中国大数据行业研究报告

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1、目录CONTENT01大数据行业发展现状02大数据应用场景分析03大数据行业典型企业案例分析04大数据行业发展前景与趋势大数据行业发展现状1.1大数据产业概况1.2全球大数据行业发展现状1.3中国大数据行业发展现状1.4大数据细分市场概况1.1大数据的定义大数据（bigdata），是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB（1024TB）级。不同机构对大数据也有不同的定义。麦肯锡对大数据的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据

2、规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。移动信息化研究中心对大数据的定义：大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。IDC认为大数据具备海量（volume）、异构（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value）四大特性。大数据四大特性海量异构小数据与大数据对比特征小数据大数据（volume）（Variety）体积有限的量数据庞大彻底性样本整个群体分辨率和索引性粗糙，弱精致，强关联性弱强价值（Value）高速（Velocity）速度多样性灵活

3、性和可扩展性慢、定格快窄宽中等高1.1大数据的价值随着移动互联网、云计算、物联网等信息技术产业发展日新月异，信息传输、存储、处理能力快速上升，导致数据量的指数型递增。传统简单抽样调查分析已无法满足当下对数据时效性、海量性、精确性的需求。大数据的出现改变了传统数据收集、存储、处理挖掘的方式，数据采集方式更加多样化，数据来源更加广泛、多样化，数据处理方式也由简单因果关系转向发现丰富联系的相关关系，同时，大数据还能基于历史数据分析，提供市场预测，促成决策。目前，大数据已从概念落到实地，在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用，随着云计算

4、、物联网、移动互联网等支撑行业快速发展，未来大数据将拥有更为广阔的应用市场空间。大数据的价值数据质量的兼容性大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度数据应用的关联性大数据使技术与算法从“静态”走向“持续数据价值的转化大数据实现了从数据到价值的高效转化数据分析的成本大数据降低了数据分析的成本门槛1.1大数据产业构建大数据产业构建可分为6个层次，分别为：硬件设施、基础服务、数据来源、技术开发、融合应用及产业支撑。1、硬件设施包括采集设备、传输设备、计算存储、设计集成4个方面；2、基础服务包括网络服务、云平台服务、系统开发3个方面；3、数据来源包括政府数据、行

5、业数据、企业数据、物联网数据、通信数据、互联网数据、第三方数据7个方面；4、技术开发包括数据管理、技术研究、信息安全3个方面；5、融合应用包括工业、农业、政府、医疗、金融、电信、电商等行业需求相关的整体解决方案；6、产业支撑包括数据评估中心、数据交易中心、科研机构、行业联盟、咨询机构、论坛会展、融资平台、孵化机构等。大数据产业构建产业结构简介硬件设施采集设备传感器、采集器、读写器、交互设备等传输设备光电传输设备、微波通信设备等计算存储芯片、服务器、路由器、交换机、防火墙、入侵检测防护设备、一体机等设计集成硬件设备及附带软件的设计、安装、调试等基础服务网络服务电信运

6、营、商业WIFI、网络运维等云平台服务数据中心：基础设施即服务IaaS托管、租用等；云服务：平台即服务PaaS、软件即服务SaaS等系统开发架构设计、系统集成、软件定制等数据来源/政府数据、行业数据、企业数据、物联网数据、通信数据、互联网数据、第三方数据技术开发数据管理数据集成：中间件、数据库等。数据清洗：数据填充、光滑噪声等；数据规约：维度规约、数值规约等技术研究基础研究：高性能计算、数据可视化、物联网、5G、人工智能、机器学习、深度学习等；应用研究：图像、文本、视频、语音、空间地理、社交等信息安全数据监管、数据加密、脱敏脱密、数据认证等融合应用/工业、农业、政

7、府、医疗、金融、电信、电商等行业需求相关的整体解决方案产业支撑/数据评估中心、数据交易中心、科研机构、行业联盟、咨询机构、论坛会展、融资平台、孵化机构等1.1大数据产业全景图大数据产业全景图采集设备传输设备计算存储设计集成硬件设施网络服务云平台服务系统开发基础设施数据采集政府大数据市场监管局交通运输局公安局自然资源部民政局教育部等数据来源工业大数据企业CRM数据企业ERP数据传感器数据机器运行数据企业工程数据故障维修数据技术开发融工业农业合应用政府金融医疗电信贵阳大数据交易所产业武汉长江大数据交易中心支中关村大数据产业联盟全国高校大数据教育联盟撑1.1大数

8、据储量规模