大數據產業在近幾年發展迅速，當前大數據如果要實現和產業的不斷融合，還需要在技術方面不斷努力。

　　大數據的哪些因素是影響行業發展的呢。

　　海量的數據規模

　　和傳統數據相比，大數據獨特屬性是其海量的數據規模。這種計算量和傳統獲取數據和存儲分析的范疇不同，它的數據量已經達到傳統的數據庫無法進行處理的級別。大數據應用場景也受到數據量限制，比如僅對商場購物數據實行分析，數據量并沒有達到大數據級別，這樣的數據進行分析也很難實現大數據的分析效果。

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

　　數據流動情況

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

　　多樣數據類型

　　大數據還具有多樣性特點。用戶行為的復雜度是很高的，只使用單一的用戶行為數據并不能實現對用戶的行為趨向刻畫。

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

　　創新產業發展模式。大數據產業鏈涵蓋數據標準與規范、數據安全、數據采集、數據存儲與管理、數據分析與挖掘、數據運行維護及應用等多個環節，覆蓋數據從產生到應用的全部生命周期。在大數據產業鏈中，可以實現對數據的全面采集、深度分析和系統優化，并將相關數據終端有效連接起來，從而打破產業類別與信息服務之間的壁壘，重構產業發展模式。

　　促進關聯產業集聚。大數據產業的優勢不僅僅在于對龐大數據信息的專業化處理，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，并在數據獲取與應用層面形成產業集聚效應。

　　現在使用較多的數據采集形式，是通過對用戶軌跡的分析，實現用戶畫像的刻畫后，才能實現為用戶的精準推送。