謝謝邀請～2012年紐約時報的一篇文章標誌著人類社會進入大資料時代，在未來的幾十年裡，大資料都將會是一個重要都話題。大資料影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大資料衝擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大資料也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大資料給中國帶來的十商業應用場景，未來大資料產業將會是一個萬億市場。
1、智慧城市
如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大資料作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS資料和攝像頭資料來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設定。利用大資料技術實施的城市交通智慧規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故資訊來增設訊號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大資料將會提高航班管理的效率，航空公司利用大資料可以提高上座率，降低執行成本。鐵路利用大資料可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。
城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大資料技術進行良好規劃和動態調整。
大資料技術可以瞭解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大資料技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大資料及大資料技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是資料治國、科學管理的意識改變，未來大資料將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想象空間。
2、金融行業
大資料在金融行業應用範圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點選資料集為客戶提供特色服務。中國金融行業大資料應用開展得較早，但都是以解決大資料效率問題為主，很多金融行業建立了大資料平臺，對金融行業的交易資料進行採集和處理。
金融行業過去的大資料應用以分析自身財務資料為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大資料價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的淨利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動網際網路公司合作，一起進行大資料價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大資料精準營銷、獲客、使用者體驗等方面進行了不少的嘗試，大資料價值變現效果還不錯，大資料正在幫助金融行業進行價值變現。大資料在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：
(1)精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦
(2)風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支援，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐
(3)決策支援：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用資料分析報告實施產業信貸風險控制
(4)效率提升：利用金融行業全域性資料瞭解業務運營薄弱點，利用大資料技術加快內部資料處理速度
(5)產品設計：利用大資料計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為資料設計滿足客戶需求的金融產品
3、醫療行業
醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、藥物報告等。如果這些資料進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大資料平臺我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。
如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些資料也有利於醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。
醫療行業的資料應用一直在進行，但是資料沒有打通，都是孤島資料，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些資料統一收集起來，納入統一的大資料平臺，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。
4、農牧業
農產品不容易儲存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大資料提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大資料技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在資料驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長資訊，病蟲害資訊。
農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以透過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的資料和土地資料建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕種，大資料技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。
5、零售行業
零售行業比較有名氣的大資料案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target透過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。
零售行業可以透過客戶購買記錄，瞭解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領淨等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。
零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，透過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期透過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。
電商行業的巨頭天貓和京東，已經透過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不溼，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行準備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鐘內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。
利用大資料的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。
6、大資料技術產業
進入移動網際網路之後，非結構化資料和結構化資料呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的資料將超過人類歷史過去所有資料之和。進入到2015年，人類社會所有的資料之和有望突破5澤B(5ZB)，這些資料如何儲存和處理將會成為很大的問題。
這些大資料為大資料技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大資料採集、儲存、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大資料計算和儲存，資料探勘和處理等方面等投資。中國2014年大資料產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大資料博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大資料產業的未來的商業價值巨大。
未來中國的大資料產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大資料產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大資料技術產品的市場，也將是大資料商業價值變現的市場。大資料將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營最佳化等領域發揮重大的作用。
大資料技術產業將會解決大資料儲存和處理的問題，大資料服務公司將利用自身的資料將解決大資料價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大資料，並提供大資料價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大資料價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大資料價值變現。
7、物流行業
中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體淨利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重複運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。
8、房地產業
中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。
藉助於大資料，特別是移動大資料技術。房地產業可以瞭解開發土地所在範圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要資訊。這些資訊將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋型別、小區規模進行科學規劃。利用大資料技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大資料技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大資料技術應用於使用者畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。
9、製造業
製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商資料、移動網際網路資料、零售資料，我們可以瞭解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。
例如依據使用者在電商搜尋產品的資料以及物流資料，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些資料來進行生產，避免生產過剩。移動網際網路的位置資訊可以幫助瞭解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。
大資料技術還可以根據社交資料和購買資料來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。
10、網際網路廣告業
2014年中國網際網路廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的網際網路廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。
過去到廣告投放都是以好的廣告渠道+廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。
大資料技術可以將客戶在網際網路上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標籤並進行使用者畫像。特別是進入移動網際網路時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智慧手機和平臺電腦，移動網際網路的資料包含了個人的位置資訊，其360度使用者畫像更加接近真實人群。360度使用者畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據使用者畫像的資訊，將廣告直接投放到使用者的移動裝置，透過使用者經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動網際網路大資料技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程式化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大資料技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標使用者，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。
目前，影響大資料產業發展主要有兩個大問題，一個是大資料應用場景，一個是大資料隱私保護問題。
大資料商業價值的應用場景，大資料公司和企業正在尋找，目前在移動網際網路的精準營銷和獲客、360度使用者畫像、房地產開發和規劃、網際網路金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。
但在有關大資料隱私保護以及大資料應用過程中個人資訊保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大資料隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大資料服務公司和企業將會了解大資料隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大資料隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大資料價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。
摘要：鑑於雲計算技術應用的廣泛性，我們當然願望涵蓋到使用者可以獲取並利用的所有應用。但覆蓋的程度也是有個過程，表現得參差不齊。現在從中小企業業務上看來最先被雲計算化、並在容易在中小型企業“落地”的應用是HR（Human Resources management）、CRM（Customer Relationship Management），而云計算的普及也代表著在未來隨著網際網路的發展，使用者不必再投資於任何伺服器或是自己的裝置上安裝任何軟體。我們沒有理由不將中小企業的全部應用向雲計算開啟大門！
從雲計算自身運用的型別來看，適合中小企業的有以下幾種型別。
一、SaaS軟體即服務
這類雲計算是透過WEB瀏覽器來向成千上萬個使用者提供某種單一的軟體應用。在使用者看來，這樣他們不需要事先購買伺服器裝置或是軟體授權;而對於廠商來說，與常規的軟體服務模式相比，僅提供一項應用的成本也要低得多。一個典型的針對企業級應用的例子就是Salesforce.com的CRM。另外，SaaS在人力資源軟體應用中也比較普遍，甚至它已經開始向ERP領域拓展，如Workday。而且，誰又能料到，GoogleApps和ZohoOffice這種同樣基於SaaS的“桌面”應用會突然火爆起來呢?這類雲計算是透過WEB瀏覽器來向成千上萬個使用者提供某種單一的軟體應用。在使用者看來，這樣他們不需要事先購買伺服器裝置或是軟體授權;而對於廠商來說，與常規的軟體服務模式相比，僅提供一項應用的成本也要低得多。另外，SaaS在人力資源軟體應用中也比較普遍，甚至它已經開始向ERP領域拓展。
二、公用/效用計算
公用/效用計算雖已不是新穎的概念了，但如今它正被付予新的含義。Amazon的AWS、Sun的儲存雲、IBM的“藍雲”以及其他廠商所共同倡導的的雲計算，正在為整個業界提供所需要的儲存資源和虛擬化伺服器等應用。
三、雲計算領域的WEB服務
與SaaS有些類似，WEB服務廠商也是透過提供API讓開發人員來開發網際網路應用，而不是自己來提供功能全面的應用軟體。這種雲計算的服務範圍非常廣泛，從分散的商業服務到GoogleMaps、ADP薪資處理、美國郵政服務、Bloomberg和常規信用卡處理服務等的全套API服務。
四、平臺即服務
平臺即服務(Platformasaservice)是軟體即服務(SaaS)的變種，這種形式的雲計算將開發環境作為服務來提供給使用者。也就是說，使用者可以在供應商的基礎架構上建立自己的應用軟體來執行，然後透過網路直接從供應商的伺服器上傳遞給其他使用者。然而，這類服務會受到廠商的設計規定與容量限制，使用者也因此沒有足夠的自由。
五、管理服務供應商(MSP)
管理服務(managedservice)是雲計算最古老的形式之一，它面向的IT管理人員而不是終端使用者，例如用於電子郵件的病毒掃描服務，還有應用軟體監控服務等。
六、服務商業平臺
這種雲計算服務融合了SaaS和MSP，它實際上為使用者提供了一種互動性服務平臺。這在日常的商業貿易領域是非常普遍的，比如，某種消費管理系統可以讓使用者從一個網路平臺上訂購旅行或秘書類服務，而且服務的配送實現方式和價格也都是由使用者事先設定好的。
只有標準化，才能真正普遍應用
目前的雲計算解決方案缺乏標準化，已是一個不爭的事實。整體行業沒有明確的解決辦法規範，一家公司可以設計建立一個解決方案。但很多中小企業對雲計算的需求是整個應用，需要整體的IT解決方案，動態地滿足多層次的需求。這就需要多個雲計算提供商之間相互合作滿足市場與客戶的要求，最少不要成為形成新的“資訊孤島”般的羈絆。而標準化是實現這種合作的一個重要基礎。
只有雲計算模式有了一個被廣泛沿襲的中心設計思想，便是標準化的雛形，中小企業才能對雲計算模式在統一性上認可，對雲計算廠商的整體信任真正建立起來，擺脫掉對個別廠商的依附，或因個別的認識而造成失信氾濫！
謝謝邀請～2012年紐約時報的一篇文章標誌著人類社會進入大資料時代，在未來的幾十年裡，大資料都將會是一個重要都話題。大資料影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大資料衝擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大資料也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大資料給中國帶來的十商業應用場景，未來大資料產業將會是一個萬億市場。
1、智慧城市
如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大資料作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS資料和攝像頭資料來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設定。利用大資料技術實施的城市交通智慧規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故資訊來增設訊號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大資料將會提高航班管理的效率，航空公司利用大資料可以提高上座率，降低執行成本。鐵路利用大資料可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。
城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大資料技術進行良好規劃和動態調整。
大資料技術可以瞭解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大資料技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大資料及大資料技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是資料治國、科學管理的意識改變，未來大資料將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想象空間。
2、金融行業
大資料在金融行業應用範圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點選資料集為客戶提供特色服務。中國金融行業大資料應用開展得較早，但都是以解決大資料效率問題為主，很多金融行業建立了大資料平臺，對金融行業的交易資料進行採集和處理。
金融行業過去的大資料應用以分析自身財務資料為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大資料價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的淨利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動網際網路公司合作，一起進行大資料價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大資料精準營銷、獲客、使用者體驗等方面進行了不少的嘗試，大資料價值變現效果還不錯，大資料正在幫助金融行業進行價值變現。大資料在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：
(1)精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦
(2)風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支援，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐
(3)決策支援：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用資料分析報告實施產業信貸風險控制
(4)效率提升：利用金融行業全域性資料瞭解業務運營薄弱點，利用大資料技術加快內部資料處理速度
(5)產品設計：利用大資料計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為資料設計滿足客戶需求的金融產品
3、醫療行業
醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、藥物報告等。如果這些資料進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大資料平臺我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。
如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些資料也有利於醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。
醫療行業的資料應用一直在進行，但是資料沒有打通，都是孤島資料，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些資料統一收集起來，納入統一的大資料平臺，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。
4、農牧業
農產品不容易儲存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大資料提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大資料技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在資料驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長資訊，病蟲害資訊。
農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以透過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的資料和土地資料建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕種，大資料技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。
5、零售行業
零售行業比較有名氣的大資料案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target透過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。
零售行業可以透過客戶購買記錄，瞭解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領淨等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。
零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，透過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期透過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。
電商行業的巨頭天貓和京東，已經透過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不溼，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行準備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鐘內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。
利用大資料的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。
6、大資料技術產業
進入移動網際網路之後，非結構化資料和結構化資料呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的資料將超過人類歷史過去所有資料之和。進入到2015年，人類社會所有的資料之和有望突破5澤B(5ZB)，這些資料如何儲存和處理將會成為很大的問題。
這些大資料為大資料技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大資料採集、儲存、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大資料計算和儲存，資料探勘和處理等方面等投資。中國2014年大資料產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大資料博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大資料產業的未來的商業價值巨大。
未來中國的大資料產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大資料產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大資料技術產品的市場，也將是大資料商業價值變現的市場。大資料將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營最佳化等領域發揮重大的作用。
大資料技術產業將會解決大資料儲存和處理的問題，大資料服務公司將利用自身的資料將解決大資料價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大資料，並提供大資料價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大資料價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大資料價值變現。
7、物流行業
中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體淨利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重複運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。
8、房地產業
中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。
藉助於大資料，特別是移動大資料技術。房地產業可以瞭解開發土地所在範圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要資訊。這些資訊將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋型別、小區規模進行科學規劃。利用大資料技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大資料技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大資料技術應用於使用者畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。
9、製造業
製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商資料、移動網際網路資料、零售資料，我們可以瞭解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。
例如依據使用者在電商搜尋產品的資料以及物流資料，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些資料來進行生產，避免生產過剩。移動網際網路的位置資訊可以幫助瞭解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。
大資料技術還可以根據社交資料和購買資料來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。
10、網際網路廣告業
2014年中國網際網路廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的網際網路廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。
過去到廣告投放都是以好的廣告渠道+廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。
大資料技術可以將客戶在網際網路上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標籤並進行使用者畫像。特別是進入移動網際網路時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智慧手機和平臺電腦，移動網際網路的資料包含了個人的位置資訊，其360度使用者畫像更加接近真實人群。360度使用者畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據使用者畫像的資訊，將廣告直接投放到使用者的移動裝置，透過使用者經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動網際網路大資料技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程式化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大資料技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標使用者，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。
目前，影響大資料產業發展主要有兩個大問題，一個是大資料應用場景，一個是大資料隱私保護問題。
大資料商業價值的應用場景，大資料公司和企業正在尋找，目前在移動網際網路的精準營銷和獲客、360度使用者畫像、房地產開發和規劃、網際網路金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。
但在有關大資料隱私保護以及大資料應用過程中個人資訊保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大資料隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大資料服務公司和企業將會了解大資料隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大資料隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大資料價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。
摘要：鑑於雲計算技術應用的廣泛性，我們當然願望涵蓋到使用者可以獲取並利用的所有應用。但覆蓋的程度也是有個過程，表現得參差不齊。現在從中小企業業務上看來最先被雲計算化、並在容易在中小型企業“落地”的應用是HR（Human Resources management）、CRM（Customer Relationship Management），而云計算的普及也代表著在未來隨著網際網路的發展，使用者不必再投資於任何伺服器或是自己的裝置上安裝任何軟體。我們沒有理由不將中小企業的全部應用向雲計算開啟大門！
從雲計算自身運用的型別來看，適合中小企業的有以下幾種型別。
一、SaaS軟體即服務
這類雲計算是透過WEB瀏覽器來向成千上萬個使用者提供某種單一的軟體應用。在使用者看來，這樣他們不需要事先購買伺服器裝置或是軟體授權;而對於廠商來說，與常規的軟體服務模式相比，僅提供一項應用的成本也要低得多。一個典型的針對企業級應用的例子就是Salesforce.com的CRM。另外，SaaS在人力資源軟體應用中也比較普遍，甚至它已經開始向ERP領域拓展，如Workday。而且，誰又能料到，GoogleApps和ZohoOffice這種同樣基於SaaS的“桌面”應用會突然火爆起來呢?這類雲計算是透過WEB瀏覽器來向成千上萬個使用者提供某種單一的軟體應用。在使用者看來，這樣他們不需要事先購買伺服器裝置或是軟體授權;而對於廠商來說，與常規的軟體服務模式相比，僅提供一項應用的成本也要低得多。另外，SaaS在人力資源軟體應用中也比較普遍，甚至它已經開始向ERP領域拓展。
二、公用/效用計算
公用/效用計算雖已不是新穎的概念了，但如今它正被付予新的含義。Amazon的AWS、Sun的儲存雲、IBM的“藍雲”以及其他廠商所共同倡導的的雲計算，正在為整個業界提供所需要的儲存資源和虛擬化伺服器等應用。
三、雲計算領域的WEB服務
與SaaS有些類似，WEB服務廠商也是透過提供API讓開發人員來開發網際網路應用，而不是自己來提供功能全面的應用軟體。這種雲計算的服務範圍非常廣泛，從分散的商業服務到GoogleMaps、ADP薪資處理、美國郵政服務、Bloomberg和常規信用卡處理服務等的全套API服務。
四、平臺即服務
平臺即服務(Platformasaservice)是軟體即服務(SaaS)的變種，這種形式的雲計算將開發環境作為服務來提供給使用者。也就是說，使用者可以在供應商的基礎架構上建立自己的應用軟體來執行，然後透過網路直接從供應商的伺服器上傳遞給其他使用者。然而，這類服務會受到廠商的設計規定與容量限制，使用者也因此沒有足夠的自由。
五、管理服務供應商(MSP)
管理服務(managedservice)是雲計算最古老的形式之一，它面向的IT管理人員而不是終端使用者，例如用於電子郵件的病毒掃描服務，還有應用軟體監控服務等。
六、服務商業平臺
這種雲計算服務融合了SaaS和MSP，它實際上為使用者提供了一種互動性服務平臺。這在日常的商業貿易領域是非常普遍的，比如，某種消費管理系統可以讓使用者從一個網路平臺上訂購旅行或秘書類服務，而且服務的配送實現方式和價格也都是由使用者事先設定好的。
只有標準化，才能真正普遍應用
目前的雲計算解決方案缺乏標準化，已是一個不爭的事實。整體行業沒有明確的解決辦法規範，一家公司可以設計建立一個解決方案。但很多中小企業對雲計算的需求是整個應用，需要整體的IT解決方案，動態地滿足多層次的需求。這就需要多個雲計算提供商之間相互合作滿足市場與客戶的要求，最少不要成為形成新的“資訊孤島”般的羈絆。而標準化是實現這種合作的一個重要基礎。
只有雲計算模式有了一個被廣泛沿襲的中心設計思想，便是標準化的雛形，中小企業才能對雲計算模式在統一性上認可，對雲計算廠商的整體信任真正建立起來，擺脫掉對個別廠商的依附，或因個別的認識而造成失信氾濫！