大數(shù)據(jù)產業(yè)在近幾年發(fā)展迅速，當前大數(shù)據(jù)如果要實現(xiàn)和產業(yè)的不斷融合，還需要在技術方面不斷努力。

　　大數(shù)據(jù)的哪些因素是影響行業(yè)發(fā)展的呢。

　　海量的數(shù)據(jù)規(guī)模

　　和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)獨特屬性是其海量的數(shù)據(jù)規(guī)模。這種計算量和傳統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)和存儲分析的范疇不同，它的數(shù)據(jù)量已經達到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫無法進行處理的級別。大數(shù)據(jù)應用場景也受到數(shù)據(jù)量限制，比如僅對商場購物數(shù)據(jù)實行分析，數(shù)據(jù)量并沒有達到大數(shù)據(jù)級別，這樣的數(shù)據(jù)進行分析也很難實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析效果。

　　按照當前的數(shù)據(jù)流動趨勢，大數(shù)據(jù)分析需要我們收集和整理海量的數(shù)據(jù)，這對我們加強企業(yè)之間合作，為一些空白領域進行數(shù)據(jù)量填補提出了要求。

　　數(shù)據(jù)流動情況

　　數(shù)據(jù)的有效時間十分有限，數(shù)據(jù)采集完成之后，需要實行對數(shù)據(jù)的及時處理。在大數(shù)據(jù)的使用中，比如使用商業(yè)wifi采取到的用戶信息，這些商業(yè)行為是具有時效性。如果在得到數(shù)據(jù)很久之后才進行數(shù)據(jù)分析，這些數(shù)據(jù)就失去了分析的價值。所以保持數(shù)據(jù)流動十分重要，進而保持數(shù)據(jù)的時效性。

　　多樣數(shù)據(jù)類型

　　大數(shù)據(jù)還具有多樣性特點。用戶行為的復雜度是很高的，只使用單一的用戶行為數(shù)據(jù)并不能實現(xiàn)對用戶的行為趨向刻畫。

　   根據(jù)黨的十九大報告，要加快建設制造強國，加快發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經濟深度融合。大數(shù)據(jù)具有海量數(shù)據(jù)規(guī)模、快速數(shù)據(jù)流轉、多樣數(shù)據(jù)類型和較低價值密度等特征。隨著信息技術發(fā)展突飛猛進、互聯(lián)網應用迅速普及，大數(shù)據(jù)逐漸發(fā)展成為一個獨立的產業(yè)形態(tài)，對經濟發(fā)展的驅動作用越來越大，正在成為高質量發(fā)展的重要引擎。

　　創(chuàng)新產業(yè)發(fā)展模式。大數(shù)據(jù)產業(yè)鏈涵蓋數(shù)據(jù)標準與規(guī)范、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)運行維護及應用等多個環(huán)節(jié)，覆蓋數(shù)據(jù)從產生到應用的全部生命周期。在大數(shù)據(jù)產業(yè)鏈中，可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的全面采集、深度分析和系統(tǒng)優(yōu)化，并將相關數(shù)據(jù)終端有效連接起來，從而打破產業(yè)類別與信息服務之間的壁壘，重構產業(yè)發(fā)展模式。

　　促進關聯(lián)產業(yè)集聚。大數(shù)據(jù)產業(yè)的優(yōu)勢不僅僅在于對龐大數(shù)據(jù)信息的專業(yè)化處理，更在于通過云計算、分布式處理、存儲和感知等技術的運用，促進提升相關產品制造能力，攻克關鍵核心技術，并在數(shù)據(jù)獲取與應用層面形成產業(yè)集聚效應。

　　現(xiàn)在使用較多的數(shù)據(jù)采集形式，是通過對用戶軌跡的分析，實現(xiàn)用戶畫像的刻畫后，才能實現(xiàn)為用戶的精準推送。