目前，數據已經成為一種新的生產資料，整個商業社會正在圍繞數據進行重新構建。因此，大數據這個話題受到越來越多的人的關注。近兩年，大數據成為各行各業眼中的“香餑餑”，更多的企業和公司都在追趕這股熱潮，許多新興的大數據公司“破土而出”。

　　據工信部預測數據顯示，2017年中國大數據產業規模近2萬億人民幣，2020年將增長至5萬億，年復合增速達35.7%。此前，馬云還提出了大數據是構建未來智能世界三個最主要要素之一的觀點。

　　由此可見，現階段的大數據已經不再局限于幾年前新興概念的層面，人們越來越多關注點在于大數據的落地問題。但大數據如何落地卻是一個關鍵性問題，如果大數據公司只是單純地進行數據收集和統計，未免有些雞肋。

　　早期，在互聯網領域，大數據的商業價值已經被充分挖掘。例如涉足電商領域的互聯網公司，通過對消費者的各種數據進行分析觀察，向消費者推薦適合其購買的商品，又稱之為電商大數據;做搜索引擎的互聯網公司則通過對各種數據進行分析挖掘，為廣告主提供合適的廣告推薦。就智能推薦來講，除了廣告推薦之外，還包括電商推薦、視頻推薦、文學推薦等，目前涵蓋的范圍已經十分廣泛。

　　目前，數據的商業價值在越來越多的行業中逐漸得到實現，大數據應用逐漸落地生根。諸如工業、金融、公共事務、醫療、媒體出版、智能制造、零售、能源、地產等行業。

　　1、政府大數據

　　記者從大數據公司東方金信了解到，通過大數據平臺對某地民政部門人口信息的數據分析和挖掘，該地民政部門實現精準發放養老卡。大數據平臺通過對人口庫合理的測算，從而預測年度、季度、月份，有多少人符合領取養老卡條件，并且對符合條件的人群進行精準定位，在條件生效的當月，民政部門通過郵遞的方式，為當事人郵寄養老卡和慰問信，真正實現了“讓數據多跑路，讓老百姓少跑路”。

　　據悉，各別地方政府已經利用大數據局來進行產業統籌。從目前的發展階段來看，政府大數據建設包括人口庫、法人庫、地理信息庫、宏觀經濟庫等。建設這些信息數據庫，可以實現善政、興業、惠民等多方面、綜合性價值。比如在興業方面，大數據平臺通過對當地生產企業主要原材料、能源供應、勞動力市場等信息進行評估，從而對整個區域的資源進行合理配置，大大地降低工業成本，提升企業競爭力。

　　盡管大數據技術發展日新月異，加之國家政策扶持，但政府大數據的應用領域仍處于初級階段，僅僅局限在電子政務、政府管理、公共服務等方面，而且政府大數據還需要較長的時間周期進行自身協調、管理。

　　2、電商大數據

　　在電商領域，利用大數據進行精準營銷已是由來已久了，最早的Amazon的個性化推薦開創了大數據在電商領域的先河。諸如馬云菜鳥網絡宣稱的24小時完成中國境內送貨、甚至是劉強東宣傳的未來京東15分鐘實現送貨上門，二者都是基于客戶消費習慣數據的分析和預測來進行的。

　　大數據公司百分點告訴記者，大數據電商領域的應用產品除了精準營銷產品之外，還可以依據用戶消費偏好，進行個性化推薦引擎產品的打造。個性化推薦產品幫忙企業更好地了解用戶消費偏好，提升用戶購物體驗和轉化效能。日前，諸如一號店、唯品會、酒仙網、沱沱工社、聚美優品、安居客等一大批電商企業都在應用個性化推薦產品。還可以通過大數據來實現企業的智能運營與智能營銷，從而降低運營成本，提升企業收入。

　　誠然，電商數據的應用還有更多的想象空間，包括預測流行趨勢、消費趨勢等，依托大數據分析，對地域消費特點、客戶消費習慣、消費熱點等進行分析和挖掘，并形成消費報告。通過報告計劃生產，管理生產企業庫存，配制企業資源等等，從而實現精細化、社會化生產。

　　3、醫療大數據

　　醫療行業擁有大量的病例、病理報告、治愈方案以及藥物報告等信息，通過大數據平臺的數據測算，可以極大地幫助醫生和病人。畢竟，數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞，是處于不斷的進化的過程中。通過數據分析和挖掘，醫生在病人發病前，對病情進行控制并確定相應的治療方案。

　　借助大數據平臺，不僅可以根據收集來的各種病理信息建立多種類別的數據庫，例如建立針對疾病特點的數據庫、醫療行業的病人分類數據庫等;還可以對豐富動態的多指標數據進行分析和挖掘，幫助醫院決策層、管理層更清晰的了解醫院當前運營現狀、目標達成情況，甚至是幫助醫院更好的識別風險，并及早控制。

　　現階段，醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據之間存在“信息孤島”的現象，大規模應用沒有辦法進行。接下來，只有打破數據孤島，將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平臺，醫療行業的大數據應用才能進一步取得發展。

　　4、體育大數據

　　伴隨體育產業化的迅速發展，基于大數據進行精準運營的體育賽事運營、體育媒體運營、體育商業運營也廣泛活躍在人們的視線范圍內。

　　事實上，媒體對于體育賽事前后的數據分析的需求量是巨大的。畢竟，數據分析伴隨比賽的始終。而且，大數據在精準分析賽事進程、球員表現、比賽看點等方面是具備無可比擬的優越性的。大數據平臺通過對數據的聚合、挖掘以及算法模型構建，以獨特、具有前瞻性的視角分析，為受眾提供更為直觀易懂并極具可視化的賽事直播畫面。

　　然而，與國外體育大數據市場相比，國內體育大數據的市場規模發展空間仍然很大。目前，雖然一些電視臺或網絡平臺在這方面進行不斷的嘗試，但是深層次的數據挖掘和高階數據分析應用并不多，高階數據分析產品的打造逐漸成為體育數據應用領域一大發展應用趨勢。

　　此前，研究機構Gartner關于數據價值曾給出了這樣的答案：大數據在新處理模式的作用下，才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力，從而適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

　　由此可見，大數據的價值并不在數據本身，而是在數據的深度挖掘和應用上，在商業領域，搭建出應用場景，讓用戶對數據產生需求，這才是大數據公司最終應該做的。