直播：近二十载从业老兵谈金融科技赋能的探索与实践

中国行业大数据应用市场概况

2011-2018年中国大数据市场规模发展

大数据市场驱动力：

• 来自于线下大数据市场( IT企业的大数 据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头 和单一大数据业务的厂商开始行动，优 化产品和服务路线图。
• 来自于线上大数据市场(互联网用户数 据市场，以及以互联网金融为主的线上 金融市场)的成熟度逐渐提高，以金融 和零售为核心的线上大数据应用走向成 熟，市场体量进一步扩大。
• 企业着力培育数据资产，积极探讨数据 变现，行业大数据多集聚、少融合。

大数据产业集群逐渐形成，即针对企业 而言，以云端大数据集聚为前提条件， 以行业云服务为平台，共享企业间核心 竞争力。

中国大数据市场发展历程及主要模式

• 数据存储租用：通过易于使用的API， 用户方便地将各种数据对象放在云端， 然后再像使用水电一般按用量收费。
• 租售信息业务：涉及到大数据产业链的数据整理与分析环节。提供加工后的数据 “ 半成品”。
• 数据增值服务：精准营销等提升企业价值链业务。 小额信贷等数据衍生新兴业务。
• 数据技术服务：为运营某一环节或业务问题提供方案。 针对企业系统需求，提供整体解决方案。 大数据即服务。

行业大数据结构及应用状况

中国大数据市场行业投资结构中，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为16.0%、15.6%和13.9%。政府、医疗、旅游投资比例分别为12.7%、9.0%和4.1%。六大行业累计占比71.3%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比28.7%。

重点行业大数据应用表现与成熟度

中国大数据市场行业契合度及应用可能性分析

中国大数据市场集中度与成熟度分析

重点行业大数据应用现状

零售业线上与线下大数据资源的打通

线下零售企业数据管理特点：通常辐射范围仅在周边10-15公 里，线下会员人数的增长空间十分有限。拥有大量的交易类数据， 但由于大量线下企业仍未建立完善的会员体系，数据难以进行定向追踪，关联性差。

线上零售企业数据管理特点：领先线上零售企业由于可以辐射全国，早已获得了上亿的注册用户。但这类企业非结构化数据多， 需要挖掘才能得到价值。

零售业大数据应用特点

未来零售业大数据应用趋势将具有如下特点：

• 如何进一步通过数据驱动经营和营销——各 零售企业会以会员为核心进行管理优化，通 过以人为中心的数据驱动，实现决策优化及 精准营销。
• 行业会探索越来越多的大数据营销新模式— —各类零售企业会积极尝试新机会，如微店 等，寻找消费者偏好的新潮流。
• 不断丰富外部数据源——在企业自身线下数 据采集能力不断提高的同时，与更丰富的外 部数据源合作将快速提升营销的精准度，包 括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。

“知己”的压力将进一步加大——当企业获 取翔实的用户数据后，为了突破自身实现快 速营销的瓶颈，将会倒逼企业利用移动销售 巡检、库存盘点等手段进一步完善自身的采 购、库存、员工行为等信息采集，从而实现 进一步“知己”，最终为实现全产业链的大 数据应用打下基础。

旅游业大数据产业链的差异性

线下旅游主管机构及景区、酒店等数据管理特点：本身不产生大数据，对数据不求所有，但求所用。数据来源分散 (横向涉及交通、环保、交通等， 纵向涉及国家及各地市旅游局)、 异构， 进行数据交换时缺乏业内统一标准。

线上旅游平台数据管理特点：拥有大量交易、检索及用户行为数据，需要具备强大的语义分析能力才能实现精确的用户画像。

旅游业大数据应用特点

医疗行业大数据产业链结构

我国医疗行业大数据建设方向

“3521工程”，即建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，加强公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度、综合管理5项业务应用，建设健康档案和电子病历2个基础数据库和1个专用网络建设。当前全国有数十个个省份在搭建省级的信息化平台、 100多个城市在不同程度上搭建市级平台。以及区域医疗建设和医联体等，都会积累大量的数据。

医疗行业大数据主要建设方向

通信行业大数据产业链结构

大数据在通信运营商中的应用趋势

金融行业大数据产业链结构

大数据对金融行业竞争格局的影响

政府行业大数据产业链结构

综合数据源共筑智慧城市

大数据行业化应用趋势与看点

未来大数据的价值创造方向

大数据行业化提供商磨砺的三大武器

大数据行业化应用的机会与看点