中國大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

中國大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析一、概述1、定義大數(shù)據(jù)是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù)，其規(guī)模往往達到了PB(1024TB)級。不同機構(gòu)對大數(shù)據(jù)也有不同的定義。Gartner對大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫對大數(shù)據(jù)的定義：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。移動信息化研究中心對大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實時、精確地洞察未知邏輯領(lǐng)域的動態(tài)變化，并快速重塑業(yè)務(wù)流程、組織和行業(yè)的新興數(shù)據(jù)管理技術(shù)。2、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)行業(yè)上游是基礎(chǔ)支撐層，主要包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、計算機設(shè)備、存儲設(shè)備等硬件供應(yīng)，此外，相關(guān)云計算資源管理平臺、大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)也屬于產(chǎn)業(yè)鏈上游；大數(shù)據(jù)行業(yè)中游立足海量數(shù)據(jù)資源，圍繞各類應(yīng)用和市場需求，提供輔助性的服務(wù)，包括數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工分析、數(shù)據(jù)安全，以及基于數(shù)據(jù)的IT運維等；大數(shù)據(jù)行業(yè)下游則是大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場，隨著我國大數(shù)據(jù)研究技術(shù)水平的不斷提升，目前，我國大數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用于政務(wù)、工業(yè)、金融、交通、電信和空間地理等行業(yè)。大數(shù)據(jù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)示意圖二、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析1、全球大數(shù)據(jù)儲量情況隨著信息通信技術(shù)的發(fā)展，各行各業(yè)信息系統(tǒng)采集、處理和積累的數(shù)據(jù)量越來越多，全球大數(shù)據(jù)儲量呈爆炸式增長。據(jù)資料顯示，2019年全球大數(shù)據(jù)儲量為41ZB，同比2018年增長24.24%。從大數(shù)據(jù)儲量各地區(qū)占比來看，中國的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量約占全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的23%，美國的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為30%，APJxC(日本和亞太)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為18%，全球其他地區(qū)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為8%。2、行業(yè)規(guī)模隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及數(shù)字技術(shù)的不斷成熟，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和服務(wù)將持續(xù)深化。與此同時，市場對大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的需求也在持續(xù)升高，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也迎來發(fā)展迅速。據(jù)資料顯示，2019年我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模為5386.2億元，同比2018年增長，預計到2021年將達到8242億元。3、企業(yè)情況2015年前后，大數(shù)據(jù)相關(guān)政策規(guī)劃密集出臺，同期為大數(shù)據(jù)企業(yè)新增數(shù)量頂峰時期。近年來，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迎來新的發(fā)展機遇期，產(chǎn)業(yè)規(guī)模日趨成熟。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)主體從“硬”設(shè)施向“軟”服務(wù)轉(zhuǎn)變的態(tài)勢將更加明顯，面向金融、政務(wù)、電信、醫(yī)療等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)服務(wù)將實現(xiàn)倍增創(chuàng)新。我國目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的企業(yè)超過3000家，其中有大部分的大數(shù)據(jù)企業(yè)為10人至100人規(guī)模的小型企業(yè)，中小企業(yè)在產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展過程中發(fā)揮著重要作用。隨著全球經(jīng)濟形勢的變化和行業(yè)政策的實施，大數(shù)據(jù)中小企業(yè)面臨的外部市場環(huán)境和依托的基礎(chǔ)設(shè)施也發(fā)生重大變化從而影響企業(yè)規(guī)模分布。據(jù)資料顯示，大數(shù)據(jù)企業(yè)中，小型企業(yè)（10-100人）的占比為71%，中型企業(yè)（100-300人）的占比為17%，大型企業(yè)（>300人）的占比為10%。注：數(shù)據(jù)為2020年10月我國大數(shù)據(jù)企業(yè)主要分布在北京、廣東、上海、浙江等經(jīng)濟發(fā)達省份。受政策環(huán)境，人才創(chuàng)新，資金資源等因素影響，北京大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)實力雄厚，大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)量約占全國總數(shù)的35%。廣東和上海市場環(huán)境開放，產(chǎn)業(yè)布局上以科技創(chuàng)新為重點，大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)布局較多，廣東省大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)量占比為18%，上海市占比為16%。注：數(shù)據(jù)為2020年10月4、細分領(lǐng)域情況目前我國大數(shù)據(jù)行業(yè)下游的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，幾乎涉及到了我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€領(lǐng)域。據(jù)資料顯示，我國大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域占比前三的分別為金融、醫(yī)療健康和政務(wù)等領(lǐng)域，占比分別為30%、14%和13%。注：數(shù)據(jù)為2020年10月從融資細分領(lǐng)域分布來看，大數(shù)據(jù)行業(yè)融資企業(yè)分布在近20個領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)行業(yè)迎來歷史新機遇，在企業(yè)服務(wù)、醫(yī)療健康、金融等垂直細分領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用展現(xiàn)出巨大潛力。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)增量藍海市場正在逐步打開。其中企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)獲融資占比高達62%，金融行業(yè)次之為13%，健康醫(yī)療為8%。隨著互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)的進一步普及滲透，以及IT基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善，企業(yè)服務(wù)市場仍將繼續(xù)擴大。注：數(shù)據(jù)為2020年10月三、政策法規(guī)情況隨著我國不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已然成為推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動力。黨中央、國務(wù)院高度重視大數(shù)據(jù)在推進經(jīng)濟社會發(fā)展中的地位和作用，大數(shù)據(jù)逐漸成為各級政府關(guān)注的熱點，政府數(shù)據(jù)開放共享、數(shù)據(jù)流通與交易、利用大數(shù)據(jù)保障和改善民生等概念深入人心。此后國家相關(guān)部門出臺了一系列政策，鼓勵大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。四、行業(yè)競爭格局隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品及應(yīng)用的不斷普及，在技術(shù)層、數(shù)據(jù)源層以及衍生層的共同支撐下，應(yīng)用市場規(guī)模份額達到40%，衍生層規(guī)模達18.5%，硬件層規(guī)模達17.5%，技術(shù)層規(guī)模達15%，數(shù)據(jù)源規(guī)模達5%，交易規(guī)模達4%。其中，交易市場規(guī)模雖然占比最少，但是正是由于他的存在，使得數(shù)據(jù)的交易從法律上實現(xiàn)數(shù)據(jù)的合法化問題，以及實現(xiàn)了數(shù)據(jù)價值兌現(xiàn)。五、行業(yè)發(fā)展趨勢1、分析方法創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方法受算法、理論的限制和影響，隨著相關(guān)技術(shù)和領(lǐng)域的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析方法也將面臨革命性的改變。例如深度學習，極有可能成為未來數(shù)據(jù)分析的核心原理。將更多人腦功能融入到人工智能當中，帶來更高效的數(shù)據(jù)分析方法。在數(shù)據(jù)分析方法革新上，醫(yī)藥、金融、智慧城市等領(lǐng)域備受矚目，成為拉動數(shù)據(jù)分析方法創(chuàng)新的主要動力。2、數(shù)據(jù)共享程度提高數(shù)據(jù)收集是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，隨著社會信息爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)收集工作壓力劇增。各行業(yè)、企業(yè)均有其專門的數(shù)據(jù)資源，若能實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的高度共享，將促使大數(shù)據(jù)技術(shù)得到更廣泛的利用。3、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用大數(shù)據(jù)與商業(yè)價值開發(fā)相掛鉤，其自身也表現(xiàn)出資源化發(fā)展的趨勢，即大