自從有了計算機，人類就在“四化”的征途飛馳。“四化”指的是資訊化、網路化、資料化和智慧化。而且前一個化是後一個化的基礎，後一個化是前一個化的迭代。

這個“四化”的過程，每一個化都是一個新的產業，每一個化都會去融合傳統產業，推動顛覆傳統產業升級迭代。我們已經走過了資訊化，走過了網路化，正在走進資料化，即將迎來智慧化。

在資訊化和網路化的過程中，我們看到了新產業對舊產業的融合和顛覆。同樣在資料化過程中，提供資料化服務是一個新的產業，這個新產業推動傳統產業的資料化過程，涉及到政務管理的政策層面，涉及到企業和市場業務流程的再造。

大資料化的自身產業發展，主要看BAT、MDT等大資料資源平臺對於具體業務的模型設計和運營效果。在實際運營中完善資料的採集、分析和應用，包括智慧財產權和隱私的保護等新問題。

在大資料化的過程當中，業務應用成熟了，依靠雲計算來支撐大資料的資源轉化，從而向智慧化的方向發展。

感謝邀請。第一波資訊化浪潮是由於PC的廣泛應用而開展的，第二資訊化浪潮則依託於網際網路的發展，20多年網際網路快速發展積累大量資料，帶來了現在新的階段，稱之為與資料的深度挖掘和融合應用為主要特色的智慧化階段，這是資訊化第三階段。目前，網際網路革命已經進入到“下半場”，數字經濟為中國帶來了千載難逢的歷史機遇期。建設數字中國是新時代的國家戰略，發展數字經濟是落實國家重大戰略的關鍵舉措。中國正在不同行業領域推進數字化轉型、網路化重構、智慧化提升，推動行業大資料應用，這是推進數字中國建設的重要途徑和基礎。大資料賦能產業創新，帶來前所未有的發展機遇。預測未來最好的方式就是創造未來，用大資料預測未來，其本質就是把握趨勢，贏得主動。目前大資料領域可以想象的空間巨大，滾滾而來的5G浪潮也將帶來更大的發展機遇。

數學和智慧的結合將推動未來！！

在資料融合行業中，顛覆式創新產業鏈綠色生態正遭遇創新，在有現行政策的驅動力、資產的驅動力、銷售市場的驅動力狀況下，網際網路大資料顛覆式創新產業鏈在這一環節並不是沒有做生意，並不是沒有機遇，並不是沒有銷售市場，是缺乏更強的、可以協助大夥兒解決困難的構思。

而這些問題的解決方案是構建更多的結構，整合這些資料資源和市場需求，並提供新的解決方案，因此我們可能需要更多的架構師來探索和為我們的市場提供更多的新方法。

此外，在技術研究和開發的基礎上，預計將有更多的這一領域的探索者提出好的解決方案。在探索和犯錯甚至失敗的過程中，他們可以找到、探索和重構更多的解決方案，為行業帶來更多的活力、建設性和有效的解決方案。

在我們每天的生活中，大資料應用於各個行業，可以說只要生活在這個社會上，你無時無刻不被大資料影響著。

一、大資料無處不在

開啟手機淘寶，只要你輸入“連衣裙”，你會發現淘寶會持續跟你推送連衣裙的資訊；

開啟電腦尋求資訊，你會發現突然彈出的廣告，都跟自己的搜尋有關；

開啟地圖，你會發現有些路段顯示紅色，表明這個路段擁堵；

生活中這種案例太多了，不知不覺中其實我們就生活在大資料的環境裡。

大資料其實說白了就是蒐集龐大群體的喜好，進行綜合分析，得出一定的結論，對使用者更加精準的進行定位。

二、現階段仍存問題

不過現階段，大資料的應用也會出現了不少問題，主要是安全性、實時性與成本問題。

安全性很簡單，由於大資料精準的採集了使用者資訊，而大資料在發展過程中，一些企業良莠不齊，會引發很多禍端。比如一些軟體根據使用者的喜歡行為而“殺熟”，或者賣出一些有用信心獲利。

實時性就是使用者的資訊有一定的時效性，如果拿到手的大資料分析是去年的，那對現在的定位就談不上精準了，也會造成一定的偏差。

最後就是成本了，對於一些正在使用大資料的企業來說，成本是關鍵。比如上面說到的淘寶，如果透過大資料獲取使用者的成本比使用者購買這件商品的利潤還高，那大資料也不會被廣泛應用，那就更談不上後面更好的研發，獲取更多的功能。

三、未來發展方向

要解決這些問題也很簡單，如果大資料應用的場景更加的高階、應用領域更加廣闊，那麼這些問題不就迎刃而解了嗎？

所以之後大資料賦能的未來發展方向一定會跳開這些普通的生活範疇，深化進入更加具備科技影響力的領域。

這裡有幾點值得重點思考：

一是智慧交通領域。利用大資料分析交通狀況，再結合物聯網技術，無人駕駛會提上日程，在不僅的將來成為現實；

二是製造業工廠。透過大資料對以往產生的分析，包括工藝流程、故障診斷、改進生產工藝等等當面，對生產線進行最佳化，見好耗能以更低的耗能產生出更優質的產品；

三是人工智慧。人工智慧也叫做AI，它只有被不斷的灌輸資訊、不斷的被教育才能等到想要的效果。而這些所謂的“教育”也只能依靠大資料去分析、去進化。