2016中國大數據交易白皮書

㈠ 如何實現大數據交易

大數據時代，數據成為數字經濟的關鍵生產要素，以數據為基礎，以人工智慧為主要驅動力的新型經濟形態正在蓬勃發展。大數據產業發展的核心在於數據自由流通，而數據交易就是實現數據有序流通的關鍵一環。

近日，發源地大數據對我國大數據交易產業進行了深度研究，指明了未來發展路徑。

2011年至2014年這四年間，我國大數據處於起步發展階段，大數據的市場規模增速穩定，每年均保持在20%以上。

2015年，大數據市場規模已達到98.9億元，同比增長30.7%。

2016年，大數據市場規模增速迎來高潮，達到45%，市場規模繼續擴大，超過160億元。

預計2017年至2020年，大數據的市場增速穩定。

我國主要的大數據交易平台分布在西南、華中和華北地區，均屬於國內第一批崛起的大數據交易平台。

從當前的發展來看，中西部發展勢頭強勁，產業發展進入良性循環，是國內最早規劃並實施大數據產業發展的地區。

東部地區則依託經濟優勢，聚集效應開始顯現。就目前而言，以北京、上海、廣州為中心向四周輻射，形成以京津冀地區、長江三角洲地區和珠江三角洲地區為集團樞紐的沿海大數據走廊格局，是東部地區大數據交易平台建設的最大特點。

1.大數據交易平台建設進入井噴期。

數據交易平台是數據交易行為的重要載體，可以促進數據資源整合、規范交易行為、降低交易成本、增強數據流動性，成為當前各地促進數據要素流通的主要舉措之一。從全國范圍來看，2015年前成立並投入運營的有北京大數據交易服務平台、貴陽大數據交易所、長江大數據交易所、東湖大數據交易平台、西咸新區大數據交易所和河北大數據交易中心。2016年新建設的有哈爾濱數據交易中心、江蘇大數據交易中心、上海大數據交易中心以及浙江大數據交易中心。據有關數據預測，到2016年年底全國類似的交易平台數量可能達到15到20個[1]。

2.大數據交易變現能力有所提升。

在國家政策的推動鼓勵下，數據交易從概念逐步落地，部分省市和相關企業在數據定價、交易標准等方面進行了有益的探索。隨著數據交易類型的日益豐富、交易環境的不斷優化、交易規模的持續擴大，我國數據變現能力顯著提高。據《2016年中國大數據產業白皮書》不完全統計，2015年我國大數據相關交易的市場規模為33.85億元，預計到2016年國內大數據交易市場規模將達到62.12

億元，2020年將達到545億元。

3.大數據交易仍整體處於起步階段。

從整體發展水平來看，我國大數據交易仍處於起步階段，突出表現在以下幾個方面：一是數據交易主要以單純的原始數據「粗加工」交易為主，數據預處理、數據模型、數據金融衍生品等的內容的交易尚未大規模展開。二是數據供需不對稱使得數據交易難以滿足社會有效需求，數據成交率和成交額不高。三是數據開放進程緩慢一定程度上制約了數據交易整體規模，影響數據變現能力。四是數據交易過程中缺乏全國統一的規范體系和必要的法律保障，無法有效破解數據定價、數據確權等難題。

㈡ 認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

大數據作為一個新興的產業，一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網＋的概念一樣，大數據被神話了，被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心，生怕大數據被捧得的太高，將來可能會被摔的很慘。

2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始，到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰，相信10月份的烏鎮互聯網大會上，大數據還會是一個大的熱點。

大數據論壇上，數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦，大數據產業前景很好，但是大數據企業卻很難做大，很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。

1 大數據企業眾多而弱小，很難實現產業優勢

中國大數據企業大概有200多家，將近60%集中在北京，以小微企業為主，年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期，各家諸侯割地而立，每家佔領了一塊小的細分領域，很難做大，都面臨著同行的激烈競爭，有的領域例如輿情監控已成為紅海。

大數據企業人數大多在幾十人到幾百人，少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業，沒有一家企業佔有細分市場10%的份額，沒有一家大數據企業建立了行業標准，領導行業發展。

中國大數據產業處於極度分散狀態，優秀的人才分布在不同企業，很難形成人才合力。各家企業規模小，很難在企業做深做大，很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求，中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。

大數據產業如果要形成產業優勢，必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業，中國在大數據基礎架構，數據產品，數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上，銷售額應該在百億以上，否則很難形成技術和人才優勢，也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。

貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯，估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%（業務價值提升）。大多數的經費都用於大數據基礎平台（存儲和計算）、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM，Oracle，EMC，Intel，華為，聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。

中國大數據企業規模過小，領軍企業缺少，行業過於分散，這些都是制約中國大數據產業發展的因素，也是產業做大的一個痛點。

2 外部數據是一個個孤島，數據價值低

數據是大數據產業發展的基礎，具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務，創造出新的價值。

中國的大數據市場還不成熟，很多大數據企業擁的數據都是片段的數據，很難形成完整的，具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態，數據之間很少流動和整合；孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業，很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據，效率很低，采購來的數據價值不高，數據整合的難度較大，數據采購的整體費用過高。

大家都看到了數據分散的弊端，於是很多地方都建立了大數據交易市場，幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護，很多企業不太想在交易市場進行數據交易，往往還是採用一對一的數據交易，這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中，大數據交易市場，缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式，還需要用很長的時間去證明。

中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商，這些企業比較謹慎，很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據，其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放，但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放，至少需要3年時間才能達到商業應用要求。

3 大多數企業客戶，對數據商業應用敏感度低

大多數企業對數據有需求，但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行，至少要溝通三次以上，其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業，房地產業，零售業，他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼，不要和房地產業談大數據應用，房產行業數據還不全，很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設，研究大數據在房地產行業的應用。

已有的大數據企業商業案例中，大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作，為企業提供數據產品、數據工具或數據技術，目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累，市場很難被引爆，被動的數據商業應用，往往和業務結合較弱，無法迅速幫助企業利用數據提升業務，同時也無法解決業務發展瓶頸。

企業內部人士深度了解業務需求，他們缺少的是市場數據和消費者反饋，缺少的數據分析方法和工具。企業內部人士更應該成為大數據商業應用的主力，參加一些行業活動，從需求出發，主動尋找數據和解決方案。移動互聯網時代，商業競爭策略很清晰，一個是快，一個是要利用數據進行決策。

大數據產業的發展，不僅僅是大數據企業自身的事情，也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要，主動到市場尋找數據和解決方案，提升數據商業敏感度，從業務場景出發，尋找具有價值的數據。

4大數據技術和產品同業務結合深度不夠

市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題，就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠，數據對業務整體推動效果不如期望，這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題，大數據解決方案很難和業務深度結合。

大數據核心價值就是揭示事務發展規律，幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面，大數據的作用並不明顯。企業的產品開發，市場策略，戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業，一種是利用數據發展的企業，另外一種是不重視數據被淘汰的企業。

大數據企業如果想發展壯大，如果想成為行業領先的企業，其必須放棄短期利益，深入到客戶的運營中去，了解客戶的數據，了解客戶的業務，了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶，了解市場，了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據，技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵，業務人員掌握數據技術的門檻較高，但是技術人員了解業務的門檻很低，復合性人才傾向於從技術人才培養開始。

企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習，了解對方環境和需求，在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律，從業務出發，從場景出發，從數據出發，將大數據解決方案同業務深度結合，利用數據推動業務發展，發揮大數據預測規律的核心價值。

5 專業數據挖掘工具和人才缺失

傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了，通過各類報表展示，讓管理層了解企業運營信息，過去的確幫助企業提高管理水平，達到了預期目的。

在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要，另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS，SPSS，TD等數據工具越來越被邊緣化，R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。

數據的時間價值正在得到重視，特別是金融企業，所有的業務部門都期望在最短的時間里，看到資金使用情況，客戶交易情況，風險管控情況。企業越早了解信息，就會越早進行決策，時間就是Money。過去數據需求可能是T＋5或者T＋30，現在的數據需求往往是T＋1或者T＋0，數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了，但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。

中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。

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㈢ 為破局而生，情報分析師決勝大數據

大數據時代，誰擁有數據，誰也就擁有財富。

數據服務產業的發展，提高數據的應用水平，所離不開的關鍵核心都是專業的情報分析師。

通常所說的大數據分為三種，企業數據、公權機構數據和開源網路數據。前兩種可供挖掘和應用的價值有限，目前世界上各國所重視的都是開源網路數據。

挖掘大數據價值，獲取目標對象（人物、事件、機構、項目等）精確可靠的信息，需要經由情報分析師充分利用自身的技術、方法、經驗和手段，建立和理清調查任務內在的邏輯關系，通過綜合研判，才能從紛繁冗餘的數據中找出價值。

大數據是座挖不完的「鑽石礦」，隨著科學技術的發展，每個人的生活都與大數據息息相關，同時隨著國家政策對於大數據等前沿技術的愈發重視，大數據行業已逐步形成了一個萬億級別的市場。

截至2018年底，致力於打造「中國數谷」的貴州省會貴陽正推動大數據與相關領域深度融合，全國人大代表、貴陽市市長陳晏表示，貴陽建成大數據產業園10個，大數據企業1632家，全年企業主營業務收入1000億元人民幣。在推動大數據與實體經濟、社會治理等方面，貴陽市「融」出了新動能、新前景、新生活、新效率。貴陽市政府數據已實現100%共享交換，向社會免費開放618餘萬條數據。

基於大數據對各個行業的深入影響，近幾年，美國、歐盟、日本等主要發達經濟體都積極推進各自的大數據戰略。2009年，美國科學家委員會(NSTC)就發布了《開發數字數據的威力》報告，初步提出發展大數據的框架，奧巴馬政府亦對大數據行業大力支持，幫助美國取得世界領先地位。參考《大數據白皮書(2016)》，2016年全球大數據核心產業規模約為300億美元，預計2020年有望達到近600億美元。

中國亦將大數據視為新經濟的重要支撐。2014年「大數據」首次出現在《政府工作報告》，奠定了行業快速發展的政策基礎。2017 年，工信部印發了《大數據產業發展規劃(2016-2020 年)》，全面部署「十三五」時期大數據產業發展工作。發改委、工信部及農業部、運輸部等部委先後頒布相關後續政策，推動大數據產業發展。預計未來將有更多部門出台相應具體政策，推動大數據行業的發展。

根據中國信通院數據顯示，2017年中國大數據產業規模(包括數據資源建設、大數據軟硬體產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務)為4700億元人民幣，同比增長30%，且預計2020年這一規模有望趕超1萬億，年均復合增速近30%。其中，大數據核心產業規模2017年為234億元，同比增長39%，預計2018年為329億元。

目前中國金融數據體量位居全球第一，其中金融行業數據量是數據的重要貢獻和使用機構，互聯網金融占據相當大的比重，活躍的交易賬戶和交易事項為金融領域貢獻了大量可供挖掘的有價數據。

受互聯網金融的影響，金融行業大數據也迎來了迅速發展，大數據在金融行業正實現全面普及應用。大數據在金融行業的應用，除了傳統的風險管理、運營管理及業務創新外，近年金融行業大數據應用呈現新的趨勢，主要包括高頻金融交易、小額信貸、P2P放款審核、客戶管理、精準營銷等。

隨著大數據發展和應用的持續推進，未來金融大數據行業中的機構和企業將圍繞建立新的金融環境而競爭，主要表現在圍繞生態圈、戰略和產品三個層面的競爭，並由此確定金融行業企業的市場地位及競爭力。因此，金融機構、互聯網企業都不會局限於某一個層面的發展，更傾向於多維度、多層面的布局。

此外，A股上市公司在大數據產業的各個領域布局廣泛，目前A股大數據概念板塊中，有118個標的，但是在各個子版塊中有較強變現能力的龍頭企業的數量卻很少，對於一些概念炒作，沒有核心技術能力的公司，很容易因為一些市場環境的變化，產生大幅下跌，讓投資者蒙受損失。

由此可見，大數據進一步發展急切需要綜合解決方案提供商，專注於利用當代最先進的IT技術推動企業和政府部門在管理和商業模式上的創新發展，提供綜合解決方案，包括運營支撐、大數據、移動互聯網解決方案等。最終形成電信+政府+金融的大數據全面布局。

內生外延布局金融大數據，業務協同發展。在公共安全、運營商等傳統大數據業務將大數據平台和應用技術研發落地，繼而可將經驗快速復制到金融、農業等其他領域。形成強協同效用。

大數據是未來的發展趨勢，現今人人也都可以談一點大數據，任何行業都可以直接間接的與大數據相關聯，但是真正專業應用大數據技術的公司卻也屈指可數，更難辨別出真正具有大數據業務變現能力的企業。

身處信息爆炸的時代，要想透過大數據去發現背後的真相，也並不是一件易事。

術業有專攻，作為企業方需要有意識培養大數據技術和情報分析師等專業人才，而作為個人也要有意識培養情報分析師思維，如此才能真正將大數據為己所用，如此也才能在未來市場的角逐中不被淘汰出局。

未來，每一個人都離不開對於數據的分析。

㈣ 如何評價《大數據標准化白皮書》

居委會或者村委會

㈤ 大數據是什麼意思 大數據包括什麼

大數據，在近幾年越來越受到人們的關注，盡管大數據概念已經在各個行業中應用逐漸變得廣泛起來，但是對於大多數的人來說，大數據概念在他們眼裡還是模糊不清的，那麼，什麼叫大數據?大數據是什麼意思呢?我查詢整理了相關資料，希望能夠幫助到大家！

大數據的定義

由於計量、記錄、預測生產生活過程的需要，人類對數據探尋的腳步從未停歇，從原始數據的出現，到科學數據的形成，再到大數據的誕生，走過了漫漫長路。

2011年5月，麥肯錫研究院發布報告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次給大數據做出相對清晰的定義：「大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集。」

2015年8月31日，國務院《促進大數據發展行動綱要》指出：「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」

《大數據白皮書2016》稱：「大數據是新資源、新技術和新理念的混合體。從資源視角看，大數據是新資源，體現了一種全新的資源觀;從技術視角看，大數據代表了新一代數據管理與分析技術;從理念的視角看，大數據打開了一種全新的思維角度。」

當前，業界公認的大數據有「4V特徵，即：Volume(體量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和Value(價值高)。

大數據的作用在於在龐大的全量數據的基礎上，通過演算法模型，得出有意義的結果，進而進行資源配置的優化、現象的發現、未來的預測等。

大數據的內容

大數據涉及由不同設備和應用程序產生的數據，主要包括以下幾個領域：

1、黑匣子數據：它是直升機，飛機和噴氣機等的組件。它捕捉飛行機組的聲音，麥克風和耳機的錄音，以及飛機的性能信息。

2、社會媒體數據：Facebook和Twitter等社交媒體保存著全球數百萬人發布的信息和觀點。

3、證券交易所數據：證券交易所數據保存關於由客戶在不同公司的份額上做出的「買入」和「賣出」決定的信息。

4、電網數據：電網數據保持特定節點相對於基站消耗的信息。

5、運輸數據：運輸數據包括車輛的型號，容量，距離和可用性。

6、搜索引擎數據：搜索引擎從不同的資料庫檢索大量數據。

因此，大數據包含的數據是大量、高速度和可擴展的數據，其中，數據有三種類型：

（1）結構化數據：關系數據。

（2）半結構化數據：XML數據。

（3）非結構化數據：Word，PDF，文本，媒體日誌

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簡介：大數據是新時代最重要的「數字金礦」，是全球數字經濟發展的核心動能。數據資源如同農業時代的土地、勞動力，工業時代的技術、資本，已經成為信息 時代重要的基礎性戰略資源和關鍵生產要素。

㈦ 大數據未來的發展前景怎麼樣

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義：大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》，大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素，通過數據技術、數據產品、數據服務等形式，使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同，具體如下：

2、產業鏈剖析：大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣，上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;

大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備，相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業，相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場，我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸，除發展較早的政務大數據、交通大數據外，在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程：十年來大數據產業高速增長，信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景：優化升級數字基礎設施，鼓勵大數據產業發展

2014年，大數據首次寫入政府工作報告，大數據逐漸成為各級政府關注的熱點，政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策，鼓勵大數據產業發展。

當前，隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施，其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中，大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模：2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構：產業整體以大數據服務為主，應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看，目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，

CCID統計，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看，大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策，發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等，以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛，但由於各下游領域業務特點的不同，決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一：金融大數據

——金融大數據需求：金融業務規模不斷擴大，帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看，近年來，中國金融領域業務規模不斷擴大，其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技，推動數字化轉型，整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來，隨著新一代信息技術加速突破應用，以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起，我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代，金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年，人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》，構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計，明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月，人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大，加之新一代信息技術的發展，大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二：政府大數據

——政府大數據需求：互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看，根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示，互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月，我國互聯網政務服務用戶規模達9.21億，較2020年12月增長9.2%，占網民整體的89.2%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年，我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展，努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月，全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃，為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三：互聯網大數據

——互聯網大數據需求：互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下，2021年，互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展，信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元，同比增長21.2%。

2022年上半年，我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元，同比增長0.1%。

註：2021年及以前年份，規模以上互聯網和相關服務企業，指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年，規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭：中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據，截止2022年9月23日，全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中，廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭：技術領域創新和經驗是關鍵，融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看，榜單共選取了10個細分領域，涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域，以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等，是所有細分行業應用場景的基礎支撐，體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中，技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟，落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段，在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註：2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比，同時結合行業專家打分，評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景：大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志，對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到2930.9億元，未來六年復合年增長率為22.6%。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。。

㈧ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據發展的行業有三個方向，大數據開發、大數據分析、大數據科研

在2016年以前可能沒多少人會認為這個行業的發展潛力有多大，但隨著時代的進步，現如今大數據不是時時刻刻都在身邊？大數據現今是存在於各個行業，比如，電信、金融、製造、物流、電商等也因此催生出了眾多專業技術崗位。又從政策上來說，大數據是國家重點扶持項目，未來的一系列計劃中，大數據都占據著十分關鍵重要的環節，自然是有著 不可多得發展機遇。從職業前景來看，大數據開發相比於其他的大數據相關職位如大數據分析，大數據科研都有著更廣泛的應用，薪水高、待遇好，就業前景這方面也是非常好的。大數據行業發展未來可期

㈨ 中國大數據產業和企業的問題觀察

中國大數據產業和企業的問題觀察

大數據作為一個新興的產業，一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網＋的概念一樣，大數據被神話了，被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心，生怕大數據被捧得的太高，將來可能會被摔的很慘。2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始，到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰。大數據論壇上，數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦，大數據產業前景很好，但是大數據企業卻很難做大，很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。大數據企業眾多而弱小，很難實現產業優勢中國大數據企業大概有200多家，將近60%集中在北京，以小微企業為主，年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期，各家諸侯割地而立，每家佔領了一塊小的細分領域，很難做大，都面臨著同行的激烈競爭，有的領域例如輿情監控已成為紅海。大數據企業人數大多在幾十人到幾百人，少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業，沒有一家企業佔有細分市場10%的份額，沒有一家大數據企業建立了行業標准，領導行業發展。
中國大數據產業處於極度分散狀態，優秀的人才分布在不同企業，很難形成人才合力。各家企業規模小，很難在企業做深做大，很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求，中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。大數據產業如果要形成產業優勢，必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業，中國在大數據基礎架構，數據產品，數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上，銷售額應該在百億以上，否則很難形成技術和人才優勢，也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯，估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%（業務價值提升）。大多數的經費都用於大數據基礎平台（存儲和計算）、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM，Oracle，EMC，Intel，華為，聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。中國大數據企業規模過小，領軍企業缺少，行業過於分散，這些都是制約中國大數據產業發展的因素，也是產業做大的一個痛點。外部數據是一個個孤島，數據價值低數據是大數據產業發展的基礎，具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務，創造出新的價值。中國的大數據市場還不成熟，很多大數據企業擁的數據都是片段的數據，很難形成完整的，具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態，數據之間很少流動和整合；孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業，很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據，效率很低，采購來的數據價值不高，數據整合的難度較大，數據采購的整體費用過高。大家都看到了數據分散的弊端，於是很多地方都建立了大數據交易市場，幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護，很多企業不太想在交易市場進行數據交易，往往還是採用一對一的數據交易，這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中，大數據交易市場，缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式，還需要用很長的時間去證明。中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商，這些企業比較謹慎，很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據，其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放，但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放，至少需要3年時間才能達到商業應用要求。大多數企業客戶，對數據商業應用敏感度低
大多數企業對數據有需求，但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行，至少要溝通三次以上，其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業，房地產業，零售業，他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼，不要和房地產業談大數據應用，房產行業數據還不全，很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設，研究大數據在房地產行業的應用。
已有的大數據企業商業案例中，大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作，為企業提供數據產品、數據工具或數據技術，目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累，市場很難被引爆，被動的數據商業應用，往往和業務結合較弱，無法迅速幫助企業利用數據提升業務，同時也無法解決業務發展瓶頸。
大數據產業的發展，不僅僅是大數據企業自身的事情，也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要，主動到市場尋找數據和解決方案，提升數據商業敏感度，從業務場景出發，尋找具有價值的數據。大數據技術和產品同業務結合深度不夠市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題，就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠，數據對業務整體推動效果不如期望，這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題，大數據解決方案很難和業務深度結合。大數據核心價值就是揭示事務發展規律，幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面，大數據的作用並不明顯。企業的產品開發，市場策略，戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業，一種是利用數據發展的企業，另外一種是不重視數據被淘汰的企業。大數據企業如果想發展壯大，如果想成為行業領先的企業，其必須放棄短期利益，深入到客戶的運營中去，了解客戶的數據，了解客戶的業務，了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶，了解市場，了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據，技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵，業務人員掌握數據技術的門檻較高，但是技術人員了解業務的門檻很低，復合性人才傾向於從技術人才培養開始。企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習，了解對方環境和需求，在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律，從業務出發，從場景出發，從數據出發，將大數據解決方案同業務深度結合，利用數據推動業務發展，發揮大數據預測規律的核心價值。專業數據挖掘工具和人才缺失傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了，通過各類報表展示，讓管理層了解企業運營信息，過去的確幫助企業提高管理水平，達到了預期目的。在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要，另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS，SPSS，TD等數據工具越來越被邊緣化，R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。數據的時間價值正在得到重視，特別是金融企業，所有的業務部門都期望在最短的時間里，看到資金使用情況，客戶交易情況，風險管控情況。企業越早了解信息，就會越早進行決策，時間就是Money。過去數據需求可能是T＋5或者T＋30，現在的數據需求往往是T＋1或者T＋0，數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了，但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。

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㈩ 貴陽大數據是一個什麼樣子的工程合法嗎

合法的。

貴陽大數據主要通過自主開發的大數據交易電子系統，線上與線下相互結合，撮合客戶進行大數據交易，促進數據流通，同時，定期對數據供需雙方進行評估，規范數據交易行為，維護數據交易市場秩序，保護數據交易各方合法權益。

面向社會提供完整的數據交易、結算、交付、安全保障、數據資產管理和融資等綜合配套服務，以及大數據清洗建模分析服務、大數據定向采購服務、大數據平台技術開發等增值服務。

交易數據是基於底層數據，通過數據的清洗、分析、建模、可視化出來的結果，徹底解決了數據交易如何保護隱私及數據所有權的問題。

交易數據主要是清洗建模後的政府數據、金融數據、互聯網數據。 目前，已有濟寧、寧夏、武漢、蘇州、貴陽等地政府相繼開通了政府數據公開賬戶。

(10)2016中國大數據交易白皮書擴展閱讀：

貴州省近日發布了2017年大數據十大工程，其中擬定了貴陽大數據交易所年度發展目標：交易會員達到2000家，交易規模累計3億元(人民幣，下同)以上。

當前，大數據正在成為「新經濟」的新引擎，提供強而有力的經濟新動能，已上升為國家戰略。作為中國首個國家級大數據綜合試驗區，貴州大數據產業發展上已實現了一系列首創之舉。

於2015年4月正式掛牌運營的貴陽大數據交易所，是全球第一家大數據交易所，總部位於貴陽，目前已建成北京、上海、深圳和成都四大運營中心。交易所旨在推動政府數據公開、行業數據價值發現，通過大數據交易，驅動貴州乃至全球大數據產業發展。

據《2016年中國大數據交易產業白皮書》預計，中國大數據產業市場規模2020年將達13626億元，其中大數據交易545億元。對此有業內人士分析認為，在合法的數據隱私保護條例下，未來大數據會作為國家與社會的重要資產，將誕生一個萬億級別的交易市場。

同時貴陽大數據交易所在國家大數據政策的推動下以市場化方式運作，在中國大數據交易領域已是領軍者，未來有望成為中國上市的「交易所第一股」。