每一个新兴的行业都将经历一个从概念到应用的过程，大数据技术最终的目的还是应用。2016年开始，大数据企业不再谈技术和概念，谈的是商业案例和数据价值。越来越多的数据案例被挖掘出来，正在成为企业效仿的对象。企业也主动邀请大数据企业前来洽谈，寻找合作机会，共同寻找数据应用场景。过去是大数据企业给企业洗脑，提升数据意识，现在是企业主动接触大数据企业，提出业务需求，探讨如何利用数据分析和外部数据，来寻找新的商业机会。

大数据技术的普及应用，正如当年互联网技术的普及应用一样，将渗透到各个领域，并逐渐影响着每一个人的生活。总体来看，目前大数据在各行业中的应用并没有遍地开花，只是在部分行业出现一些落地化产品，为来这是个很大的市场，会催生一系列行业大数据应用平台。

国内大数据产业已经从初期探索阶段到了市场高度认同，产业链相对完善的阶段，大数据企业已经从初期小规模探索式的、定位不明确的发展到了定位清晰、业务方向明确的阶段。做行业大数据应用，必须要理清楚行业数据的特征。

1.行业大数据具有时效性

数据的时效性同样决定了大数据分析结果。我们需要根据不同的需求来确认数据的时效性，过时的东西我们即使分析出来了也不会我对我们的决策产生影响。例如，对于投资行业来说，这一时效性是至关重要的，投资行业需要根据市场上的数据快速的分析出结果，分析结果出现的越快，给用户带来的利益可能就更大，相反的话甚至可能造成资金的损失。

2.行业大数据具有全量性

在小数据时代，我们要做调研，要做数据分析，往往采用的是抽样调查，基于一个样本的数据分析，这个样本的大小有可能是10万，也有可能是100万，但是不能完全代表事实的真相。在大数据时代，我们需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。

3.行业大数据讲求效率

关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。大数据让企业的决策更科学，由关注精确度转变为关注效率的提高，大数据分析能提高企业的效率。在快速变化的市场，快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则，也就是说，速度就是价值，效率就是价值，而这一切离不开大数据思维。

4.行业大数据具有相关性

数据重要，但是比数据更重要的是数据之间的关系，以及数据之间的相关性。但是要注意的是，关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。

在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说我按那个按钮，一定会出现相应的结果，是这样状态。而农业社会往前推，不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只需要找到相关关系，只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的好处。

5.行业大数据具有预测性

从不能预测转变为可以预测，大数据的核心就是预测。大数据能够做到从已知判断未知，让历史照进现实。大数据能够预测体现在很多方面，大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。例如：大数据助微软准确预测世界怀。

我们进入了一个用数据进行预测的时代，虽然我们可能无法解释其背后的原因。如果一个医生只要求病人遵从医嘱，却没法说明医学干预的合理性的话，情况会怎么样呢?实际上，这是依靠大数据取得病理分析的医生们一定会做的事情。

6.行业大数据具有学习性

不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势，就是我们所在的生活世界，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人，让环境更懂人，让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话，那他一定是具有竞争力的了，而“大数据”技术能够助我们一臂之力。

让机器懂人，是让机器具有学习的功能。人工智能已转变为研究机器学习。大数据分析要求机器更智能，具有分析能力，机器即时学习变得更重要。机器学习是指：计算机利用经验改善自身性能的行为。机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识(学习)过程、创新、重构已有的知识，从而提升自身处理问题的能力，机器学习的最终目的是从数据中获取知识。

让机器懂人，这是人工智能的成功，同时，也是人的大数据思维转变。你的机器、你的软件、你的服务是否更懂人?将是衡量一个机器、一件软件、一项服务好坏的标准。人机关系已发生很大变化，由人机分离，转化为人机沟通，人机互补，机器懂人，现在年青人已离不开智能手机是一个很好的例证。在互联网大数据时代，有问题—问机器—问百度，成为生活的一部分。机器什么都知道，原因是有大数据库，机器可搜索到相关数据，从而使机器懂人。是人让机器更懂人，如果机器更懂人，那么机器的价值更高。

业务需求推动技术创新，商业与管理的现代化、信息化促进了业务应用由旧模式向新模式转变，各行业对大数据的应用已经初见端倪，分行业大数据应用时代已经到来。中科点击作为行业大数据应用专家，已经在汽车、教育、金融、招商、医美等众多行业布局大数据应用，多年大数据应用经验累积，形成了一套专业化的大数据平台打造模式，16大任务包，196个节点，100天开发周期，把大数据应用到行业，应用到产业，用专业化的产品和技术为企业带来新的增长引擎，带动商业增值。