大数据产业需加强和其他产业融合，有哪些方面能够提高融合水平

　　大数据产业在近几年发展迅速，当前大数据如果要实现和产业的不断融合，还需要在技术方面不断努力。

　　大数据的哪些因素是影响行业发展的呢。

　　海量的数据规模

　　和传统数据相比，大数据独特属性是其海量的数据规模。这种计算量和传统获取数据和存储分析的范畴不同，它的数据量已经达到传统的数据库无法进行处理的级别。大数据应用场景也受到数据量限制，比如仅对商场购物数据实行分析，数据量并没有达到大数据级别，这样的数据进行分析也很难实现大数据的分析效果。

　　按照当前的数据流动趋势，大数据分析需要我们收集和整理海量的数据，这对我们加强企业之间合作，为一些空白领域进行数据量填补提出了要求。

　　数据流动情况

　　数据的有效时间十分有限，数据采集完成之后，需要实行对数据的及时处理。在大数据的使用中，比如使用商业wifi采取到的用户信息，这些商业行为是具有时效性。如果在得到数据很久之后才进行数据分析，这些数据就失去了分析的价值。所以保持数据流动十分重要，进而保持数据的时效性。

　　多样数据类型

　　大数据还具有多样性特点。用户行为的复杂度是很高的，只使用单一的用户行为数据并不能实现对用户的行为趋向刻画。

　   根据党的十九大报告，要加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。大数据具有海量数据规模、快速数据流转、多样数据类型和较低价值密度等特征。随着信息技术发展突飞猛进、互联网应用迅速普及，大数据逐渐发展成为一个独立的产业形态，对经济发展的驱动作用越来越大，正在成为高质量发展的重要引擎。

　　创新产业发展模式。大数据产业链涵盖数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运行维护及应用等多个环节，覆盖数据从产生到应用的全部生命周期。在大数据产业链中，可以实现对数据的全面采集、深度分析和系统优化，并将相关数据终端有效连接起来，从而打破产业类别与信息服务之间的壁垒，重构产业发展模式。

　　促进关联产业集聚。大数据产业的优势不仅仅在于对庞大数据信息的专业化处理，更在于通过云计算、分布式处理、存储和感知等技术的运用，促进提升相关产品制造能力，攻克关键核心技术，并在数据获取与应用层面形成产业集聚效应。

　　现在使用较多的数据采集形式，是通过对用户轨迹的分析，实现用户画像的刻画后，才能实现为用户的精准推送。