世界经济论坛和德勤的研究认为，扩大地球观察的全球价值 —— 地球数据的潜在增值预计在 2023 年将达到 7000 亿美元，对全球 GDP 的累计贡献可达 3.8 万亿美元。

附图是地球观察对各行业的潜在价值预测。

Frost & Sullivan 和上海数据交易所的研究显示，2022 年中国数据交易行业的整体市场规模约为 876.8 亿元，预计到 2030 年可达 5,156 亿元。

中国数字产业化和政府对数据要素的支持，会进一步推动数据交易市场的发展。

长三角占 2022 数据交易市场的 26.8%，位居各地区首位。

SpaceKnow 是北美一家基于卫星观察图像进行数据分析的服务商。其从太空角度对地表的经济活动进行数据采集和模型分析。

图 1：购物中心停车场的汽车车位占用情况，9 月份数据接近新高。

图 2：工厂周围繁忙程度（反映新订单的需求）也在保持持续回升。

SpaceKnow 认为卫星数据体现了中国经济活动在持续复苏。

The Economist 旗下研究部门 Economist Impact 的一份报告显示，针对 AI 、IoT 和大数据三项技术的应用，不同垂直行业存在不同。

ICT 行业三项技术应用率都比较高，毕竟自身是数字技术强相关的位置。

IoT 的渗透率各行业普遍较高，且行业间差距小；而 AI 在不同行业的渗透率差别则较大。

“数据是新的石油资源” —— 这句话也许是不对的，其并非有限，而且越来越多，使用方式也越来越复杂。

如果没想好怎么用？连存储这些数据的电费谁来出可能都是问题。

某些很有价值的数据，也可能在瞬间变得一文不值。

总算有人提出反对意见了……

垂直行业的数字化转型给电信运营商带来大量新增机会。从产品供给角度，运营商也应超越传统政企市场通信服务，提供更多数字化相关业务。

中国电信在 2021 年产业数字化主题下获得了 989 亿收入，同比增长高达 17.8%。预计 2022 年该数字会突破千亿元。

从细项看，行业云是增量的最大贡献者，中国电信的 2B 云计算服务增长接近翻番（90.9%）；数据中心的增幅也有不小规模。物联网虽然绝对数字尚小，但增幅也达 30% 以上。

放眼后续，产业数字化作为一个大赛道（群）预计可以给大型运营商带来千亿级别的新增空间。

传统的经济预测会依赖美国的供应管理协会制造业指数（ISM）、德国的经济研究所商业前景指数（Ifo）、中国的采购经理人指数（PMI）等。

新冠疫情期间，此类指数的时效性面临一定的质疑；而且很多来自调查对象的反馈，会因为情绪因素而失真。

彭博经济研究（Bloomberg Economics）提出了一种新的方法，基于电力需求、交通拥塞状态等高频数据来编制 26 个国家的经济预测数据。

彭博以 2020Q2 各国 GDP 为例，进行回溯测试发现：利用这些高频数据可以预测到各国经济活动变量的 76%。

而传统采购经理人指数之类的平均

大数据成为 “热门词汇” 多年。但真正以 “大数据” 为公司业务第一关键字的知名公司并不多。

神秘的 Palantir 算最有代表性的大数据公司，因为其很多项目来自于美国政府或者安全等机构，外界对其的了解甚少。

从上市披露角度，其收入保持了高速增长；2020Q3 收入同比获得了 52% 的大幅增长；股价也取得了大幅增长。

需要说明的是，Palantir 成立至今已有 17 年历史，截止到目前还从未盈利过。

2018 年中国大数据产业规模 4,384 亿元，预计 2021 年会达到 8,000 亿元。

互联网、政府、金融和电信是最主要的应用领域，占据了 82% 的份额。

Big Data 概念兴起时，一个广泛传播的故事是：Google 发现发烧等关键字的搜索量在某些地区大增，比疾病预防控制中心（CDC）提前一两周预测到流行病爆发。

于是 Google Trends 被广泛用来佐证一些分析。图 1 是美国五个州搜索失业文件的频度。可以间接看到 Arizona 似乎失业情况更严峻。

6月20日到7月11日这段时间，工作减少前五名的行业为：管理、采矿、建筑、食品服务和财务。