstützung für die Entwicklung von Arzneimitteln, die Behandlung von Krankheiten, das öffentliche Gesundheitsmanagement, das Gesundheitsmanagement der Bewohner und die Analyse von Gesundheitsrisikofaktoren in der medizinischen Industrie bereitgestellt.

Bei den traditionellen Finanzoperationsmodellen fehlt es den Finanzinstituten an der Fähigkeit, die Kreditwürdigkeit, die Kaufkraft und die Konsumbereitschaft der Verbraucher zu beurteilen.die in einigen Finanzsektoren zu hohen Preisen für Produkte und Dienstleistungen führt und einige Gebiete als Überschussmärkte verlässt, die den tatsächlichen finanziellen Bedürfnissen immer noch nicht gerecht wird.Entwicklung der Industrie vorantreibenDer Hauptwert von Big-Data-Anwendungen in der Finanzindustrie liegt derzeit im Finanzrisikomanagement, in der Verbraucherintelligenz, in derund intelligente Operationen.

Die Telekommunikationsunternehmen bewegen sich vom traditionellen Datenzeitalter zum Big Data-Zeitalter.Sie haben bereits über ein großes, kundenorientierte, einheitliche Datenressourcen. Big Data kann die Qualität von Netzwerkdiensten verbessern und die Pipeline-Intelligenz für die Telekommunikationsindustrie verbessern;eine genauere Einsicht in die Kundenbedürfnisse zu gewinnen und die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes zu verbessern■ die Verbesserung der IT-Lösungen der Industrie und die Steigerung des Kundennutzens sowie die Bereitstellung von Datensicherheitsdiensten, die einen differenzierten Wettbewerbsvorteil auf dem Markt für Big Data schaffen.

Big Data ist nicht nur eine riesige Datenmenge und die entsprechenden Verarbeitungstechnologien, sondern auch eine Denkweise, eine entscheidende Infrastruktur,und ein grundlegendes soziales System, das das Funktionieren der gesamten Nation und Gesellschaft beeinflusstEs ist ein leistungsfähiges Instrument zur Bekämpfung von "Stadtproblemen" wie Verkehrsstaus, Smog, Schwierigkeiten beim Zugang zu Gesundheitsversorgung und Lebensmittelsicherheit.Es eröffnet Regierungen ein politisches Fenster, um die öffentliche Meinung zu verstehen., die Schaffung einer plattformbasierten Regierung, einer dienstleistungsorientierten Regierung und einer offenen Regierung.Stärkung der Gesamtplanung und Optimierung des Mechanismus zur Bildung großer Datenmengen; Verbesserung der Datenerhebung und der Informationswahrnehmung zur Verbesserung der Wahrnehmungsqualität von Smart Cities; und Förderung von Big Data-Anwendungen zur Verbesserung der wirtschaftlichen und sozialen Intelligenz.