![中国大数据产业发展白皮书_第1页](http://file4.renrendoc.com/view/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be1.gif)
![中国大数据产业发展白皮书_第2页](http://file4.renrendoc.com/view/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be2.gif)
![中国大数据产业发展白皮书_第3页](http://file4.renrendoc.com/view/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be3.gif)
![中国大数据产业发展白皮书_第4页](http://file4.renrendoc.com/view/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be4.gif)
![中国大数据产业发展白皮书_第5页](http://file4.renrendoc.com/view/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be/7aae5dbc1e19737ae968453e147946be5.gif)
版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
1、 大数据发展持续演进,激活数据要素价值成为产业关注焦点 自2015年大数据上升为国家战略以来,在国家和各级政府的大力推动下,大数据发展持续演进和迭代,政策环境持续优化、技术创新能力增强、产业融合发展加快、数据价值逐渐释放、数据安全得到进一步保障。党中央、国务院连续多年对大数据发展作出重要指示,如“数据已成为国家基础性战略资源”“推动实施国家大数据战略,加快建设数字中国”“数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后第五种市场化配置的关键生产要素”“释放数据要素价值和保障数据安全是产业的发展重点”等,大数据产业发展持续演进,激活数据要素价值成为大数据产业发展的焦点。另外,大数据发展持续迭代,发展的重点
2、也发生了转变。在技术发展方面,以往侧重以应用为导向对计算系统与分析、存储、编程框架等关键技术的研发,转变为提升数据治理能力、发展开源技术、培育开源生态。在数据安全方面,从关注保障信息系统的安全和侧重产品在信息基础设施安全防护中的应用,转变为强调数据安全的顶层设计,推进数据分级分类管理,做大做强数据安全产业。在产业发展方面,从培育龙头企业和创新型中小企业,形成科学有序的产业分工和区域布局,转变为加快培育数据要素市场,推动建设多种形式的数据交易平台。在融合应用方面,从推动工业大数据基础设施建设、重点推动制造业大数据平台建设,转变为强调对大数据价值的挖掘,着力构建多层次工业互联网平台。在体系建设方面
3、,从强调大数据标准化的顶层设计,建立产业链标准体系和标准监测平台,转变为对国家、行业、团体标准协同推进,加强对重点标准的推广宣贯。在服务体系方面,从着力推动大数据产业公共服务平台建设,为企业提供基础性服务,转变为加大对中小企业的关注和扶持力度,梳理重点企业目录清单,着重解决个性化问题。2数字经济、数字社会、数字政府是数字化发展和数字中国建设的三大组成部分。以大数据为核心的新一代信息技术革命,加速推动政府、社会、经济等各领域的数字化转型升级,催生了一批新业态和新模式,推进了数字政府、数字经济和数字社会建设,助力了“数字中国”战略的落地。数字生态建设已成为数字经济持续健康发展的关键,数字生态建设强
4、调建立健全数据要素市场秩序、规范数据应用规则等,主要包括对数据安全、数据交易和跨境传输等的管理,营造良好的数字生态。过去几年,我国大数据基础设施、技术产品、行业应用等发展取得重大突破。另外,数据已成为新型生产要素,释放数据要素价值是大数据产业的发展导向;数据安全成为大数据领域的重点产品和服务之一。数据资源和数据安全的产业价值凸显,已成为大数据产业的重要组成部分。整体看,2021年中国大数据产业规模突破1.3万亿元,大数据产业价值不断提升,逐渐成为支撑经济社会发展的优势产业和数字经济的重点产业。从具体行业应用来看,互联网、政府、金融三大领域引领大数据融合产业发展。其中,2021年占比最大的行业仍
5、然是互联网行业,占比达48.8%。现阶段,各级政府积极推进数字政府建设,在多重政策驱动下,数字政府建设水平持续提高,同时疫情防控也对政府大数据发展提出新要求,基于政府大数据新搭建和再升级城市大脑将成为国家和地方政府提高民生服务水平和提升社会治理能力现代化水平的必要手段,2021年中国政府大数据市场呈现较快发展态势,行业占比为11.7%。网络支付、供应链金融、金融科技等金融服务高度依赖安全可靠和稳定运行的数字化技术的支撑,金融大数据发展水平较高,行业占比为9.9%。 大数据基础设施建设不断完善,产业支撑能力不断加强互联网、移动互联网、物联网等信息技术快速发展,工业互联网、自动驾驶、高清视频、VR
6、/AR等新领域创新加快,产生的海量数据聚集和处理需求呈现爆发式增长态势,这也要求数据的存储、计算、传输等能力不断提高,大数据产业发展的基础设施持续完善。在5G基站建设和应用方面,截至2022年3月底,中国 5G基站数达到161.5万个,5G移动电话用户数超过4亿户。另外,5G商业化应用逐渐成熟并不断拓宽,2021年7月,工信部、中央网信办等10部委印发5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年),提出到2023年要实现5G在大型工业企业渗透率达到35%、每个重点行业遴选的5G应用标杆数量达到100个。在数据中心建设方面,截至2022年3月底,中国在用数据中心机架总规模超过500万,首批44
7、个国家新型数据中心发布;“东数西算”工程加快实施,京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点,截至2022年4月,全国10个国家数据中心集群中,新开工项目25个。另外,目前中国存量的数据中心云化程度低于30%,存在算力资源利用不充分、支撑业务创新能力不够等问题,不能适应数字经济时代对数据存储、计算、网络及应用要求大幅提升的需求,这要求建设具有高技术、高算力、高能效、高安全等特征的新型数据中心。在超算建设方面,截至2022年6月,已批准建立的国家超级计算中心共有10所,包括天津、广州、深圳、长沙、济南、无锡、郑州、昆山、成都、西安等超算中心,主要面
8、向重大科学技术和工程研究,为政府、科研院所提供高性能计算服务。抢占大数据核心技术创新制高点需要进一步强化国家战略科技力量,健全新型举国体制,组建一批国家实验室,采用“揭榜挂帅”“赛马”等制度,提高创新链整体效能。在大数据领域,国家级实验室重点关注数据融合应用技术、大数据核心技术以及关联技术的创新。其中,大数据融合应用方面,流程工业综合自动化国家重点实验室、综合交通大数据应用技术国家工程实验室、医疗大数据应用技术国家工程实验室、电力大数据灾害监测预警国家重点实验室、煤炭瓦斯治理国家矿山安全监察局重点实验室等相继成立,交通、健康医疗、电力、煤炭等各细分领域的大数据融合应用技术加快创新和突破,大数据
9、融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济,各细分实体产业应用场景的拓展和深入挖掘将成为国家实验室关注焦点。大数据核心技术方面,数据分析、治理、安全等技术受重视程度高,大数据分析与应用技术国家工程实验室、模式识别国家重点实验室、计算机辅助设计与图形学国家重点实验室、信息安全国家重点实验室等相继成立,补齐大数据领域的技术短板,并进一步强化长板,增强大数据产业发展的质量和安全,并引领大数据产业创新发展。大数据关联技术方面,大数据与虚拟现实、人工智能等技术交叉融合态势日趋增强,通过紧密相关的信息技术发展体现其价值。另外,围绕公共大数据领域的难题,2021年9月,国家正式批准省部共建公共大数据国家重点实验室
10、,并形成公共大数据融合与集成、公共大数据安全与隐私保护、块数据与区域治理等三个研究方向。在工业大数据方面,工业大数据分析与集成应用工信部重点实验室设立六个工作组,包括数据治理、工业智能、大数据与实体经济融合、数字化供应链、设备上云、数字孪生。 大数据领域政策密集发布,公共数据管理成为关注重点 近年来,随着大数据在众多领域应用持续深入,大数据政策开始朝着重点应用领域和更好释放数据价值的方向逐步演进。在工业领域,2020年工信部先后发布了工业数据分类分级指南(试行)关于工业大数据发展的指导意见;在交通领域,2019年交通运输部发布了推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2020-2025年);在汽车
11、领域,2021年网信办、发改委、工信部、公安部、交通运输部等联合发布了汽车数据安全管理若干规定(试行)。细分领域相关政策的发布将更好的推动大数据与该领域的深度融合,挖掘数据价值。大数据领域政策密集发布,公共数据管理成为关注重点。为了更好应对大数据发展过程中人们比较关切的数据安全、数据流通等方面的问题,充分释放大数据的价值,国家和地方正从三个维度加强政策引导:一是构建安全可靠的数字基础设施,包括提升网络安全保障能力、强化数据资源管理、提升新型数据中心可靠性等内容;二是不断完善数据标准和规范体系,加强重点细分行业领域的政策指导,出台相应的数据安全和管理办法,进一步明确数据开放范围、责任主体、重点应
12、用领域等;三是加速数据要素流通,主要涉及建立数据产权制度、建立合规高效的数据要素流通和交易制度、完善数据要素市场化配置机制、把安全贯穿数据治理全过程等内容。近两年,各省(市、区)积极出台数据管理办法,不断推动大数据标准和规范体系的完善,促进数据要素流通。从大数据人才需求端来分析,据企业调研结果显示,2021年大数据人才需求岗位T O P10的需求度为18.7%- 83.3%。与2020年相比,大数据研发工程师是需求最大的岗位,需求度为83.3%。2021年,大数据架构及建模工程师、大数据挖掘工程师分别是需求度为第二、第三的岗位。大数据产品销售人员、大数据应用咨询和技术顾问在2020年中并没有进
13、入需求度前十的岗位,2021年分别跃居第四和第五位。同时,2021年大数据可视化工程师、数据清洗和标注工程师的岗位需求增加明显。调研结果说明,大数据行业一方面缺高层次的大数据研发人才,另一方面也缺数据应用端的相关人才,大数据产业已进入更深层次的应用阶段。从大数据人才培养端来分析,据教育部发布的普通高等学校本科专业备案和审批结果和高等职业教育专科专业设置备案和审批结果数据显示,2017-2021年五年间,大数据本科专业备案数量超900个,但呈现逐年减少的趋势,其中2021大数据本科专业数量为90个。同时,2021年普通高校新增备案本科大数据相关专业中,智能制造工程、智能建造、智能医学工程、智慧农
14、业、智慧交通等专业较多,反映了大数据与实体产业融合需求增强亟需培养更多的大数据应用人才。另外,2017-2021年这五年间,全国高职院校大数据技术专业合计备案数量达数千个,且呈逐年上升趋势,高职院校专业备案数量的不断增高,为大数据应用型、技能型、实战型人才培养奠定了基础,也更好地反映了大数据产业发展到深度应用阶段的人才需求情况。 大数据产业的五个层次 大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。整体看,数据资源、基础设施、数据服务、融合应用、安全保障是大数据产业的五大组成部分,形成了完整
15、的大数据产业生态。数据资源层是大数据产业发展的核心要素,包括数据价值评估、数据确权、数据定价和数据交易等一系列活动,实现数据交易流通以及数据要素价值释放。基础设施层是大数据产业的基础和底座,它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施,资源管理平台以及与数据采集、预处理、分析等相关的底层方法和工具。数据服务层是大数据市场的未来增长点之一,立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性服务,包括数据采集和处理服务、数据分析服务、数据治理和可视化服务等。融合应用层是大数据产业的发展重点,主要包含了与政务、工业、健康医疗、交通、互联网、公安和空间地理等行业应用紧密相关的整体解决方案。融合应用最能体现
16、大数据的价值和内涵,是大数据技术与实体经济深入结合的体现,能够助力实体经济企业提升业务效率、降低成本,也能够帮助政府提升社会治理能力和民生服务水平。安全保障是大数据产业持续健康发展的关键,涉及数据全生命周期的安全保障,主要包括数据安全管理、安全服务、安全边界、安全计算等。2022年大数据企业投资价值百强榜,从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比,同时结合行业专家打分,评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。本榜单共选取了10 个细分领域,涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域,以及
17、政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等5个融合应用领域。大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等,是所有细分行业应用场景的基础支撑,体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业,技术创新能力较强,在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。政府大数据、金融大数据发展相对成熟,落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段,在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。 2022中国大数据产业生态地图 2022中国大数据产业生
18、态地图 数据资源价值释放和数据安全保障受关注程度高从软硬件产品、数据资源和基础设施、企业和行业应用等维度具体分析大数据产业的热点领域。其中,深蓝色表示热度高,浅蓝色表示热度低。从软硬件产品来看,硬件方面,热点集中在智能终端、高性能计算设备。基础软件方面,大数据平台、数据分析和治理仍是大数据发展的重点;数据中台产品的热度紧随其后,其已成为政企数字化转型过程中重要的IT架构和数据治理平台。应用软件方面,数据可视化、商业智能、图像识别等软件产品同样备受关注,其中数据可视化能够将海量数据进行分析和直观展示,同时可视化界面具有较强的视觉冲击力,能够辅助用户感知和理解数据。从数据资源和数据基础设施来看,数
19、据资源方面,随着5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及和应用,以及大数据应用场景逐渐丰富,数据得到广泛应用并发挥了重要价值,数据作为生产要素的价值更加凸显;另外,政府数据整合共享仍占据主导。数据基础设施方面,数据中心已成为支撑各行业“上云用数赋智”的重要基础设施,具有高技术、高算力、高能效、高安全特征的新型数据中心建设加快;分布式云服务紧随其后,其能够让云算力和云服延伸到业务所需的位置,并实现公有云、私有云、边缘云相互打通,带给政企私有云与公有云一致的体验和服务,越来越受到政企的关注。另外,数据安全逐渐成为大数据产业发展的焦点,受市场重视程度明显提高。从企业和行业应用来看,企业端高度重视大数
20、据在降本增效、客户服务、流程优化等方面的应用。行业端应用以大数据融合应用为主,热点集中于数字城市、政务服务、社会治理、健康医疗、应急管理等领域。 大数据产业发展八大新趋势 趋势一:“技术创新+标准完善”是解决大数据“5V” 特性难题的关键自2005年开源大数据项目H ado op诞生开始,大数据技术持续演变迭代,出现了Storm、Spark等广受应用的开源项目,并一直主导着大数据技术的发展方向和创新模式。现阶段我国大数据技术在数据采集、存储、清洗、分析、可视化等偏应用层的技术领域取得显著进展,但在大数据基础理论、核心算法、关键软件层面较发达国家仍存在明显差距。大数据具有容量大、类型多、速度快、
21、精度准、价值高等“5V”特性。大数据发展进入新的阶段,亟需解决大数据 “5V”特性下面临的数据处理难题,并进一步释放数据价值。具体来看,整个社会的数据量呈现爆发式增长,大数据容量的“量变”需要数据处理技术的“质变”,高效存储和计算数据成为大数据未来发展亟需解决的问题。数据资源包括多模、异构等不同类型的数据,大数据的价值来源于对结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据整合和关联分析。数据和信息呈现爆发式增长和高速变化态势,大数据技术需要从海量、变化、复杂的数据中实时动态提取有价值的信息,并挖掘出隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的潜在信息,帮助政企及时发现并诊断问题。数据是对现实世界的客观记录与刻画
22、,准确反映物理世界的现状。数据质量是影响数据价值高低甚至有无价值的关键问题,也是亟需进一步解决的挑战性难题。加大对大数据基础理论、核心算法、关键软件等的研发是突破大数据发展难题的关键。例如,有界计算、并行计算解决数据规模问题,在有限资源下实现大数据复杂计算,保障数据及时有效处理;跨模计算能够实现结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的高效统一计算;实时预测算法设计、高性能实时大数据处理系统能够及时快速处理高速变化的数据;构建数据质量管理平台,为数据完整性、一致性、准确性、实时性等提供支撑,同时因果关联分析技术保障分析结果的正确性。此外,建立数据采集和存储的标准体系,能够从源头提升数据的质量,便
23、于对数据分析和应用。 趋势二:“交易中心提质+顶层规划细化” 将是破解数据交易难题的关键自从十九届四中全会提出将数据作为第五大生产要素以来,数据的要素价值成为社会共识,党中央、国务院高度重视数据要素及其市场化配置改革,不断推进数据要素市场建设,相关政策也不断细化。数据交易是数据要素市场建设的关键环节,对推动数据要素流通、释放数据价值,培育数据要素市场具有重要意义。近几年,我国在数据交易方面进行了大量的探索,数据交易具备一定的发展基础,呈现稳步发展的态势。如何细化数据确权与定价、数据交易流通、数据交易模式等规则和制度将是实现数据高质量交易亟需解决的问题。自2014年我国最早的3家数据交易机构建立
24、以来,目前已有40多家数据交易机构先后成立,但同时也有不少机构停止业务。2020年4月,中共中央、国务院发布关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见,全国各地开启了新一轮的数据交易市场建设热潮,2021年和2022年先后有15家机构成立。2021年11月,上海数据交易所成立,旨在建设国家级数据交易所,引领全国数据交易发展,这标志着我国数据交易市场的发展进入新的阶段。推动数据交易机构发展和升级,将有力助推数据交易难题破解。当前,发展数据交易主要面临三方面的问题:一是数据资产具备多重特性、价格受多种因素影响,较难形成统一的确权和定价规则;二是数据流通壁垒高、共享难度大,降低数据交易活力,阻碍
25、数据交易发展进程;三是数据安全与隐私问题频发,影响多方主体参与数据交易的积极性。未来,应从数据确权与定价、数据交易流通、数据安全三个方面出发,构建并细化适用于数据产权的法律体系和标准体系、鼓励多种所有制企业积极探索多种数据交易模式、围绕数据安全共享与可信计算构建数据交易技术体系来推动数据交易发展,从而为建设高效安全的数据要素市场提供支撑。数据在全国范围规范、活跃、有序流通是最大化释放数据要素价值并支撑数字经济高质量发展的关键,也已成为建设全国统一大市场的关注点之一。2022年4月,中共中央、国务院发布关于加快建设全国统一大市场的意见,提出加快培育统一的技术和数据市场。目前,全国数据交易联盟、全
26、国一体化政务数据开放平台、全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽、国家的法律法规等协同发展,为数据全国范围交易流通提供支撑。2014年起,全国各地方先后设立40多家数据交易中心(所),并在2021年7月,上海数据交易中心联合天津、内蒙古、浙江、安徽等13个省(区、市)数据交易机构共同成立全国数据交易联盟,共同探索全国范围内的数据流通和交易。全国一体化政务数据开放平台加速建成,截至2021年底,该平台已开放53个国务院部门的9000余项数据资源,并与国务院相关部门和地方政务平台实现对接,政务数据集中调用和全国范围内共享流通有了支撑平台。2021年以来全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽建设
27、加快实施,利于数据跨区域和大规模存、算、取、用等。自2021年9月1日起施行的数据安全法明确了数据利用和交易各方的行为边界和责任义务,其中第三十三条对数据交易中介服务机构的基础行为进行了规定,这从国家层面为国内数据安全合规交易提供了法律依据和保障。建设全国统一的数据要素市场仍需思考三方面的问题,一是顶层设计方面,明确数据确权、定价的制度和机制,创新数据交易模式,推动数据交易的合规化和专业化;二是数据供需方面,推动政府及大型企业集聚的潜在高价值数据进一步开放,形成数据实际需求和有效供给的良性循环交易;三是平台建设方面,统筹规划建设国家级数据交易中心,并与各地错位发展的交易中心互联互通,形成协同发
28、展的格局。 趋势四:大数据融合应用重点转变为实体产业和民生服务产业数字化转型是大势所趋,这也为大数据发展带来丰富的应用场景,大数据与实体产业深度融合将具有广阔的市场空间和前景。未来我国产业持续优化升级,大数据与各产业融合步伐不断加快、融合深度不断加强,各细分产业应用场景的拓展和深入挖掘,将推动实体产业和民生服务更深层次、更大范围应用数据变革现有业务模式。大数据与实体产业深度融合。在农业及水利大数据方面,推进农产品生产监控、供需匹配、安全溯源、流通等方面越来越广泛地应用大数据,同时推动构建智慧水利体系。在交通大数据方面,加强对运载工具和交通基础设施相关数据的采集和分析,依赖实时全面的交通数据助推
29、无人驾驶、智能驾驶逐渐大规模落地;此外开展出行规划、交通流量监测分析等应用创新,推广公路智能管理和公交优先通行控制。在电力大数据方面,强化大数据在发电、输变电、配电、用电各环节的深度应用,实现多能协同互补和用能需求智能调控。在医疗大数据方面,进一步推广远程医疗,推进医学影像辅助判读、临床辅助诊断等应用。在金融大数据方面,通过大数据精算、统计和模型构建,提升基于数据驱动的风险管理能力。大数据与民生服务加快融合,在就业大数据方面,运用网络招聘、移动通信、社会保险等大数据研判就业形势,辅助相关部门做出科学决策。在社保大数据方面,开展社保数据挖掘和应用工作,建设社保大数据管理体系,支撑个性服务和精准监
30、管。在城市安全大数据方面,建设城市安全风险监测预警系统,实现城市建设、交通、市政等领域城市运行数据的有效汇聚,对城市安全风险进行监控监测和预警。在应急管理大数据方面,构建安全生产监测感知网络,加大自然灾害数据汇聚共享,加强灾害现场数据获取能力,推广数据监管、数据防灾、数据核灾等智能化应用模式。在信用大数据方面,构建信用大数据模型,提升信用风险智能识别、研判、分析和处理能力。工信部连续发布工业互联网和工业大数据相关政策, 2020年4月,发布关于工业大数据发展的指导意见,提出要加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展等;2021年11月,发布“十四五”信
31、息化和工业化深度融合发展规划,提出不断拓展软件在制造业各环节应用的广度和深度,打造软件定义、数据驱动、平台支撑、服务增值、智能主导的新型制造业体系。激发工业大数据要素价值和搭建工业互联网平台已成为协同驱动工业发展模式数字化变革的有效支撑。总体来看,现阶段我国工业大数据的使用深度和广度不够、工业互联网平台在工业领域中的应用程度相对较低。未来,要进一步推进工业设备、车间、工厂等进行全面数据化改造,推动以工业大数据为代表的新一代信息技术在研发设计、生产制造、经营管理、售后服务等工业全价值链中的深度应用,实现工业生产和经营全链条数字化改造,能够通过大数据实时动态对设备进行故障检测和健康管理,优化工业生
32、产流程,保障产品质量。同时,推动工业互联网平台在电力、钢铁、煤炭、家电、轨道交通等工业典型场景中更广范围、更深程度、更高水平上落地应用,优化工业生产组织流程,提高管理和决策的效率,提升自动化和绿色化水平。工业大数据和工业互联网协同能够实现工业企业的数据互通和业务互联,支撑形成以数据驱动的智能化生产制造、实现供应链和上下游业务的网络化协同,以及实现对业务和设备的数字化管理等制造业发展新模式,引领工业数字化转型。此外,对于电力热力供应、化石能源加工、非金属矿物生产等碳排放强度高和碳排放量大的领域,未来也要充分利用“数据+平台”优化工业生产制造流程,发挥工业大数据和工业互联网作为实现“碳达峰、碳中和
33、”的关键基础设施作用。 趋势六:隐私计算呈现多元化发展态势,将在金融、政务等领域落地应用隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法,其在保证数据拥有者的权益安全及隐私的前提下,对数据进行分析计算,能够保证数据在流通过程中的 “可用不可见”。隐私计算是数据安全流通的关键技术,国内从2018年开始,隐私计算进入快速发展期,许多大数据、人工智能、区块链、数据安全企业纷纷入局。总体看,隐私计算技术呈现多元化发展态势,包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、同态加密等不同的技术路线,但商业环境尚未成熟,整体上市场还有很大上涨空间。当前,隐私计算发展呈现三大特点;一是市场处于蓬勃发展的早期阶段
34、,竞争格局尚未确定;二是产业发展环境、发展配套正在逐步完善;三是商业模式仍需进一步探索。近年来,我国出台多项政策支持隐私计算发展,市场关注热度持续提升,未来几年国内隐私计算市场将迎来快速发展期。当前,隐私计算相关产品已经在金融、政务、医疗和互联网领域率先应用和落地。在金融领域,金融机构借助隐私计算技术可以安全合规与相关机构打通数据,解决单个金融机构数据维度单一的问题,更加全面地分析客户情况,交叉验证相关业务背景,开展智能风控、智能营销、智能运营等业务,通过上下游间数据的安全联合统计分析提供更加完善的供应链金融服务。在政务领域,使用隐私计算技术融合政府和企业数据进行联合统计、联合建模,推进政务数
35、据开放共享,帮助政府精准施策,推动数据交易,让政府部门掌握的数据在保证安全的前提下,最大限度服务社会。在医疗领域,利用隐私计算技术可实现医学数据跨机构安全匹配、安全统计、安全分析,从而助力医学联合科研、基因关联分析、跨国联合研究和影像深度分析等。在互联网领域,通过打通不同企业掌握的用户数据,可以建立更加立体的用户画像,制定更加精准的营销策略;通过联邦学习丰富数据库,可构建更加立体的反作弊模型,高效且合规合法识别流量质量,也可对广告效果联合归因分析。2021年数据安全法个人信息保护法相继颁布,国家对数据安全合规建设的要求进一步提高,部分企业已经开始着手开发数据合规管理工具,以协助需求方应对监管。
36、数据安全法强调对数据进行分类分级,数据分类分级是数据安全治理的基础和首要工作,也是当前数据安全治理的痛点和难点。国家层面明确提出建立数据分类分级保护制度,上海、浙江等多地发布公共数据开放分类分级指南,通过对数据进行分类分级,厘清保护重点,对不同数据实施不同水平的保护,实现对数据的监管力度差异化。金融行业、政府行业等信息化程度高的行业,相继出台“数据分类分级”的行业标准,推动数据分类分级发展。然而数据治理体系庞大,建立起完善的数据分类分级管理体系面临着诸如数据定义混乱、数据分散在不同系统、数据梳理无从下手、数据盘点耗时费力等诸多难题。开展数据分类分级需国家、行业主管部门和企业等协同推进。在国家层
37、面,由于不同行业领域的数据差别较大,需要国家统筹规划和引导,明确数据分类标准和制度。在行业层面,行业主管部门需要制定特定行业领域的数据分类分级标准规范或指南,指导企业在法律框架下开展相关工作。在企业层面,需要在国家和行业规定之下,根据自身的特点进行细化和明确规则。企业在对数据定级时,在考虑企业自身合法权益之外,需兼顾国家安全、公共利益以及个人合法权益,更好地与国家重点监管的内容相衔接。具体步骤应包括建立组织保障、梳理数据资源、确定实施策略、明确数据分类和数据分级、落地运营等。 趋势八:构建科学的数据价值评价体系是数据资产化亟需解决的难题数据资产是指企业在生产经营活动中产生的或者通过外部渠道获取
38、的,具有所有权或控制权的,预期会给企业带来经济利益的数据资源。未来数据资产将会纳入会计计量和核算范围。数据估值是指通过一定的方法体系对数据的价值进行估计,估值结果可为数据定价提供参考。设计和构建科学的数据资产估值体系,是推动数据资产化的基础工作之一,对厘清数据资产属性、制定统一的定价机制、促进数据要素市场建设具有至关重要的意义,也是数据资产化亟需解决的难题。相比于传统有形资产,数据资产具有虚拟性、可共享、无限复制和价值多变等特点,因此需要建立新的数据价值评估体系全面评估其使用成本。数据资产不具备实体性,数据的价值不会因为使用频率的增加而磨损或消耗;数据资产的成本主要在于前期的数据获取、分析阶段
39、,但后续可以无限复制,导致其边际成本几乎为零。因此在评估其经济利益时,需要考虑数据资产在加工、衍生、共享过程中可能产生的收益。当前,数据估值方法包括货币估值法和非货币估值法,并在少部分行业开始应用,中国南方电网、中国光大银行等公司发布了相关的数据估值办法,但未在行业内全面应用,完善的数据估值体系仍需大量探索。未来,建设完善的数据估值体系,应该全面考虑风险因素、数据质量、数据加工程度和应用场景等对数据价值的影响。风险因素包括安全合规风险、道德风险和经济风险等;数据质量主要考虑数据精准性、数据完整性、数据唯一性、数据匹配性等;数据加工程度主要是指原始数据、粗加工数据、精加工数据、成熟商业化数据等;
40、应用场景主要是指数据的兼容程度和多维程度等。2022中国大数据企业50强华为技术有限公司京东数科腾讯新大陆数字技术股份有限公司阿里巴巴绿盟科技集团股份有限公司中兴通讯股份有限公司北京数字政通科技股份有限公司百度美林数据技术股份有限公司小米集团北京明朝万达科技股份有限公司联通数字科技有限公司北京东方金信科技股份有限公司广联达科技股份有限公司华云数据控股集团神州信息长威信息科技发展股份有限公司太极计算机股份有限公司网智天元科技集团股份有限公司奇安信科技集团股份有限公司北京百分点科技集团有限公司浪潮卓数大数据产业发展有限公司福建正孚软件有限公司望海康信(北京)科技股份公司北京智慧星光信息技术有限公司
41、成都四方伟业软件股份有限公司光大科技有限公司厦门市美亚柏科信息股份有限公司浙江蓝卓工业互联网信息技术有限公司金电联行(北京)信息技术有限公司杭州半云科技有限公司拓尔思信息技术股份有限公司科技谷(厦门)信息技术有限公司北京思特奇信息技术股份有限公司成都智审数据有限公司荣联科技集团股份有限公司上海熙菱信息技术有限公司国信优易数据股份有限公司武汉智领云科技有限公司北京久其软件股份有限公司中睿信数字技术有限公司普元信息技术股份有限公司杭州医策科技有限公司创意信息技术股份有限公司广州思迈特软件有限公司帆软软件有限公司四川兴川贷数字科技有限公司贝壳找房(北京)科技有限公司国信中健数字科技有限公司(排名不分
42、先后)2022中国大数据企业50强简介1、华为技术有限公司华为成立于1987年,是一家由员工持有全部股份的民营企业,目前有19.5万员工,业务遍及170多个国家和地区,服务 30多亿人口,是全球领先的IC T(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。华为在通信网络、I T、智能终端和云服务等领域为客户提供有竞争力、安全可信赖的产品以及解决方案和服务。华为与生态伙伴开放合作,持续为客户创造价值、释放个人潜能、丰富家庭生活、激发组织创新。近年来,华为坚持围绕客户需求持续创新,不断加大基础研究投入,努力推动世界进步。2、腾讯腾
43、讯是一家世界领先的互联网科技公司,用创新的产品和服务提升全球各地人们的生活品质。腾讯成立于1998年,总部位于中国深圳。公司一直秉承科技向善的宗旨。我们的通信和社交服务连接全球逾10亿人,帮助他们与亲友联系,畅享便捷的出行、支付和娱乐生活。腾讯发行多款风靡全球的电子游戏及其他优质数字内容,为全球用户带来丰富的互动娱乐体验。腾讯还提供云计算、广告、金融科技等一系列企业服务,支持合作伙伴实现数字化转型,促进业务发展。腾讯 2004 年于香港联合交易所上市。3、阿里巴巴阿里巴巴集团的使命是让天下没有难做的生意。我们旨在助力企业,帮助其变革营销、销售和经营的方式,提升其效率。我们为商家、品牌及其他企业
44、提供技术基础设施以及营销平台,帮助其借助新技术的力量与用户和客户进行互动,并更高效地进行经营。我们的业务包括核心商业、云计算、数字媒体及娱乐以及创新业务。除此之外, 我们的非并表关联方蚂蚁集团为我们平台上的消费者和商家提供支付服务和金融服务。围绕着我们的平台与业务,一个涵盖了消费者、商家、品牌、零售商、第三方服务提供商、战略合作伙伴及其他企业的生态体系已经建立。4、中兴通讯股份有限公司中兴通讯是全球领先的综合通信信息解决方案提供商,成立于1985年,是在香港和深圳两地上市的大型通信设备公司。公司通过为全球160多个国家和地区的电信运营商和政企客户提供创新技术与产品解决方案,让全世界用户享有语音
45、、数据、多媒体、无线宽带等全方位沟通。中兴通讯拥有成熟的大数据基础平台产品,可以针对各个行业提供大数据应用解决方案。中兴通讯在大数据领域拥有45+发明专利,5项国家标准和众多的行业奖项,是业内首家提供融合的一站式 A I开发平台,也是首家提供体系化的大数据安全方案的公司。经过持续10年以上的研发和市场投入,中兴通讯已累计部署超过400个大数据商用局点,在网运行的大数据节点超过20000个。5、小米集团小米集团成立于2010年4月,2018年7月9日在香港交易所主板挂牌上市(1810.H K),是一家以智能手机、智能硬件和IO T平台为核心的消费电子及智能制造公司。胸怀“和用户交朋友,做用户心中
46、最酷的公司”的愿景,小米致力于持续创新,不断追求极致的产品服务体验和公司运营效率,努力践行“始终坚持做感动人心、价格厚道的好产品,让全球每个人都能享受科技带来的美好生活”的公司使命。小米目前是全球领先的智能手机品牌之一,2021年全球出货量达1.9亿台,创历史新高。同时,小米已经建立起全球领先的消费级A IOT物联网平台,截至2021年12月31日,A IOT平台已连接的IOT设备(不包括智能手机及笔记本电脑和平板)数达到4.34亿。集团业务已进入全球逾100个国家和地区。2021年8月,小米集团连续三年进入财富世界500强排行榜 (FORTUNE GLOBAL 500) ,2021年位列33
47、8名,较2020年大幅提升84位。6、百度百度是拥有强大互联网基础的领先A I公司。是全球为数不多的提供A I芯片、软件架构和应用程序等全栈A I技术的公司之一,被国际机构评为全球四大AI公司之一。百度以“用科技让复杂的世界更简单”为使命,坚持技术创新,致力于“成为最懂用户,并能帮助人们成长的全球顶级高科技公司”。百度以技术创新为信仰,在创新投入、研发布局、人才引进方面均走在国际前列。2021年,百度核心研发费用221亿元,占百度核心收入比例达23%,研发投入强度位于中国大型科技互联网公司前列。百度全球A I专利申请量已超过24000件,其中A I专利申请17000多件,专利授权5000多件,
48、位列中国第一,并在深度学习技术、智能语音、自然语言处理、自动驾驶、知识图谱、智能推荐等多个领域排名国内第一。7、联通数字科技有限公司联通数字科技有限公司是中国联通的全资子公司,在原联通系统集成有限公司、联通云数据有限公司、联通大数据有限公司、联通物联网有限责任公司、联通智慧安全科技有限公司基础上组建而成。联通数科公司下设产品、营销、研发和综合四大板块,其中产品板块以事业部模式运行,包括系统集成、云计算、数据智能、物联网、安全、智慧应急六大事业部。联通数科公司坚持战略资本布局,在智慧城市、智慧文旅、安全和金融等领域与阿里、腾讯、京东、奇安信等企业成立合资公司,实现资源互补、强强联合,并通过设立分
49、公司和子公司实现全国服务的战略布局。目前,联通数科共拥有31家分公司、12家全资子公司、6家控股公司、6家参股公司、以及1个创新研究院。8、广联达科技股份有限公司广联达科技股份有限公司是数字建筑平台服务商。公司专注于建筑信息化行业20余年,业务领域正逐步由招投标阶段拓展至工程项目的全生命周期,业务领域围绕工程项目的全生命周期,在工程造价、施工、设计等多个业务板块,涵盖工具软件类、解决方案类、大数据服务、移动A P P、云计算服务、智能硬件设备、产业金融服务等多种业务形态,客户群覆盖政府、行业主管部门、开发商、业主方、咨询公司、施工企业、院校、产业供应商等,在全球100多个国家和地区建立80余家
50、分子公司,累计为行业31万家企业提供专业化服务。9、神州信息神州数码信息服务股份有限公司(简称:神州信息,股票代码:000555.S Z)作为场景金融云平台引领者,三十年来始终坚持数字中国的初心,以“创新驱动发展、科技自立自强、持续的战略升维”为导向,聚集金融科技,以大数据、人工智能、区块链等数字技术融合应用为支撑,打造“科技+数据+场景”创新模式,发力场景金融、金融信创、数据智能、云原生数字化安全底座四大业务,用数字技术实现普惠金融,做金融行业最值得信赖的数字化转型合作伙伴!10、太极计算机股份有限公司太极计算机股份有限公司(简称“太极股份”)是国内电子政务、智慧城市和关键行业信息化的领先企
51、业,1987年由中国电子科技集团公司第十五研究所发起设立,2010年在深圳证券交易所中小企业板上市。公司以“做中国最优秀的数字化服务提供商”为愿景,致力于成为“自主可控的主力军、数据运营的国家队、智能应用的引领者、员工价值的成就者”,面向政府、公共安全、国防、企业等提供信息系统建设和云计算、大数据等服务,涵盖云服务、网络安全与自主可控、智慧应用与服务、信息基础设施等综合信息技术服务。面向“十四五”,太极股份坚持以“数据驱动、云领未来、网安天下”为核心战略指引,深入实施“一体两翼”业务发展策略,以数据作为重要生产要素,加快推动行业解决方案数字化、核心产品产业化和运营服务平台化,积极投身数字经济主
52、战场,以创新融合的数字化服务,助力政府、企业、军队及关键行业数字化转型发展,为“数字中国”建设贡献太极力量。11、奇安信科技集团股份有限公司奇安信面向新型基础设施建设、面向数字化业务,运用系统工程的方法论,结合“内生安全”思想,将新一代网络安全框架作为顶层设计指导,以“数据驱动安全”为技术理念、以打造网络安全颠覆性和非对称性能力为目标、以“人+机器”协同运营为手段,创建了面向万物互联时代的网络安全协同联动防御体系。奇安信拥有完备的网络安全产品和创新的网络安全服务,完善的研发、采购、生产和销售模式。针对云计算、大数据、物联网、移动互联网、工业互联网和5G等新技术下产生的新业态、新业务和新场景,为
53、政府与企业等用户提供全面、有效的网络安全解决方案。12、浪潮卓数大数据产业发展有限公司浪潮卓数大数据产业发展有限公司(简称:浪潮卓数)是浪潮集团旗下快速成长的大数据公司,致力于成为中国优秀的大数据服务运营商。浪潮卓数专注数据价值发掘、深耕行业应用, 围绕数据采集、数据治理、数据分析及可视化、数据流通、数据安全等领域,建立完善公司大数据技术和产品体系,统筹推进“4+6+N”市场布局,构建企业核心竞争力。浪潮卓数现已形成大数据操作系统、智慧社区管理平台、跨行业数据服务平台、企业征信服务、数安链等大数据系列产品,面向政府、企业客户提供数据采集、数据治理、数据分析及可视化、数据流通、数据安全为主的大数
54、据产品及解决方案。依托浪潮强大的技术和研发能力,浪潮卓数聚焦大数据软件产品及相关数据服务,同时开发自动化采集终端(数据魔盒)、泛能源大数据平台、中小微企业智能化信贷审批模型、天元数据网、大数据课程体系及实训平台等新产品,致力于建立国内领先的大数据底座,服务数字经济发展和社会治理。13、望海康信(北京)科技股份公司望海康信(北京)科技股份公司(以下简称“望海康信”或“公司”)成立于2003年,致力于价值医疗,专注于医疗行业精益化管理及数字化运营,是服务于国家医改和医疗生态健康可持续发展的科技创新型企业。公司总部位于北京,分支机构覆盖上海、广东、山东、四川、湖北、安徽、辽宁等省份,营销及服务网络辐
55、射全国。公司经历近20年发展,员工近2000人,积累医疗机构客户数近3500家,其中三级医院1300多家,并与百余个省市卫健委和人社局签约合作,拥有近 50000家供应商伙伴。2021年评选的“2020中国医院排行榜(综合)”百强榜单中望海康信客户近七成,成为全国优秀医院的优选服务商,在各省市塑造了诸多现代医院管理模式的信息化示范工程。14、成都四方伟业软件股份有限公司成都四方伟业软件股份有限公司成立于2014年,是一家专业的大数据软件产品及服务提供商,围绕大数据的采集、存储、治理、分析、挖掘、展示,依托自主研发的核心技术,已形成了包括SDC ETL融合数据软件、SDC Hadoop数据存储计
56、算软件、SDC Govern 数据治理软件、SDC BE商业智能软件、SDC Miner人工智能软件、SDC UE可视化分析决策平台、SDC ME多维可视化软件的全栈大数据处理软件,获得了政府、军工、交通、能源、金融、运营商及企业等的广泛认可。已为包括国务院办公厅、中央组织部、国家发改委、应急管理部、民政部、教育部、海关总署等26个中央部委在内的1500+用户提供了产品及服务,以支撑用户构建数据采、存、管、用的价值挖掘与应用体系,促进用户的数字化转型。15、厦门市美亚柏科信息股份有限公司厦门市美亚柏科信息股份有限公司(股票简称:美亚柏科,股票代码:300188)成立于1999年9月22日,总部
57、位于厦门市软件园二期,是国投智能的控股子公司,国务院国有资产监督管理委员会为公司实际控制人。经过二十余年的发展,美亚柏科已成为国内电子数据取证行业龙头和公安大数据领先企业、网络空间安全与社会治理领域国家队,是一家具备央企优势、创新活力的集团型企业。公司业务领域由传统的网络安全部门向监察委、税务、海关、市监、应急等行业拓展,并不断向民用市场延伸,业务范围覆盖全国各省、市、自治区及部分“一带一路”沿线国家。16、金电联行(北京)信息技术有限公司金电联行(北京)信息技术有限公司全球领先的人工智能与大数据公司,成立于2007年。分别在上海、南京、杭州、广州、西安、河南、长春等地建有20+分支机构,另设
58、三大科研基地,拥有员工近千人。其中科研人员占比超过70%,核心人员拥有超过10年横跨产业、金融及I T等行业大数据建设丰富经验;在数据分析、模型构建、I T建设等方面具有较强的实力,在多个领域具备领先优势。金电联行在清华大学设立了大数据金融联合研究中心,并与北大、复旦等多所高校进行科研合作。金电联行是我国最早将大数据技术进行落地实践并将业务开展在政务、产业、金融等领域的企业,2014年获得中国人民银行首批全国性企业征信牌照,北京地区征信机构联席会主席单位;参与起草社会信用体系建设规划(2014- 2020年),参与制定国家多个信用标准及政府数据技术、安全应用标准;是国家信息中心信用信息共享合作
59、单位。17、拓尔思信息技术股份有限公司拓尔思信息技术股份有限公司(简称“拓尔思”)成立于1993年,是国内领先的人工智能、大数据、数据安全产品及服务提供商,中文全文检索技术的开创者。2011年,公司于深圳证券交易所创业板上市,股票代码300229。拓尔思以语义智能的企业级服务为战略,专注于自然语言处理、知识图谱和图像视频分析等领域的技术研发和产业化。公司充分发挥海量数据优势,依托前沿技术及行业知识沉淀,在自然语言处理、大数据和人工智能S aaS服务、数字虚拟人及数据安全等领域拥有丰富成熟的产品线,有效赋能政府、金融、媒体、互联网、制造、能源和公共安全等行业的数字化转型。目前,公司产品和服务已被
60、8000余家企业级用户广泛使用,并始终保持在网络舆情分析、政府门户网站云平台、融媒体技术平台、边界安全等领域市场占有率位居前列。18、北京思特奇信息技术股份有限公司北京思特奇信息技术股份有限公司是中国信息化建设的创领者和信息通信行业的领军企业,致力于自主研发、科技创新、场景应用、价值运营的融合发展,打造开放、共赢的生态合作体系,助力全行业客户与合作伙伴实现数字化转型、智慧运营和价值提升。思特奇立足自主可控、研发创新,凭借领先的新一代信息技术,专注深耕电信运营商领域,业务覆盖 31个省、市、自治区,累计承载运营商10亿+用户。不断开拓生态业务领域,凭借创新的“平台+数据+运营”模式,已服务全国3
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 《线分类与面分类》课件
- 2.1+乡村和城镇空间结构(情境探究课件)-高一下地理同步教学(人教版2019必修二)
- 2025至2031年中国工程管道防腐热缩电缆附件行业投资前景及策略咨询研究报告
- 2025至2031年中国圆形鸡蛋布丁行业投资前景及策略咨询研究报告
- 2025至2031年中国LED条屏控制卡行业投资前景及策略咨询研究报告
- 2025至2030年中国链板式冰箱生产线数据监测研究报告
- 《继电保护装置原理》课件
- 《飞机的引进和租赁》课件
- 《桩基础复习》课件
- 底盘维修复习试题含答案
- 披萨制作流程
- 2025年湖南九嶷职业技术学院高职单招职业技能测试近5年常考版参考题库含答案解析
- 农产品贮运与加工考试题(附答案)
- 幼儿园开学教职工安全教育培训
- 2025年高三历史教学工作计划
- 学校财务年终工作总结4
- 生态安全课件
- 八下冀教版英语单词表
- 钢铁是怎样炼成的钢铁读书笔记
- 2025年汽车加气站作业人员安全全国考试题库(含答案)
- 部编高教版2023·职业模块 中职语文 《宁夏闽宁镇:昔日干沙滩今日金沙滩》课件
评论
0/150
提交评论