2015年中国大数据行业发展现状分析_中国产业信息网
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2015年中国大数据行业发展现状分析(图）
& & 我国大数据发展处于初级阶段，大数据发展远没有形成产业化，大小企业利用各自的资源和优势走自己的大数据发展之路，资源共享、数据互通的情况较少，大企业如BAT是根据各自的数据资产、核心产业链和商业模式，在综合业务的基础上延伸发展大数据，大数据业务的发展要服从公司的整体战略，像百度的核心是搜索，阿里的核心是电商，腾讯的核心是社交，它们都不会离开既有的核心竞争力来发展大数据，本质上说，不会为了搭建一个大数据平台而丢弃原来赚钱的买卖，甚至长期亏本。大数据发展的市场化、产业化、社会化还有很长的路要走。& &&内容选自产业信息网发布的《》& &如何采集足够的数据量并储存和运算，数据的处理和挖掘能力有多高，怎样培养大数据需要的复合型人才，数据的预处理、管理技术和构架问题如何解决，非结构化数据处理以及投入产出比怎样等，仍是企业发展大数据面临的挑战。& & &十二五&期间，我国大数据行业发展非常迅速，2014年市场规模为4.7亿元，短短两年的市场，到2014年，市场规模增长到了23.2亿元，同比2013年，增长高达107.14%，是2012年市场规模的4.93倍。未来三年，大数据行业有望一直保持100%以上的增长率，2015年上年年市场规模已经超过2014年全年，达到25.71亿元，与2014年同期相比，增长率达到75.6%。& &随着大数据和分析在企业应用的深入，对大数据和分析平台的企业级可靠性、稳定性、安全性要求会越来越高;第二，大多数企业级用户都面对着极为复杂的行业应用场景，不同类型和来源的数据需要统一地被利用，特别是新的大数据方案如何与传统的数据仓库无缝集成;第三，大多数企业级客户还处于对大数据和分析的探索初期，他们十分需要拥有行业经验，又有大数据领域相关产品和技术能力的供应商作为合作伙伴。& & 以全球领导厂商IBM为例，IBM是业界唯一集咨询、服务、软硬件等综合能力于一体的厂商，在全球拥有3万多个大数据和分析应用客户，是大数据和分析领域的绝对领导者。30多笔与分析相关的收购，400多位顶尖数学家，9000多名业务分析顾问，使IBM能够提供业界最完整的企业级大数据和分析解决方案，针对企业级大数据和分析应用的不同场景，全面满足企业级客户对大数据和分析的需求。地方政府积极推动大数据发展，2013年以来陆续出台了推进计划。总体上看各地大数据发展政策各有侧重，形成了不同的模式。模式一是强调研发及公共领域应用。如上海市《推进大数据研究与发展三年行动计划》提出，将在三年内选取医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务6个有基础的领域，建设大数据公共服务平台。& & 模式二是强调以大数据引领产业转型升级。如北京中关村《关于加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》提出，要充分发挥大数据在工业化与信息化深度融合中的关键作用，推动中关村国家自主创新示范区产业转型升级。& &模式三是强调建立大数据基地，吸纳企业落户。如重庆、贵州、陕西、湖北等地都提出建设大数据产业基地的计划，力图将大数据培育成本地的支柱产业。在地方积极推动大数据发展的同时，也应警惕将&大数据&简单等同于&大数据中心&、盲目上马大规模园区建设的潜在过热风险。年上半年我国大数据行业市场规模 资料来源：智研数据研究中心整理& & 总体上，我国的大数据产业具备良好基础，发展前景广阔。一是一批世界级的互联网公司在大数据应用上不断推陈出新，智能搜索、广告、电商、社交等借助大数据技术持续进化，互联网金融、O2O（online to online）等应用借助大数据向线下延伸。二是大数据技术紧跟国际先进水平，具备建设和运营世界最大规模大数据平台的能力，单集群规模达台服务器，数据管理规模达到EB（1EB=1018B）级别，在机器学习等方面也有所突破。三是当前和未来一段时间，我国面临着经济结构转型升级、政府和公共服务改进提升等紧迫任务，这些方面大数据都有广阔的应用前景。
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　　我国大数据产业发展态势如何？ 来源：中国信息通信研究院CAICT
孙鑫（中国信息通信研究院政策与经济研究所）
　　我国高度重视大数据的战略意义和数据资源对社会经济发展的积极作用，国务院于2015年出台了《促进大数据发展行动纲要》，并将“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”纳入“十三五”期间规划和建设的重要目标。目前国内大数据产业发展已初具规模，但尚未形成产业界定共识。本文首先就大数据产业的核心要素进行探讨，然后从核心要素展开阐述我国大数据产业发展的若干特点，最后结合发展现状和问题提出相关策略建议。
一、大数据产业的核心要素是什么？
　　普遍意义上来讲，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心资源所构成的生态环境，它包含了与大数据管理和价值实现相关的企业、行业机构等社会主体的经济活动集合。遵照产业定义的通用原则，产业各环节的参与实体应能够提供可交付的产品和服务，并形成上下游产业链供需关系。在此基础上，依据数据价值的提升路径和IT领域的产品布局，我们将大数据产业的核心要素归纳为数据资源、数据基础能力、数据分析和展示、数据应用几个重要组成部分。
　　图1. 大数据产业核心要素示意图1
　　其中，数据资源部分负责原始数据的供给和交换，是数据资产作为生产要素的直接表现，根据数据来源的不同，可以细分为数据资源提供者和数据交易平台两种角色；数据基础能力部分负责与数据生产加工相关的基础设施和技术要素供应，为数据加工和价值提升提供生产工具，主要包括数据存储、数据处理和数据库等多个角色；数据分析和展示部分负责数据隐含价值的挖掘、数据关联分析和可视化展现等，是智力要素在数据价值中的集中体现，包括传统意义上的BI、可视化和通用数据分析工具，以及面向非结构化数据提供的语音、图像等媒体识别服务；数据应用部分根据数据分析和加工的结果，面向电商、金融、交通等细分行业提供精准营销、信用评估、出行引导等企业或公众服务。
二、我国大数据产业发展现状如何？
　　自2013年大数据的概念迅速普及，国内大数据领域在电信、互联网、金融、电商等信息化领先行业的引导和带动下，聚集了BAT等龙头企业和数百家中小及初创企业，在大数据产业的主要环节完成了初步布局，产品和服务供应链能够满足基本数据生产加工的全生命周期覆盖。经过两三年的持续发展，我国的大数据产业呈现出以下几个发展特点。
　　数据资源层，开放主体集中在信息化基础较好行业及地区，并呈现服务化趋势。随着大数据产业中数据资源参与主体的逐渐增多，我国的数据开放程度得到了普遍提升。一方面，数据开放的主体集中在部分信息化基础较好行业及经济发达地区，如互联网、交通出行、教育科研行业等，都出现了相应的数据开放企业和平台。政府推动的公共信息资源开放网站也主要由信息经济较发达地区先行先试，并逐渐向周边省市辐射扩散。另一方面，第三方数据交易平台不断涌现，填补了居间服务的市场空白。目前全国范围内已建成及正在筹建的地方数据交易机构达到十余家。一些早期的数据交易平台逐渐从单一的居间服务商向数据资源综合服务商转型。
　　数据基础能力层，参与主体基本完成云时代向数据时代的转型升级。随着大规模数据存储和处理能力需求的快速增长，以BAT、华为、浪潮等为代表的云计算服务提供商，根据自身的原始积累和优势资源完成向数据驱动企业的战略转型。百度凭借其长期积累的用户搜索记录推出了百度数据开放平台，通过百度搜索服务提供“即搜即得”的高效数据展现。阿里云从基础的弹性资源供给逐渐扩展服务类型，研发并提供了支持PB级数据存储的分布式关系型数据库（PetaData）等一系列数据支撑产品。华为的分布式存储管理系统FusionStorage为异构海量数据的存储管理提供了弹性可扩展的技术保障。
　　数据分析以及应用层，中小和初创企业积极占领战略高地。由于缺失原始数据资产和先期市场份额，中小企业，特别是初创企业集中布局在数据分析和数据应用等低基础产业环节，投融资形势异常火爆。据中关村数据产业联盟统计数据显示，中关村从事数据分析和数据应用的企业合计超过110家，占总数2/3以上。投融资方面，据不完全统计2015年在国内融资的大数据创业公司超过50家，总融资金额超过50亿人民币，其中从事数据分析和行业数据应用的创业公司近40家，占75%以上。2016年上半年，数据分析和应用两个领域的创业公司融资情况占据了主流，数量为17家，占比达到70%。
　　此外，硬件和软件相互渗透的两种商业模式并举并行，为大数据产业带来新机遇。为了更广泛地覆盖数据生产加工流程，延长其产品和服务在数据生命周期中的作用范围，大数据产业的参与企业逐渐打破硬件和软件的产品界限，形成了“硬件带动软件”和“软件带动硬件”两种新型商业模式。浪潮推出的SmartRack系列整机柜服务器，针对深度学习应用、社交数据存储、热数据处理等不同数据处理场景制定了多种混搭架构方案，以一体机的方式实现硬件设施和软件管理的集成交付。阿里巴巴发布的数加平台率先探索以“软件带动硬件”的市场营销模式，该平台通过提供数据计算引擎、机器学习等开放服务，将阿里云的计算、存储等多种资源有机地组织在一起形成解决方案，有效扩展阿里云在实际生产环境中的部署推广途径。
三、我国大数据产业该如何发展？
　　把握源头，强化数据质量管理。目前数据资源开放在开放范围、开发利用方式、数据可用性等方面仍存在局限性和不足。截止2016年5月，全国共有九个省份/直辖市开通了区域级数据开放网站。虽然与去年同期相比，平台数量有所增加，但大多数地区仍面临数据开放格式不一致、可机读性较差，更新频率较低等现实问题。部分地方或第三方数据交易平台在流通效率、质量管理方面良莠不齐，特别是不同行业数据维度不统一、语义不协同等共性问题制约了交易市场的规模化发展。为推动大数据产业发展，需要进一步把握好数据源头，推动各方不断加强自身数据能力建设，做优存量、做大增量，加快完善相关配套措施确保隐私和信息安全。同时鼓励参与主体共同推动数据标准化进程，健全数据交易规范，探索数据资产定价机制，以各行业多样化应用需求撬动数据交易市场巨大发展潜力。
　　细化分工，关注数据技术过渡领域。与美国等数据产业发达国家相比，我国大数据产业的短板仍较明显，数据加工处理服务、数据库技术和通用数据分析工具等基础性通用数据技术差距较大，同时市场主体数量少、自主知识产权把控能力低等现状导致未来发展动力不足。传统行业和企业对数据分析应用具有巨大需求潜力，但其数据资源多以结构化为主。原有结构化数据和新增非结构化数据之间的互访问操作和融合管理成为新式共性技术要素，是抢占未来主流市场的关键技术机遇点。美国等技术先驱国家的产业版图已完成了技术过渡领域的初步布局，我国产业参与主体也应考虑进一步细化市场分工，形成专业性强、衔接紧密的产业新生态，并积极加大过渡时期的技术研发力度，实现数据过渡期与发达国家的同步发展。
　　强化合作，探索新型商业模式。大数据产业是技术密集型产业，同时也是业务驱动为主的实用型产业。就数据分析和运用过程中需解决的共性基础研究问题，欧美等数据产业发达国家通常采用以开源社区先行的开放合作模式，采用“众包”思想不断完善系统架构和产品服务功能，提供更为通用和普适的技术解决方案。经过大量企业在生产实践中的优胜劣汰自由选择，不断成熟和完善的开源产品逐渐从免费提供向企业化盈利的商业模式进行演变。相比之下，我国数据产业的参与主体在开源社区中的贡献仍然较低，企业间合作、国际间合作的参与热情有待提高。应借鉴国外企业的成功经验，以开源产品和服务为基础，提供定制化和深度支撑的新型商业模式，同时也能够为中小企业和初创企业参与大数据产业提供新的发展思路。
　　1 很多大数据企业的主营业务涵盖某一核心要素中的多类或横跨多个核心要素,图中示意仅列举了代表企业的典型服务或产品。
　　作者简介
　　孙鑫：就职于中国信息通信研究院政策与经济研究所。
　　联系方式：sunxin@
　　中国大数据产业发展现状报告来源：行业研究报告
　　中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(简称&十三五&规划(年))中提出：&实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享&。作为&'十三五'十四大战略&之一的&国家大数据战略&，我国《 大数据产业 &十三五&发展规划》也正在紧张制定中。本文深入剖析了大数据产业发展现状，分析大数据在重点领域的应用挖掘情况。
一、&数据中国&建设初探
　　大数据产业发展历程：数据真实性低
　　目前，我国大数据产业正处于高速发展期，多种商业模式得到市场印证，新产品和服务不断推出，细分市场走向差异化竞争。
　　大数据产业规模
　　在全球七大重点领域内(包括教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融)，大数据的应用价值预计在亿美元之间。
　　大数据时代的挑战
二、大数据领域深入剖析
　　产业链
　　大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个&T&型价值链结构。
　　大数据领域核心技术
　　1、数据采集与预处理；
　　2、数据存储与管理；
　　3、数据分析与挖掘；
　　4、数据展现与应用。
　　标杆企业竞争力
　　大数据领域主流商业模式介绍
三、大数据相关政策汇编
　　国外大数据政策环境
　　大数据产业重要政策盘点
四、 大数据领域重要数据入口解读
　　传统数据信息化
　　传统数据信息化大多是存贮在本地，非全部公开数据资源，例如市场调研数据、企业数据、生产数据、制造数据、消费数据、医疗数据、金融数据等数据资源;把握数据资源的企业或行业也必然成为大数据的直接受益者。
　　移动互联网入口
　　移动互联网的快速发展，搜索引擎及智能手机等移动设备成为重要的数据入口。社交网络、电子商务以及各类应用APP等将分散的&小数据&变成&大数据&。
　　物联网入口
　　物联网的发展能够实现&万物互联&，所有事物产生的信息都是数据，所有事物之间都具有&数据化&的联系。
五、大数据领域硬件及技术基础分析
　　大数据存储技术
　　当前，我国数据中心开始进入整合、升级、云化新阶段，IDC行业进入了产业升级的关键时期，行业积极由资源消耗型向应用服务型升级与转型。地方政府开始大力发展云计算、大数据产业，数据中心进入新一轮投资高峰期。
　　大数据计算技术
　　基础软件、应用软件是大数据产业价值转化变现的最关键部分，云计算对大数据的广泛应用意义重大。云计算强势突破，走在云端，大势所趋。
　　大数据分析技术
　　大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
六、大数据重点应用领域发展分析
　　大数据应用市场分析
　　大数据在公共事业领域的应用
　　大数据在消费领域的应用
　　大数据在金融领域的应用
　　大数据在工业领域的应用
　　加速产品创新：挖掘和分析客户与工业企业之间的交互和交易行为数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中。
　　产品故障诊断与预测：无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
　　工业物联网生产线的大数据应用：现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。
　　工业供应链的分析和优化：通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。
　　产品销售预测与需求管理：通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式，以此来调整产品策略和铺货策略。
　　生产计划与排程：生产环节的大数据可以提供更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定排产计划。
　　产品质量管理与分析：高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。传统的制造业迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。
　　工业污染与环保检测：在传统人工手动监测的基础上，使用先进监测手段，推动开展环境质量连续自动监测和环境污染遥感监测，可以预测排污和预警、监控。
　　大数据在医疗领域的应用
七、数据中国区域建设分析
　　贵州省
　　贵州，一个经济欠发达的西南省份。贵阳，青山绿水、民族风情是她的名片，从2013年起，贵州市抓住大数据发展机遇，将大数据产业视为经济&弯道超车&的重要砝码。
　　京津冀
　　中关村，中国&硅谷&，是中国互联网发展的重要引擎。在&京津冀&一体化的发展背景下，目前已经在京津冀地区初步形成了&在中关村技术研发――天津装备制造――张家口、承德数据存储&，分工合理、协同发展的京津冀大数据走廊。
　　广东省
　　根据广东省的数据机房建设情况估计，当前广东省的数据存储量约为2300PB，属于我国重要的大数据产业集聚区域，拥有一批实力较强的大数据创新的龙头企业。
　　广州、深圳率先布局大数据产业发展规划建设；珠三角其他城市积极开展大数据产业布局，如佛山的云计算中心，肇庆的云服务产业园，江门的&珠西数谷&项目等；粤东西北地区积极推动大数据产业，如云浮建设的云计算数据中心产业园(&云谷&)，韶关、清远、阳江等都积极引入战略合作企业来推动大数据产业发展。
　　杭州市
　　放眼杭州，既有&阿里云&、华数为代表的云服务基础设施提供商，又有以华三为代表的云工程和云服务提供商，还有海量的云应用企业，云产业链日渐清晰。在这场对信息经济发展的云端对决中，杭州已有先发优势。
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作者:51cto
【快译】2016年大数据技术将迎来怎样的发展态势？预计机器学习、实时数据即服务、算法市场以及Spark等等都将成为发展热点。
1.首席数据官全面崛起
随着企业努力克服由变化带来的冲击，同时需要立足于数字化时代与竞争对手进行对抗，相信将有更多企业将关注重点放在新的高管职位&&首席数据官（简称CDO）身上。而这类角色也将成为推动业务发展战略的中坚力量。
&首席数据官将迎来权力、声明以及&&存在感，&Forrester研究公司企业架构首席分析师兼副总裁pian Hopkins在一篇博文中写道。&不过从长远角度看，这一职能角色的可行性尚存在疑问。某些类型的企业，例如数字原住民，可能无法通过任命CDO获得回报。&
2. 支撑业务用户
受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响，市场需要更多分析师及数据科学家补充进来，并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体。举例来说，微软与Salesforce双方最近各自公布了此类方案，旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。
3.智能化嵌入
无代码编写要求的应用已经成为企业需要重视的一种可行方案，旨在简化业务用户获取所需信息的流程。不过还将有另一些成果不断涌现，即在企业内各应用程序中直接嵌入分析功能。IDC公司预测称，到2020年将有半数商业分析软件包含以认知计算功能为基础的规范性分析能力。
而着眼于宏观角度，Gartner公司指出&自主性主体与方案&将成为另一大新兴趋势，目前已经出炉的相当方案包括机器人、自动驾驶车辆、虚拟个人助手以及智能顾问等等。
&在未来五年当中，我们将迎来所谓后应用时代，届时各智能化主体将带来动态及背景关联行为及接口，&Gartner公司副总裁兼研究员David Cearley在一份声明当中指出。&IT领导者们应当探索如何利用自主性方案及主体以强化人类活动并承接部分原本必须要以人工方式完成的任务。&
4.人才短缺问题能否得到解决？
还在苦苦寻求出色的数据科学家？相信我，其它企业也面临着同样的困扰。最近由商业咨询企业A.T. Kearney公司发布的一份报告显示，72%的全球领先企业都表示自己很难招聘到合格的数据科学人才。
不过国际分析协会则预测称，随着企业逐步采取新型战术思路，人才短缺的问题可能会在2016年年内得到缓解。
&大型企业不会再过多纠结于人才短缺问题了，&该组织在其预测与优先级展望报告中提到。&相反，他们开始采取一些其它办法解决危机，包括出台新的大学课程、改善招聘流程并建立内部规程，从而培养现有员工掌握分析与数据科学。如此一来，迫切希望实现数据分析能力的企业将最终得偿所愿。&
与此同时，IDC公司发布报告指出，这种人员短缺问题将由数据科学家领域延伸至数据架构以及数据管理层面。这将推动大数据相关专业服务业务从目前到2020年获得高达23%的年均复合增长率。
5.机器学习迎来上扬态势
所谓机器学习，可以理解为创建相关算法以帮助计算机通过经验实现学习，而其也成功吸引到了众多希望利用自动化手段取代以往人工处理流程的企业的高度关注。分析企业Ovum公司预测，机器学习将在2016年当中成为&数据准备与预测分析工作的必要前提&。
而Gartner方面则着眼于下个阶段，将先进机器学习技术视为最重要的未来战略趋势。这家分析企业宣称，机器学习中的各类先进表现形式名为深度神经网络，其能够创造系统并学会自行认知世界。&这一领域发展迅速，而各企业也必须评估自身要如何运用这些技术以取得竞争优势。&
6. 人人都爱Spark
分析企业Ovum公司指出，SQL将在大数据分析工作中获得&至高无上&的地位，但Spark的崛起速度同样非常惊人。&Spark将作为SQL的补充性方案，为我们提供额外的结论获取途径，例如实现图形分析流并帮助开发人员利用自己所熟悉的语言对企业数据库内的数据流进行查询，&Ovum公司首席分析师Tony Baer在一篇博文当中写道。
7.数据即服务业务模式即将出现
IBM公司刚刚收购了Weather公司，而获取后者数据、数据流以及预测分析方案的实质在于着眼于未来。各企业需要将数据流即服务打包成为新的业务模式。也有一部分企业着眼于相关软件包并出售自己的数据。Forrester公司预测称，部分企业将凭借这项发展战略获得市场成功，但&大部分无法取得实质性进展。尽管拥有乐观的承诺，但大多数企业其实很难解决个人信息保护以及对应商业模式所带来的复杂性难题，&Forrester公司副总裁pian Hopkins在他的个人博客当中写道。
8. 实时分析结论
Forrester公司预测数据流提取与分析将在2016年年内成为数字化领域胜出企业们的必要能力。
&将数据转化为实际行动的通道非常狭窄。在未来12个月当中，将有更多立足于Kafka及Spark等开源项目的开源数据流分析方案不断涌现，&Forrester公司副总裁pian Hopkins在博文中写道。
9.算法市场的兴起
这是Forrester公司提出的另一项预测。&各企业将意识到很多算法与其自行开发，不如通过市场购买，而后直接向其中添加数据即可，&Forrester公司的pian Hopkins写道。他同时列出了目前已经出现的几种此类服务，包括Algorithmia、Data Xu以及Kaggle。
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