2017-【中国大数据产业】中国大数据产业生态地图_34页_9mb

大数据产业生态总结

核心内容

中国大数据产业生态图谱涵盖了大数据产业链条、融合应用、基础支撑、数据服务等多个领域。该产业在政策推动和数据价值落地的双重作用下，呈现快速增长态势，同时在技术、市场、人才等方面也面临挑战。

主要观点

• 产业规模迅速增长：2015年大数据企业年营收1亿元以上的占比达49%，显示产业规模的快速扩张。
• 商业模式多元化：大数据企业通过数据买卖、信息服务、第三方数据服务、融合服务、软硬件销售等方式实现盈利。
• 技术分层突破：大数据技术将在采集端、分析端和应用端三个环节实现分层突破，提升处理效率和智能化水平。
• 区域集聚效应显著：京津冀、长三角、珠三角、西部和东北地区形成各具特色的区域集聚，其中京津冀和珠三角最具创新活力。
• 应用领域拓展：大数据应用从互联网、电信、金融向医疗、交通、政务等领域扩展，未来将更加深入。
• 政策支持加强：政府高度重视大数据发展，多地设立大数据管理局和产业联盟，推动产业体系建设。

产业分类

融合应用产业

• 企业代表：百度、阿里、腾讯、中国电信、中国移动、中国联通
• 特点：在业务应用中产生大数据，并与行业资源结合开展商业经营。

基础支撑产业

• 企业代表：人大金仓、浪潮、华为、南大通用、TalkingData
• 特点：提供大数据处理相关的软硬件、解决方案及工具。

数据服务产业

• 企业代表：美林数据、星环科技、数据堂、百分点、TalkingData
• 特点：以大数据为核心资源，提供数据交易、采集、应用服务等。

大数据产业链条

• 数据采集：采用硬件与软件采集技术，如传感技术、RFID、系统日志抓取、企业API等。
• 数据预处理：包括数据清理、集成、归约等环节。
• 数据存储管理：采用Hadoop、NoSQL、NewSQL、MPP混合架构等。
• 数据计算：利用Spark、Storm等进行实时处理。
• 数据安全：保障数据处理的安全性。
• 数据可视化：通过2D法、多维法、层次法等技术呈现数据。

大数据主要技术

• 数据可视化：涵盖多种方法，提升数据展示效果。
• 数据分析与挖掘：包括实时处理、机器语音、R语言、关联分析、用户画像构建、推理预测、知识图谱等。
• 数据存储：采用分布式架构、Lambda架构等技术实现高效存储。
• 数据预处理：涵盖数据清理、集成、归约等关键步骤。

产业特点

• 投资估值趋高：融资活动频繁，企业盈利能力增强。
• 研发强度高：研发人员占企业人数20%以上的企业占比62%，研发投入经费15%以上的企业占比60%。
• 专利数量多：76%企业已拥有或正在申请专利。

产业应用领域

• 政务大数据：提升政府治理能力，推动数据开放共享。
• 工业大数据：促进工业与互联网融合，实现智能制造。
• 农业大数据：优化农业生产与管理。
• 金融大数据：支持金融决策与风控。
• 民生服务大数据：改善公共服务质量。
• 交通大数据：提升交通管理效率。

产业挑战

• 政府数据开放不足：数据资源流通机制不完善。
• 基础创新能力弱：核心技术仍需突破。
• 人才缺口大：需加强大数据专业人才的培养。
• 投融资环境不成熟：市场认可度有待提高。
• 数据安全问题：数据泄露和隐私保护风险高。

发展趋势展望

• 高速增长期：预计年均复合增长率达60%，产业结构向服务化、平台化转变。
• 市场格局多样化：数据采集领域竞争激烈，数据存储与交易向平台化发展，数据分析与可视化呈现多样化和定制化趋势。
• 生态圈竞争：企业竞争形态由单一竞争转向生态圈之间的竞争。
• 应用热点：政务和工业将成为大数据应用的重要领域。
• 资本关注焦点：大数据成为资本投资热点，推动产业创新。

政策建议

• 鼓励技术创新和应用创新，突破关键核心技术。
• 推动公共服务领域数据开放，促进资源共享。
• 制定大数据交易法规，完善数据流通环境。
• 实施优惠政策，推动大数据产业化发展。
• 加强法律法规和标准建设，提升数据监管与安全保障。
• 开展大数据发展指数评估，引导各地发展特色大数据产业。

总结

中国大数据产业生态日趋完善，涵盖多个应用领域和产业环节。随着政策支持、技术进步和市场需求的增长，大数据产业正迎来快速发展期。然而，仍需解决数据开放、基础创新、人才建设、投融资机制和数据安全等问题，以促进产业持续健康发展。