大數據影響

大量化（每年50%的速度增加）

快速化

多樣化（科學研究、企業(yè)應用、文本圖像、查詢日志、微博等）

運用圖解

科學研究（從實驗、理論、計算到數據）

社會發(fā)展（提供決策形式、提升國家治理新途徑、促進信息技術和各行業(yè)的融合、推動新技術和新應用的涌現）

就業(yè)市場

人才培養(yǎng)

大數據應用

制造業(yè)：利用工業(yè)大數據提升制造業(yè)水平，包括產品故障診斷和預測、分析工藝流程、改進生產工藝等

金融業(yè)：大數據高頻交易、社交情緒分析、和信貸風險分析三大金融創(chuàng)新領域發(fā)揮重要作用

汽車行業(yè)：利用大數據和物聯網的無人駕駛

互聯網行業(yè)：分析客戶行為，進行商品推薦和廣告投放等

餐飲行業(yè)：實現餐飲O2O等模式

電信行業(yè)：精準掌握客戶離網傾向

能源行業(yè)：智能電網

物流行業(yè)：提供效率，降低成本

城市管理：智能交通，環(huán)保監(jiān)測、城市規(guī)劃、智能安防

生物醫(yī)學：流行病預測、智慧醫(yī)療、健康管理等

體育和娛樂

安全領域：國家安全保障體系，抵御網絡攻擊

個人生活

大數據產業(yè)

IT基礎設施層（提供硬件、軟件、網絡基礎設施和提供咨詢、規(guī)劃、信息集成服務的企業(yè)，比如，提供數據中心解決方案的IBM等，提供存儲解決方案的EMC，提供虛擬化管理軟件的微軟等）

數據源層（大數據生態(tài)圈的數據提供者，生物大數據、交通大數據、醫(yī)療大數據、政務大數據、電商大數據、社交網絡大數據、搜索引擎大數據）

數據管理層（包括數據抽取、轉換、存儲、管理等服務的各類企業(yè)，比如分布式文件系統(tǒng)、數據庫和數據倉庫）

數據分析層（提供分布式計算、數據挖掘、統(tǒng)計分析、等服務，比如數據可視化工具等）

數據平臺層（提供數據分享平臺、數據分析平臺、數據租售平臺）

數據應用層（提供智能交通，智慧醫(yī)療、智能物流、智能電網企業(yè)）