大數據文化產業鏈

Ⅰ 大數據產業被納入「十四五」規劃，百觀科技用另類數據驅動商業決策

疫情發生以來，全球經濟發展都進入了數字經濟的新階段，「數據要素」的概念逐漸深入人心。

作為數字經濟深化發展的核心引擎，「數據要素」已成為最具時代特徵的生產要素。 數據顯示，「十三五」時期，大數據產業規模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元。去年年底，《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》的連續發布，更是進一步規范並推動了數據要素市場的培育、數據產業鏈的形成，以及整個數據產業生態的構建。

伴隨著互聯網和移動終端的普及，以及信息通信技術的蓬勃發展，在傳統的金融數據之外，誕生了另類數據，並成為當前數據市場不可或缺的一部分。

成立於2016年，百觀 科技 主要面向一、二級投資市場的金融機構以及消費、零售、文化 娛樂 及地產等行業的企業客戶，幫助其以另類數據驅動的模式，更系統性地制定商業決策。 百觀推出的百觀 科技 新一代智能研究操作系統 ROS（Research Operating System），以產品化的方式顛覆了數據的採集、存儲、分析到最後分發的全過程。

成立以來，公司已完成了來自華創資本、真格基金、Palm Drive Capital及標普全球（S&P Global）的多輪融資，融資金額高達數千萬美元。

數字經濟需數據先行，數據作為數字經濟的血液與養分，其規范的加工、交易流程及安全合規的運轉模式將是產業 健康 發展的前提。

「十四五」規劃對數字經濟和大數據產業提出了具體的規范和指導，並強調要培育壯大數據服務產業，培育數據服務商。這對於百觀 科技 這樣的另類數據服務商來說，意味著一個全新的時代已經到來。在這樣的背景下，百觀 科技 將持續專注信息的採集、聚合、降噪，為各行各業客戶提供另類數據驅動的系統性商業決策解決方案。

隨著大數據在各行各業的滲透和發展，繼農業經濟、工業經濟之後，數字經濟成為新的經濟形態。 作為數字經濟的核心引擎，數據要素已經成為與土地、勞動力、資本和技術並列的五大生產要素之一。

2021年，國務院和工信部分別針對數字經濟和大數據產業的發展出台了《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》，在政策層面明確了數據是新時代重要的生產要素，是國家基礎性戰略資源，同時提出以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，打通生產、分配、流通、消費各環節，促進資源要素的優化配置。

另類數據，是相對於傳統金融數據而言的新類型數據。傳統的金融數據一般指股票、債券等的交易數據、上市公司年報和財務數據，而另類數據一般分為三類，1）個體生產的數據，包括社交網路上個人所生產的文章、評論一類的數據；2）商業過程中生產的數據，像人流量數據等；3）來自感測器的數據，如卡車的物聯網數據、衛星圖像數據等。

另類數據的爆發離不開互聯網、移動終端以及信息通信技術的普及。隨著積累數據的基礎設施不斷加強，以前無法留存的數據得以大規模的存儲和積累，並得到有效利用。而伴隨著另類數據在宏觀、中觀和微觀層面的應用，另類數據與傳統數據相互補充，共同組成了數字經濟時代的生產要素， 對另類數據的分析和研判也成為了經濟形勢研判和商業決策中不可缺少的一環。

「百觀 科技 在另類數據領域深耕多年，在技術、產品、合規、行業理解以及人才培養上都有突出的表現，正符合「十四五規劃」中提到的應該被重點培育的數據服務商。」 百觀 科技 的創始人兼CEO陳沐表示。

在他看來，數據服務產業目前正處在黃金發展期，政策的落地使得產業在數據加工、交易和應用等各個階段均有規可循，同時各地數據交易所的成立，也將使得數據資源得以更高效地流通，「數據產業鏈上游的不斷完善將利好處於產業鏈下游應用端的數據服務商，這其中就包括百觀 科技 」。

創立百觀 科技 之前，陳沐曾在兩家百億級的國際對沖基金工作，同時也是美國第一批數據產品經理，成功打造了多個百萬美元收入的數據產品，數據產品經理的主要工作即將數據和數據工具用技術封裝成產品，再使其應用於商業分析和洞察。

2016年，陳沐注意到，國內不少投資機構和企業在做投資、商業研究時，仍然使用數十年前陳舊的技術和方法。彼時，他開始思考將先進的雲計算等技術與另類數據相結合，開拓出全新的數據研究方式，百觀 科技 應運而生。

相較於傳統的數據研究，百觀 科技 用產品化的方式來提供數據分析服務，其產品定位為「基於新的數據和新的技術形成的體系化、底層的操作系統」，涵蓋了數據採集、數據挖掘、數據整理，直至應用數據產品的全過程。

基於這樣的產品架構，百觀能夠幫助客戶從海量信息中高效提取有價值的內容，最終實現更系統化、更數據驅動的商業決策。

在持續的 探索 和嘗試後，百觀推出了百觀 科技 新一代智能研究操作系統ROS（Research Operating System），為客戶提供針對10+個行業、200,000+家公司的可靠分析與深度數據指標。

陳沐介紹，ROS平台由三大部分組成，底層模塊負責多源異構的原始數據的採集，中台運用先進的數據湖等技術對數據進行存儲加工，最上層則是直接向客戶展示的數據產品及數據洞察。客戶不僅能夠通過ROS平台隨時隨地接觸高價值、精準且即時的數據，也可使用SaaS內集成的各類互動式分析工具定製分析維度，滿足其研究需求。

在底層的數據源上，百觀已經開發了包括線上/線下消費數據、遙感數據、app流量數據、輿情數據等在內的多種數據源。針對客戶的特定需求，百觀還能幫助投資機構追蹤製造業企業貨物的數據、消費者支付行為的數據、人流量數據等。

成熟的產品與服務離不開持續的技術投入。百觀 科技 在大數據工程、演算法、數據產品化等方面積累深厚。正是基於先進的多模態識別、大數據、AI以及雲計算等技術，公司搭建了業界成熟的湖倉一體解決方案。

今年年初，經國家 科技 部、財政部、稅務總局聯合認證，百觀 科技 被認定為國家高新技術企業，這意味著百觀 科技 在核心自主知識產權、 科技 成果轉化能力以及成長性指標等方面得到了國家級認可。

在產品與技術實力的加持下，百觀 科技 形成了兩大主要的應用場景，一個是投資研究，另一個是商業分析。 投資研究場景的客戶包括一、二級投資機構，服務內容既有對上市公司關鍵指標、趨勢的跟蹤挖掘，也包括對一級市場新趨勢、新品牌的跟蹤和數據挖掘。

商業分析則主要針對品牌等企業客戶。陳沐表示，對於企業而言，對外部數據的採集和分析正滲透進越來越多的部門。除了戰略部門，企業在市場、產品研發等各個環節都需要外部數據的參與，而百觀能夠幫助企業進行全方位的數字化轉型，實現其內部數據與外部數據的打通與融合。

目前公司已經服務包括國內外大型對沖基金、主權基金、PE/VC及國內外知名企業在內的上百家客戶。此外，據陳沐透露，公司的頭部客戶留存率為100%，合約金額續約率也高達140%。

另一方面，對於數據服務企業來說，數據安全是繞不開的話題。

去年9月實施的《中華人民共和國數據安全法》對數據服務中的數據來源的合法性、正當性提出了明確的要求。陳沐表示，百觀 科技 一向重視數據的安全合規，公司有專門的數據源團隊與法務合規團隊，在數據合規、安全以及數據傳輸的加密上，團隊也會做詳細的盡職調查。

今年，百觀 科技 成功入選信通院數據安全推進計劃（DSI）成員單位，對此，陳沐表示：「本次入選DSI參與單位，是中國信通院對百觀的企業實力和數據安全保障能力的認可，我們也將與其他入選單位一同為推進國家《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的實施貢獻力量。」

自2016年成立，百觀 科技 從零開始，目前的員工規模已經超過百人。其中，產品研發人員佔比達80%，團隊中近一半擁有海外求學或工作的經歷，在行業研究、數據科學、產品研發領域經驗豐厚，並在頂級金融機構與新經濟企業有多年從業經驗。

與此同時，另類數據仍屬於新興市場，作為業內頭部企業，百觀正逐步完善其內部人才培養體系。陳沐介紹，百觀內部為員工提供了清晰的培訓機制和晉升路徑，合夥人團隊也正在以mentor制來培養數據產品經理。 同時，在由清華大學金融 科技 研究院發起的金融 科技 創業大賽中，百觀 科技 也是「最受投資人歡迎」企業的得主，並持續支持學院在另類數據領域的研究和培訓。

對百觀 科技 來說，其現階段的目標是打造一個企業外部數據聚合及分析的平台，不斷完善數據要素產品化的系統。 市場層面，百觀 科技 一方面會繼續提高在投資機構類客戶的滲透率，同時也會擴大在消費品市場的客戶群。另外，公司還將面向新經濟產業，包括新能源 汽車 、商業地產以及文化藝術等領域，積極開發新客戶。

政策和市場的雙重驅動下，我國數據要素市場正加速走向成熟，而這對於數據服務企業來說，也意味著不可估量的商業機會。

接下來，百觀 科技 將持續引入戰略資本，加大對更多原始數據的產品化投入，加強多模態識別、認知AI、雲計算、大數據等技術模塊的研發投入，深入數據驅動決策場景的SaaS化開發，完成數據驅動決策平台的願景，成為中國新一代數據產品行業的巨頭。

Ⅱ 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》。

Ⅲ 大數據技術有在工業領域的成功應用案例嗎

. 深圳市兒童醫院成功部署IBM集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術，支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系統中的海量數據，實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘，為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助，提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單，圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作，即使數據源結構發生變化，也不會像以前必須修改大量的程序代碼，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885 V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布，通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力，和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗，飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理，完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰，杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作，部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統，通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來，從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力，都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台，憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性，步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外，基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案，平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次，每年達數萬次，峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今，DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常，由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間，華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件，有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率，從2014年初開始，福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作，採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單，在前台無感知下進行對比驗證，確保對比效果不受人為因素影響，經過外呼驗證，基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度，北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器，升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台，通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務，支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議，並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。

11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作，為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台，幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰，完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統，以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖，藉助客戶統一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫，中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式，形成環環相扣的文化產業鏈，為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系，惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程，使雅昌可以快速利用所需數據，縮短新品上線時間，快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案，該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據，可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面，幫助雙方開展互動性更強的對話，分析球隊訓練、備戰和比賽情況，從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台，滿足了不斷增長的業務處理需求，並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構，將平均處理性能提升7倍，既可以支持目前規劃業務量的業務處理，還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容，滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題，實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時，基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行：提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData，青島銀行能夠高效集成業務數據，簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統，能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫，同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標，例如地域擴張，突發的業務交易高峰，新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統，這些異構系統間數據調用分散，不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統，並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫，南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享，干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案，全方位地整合校務信息，積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃，協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制，使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力，學用合一，實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考，網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析，以「概率主題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及關聯詞彙，為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。

20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門，浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下，積極利用大數據，推動衛生醫療信息化走上新的高度：公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。與此同時，得益於非結構化數據的分析能力的日益加強，大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData，湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分，高效整合了湖南電信旗下各本地網數據，為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司，攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案，攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控，大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間，靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器，以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體，能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定，CPU佔用率控制在5%以內，極大改善了用戶應用體驗。同時，Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求，目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上，應用部署量增長1倍，且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發，將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上，打造個性化的騷擾號碼資料庫，此外，每天更新的騷擾號碼庫數據，會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例，即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的，隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，市民只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項「在線預審」服務、130餘項「網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。

27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能，基於微軟Bing大數據，並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素，使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據，利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。

Ⅳ 大數據產業鏈都包括哪些環節

物聯網產業鏈很長，其體系構架大致可分為感知層、網路層、應用層三個層面，每個層面又涉及到諸多細分領域。
感知層的功能主要是獲取信息，負責採集物理世界中發生的物理事件和數據，實現外部世界信息的感知和識別。包括傳統的無線感測器網路、全球定位系統、射頻識別、條碼識讀器等。這一層主要涉及兩大類關鍵技術：感測技術和標識技術。感測器網路的感知主要通過各種類型的感測器對物體的物質屬性(如溫度、濕度、壓力等)、環境狀態、行為態勢等信息進行大規模、分布式的信息獲取與狀態識別，它可用於環境監測、遠程醫療、智能家居等領域。標識技術通過給每件物體分配一個唯一的識別編碼，實現物聯網中任何物體的互聯。
網路層主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的傳送和處理。從具體實現的角度，本層由下而上又分為三層：接入網、核心網和業務網。①接入網：主要完威各類設備的網路接入，強調各類接入方式，比如現有蜂窩移動通信網、無線局域/城域網、衛星通信網、各類有線網路等。②核心網：主要是完成信息的遠距離傳輸，目前依靠現有的互聯網、電信網或電視網。隨著三網融合的推進，核心網將朝全IP網路發展。③業務網：是實現物聯網業務能力和運營支撐能力的核心組成部分。
應用層主要是利用經過分析處理的感知數據，將物聯網技術與個人、家庭和行業信息化需求相結台，可向用戶提供豐富的服務內容，大大提高生產和生活的智能化程度，應用前景十分廣闊。其應用可分為監控型(物流監控、污染監控、災害監控)、查詢型(智能檢索、遠程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路燈控制、遠程醫療、綠色農業)、掃描型(手機錢包、ETC)等。

Ⅳ 大數據的發展方向都有什麼

說到大數據我們不能不提到人工智慧，這個近幾年非常火的一個新技術方向，從幾年前大家科普什麼是人工智慧到現在產業普遍探討如何落地問題，人工智慧幾乎霸屏各行各業。

大數據時代勢不可擋。 一方面，為了實現降本增效，企業紛紛在尋求數字化、智能化轉型。以期利用新技術帶來結構性增長；；另一方面國家釋放推動「新基建」加速經濟建設信號，對於信息數字化 科技 產業的重視程度空前高漲。企業內部發展剛需和國家政策紅利，人工智慧化必然是新經濟環境下的大勢所趨。

人工智慧的三大核心要素：演算法、算力、數據缺一不可。 其中大數據更像是水電煤般的基礎設施的存在。數據沉澱將變成未來企業搭建壁壘的核心競爭力。而具體來看大數據的發展方向也是涵蓋多個方面，舉例來說：

>> 新零售

新零售的新就在於將「零售數據化」，通過大數據重新定義「人貨場」概念。傳統零售下，通常是「人找貨」，賣場提供什麼樣的商品用戶就只能買到什麼。而在大數據加持下的新零售時代，則是相反的「貨找人」，零售平台將用戶的「數據」和貨的「數據」進行匹配。用戶「數據」例如：用戶的性別、年齡、興趣品類、性格標簽、消費能力、購物頻次、瀏覽時長……等等；貨的「數據」包含了：商品價格、促銷優惠、品類細分、品質、產地、庫存……等等。通過數據賦能、精準匹配，商家能比用戶自己更了解用戶。

>>在線教育

教育的線上化在這次疫情的驅動下變得十分必要，傳統教育一個老師面對多個學生或者一對一的私教，老師的精力無法顧及所有學生，而通過技術手段可以沉澱學生、老師及課程的數據，從而更好地服務好雙邊體驗。例如：AI識別學生上課狀態，是否打瞌睡是否專註上課；智能批改作業，實時反饋學習成績和遺漏知識點；知識點查漏補缺，根據學生個人情況定製測試作業……大數據智能協助提高效率的同時，也減輕人工成本，解放老師「管理」的時間，花更多時間精力備課。

>>直播

直播行業的大數據更是其生存之本，用戶側的「數據」有：內容喜好、觀看時段、瀏覽時長等等，內容側的「數據」有：什麼樣的主播在什麼時段播什麼類型的什麼內容、轉贊評數據等等。有了這樣的雙邊數據後，平台自然可以實現「千人千面」的演算法推薦內容，從而增強用戶對平台的粘度。而直播的最直接的變現手段帶貨，大數據的則能進行智能跳轉，快速結算。

大數據賦能下的行業有著不同的新業態，未來大數據必然會成為產業、生活必不可少的工具，涵蓋我們生活的各個方面，幫我們更便捷高效的生活。

大數據是未來人工智慧領域一項非常重要的基礎。而隨意人工智慧的發展，需要的大數據將會在廣度和深度兩個方向同步擴展。從廣度來看，大數據最終會擴展到 社會 的所有環節；從深度來看，大數據最終會深入到每個人從生到死全過程。

大數據的未來:萬物皆可互聯，世界鮮有隱私！

第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化 社會 賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。

第二：大數據推動 科技 領域的發展。大數據的發展正在推動 科技 領域的發展進程，大數據的影響不僅僅體現在互聯網領域，也體現在金融、教育、醫療等諸多領域。在人工智慧研發領域，大數據也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，大數據正在成為智能化 社會 的基礎。

第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

第四：產業互聯網將推動大數據落地。當前互聯網正在經歷從消費互聯網向產業互聯網過渡，產業互聯網將利用大數據、物聯網、人工智慧等技術來賦能廣大的傳統產業，可以說產業互聯網的發展空間非常大，而大數據則是產業互聯網發展的一個重點，大數據能否落地到傳統行業，關乎產業互聯網的發展進程，所以在產業互聯網階段，大數據將逐漸落地，也必然落地。

通過以上分析可以得出，未來大數據領域的發展空間還是比較大的，而且目前大數據領域的人才缺口比較大。

大數據的發展趨勢總的來說應該體現在以下幾個方面：

第一：互聯網逐漸大數據化。隨著大數據技術的逐漸成熟，互聯網將成為大數據首先落地的領域，大數據將在電子商務等互聯網應用平台得到廣泛的應用。互聯網 科技 公司也是推動大數據技術發展的中堅力量，在大數據發展的過程中會起到重要的作用，通過大數據技術在互聯網領域的應用也能積累大量的應用經驗。

第二：傳統產業逐漸大數據化。隨著互聯網發展到產業互聯網階段，未來產業互聯網將深入到整個傳統行業中，而大數據技術作為產業互聯網的核心技術之一必然會深入到傳統行業中，所以未來傳統行業大數據化將是一個重要的趨勢。通過大數據相關技術不僅能夠促進傳統行業的信息化建設，包括物聯網、雲計算建設等，更是能夠通過大數據來為傳統行業創新帶來幫助。

第三：人才大數據化。大數據的發展必然需要大量的大數據人才，不僅需要專業的大數據開發人才（大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析、大數據運維等），也需要大量的大數據應用型人才（基於大數據工具開展大數據分析等工作），所以人才大數據化也是未來一個重要的趨勢。對於職場人來說，掌握一定的大數據知識會提升自身的崗位競爭力。

大數據的發展方向我認為…每個人的生活軌跡習慣喜好，每個企業的需求和全方位信息，每個行業的發展方向布局，每個國家的綜合狀態，通過大數據統計分析，做出你所想要的結論！

大數據未來發展趨勢將從以下幾個方面體現：

按需提供的大數據基礎設施

一切皆有彈性。基於雲的資料庫和存儲可以根據使用情況雙向伸縮，用戶只需購買和使用其需要的東西。

大數據邊緣計算

當數據傳輸變得更快數據量更大時，邊緣計算的智能化可以避免消耗更大的雲存儲空間和遠端基礎設施。

大數據硬體更加商品化

大數據硬體更加廉價，同時越來越多的智能化軟體替代硬體功能。雲時代，硬體越來越廉價。

大數據帶來新的數據結構

平面文件和表結構將繼續存在，同時會出現更多的空間數據、圖形和網路數據。

大數據帶來「大分析」

數據的價值決定於數據如何處理。引用舍恩伯格《大數據時代》中的一句話， 大數據帶來的「不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相互關系。」你能獲得的數據量越大，你能挖掘到的價值就越多。

法律檢索大數據是目前發展方向之一。法律 科技 新秀律寶AI大腦，導入最新最全的司法大數據，把人工智慧技術運用在法律檢索、案件信息提取與分析上，律師只需輸入文字或語音識別錄入事情經過或案件事實，系統將會自動進行信息提取和數據匹配，輸出精準的法律檢索結果和詳細的案件分析報告，節省了律師辦案時間。

【大數據檢索】又新又全的司法大數據，輸入關鍵詞即可一鍵檢索獲取法規、案例、工商信息、司法觀點等，方便律師進行檢索。

【類案大數據】律寶能根據律師錄入的案件詳情，通過大數據智能檢索匹配同類型案件和適用法條，給律師提供辦案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英語：Smart City)是指利用各種信息技術或創新意念，集成城市的組成系統和服務，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務，以及改善市民生活質量。

用途范圍

用途分為十大智慧體系，分別為：智慧物流體系、智慧製造體系、智慧貿易體系、智慧能源應用體系、智慧公共服務、智慧 社會 管理體系、智慧交通體系、智慧 健康 保障體系、智慧安居服務體系、智慧文化服務體系。

2、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)

增強現實技術(Augmented Reality，簡稱 AR)，是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並加上相應圖像、視頻、3D模型的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界並進行互動。這種技術1990年提出。VR是Virtual Reality的縮寫，中文為虛擬現實。虛擬現實技術是一種能夠創建和體驗虛擬世界的計算機模擬技術， 它利用計算機生成一種互動式的三維動態視景，其實體行為的模擬系統能夠使用戶沉浸到該環境中。

3、人工智慧(Artificial Intelligence)

英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

用途范圍

機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。

國內外大數據標准化現狀及發展方向

https://www.toutiao.com/i6605430386438701572/

數據工程師、數據分析師、架構設計師 ----------河南新華

Ⅵ 中國目前在大數據行業的發展情況如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 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》

Ⅶ 大數據協同產業鏈 國美布局智能家居生態圈

大數據協同產業鏈 國美布局智能家居生態圈

9月19日，國美控股在朝陽規劃藝術館二層T空間舉辦了主題為「智匯新力量 智享新生活」的智能家居主題活動，藉此機會，國美首次在公開場合宣布了智能家居戰略，宣告全面加速進軍智能家居領域。中國家用電器協會理事長姜風、國家廣告研究院院長兼中國傳媒大學廣告學院院長丁俊傑、中國教育電視台副台長呂學武、廣播科學研究院總工程師盛志凡、中國科學院計算技術研究所總工程師錢躍良、三星電子全球執行總裁王彤、國美控股集團CEO、國美決策委員會主席杜鵑、國美電器高級副總裁李俊濤、各媒體高層以及來自全國各地的智能家居創客團隊共同出席本次活動。

會上，國美開啟了首屆「國美杯?智能生活全球創客設計大賽」，並向公眾展示了部分創意智能家電。同時，國美控股集團與18家企業簽署了戰略合作協議，正式宣告國美布局智能家電生態圈。
國美控股集團CEO、國美決策委員會主席杜鵑表示，在朝陽區政府的指導和各大學術機構的支持下，國美希望通過聯手眾多廠商舉辦的本次活動在鼓勵「物」的創造和「人」的發掘的同時，推動國家產業創新政策的切實落地、整個社會創新意識的激活和智能生態的培育。
把握時代發展機遇 國美加速布局智能家居生態
作為中國最大的家電及消費電子連鎖零售企業，從率先開創中國家電連鎖零售的先河，到互聯網沖擊下的全面轉型O2M全渠道零售商，乃至互聯網＋風口的全零售戰略升級，國美一直是領先商業模式的探索者和引領者。
2015年年中，在互聯網＋的時代大背景，基於互聯網、移動互聯網快速普及所帶來的智能化趨勢，國美開啟了互聯網＋時代下的戰略升級，並在國美控股主導下，成立了獨立的智能家居板塊。
據了解，國美智能家居以打造智能生活為基準，豐富智能產品，建立統一智能標准，給客戶帶來生活的智能與便利為目的。
為實現這一目標，國美智能家居首先將通過整合現有供應商，加快產品引進速度，豐富智能產品品類、品種，形成線上線下全產品線覆蓋。同時，國美還將重點研究成熟產品包括核心部件和智慧能力，通過大數據工廠對消費需求的精準洞察，與智能晶元廠商合作，自主研發具有國美特色的智能設備。此外，針對當前市場中第三方入口不兼容的現狀，國美智能家居將充分發揮自身的全產業鏈覆蓋優勢，通過融合第三方產品和技術，採用「雲對雲」的合作方式，實現國美超級APP與智能廠家雲平台直接互聯互通，並開放協議合作，共同制定協議開放標准，兼容各生產廠家智能設備。
通過一系列措施，國美將創建「硬體製造+平台開發+內容運營」三位一體物聯網智能產品研發平台，最終實現從各品類聯網、單品類自動控制，到智慧管家自動控制，直至社區、商店、醫院等生態圈的交互應用，通過加速布局智能家居生態，最終構建國美生態圈。
激發創新活力 聯合各方助力智能家居產業發展
作為本次活動中最重要的環節，國美發起的智能生活全球創客設計大賽受到了與會人員普遍關注，尤其是國美為何發起本次大賽更是成為關注焦點。對此，杜鵑指出，在「萬眾創新、大眾創業」國家戰略的推動下，我們已經欣喜地看到了當前越來越多傳統家電生產廠家和創客進入到智能家居行業，推動了行業的蓬勃發展。然而我們也看到了一些阻礙行業發展的隱憂，尤其是作為行業發展生力軍的創客群體，他們或是有技術、有產品卻沒有銷售網路，或是生產產品缺乏互動體驗場景無法得到消費者認可，甚至因不了解用戶需求導致產品研發、生產出現偏差。基於這樣的現實，在朝陽區政府的大力支持下，國美與知名家電廠商在中國家用電器協會的指導下，在中國科學院、廣電總局、廣播科學研究院、中國教育電視台、中國文化產業協會、國家廣告研究院、東道設計集團以及國內知名創客組織支持下，共同舉辦了本次智能生活設計大賽。

相關負責人在介紹此次大賽相關情況時表示，所有的社會創新團隊、高校大學生、創客以及相關領域的行業人員都可參與比賽，國美將參賽者分為產業組和創客組兩種不同類型，圍繞智能家居及智能生活設計解決方案，展開全國范圍內的比賽方案徵集。
其中，產業組、創客組皆可通過國美在線網站、大賽官方微信和微博等線上平台報名、提交參賽作品，作品可以是單純的創意，也可以是最終的成品。收到參賽方案後，國美將對方案進行分類，設置投票平台，讓社會公眾參與評選，並邀請設計大師、智能領域專家進行初步篩選，用大眾的投票和評委評審相結合的方式，從產品的創新性、可行性、可持續發展性與市場前景等方面進行深入的評估，最終推出較為優秀的獲獎方案，並通過盛大的頒獎儀式和國美線下門店與戶外媒體的展演，向全社會傳播精彩紛呈的創意作品與頗具明星氣質的創客達人形象。
對於所有獲獎作品，國美將從產業層面上跟進與扶持，包括將獲獎作品有針對性地推薦到與其相對應的產業板塊，為產業組創客提供資本對接的機會；優秀的方案也將獲得大賽種子基金池的配套基金和眾籌平台的資金募集，加快技術方案向產品的轉化；同時獲獎產品將獲得產品設計專家團的全程指導，通過大師和設計機構的workshop，獲獎作品在產業化層面上會不斷深化；針對成熟的產品方案，可以通過股權配置的方式對其進行品牌化的打造。與此同時，國美將促進優質的生產資源與產品方案進行無縫對接，對方案從成本、工藝、效率和效益等方面進行評估與生產，將概念化的產品方案完全融入到產業化的生態鏈中，量產後的產品將直接通過國美全零售渠道進行銷售。
另據記者了解，在大賽進行過程中，國美將通過大數據雲平台，將國美大數據工廠精確洞察的最新消費需求，實時反饋給參賽的創客，確保其能根據用戶和市場需求進行智能產品的研發和生產，同時對於優秀的參賽作品國美將充分發揮供應鏈平台優勢，為參賽產品提供包括原材料采購、生產製造、物流配送、售後保障等方面的服務，並將國美遍布全國的1700多家門店和國美在線、微店等界面平台作為產品銷售渠道，幫助所有創客實現價值，鼓勵創客持續創新。
在啟動儀式結束後，國美還與包括三星、海爾、夏普、西門子、美的、格力、長虹、創維、海信、康佳、老闆、方太等18家一線家電家居廠商進行了集體戰略簽約，合作品類涉及手機、家電、廚衛等消費者生活的各個領域。國美智能家居/家電製造板塊總裁李俊濤表示，此次參與簽約的家電家居製造廠商與國美的簽約，主要聚焦於智能家電家居領域，在創意、生產、銷售等環節都建立了緊密而深入的合作，同時這些廠家也將為本次參賽的創客提供包括產品設計、生產、包裝等方面的支持。
中國教育電視台副台長呂學武表示，在與這些年輕的創客接觸過程中，我們感受到了他們創新的激情以及為智能家居產業所帶來的嶄新希望，但我們也為他們所遭遇的諸如新產品創意不符合需求、好產品缺乏渠道等挫折而焦急。所以我們非常欣慰，也非常感謝像國美這樣有社會責任的企業為這些年輕人搭建激發創新、放飛夢想的平台，在越來越多這樣平台的支持下，我們對智能家居產業的未來充滿信心。
國美控股集團CEO杜鵑表示，以成就品質生活為使命，在不斷提升差異化商品佔比為客戶創造價值的過程中，國美深刻感知科技創新對於企業競爭力提升的關鍵作用，也認識到科技創新對於國家持續發展的不可或缺。基於此，我們不僅搭建平台、出台措施鼓勵內部員工進行科技創新，同時我們還創建了「蜂巢」孵化器創業營，吸引更多的人加入到科技創新的隊伍當中。希望通過國美和各位盟友的共同努力，助推智能家居產業健康、快速發展，讓每個消費者都能感受到智能家居所帶來的高品質生活，讓未來生活比想像更智能。

以上是小編為大家分享的關於大數據協同產業鏈 國美布局智能家居生態圈的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅷ 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》。

Ⅸ 推動數字文化產業發展的四個著力點

數字文化產業不同於以電影電視和新聞出版為主體的傳統文化產業，其全部產業鏈條都對5G、人工智慧、雲計算、大數據等前沿數字技術硬體與軟體具有強烈的依賴性。為此，推動數字文化產業發展應把握好四個著力點。

為數字文化產業提供充足的核心硬體技術支撐

發展晶元技術是構建數字文化產業國內鏈的前提和基礎。我們要發揮我國集中力量辦大事的優勢，加大創新力度，盡快在核心晶元技術領域取得突破。

一方面，國家將發展晶元技術納入優先發展的支柱性高新技術產業，搞好頂層設計，集中相關高校和科研機構的人力、物力和財力，瞄準技術前沿領域進行科研攻關。要清醒地認識到，涉及國計民生的關鍵技術只能靠我們自己的力量，通過長期的努力，取得知識產權。在這個問題上，我們應有長遠眼光和戰略定力，應從高校「雙一流」建設規劃層面抓起，為晶元技術相關專業培育儲備充足的一流人才，這是發展晶元技術產業的基礎的基礎。

另一方面，現有的晶元研發與生鍵空產主體應與數字文化生產主體強強聯合，優勢互補，以市場為導向，瞄準制約我國數字文化產業發展的前沿技術進行聯合攻關，走出一條中國特色的國內大循環發展道路。

生產更多供求匹配稿伍瞎的高質量數字文化產品

生產是構建數字文化產業的邏輯起點。必須在夯實以晶元研發為核心的數字技術硬體生產基礎的同時，深化數字文化產業供給側結構性改革。

首先，增加優質數字長視頻內容的生產。近年來，短視頻和直播文化產品風起雲涌，而長視頻內容發展緩慢，是數字文化產業發展中的一大短板。中長視頻過去發展緩慢，一定程度上受到帶寬速度制約。隨著5G商用時代的來臨，這些傳播技術方面的制約因素已經不復存在。另從實踐上看，優秀長視頻數量不夠多，類型較為單一。因此，從構建國內大循環格局考慮，國家應出台相應政策，鼓勵各類數字文化產業主體加大中長視頻內容生產。一是建立國家數字文化投資基金，加大對優質中長視頻內容的生產支持力度。二是搞好中長視頻內容生產的頂層設計，積極引導生產主體在注重類型化生產的基礎上，實現多樣化和多元化，應特別聚焦中華優秀傳統文化、革命文化和中國特色 社會 主義先進文化，拓寬創作渠道，盡快讓這些主流文化引領中長視頻內容。

最後，進一步規范短視頻和直播內容的生產，運用法律武器嚴打低俗化、惡搞化、虛假化、泛 娛樂 化等亂象，保障短視頻和直播內容 健康 可持續發展。

為數字文化產品提供流暢、穩健的傳播平台

快捷、流暢、清晰和穩定的流通和傳播渠道是構建數字文化產業大循環格局的第二個重要邏輯環節。不同於傳統文化產品，數字文化產品依賴網路傳播，網速、帶寬直接影響著相關產品的傳播速度和質量，加快以5G技術為核心的新基建至關重要。

一是大幅擴展5G基站建設。在推廣5G商用進程中，要特別增加農村和偏遠山區的基站數量，最大限度填平城鎮化建設中的數字文化鴻溝，為農村和偏遠人口提供盡可能多的文化產品傳輸終端，這也是拓寬傳播路徑、擴大有效供給、增加消費群體的重要路徑。

二是優化4K、8K超高清數字電視布局，讓更多的數字文化用戶實現家庭影院化、互動化，加快數字文化產業鏈條顯示端的更新換代，率先在世界上構建家庭超高清美學，讓中國熒屏亮起來。

三是加快推廣普及VR、3D等穿戴設備，盡快實現VR、3D設備的小型化、便攜化和超高清化，讓受眾不出家門就能看上VR視頻、3D影像，獲得更充分、更完美的沉浸式體驗。

四是運用大數據、雲計算、人工智慧技術，盡快實現家庭觀影的雲點播、雲傳輸甚至雲互動。

通過多措並舉，為中國數字文化產品建設世界上最暢通、最穩定、最高清的信息傳播平台，為實現數字文化產業鋪平產品傳輸和傳播渠道。

著力培育強勁的數字文化消費市場

消費是構建數字文化產業國內大循環格局的最後一個邏輯環節。一切生產和軟硬體技術支撐，目的都是為了滿足和擴大人民不斷增長的精神文化生活需要，而要提升橘雀人民的消費動能，就必須不斷增加人民的可支配收入。隨著今年我國全面建成小康 社會 ，人民的物質生活必將有更充分的保障和支撐。在這樣的條件下，再通過定向實施減費讓利，必將進一步擴大人民對於數字文化產品的消費需求。

第一，創造條件，進一步降低5G寬頻的入戶費用，提供更多的面向農村人口、邊遠地區人口和在校學生的5G優惠套餐服務，最大限度培育和擴大數字文化產業消費主體規模，做大做強國內文化消費市場蛋糕，讓廣大人民群眾有能力消費。

第二，加快家用電視終端的升級換代，擴大實施家用電視「以舊換新」政策補貼力度，逐步降低4K以上超高清電視的價格，全面普及超高清電視和相關觀影輔助設備，這也是擴大數字文化產業消費主體的重要舉措。

第三，各級政府增資文化產業消費補貼基金，舉辦文化惠民消費季，定向發放文化消費卡。以打折、積分累計獎勵等方式引導公眾進書店、進劇院；現有文化館、藝術館、博物館、圖書館、 體育 館等公共文化設施全面免費向公眾開放。通過這些措施，培養人民群眾對於文化產品的消費習慣。

第四，開發更多、更先進、更有創意的數字文化產品體驗館，如VR電影院、VR藝術體驗館、互動電影體驗館、3D在線著名景點游覽館等等，為高端客戶消費升級創造條件，開拓數字文化產業消費新業態、新模式，引領數字文化產品消費 時尚 。

第五，加大開發數字文化產品、特別是多媒體視頻內容的人工智慧同聲傳譯系統，讓廣受國外受眾喜愛的中國特色的數字文化產品，如網路文學、網路劇、網路短視頻、網路 游戲 揚帆出海，延伸中國數字文化產品的國外循環鏈條。

Ⅹ 未來代替房地產地位的產業——大文化

一、定義

「文化」是一個獨特人群或社會團體的「生活全貌」，所有產業都是文化產業，所有的產業都與文化的生產和消費有關。

文化產業（聯合國教科文組織）：是按照工業標准，生產、再生產、儲存以及分配文化產品和服務的一系列活動。從文化產品的工業標准化生產、流通、分配、消費、再次消費的角度進行界定。文化產業是指文化意義本身的創作與銷售，是以生產和提供精神產品為主要活動，以滿足人們的文化需要為目標，狹義上包括文學藝術創作、音樂創作、攝影、舞蹈、工業設計與建築設計。

二、特點及意義

現代經濟發展需要文化支撐，「創意」和「策劃」作為產品附加價值來源，作為載體或作為產品素材，甚至藉助於文化激發創造力，利用文化元素發揮其作為精神產品和提升物質產品價值的作用，從產品到服務到技術提升一定的藝術設計與文化含量，通過藝術授權對同一種知識產權進行多樣性的產品和服務開發，甚至在產品銷售中增加文化包裝，實現高附加價值；

文化產品的消費，不是一次性的，甚至可以跨時代進行持續消費；

在產業升級進程中，部分文化內容的產業化是解決產品供過於求，推動經濟持續發展和經濟升級的驅動力量；

文化經濟是一種依靠人力資源創造，減少物質消耗的更高形態經濟，日益成為財富與工作機會的重要來源；

發展文化產業具有雙重路向——文化產業化（文化經濟）和產業文化化，從某角度看，文化產業化僅包含某部分的文化產業化，產業文化化幾乎是全方位的；

製造業的文化提升需要系統的價值觀支持：一方面需要充分體現優秀的行業精神；另一方面，不僅提升產品的附加價值，還深刻影響人們的生活方式，進而引導消費者產生新的消費行為；

朴跡研究發現，未來的大文化產業是基於IP的全領域、全球化、大平台、大數據、深度產業化的經營模式。

三、文化產業盈利模式

贏利模式是指企業根據經營環境和自身資源，將市場、產品、服務、人力及資本等要素進行配置、管理以實現價值的過程和方法。

文化企業盈利模式核心：以著作權為主要資產的知識產權是文化企業價值的重要內容，是企業獲取經營收益的核心資源；通過對著作權內容的生產、管理、運營，形成了著作權資產，構成了企業的核心競爭能力。

贏利模式直接影響企業收益，直至生存；是資產評估的依據。根據主題和運營方式的不同，朴跡將文化企業贏利模式主要分為四類：產品贏利模式、資源贏利模式、產業鏈贏利模式、價值網贏利模式。

（一）產品贏利模式

又稱標准型贏利模式，結合文化企業特點，分為專業化模式、大製作影片模式、拳頭產品模式、速度創新模式和利潤乘數模式。

1、專業化模式

文化企業在初創期都表現出某些方面的專長，通過充分挖掘其專長迅速佔領市場，即利用專業化優勢獲取利潤，如亞馬遜專注於圖書而成就其網路第一書店的地位等。朴跡建議創業期以及成長期的企業應努力樹立本專業的權威地位，並通過不斷推陳出新來延長產品專業化的生命期。

2、大製作影片模式

「大製作影片」模式是指文化企業的顯著特徵是「新產品」開發的成本高，邊際生產成本較低，必須在最短的時間內增加產品的發行數量，在短時間內快速收回成本，實現贏利。在影視、書刊、音像企業尤為突出，如好萊塢，大製作影片的成本投入很高。

3、拳頭產品模式

通過提煉具有吸引力的獨特賣點，打造拳頭產品，成為企業的核心利潤來源，如商務出版社的字典；以技術領先為基礎，如谷歌、網路等持續保持領先的技術，搜索產品獲得良好贏利能力；從國家文化傳播層面看，拳頭產品就是超級IP，作為一個國家和文化的標簽能夠拉動文化產業的整體影響力，如韓國的江南Style,對韓國音樂產業的海外影響力。

4、速度創新模式

文化產業被稱作「文化創意產業」或「創意產業」，「創意」包括文化創意和科技創意，文化產業以創意為核心增長要素和核心動力。創意所迅速推出的「新產品」獲得超額回報，而不斷利用高於行業平均水平的創新速度使企業具有先行優勢，有效阻止效仿者的模仿，獲得持續的高利潤率，保持行業龍頭地位。

5、利潤乘數模式

消費者在一系列的產品上認同品牌，用品牌以不同的形式，從某一產品、產品形象、商標或是服務中，重復收獲利潤，被稱為利潤乘數模式。如迪士尼，哈利波特，其品牌衍生所產生的利潤乘數模式，創造了高額的利潤回報。

（二）資源贏利模式

文化企業的資源包括：外部獲取的資源，如特許資格（如出版權和特許營運牌照）、特定的行業資源（如一些依存有關部門資源的企業），雖與企業自身的市場拓展相關度不高，但直接影響企業的市場地位和佔有率，其變化直接影響企業的發展和規模；內部形成的資源，企業經過發展形成的人力資源、品牌資源，所佔有的文化資源，多屬於內生性資源，與企業的經營能力相關度較高。

該模式體現在資源的重構和整合，通過盤活文化企業資源，將優質資源向優勢產品集中，做大做強主打產品，提高市場佔有率。或將企業品牌資源、文化資源、信息資源等「軟資源」和資金資源、物資資源等「硬資源」進行整合，產生協同價值，增強競爭力。特別是把相關企業的人、財、物和市場等要素集成起來，促進企業整體價值的提升。

（三）產業鏈贏利模式

產業鏈贏利模式分為全產業鏈、產業平台、跨產業鏈和項目制等四種。

1、全產業鏈贏利模式

以核心文化產品和資源為基礎，向產業鏈上下游延伸，打造完整產業鏈的全產業鏈贏利模式。如《武林外傳》，通過以電視劇為產業鏈的起點，延伸產業鏈，形成電視劇、電影、動漫、網路游戲、話劇、圖書、玩具等系列衍生產品。

2、產業平台贏利模式

通過經營數字化或者現實的產業平台獲得利潤。如蘋果通過APP STORE建立虛擬的產業生態圈。現實產業平台，主要是各種文化產業園，通過產業要素和資源的聚集實現贏利。

3、跨產業鏈贏利模式

跨產業鏈（橫向融合）贏利模式，主要包括：一是文化產業與製造業跨產業鏈融合的贏利模式，例如蘋果和雅昌印刷都是大幅度提升製造過程中的文化、藝術和創意設計的水平和含量。二是文化產業與旅遊地產跨產業鏈融合的贏利模式——文化旅遊地產，如萬達和華僑城。三是跨媒體經營贏利模式，文化企業利用擁有的多家媒體、不同平台來進行各種經營活動，擴大贏利的領域，降低成本。四是泛娛樂經營，泛娛樂戰略已成為跨媒體經營贏利模式的延伸，即「互聯網+多領域共生+明星IP」的粉絲經濟，打破游戲、動漫、文學、影視孤立存在和發展，促進互相連接和共融共生，特別是在互聯網企業中，如小米、華誼、阿里數娛、網路文學、360等企業紛紛將泛娛樂作為公司戰略大力推進。

4、項目制贏利模式

主要包括：

一是項目運營制贏利模式。通過項目制運營的靈活性、創造性和競爭性，獲取利潤回報。在文化產業領域，使靈活創新與合作共贏有機結合起來，即靠某個項目、某部影片、某個事件贏利。如好萊塢許多大製作靠一些項目工作室。

二是項目品牌化贏利模式。通過塑造、積累、運營項目品牌，如「中國好聲音」等選秀節目，通過持續化、品牌化的經營，體現出項目制贏利模式的優勢。在電視節目領域，正逐步形成項目品牌的模板化，通過模板的復制和運營，獲益。

三是項目定製的贏利模式。如移動等通訊公司動漫、游戲內容定製，或某些地方和大型企業的演藝節目定製等，通過定製開發文化產品的方式，獲取贏利。

（四）價值網贏利模式

以某一產品或服務為核心不斷擴散，針對同一目標消費者協同營銷，各種利益主體互相依存、優勢互補，形成不可分割的一張的商業價值網，獲取利潤實現價值，稱為價值網模式。如選秀類節目，通過將電視節目並入品牌流水線，鏈接贊助商、運營商、娛樂傳媒等利益主體，形成一張商業價值網，改變了電視台以廣告收入為主要來源的贏利結構，將電視、電台、報紙、雜志等媒體充分融合，並運用手機、網路等新媒體，創新了贏利手段。

四、文化產業規模

2017年我國文化產業增加值約3.45萬億元，GDP佔比約4.4%。2016年我國的文化產業（即文化及相關產業）的增加值為30785億元，同比增長13%。加上2016年體育產業的1.9萬億，旅遊產業的3.3萬億，從泛文化產業（大文化）角度看，產業規模巨大。

按行業分，2016年文化製造業增加值為11889億元，比上年增長7.6%，占文化及相關產業增加值的比重為38.6%；文化批發零售業增加值為2872億元，增長13.0%，佔9.3%；文化服務業增加值為16024億元，增長17.5%，佔52.1%。

五、文化產業分類

「文化」是一級概念，大眾文化、文化產業、道德、美術作為二級概念，在文化產業又分為影視、動漫、娛樂等三級概念，而娛樂產業里又有演藝等四級概念，演藝旗下又有音樂會雜技等五級概念，音樂會風格還能推出六級概念。