“王叁寿谈大数据产业的内聚和外延”

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许多投身于大数据产业的企业实际上只是参加了其中的一环。 王叁寿认为，完善的大数据产业链包括数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易层、大数据APP层和大数据衍生层。 汇聚在一起，形成了大数据产业完整的循环链条，各层次又无限向外延伸，形成了大数据产业的凝聚与外延。

　　

将强大的凝聚力转换为大数据

大数据具有强大的凝聚力和外延性，你怎么理解这些？

另一方面，大数据聚集聚集海量、弱小的相关数据，在硬件、软件的支持下，对比金融、医疗、农业、工业、能源、交通、物流、零售等多个行业的实际诉求，设计了接地气的应用场景， 另一方面，通过大数据租赁、基金、信托、期货、托管等各种形式，实现了大数据在更大范围内的流通。 由此，数据源运营商将越来越多地产生大数据培训、咨询、数据解决外包等增值服务。

大数据可以理解为庞大、弱相关数据凝聚摩擦的一个动态过程。

20世纪50年代以来迅速发展的新闻控制技术革命提供了日益增长的碎片化的数据新闻 更多的机械设备设有连续测量和报告运行情况的装置，计算机生成的数据包括电子邮件、邮件、微博等行为过程中招聘者发生的感兴趣的新闻，但声音、视频数量庞大，同样结构庞大 大数据技术将这些庞大的碎片集中在一起，挖掘出新的价值。 这是满足大数据发挥作用的主要要求的大量数据源必须无序分散。

王叁寿认为，鉴于大数据的这一凝聚力属性，大数据企业数据源储量的持有情况在一定程度上直接决定了大数据企业在整个产业的市场竞争力。 九方大数据引领市场及早认识到这些，确立了大数据资产运营的领先特性。

大数据的外延性

大数据的外延性体现在数据源、技术支撑层的基础上，实现数据交易、数据应用乃至大数据产业本身，实现越来越多的衍生价值。

例如，无论是政府数据、领域数据、公司数据，都是通过大数据的硬件支持汇总在一起，通过大数据技术解决，实现应用后，最终回归各个领域，进行大数据金融、互联网

由于大数据产生于处理问题，产生于应用，大数据APP应用层一直是产业链上的重要组成部分。 据王叁寿介绍，9次方大数据目前实现了大数据与医疗、金融、通信、能源、交通、农业等30多个领域的结合。 随着大数据产业和以前流传下来的产业的交汇，旧产业的痛点开始找到了新的处理方案。 例如，定点扶贫大数据可以提高扶贫精度； 交通大数据可以缓解交通拥堵问题，提供最佳处理方案； 网格化大数据使实现社会管理网格化的食药监大数据也难以克服的食品药品监察成为可能&hellip； &hellip；

除此之外，在硬件支撑层、技术层、交易层、APP层、衍生层等层面还具有一定的外延性。 例如，硬件支撑层涵盖大数据收集设备、传输设备、存储设备、大型机、复合机等设备。 无人机、机器人、gps已经成为大数据采集工具； 仅从传输设备来说，包括无线传输设备、光传输设备、网络设备、移动通信网、遥感卫星等外延项目。

王叁寿认为，中国大数据产业各环节良性循环交流发展迅速，到了年，整体规模超过万亿元高点，中国大数据产业生态圈也逐渐形成。

来源：UI科技日报