大数据产业情报

A. 为什么要考虑大数据环境下企业竞争情报研究的机遇和挑战

市场竞争大要考虑大数据环境下企业竞争情报研究的机遇和挑战。在解析失数据的基本内涵和多元价值基础上，从数据的属性角度剖析大数据给企业竞争情报工作带来的机遇。

B. 大数据和情报的区别

大数据(Big Data)和情报搭亩(Intelligence)是两个相关但不同的概念。它们在数据处理、分析和应用方面有一定的重叠，但扰洞各自关注领域和目标有所不同。
大数据：大数据是指规模庞大、类型繁多、处理速度快的数据集合。这些数据通常来自各种来源，包括互联网、社交媒体、传感器等。大数据的核心挑战在于如何有效地收集、存储、处理和分析这些数据，以便从中提取有价值的信息和洞察。大数据技术，如分布式计算、数据挖掘和机器学习等，可以帮助我们更好地理解和利用这些数据。
情报：情报是指从各种途径收集、分析和评估的信息，旨在为决策者提供有关国家安全、经济、社会等方面的有用见解。情报可能来自多种来源，包括人员间谍活动、公开来源的信息、商业竞争等。情报分析的目的是发现缓枝枯潜在的威胁、机会和其他重要信息，以支持政策制定和战略规划。情报分析通常涉及对数据的深入挖掘、模式识别和预测等技术。
总之，大数据主要关注数据的规模、速度和多样性，而情报则关注从各种来源收集、分析和评估信息的过程。尽管两者在某些方面有重叠，但它们的目标和方法有所不同。

C. 大数据在未来有什么样的发展趋势_大数据的未来发展前景

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓乱樱宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会哗陆丛面临悉孙数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

D. 大数据在改变着各个行业，但面对市场上充斥的各种问题，大数据赋能产业的未来在哪呢

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昌稿悔今渐成体系，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，大数据耐正技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

2021年市场规模接近900亿元

近年来我国大数据行业取得快速发敬陵展，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。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，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。

金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业

大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，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%。

大数据软件与服务的需求不断提升

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，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%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。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。

不同类型大数据企业竞争程度差异极大

目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapRece的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是网络、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。

E. 为破局而生，情报分析师决胜大数据

大数据时代，谁拥有数据，谁也就拥有财富。

数据服务产业的发展，提高数据的应用水平，所离不开的关键核心都是专业的情报分析师。

通常所说的大数据分为三种，企业数据、公权机构数据和开源网络数据。前两种可供挖掘和应用的价值有限，目前世界上各国所重视的都是开源网络数据。

挖掘大数据价值，获取目标对象（人物、事件、机构、项目等）精确可靠的信息，需要经由情报分析师充分利用自身的技术、方法、经验和手段，建立和理清调查任务内在的逻辑关系，通过综合研判，才能从纷繁冗余的数据中找出价值。

大数据是座挖不完的“钻石矿”，随着科学技术的发展，每个人的生活都与大数据息息相关，同时随着国家政策对于大数据等前沿技术的愈发重视，大数据行业已逐步形成了一个万亿级别的市场。

截至2018年底，致力于打造“中国数谷”的贵州省会贵阳正推动大数据与相关领域深度融合，全国人大代表、贵阳市市长陈晏表示，贵阳建成大数据产业园10个，大数据企业1632家，全年企业主营业务收入1000亿元人民币。在推动大数据与实体经济、社会治理等方面，贵阳市“融”出了新动能、新前景、新生活、新效率。贵阳市政府数据已实现100%共享交换，向社会免费开放618余万条数据。

基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略。2009年，美国科学家委员会(NSTC)就发布了《开发数字数据的威力》报告，初步提出发展大数据的框架，奥巴马政府亦对大数据行业大力支持，帮助美国取得世界领先地位。参考《大数据白皮书(2016)》，2016年全球大数据核心产业规模约为300亿美元，预计2020年有望达到近600亿美元。

中国亦将大数据视为新经济的重要支撑。2014年“大数据”首次出现在《政府工作报告》，奠定了行业快速发展的政策基础。2017 年，工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020 年)》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。预计未来将有更多部门出台相应具体政策，推动大数据行业的发展。

根据中国信通院数据显示，2017年中国大数据产业规模(包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务)为4700亿元人民币，同比增长30%，且预计2020年这一规模有望赶超1万亿，年均复合增速近30%。其中，大数据核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年为329亿元。

目前中国金融数据体量位居全球第一，其中金融行业数据量是数据的重要贡献和使用机构，互联网金融占据相当大的比重，活跃的交易账户和交易事项为金融领域贡献了大量可供挖掘的有价数据。

受互联网金融的影响，金融行业大数据也迎来了迅速发展，大数据在金融行业正实现全面普及应用。大数据在金融行业的应用，除了传统的风险管理、运营管理及业务创新外，近年金融行业大数据应用呈现新的趋势，主要包括高频金融交易、小额信贷、P2P放款审核、客户管理、精准营销等。

随着大数据发展和应用的持续推进，未来金融大数据行业中的机构和企业将围绕建立新的金融环境而竞争，主要表现在围绕生态圈、战略和产品三个层面的竞争，并由此确定金融行业企业的市场地位及竞争力。因此，金融机构、互联网企业都不会局限于某一个层面的发展，更倾向于多维度、多层面的布局。

此外，A股上市公司在大数据产业的各个领域布局广泛，目前A股大数据概念板块中，有118个标的，但是在各个子版块中有较强变现能力的龙头企业的数量却很少，对于一些概念炒作，没有核心技术能力的公司，很容易因为一些市场环境的变化，产生大幅下跌，让投资者蒙受损失。

由此可见，大数据进一步发展急切需要综合解决方案提供商，专注于利用当代最先进的IT技术推动企业和政府部门在管理和商业模式上的创新发展，提供综合解决方案，包括运营支撑、大数据、移动互联网解决方案等。最终形成电信+政府+金融的大数据全面布局。

内生外延布局金融大数据，业务协同发展。在公共安全、运营商等传统大数据业务将大数据平台和应用技术研发落地，继而可将经验快速复制到金融、农业等其他领域。形成强协同效用。

大数据是未来的发展趋势，现今人人也都可以谈一点大数据，任何行业都可以直接间接的与大数据相关联，但是真正专业应用大数据技术的公司却也屈指可数，更难辨别出真正具有大数据业务变现能力的企业。

身处信息爆炸的时代，要想透过大数据去发现背后的真相，也并不是一件易事。

术业有专攻，作为企业方需要有意识培养大数据技术和情报分析师等专业人才，而作为个人也要有意识培养情报分析师思维，如此才能真正将大数据为己所用，如此也才能在未来市场的角逐中不被淘汰出局。

未来，每一个人都离不开对于数据的分析。

F. 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》。

G. 大数据未来的发展前景怎么样

数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会重视的重要战略资源，并已成为我们争相抢夺的新焦点。因此，企业必需要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓宽的根底设备，是产生大数据的渠道之一。自2013年开端，大数据技能已开端和云计算技能紧密结合，估计未来两者联系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革新，让大数据营销发挥出更大的影响力。
科学理论的打破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技能革新。随之兴起的数据发掘、机器学习和人工智能等相关技能，可能会改变数据世界里的许多算法和根底理论，实现科学技能上的打破。
数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个根底渠道，也将建立起跨领域的数据同享渠道，之后，数据同享将扩展到企业层面，而且成为未来产业的中心一环。
数据走漏泛滥
未来几年数据走漏事件的增长率或许会到达100%，除非数据在其源头就可以得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据进犯，不管他们是否现已做好安全防范。而一切企业，不管规划大小，都需要从头审视今日的安全界说。

H. 大数据时代如何贯彻情报主导警务

大数据时代通过情报贯彻情报主导警务。情报主导国家安全我国正处于发展与改革的深水区及攻坚阶段，境内外针对我国的暴力恐怖等破坏国家安全的重大事件时有发生。要想从根本上打击、防范针对国慧哪家安全的恐怖活动，就必须重视、发挥公安情报的前森码作用。安情报分析响应速度必须符春御合秒级定律，要求在秒级范围内给出分析结果，时间过长将失去情报。