从2012年的“用户标签”到2014年的“用户画像”，从2015年的“大数据”到2017年的“人工智能”，大数据正在从神坛走向现实。
“标签”到“画像”，代表着数据在数量和维度上，逐渐在丰富; “大数据”到“人工智能”，表明从原始数据到本体认知的过渡。
大数据已经开始在一些特定领域和场景下为客户解决实际问题，创造价值。
产业链
产业链中四个环节压缩至了两个，即数据服务平台提供商和数据解决方案提供商。
虽然市场上确实以这两种角色为主体，但在具体项目中，这二者并没有形成上下游产业链的局面。在一些行业市场中，数据服务平台提供商向前跨越，直接面对行业客户，向他们提供其所拥有的外部数据(往往本身就拥有海量的2C数据入口，可以源源不断地生产2C数据)的粗加工产品(如用户的标签数据等);而在另一部分行业市场中，数据解决方案提供商，基本使用用户自身的数据，通过数据处理服务，为行业客户提供某个方向的解决方案。
上面两个角色之间基本没有合作、没有交集，很少在市场上直接竞争。
一个是市场的成熟度决定的，还有一个就是由法律或者说政策环境决定的。
首先，这是由市场的成熟度决定的。目前行业应用市场还处于早期，部分行业用户的需求集中在外部数据的简单加工层面，还没有渗透到行业纵深，与行业的核心业务没有形成深度耦合，对数据服务提供商还没有很深的行业经验要求;另一方面，现阶段大多数“解决方案”提供商，基本采用客户自身的数据，依靠数据处理能力为客户提供数据集成服务。
其次，数据的交易目前在我国还是一个敏感的话题。虽然数据服务平台提供商拥有海量的2C数据，可如何与第三方合作，为行业客户提供他们所需要的解决方案，还是个无法触碰的禁区。6月1日生效的个人隐私安全法(下面简称隐私法)，只说明了“干什么”不行，但并没有规定“如何做”才是可以的。
法律环境的滞后，也限制了行业的进一步发展，资源将进一步向掌握数据的巨头集中。虽然这样做便于管理，数据集中在几个巨头手里好监管，不会产生隐私数据满天飞的乱象
数据无法打通，就会形成一个个信息孤岛;数据无法流动，就使数据应用受到很大局限。
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