大数据的应用领域

(1) 大数据应用层次

按照数据开发应用深入程度的不同，可将众多的大数据应用分为三个层次。

第一层：描述性分析应用。是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识，帮助人们分析发生了什么，并呈现事物的发展历程。描述性分析主要用于挖掘历史数据，描述已经发生的事情，并从中得到业务知识。

第二层：预测性分析应用。是指从大数据中分析事物之间的关联关系、发展模式等，并据此对事物发展的趋势进行预测。预测性分析主要根据历史模式预测事物未来的趋势和结果。如微软公司纽约研究院研究员David Rothschild通过收集和分析赌博市场、好莱坞证券交易所、社交媒体用户发布的帖子等大量公开数据，建立预测模型，对多届奥斯卡奖项的归属进行预测。

第三层：指导性分析应用。是指在前两个层次的基础上，分析不同决策将导致的后果，并对决策进行指导和优化。指导性分析基于大数据进行智能决策，用来指导复杂情况下应该怎么做。如无人驾驶汽车分析高精度地图数据和海量的激光雷达、摄像头等传感器的实时感知数据，对车辆不同驾驶行为的后果进行预判，并据此指导车辆的自动驾驶。

(2)大数据应用领域

目前，人们对大数据的关注焦点已经从概念炒作转向发挥其真正价值。大数据在我们日常生活中的渗透也不断深入，在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用，表1给出了国外统计的大数据前十大行业应用。

在过去几年，大数据已成为许多现代行业的游戏规则改变者。大数据与各领域的融合应用在不断拓展，例如网络化协同、个性化定制和智能化生产成为工业生产的新模态，精准营销、智能推介在互联网和金融领域日益成熟，疫情监测、资源调配成为大数据的创新应用场景。根据赛迪数据显示，2018年中国大数据产业规模为4384.5亿元，2021年中国大数据产业规模将达到8000亿元。随着云计算、物联网、5G等支撑行业的快速发展，未来大数据将拥有更为广阔的应用市场。

表1 大数据十大行业应用