1.3　四个环节，看懂大数据产业链

大数据产业链可分为大数据采集、大数据管理、大数据分析和大数据应用四个环节。这四个环节层层递进，贯穿整个数据生命周期过程。大数据产业能够催生更大的市场和利润空间，将构建数据行业应用新体系。在这个产业链中，不同环节的商业需求正在催生新的运作方式和盈利方法，从而发现新的商业模式。

1.大数据采集

大数据采集是大数据产业链的底层基础。数据采集环节是指对政府单位或者企业的内部经营数据、内部管理数据和外部的用户行为数据，以及一切相关联的互联网公开数据进行挖掘、整合的过程。大数据采集对进一步做大数据管理、分析及应用有着最直接的支撑。

2.大数据管理

大数据管理通过数据共享平台实现。数据共享平台主要由数据汇集、数据支撑、数据接入点三层组成，向下可以支撑数据采集层，向上支撑外部数据应用系统。数据管理师对采集整合到的数据进行数据存储和处理，将采集到的数据纳入数据聚合平台中，方便数据的输入和输出。并且利用大数据技术对数据进行加工和分析，挖掘潜藏在数据中的深度信息，实现数据的增值。

3.大数据分析

大数据行业来说数据固然重要，但是数据之间的关联更加重要。因此要对采集到的数据的可用性和逻辑进行判断分析。对数据进行关联、分类、聚类等量化，形成可视化图表结果，只有通过分析才能获取更多智能、深入、有价值的信息。

4.大数据应用

大数据应用主要包括基础应用和行业应用。基础应用，比如数据可视化、数据安全、数据搜索等；行业应用则是结合行业特点、行业用户、行业需求策划的独特大数据产品。从应用模式来看，大数据应用分为对内应用和对外应用两类。对内应用指企业或者政府单位通过大数据对自身业务进行优化。对外应用主要指大数据的对外商业化，目前主要集中在对目标企业的增值服务和参与精准营销等。