基於大數據預測演算法研究現狀

❶ 大數據 發展趨勢預測

大數據 發展趨勢預測

趨勢一：成為重要戰略資源

在未來一段時間內，大數據將成為企業、社會和國家層面重要的戰略資源。大數據將不斷成為各類機構，尤其是企業的重要資產，成為提升機構和公司競爭力的有力武器。企業將更加鍾情於用戶數據，充分利用客戶與其在線產品或服務交互產生的數據，並從中獲取價值。此外，在市場影響方面，大數據也將扮演重要角色——影響著廣告、產品推銷和消費者行為。

趨勢二：數據隱私標准將出台

大數據將面臨隱私保護的重大挑戰，現有的隱私保護法規和技術手段難以適應大數據環境，個人隱私越來越難以保護，有可能會出現有償隱私服務，數據「面罩」將會流行。預計各國都將會有一系列關於數據隱私的標准和條例出台。

趨勢三：與雲計算深度融合

大數據處理離不開雲計算技術，雲計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，因此，從2013年開始，大數據技術與雲計算技術必然進入更完美的結合期。總體而言，雲計算、物聯網、移動互聯網等新興計算形態，既是產生大數據的地方，也是需要大數據分析方法的領域。

趨勢四：分析方法發生變革

大數據分析將出現一系列重大變革。就像計算機和互聯網一樣，大數據可能是新一波的技術革命。基於大數據的數據挖掘、機器學習和人工智慧可能會改變小數據里的很多演算法和基礎理論，這方面很可能會產生理論級別的突破。

趨勢五：網路安全問題凸顯

大數據的安全令人擔憂，大數據的保護越來越重要。大數據的不斷增加，對數據存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數據的多副本與容災機制提出更高的要求。網路和數字化生活使得犯罪分子更容易獲得關於人的信息，也有了更多不易被追蹤和防範的犯罪手段，可能會出現更高明的騙局。

趨勢六：大數據學科誕生

數據科學將作為一個與大數據相關的新興學科出現。同時，大量的數據科學類專著將出版。

趨勢七：

催生數據分析師等職業

大數據將催生一批新的就業崗位，如數據分析師、數據科學家等。具有豐富經驗的數據分析人才成為稀缺資源，數據驅動型工作機會將呈現出爆炸式的增長。

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❷ 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值

大數據應用現狀：從發現價值到創造價值

從發現價值到創造價值， 大數據將成為「互聯網+」 產業升級的驅動力。 過去，數據的價值主要應用在決策領域，典型應用是商業智能(BI, Business Intelligence)在企業經營管理層面的應用， 即通過數據收集、管理和分析等方法，將數據轉化為知識， 發現數據的價值，進而提供決策支持。隨著數據體量的不斷增加和處理數據能力的提升， 大數據已經成為一類新的資產， 其應用場景正在不斷擴寬，除了決策支持、 提高效率等發現價值功能之外，大數據還能創造價值的功能： 一方面，大數據可以幫助提供傳統模式下所無法提供的產品， 滿足用戶需求， 例如大數據完善個人徵信體系，幫助金融機構提供消費金融產品；又如千方旗下的掌城科技通過浮動車模型提供實時交通信息服務；另一方面，大數據還可以創造需求， 例如，大數據可以助力實現人工智慧， 這是新技術創造的新需求。

大數據延伸 BI 內涵， 提高企業效率

大數據分析結果為企業經營決策提供支持，幫助企業提高效率，這實際上是傳統 BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下， 我國企業傳統的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰， 互聯網與產業結合背景下的大數據應用將有助於提升企業經營管理效率，助力企業經營從粗放型向集約型轉型， 實現產業升級。

大數據促進商業智能的加速發展，這是因為：第一，大數據的分析過程和結果更具有靈活性、可靠性和價值性；第二，大數據的存在提高了企業的商業智能意識， 引導企業主動尋求商業智能的幫助。一些大型企業往往擁有幾十個甚至數百個信息系統，其所包含的大量數據反映了企業的日常經營情況，若能加以分析和利用，將為企業創造巨大的價值。

目前，大數據應用可以幫助企業實現戶關系管理、盈利能力分析、控製成本、衡量績效等功能：

客戶關系管理（CRM）：通過客戶信息統計，使企業有針對性的根據客戶需求來定製產品和服務，提高客戶忠誠度，還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶；

贏利能力分析：幫助企業分析利潤來源、各類產品贏利能力、費用支出是否與銷售成正比等；

控製成本：根據統計信息優化流程，如降低庫存、減少損耗等，助於企業控製成本；

績效管理：利於商業智能確立對員工的期望，幫助他們跟蹤並管理其績效。

麥肯錫調查顯示， 數據挖掘的商業價值巨大， 大數據在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生產力，創造約 3000 億美元的價值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生產力，創造 2500 億歐元的價值；在美國零售業，每年能提高 0.5%-1.0%的生產力 和 60%的凈利率。

大數據滿足需求， 市場空間巨大

大數據可以幫助提供過去所無法提供的產品， 滿足用戶需求。 這種模式在傳統產業中比較常見， 過去，一些行業的用戶需求雖然存在， 但是由於缺乏有效的技術手段，導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。大數據技術興起後，將帶動一系列創新產品推出市場， 這在各行各業都能找到案例，考慮到傳統產業的廣度，這將是是一個正在挖掘的巨大市場。

以交通領域的實時交通信息服務和車險定價為例，這兩個細分領域的需求本來就存在，但在大數據興起之前，傳統模式無法提供最優的產品，而大數據技術下的產品優化可以更好的滿足需求，提高用戶體驗。

千方科技旗下掌城科技通過大數據技術提供實時交通信息服務。 掌城科技通過向計程車公司和公交車公司購買數據、 向政府部門臵換數據、利用千方自有數據的形式匯集城際交通數據， 基於浮動車的演算法模型，對數據進行二次開發，以建立實時交通信息服務平台。 目前， 掌城科技運營著北京、上海等全國 30 余個大中城市的實時路況信息，准確率極高。 目前，千方已將交通數據收集從城際交通擴大至整個陸路交通和航空等領域，目標通過大數據技術提供更加全面的公眾智慧出行服務。

大數據技術將參與車險定價，使定價更加科學。隨著車聯網的興起，OBD（On-BoardDiagnostic車載診斷系統）等聯網的車載設備，成為車聯網中的智能節點，連接運動中的人、車和道路環境，讀取行車數據，從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習慣：通過G-sensor監測車主的諸如急剎車、急加速和急轉彎等危險行為，通過破解Can-bus協議監測車主的諸如轉彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習慣，通過GPS獲取車輛的位臵信息和里程數據，這些數據將改善車險定價技術與核保政策，提升精準定價能力。

大數據創造需求，拓寬市場邊界

大數據創新產品拓寬市場邊界， 供給創造需求。 大數據創造價值功能， 除了提供產品滿足市場已經存在的需求外， 基於大數據的新產品還將創造新供給，帶動新需求， 打破原有的市場邊界，想像空間巨大：

一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在，深入挖掘現有商業價值：

例如 Airbnb 擁有海量的獨有數據，包括旅遊地、用戶評論、房源描述、社區信息等， Airbnb還有一支隊伍去各地和當地人交流，搜集所有的相關歷史數據。當用戶在搜尋一個住宿的地方時， Airbnb 利用大數據分析通過 Airbnb 社區告訴未來的客人哪裡是更好的住宿地，甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個地點，包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區分。 Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數據，大大縮短司機開著空車去接下一位乘客的時間和乘客等待的時間。

另一方面大數據能夠空前准確的預測未來，從而能獲得前瞻性的商業價值：

例如社交數據分析公司 Topsy 准確預測了 iPhone 4S 上市後的市場表現，同時還成功預測美國大選結果和奧斯卡頒獎結果。它在商業分析、市場銷售、新聞等領域擁有很高價值，因而蘋果以 2 億多美元的價格收購 Topsy。

大數據產業鏈分析

大數據產業鏈的主要參與方

大數據產業鏈可以分為四個部分： 數據採集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘、數據應和消費。數據採集和整合是指通過技術手段從互聯網、 移動終端、 物聯網、 應用軟體等採集數據，然後把數據按照一定的規則進行存儲和運算，再按照需求調用數據並進行智能分析和挖掘，將數據轉化成價值信息或者產品，為決策支持、提升效率、 創新產品提供依據。

數據資產開始成為核心資源

擁有數據，大數據時代的王者。在大數據時代， 數據資產已經成為核心資源， 2012 年，奧巴馬政府明確提出 將「大數據戰略」上升為國家意志，並將數據定義為「未來的新石油」， 因此，擁有數據可謂是大數據時代的王者。 擁有數據的機構可以分為三類：

一是既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司，如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等，在互聯網端積累了大量的數據資源，而且此類公司 IT 起家， 對大數據有天生敏銳的嗅覺， 大數據技術也相對成熟， 因此，互聯網公司 可謂是最早使用大數據的機構，成為大數據應用的先行者；

二是傳統軟體公司轉型互聯網，通過 SaaS 模式為用戶提供服務， 例如用友軟體推出暢捷通，以雲模式為小微企業提供財務管理應用， 也可以認為是既有數據、 又有大數據思維的模式；

三是擁有數據，缺乏大數據思維的機構，這類機構手裡掌握著大量的數據，但是沒有能力自己有效利用， 例如金融機構、 運營商、政府部門等。

使用數據，數據變現的推動者。對於手裡掌握大量數據，但沒有能力變現的機構而言，需要專業的第三方公司提供大數據服務，主要是各類 IT 咨詢機構和行業應用軟體廠商，尤其是行業應用軟體廠商， 在各自的領域具有天然的卡位優勢： 軟體公司提供了行業應用軟體和相關的運營維護， 行業應用軟體本身就是重要的數據來源，軟體公司 屬於不擁有數據，但可以接觸到數據的機構， 且天然擁有大數據思維和大數據技術，以及良好的行業客戶關系，從信息系統建設延伸到大數據運營順理成章。因此，各個細分行業的應用軟體提供商有望成為傳統擁有數據機構的重要合作夥伴， 助力其探索大數據價值變現。

大數據技術是重要生產力

大數據應用好壞的關鍵除了 數據本身，還在於大數據技術， 大數據技術包括數據採集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節極廣， 隨著數據體量增大和數據復雜性程度提高，大數據技術本身也處於快速迭代的發展過程中。值得一提的是，大數據技術落地的一大重要因素在於如何實現技術與業務的融合， 這背後需要深厚的業務理解， 對於既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司 來說，技術和業務本身是相互驅動、共同發展的， 對於擁有數據，缺乏大數據思維的機構而言， 在行業深耕多難的應用軟體提供商則是最好的選擇。

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❸ 全球大數據產業現狀及投資前景預測

全球大數據產業現狀及投資前景預測
縱觀國內外，大數據已經形成產業規模，並上升到國家戰略層面，大數據技術和應用呈現縱深發展。面向大數據的雲計算技術、大數據計算框架等不斷推出，新型大數據挖掘方法和演算法大量出現，大數據新模式、新業態層出不窮，傳統產業開始利用大數據實現轉型升級。人工智慧、深度學習、工業物聯網、虛擬現實、智慧城市等領域的發展推動大數據的應用普及。新興行業、傳統行業圍繞數據服務體系，已經形成了傳統行業數據平台、互聯網數據平台及行業資訊類數據平台。以數據應用為基礎的新一代數據服務企業，在促進主體行業發展的同時，同樣促進了行業內中小企業的發展。
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大數據發展的產業環境分析
美國政策層面發力推動大數據應用發展。政府推出了一系列的公開數據計劃，在健康、能源、氣候、教育、金融、公共安全等領域開放數據和信息，促進創新的突破,從而推動經濟發展。美國致力於擴大聯邦數據公開范圍和受用對象的范圍，尤其擴大高價值數據資產，探討如何進一步擴展收集和分析工業競爭和創新相關的數據。
為了進一步挖掘聯邦政府數據的應用潛力，促進創新與社會進步，2016年1月美商務部發起了一項旨在使政府數據更加容易使用的數據易用性計劃(CDUP)。5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，為未來的大數據研發列出7條戰略計劃，旨在建立大數據創新生態系統，加強數據分析能力，從大量、多樣、實時的資料庫中提取有效信息，服務於科學研究、經濟增長與國家安全。2016年，美國應用大數據預測選舉也引起世界關注，大數據應用開始為廣大公眾所關注，數據的真實性及數據安全成為關注焦點。
英國以數據共享為根本積極推動大數據平台建設。新建哈璀(Hartree)大數據中心，投資1.13億英鎊。新建艾倫圖靈研究所，投資4200萬英鎊，開展大數據科學與技術的研究。投資1.5億英鎊建立第一個國家級老年痴呆症研究所。建立應對重大疾病新的數學研究中心。英國成立大數據戰略委員會，發布《開放數據戰略白皮書》，統一政府數字平台，開通政府部門開放數據通道，設立數據開放共享獎勵基金，2018年還將出台「數據保護通則」的專門法規，旨在開發利用數據資源產生更大的商業價值和經濟增長。
瑞典啟動國家重點科研計劃(NFP)大數據專項(Big Data, NFP75)。2017年正式啟動，計劃投入資金2.5億瑞士法郎，從2017年至2020年為期4年。該專項主要分為三個板快：大數據信息技術：大數據分析基礎性研究、大數據基礎設施構架、資料庫和計算中心;大數據相關社會及法律問題：大數據涉及對社會經濟發展的影響預測(如對貿易、商務模式、人員交通及物流的影響)、個人隱私及空間的保護及相關的社會倫理和法律問題及對策等;大數據應用：對大數據在交通、健康、災害及社會風險控制、能源轉型領域的應用展開基礎性研究。瑞士國家重點科研計劃由瑞士聯邦政府推出，目的是對關系瑞士社會經濟發展全局的重要領域展開基礎性研究並提出對策建議。
我國各地政府積極為大數據發展營造環境。2014年、2015年「大數據」首次寫入國家《政府工作報告》。在2015年3月5日舉行的兩會中，李總理在政府工作報告中提到，制定「互聯網+」行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導互聯網企業拓展國際市場。
當前，《國家大數據戰略及行動綱要(2015-2025)》徵求意見稿完成。國家自然基金委、科技部支持了大量大數據研究項目;北京市、上海市、天津市、重慶市、廣東省、貴州省等制定了大數據發展規劃，多地開始建數據產業基地，天津擬打造國家數據聚集區，與北京、河北聯合建「京津冀大數據走廊」;重慶計劃將大數據培育成重要戰略性新興產業，加快建設兩江雲計算產業園，陝西西咸新區、湖北武漢光谷、貴州貴安新區等地提出要設國家級大數據基地。
上海成立數據交易中心。2016年4月1日，上海數據交易中心掛牌成立，上海數據交易中心是經上海市人民政府批准，上海市經濟和信息化委、上海市商務委聯合批復成立的國有控股混合所有制企業，承擔著促進商業數據流通、跨區域的機構合作和數據互聯、公共數據與商業數據融合應用等工作職能。交易中心以國內領先的「技術+規則」雙重架構，創新結合IKVLTP 六要素技術，採用自主知識產權的虛擬標識技術和二次加密數據配送技術，結合面向應用場景的交易規則，將在全面保障個人隱私、數據安全前提下推動數據聚合流動。
上海將圍繞「資源、技術、產業、應用、安全」融合聯動這一條主線，聚焦「政府治理和公共服務能力提升、經濟發展方式轉變」兩個方面，創新「交易機構+創新基地+產業基金+發展聯盟+研究中心」五位一體大數據產業鏈生態發展布局，力爭打造國家數據科學中心、亞太數據交換中心和全球「數據經濟」中心，形成集數據貿易、應用服務、先進產業為一體的大數據戰略高地。
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大數據產業的行業需求預測
企業需求
傳統企業的大數據轉型。隨著互聯網化進程的不斷推進，在改變了用戶消費習慣的同時，眾多傳統企業面臨了一系列必須面對的問題，其中一條核心主線就是基於已有數據的使用以及對於用戶數據的採集。對於有效利用數據，很多傳統企業開展了試探性的使用和分析，並逐步結合互聯網平台，使數據形成閉環。地產、製造、金融企業已經在逐步建立互聯網銷售平台，其實平台的本身並不是去加大產品銷售量，而是通過平台對傳統營業網點、銷售渠道的信息進行有效管理，從而建立可供判斷或分析的數據之用。
更好的吸納客戶的潛在需求，更快的適應市場變化，從而帶動新一輪研發的生成或變革。而此類企業的成長點，市場化性質，及企業性質將區別於傳統企業，而走上新業態、新模式的道路。包括車聯網、互聯網金融、汽車電商、房產電商，都已經出現了苗頭。對於大數據產業的發展，傳統企業轉型是區別於其他領域的卻又獨樹一幟的重要組成部分。
平台企業的大數據戰略。對於相對IT投入較少，IT基礎較為薄弱的領域，比如零售、餐飲、服裝、農業、出版等行業，企業不會去自建雲計算及大數據平台，更多的則是會依靠專業化的數據服務企業或是數據服務平台來滿足數據分析的需求。行業數據服務平台架構的初衷，主要是用雲服務方式解決上述行業的信息化建設及運維需求。
目前上海類似的行業數據平台不少，建築業的築想網、醫葯業的安捷力等都是在行業垂直領域專業度很高的企業，而且較之通用、普適性的平台，此類平台的發展更具有和行業發展的共存性和相通性，是大數據產業發展過程中一個非常重要的組成部分。
互聯網企業大數據規模化發展。互聯網傳媒是推動企業接觸大數據服務中一個相對快速的行業，傳媒由傳統的單向被動模式轉變成為雙向互動模式，在吸引了用戶群體的同時也通過定義用戶肖像，來推動精準營銷。精準營銷使企業享受了新媒體帶來的最實惠的成果，也為企業帶來了一份較之傳統傳媒更加具體的數據分析報告。
同樣在互聯網領域，無論是社交平台、團購還是移動應用，在其互聯網平台構建的過程中，收集、匯總、分析數據是非常重要的一個環節。通過甄別不同年齡段、性別、愛好的用戶群，來精準定位推送不同的消息，而在這些精準定位的背後，則是每天幾十甚至幾百TB的數據增長量和分析量，可以說，有了互聯網才推進了大數據產業的發展。
熱點關聯領域需求
金融大數據。中國金融信息服務產業存在產業鏈分布廣、市場空間巨大的特點，但與此同時，又表現出產業集中度非常低的現狀。因此，未來必將經歷大量的並購整合，最終出現幾家龐大的IT服務機構。傳統金融服務領域的人才資源、市場能力、技術及研發方面在全國范圍內都具有不可比擬的優勢，產業環境、配套資源都非常成熟。
在金融信息服務產業鏈中，已經擁有了證券、期貨、金融期貨、科技技術等交易所以及鋼鐵、有色金屬等各類生產物資交易所，擁有像安碩信息、萬得資訊、金仕達、銀聯、普蘭金融、春雨供應鏈等一大批具有行業代表性的龍頭企業，還有一批以經爾緯為代表的掌握大數據技術及具有資源整合能力的公司。金融領域的資料庫建設比較完善且都為結構化的數據，隨著人工智慧、深度學習等新興技術的介入，大數據將顯示出大有可為的趨勢，對基於大數據分析的成果的需求也將越加旺盛。
交通大數據。一是智能交通，在交通和環境信息的基礎上，實現交付跟蹤，工作流程監督，和人力資源管理。在智能交通系統中，如果車輛使用了該應用，就可以監測到相關數據。智慧城市首席信息官可以使用從物聯網信息庫中獲取運輸和交通過程的信息。這將大大改善交通運輸，建立服務型的支付方式，而不是簡單的付款程序，如時間收費制度。
智慧城市的核心價值是根據交通數據來建立對公民有益的基礎政策。智能交通也產生了很多新的商業創新。二是自動駕駛，目前GOOGLE藉助大數據及車載技術和感測器,以及高級輔助駕駛系統、軟體、地圖數據、GPS和無線通信數據等，實現了無人駕駛，可以預見，不久的將來，大數據在自動駕駛領域的應用越來越被看好。
新媒體大數據。大數據引領的新媒體已經顛覆了國外數個傳統媒體，比如停刊的美國《新聞周刊》以及德國出現戰後最大的紙媒倒閉潮等。以眼球經濟為基礎的傳統媒體展示型廣告已快速向以數據為基礎的網路媒體精準型廣告進行轉變。百視通和東方明珠的整合已經打造了全國最大的千億級別的傳媒上市公司。在電信、廣電及互聯網領域海量數據處理具有豐富的研發及應用經驗，所用技術涵蓋了分布式計算、海量數據處理、流計算、機器學習及神經網路等，重點關注於互聯網廣告投放技術、效果監測、目標受眾行為分析及精準細分、廣告智能匹配等。未來幾年，新媒體大數據將越來越受到業界的追捧。
製造業大數據。利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。最近幾年，從國家到地方政府，日益重視大數據在製造業特別是高端智能製造領域的應用，例如《中國製造2025》。從這個意義上來說，大數據在製造業應該發揮的潛力巨大，釋放空間和餘地很大。
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大數據投資前景預判
人工智慧等新興領域價值潛力巨大
智能化領域及智慧城市建設。大數據與深度學習、人工智慧交叉的領域成為資本追逐的焦點。例如日本提出建成超智能社會，實現ICT技術在全社會的深度融合應用。日本第五期科技計劃提出建設SOCIETY 5.0(超智能社會)，基於以人工智慧、物聯網、大數據為代表的ICT技術，研究開發先進機器人、超級計算機、感測器、高速通信等技術，實現網路空間與現實空間高度融合的信息物理系統，運用大數據促使社會生活各領域實現高度智能化，推進經濟發展與社會進步。日本超智能社會的提出，受到諸多大數據公司和風投的關注。類似，我國各地正在大力推進的智慧城市建設中的與新興技術交叉應用的環節，大數據將有著重要的一席之地。大數據與智慧交通、綠色環保、民生安全等領域的融合，在人工智慧、深度學習的帶動下，大數據應用商機無限。
支撐分享經濟智能平台被看好
分享經濟在短時間內崛起並成為全球現象，規模和影響力都呈現出指數增長。2014年12月，普華永道發布了預測報告指出全球分享經濟的規模將從2015年的150億美元增長到2025年的3350億美元。在全球經濟努力復甦的背景下，分享經濟模式的新穎性和巨大發展潛力受到各國政府的高度支持，甚至提升到了國家戰略的高度。大數據、雲計算、人工智慧將構建支撐分享經濟的智能平台，而這些平台將日益彰顯其經濟價值，從而能夠靈活、便利、及時、安全、經濟地連接不同需求的陌生人，從而在分享經濟的新模式中，大數據起到了核心作用，佔領核心的地位，其價值不言而喻。

❹ 大數據未來的前景怎麼樣

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》。

❺ 大數據未來的發展前景怎麼樣

現在互聯網的大時代，人們都離不開手機和網路，所以科技公司多了，小程序，app，網頁等項目也多了，那麼就會由大量的招聘需求。ui設計，前端，後端等的需求增加。軟體多了，那麼就需要更多的大數據分析師了。

數據科學與大數據技術專業就業方向

大數據應用開發工程師

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，末後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

大數據分析師

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。