大数据行业调研发展趋势分析报告

1、大数据行业调研发展趋势分析报告目录1.大数据行业概况及现状51.1大数据发展阶段及市场规模51.2数据需求快速增长61.3大数据主要应用领域91.4大数据应用领域不断丰富101.5网络安全问题凸显121.6行业发展良莠不齐121.7信息孤岛严重且数据质量低131.8资源共享难，隐私问题大131.9技术难以满足业务需求141.10数据不充分不均衡，大数据产业基础不牢141.11大数据平台监管不足，数据安全问题频发141.12竞争不规范，影响产业发展151.13缺乏专业数据人才151.14数据开放程度较低171.15安全风险日益突出181.16技术应用创新滞后181.17数据治理法律规范尚不完善1

2、82.大数据行业发展趋势分析202.1与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合202.2以数据为中心的解决方案与应用的兴起202.3政策影响趋势212.4大数据产业规模加速增长212.5针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造232.6数据隐私标准将出台232.7成为重要战略资源232.8分析方法发生变革242.9技术影响趋势242.10人才影响趋势242.11资本影响趋势253.大数据行业市场竞争格局263.1市场竞争结构263.2市场竞争区域分布263.3竞争态势284.大数据行业政策及环境分析294.1中国大数据产业政策紧密出台，行业应用成为重点294.2大数据产业政策环境分析3

3、05.大数据行业发展前景345.1大数据基础设施建设持续增长345.2分析领域快速发展345.3与云计算密不可分345.4中国占据重要市场345.5数据分析共享将成为主流365.6安全与隐私更受关注365.7应用层级爆发365.8大数据分析在汽车领域的应用375.9大数据场景化应用助力大数据应用市场规模发展升级385.10大数据开放共享进度加快395.11政府大数据深入应用395.12大数据相关立法加快405.13统筹规划大数据发展405.14加快信息基础设施建设405.15保障大数据端到端安全415.16强化大数据互联互通415.17加强大数据平台建设425.18繁荣大数据产业生态426.大

4、数据行业投资分析43大数据行业概况及现状大数据发展阶段及市场规模目前，从发展阶段来看，我国大数据产业处于快速推进期，中国和美国几乎同一时期关注大数据产业，但与美国存在一定的差距，究其原因，美国是全球信息技术产业的领头羊, 在硬件和软件领域都拥有超一流的实力, 早在大数据概念火热起来之前, 美国信息技术产业在大数据领域已经有了很多技术积累, 这使得美国的大型信息技术企业可以迅速转型为大数据企业，从而推动整个大数据产业在美国的发展壮大。另外中国数据大多数都掌握在政府手里，数据源比美国相对封闭，数据分析受到局限，影响大数据的发展。目前，各个研究机构对于我国大数据产业的规模均采用间接方法估算。虽然目前

5、中国在大数据领域稍滞后美国，但是从全球范围来看，大数据产业已经开始处于概念热潮的峰值滑落阶段，而我国大数据产业市场规模仍保持超高速增长。预计2020年全球大数据市场规模将超过10270亿美元，我国大数据市场规模将接近13625亿元。数据需求快速增长 1、移动互联网的快速发展推动了创新企业的发展 智能手机的快速普及，用户使用习惯从PC端向智能手机端快速转移，手机上网用户持续增长，创新创业企业，以及APP数量也呈现出爆发式增长。 2、数据服务的市场需求增大 A、验证服务 移动互联网领域以移动支付、移动理财、移动交易等细分领域发展较快。随着移动支付向金融理财、保险和生活服务等多领域不断拓展与延伸，用

6、户支付市场规模不断扩大，2011年，我国移动支付业务为2.47亿笔，2017年我国移动支付业务达375.52亿笔，年复合增长率131.02%。近几年，我国手机网上支付APP、手机网上银行APP的用户数量稳步增长，截至2018年6月末，手机网上支付和手机网上银行用户数量分别达到56608万人、38227万人，市场用用庞大，前景广阔。 B、汽车服务 近年来我国汽车驾驶人数和汽车保有量持续稳定增长。车主群体的不断扩大和汽车保有量的持续增长，推动了汽车后市场各个细分行业对汽车数据的需求。 C、充值服务 2016年大数据相关交易的市场规模已超过62.12亿元，未来随着客户需要更完整的数据情报和更多元的数

7、据交易服务，多源头、跨领域的数据交易市场将不断崛起，这将推动大数据的交易市场的进一步发展，预计到2020年我国数据交易市场规模将达到545亿元。2014-2020年我国大数据交易市场规模及增长率大数据主要应用领域谈及大数据应用，可以分为政府服务类应用和行业商业类应用两种。政府服务类数据应用为政府管理提供强大的决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性;在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能够有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决

8、策依据;在舆情监控方面，通过网络关键词搜索及语义智能分析，能提高舆情分析的及时性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服务能力，应对网络突发的公共事件，打击违法犯罪;在安防领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。政府服务类大数据与民生密切相关，其应用主要包括智慧交通、智慧医疗、智慧家居、智慧安防等，这些智慧化的应用将极大地拓展民众生活空间，引领大数据时代智慧人生的到来。行业商业类大数据应用较多，主要将大数据与传统企业相结合，有效提升运营效率和结构效率、推动传统产业升级转型。因此，各产业都在深入挖掘大数据的价值，研究大数据的深度应用，可以说，大

9、数据在各行业的全面深度渗透将有力地促进产业格局重构，成为中国经济新一轮快速增长的新动力和拉动内需的新引擎。目前，众多应用领域中，电子商务、电信领域应用成熟度较高，政府公共服务、金融等领域市场吸引力最大，具有发展空间。大数据应用领域不断丰富从国内投融资领域的分布来看，2018年1-12月的183家融资企业中，大数据行业应用方面共发生了81起投融资事件，其中，金融行业投融资事件最多为35起，医疗健康其次为12起投资事件。大数据产业具备了良好基础，面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是数据资源开放共享程度低。数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。二是技术

10、创新与支撑能力不强。在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。三是大数据应用水平不高。虽然大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。四是大数据安全体系不健全。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范不健全，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。五是人才队伍建设亟需加强。大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展需要。虽然我国大数据产业快速发展，但是仍存在行业发展良莠不齐、数据开放程度较低、安全风险日益突出、技术

11、应用创新滞后等四大挑战。网络安全问题凸显大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。行业发展良莠不齐我国大数据仍处于起步发展阶段，行业标准和管理机制尚未成熟，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，存在很多企业借大数据概念热潮投机倒把，行业发展良莠不齐; 而且企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成

12、巨大的资源浪费。往往一窝蜂跟去的时候就会发现全是坑，而且“此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。盲目的追逐投资热点，极大降低了资本对大数据行业发展的正向推动力。目前，监管层缺乏对大数据企业的识别评价的标准和规范，很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。信息孤岛严重且数据质量低企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。形成了数据孤岛，导致大数据的价值非常难挖掘。而且很多中型以及大型企业

13、，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。再加上因为没有应用场景，删除很多有价值的历史数据，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。资源共享难，隐私问题大 政府部门是社会信息的主要控制者，其信息又分别被不同部门和区域控制，而不同部门和区域间的数据标准各异，政府内部本身整合各部门的数据就已经是一件很头大的事情，更不要提大规模的数据开放。同时数据开放面临一个严重问题就是隐私问题，脱敏远远不够，隐私问题是一个无底洞。数据安全和隐私保护是大数据产业发展的世界性难题，这主要体现在三个方面：其一，数据的海量存储增加了数据安防的难度，可能造成大量

14、数据损坏或丢失，造成难以想象的后果；其二，在大数据时代，数据的多元性和复杂性要求人们形成更强的安全意识，但现实中不论企业还是个人的安全意识还没有从传统的非信息时代转变过来，存在巨大潜在风险；其三，网络攻击带来了数据安全风险，随着大数据在政府、金融、公共事业等领域的广泛运用，数据泄露带来的损失远远超出行业范畴，而是全局性的国家安全问题。2012年中国的数据存储量达到64EB 其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护。技术难以满足业务需求大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。许多企业部门没有清晰的大数据需求，加上我国现在的大数据实际技术，人们鼓吹其神奇

15、价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。数据不充分不均衡，大数据产业基础不牢近年来，我国大数据技术投入不断增加，大数据发展蒸蒸日上，以互联网业、金融业和电信业为代表的大数据发展相对完备，数字化程度较高，数据储备量巨大，然而数据发展不平衡不充分的问题依然突出。根据2017中国地方政府数据开放平台报告，全国19个地方政府数据开放平台中1/4的数据机器可读性较差，尤其在公共服务、教育、就业等领域数字基础设施建设不足，数字化程度亟待提升。大数据平台监管不足，数据安全问题频发近年来，从事大数据采集、分析和应用的企业如雨后春笋，各类大数据平台也日益增多。然而，由于缺乏统一的监管标准和引导，对

16、于数据使用的权利和义务尚未明确，各类大数据平台的建设者和使用者鱼龙混杂，数据安全常常难以保障。据云安全联盟发布的12大安全威胁中，“数据泄露”高居榜首，国际某著名公司数据泄露门事件涉及10亿多用户账号被盗，给我们敲响了警钟。未来，伴随数字中国、智慧社会的推进，数据安全将不仅仅关系到企业、个人的隐私安全，甚至会影响社会安定、国家安全，所以亟待加强对大数据平台的安全管控。竞争不规范，影响产业发展大数据产业由数据传输、存储、计算和应用等多个环节构成，参与主体众多。但是在市场发展过程中过度竞争、无序竞争时有发生，尤其在以数据传输、存储为主的基础设施领域，低价甚至 0元中标现象屡见不鲜。大数据产业不同于

17、传统的互联网业，不能照搬所谓的“免费模式”。长此以往，不仅会损害对用户的服务质量，还将使得专注提供优质产品和服务的企业被淘汰，造成“劣币驱逐良币”的恶劣影响。此外，无序竞争还会进一步导致大数据基础设施的建设缺乏统筹规划，一哄而上，最终引发资源大量浪费。缺乏专业数据人才由于人才缺乏、大数据咨询服务还没有发展起来等原因，用户很难对大数据项目有全面的认识，容易受到厂商的左右，导致建设内容的盲目;由于缺乏对产业的整体认识和大数据企业评价标准、方法，所以在大数据服务商选择上也存在一定的盲目性。近年来，我国大数据产业发展进入爆发期，由于成熟的人才培训体系尚未建立，直接导致人才短缺的问题日益突出。“我们面临

18、的最严重的问题就是应用场景和人才的问题，应用场景的问题是需要时间，人才问题是我这么多年来碰到的最严峻的问题。”鄂维南说。人才不足限制了大数据产业创新发展的成效。清华大学计算机系教授武永卫透露的数据显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。LinkedIn(领英)发布的2016年中国互联网最热职位人才报告则显示，数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的6类人才职位之一。同时，大数据行业选才的标准也不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域的延伸发

19、展，对统计学、数学专业的人才，主要从事数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。在高端人才稀缺的现实情况下，企业多选择从海外和传统行业挖掘跨界人才，但仍然无法满足国内市场的大量需求。针对大数据人才供应不足的现象，各种培训机构和各大高校也开始强化大数据人才的培养。但培养大数据人才需要时间，在短期内对于大数据领域的高端人才仍然会呈现出供不应求的现象。值得注意的是，今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批开设该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。对于大数据人才建设，潘

20、文表示，要建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制，并建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。同时，还要完善配套措施，培养大数据领域创新型领军人才，吸引海外大数据高层次人才来华就业、创业。数据开放程度较低数据开放共享是促进大数据产业发展的重要举措，我国政府部门掌握着全体社会80%的信息资源，但这些信息资源由于部门或区域利益分别被不同的部门控制，且不同部门的数据标准不一致，导致信息流的上游环节处于封闭状态，不能有效地释放和共享，数据源的欠缺直接影响大数据分析和处理的需求，导致大数据应用缺乏价值;安全风险日益突出随着云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展，大数据应用规模日趋扩大

21、，数据及其应用皆呈指数级增长态势，当企业用数据挖掘和数据分析获取商业价值的时候，黑客也可以利用大数据分析向企业发起攻击，同时社交网站的隐私数据也可能被不法商家利用等等，这都给数据安全带来了巨大的挑战;技术应用创新滞后我国大数据产业虽然与国际大数据发展几近步伐相同，但是仍然存在技术及应用滞后的差距，在大数据相关的数据库及数据挖掘等技术领域，处于支配地位的领军企业均为国外企业。市场上，由于国内大数据企业技术上的不足，用户更加青睐IBM、甲骨文、EMC、SAP 等国外IT企业，国内企业市场占有率仅5%左右。数据治理法律规范尚不完善目前我国对政府部门、企业及其他组织保障数据安全的主体责任、具体要求缺乏

22、系统性的法律认定。同时，我国尚未制定专门的个人信息保护法。此外，我国现有法律对当前日益繁荣的数字经济领域中数据共享、交易相关问题缺少明确规定，数据所有权、数据资产保护等法律问题的内涵和外延仍处于理论探索阶段，滞后于当前数据驱动型经济发展的法律保障需求。大数据行业发展趋势分析与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均

23、来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。比如阿里巴巴的电子商务交易平台能在双 11 当天完成每秒钟 17.5 万笔订单交易和每秒钟 12 万笔的订单支付，主要归功于融合了云计算和大数据的“飞天平台”。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。以数据为中心的解决方案与应用的兴起世界已经不再将应用作为独有的优势，相反，数据则能够带来在B2B和B2C领域内确立独特优势的关键点。在数据管理中，以数据为中心的模式将会取代传统以应用为中心的模式。无论是以宏

24、观的角度还是微观的角度，大数据开源技术都在基础网络、基础系统上迅速发展，也是现今流行的趋势。另外，IT社区也会变得越来越庞大。大数据现状及发展趋势表明，大数据技术和服务市场，中国的市场规模未来5年将会增长近7倍之多。大数据的市场融合技术以及服务，正在形成迅猛发展的势头。政策影响趋势随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持高速增长态势。大数据产业规模加速增长近年来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速

25、明显。2017年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模将超过2600亿元，与2016年相比，增长了49%。2017年1月，工信部发布了大数据产业发展规划2016-2020年，进一步明确了促进我国大数据产业发展的主要任务、重大工程和保障措施。国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境，未来2-3年市场规模的增长率将保持在50%左右。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，预计未来中国将成为全球数据中心。大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发式增长，推动大数据产业快速发展。我国各地对于发展大

26、数据的积极性较高，在政策、技术、产业、应用等多个层面取得了显著进展，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显，推动我国加快建设数据强国步伐，为实现制造强国和网络提供请打的产业支撑。中国大数据产业市场在未来仍将保持较快增长，预计到2020年中国大数据产业规模将达到10100亿元，2015-2020年均复合增长率达到29.25%。2015-2020年我国大数据市场产值图（亿元）针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等

27、特征。在智能制造发展规划 2016-2020中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型” 。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。数据隐私标准将出台大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预

28、计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。成为重要战略资源在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色影响着广告、产品推销和消费者行为。分析方法发生变革大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破。技

29、术影响趋势大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深度融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。人才影响趋势随着2017年教育部公布第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批高校获批开设该专业。今年开始，大数据需要的复合型人才将源源不断形成。加之海外和传统行业跨界人才不断加入大数据行业，大数据产业将迎来创新发展。资本影响趋势近年来，伴随着资本大量进入大数据行业，出现了创业公司估值过高的现象。泡沫期的大数据行业，许多企业的发展远远无法回归企业的本质，导致创业企业供给与市场需求之

30、间脱节。随着资本的沉没，理性资本将引领大数据行业健康发展。一些在资本热潮褪去之后还能沿正常轨道发展的企业将占据新一轮的资本优势，得到进一步的发展和壮大。大数据行业市场竞争格局市场竞争结构我国大数据企业竞争格局总体呈现数据资源型企业、技术拥有型企业和应用服务型企业“三分天下”局面。数据资源型企业，即先天拥有或者以汇聚数据资源为目标的企业，这类企业将占据一定先发优势，利用手中的数据资源，或挖掘数据来提升企业竞争力，或主导数据交易平台机制的形成。以在自身行业积累了丰富数据资源，和力图汇聚开放网络数据的企业以及互联网企业为代表。典型代表企业数据堂、星图数据、优易数据、腾讯、百度、阿里巴巴等。技术拥有型

31、企业是以技术开发见长的，即专注开发数据采集、存储、分析以及可视化工具的企业，包括软件企业、硬件企业和解决方案商，代表企业星环科技、永洪科技、南大通用、华为、用友、联想、浪潮、曙光等。应用服务型企业是指为客户提供云服务和数据服务的应用服务型企业，这类企业广泛对接各个行业，专注于产品的便捷化和易维护性，同时要针对不同行业客户的需求提供差异化的服务代表企业百分点、明略数据、TalkingData等。市场竞争区域分布我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较

32、完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局;珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成

33、了大数据集聚发展的趋势;长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布上海推进大数据研究与发展三年行动计划，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区;率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台;率

34、先开展大数据地方立法，颁布实施贵州省大数据应用促进条例;率先设立全球第一个大数据交易所;率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。竞争态势从大数据产业链竞争态势来看，大数据产业链整体布局完整，但局部环节竞争程度差异化明显，产业链中游竞争集中度较高，基本被国外企业垄断，位于产业链下游的数据展示与应用竞争集中度较低，尚未形成垄断，是国内新兴企业最有机会的领域。大数据行业政策及环境分析 自从2010年“大数据”概念提出以来，美国、英国、德国、日本和欧盟等国家和区域组织都相继制定了针对大数据或数字经济的宏观战略和计划。2015年以来，中国不仅从顶层设计角度提出了促进大数据发展行动

35、纲要和大数据产业发展规划，在细分市场应用上也相继提出了诸多政策，从规范、标准和指导意见等多角度助力产业发展。中国大数据产业政策紧密出台，行业应用成为重点2016-2017年，针对大数据产业发展的政策紧密出台。国家发改委、工信部、国家林业局、农业部等各部门都相继推出了促进大数据产业发展的意见和方案，产业整体发展环境持续优化。大数据政策开始向各大行业和各细分应用领域延伸扩展，行业应用成为关注重点。数据安全是大数据产业健康有序发展的重要保障。大数据产业政策环境分析近年来，随着互联网和智能硬件的快速普及，数据以爆炸方式增长，数据量已经从TB级别跃升到PB乃至ZB级别。全球数据总量增长率将维持在50%左

36、右;到2020年，全球的数据总量将达到40ZB。随着一系列政策的出台，大数据国家战略正在加速落地，大数据产业发展机遇空前。2016年，继国家发改委印发了关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知后，环保部、国务院办公厅、国土资源部、国家林业局、煤工委、交通运输部、农业部均推出大数据发展意见和方案，大数据政策从全面、总体规划逐渐朝各大产业、各细分领域延伸，大数据产业发展也在逐步从理论研究走向实际应用之路。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，全球新一代信息技术产业发展正处于加速变革期，国内市场应用需求处于爆发期，我国大数据产业迎来了重要的发展时刻。在政府大力扶持下，2016年的大数据产业

37、进入成熟期，不但自身成为规模庞大的新兴产业，并有望在“十三五”期间，带动市场规模万亿之巨的IT服务业转型，促进国民经济其他领域的飞速发展。2016年，继国家发改委印发了关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知后，环保部、国务院办公厅、国土资源部、国家林业局、煤工委、交通运输部、农业部均推出大数据发展意见和方案大数据政策从全面、总体规划逐渐朝各大产业、各细分领域延伸，大数据产业发展也在逐步从理论研究走向实际应用之路。2016 年1 月15 日，贵州省通过了贵州省大数据发展应用促进条例，这是中国首部大数据地方法规，该条例将大数据产业纳入法治轨道，以立法推动大数据产业蓬勃发展。条例的出台不仅是贵州作

38、为大数据综合试验区迈出的坚实一步，对大数据产业的健康发展具有很大的促进作用，更为重要的是，条例填补了中国大数据立法的空白。2016年10月8日，国家发展改革委、工业和信息化部、中央网信办发函批复，在京津冀、珠江三角洲、上海市、河南省、重庆市、沈阳市、内蒙古七个区域推进国家大数据综合试验区建设，这是继贵州之后第二批获批建设的国家级大数据综合试验区。此次批复是贯彻落实国务院促进大数据发展行动纲要的重要举措，将在大数据制度创新、公共数据开放共享、大数据创新应用、大数据产业聚集、大数据要素流通、数据中心整合利用、大数据国际交流合作等方面进行试验探索，推动我国大数据创新发展。实施国家大数据战略是“十三五

39、”时期的重点。我国“十三五”规划纲要明确提出，要实施国家大数据战略。在中央决策部署的指导下，工信部大力推进大数据产业发展，于1月发布了大数据产业发展规划（2016-2020年）（以下简称规划）。2016年10月，重庆成为国家大数据综合试验区，从国家层面获得发展支撑。记者从市发改委获悉，目前重启市正加快制定重庆市建设国家大数据综合试验区实施方案，积极推进相关工作。其中包括以全市社会公共信息资源整合与应用重点专项改革为核心，统筹推进重庆信息惠民国家试点城市、新型智慧城市建设；加快部门信息资源整合共享，实现市级部门数据在线交换共享，提升政府治理能力和便民服务质量；出台全市社会公共信息资源目录及管理办

40、法，规范信息资源共享交换与整合应用；加强大数据产业集聚发展，推动技术、人才、数据、资本等资源集聚，形成区域性大数据产业发展制度体系和经验。大数据行业发展前景大数据基础设施建设持续增长 基础设施是大数据产业高速发展的前提和保障。我国加快推进“宽带中国”战略，可加快下一代互联网、4G通信网络、公共无线网络、电子政务网和物联网等网络基础设施的建设。分析领域快速发展数据隐藏的价值是非常巨大的，但是也需要IT技术不断发现和探索。随着应用层级的发展，企业用户会更加密切关注如何发现数据中的价值，使公司能够得到更快速的发展。IT基础设施已在不断的发展和完善，大数据分析也会迎来更加快速的发展，未来对大数据的挖掘

41、技术和方法也将成为大家重视和关注的领域。与云计算密不可分云计算和大数据具有很多相似之处，但是也有很大区别，大数据是对海量数据的高效处理，云计算是硬件资源的虚拟化。随着大数据行业的发展，数据量将呈现爆炸式的增长，分布式存储技术也将成为未来解决大数据技术的关键，与云计算相辅相成，密不可分。中国占据重要市场中国拥有将近世界五分之一的人口，而且发展速度非常快，在未来中国不仅会产生巨大的数据量，也将为市场发展带来更有价值的数据和分析。无论是对国家，还是对个人，都将具有广泛的发展机会。数据分析共享将成为主流在未来，大数据可能会把不同行业进行细分，更多的数据对行业的分析价值非常巨大。比如医疗，想要获得更大的

42、价值，就要分享和分析，这样才能获取更大的价值，对医疗行业做出贡献。安全与隐私更受关注数据的价值对企业和行业来说是非常重要的，但是也有很多因素阻碍大数据的发展，其中隐私和安全就是非常关键的问题。以前我们看着不重要的信息在大数据中心，很多信息的组合和研究，可以很轻松的了解一个人的情况，加上现在大家越来越关注隐私问题，因此大数据发展也受到了制约。目前关于大数据隐私方面的法律法规并不完善，未来还需要专门的法规为大数据发展扫除障碍。应用层级爆发对很多行业而言，如何使用和挖掘大数据是赢得市场竞争的关键，在未来十年，大数据的应用将成为行业发展的核心趋势，随之而来的是大数据产业链应用层级的使用和发展。现在很多

43、领先的互联网巨头企业已经开始对大数据有了实质性的探索，比如阿里巴巴、腾讯、新浪等。大数据应用的核心方向主要包含旅游、医疗、城市、教育、社交媒体、移动互联网等等，具有非常广阔的前景。大数据分析在汽车领域的应用 在汽车后市场服务领域，通过对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总，汽车服务商或整车厂商可获得相关车主的车况、驾驶行为、里程等行车、用车过程中的数据，从而可基于大数据挖掘对车主进行精细化的管理，并进一步为车主提供一站式汽车服务方案。以二手车服务为例，二手车的专业检测和评估一直是二手车市场发展的瓶颈，由于车辆的行驶里程数、维修次数、保养次数、汽车损坏维修等数据都会被完整

44、记录下来，结合车辆的维保数据和市场上相关车型的二手车成交的大数据，将这两组数据综合对比将可以得到这款车的真实的价值评估，简历大数据二手车评估系统，解决二手车的估值问题，促进二手车市场发展。2017年，我国二手车交易量超过1240万辆，对二手车的专业检测和评估是一个庞大的需求市场，而大数据通过量化每一辆的相关数据，实现二手车的智能估值，由此可见未来在二手车市场的大数据应用需求将会不断扩大和延伸。2011-2017年我国二手车交易量变化大数据场景化应用助力大数据应用市场规模发展升级 大数据分析的场景化应用帮助各类企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出各类支持企业决策发展的高质量数据，使数据从量变到质

45、变，真正产生应用价值，具有强大的经济带动作用。欧盟27国因大数据的引进，至2020年将获得1.9%的额外GDP增长。预计到2020年美国大数据应用带来的增加值将占2020年GDP的2%-4%。到2020年大数据将带动中国GDP的2.8-4.2%。目前我国大数据应用已经不断渗透到金融、汽车、医疗、服务业等各个领域，行业应用范围逐步扩大，预计到2020年，我国大数据应用市场规模将达到5450亿元。2014-2020年我国大数据应用市场规模及增长率大数据开放共享进度加快 大数据时代，国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力，而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因

46、此，大数据时代，数据主权成为另一个大国博弈的空间。政府大数据深入应用 各级政府机关在日常管理中累积了大量的数据，但未对这些数据的价值进行充分挖掘，在未来多种数据的融合过程中，政府应用场景将更加丰富，数据挖掘和分析的结果对管理决策的辅助作用可逐步显现。大数据相关立法加快 目前，我国暂无关于个人数据信息保护的专门法律，且大数据产业的行业力量、行业组织不够强大，企业自律难以实现，政府的调控和保护能力不够强。未来将通过建立个人信息和隐私保护制度，为公众创造一个良好的信息和隐私安全环境。统筹规划大数据发展建议在国家层面成立大数据发展委员会，指定牵头部委，相关部门参与，统筹推进,融合发展;运用顶层设计思路

47、,尽快制定我国大数据发展战略规划和实施路径，对大数据的发展方向、网络设施、数据平台、应用生态等进行一体化设计;尽快建立大数据标准规范体系，制定大数据商业化服务规则，明确公益性与商业性信息服务界限，加大标准规范的实施力度，强化数据治理，有力推动数据质量的改善，为数据分析、共享和应用打下良好基础。加快信息基础设施建设加大对4G/5G、光宽、物联网(包括NB-IOT)等信息基础设施建设的扶持力度，如通过共建共享、专项财政补贴、专项产业发展基金等方式，降低基础电信运营商在站址选择、牌照申请、频谱资源等方面的门槛和风险，进一步提高网络带宽，使网络覆盖更加均衡，满足万物互联时代下数据生产和传输需求。与此同时，IDC(互联网数据中心)和云资源池作为大数据的存储和计算的主要载体，事关经济社会正常运行，属于战略性基础设施，也应当纳入国家统筹规划，对其布局、规模和性能等要求提出