❶ 什么是大数据产业
1、大数据产业的提出是我们对信息产业的更深层次的认识,“互联网”、“智慧城市”、渗丛庆“智能制造2025”其核心都在于数据利用,也就是外衣千百个,核心就一家。
2、大数据的产生和技术的迭代解决了许多先前信息化建设解决不了的丛握问题,先前几十年的建设主要的还是完成了信息采集和标准的工作,新兴大数据技术的出现让大规模的数据处理成为现实。
3、大数据带来了新的经济增长极,数据为王,给大家提供了弯道超车的机会。
❷ 大数据产业园项目属于什么行业领域
大数据产业园项目,分为两类:
1、大数据产业园项目是由大数据行业的龙头首则企业去投资开发和运营,进驻的企业主要是由该企业投资、部分对外招商,那么大数据产业园项目属于大数据产业(如果该企业是做大数据应用服务,那么归入大数据服务行业;如果该企业是做机房存储设备,那么归入信息通信电子设备制造行业,等)
2、大数据产业园项目是由房陆芹纯地产开发商去投资开发和运营,进驻的企业主要是招商引资而来,那么大数据产业园项目属于房地产开发行业/产早咐业地产行业。
❸ 什么是大数据产业
大数据概念包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处专理。
2. 要求快属速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。
4. 价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。
大数据产业包括新兴的数据分析行业,或者厂商。
如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
❹ 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》。
❺ 大数据指的是什么
大数据,IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了。
❻ 大数据应用与哪些行业
大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。
1、制造业:利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2、金融业:大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
3、汽车行业:利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。
4、互联网行业:借助于大数据技术分析用户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。
5、餐饮行业:利用大数据实现餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式。
6、电信行业:利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。
7、能源行业:随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。
8、物流行业:利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。
9、城市管理:利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
10、生物医学:大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
11、公共安全领域:政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系,公共安全领域的大数据分析应用,反恐维稳与各类案件分析的信息化手段,借助大数据预防犯罪。
12、个人生活:大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为轨迹,为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此,大数据对各行各业的渗透,是推动社会生产和生活的核心要素。
(6)大数据产业指扩展阅读
七个典型的大数据应用案例
1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技悉指培术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5、Morton牛排店的品牌认知睁唯。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连逗改锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7、TescoPLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。