20160601-36氪-大数据服务行业研究报告_和璧隋珠_得之者富_46页_5mb

和璧隋珠，得之者富

大数据服务行业研究报告总结

核心内容

本报告分析了中国大数据服务行业的发展现状、行业细分领域、产业链结构及各垂直行业应用情况。大数据服务通过分析海量数据，帮助企业优化市场营销、预测市场趋势、进行风险控制和生产优化，从而实现利润最大化。

主要观点

• 大数据是数据服务的重要组成部分，其价值在于从海量数据中提取信息，提升企业的决策力和运营效率。
• 行业处于快速发展期，2015年我国大数据市场规模为160亿元，同比增长65.3%，远高于全球增长率。预计2018年我国市场规模将超过500亿元，复合增长率为47.0%。
• 数据处理与存储技术（如Hadoop和NoSQL）是大数据发展的核心技术支撑，使海量数据的处理和应用成为可能。
• 数据源不断丰富，包括物联网传感器数据和互联网App、网站、社交平台等数据，为大数据服务提供了基础。
• 通用型数据服务提供商在数据来源、客户数量、客户忠诚度及成功案例方面具有优势，而垂直行业应用提供商则需具备行业数据积累、数据产品实用性及行业解决方案的成功案例。

关键信息

行业发展背景

• 数据服务涵盖数据采集、处理、应用与管理，核心目标是提升企业决策力。
• 随着互联网和物联网的发展，数据量持续增长，数据来源更加多样化。
• 数据处理与分析技术的进步，使得大数据应用更加广泛和深入。

行业资本热度

• 一级市场对大数据企业融资热情高涨，2015年融资数量为59件，同比增长23%。
• 二级市场表现优于大盘，A股上市大数据企业指数在2013年至2016年期间表现突出。

产业链结构

• 数据采集：包括物联网数据（传感器采集）和互联网数据（App、网站、社交平台等）。
• 通用型大数据服务：涵盖数据处理、数据可视化、市场营销、风险控制等。
• 数据管理：包括数据存储、数据安全、数据交易等，其中云存储成为主流。
• 垂直行业应用：包括智慧城市、医疗、金融、电商&物流、电信、文娱等。

垂直行业应用

• 智慧城市：应用于公共安全、交通、环保等领域，通过数据整合实现城市智能化管理。
• 医疗：用于诊疗决策、药品研发、疫情监测、基因检测等，如卫宁健康、Counsyl等。
• 金融：利用大数据进行信贷风险控制、市场趋势预测、客户流失分析等，如Kabbage、聚信立等。
• 电商&物流：通过用户行为分析、库存管理、物流优化等提升运营效率，如亚马逊、TalkingData等。
• 电信：用于网络优化、客户关系管理、精准营销等，如东方国信。
• 文娱：用于媒体热点挖掘、影视选角、体育赛事分析等，如搜达足球、乐视体育等。

投资价值判断

• 通用型服务商：需具备广泛的数据来源、大量客户和成功案例，以提升竞争力。
• 垂直行业服务商：需在特定行业积累数据、打造实用数据产品，并具备行业解决方案的成功经验。
• 技术壁垒：传感器采集等技术对资金和专业能力要求较高，国内相关企业较少。
• 数据安全：随着数据量增长，数据安全成为重要考量，需加强防护措施。

市场趋势预测

• 全球大数据市场规模预计在2018年达到2500亿元，中国将增长至500亿元。
• 中国大数据行业仍处于快速发展期，增速远高于全球平均水平。
• 随着数据资源的不断丰富，数据交易与共享平台将逐渐兴起，成为新的商业模式。

未来发展方向

• 技术融合：大数据与云计算、人工智能等技术结合，提升处理效率与智能化水平。
• 行业深化：垂直领域应用将更加深入，形成更精准的行业解决方案。
• 数据安全：随着数据价值的提升，数据安全和存储技术将成为重要发展方向。
• 市场拓展：更多行业将引入大数据技术，推动数据服务的广泛应用。