大数据产业链的构成(数据产业的核心要素包括？)
1. 数据产业的核心要素包括？
普遍意义上来讲，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心资源所构成的生态环境，它包含了与大数据管理和价值实现相关的企业、行业机构等社会主体的经济活动集合。
遵照产业定义的通用原则，产业各环节的参与实体应能够提供可交付的产品和服务，并形成上下游产业链供需关系。在此基础上，依据数据价值的提升路径和IT领域的产品布局，我们将大数据产业的核心要素归纳为数据资源、数据基础能力、数据分析和展示、数据应用几个重要组成部分。
2. 数据产业的核心要素包括？
普遍意义上来讲，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心资源所构成的生态环境，它包含了与大数据管理和价值实现相关的企业、行业机构等社会主体的经济活动集合。
遵照产业定义的通用原则，产业各环节的参与实体应能够提供可交付的产品和服务，并形成上下游产业链供需关系。在此基础上，依据数据价值的提升路径和IT领域的产品布局，我们将大数据产业的核心要素归纳为数据资源、数据基础能力、数据分析和展示、数据应用几个重要组成部分。
3. 数据产业的核心要素包括？
普遍意义上来讲，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心资源所构成的生态环境，它包含了与大数据管理和价值实现相关的企业、行业机构等社会主体的经济活动集合。
遵照产业定义的通用原则，产业各环节的参与实体应能够提供可交付的产品和服务，并形成上下游产业链供需关系。在此基础上，依据数据价值的提升路径和IT领域的产品布局，我们将大数据产业的核心要素归纳为数据资源、数据基础能力、数据分析和展示、数据应用几个重要组成部分。
4. 著名经济学家陈人通教授讲授的大数据产业链？
回答如下：大数据产业链主要包括以下几个环节：
1.数据采集：大数据产业链的第一步是数据采集，包括数据的收集、清洗、整合和存储等。数据来源包括传感器、社交媒体、网站、移动应用程序和其他渠道。
2.数据处理：数据处理是将采集到的数据转化为可用的信息，包括数据挖掘、数据分析、数据建模和数据可视化等。
3.数据应用：数据处理后的信息可以应用于各种领域，如金融、医疗、零售、制造业等，以支持决策和业务流程的优化。
4.技术支持：大数据产业链还需要技术支持，包括硬件、软件、网络和安全等。这些技术支持可以提高数据处理和应用的效率和质量。
5.人才培养：大数据产业链需要大量的数据分析师、数据科学家和技术人员等人才，因此人才培养也是该产业链的重要环节。
陈人通教授指出，大数据产业链是一个复杂的生态系统，需要各种环节紧密协作才能实现高效的数据处理和应用。同时，大数据产业链也是一个快速发展的领域，需要不断创新和技术更新，以满足不断变化的需求和挑战。
5. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
6. 大数据服务公司是干嘛的？
主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些是依托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。
主要涉及：一是为电商企业提供个性化推荐引擎的大数据公司，包括推荐引擎、分析引擎和营销引擎等，覆盖大数据全产业链的实现路径。. 二是大数据分析技术提供商，面向企业或者政府部门提供数据分析的结果。
7. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
8. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
9. 大数据服务公司是干嘛的？
主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些是依托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。
主要涉及：一是为电商企业提供个性化推荐引擎的大数据公司，包括推荐引擎、分析引擎和营销引擎等，覆盖大数据全产业链的实现路径。. 二是大数据分析技术提供商，面向企业或者政府部门提供数据分析的结果。
10. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
11. 著名经济学家陈人通教授讲授的大数据产业链？
回答如下：大数据产业链主要包括以下几个环节：
1.数据采集：大数据产业链的第一步是数据采集，包括数据的收集、清洗、整合和存储等。数据来源包括传感器、社交媒体、网站、移动应用程序和其他渠道。
2.数据处理：数据处理是将采集到的数据转化为可用的信息，包括数据挖掘、数据分析、数据建模和数据可视化等。
3.数据应用：数据处理后的信息可以应用于各种领域，如金融、医疗、零售、制造业等，以支持决策和业务流程的优化。
4.技术支持：大数据产业链还需要技术支持，包括硬件、软件、网络和安全等。这些技术支持可以提高数据处理和应用的效率和质量。
5.人才培养：大数据产业链需要大量的数据分析师、数据科学家和技术人员等人才，因此人才培养也是该产业链的重要环节。
陈人通教授指出，大数据产业链是一个复杂的生态系统，需要各种环节紧密协作才能实现高效的数据处理和应用。同时，大数据产业链也是一个快速发展的领域，需要不断创新和技术更新，以满足不断变化的需求和挑战。
12. 著名经济学家陈人通教授讲授的大数据产业链？
回答如下：大数据产业链主要包括以下几个环节：
1.数据采集：大数据产业链的第一步是数据采集，包括数据的收集、清洗、整合和存储等。数据来源包括传感器、社交媒体、网站、移动应用程序和其他渠道。
2.数据处理：数据处理是将采集到的数据转化为可用的信息，包括数据挖掘、数据分析、数据建模和数据可视化等。
3.数据应用：数据处理后的信息可以应用于各种领域，如金融、医疗、零售、制造业等，以支持决策和业务流程的优化。
4.技术支持：大数据产业链还需要技术支持，包括硬件、软件、网络和安全等。这些技术支持可以提高数据处理和应用的效率和质量。
5.人才培养：大数据产业链需要大量的数据分析师、数据科学家和技术人员等人才，因此人才培养也是该产业链的重要环节。
陈人通教授指出，大数据产业链是一个复杂的生态系统，需要各种环节紧密协作才能实现高效的数据处理和应用。同时，大数据产业链也是一个快速发展的领域，需要不断创新和技术更新，以满足不断变化的需求和挑战。
13. 著名经济学家陈人通教授讲授的大数据产业链？
回答如下：大数据产业链主要包括以下几个环节：
1.数据采集：大数据产业链的第一步是数据采集，包括数据的收集、清洗、整合和存储等。数据来源包括传感器、社交媒体、网站、移动应用程序和其他渠道。
2.数据处理：数据处理是将采集到的数据转化为可用的信息，包括数据挖掘、数据分析、数据建模和数据可视化等。
3.数据应用：数据处理后的信息可以应用于各种领域，如金融、医疗、零售、制造业等，以支持决策和业务流程的优化。
4.技术支持：大数据产业链还需要技术支持，包括硬件、软件、网络和安全等。这些技术支持可以提高数据处理和应用的效率和质量。
5.人才培养：大数据产业链需要大量的数据分析师、数据科学家和技术人员等人才，因此人才培养也是该产业链的重要环节。
陈人通教授指出，大数据产业链是一个复杂的生态系统，需要各种环节紧密协作才能实现高效的数据处理和应用。同时，大数据产业链也是一个快速发展的领域，需要不断创新和技术更新，以满足不断变化的需求和挑战。
14. 什么是国际大数据？
基本上，大数据是指我们收集和分析我们现在在世界上生成的大量数据的能力。利用不断增长的数据量的能力完全改变了我们了解世界及其内一切的能力。捕获和分析大数据方面的进步使我们能够在几分钟内解码人类DNA，找到治疗癌症的方法，准确预测人类行为，挫败恐怖袭击，确定营销努力，预防疾病等等。
您可能会问：那么这里有什么新东西？公司和组织没有长时间捕获和分析数据吗？是的，但目前有三件事正在发生变化，并使“大数据”现象成为现实：
我们生成新数据的速度令人震惊–我称之为世界的“数据化”。
我们生成更复杂的数据形式
近年来，我们分析数据的能力已经发生了变化
15. 大数据服务公司是干嘛的？
主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些是依托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。
主要涉及：一是为电商企业提供个性化推荐引擎的大数据公司，包括推荐引擎、分析引擎和营销引擎等，覆盖大数据全产业链的实现路径。. 二是大数据分析技术提供商，面向企业或者政府部门提供数据分析的结果。
16. 什么是国际大数据？
基本上，大数据是指我们收集和分析我们现在在世界上生成的大量数据的能力。利用不断增长的数据量的能力完全改变了我们了解世界及其内一切的能力。捕获和分析大数据方面的进步使我们能够在几分钟内解码人类DNA，找到治疗癌症的方法，准确预测人类行为，挫败恐怖袭击，确定营销努力，预防疾病等等。
您可能会问：那么这里有什么新东西？公司和组织没有长时间捕获和分析数据吗？是的，但目前有三件事正在发生变化，并使“大数据”现象成为现实：
我们生成新数据的速度令人震惊–我称之为世界的“数据化”。
我们生成更复杂的数据形式
近年来，我们分析数据的能力已经发生了变化
17. 什么是国际大数据？
基本上，大数据是指我们收集和分析我们现在在世界上生成的大量数据的能力。利用不断增长的数据量的能力完全改变了我们了解世界及其内一切的能力。捕获和分析大数据方面的进步使我们能够在几分钟内解码人类DNA，找到治疗癌症的方法，准确预测人类行为，挫败恐怖袭击，确定营销努力，预防疾病等等。
您可能会问：那么这里有什么新东西？公司和组织没有长时间捕获和分析数据吗？是的，但目前有三件事正在发生变化，并使“大数据”现象成为现实：
我们生成新数据的速度令人震惊–我称之为世界的“数据化”。
我们生成更复杂的数据形式
近年来，我们分析数据的能力已经发生了变化
18. 什么是国际大数据？
基本上，大数据是指我们收集和分析我们现在在世界上生成的大量数据的能力。利用不断增长的数据量的能力完全改变了我们了解世界及其内一切的能力。捕获和分析大数据方面的进步使我们能够在几分钟内解码人类DNA，找到治疗癌症的方法，准确预测人类行为，挫败恐怖袭击，确定营销努力，预防疾病等等。
您可能会问：那么这里有什么新东西？公司和组织没有长时间捕获和分析数据吗？是的，但目前有三件事正在发生变化，并使“大数据”现象成为现实：
我们生成新数据的速度令人震惊–我称之为世界的“数据化”。
我们生成更复杂的数据形式
近年来，我们分析数据的能力已经发生了变化
19. 数据产业的核心要素包括？
普遍意义上来讲，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心资源所构成的生态环境，它包含了与大数据管理和价值实现相关的企业、行业机构等社会主体的经济活动集合。
遵照产业定义的通用原则，产业各环节的参与实体应能够提供可交付的产品和服务，并形成上下游产业链供需关系。在此基础上，依据数据价值的提升路径和IT领域的产品布局，我们将大数据产业的核心要素归纳为数据资源、数据基础能力、数据分析和展示、数据应用几个重要组成部分。
20. 大数据服务公司是干嘛的？
主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些是依托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。
主要涉及：一是为电商企业提供个性化推荐引擎的大数据公司，包括推荐引擎、分析引擎和营销引擎等，覆盖大数据全产业链的实现路径。. 二是大数据分析技术提供商，面向企业或者政府部门提供数据分析的结果。
