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文档简介

大数据行业技术壁垒分析

大数据行业技术壁垒大数据分析行业属于技术密集型行业,其产品及服务的开发涉及人工智能、数学、统计、计算机等多个学科技术,并贯穿数据处理、数据分析挖掘、数据应用等多个技术环节,需要具备多元技术积累和长期持续的技术研发攻关。此外,由于大数据分析是实现客户海量数据价值化的重要环节,行业技术兼有与下游行业融合应用的业务特征,更注重实用性、安全性和稳定性,对数字技术与具体业务、应用场景的高结合度提出一定要求,行业企业需要在机器学习、深度学习、NLP、知识图谱、增强型分析等前沿技术之上持续进行应用创新研发。因此行业新进入者面临较高的技术门槛。中国大数据行业市场规模及未来发展趋势细分市场中,基础设施服务市场规模最大,主要包括数据中心建设和运营、硬件设备等,约占总市场的40%左右。其次是数据服务市场,包括数据挖掘、分析、建模等,约占30%。最后是应用市场,包括大数据应用系统和平台、大数据服务等,约占25%。政府对大数据行业的支持政策也在不断完善。如双创政策鼓励企业创新,互联网+战略推动数字经济发展,数字中国建设等。政府还通过提供资金支持、税收优惠、人才培养等手段,来推动大数据行业的发展。地区发展上,经济发达的东部地区市场规模较大,如上海、北京、广东等。这些地区拥有较高的经济水平、较好的基础设施和较为成熟的市场,吸引了大量大数据企业入驻。而中西部地区正在快速发展,其中西部地区政府支持力度较大,如重庆、四川等地的大数据发展取得了长足进展。这些地区政府通过提供资金支持、税收优惠、人才培养等手段,来推动大数据行业的发展,吸引了大量大数据企业入驻。在未来发展趋势上,随着物联网、人工智能、云计算等新技术的普及,大数据应用领域将会不断扩大。越来越多的企业和行业将开始使用大数据技术来提升经营效率和降低成本。政府和相关机构也将加大对大数据行业的支持力度,推动行业标准化和规范化。同时,随着数据保护和隐私保护问题的日益重视,大数据安全和合规性将成为大数据行业的重要发展方向。预计到2025年,中国大数据市场规模将达到1万亿元以上,大数据应用将更加广泛,在各行各业得到广泛应用。在智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融等领域将有突破性进展。总的来说,中国大数据行业具有巨大的市场潜力和发展机会,将在未来发展中取得新的突破。大数据行业产业规模在互联网快速普及,物联网加速渗透的背景下,PC、手机、传感设备等全面兴起,推动全球数据呈现倍数增长、海量集聚的特点,为大数据产业发展奠定了庞大的数据基础。数据显示,2019年中国大数据产业规模为8500亿元人民币,预计2021年大数据产业规模有望赶超1.4万亿元,年均复合增长率近30%。相关研究机构预测,2022年中国大数据产业规模将达14224亿元。数据显示,大数据硬件在中国整体大数据相关收益中将继续占主导地位,占比高达41%;大数据软件和大数据服务收入比例分别为25.4%和33.6%。而到2024年,随着技术的成熟与融合、以及数据应用和更多场景的落地,软件收入占比将逐渐增加,服务相关收益占比将保持平稳,而硬件收入在整体的占比则将逐渐减少。硬件、服务、软件三者的比例将逐渐趋近于各占三分之一的比例。从总体角度出发,东部地区大数据发展水平最高,大数据发展总指数达到370.16,占全国大数据发展总指数的47%,西部地区位列第二,以216.84的总指数占比28%。中部地区和东北地区大数据发展指数分别为141.60和56.74,在全国大数据发展总指数中的占比分别为18%和7%。从行业来看,中国大数据应用在金融行业占比最大达到16%,其次是通信行业15.6%,零售行业占比13.9%,政府占比12.7%;前四应用市场占比合计达58%。企查查数据显示,我国在业/存续大数据相关企业共有18.65万家,其中2019年新增2.59万家,2020年新增6.36万家,2021年1-5月新增4.28万家,数量上接近去年全年,同比增长152%。相关研究机构预测,2022年中国大数据相关企业新增注册量将达10万家。大数据行业发展前景随着我国互联网及智能硬件的快速普及,数据开始呈爆发性增长,海量数据的收集、处理和展示使各行各业能深刻地洞悉行业规律,同时提升效率。大数据对传统行业的改造和升级将为大数据企业创造难得的发展良机,大数据行业发展空间广阔。近年来,我国经济快速发展,带动了大数据行业基础设施的逐渐完善。数据中心和云计算平台的大量涌现、5G等移动通信技术的兴起、公共无线网络的普及和网络带宽服务的不断优化都将为大数据行业的发展提供肥沃的土壤。大数据产业有效市场的主导作用自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面,必须抓住重点领域、关键环节和核心问题,找准着力点和突破口,加大政府财政资金的引导支持力度。为此,建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金,支持突破一批关键核心技术研发创新与应用,构建具有核心技术自主权的大数据产业链,形成自主可控的大数据技术架构,提高关键核心技术的自主研发创新能力,有效破解制约产业发展的瓶颈。需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究,协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程,企业商业秘密和个人数据的保护。同时,推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度,建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系,加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外,还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力,提高重大风险识别分析水平。鼓励地方因地制宜发展大数据产业。大数据产业发展应注重差异化发展,形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展,应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上,放在打造完善的发展环境上,让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色,着重发展大数据特色场景应用,推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。推动行业加快大数据标准建设。当前大数据产业应用层出不穷,政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源,促进各方达成共识,为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作,为用户企业提供大数据产品选型指导,为数据安全提供保障,促进大数据交易等新兴服务模式规范发展,对推动我国大数据产业进程具有重要意义。大数据行业发展现状随着人工智能和物联网的兴起,大数据行业带来了不可估量的商业价值。目前,我国大数据产业保持高速发展态势,各级政府和企业大力推进,技术创新取得明显突破,大数据应用推进势头良好,产业体系初具雏形,支撑能力日益增强。云计算与大数据成为了市场上最热门的求职领域。这一现象很可能将在可预见时期里长期延续。而且,在互联网领域的平均薪资排行中,云计算、大数据稳居前三。在BAT等大厂里,大数据的薪资也是最高的。如今大数据的就业方向多不胜数,比如数据平台、数据采集、数据仓库、数据处理、数据分析、数据挖掘,还有机器学习、数据可视化以及数据应用等等。大数据行业的应用场景以大数据作为机器学习的训练集,从而训练出拥有一定决策能力的人工智能。典型的代表案例就是谷歌的AlphaGo,通过大量围棋棋局的学习,最终拥有了打败围棋世界冠军的能力。从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表是著名社交公司LinkedIn,他们通过用户之间的关联关系,绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。不仅如此,LinkedIn还通过大量求职者和招聘方的信息,分析出哪些公司正在迅速扩张,哪些公司正在流失人才,哪些公司之间正在展开人才市场的争夺。这些对于客户公司来说,都是无价之宝。大数据不仅适用于公司和政府,也适用于每个人,比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。又比如在淘宝买东西的时候,大数据会记录你的浏览痕迹,从而为你推送你感兴趣的商品。再或者是短视频平台也会根据你的观看记录,为你推荐你感兴趣的内容方向。大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的,如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据,以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望,这些算法模型也会随着市场的变化而变化。大数据行业展望大数据新技术继续快速发展。未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署,其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点,这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决,助力大数据技术工具的快速落地和应用;同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景,但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展,转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力,所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展;最后由于GPU/TPU等专用硬件的发展,此类专用硬件能够助力某些大数据技术进行突破性升级,所以对新型硬件的适配成为很多大数据企业未来研发计划的重点。数据流通共享将迎来关键突破。这些年,推动数据开放共享的政策举措一直在加强,然而效果与预期还有差距。可以说,技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。未来三年,随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低,随着区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景进一步紧密结合,数据共享和流通将有望再前进一大步。近两年来,随着欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的颁布和正式实施,个人信息保护的重视程度被提到了前所未有的高度。GDPR对数据主体的权利规定细致入微,其数据可携权被遗忘权等方面的规定可能会对我国数据立法带来一定的参考。对我国企业来说,数据服务合规性的重要程度进一步提升,将对企业业务开展带来重大影响。目前中国信息通信研究院正在着力推动的可信数据服务计划也正是契合了行业的这一需求。数据资产管理重要性将进一步提升。随着大数据应用进入深水区,企业将越来越重视数据资产管理方法论体系建设即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一,从而实现技术到业务价值的转化和变现。未来三年,数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。即使是领先的科技型企业,在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法,如全链路智能管理体系、数据资产的贡献度、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。大数据行业市场规模持续扩大当前网民增长进入了一个相对平稳的阶段,互联网在易转化人群和发达地区居民中的普及率已经达到较高水平,下一阶段中国互联网的普及将转向受教育程度较低的人群以及发展相对落后地区的居民。目前,随着移动互联网的繁荣发展,移动终端设备价格更低廉、接入互联网更方便等特性,为部分落后地区和难转化人群中的互联网推广工作提供了契机。截至2018年12月,我国网民规模达8.29亿,普及率达59.6%,较2017年底提升3.8个百分点,全年新增网民5653万。我国手机网民规模达8.17亿,网民通过手机接入互联网的比例高达98.6%。2018年,互联网覆盖范围进一步扩大,贫困地区网络基础设施最后一公里逐步打通,数字鸿沟加快弥合;移动流量资费大幅下降,跨省漫游成为历史,居民入网门槛进一步降低,信息交流效率得到提升。当前,我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司和数据存储公司希捷的一份报告显示,到2025年,随着中国物联网等新技术的持续推进,其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2018年的约7.6ZB增至2025年的48.6ZB,数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte,这是当今常用的测量方法。与此同时,美国2018年的数据约为6.9ZB。到2025年,这个数字预计将达到30.6ZB。在产业层面,我国大数据产业继续保持高速发展,大数据将深入渗透到各行各业。对于我国大数据产业的规模,目前各个研究机构均采取简介方法估算。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算,2017年我国大数据市场产值为4700亿元人民币,同比增长31.9%。大数据行业发展概况大数据(BigData),又称巨量资料,是指超过传统数据应用软件处理能力的大量、复杂数据集合。大数据技术指从海量数据、种类繁多的数据中快速且准确获得有价值信息的技术能力。大数据规模大且传输速度要求高,其特征通常可概括为五点,即规模(Volume)、快速(Velocity)、多样(Variety)、价值(Value)、准确(Veracity)。数据类型主要分为三种,结构化数据:也称行数据,是具备统一的结构、能够用行列二维形式表达和管理的数据,如关系型数据库数据。半结构化数据:是一种适于数据库集成的数据模型,也可以是一种标记服务的基础模型,用于Web上共享信息。非结构化数据:数据结构不规则,不方便用行列二维形式表达的数据,如文本、音视频等。近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展,全球数据量呈爆发式增长态势。数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素,在数字经济不断深入发展的过程中,地位愈发凸显。大数据应用层将占据市场最大份额大数据产业包括一切与

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