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大數據代表性產業變遷

發布時間:2023-02-17 16:54:23

⑴ 什麼是大數據,大數據時代有哪些趨勢

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》。

⑵ 在大數據推動的產業融中,最明顯的變化是什麼

1)大數據,非結構化的數據量,會需要增加無數的存儲設備,計算設備,這是首先要推動的設備生產的行業。
2)基於大數據的計算,催生智慧工程,象智慧城市,便民服務,精準推送等,使軟體開發行業得到發展。
3)精準推送,使廣告更有效,可促進整個商業的發展。
4)最終智慧可實現人工智慧,使人趨向消亡

⑶ 大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

⑷ 大數據引領傳統產業轉型升級

大數據引領傳統產業轉型升級_數據分析師考試

「雲計算和大數據就像一個硬幣的兩面。雲計算是大數據的it基礎,而大數據是雲計算的一個重量級應用。」市雲計算中心負責人朱傳博告訴記者,在應對自然災害、事故災難等突發公共事件時,運用大數據可以讓政府部門的決策更加及時准確、科學民主。

近年來,隨著互聯網、雲計算、物聯網等信息技術的飛速發展,大數據時代悄然來臨,對經濟社會各領域產生了越來越重要的影響。開發區審時度勢,將發展大數據等高端產業作為實現產業轉型和新型工業化的戰略選擇,推動實現經濟發展與生態改善雙贏。

發展大數據產業,開發區優勢明顯。開發區擁有優良的生態環境和相對較好的生產、生活、產業配套環境,電子商務、金融、保險、物流、會展等生產性服務業發展水平在全市處於領先。產業配套支撐能力不斷提升。據了解,被評為「國家級科技企業孵化器」的信息(電子)技術產業園進駐電子信息類企業80餘家,去年實現業務總收入10億元,成為全市最大的it產業研發基地。政策扶持支撐到位。開發區明確了大力發展高新技術產業和高端裝備製造業的總體思路,出台了《關於推動全區「轉型升級、提質增效」活動實施意見》、《關於加強企業科技創新促進高新技術產業發展的實施意見》等主體文件。加之臨沂綜合保稅區在開發區的建設,將利用其獨特的體制機制和政策優勢,為大數據產業的發展提供強大動力。

基於開發區發展大數據產業的諸多優勢,市委、市政府將市雲計算中心這一現代化城市建設的「標准配置」放在開發區,採用「政府引導、市場運作、集中建設、資源共享、降低成本、打造品牌」的市場運作模式,進一步推動全市工業化、信息化深度融合,產業結構良好調整,加快實現「智慧臨沂」的建設目標。

已加入中國雲計算基地聯盟、全國信息網路安全協會聯盟、工信部數據中心聯盟的市雲計算中心一期建設106個雲平台承載機櫃,具備強大的信息數據處理和容災備份能力,主要業務包括提供智慧城市雲服務、大數據處理、雲儲存容災備份、電子商務等綜合服務。「最終,大部分單位、企業都不必再有自己的機房,而採用公共服務。用科技的方式改變生活,這就是大數據的魅力所在。」

憑借大數據的東風,開發區加快信息化和工業化深度融合,以信息化技術改造現有產業,使傳統生產力實現脫胎換骨的提升,並推動形成信息化的全新技術、產業。同時,引導鼓勵企業將信息化作為龍頭和平台,大力推進技術改造,實現產業升級;加大創新驅動的力度,加快建立以企業為主體、以市場為導向、產學研相結合的產業技術創新體系,大幅提升企業和產業的技術創新能力。

如今的開發區,新興產業闊步向前,傳統產業也在政策引導下逐步轉型升級:中關村臨沂軟體產業基地、中印軟體產業園、科技鑫城等發展平台正日益顯現出「乘數效應」,帶動實體經濟快速發展;高新技術產業和高端裝備製造業正走向高端集群、園區集聚的「康莊大道」;以金融業為龍頭的現代服務業正與高新技術產業、高端裝備製造業實現「互動融合」,開發區正加快邁出實體經濟轉型升級步伐。

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⑸ 大數據行業發展如何

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、競爭層次、產業結構、應用領域分布、區域集中度、業務競爭力、五力模型分析等

1、中國大數據行業產業鏈各環節競爭情況

目前,我國的大數據產業尚處於初級建設階段,從其細分領域來看,大數據產業可劃分為大數據基礎支撐設施、應用軟體以及大數據服務三大子行業。中國大數據代表性企業分布在各個子行業,基礎支撐層主要代表廠商有同有科技與歐比特等;專門研發大數據相關軟體的代表性企業有常山北明、思特奇與四維圖新等;科創信息與神州泰岳等企業則專注於大數據服務。另外,行業的龍頭企業如美亞柏科與易華錄等,業務布局覆蓋整條大數據產業鏈。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

⑹ 大數據未來發展趨勢如何

趨勢一:數據的資源化


什麼是數據的資源化,它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源,並且已經成為大家爭奪的焦點。因此,企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃,搶占市場先機。


趨勢二:與雲計算的深度結合


大數據離不開雲處理,雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備,是產生大數據的平台之一。自從2013年開始,大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合,預計未來兩者關系將更為密切。


另外,物聯網、移動互聯網等新興計算形態,也將一齊助力大數據革命,讓大數據營銷發揮出更大的影響力。


趨勢三:數據科學和數據聯盟的成立


未來,數據科學將成為一門專門的學科,被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業,也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

⑺ 閑話國內大數據發展簡史&產業化落地

文·blogchong

之所以想要說一說這個話題,是因為下午在技術群中不經意間,就類似話題進行了比較劇烈的腦暴討論。

討論范圍包括了互聯網公開數據的挖掘、價值變現、數據獲取的合法性以及數據產業落地等相關方向。

當時就一直在思考這個問題,後續完了自己又想了幾遍,發現確實有所得,也挺多東西想表達一下的。

大數據是在2009年開始相對比較正式引入國內的,基本上與Hadoop的「入侵」國內同步。

但在那時其實並沒有實際落地的東西,除了一些大公司在試探性使用,直到2012-2013年,國外已經完成一輪「探險」,國內才陸續開始思考大數據如何落地的事了。

確實是這樣的,國內在新技術領域上,一向落後於國外半拍,而我也恰恰也是在那個時候「入坑」的。

那個時候其實很多公司企業(除了當時BAT內部使用的案例),也是在嘗試性的涉足大數據領域,一邊追逐技術的完善,一邊在探索大數據與實際業務的結合點。

直到2014年,算是大數據在國內的一個爆發點,正式的轉折點。

首先,以Hadoop為代表的生態趨於成熟,甚至結合內存處理領域、數據實時處理領域,已經形成了一套完整的大數據平台技術解決方案。

其次,已經越來越公司結束了探索性實驗,用實際的成果嘗到了大數據這種處理模式的好處,已經形成了越來越多的實際可參考的良性案例。

當然,最重要的是確實存在實際的規模數據處理的需求。其實這個需求一直存在,只是很多時候沒有找到合適的契機爆發出來。

也就是從2014開始,大數據的人才市場需求在急劇擴增,很多其他IT領域開發人員紛紛轉型到數據行業,其中以逐漸沒落的傳統IT行業為代表。

有人才市場需求,進一步促進了大數據培訓市場的發展,各種大數據培訓機構如雨後春筍般的出現。

其實這也是沒辦法的事,因為當時還沒有哪個高校開設有大數據相關的課程呢。

當然,這波浪潮同樣卷到了學術界,部分高校也意識到了這個技術大勢,陸續有不少高校開始開設大數據相關的專業課程。

2015年,隨著互聯網的發展,市場各種互聯網應用需求的飽和,導致了流量紅利的消失,讓很多企業公司不得不考慮通過數據來提升效率以及推進用戶體驗,例如推薦系統、個性化服務等。

資本市場從2014-2015年逐漸介入,進一步促進各大互聯網企業公司向數據化轉型,使得大數據這個領域進一步達到高潮。

我們知道,資本市場算是迎來半個寒冬,流量紅利的消失,o2o在15年底都死的差不多了,16年讓資本市場變得更謹慎。

但是,就算是這樣,國內很多以大數據為技術驅動的公司依然拿了不少融資,包括神策、諸葛IO、GrowingIO等第三方數據分析公司,明略數據等這種針對於服務偏傳統行業的數據公司,甚至如DataEye類似垂直領域的數據分析公司都活的好好的。

同時,在國家政策方面,2016年可謂是大數據的國家政策元年,各種國家政策開始偏向大數據。

這意味著,大數據已經從半個風口的狀態,過渡到理性、穩健的狀態,這是一個良性的狀態。

正如上面所說,目前大數據已經逐漸從「潮流」這種略帶風險性的標志狀態,過渡到穩健、良性發展的狀態。

提前「入坑」的童鞋,相信已經享受到「潮流」帶來的部分福利,包括比其他普通IT同行們略高的薪酬待遇,以及更多、更自由的選擇性等。

好吧,其中也包括我了~~ 哈哈

那麼,後續會是一種什麼樣的情況呢?

首先,數據化依然會是一個不可逆的趨勢,在資本以及政策的驅動下,更多的公司會逐漸的進行數據化,甚至包括很多傳統IT產業,一樣擋不住這個大勢。

那麼在人才市場需求上的情況呢?個人感覺需求還是在的,因為市場遠沒有達到飽和,但是福利待遇會有所下降。

這是為什麼呢?

2016-2017年,各大高校逐漸會開始投放專業的「正規軍」,是的,那些大數據專業的學生們將被正式投放到市場中了。

此外,從2014年到2016年,大數據的培訓市場一直在增加的,不管是線上的還是線下的。

這意味著,每年,哦不,應該是每幾個月都會有大量的大數據速成工投放到人才需求市場中。

最重要的一點,經過四五年的大浪淘沙,市場已經有一大批「自學成才」的「老司機」可以撐起場面了。

在人才需求以及人才的待遇上,而不是一才難求的現象了,也會逐漸的趨於良性,趨於理性(之前寫過一篇大數據招聘亂象的文章,喜歡可以看看 《你們是不是真的很缺大數據工程師?》 )。

所以,如果你從大學剛畢業出來,發現大數據沒有傳說中那麼「香饃饃」,也不要奇怪;而從大數據培訓流水線上下來的童鞋們,也需要做好准備,薪水可能無法跟你想像中那樣了,翻個幾倍之類的。

不過「老司機們」到不用太過於擔心,雖然大數據的人才市場趨於日漸飽和,但是「駕齡」足夠,「車」開的足夠溜的,依然只有那麼一小戳人。

你依然是稀缺資源,所以不要怕怕。

你看我就不怕怕,哈哈~~

雖然,這一切看似良好,但是有些東西依然值得我們更進一步的深思。

正如之前在技術群中進行腦暴討論的那樣,這幾年大數據雖然市場需求不少,但是依然難以達到產業化的狀態。

這里貼一個產業化的概念:產業化是指某種產業在市場經濟條件下,以行業需求為導向,以實現效益為目標,依靠專業服務和質量管理,形成的系列化和品牌化的經營方式和組織形式。

目前大數據的實際落地形式大部分都以輔助、加速其他業務為主,起一個催化劑,提升效率,加快速度的作用,鮮有看到以大數據作為獨立產業而存在的。

當然也有,比如上面提到的第三方數據分析商、垂直領域的DataEye,以及為企業提供大數據解決方案的明略數據等,也算是以大數據為根深立命而存在的。

但是總體來說,真的不多,而且絕大部分都是以2B的形式存在。我們知道,從格局上來看,2B的產品永遠是難以做到2C產品那種真正宏偉規模,改變產業格局的。

所以,從這點來說,雖然你市場需求放在這里,但想真正以大數據為切入點、為立足的根本做點事,其實也沒有想像中那麼容易。

糾結~~

不過作為大數據領域的半個「老司機」,依然是希望大數據這個技術領域、這個行業,有一天能夠形成獨立的、推動人類進程的一些東西。

亦如互聯網、亦如社交網路、亦如電子商務、亦如移動互聯網等!

最近一直有很多新手同行們向我請教大數據方向上的一些事,自己也一直在思考互聯網開放數據落地變現、以及大數據產業格局相關的問題。

所以,想的多了,對一些東西還是有一些看法的,藏在心中不吐不快。

也希望,上面閑話里的一些東西能夠引起你的一些共鳴,當然反駁也歡迎,歡迎一切與人格無關,與技術有關、與業態有關的探討。

下次希望有時間,能和大家一起探討一些關於互聯網開放數據落地變現相關的話題,這也是我目前一直想探索的東西,下次如果有所收獲再寫點 東西吧。

(正文完)

⑻ 全球大數據發展的新動向與新趨勢

全球大數據發展的新動向與新趨勢
目前,伴隨移動互聯網、智能硬體和物聯網的快速普及,全球數據總量呈現指數級增長態勢,與此同時,機器學習等先進的數據分析技術創新也日趨活躍,使得大數據隱含的價值得以更大程度的顯現,一個更加註重數據價值的新時代正悄然來臨。
瑞士洛桑國際管理學院2017年度《世界數字競爭力排名》顯示,各國數字競爭力與其整體競爭力呈現出高度一致的態勢,即數字競爭力強的國家整體競爭力也很強,同時也更容易產生顛覆性創新。實際上,以美國、英國、韓國和日本等為代表的發達國家一向重視大數據在促進經濟發展和社會變革、提升國家整體競爭力等方面的重要作用,當前更是把大數據視為重要的戰略資源,大力搶抓大數據技術與產業發展先發優勢,積極捍衛本國數據主權,力爭在數字經濟時代佔得先機。我們從各國發展大數據的新舉措中或許可以窺探到大數據發展的新趨勢。
美國:穩步實施「三步走」戰略 打造面向未來的大數據創新生態
美國是率先將大數據從商業概念上升至國家戰略的國家,通過穩步實施「三步走」戰略,在大數據技術研發、商業應用以及保障國家安全等方面已全面構築起全球領先優勢。
第一步快速部署大數據核心技術研究,並在部分領域積極開發大數據應用。2012年白宮科技政策辦公室發布《大數據研究發展倡議》,以提升從海量和復雜數據中獲取知識、挖掘價值的能力,進而推動科學與工程領域創新步伐加速。第二步調整政策框架與法律規章,積極應對大數據發展帶來的隱私保護等問題。2014年美國發布《大數據:把握機遇,守護價值》白皮書,再次重申要把握大數據可為經濟社會發展帶來創新動力的重大機遇,同時也要高度警惕大數據應用所帶來的隱私、公平等問題,以積極、務實的態度深刻剖析可能面臨的治理挑戰。第三步強化數據驅動的體系和能力建設,為提升國家整體競爭力提供長遠保障。2016年美國發布《聯邦大數據研發戰略計劃》,形成涵蓋技術研發、數據可信度、基礎設施、數據開放與共享、隱私安全與倫理、人才培養以及多主體協同等七個維度的系統的頂層設計,打造面向未來的大數據創新生態。
特朗普就任美國總統後,對大數據應用及其產業發展持續關注,並督促相關部門實施大數據重大項目,構建並開放高質量資料庫,強化5G、物聯網和高速寬頻互聯網等大數據基礎設施,促進數字貿易和跨境數據流動等。2017年4月美國能源部與退伍軍人事務部聯合發起「百萬退伍軍人項目(MVP)」,希望藉助機器學習技術分析海量數據,以改善退伍軍人健康狀況。2017年9月醫療保健研究與質量局發布美國首個可公開使用的資料庫,其中包括全美600多個衛生系統。白宮科技政策辦公室一直積極與他國展開合作,以預防數字經濟監管障礙、促進信息流動和反對數字本地化等。
英國:緊抓大數據產業機遇 應對脫歐後的經濟挑戰
大數據發展初期,英國在借鑒美國經驗和做法的基礎上,充分結合本國特點和需求,加大大數據研發投入、強化頂層設計,聚焦部分應用領域進行重點突破。近期英國特別重視大數據對經濟增長的拉動作用,密集發布《數字戰略2017》《工業戰略:建設適應未來的英國》等,希望到2025年數字經濟對本國經濟總量的貢獻值可達2000億英鎊,積極應對脫歐可能帶來的經濟增速放緩的挑戰。
2012年,英國便將大數據作為八大前瞻性技術領域之首,一次性投入1.89億英鎊用於相關科研與創新,在八大領域投入總額中佔比高達38.6%,遠超其餘七個領域。隨後,英國將全方位構建數據能力上升為國家戰略,於2013年發布《把握數據帶來的機遇:英國數據能力戰略規劃》,提出人力資本(研發人才與善於運用數據的民眾)、基礎設施和軟硬體開發能力,以及豐富開放的數據資產是發展大數據的核心,事關能否在未來競爭中占據領先優勢。該戰略同時提出了11項具體行動部署,短短兩三年便釋放出巨大的數字潛力。從2010年至2015年,數字經濟對英國經濟增加值的貢獻增長了21.7%,超過了同期經濟增加值增長率的17.4%,2015年數字經濟規模為1180億英鎊,在經濟增加值中的佔比超過了7%,其中數字商品和服務出口總值超過500億英鎊。
為從數據中挖掘出更大的價值,創造並維護一個能夠保持更多收益和增長的經濟體系,同時讓全社會都能從中收益,英國政府在2017年3月提出了新時期發展數字經濟的頂層設計《數字戰略2017》。新戰略中提出七大目標及相應舉措,特別是對各個目標都提出了更高標準的要求。一是打造世界一流的數字基礎設施,二是使每個人都能獲得所需的數字技能,三是成為最適合數字企業創業和成長的國家,四是推動每一個企業順利實現數字化智能化轉型,五是擁有最安全的網路安全環境,六是塑造平台型政府,為公眾提供最優質的數字公共服務,七是充分釋放各類數據的潛能的同時解決好隱私和倫理等問題。
2017年11月,英國面向全社會發布《工業戰略:建設適應未來的英國》白皮書,強調英國應積極應對人工智慧和大數據、綠色增長、老齡化社會以及未來移動性等四大挑戰,呼籲各方緊密合作,促進新技術研發與應用,以確保英國始終走在未來發展前沿,實現本輪技術變革的經濟和社會效益最大化。為此,2018年4月底英國專門發布《工業戰略:人工智慧》報告,立足引領全球人工智慧和大數據發展,從鼓勵創新、培養和集聚人才、升級基礎設施、優化營商環境以及促進區域均衡發展等五大維度提出一系列實實在在的舉措。
韓國:以大數據等技術為核心應對第四次工業革命
多年來,韓國的智能終端普及率以及移動互聯網接入速度一直位居世界前列,這使得其數據產出量也達到了世界先進水平。為充分利用這一天然優勢,韓國很早就制定了大數據發展戰略,並力促大數據擔當經濟增長的引擎。2016年年底,韓國發布以大數據等技術為基礎的《智能信息社會中長期綜合對策》,以積極應對第四次工業革命的挑戰。
2013年12月,韓國多部門便聯合發布「大數據產業發展戰略」,將發展重點集中在大數據基礎設施建設和大數據市場創造上。2015年年初,韓國給出全球進入大數據2.0時代的重大判斷,大數據技術日趨精細、專業服務日益多樣,數據收益化和創新商業模式是未來大數據的主要發展趨勢。基於此,在同年發布的《K-ICT》戰略中,韓國將大數據產業定義為九大戰略性產業之一,目標是到2019年使韓國躋身世界大數據三大強國。韓國還非常注重對他國經驗的借鑒,2015年5月中國發布《大數據發展調查報告》後,韓國專門對中國與韓國大數據應用情況進行了比較分析,並聚焦韓國大數據應用水平與大數據市場不協調的問題,提出了一系列新舉措。
近兩年全球第四次工業革命浪潮的到來,倒逼韓國重新審視本國智能製造和信息技術的發展,並於2016年年底提出《智能信息社會中長期綜合對策》,將大數據及其相關技術界定為智能信息社會的核心要素,並提出具體的發展目標與舉措。
一是充分挖掘數據資源價值,強化未來競爭力源頭。構築開放共享的大規模數據基礎設施,到2025年實現320個公共機構的數據開放;促進數據流通和使用,激活數據交易市場,推動公共和民間數據實現以價值為導向的交易;激活數據分析企業,到2020年數據專業服務企業規模達到100家;培養大數據專業人才,將每年培養的數據科學家數量從2017年的500名增長到2030年的1000名;發展區塊鏈技術,提高數據管理可靠性等。二是築牢大數據技術基礎。加強數學方法論研究,長期穩定支持新型學習推斷、量子計算、神經形態晶元等下一代計算技術研究,推動科研大數據開放共享,推進產業數據中心建設,強化產學研合作共同研發產業共性技術等。三是面向數據服務需求,構築超連接網路環境。確保頻率資源供應,有序推進5G商用化進程,實現大規模機器間通信,實現不同業務網路之間的實時超連接;推動通信運營商體系優化,摒除後發企業進入運營行業的壁壘;進一步強化物聯網和雲計算基礎設施並充分利用智能感測器數據;分階段引進量子通信與安全網路等。
大數據發展新趨勢
綜合以上幾個典型國家的新動向和新舉措,可以發現當前及未來全球大數據發展的新趨勢。
一是大數據與人工智慧、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術日益融合,成為各國搶抓未來發展機遇的戰略性技術。英國在工業戰略中強調大數據與人工智慧的發展,很有可能推動現有的商品和服務市場被顛覆和取代。日本將大數據、物聯網和人工智慧界定為建設超智能社會服務平台必不可少的共性技術。韓國與日本相似,將智能信息化社會定義為「ICBM(物聯網、雲服務、大數據和手機)與AI(人工智慧)相融合的社會」。
二是大數據資源對各國經濟政治博弈的重要性更加凸顯。美國最新版國家安全戰略中,特朗普再次將「數據」比喻為一種能源,他認為掌握了數據及相關能力,就是為美國經濟的持續增長、有效抵制敵對意識形態以及部署建設最強大軍事力量等構建了最基礎的保障。最近的「臉書危機」事件,再加上近年來「劍橋分析」及其母公司「戰略通訊實驗室」參與多國領導人選舉活動事件,使得大數據資源及相關技術成為某些國家利益集團及企業影響政治生態和社會安全的重要手段,各國政治社會發展面臨的風險變得更加復雜和不可預測。
三是大數據應用基礎條件發生跨越式變化。一方面政府數據開放的廣度和深度將進一步拓寬,多源數據融合技術的進步,為公共服務數字化與智能化水平的提升提供了技術層面的保障,數據的標准化及開放則成為各國建設服務型政府和平台型政府的資源保障。另一方面大數據應用的基礎設施將成為與水電氣暖等相類似的設施,成為人們生活中必不可少的部分。這其中包括物聯網、智能硬體等數據採集類設施,5G、光通信等超高速數據傳輸類設施,以及超級計算機、雲計算以及邊緣計算等計算類設施,以及新型的存儲設施等等。
四是大數據安全為各國實現「平衡」發展帶來更嚴峻的挑戰。各國大數據發展戰略中,不同國家和地區對「數據開放共享」與「個人信息保護」的側重點不同,比如歐盟希望通過強制性的統一標准最大限度的保護個人隱私,而美國則更相對弱化法律約束、希望充分調動企業的主動性,這種態勢對未來全球大數據國際規則的融合發展提出了新難題。同時對大數據企業權利和義務也要進行再平衡,監管太嚴將限制企業創新的腳步,但如果放手太多,在實踐中難免出現企業對個人隱私大規模侵害的問題。

⑼ 大數據發展趨勢是什麼

1、數據管理仍然困難


大數據分析有一個相當清晰的想法:找到內隱藏在大量數據中的信息模式,訓練容機器學習模型來發現這些模式,並將這些模型應用到生產中,實現操作自動化。您需要清理數據並在必要時重復它。


2、數據孤島繼續激增


這並不難預測。在五年前的Hadoop開發熱潮中,人們認為所有數據,包括分析和事務工作負載,都可以合並到一個平台中。


3、流媒體分析突破之年


組織處理新數據越快,業務增長越好。這是實時或流分析背後的驅動力。但是對組織來說,這樣做的挑戰一直是非常困難和昂貴的,但是隨著組織的分析團隊的成熟和技術的改進,這種情況會發生變化。

⑽ 大數據的發展趨勢是怎樣的

2018年中國大數據產業規模分析預測

前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示,截止到2017年中國大數據產業規模為3820.4億元。預計2018年中國大數據產業規模將達4974.2億元。隨著智慧城市、數字經濟、新舊動能轉換、轉型升級等概念持續引領產業增長,預計到了2020年中國大數據產業規模將超8000億元,達到了8354.7億元。

2015-2020年中國大數據產業規模統計情況及預測

數據來源:前瞻產業研究院整理

我國大數據產業發展展望分析

1、大數據政策體系持續完善。從2014年至今我國涉及到大數據發展與應用的國家政策規定已多達63個,其中國家大數據發展頂層設計1個,國家層面頂層規劃4個,重點行業領域發展應用31個,重點工作推進25個,重點區域發展2個。大數據戰略已上升為國家戰略高度,各部委從戰略規劃、技術能力提升、應用與管理三個層面積極落實推進大數據發展政策。

2、大數據產業生態正在形成。大量的異質性企業,藉助大數據互相依存,形成了共生、再生、乃至互生的價值循環體系。不同的行業,形成業務交叉、數據通聯、運營協同的產業融合機制。不同的經濟主體,藉助大數據,形成跨地域、跨行業、跨系統的社會協同平台。

具備新型的「價值循環體系」、「產業融合機制」、「社會協同平台」屬性的業態,稱之為產業生態。產業生態在數字經濟中,是一個基礎的經濟單元。無數個經濟單元疊加、化合,構成數字經濟。

大數據驅動的產業生態,與以往不同,離散的「生產單元」之間的數據融合,成為產業生態的核心,是和過去以「消費」為主導的互聯網經濟發展模式,形成鮮明的對比。這是數字重組產業的開端。

3、大數據技術體系多元發展。大數據產業是一個典型的技術密集型產業,隨著數據資源量的不斷增加,大數據技術也呈現著多元發展的勢頭。但是大數據帶來的技術方面的挑戰,遠遠不止於處理工具,事實上對傳統的網路結構、計算模型、安全體系,提出了全方位的課題。

主要包括以下幾個方面:一是數據處理能力不斷提升,網路承載能力要滿足「數據摩爾定律」的需要(數據摩爾定律,指數據在未來18個月內,數據量將增加一倍)。二是安全可控體系不斷完善,需要建立自主可控的安全防護體系、身份識別體系。必須在網路空間實現4W的機制,在網路空間中,安全能力必須能夠對任何一個單體,掌握「在任何時間、任何地點的狀態」的數據。三是跨領域的建模技術發展迅速,需要參考仿生學、腦科學,建立起「社會計算」的模型,構建「智能大腦」,應對日益增長的海量數據和多方面、多層次應用需求。

4、創新型的大數據公司茁壯成長。在政策、技術和產業生態等多方面利好的推動下,近幾年來,大數據創業公司不斷涌現,得到不少風投機構的追逐。2010年以來,大數據領域成功融資的企業數量逐年增加,2014年進入爆發期,環比上升193.55%,2015年以來持續穩步增長,2016年獲得融資的企業數量達到400多家。2017年大數據產業資本依舊瘋狂,經過前瞻產業研究院初步統計,2017年前三個月便有150多家企業獲得融資,大數據領域持續獲得資本市場的高度青睞,其中數據挖掘與分析、行業化應用(如醫療、金融、旅遊等)和垂直化應用(如智能營銷、業務管理、移動開發服務等)三個方向最受資本關注。大數據領域的創新、創業欣欣向榮,給國家大數據戰略順利實施,奠定了人才基礎、技術基礎。

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