大数据文化产业链

Ⅰ 大数据产业被纳入“十四五”规划，百观科技用另类数据驱动商业决策

疫情发生以来，全球经济发展都进入了数字经济的新阶段，“数据要素”的概念逐渐深入人心。

作为数字经济深化发展的核心引擎，“数据要素”已成为最具时代特征的生产要素。 数据显示，“十三五”时期，大数据产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元。去年年底，《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》的连续发布，更是进一步规范并推动了数据要素市场的培育、数据产业链的形成，以及整个数据产业生态的构建。

伴随着互联网和移动终端的普及，以及信息通信技术的蓬勃发展，在传统的金融数据之外，诞生了另类数据，并成为当前数据市场不可或缺的一部分。

成立于2016年，百观 科技 主要面向一、二级投资市场的金融机构以及消费、零售、文化 娱乐 及地产等行业的企业客户，帮助其以另类数据驱动的模式，更系统性地制定商业决策。 百观推出的百观 科技 新一代智能研究操作系统 ROS（Research Operating System），以产品化的方式颠覆了数据的采集、存储、分析到最后分发的全过程。

成立以来，公司已完成了来自华创资本、真格基金、Palm Drive Capital及标普全球（S&P Global）的多轮融资，融资金额高达数千万美元。

数字经济需数据先行，数据作为数字经济的血液与养分，其规范的加工、交易流程及安全合规的运转模式将是产业 健康 发展的前提。

“十四五”规划对数字经济和大数据产业提出了具体的规范和指导，并强调要培育壮大数据服务产业，培育数据服务商。这对于百观 科技 这样的另类数据服务商来说，意味着一个全新的时代已经到来。在这样的背景下，百观 科技 将持续专注信息的采集、聚合、降噪，为各行各业客户提供另类数据驱动的系统性商业决策解决方案。

随着大数据在各行各业的渗透和发展，继农业经济、工业经济之后，数字经济成为新的经济形态。 作为数字经济的核心引擎，数据要素已经成为与土地、劳动力、资本和技术并列的五大生产要素之一。

2021年，国务院和工信部分别针对数字经济和大数据产业的发展出台了《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》，在政策层面明确了数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源，同时提出以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，打通生产、分配、流通、消费各环节，促进资源要素的优化配置。

另类数据，是相对于传统金融数据而言的新类型数据。传统的金融数据一般指股票、债券等的交易数据、上市公司年报和财务数据，而另类数据一般分为三类，1）个体生产的数据，包括社交网络上个人所生产的文章、评论一类的数据；2）商业过程中生产的数据，像人流量数据等；3）来自传感器的数据，如卡车的物联网数据、卫星图像数据等。

另类数据的爆发离不开互联网、移动终端以及信息通信技术的普及。随着积累数据的基础设施不断加强，以前无法留存的数据得以大规模的存储和积累，并得到有效利用。而伴随着另类数据在宏观、中观和微观层面的应用，另类数据与传统数据相互补充，共同组成了数字经济时代的生产要素， 对另类数据的分析和研判也成为了经济形势研判和商业决策中不可缺少的一环。

“百观 科技 在另类数据领域深耕多年，在技术、产品、合规、行业理解以及人才培养上都有突出的表现，正符合“十四五规划”中提到的应该被重点培育的数据服务商。” 百观 科技 的创始人兼CEO陈沐表示。

在他看来，数据服务产业目前正处在黄金发展期，政策的落地使得产业在数据加工、交易和应用等各个阶段均有规可循，同时各地数据交易所的成立，也将使得数据资源得以更高效地流通，“数据产业链上游的不断完善将利好处于产业链下游应用端的数据服务商，这其中就包括百观 科技 ”。

创立百观 科技 之前，陈沐曾在两家百亿级的国际对冲基金工作，同时也是美国第一批数据产品经理，成功打造了多个百万美元收入的数据产品，数据产品经理的主要工作即将数据和数据工具用技术封装成产品，再使其应用于商业分析和洞察。

2016年，陈沐注意到，国内不少投资机构和企业在做投资、商业研究时，仍然使用数十年前陈旧的技术和方法。彼时，他开始思考将先进的云计算等技术与另类数据相结合，开拓出全新的数据研究方式，百观 科技 应运而生。

相较于传统的数据研究，百观 科技 用产品化的方式来提供数据分析服务，其产品定位为“基于新的数据和新的技术形成的体系化、底层的操作系统”，涵盖了数据采集、数据挖掘、数据整理，直至应用数据产品的全过程。

基于这样的产品架构，百观能够帮助客户从海量信息中高效提取有价值的内容，最终实现更系统化、更数据驱动的商业决策。

在持续的 探索 和尝试后，百观推出了百观 科技 新一代智能研究操作系统ROS（Research Operating System），为客户提供针对10+个行业、200,000+家公司的可靠分析与深度数据指标。

陈沐介绍，ROS平台由三大部分组成，底层模块负责多源异构的原始数据的采集，中台运用先进的数据湖等技术对数据进行存储加工，最上层则是直接向客户展示的数据产品及数据洞察。客户不仅能够通过ROS平台随时随地接触高价值、精准且即时的数据，也可使用SaaS内集成的各类交互式分析工具定制分析维度，满足其研究需求。

在底层的数据源上，百观已经开发了包括线上/线下消费数据、遥感数据、app流量数据、舆情数据等在内的多种数据源。针对客户的特定需求，百观还能帮助投资机构追踪制造业企业货物的数据、消费者支付行为的数据、人流量数据等。

成熟的产品与服务离不开持续的技术投入。百观 科技 在大数据工程、算法、数据产品化等方面积累深厚。正是基于先进的多模态识别、大数据、AI以及云计算等技术，公司搭建了业界成熟的湖仓一体解决方案。

今年年初，经国家 科技 部、财政部、税务总局联合认证，百观 科技 被认定为国家高新技术企业，这意味着百观 科技 在核心自主知识产权、 科技 成果转化能力以及成长性指标等方面得到了国家级认可。

在产品与技术实力的加持下，百观 科技 形成了两大主要的应用场景，一个是投资研究，另一个是商业分析。 投资研究场景的客户包括一、二级投资机构，服务内容既有对上市公司关键指标、趋势的跟踪挖掘，也包括对一级市场新趋势、新品牌的跟踪和数据挖掘。

商业分析则主要针对品牌等企业客户。陈沐表示，对于企业而言，对外部数据的采集和分析正渗透进越来越多的部门。除了战略部门，企业在市场、产品研发等各个环节都需要外部数据的参与，而百观能够帮助企业进行全方位的数字化转型，实现其内部数据与外部数据的打通与融合。

目前公司已经服务包括国内外大型对冲基金、主权基金、PE/VC及国内外知名企业在内的上百家客户。此外，据陈沐透露，公司的头部客户留存率为100%，合约金额续约率也高达140%。

另一方面，对于数据服务企业来说，数据安全是绕不开的话题。

去年9月实施的《中华人民共和国数据安全法》对数据服务中的数据来源的合法性、正当性提出了明确的要求。陈沐表示，百观 科技 一向重视数据的安全合规，公司有专门的数据源团队与法务合规团队，在数据合规、安全以及数据传输的加密上，团队也会做详细的尽职调查。

今年，百观 科技 成功入选信通院数据安全推进计划（DSI）成员单位，对此，陈沐表示：“本次入选DSI参与单位，是中国信通院对百观的企业实力和数据安全保障能力的认可，我们也将与其他入选单位一同为推进国家《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的实施贡献力量。”

自2016年成立，百观 科技 从零开始，目前的员工规模已经超过百人。其中，产品研发人员占比达80%，团队中近一半拥有海外求学或工作的经历，在行业研究、数据科学、产品研发领域经验丰厚，并在顶级金融机构与新经济企业有多年从业经验。

与此同时，另类数据仍属于新兴市场，作为业内头部企业，百观正逐步完善其内部人才培养体系。陈沐介绍，百观内部为员工提供了清晰的培训机制和晋升路径，合伙人团队也正在以mentor制来培养数据产品经理。 同时，在由清华大学金融 科技 研究院发起的金融 科技 创业大赛中，百观 科技 也是“最受投资人欢迎”企业的得主，并持续支持学院在另类数据领域的研究和培训。

对百观 科技 来说，其现阶段的目标是打造一个企业外部数据聚合及分析的平台，不断完善数据要素产品化的系统。 市场层面，百观 科技 一方面会继续提高在投资机构类客户的渗透率，同时也会扩大在消费品市场的客户群。另外，公司还将面向新经济产业，包括新能源 汽车 、商业地产以及文化艺术等领域，积极开发新客户。

政策和市场的双重驱动下，我国数据要素市场正加速走向成熟，而这对于数据服务企业来说，也意味着不可估量的商业机会。

接下来，百观 科技 将持续引入战略资本，加大对更多原始数据的产品化投入，加强多模态识别、认知AI、云计算、大数据等技术模块的研发投入，深入数据驱动决策场景的SaaS化开发，完成数据驱动决策平台的愿景，成为中国新一代数据产品行业的巨头。

Ⅱ 大数据行业发展如何

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等

1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

Ⅲ 大数据技术有在工业领域的成功应用案例吗

. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统
IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。
2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值
紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系
IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布，通过利用IBM业界领先的全面大数据与分析能力，和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验，飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力
浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通
面对大数据挑战，杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作，部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统，通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来，从交通案件侦破能力、交通警察对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力，都得到了极大提升。
7. 步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率
步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外，基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地增加了IT的投资回报率。
8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革
阿里巴巴现网多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案，平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次，每年达数万次，峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今，DDoS攻击在阿里巴巴安全工程师眼里已经习以为常，由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间，华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件，有力保障了阿里巴巴网络交易的顺畅平稳。
9. 华为大数据方案在福建移动的应用
为进一步提升外呼成功率，从2014年初开始，福建移动联合华为公司开展基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。
10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务
为了进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度，北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器，升级成为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台，通过Oracle Exadata Database Machine支撑起新平台的数据库访问需求。升级后的平台能够整合全市的便民呼叫服务，支撑来自群众的各类诉求、求助、批评和建议，并可为公众提供方便、快捷的公共信息服务，真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。

11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战
IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作，为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。
12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案
中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据
成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷+IT技术+文化艺术”的商业模式，形成环环相扣的文化产业链，为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系，惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程，使雅昌可以快速利用所需数据，缩短新品上线时间，快速响应市场变化。
14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯
德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话，分析球队训练、备战和比赛情况，从而提升球员和球队的成绩。
15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验
1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台，满足了不断增长的业务处理需求，并进一步改善了终端客户体验。经过Oracle Exadata整合后的新平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，既可以支持目前规划业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容，满足处理能力和数据量的增长需求。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。
16. 大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理
利用IBM大数据专家PureData，青岛银行能够高效集成业务数据，简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统，能够在一个系统中整合超过几十个数据库，同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标，例如地域扩张，突发的业务交易高峰，新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。
17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享
南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统，这些异构系统间数据调用分散，不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作
台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案，全方位地整合校务信息，积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划，协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制，使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力，学用合一，实现学校、学生、企业三赢。
19. 网络大脑PK人脑 大数据押高考作文题
为了帮助考生更好地备考，网络高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。

20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化
作为上海市公共卫生的主导部门，浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下，积极利用大数据，推动卫生医疗信息化走上新的高度：公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。与此同时，得益于非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划
利用IBM大数据专家PureData，湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分，高效整合了湖南电信旗下各本地网数据，为进一步分析创造先机。
23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控
作为国内领先的综合性旅行服务公司，携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案，携程增强了其对所有下属分支机构的数据采集和掌控，大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间，灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。
24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求
上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器，以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列同类最佳的预配置的服务器、网络、存储和软件，能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定，CPU占用率控制在5%以内，极大改善了用户应用体验。同时，Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求，目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上，应用部署量增长1倍，且运行十分稳定。
25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰
360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库，此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。
26. 神州数码助张家港市更“智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，市民只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。

27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯
微软为Cortana增加了世界杯预测的功能，基于微软Bing大数据，并综合考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素，使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，利用大数据分析来判断每场比赛的结果。
29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。

Ⅳ 大数据产业链都包括哪些环节

物联网产业链很长，其体系构架大致可分为感知层、网络层、应用层三个层面，每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、湿度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别，它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码，实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度，本层由下而上又分为三层：接入网、核心网和业务网。①接入网：主要完威各类设备的网络接入，强调各类接入方式，比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网：主要是完成信息的远距离传输，目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进，核心网将朝全IP网络发展。③业务网：是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据，将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台，可向用户提供丰富的服务内容，大大提高生产和生活的智能化程度，应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。

Ⅳ 大数据的发展方向都有什么

说到大数据我们不能不提到人工智能，这个近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家科普什么是人工智能到现在产业普遍探讨如何落地问题，人工智能几乎霸屏各行各业。

大数据时代势不可挡。 一方面，为了实现降本增效，企业纷纷在寻求数字化、智能化转型。以期利用新技术带来结构性增长；；另一方面国家释放推动“新基建”加速经济建设信号，对于信息数字化 科技 产业的重视程度空前高涨。企业内部发展刚需和国家政策红利，人工智能化必然是新经济环境下的大势所趋。

人工智能的三大核心要素：算法、算力、数据缺一不可。 其中大数据更像是水电煤般的基础设施的存在。数据沉淀将变成未来企业搭建壁垒的核心竞争力。而具体来看大数据的发展方向也是涵盖多个方面，举例来说：

>> 新零售

新零售的新就在于将“零售数据化”，通过大数据重新定义“人货场”概念。传统零售下，通常是“人找货”，卖场提供什么样的商品用户就只能买到什么。而在大数据加持下的新零售时代，则是相反的“货找人”，零售平台将用户的“数据”和货的“数据”进行匹配。用户“数据”例如：用户的性别、年龄、兴趣品类、性格标签、消费能力、购物频次、浏览时长……等等；货的“数据”包含了：商品价格、促销优惠、品类细分、品质、产地、库存……等等。通过数据赋能、精准匹配，商家能比用户自己更了解用户。

>>在线教育

教育的线上化在这次疫情的驱动下变得十分必要，传统教育一个老师面对多个学生或者一对一的私教，老师的精力无法顾及所有学生，而通过技术手段可以沉淀学生、老师及课程的数据，从而更好地服务好双边体验。例如：AI识别学生上课状态，是否打瞌睡是否专注上课；智能批改作业，实时反馈学习成绩和遗漏知识点；知识点查漏补缺，根据学生个人情况定制测试作业……大数据智能协助提高效率的同时，也减轻人工成本，解放老师“管理”的时间，花更多时间精力备课。

>>直播

直播行业的大数据更是其生存之本，用户侧的“数据”有：内容喜好、观看时段、浏览时长等等，内容侧的“数据”有：什么样的主播在什么时段播什么类型的什么内容、转赞评数据等等。有了这样的双边数据后，平台自然可以实现“千人千面”的算法推荐内容，从而增强用户对平台的粘度。而直播的最直接的变现手段带货，大数据的则能进行智能跳转，快速结算。

大数据赋能下的行业有着不同的新业态，未来大数据必然会成为产业、生活必不可少的工具，涵盖我们生活的各个方面，帮我们更便捷高效的生活。

大数据是未来人工智能领域一项非常重要的基础。而随意人工智能的发展，需要的大数据将会在广度和深度两个方向同步扩展。从广度来看，大数据最终会扩展到 社会 的所有环节；从深度来看，大数据最终会深入到每个人从生到死全过程。

大数据的未来:万物皆可互联，世界鲜有隐私！

第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化 社会 赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

第二：大数据推动 科技 领域的发展。大数据的发展正在推动 科技 领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化 社会 的基础。

第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

通过以上分析可以得出，未来大数据领域的发展空间还是比较大的，而且目前大数据领域的人才缺口比较大。

大数据的发展趋势总的来说应该体现在以下几个方面：

第一：互联网逐渐大数据化。随着大数据技术的逐渐成熟，互联网将成为大数据首先落地的领域，大数据将在电子商务等互联网应用平台得到广泛的应用。互联网 科技 公司也是推动大数据技术发展的中坚力量，在大数据发展的过程中会起到重要的作用，通过大数据技术在互联网领域的应用也能积累大量的应用经验。

第二：传统产业逐渐大数据化。随着互联网发展到产业互联网阶段，未来产业互联网将深入到整个传统行业中，而大数据技术作为产业互联网的核心技术之一必然会深入到传统行业中，所以未来传统行业大数据化将是一个重要的趋势。通过大数据相关技术不仅能够促进传统行业的信息化建设，包括物联网、云计算建设等，更是能够通过大数据来为传统行业创新带来帮助。

第三：人才大数据化。大数据的发展必然需要大量的大数据人才，不仅需要专业的大数据开发人才（大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等），也需要大量的大数据应用型人才（基于大数据工具开展大数据分析等工作），所以人才大数据化也是未来一个重要的趋势。对于职场人来说，掌握一定的大数据知识会提升自身的岗位竞争力。

大数据的发展方向我认为…每个人的生活轨迹习惯喜好，每个企业的需求和全方位信息，每个行业的发展方向布局，每个国家的综合状态，通过大数据统计分析，做出你所想要的结论！

大数据未来发展趋势将从以下几个方面体现：

按需提供的大数据基础设施

一切皆有弹性。基于云的数据库和存储可以根据使用情况双向伸缩，用户只需购买和使用其需要的东西。

大数据边缘计算

当数据传输变得更快数据量更大时，边缘计算的智能化可以避免消耗更大的云存储空间和远端基础设施。

大数据硬件更加商品化

大数据硬件更加廉价，同时越来越多的智能化软件替代硬件功能。云时代，硬件越来越廉价。

大数据带来新的数据结构

平面文件和表结构将继续存在，同时会出现更多的空间数据、图形和网络数据。

大数据带来“大分析”

数据的价值决定于数据如何处理。引用舍恩伯格《大数据时代》中的一句话， 大数据带来的“不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相互关系。”你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。

法律检索大数据是目前发展方向之一。法律 科技 新秀律宝AI大脑，导入最新最全的司法大数据，把人工智能技术运用在法律检索、案件信息提取与分析上，律师只需输入文字或语音识别录入事情经过或案件事实，系统将会自动进行信息提取和数据匹配，输出精准的法律检索结果和详细的案件分析报告，节省了律师办案时间。

【大数据检索】又新又全的司法大数据，输入关键词即可一键检索获取法规、案例、工商信息、司法观点等，方便律师进行检索。

【类案大数据】律宝能根据律师录入的案件详情，通过大数据智能检索匹配同类型案件和适用法条，给律师提供办案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英语：Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念，集成城市的组成系统和服务，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。

用途范围

用途分为十大智慧体系，分别为：智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧 社会 管理体系、智慧交通体系、智慧 健康 保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。

2、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)

增强现实技术(Augmented Reality，简称 AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术1990年提出。VR是Virtual Reality的缩写，中文为虚拟现实。虚拟现实技术是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术， 它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景，其实体行为的仿真系统能够使用户沉浸到该环境中。

3、人工智能(Artificial Intelligence)

英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

用途范围

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

国内外大数据标准化现状及发展方向

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

数据工程师、数据分析师、架构设计师 ----------河南新华

Ⅵ 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

Ⅶ 大数据协同产业链 国美布局智能家居生态圈

大数据协同产业链 国美布局智能家居生态圈

9月19日，国美控股在朝阳规划艺术馆二层T空间举办了主题为“智汇新力量 智享新生活”的智能家居主题活动，借此机会，国美首次在公开场合宣布了智能家居战略，宣告全面加速进军智能家居领域。中国家用电器协会理事长姜风、国家广告研究院院长兼中国传媒大学广告学院院长丁俊杰、中国教育电视台副台长吕学武、广播科学研究院总工程师盛志凡、中国科学院计算技术研究所总工程师钱跃良、三星电子全球执行总裁王彤、国美控股集团CEO、国美决策委员会主席杜鹃、国美电器高级副总裁李俊涛、各媒体高层以及来自全国各地的智能家居创客团队共同出席本次活动。

会上，国美开启了首届“国美杯?智能生活全球创客设计大赛”，并向公众展示了部分创意智能家电。同时，国美控股集团与18家企业签署了战略合作协议，正式宣告国美布局智能家电生态圈。
国美控股集团CEO、国美决策委员会主席杜鹃表示，在朝阳区政府的指导和各大学术机构的支持下，国美希望通过联手众多厂商举办的本次活动在鼓励“物”的创造和“人”的发掘的同时，推动国家产业创新政策的切实落地、整个社会创新意识的激活和智能生态的培育。
把握时代发展机遇 国美加速布局智能家居生态
作为中国最大的家电及消费电子连锁零售企业，从率先开创中国家电连锁零售的先河，到互联网冲击下的全面转型O2M全渠道零售商，乃至互联网＋风口的全零售战略升级，国美一直是领先商业模式的探索者和引领者。
2015年年中，在互联网＋的时代大背景，基于互联网、移动互联网快速普及所带来的智能化趋势，国美开启了互联网＋时代下的战略升级，并在国美控股主导下，成立了独立的智能家居板块。
据了解，国美智能家居以打造智能生活为基准，丰富智能产品，建立统一智能标准，给客户带来生活的智能与便利为目的。
为实现这一目标，国美智能家居首先将通过整合现有供应商，加快产品引进速度，丰富智能产品品类、品种，形成线上线下全产品线覆盖。同时，国美还将重点研究成熟产品包括核心部件和智慧能力，通过大数据工厂对消费需求的精准洞察，与智能芯片厂商合作，自主研发具有国美特色的智能设备。此外，针对当前市场中第三方入口不兼容的现状，国美智能家居将充分发挥自身的全产业链覆盖优势，通过融合第三方产品和技术，采用“云对云”的合作方式，实现国美超级APP与智能厂家云平台直接互联互通，并开放协议合作，共同制定协议开放标准，兼容各生产厂家智能设备。
通过一系列措施，国美将创建“硬件制造+平台开发+内容运营”三位一体物联网智能产品研发平台，最终实现从各品类联网、单品类自动控制，到智慧管家自动控制，直至社区、商店、医院等生态圈的交互应用，通过加速布局智能家居生态，最终构建国美生态圈。
激发创新活力 联合各方助力智能家居产业发展
作为本次活动中最重要的环节，国美发起的智能生活全球创客设计大赛受到了与会人员普遍关注，尤其是国美为何发起本次大赛更是成为关注焦点。对此，杜鹃指出，在“万众创新、大众创业”国家战略的推动下，我们已经欣喜地看到了当前越来越多传统家电生产厂家和创客进入到智能家居行业，推动了行业的蓬勃发展。然而我们也看到了一些阻碍行业发展的隐忧，尤其是作为行业发展生力军的创客群体，他们或是有技术、有产品却没有销售网络，或是生产产品缺乏互动体验场景无法得到消费者认可，甚至因不了解用户需求导致产品研发、生产出现偏差。基于这样的现实，在朝阳区政府的大力支持下，国美与知名家电厂商在中国家用电器协会的指导下，在中国科学院、广电总局、广播科学研究院、中国教育电视台、中国文化产业协会、国家广告研究院、东道设计集团以及国内知名创客组织支持下，共同举办了本次智能生活设计大赛。

相关负责人在介绍此次大赛相关情况时表示，所有的社会创新团队、高校大学生、创客以及相关领域的行业人员都可参与比赛，国美将参赛者分为产业组和创客组两种不同类型，围绕智能家居及智能生活设计解决方案，展开全国范围内的比赛方案征集。
其中，产业组、创客组皆可通过国美在线网站、大赛官方微信和微博等线上平台报名、提交参赛作品，作品可以是单纯的创意，也可以是最终的成品。收到参赛方案后，国美将对方案进行分类，设置投票平台，让社会公众参与评选，并邀请设计大师、智能领域专家进行初步筛选，用大众的投票和评委评审相结合的方式，从产品的创新性、可行性、可持续发展性与市场前景等方面进行深入的评估，最终推出较为优秀的获奖方案，并通过盛大的颁奖仪式和国美线下门店与户外媒体的展演，向全社会传播精彩纷呈的创意作品与颇具明星气质的创客达人形象。
对于所有获奖作品，国美将从产业层面上跟进与扶持，包括将获奖作品有针对性地推荐到与其相对应的产业板块，为产业组创客提供资本对接的机会；优秀的方案也将获得大赛种子基金池的配套基金和众筹平台的资金募集，加快技术方案向产品的转化；同时获奖产品将获得产品设计专家团的全程指导，通过大师和设计机构的workshop，获奖作品在产业化层面上会不断深化；针对成熟的产品方案，可以通过股权配置的方式对其进行品牌化的打造。与此同时，国美将促进优质的生产资源与产品方案进行无缝对接，对方案从成本、工艺、效率和效益等方面进行评估与生产，将概念化的产品方案完全融入到产业化的生态链中，量产后的产品将直接通过国美全零售渠道进行销售。
另据记者了解，在大赛进行过程中，国美将通过大数据云平台，将国美大数据工厂精确洞察的最新消费需求，实时反馈给参赛的创客，确保其能根据用户和市场需求进行智能产品的研发和生产，同时对于优秀的参赛作品国美将充分发挥供应链平台优势，为参赛产品提供包括原材料采购、生产制造、物流配送、售后保障等方面的服务，并将国美遍布全国的1700多家门店和国美在线、微店等界面平台作为产品销售渠道，帮助所有创客实现价值，鼓励创客持续创新。
在启动仪式结束后，国美还与包括三星、海尔、夏普、西门子、美的、格力、长虹、创维、海信、康佳、老板、方太等18家一线家电家居厂商进行了集体战略签约，合作品类涉及手机、家电、厨卫等消费者生活的各个领域。国美智能家居/家电制造板块总裁李俊涛表示，此次参与签约的家电家居制造厂商与国美的签约，主要聚焦于智能家电家居领域，在创意、生产、销售等环节都建立了紧密而深入的合作，同时这些厂家也将为本次参赛的创客提供包括产品设计、生产、包装等方面的支持。
中国教育电视台副台长吕学武表示，在与这些年轻的创客接触过程中，我们感受到了他们创新的激情以及为智能家居产业所带来的崭新希望，但我们也为他们所遭遇的诸如新产品创意不符合需求、好产品缺乏渠道等挫折而焦急。所以我们非常欣慰，也非常感谢像国美这样有社会责任的企业为这些年轻人搭建激发创新、放飞梦想的平台，在越来越多这样平台的支持下，我们对智能家居产业的未来充满信心。
国美控股集团CEO杜鹃表示，以成就品质生活为使命，在不断提升差异化商品占比为客户创造价值的过程中，国美深刻感知科技创新对于企业竞争力提升的关键作用，也认识到科技创新对于国家持续发展的不可或缺。基于此，我们不仅搭建平台、出台措施鼓励内部员工进行科技创新，同时我们还创建了“蜂巢”孵化器创业营，吸引更多的人加入到科技创新的队伍当中。希望通过国美和各位盟友的共同努力，助推智能家居产业健康、快速发展，让每个消费者都能感受到智能家居所带来的高品质生活，让未来生活比想象更智能。

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Ⅷ 什么是大数据，大数据时代有哪些趋势

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

Ⅸ 推动数字文化产业发展的四个着力点

数字文化产业不同于以电影电视和新闻出版为主体的传统文化产业，其全部产业链条都对5G、人工智能、云计算、大数据等前沿数字技术硬件与软件具有强烈的依赖性。为此，推动数字文化产业发展应把握好四个着力点。

为数字文化产业提供充足的核心硬件技术支撑

发展芯片技术是构建数字文化产业国内链的前提和基础。我们要发挥我国集中力量办大事的优势，加大创新力度，尽快在核心芯片技术领域取得突破。

一方面，国家将发展芯片技术纳入优先发展的支柱性高新技术产业，搞好顶层设计，集中相关高校和科研机构的人力、物力和财力，瞄准技术前沿领域进行科研攻关。要清醒地认识到，涉及国计民生的关键技术只能靠我们自己的力量，通过长期的努力，取得知识产权。在这个问题上，我们应有长远眼光和战略定力，应从高校“双一流”建设规划层面抓起，为芯片技术相关专业培育储备充足的一流人才，这是发展芯片技术产业的基础的基础。

另一方面，现有的芯片研发与生键空产主体应与数字文化生产主体强强联合，优势互补，以市场为导向，瞄准制约我国数字文化产业发展的前沿技术进行联合攻关，走出一条中国特色的国内大循环发展道路。

生产更多供求匹配稿伍瞎的高质量数字文化产品

生产是构建数字文化产业的逻辑起点。必须在夯实以芯片研发为核心的数字技术硬件生产基础的同时，深化数字文化产业供给侧结构性改革。

首先，增加优质数字长视频内容的生产。近年来，短视频和直播文化产品风起云涌，而长视频内容发展缓慢，是数字文化产业发展中的一大短板。中长视频过去发展缓慢，一定程度上受到带宽速度制约。随着5G商用时代的来临，这些传播技术方面的制约因素已经不复存在。另从实践上看，优秀长视频数量不够多，类型较为单一。因此，从构建国内大循环格局考虑，国家应出台相应政策，鼓励各类数字文化产业主体加大中长视频内容生产。一是建立国家数字文化投资基金，加大对优质中长视频内容的生产支持力度。二是搞好中长视频内容生产的顶层设计，积极引导生产主体在注重类型化生产的基础上，实现多样化和多元化，应特别聚焦中华优秀传统文化、革命文化和中国特色 社会 主义先进文化，拓宽创作渠道，尽快让这些主流文化引领中长视频内容。

最后，进一步规范短视频和直播内容的生产，运用法律武器严打低俗化、恶搞化、虚假化、泛 娱乐 化等乱象，保障短视频和直播内容 健康 可持续发展。

为数字文化产品提供流畅、稳健的传播平台

快捷、流畅、清晰和稳定的流通和传播渠道是构建数字文化产业大循环格局的第二个重要逻辑环节。不同于传统文化产品，数字文化产品依赖网络传播，网速、带宽直接影响着相关产品的传播速度和质量，加快以5G技术为核心的新基建至关重要。

一是大幅扩展5G基站建设。在推广5G商用进程中，要特别增加农村和偏远山区的基站数量，最大限度填平城镇化建设中的数字文化鸿沟，为农村和偏远人口提供尽可能多的文化产品传输终端，这也是拓宽传播路径、扩大有效供给、增加消费群体的重要路径。

二是优化4K、8K超高清数字电视布局，让更多的数字文化用户实现家庭影院化、互动化，加快数字文化产业链条显示端的更新换代，率先在世界上构建家庭超高清美学，让中国荧屏亮起来。

三是加快推广普及VR、3D等穿戴设备，尽快实现VR、3D设备的小型化、便携化和超高清化，让受众不出家门就能看上VR视频、3D影像，获得更充分、更完美的沉浸式体验。

四是运用大数据、云计算、人工智能技术，尽快实现家庭观影的云点播、云传输甚至云互动。

通过多措并举，为中国数字文化产品建设世界上最畅通、最稳定、最高清的信息传播平台，为实现数字文化产业铺平产品传输和传播渠道。

着力培育强劲的数字文化消费市场

消费是构建数字文化产业国内大循环格局的最后一个逻辑环节。一切生产和软硬件技术支撑，目的都是为了满足和扩大人民不断增长的精神文化生活需要，而要提升橘雀人民的消费动能，就必须不断增加人民的可支配收入。随着今年我国全面建成小康 社会 ，人民的物质生活必将有更充分的保障和支撑。在这样的条件下，再通过定向实施减费让利，必将进一步扩大人民对于数字文化产品的消费需求。

第一，创造条件，进一步降低5G宽带的入户费用，提供更多的面向农村人口、边远地区人口和在校学生的5G优惠套餐服务，最大限度培育和扩大数字文化产业消费主体规模，做大做强国内文化消费市场蛋糕，让广大人民群众有能力消费。

第二，加快家用电视终端的升级换代，扩大实施家用电视“以旧换新”政策补贴力度，逐步降低4K以上超高清电视的价格，全面普及超高清电视和相关观影辅助设备，这也是扩大数字文化产业消费主体的重要举措。

第三，各级政府增资文化产业消费补贴基金，举办文化惠民消费季，定向发放文化消费卡。以打折、积分累计奖励等方式引导公众进书店、进剧院；现有文化馆、艺术馆、博物馆、图书馆、 体育 馆等公共文化设施全面免费向公众开放。通过这些措施，培养人民群众对于文化产品的消费习惯。

第四，开发更多、更先进、更有创意的数字文化产品体验馆，如VR电影院、VR艺术体验馆、互动电影体验馆、3D在线著名景点游览馆等等，为高端客户消费升级创造条件，开拓数字文化产业消费新业态、新模式，引领数字文化产品消费 时尚 。

第五，加大开发数字文化产品、特别是多媒体视频内容的人工智能同声传译系统，让广受国外受众喜爱的中国特色的数字文化产品，如网络文学、网络剧、网络短视频、网络 游戏 扬帆出海，延伸中国数字文化产品的国外循环链条。

Ⅹ 未来代替房地产地位的产业——大文化

一、定义

“文化”是一个独特人群或社会团体的“生活全貌”，所有产业都是文化产业，所有的产业都与文化的生产和消费有关。

文化产业（联合国教科文组织）：是按照工业标准，生产、再生产、储存以及分配文化产品和服务的一系列活动。从文化产品的工业标准化生产、流通、分配、消费、再次消费的角度进行界定。文化产业是指文化意义本身的创作与销售，是以生产和提供精神产品为主要活动，以满足人们的文化需要为目标，狭义上包括文学艺术创作、音乐创作、摄影、舞蹈、工业设计与建筑设计。

二、特点及意义

现代经济发展需要文化支撑，“创意”和“策划”作为产品附加价值来源，作为载体或作为产品素材，甚至借助于文化激发创造力，利用文化元素发挥其作为精神产品和提升物质产品价值的作用，从产品到服务到技术提升一定的艺术设计与文化含量，通过艺术授权对同一种知识产权进行多样性的产品和服务开发，甚至在产品销售中增加文化包装，实现高附加价值；

文化产品的消费，不是一次性的，甚至可以跨时代进行持续消费；

在产业升级进程中，部分文化内容的产业化是解决产品供过于求，推动经济持续发展和经济升级的驱动力量；

文化经济是一种依靠人力资源创造，减少物质消耗的更高形态经济，日益成为财富与工作机会的重要来源；

发展文化产业具有双重路向——文化产业化（文化经济）和产业文化化，从某角度看，文化产业化仅包含某部分的文化产业化，产业文化化几乎是全方位的；

制造业的文化提升需要系统的价值观支持：一方面需要充分体现优秀的行业精神；另一方面，不仅提升产品的附加价值，还深刻影响人们的生活方式，进而引导消费者产生新的消费行为；

朴迹研究发现，未来的大文化产业是基于IP的全领域、全球化、大平台、大数据、深度产业化的经营模式。

三、文化产业盈利模式

赢利模式是指企业根据经营环境和自身资源，将市场、产品、服务、人力及资本等要素进行配置、管理以实现价值的过程和方法。

文化企业盈利模式核心：以著作权为主要资产的知识产权是文化企业价值的重要内容，是企业获取经营收益的核心资源；通过对著作权内容的生产、管理、运营，形成了著作权资产，构成了企业的核心竞争能力。

赢利模式直接影响企业收益，直至生存；是资产评估的依据。根据主题和运营方式的不同，朴迹将文化企业赢利模式主要分为四类：产品赢利模式、资源赢利模式、产业链赢利模式、价值网赢利模式。

（一）产品赢利模式

又称标准型赢利模式，结合文化企业特点，分为专业化模式、大制作影片模式、拳头产品模式、速度创新模式和利润乘数模式。

1、专业化模式

文化企业在初创期都表现出某些方面的专长，通过充分挖掘其专长迅速占领市场，即利用专业化优势获取利润，如亚马逊专注于图书而成就其网络第一书店的地位等。朴迹建议创业期以及成长期的企业应努力树立本专业的权威地位，并通过不断推陈出新来延长产品专业化的生命期。

2、大制作影片模式

“大制作影片”模式是指文化企业的显著特征是“新产品”开发的成本高，边际生产成本较低，必须在最短的时间内增加产品的发行数量，在短时间内快速收回成本，实现赢利。在影视、书刊、音像企业尤为突出，如好莱坞，大制作影片的成本投入很高。

3、拳头产品模式

通过提炼具有吸引力的独特卖点，打造拳头产品，成为企业的核心利润来源，如商务出版社的字典；以技术领先为基础，如谷歌、网络等持续保持领先的技术，搜索产品获得良好赢利能力；从国家文化传播层面看，拳头产品就是超级IP，作为一个国家和文化的标签能够拉动文化产业的整体影响力，如韩国的江南Style,对韩国音乐产业的海外影响力。

4、速度创新模式

文化产业被称作“文化创意产业”或“创意产业”，“创意”包括文化创意和科技创意，文化产业以创意为核心增长要素和核心动力。创意所迅速推出的“新产品”获得超额回报，而不断利用高于行业平均水平的创新速度使企业具有先行优势，有效阻止效仿者的模仿，获得持续的高利润率，保持行业龙头地位。

5、利润乘数模式

消费者在一系列的产品上认同品牌，用品牌以不同的形式，从某一产品、产品形象、商标或是服务中，重复收获利润，被称为利润乘数模式。如迪士尼，哈利波特，其品牌衍生所产生的利润乘数模式，创造了高额的利润回报。

（二）资源赢利模式

文化企业的资源包括：外部获取的资源，如特许资格（如出版权和特许营运牌照）、特定的行业资源（如一些依存有关部门资源的企业），虽与企业自身的市场拓展相关度不高，但直接影响企业的市场地位和占有率，其变化直接影响企业的发展和规模；内部形成的资源，企业经过发展形成的人力资源、品牌资源，所占有的文化资源，多属于内生性资源，与企业的经营能力相关度较高。

该模式体现在资源的重构和整合，通过盘活文化企业资源，将优质资源向优势产品集中，做大做强主打产品，提高市场占有率。或将企业品牌资源、文化资源、信息资源等“软资源”和资金资源、物资资源等“硬资源”进行整合，产生协同价值，增强竞争力。特别是把相关企业的人、财、物和市场等要素集成起来，促进企业整体价值的提升。

（三）产业链赢利模式

产业链赢利模式分为全产业链、产业平台、跨产业链和项目制等四种。

1、全产业链赢利模式

以核心文化产品和资源为基础，向产业链上下游延伸，打造完整产业链的全产业链赢利模式。如《武林外传》，通过以电视剧为产业链的起点，延伸产业链，形成电视剧、电影、动漫、网络游戏、话剧、图书、玩具等系列衍生产品。

2、产业平台赢利模式

通过经营数字化或者现实的产业平台获得利润。如苹果通过APP STORE建立虚拟的产业生态圈。现实产业平台，主要是各种文化产业园，通过产业要素和资源的聚集实现赢利。

3、跨产业链赢利模式

跨产业链（横向融合）赢利模式，主要包括：一是文化产业与制造业跨产业链融合的赢利模式，例如苹果和雅昌印刷都是大幅度提升制造过程中的文化、艺术和创意设计的水平和含量。二是文化产业与旅游地产跨产业链融合的赢利模式——文化旅游地产，如万达和华侨城。三是跨媒体经营赢利模式，文化企业利用拥有的多家媒体、不同平台来进行各种经营活动，扩大赢利的领域，降低成本。四是泛娱乐经营，泛娱乐战略已成为跨媒体经营赢利模式的延伸，即“互联网+多领域共生+明星IP”的粉丝经济，打破游戏、动漫、文学、影视孤立存在和发展，促进互相连接和共融共生，特别是在互联网企业中，如小米、华谊、阿里数娱、网络文学、360等企业纷纷将泛娱乐作为公司战略大力推进。

4、项目制赢利模式

主要包括：

一是项目运营制赢利模式。通过项目制运营的灵活性、创造性和竞争性，获取利润回报。在文化产业领域，使灵活创新与合作共赢有机结合起来，即靠某个项目、某部影片、某个事件赢利。如好莱坞许多大制作靠一些项目工作室。

二是项目品牌化赢利模式。通过塑造、积累、运营项目品牌，如“中国好声音”等选秀节目，通过持续化、品牌化的经营，体现出项目制赢利模式的优势。在电视节目领域，正逐步形成项目品牌的模板化，通过模板的复制和运营，获益。

三是项目定制的赢利模式。如移动等通讯公司动漫、游戏内容定制，或某些地方和大型企业的演艺节目定制等，通过定制开发文化产品的方式，获取赢利。

（四）价值网赢利模式

以某一产品或服务为核心不断扩散，针对同一目标消费者协同营销，各种利益主体互相依存、优势互补，形成不可分割的一张的商业价值网，获取利润实现价值，称为价值网模式。如选秀类节目，通过将电视节目并入品牌流水线，链接赞助商、运营商、娱乐传媒等利益主体，形成一张商业价值网，改变了电视台以广告收入为主要来源的赢利结构，将电视、电台、报纸、杂志等媒体充分融合，并运用手机、网络等新媒体，创新了赢利手段。

四、文化产业规模

2017年我国文化产业增加值约3.45万亿元，GDP占比约4.4%。2016年我国的文化产业（即文化及相关产业）的增加值为30785亿元，同比增长13%。加上2016年体育产业的1.9万亿，旅游产业的3.3万亿，从泛文化产业（大文化）角度看，产业规模巨大。

按行业分，2016年文化制造业增加值为11889亿元，比上年增长7.6%，占文化及相关产业增加值的比重为38.6%；文化批发零售业增加值为2872亿元，增长13.0%，占9.3%；文化服务业增加值为16024亿元，增长17.5%，占52.1%。

五、文化产业分类

“文化”是一级概念，大众文化、文化产业、道德、美术作为二级概念，在文化产业又分为影视、动漫、娱乐等三级概念，而娱乐产业里又有演艺等四级概念，演艺旗下又有音乐会杂技等五级概念，音乐会风格还能推出六级概念。