#積極創(chuàng)立以自身技術為基礎的數據標準
#形成可持續(xù)的大數據服務商業(yè)模式，并能夠持續(xù)盈利
#垂直化應用廠商的大數據服務必須與具體行業(yè)或上下游產業(yè)結合形成生態(tài)化擴張
行業(yè)化應用依托于信息化及互聯(lián)網化的加速
#行業(yè)化應用廠商需要在 行業(yè)線上線下數據源的整合 及模型訓練上不斷完善
#行業(yè)化應用廠商必須 深諳行業(yè)業(yè)務，并能準確判斷線上業(yè)務對線下業(yè)務的沖擊點
#持續(xù)專注于提高用戶的轉化與變現效果
平臺型戰(zhàn)略受到追捧
#云存儲需通過差異化的增值服務實現業(yè)務的長期持續(xù)發(fā)展
#SaaS 、PaaS 、IaaS 服務盤活了云存儲，使其成為眾多企業(yè)大數據的載體，但平臺的數據存取效率仍是目前的瓶頸
#第三方數據平臺的發(fā)展在于依托自身數據產品實現盈利，保證現金流流轉
技術平臺不斷豐富數據管理的手段
#戰(zhàn)略層面，技術路線的選擇比市場戰(zhàn)術的運用對廠商的發(fā)展更具決定性
#戰(zhàn)術層面，招募架構師等核心技術人才是該類廠商生存并能夠長久發(fā)展的關鍵
物聯(lián)網連接的數據采集與數據管理
#物聯(lián)網廠商的發(fā)展重在布局，包括生態(tài)環(huán)境的構建及技術標準的確立等
#與行業(yè)業(yè)務的緊密結合以及軟硬件一體化人才的爭奪是廠商發(fā)揮更大價值的關鍵
各內容類互聯(lián)網服務競相成為數據源
#各類互聯(lián)網服務公司貢獻著數據源，但其本質是各自領域的專業(yè)化服務商
#廠商需要積極挖掘歷史數據以提供智能化增值服務，并與內容創(chuàng)作者與提供商形成良好生態(tài)關系
#圖片、音視頻等非結構化數據成為當前數據類型主體
大數據建設領域仍被國際廠商占據
#各方不同產品線之間競爭與合作關系共存，利益最大化才是策略制定的基石
#國際領先廠商需要在對需求趨勢的前瞻性判斷、與政府及國內合作伙伴保持良好關系、實現從軟件到服務的價值轉移等方面不斷拓展
#技術積累及注重變現的風格決定了數據可視化等領域成為國內廠商的沃土，但廠商仍需在對客戶業(yè)務的理解深度及模型的抽象能力上不斷提升
大數據行業(yè)化提供商磨礪的三大武器
#數據形成
#模型訓練
#彈性可擴展計算形態(tài)
大數據行業(yè)化應用的機會與看點
附錄：大數據企業(yè)名錄
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