20190903-华辰资本-大数据研究报告_23页_1mb

报告摘要

华辰资本文档总结

核心内容概述

华辰资本成立于2018年，总部位于深圳，专注于新一代信息技术产业的投资，包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算、工业互联网、5G等领域。其核心愿景是“深耕产业、协同发展、价值驱动、重度赋能”，致力于成为最专业的创新型投资机构。

主要观点

大数据的重要性：大数据被视为未来制造业的重要能源，与云计算相互促进，成为推动产业变革的关键技术。
数据变现链条：数据 → 信息 → 知识 → 决策，是大数据价值实现的核心路径。
产业生态链：大数据产业涵盖数据源、数据处理、数据应用等环节，形成了完整的产业链生态。
数据分析演进：从传统数据分析向大数据分析转变，强调数据的多样性、实时性和关联性。
数据安全挑战：随着数据规模的增长，数据安全成为行业发展的重中之重，涉及主机、网络、应用等多个层面。
市场增长趋势：全球和中国市场均呈现数据规模爆发式增长，大数据产业处于高速发展期，预计未来几年仍将保持高增长。
竞争格局：全球大数据市场由IBM、SAP、Oracle、Palantir、Splunk等企业主导，中国市场的增长潜力巨大。

关键信息

一、产业分析

定义：大数据是无法在一定时间范围内用常规工具处理的海量、高增长率和多样化信息资产。
4V属性：Volume（数据量大）、Variety（数据类别多）、Value（价值密度低）、Velocity（时效性强）。
数据类型：包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。
发展历程：
- 探索期（2009-2011）：大数据概念开始普及，互联网企业率先应用。
- 市场启动期（2012-2013）：市场出现洗牌，技术不成熟，商业模式尚不清晰。
- 高速发展期（2014-至今）：典型商业模式被验证，细分市场逐渐形成差异化竞争。
产业结构：
- 上游：数据来源提供商、存储和计算硬件、软件厂商。
- 下游：垂直应用行业、互联网、运营商等。
应用场景：电力、交通、环保、银行、电信、公检法等。
数据源演进：
- 数据类型从结构化向非结构化扩展。
- 数据场景从线上向线上线下融合。
- 数据来源从内部数据向第三方数据扩展。
- 数据关联性从孤岛向融合转变。
数据分析演进：
- 传统分析：依赖结构化数据，使用BI工具和传统算法。
- 大数据分析：需要处理非结构化数据，依赖分布式计算和存储技术，如Hadoop。
- 分析方法：从普适化分析向行业定制化分析发展，未来将更注重具体场景的深度分析。
数据安全：
- 主要模块：主机安全、网络安全、应用安全。
- 安全内容：包括防病毒、防火墙、数据加密、日志审计等。
- 隐私保护：需技术+立法双管齐下，已有企业设立“首席隐私官”职位。
- 数据脱敏：在保护敏感数据的同时实现数据的再利用。

二、市场分析

市场规模：
- 全球市场：2016年核心产业规模约300亿美元，预计2020年将达600亿美元。
- 中国市场：2017年大数据产业规模为4700亿元，核心产业规模为234亿元，年均复合增长率近30%。
行业应用分布：
- 金融行业占比最大（16%），其次是通信（15.6%）、零售（13.9%）、政府（12.7%）。
竞争格局：
- 全球市场主要由IBM、SAP、Oracle、Palantir、Splunk等企业主导，2016年前十大厂商市场份额达34%，预计2020年将超40%。
- 开源技术降低了企业进入门槛，推动了市场快速发展。

三、企业分析

Splunk：
- 成立于2003年，专注于机器数据收集与分析。
- 主要产品包括IT运营、应用管理、安全合规、网络智能与商业分析。
- 业务模式为软件License + 运维服务。
- 2018年营收18亿美元，净利润-2.7亿美元，毛利率80%，市值170亿美元。
Palantir：
- 成立于2003年，由彼得·蒂尔创立。
- 产品包括Gotham（政府）、Foundry（企业）、Metropolis（金融），具备开放性、延展性和可规模性。
- 2018年营收预计7.5亿美元，估值410亿美元，70%以上业务来自非政府客户。
Informatica：
- 成立于1993年，1999年在纳斯达克上市。
- 产品涵盖数据集成、数据治理、大数据管理、云数据管理等。
- 2015年被微软、Salesforce等私有化，营收11亿美元，净利润1.1亿美元，估值50亿美元。