2023年大数据行业现状分析与前景研究报告

汇报人：2023年大数据行业现状分析与前景研究报告目录行业背景研究行业现状分析行业痛点及发展建议行业格局及前景趋势0行业背景研究大数据行业定义大数据，或称巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。Q1Q2Q3Q4萌芽阶段20世纪90年代到21世纪，随着数据挖掘理论和数据库技术的成熟，一些商业智能工具和知识管理技术开始被应用。突破阶段2003年-2006年，社交网络的流行导致大量非结构化数据涌现，传统处理方式难以应对，数据处理系统、数据库架构重新构建。成熟阶段2006年-2009年，大数据形成并行计算、分布式系统及开源分布式架构，这期间大数据的焦点是性能。应用阶段2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及企业级纷纷转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会各个领域渗透；大数据技术彻底被社会各领域大规模应用。政策分析《十三届全国人大四次会议政府工作报告》《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》将新一代信息技术，特别是我国所掌握的领先技术应用到制造业领域，与制造业进行融合发展，加强对制造业全要素、全流程、全产业链的管理和改造，提升制造业的数字化、网络化和智能化水平，带动制造业高质量发展。加大5G建设投资，加快5G商用发展步伐，加快基础材料、关键芯片、高端元器件、新型显示器件、关键软件等核心技术攻关，大力推动重点工程和重大项目建设，积极扩大合理有效投资。加快数字化发展，建设数字中国。充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎加快数字化发展,打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐,提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。《关于扩大战略性新兴产业投资培育壮大新增长点新增长极的指导意见》政策分析促进创新要素整合共享,不断激发经济发展新动能。立足推动大数据产业从培育期进入高质量发展期，在“十三五”规划提出的产业规模1万亿元目标基础上，提出“到2025年底，大数据产业测算规模突破3万亿元”的增长目标，以及数据要素价值体系、现代化大数据产业体系建设等方面的新目标指出到2025年，我国数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到10%，而2020年这一数字为7.8%。以数字技术更好地驱动产业转型为发展重点，从骨干企业、重点行业、产业园区和产业集群等方面进行系统部署，加强数字中国建设整体布局。建设数字信息基础设施，逐步构建全国一体化大数据中心体系，推进5G规模化应用，促进产业数字化转型，发展智慧城市、数字乡村。加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提升关键软硬件技术创新和供给能力。完善数字经济治理，培育数据要素市场，释放数据要素潜力，提高应用能力，更好赋能经济发展、丰富人民生活。《2022年国务院政府工作报告》《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”大数据产业发展规划》国务院国务院工信部行业社会环境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。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了大数据集聚发展的趋势。在2017年，产业创新创投数据平台评选出的“大数据创新Top100”中，数据加工分析的公司达到19家，占比19%，金融大数据14家，营销大数据13家，数据采集、数据存储与数据可视化均为5家紧随其后。数据加工分析与数据可视化作为其他大数据项目的核心技术部分，占到榜单的24%，说明大数据核心技术的发展依然是目前行业的热门方向。同时，在应用领域，金融大数据和营销大数据共占到了26%的份额，也预示着未来这两个领域会有更大的发展。我国大数据行业起步晚，市场发展速度快，在面对大数据分析需求时，行业既存在过去的信息化建设留下的数据孤岛问题，又面临着新的数据分析流水线过长的挑战。互联网行业的迅速发展，大数据产生速度加快，规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。未来几年，中国大数据管理市场的机会将留给能够帮助用户做好数据资产管理支撑分析应用场景的厂商。+随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。据资料显示，2019年全球大数据储量为41ZB，同比2018年增长224%。从大数据储量各地区占比来看，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。行业社会环境+伴着新一轮科技革命和产业变革持续推进，数字经济已成为当前最具活力、最具创新力、辐射最广泛的经济形态，是国民经济的核心增长极之一。显示，2021年我国数字经济市场规模达45.5万亿元，同比增长16.1%。行业经济环境02大数据行业现状分析行

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游IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备大数据行业上游龙头企业已开始对产业链进行延伸，逐渐进军原材料生产领域，以规避高额进口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴随着上游原料生产企业的重组进程加快以及中国市场参与者技术水平的提高，大数据行业上游原材料供应有望朝着专业化和规模化的方向继续发展，逐渐抢夺外资企业在行业内的话语权。产业链上游大数据产业链上游概述大数据行业中游企业原材料大部分依靠进口，主要原因是下游消费终端为保障科研成果，对行业产品的质量稳定性要求较高，因此，中游科研用制备厂商更倾向于选择仪器先进、供应链稳定的进口原材料供应商。企业产品价格主要受市场供求关系的影响。由于大数据企业的产品毛利较高，原材料价格波动不会对企业的盈利能力产生重大影响。产业链中游大数据产业链中游概述大数据行业下游企业市场空间广阔、销售范围广、用户分散、单批数量少、销售单价高等特点。随着全球范围内生物医药行业研究的深入及产业化程度的提升，中国行业产品种类进一步丰富，应用领域持续增加，个性化、高端化的产品将逐渐获得更广阔的应用空间。产业链下游大数据产业链下游概述行业现状当前，数据正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。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。受益于数据量及数据应用的快速增加，全球大数据市场规模快手增长。据资料显示，2021年全球大数据行业市场规模为649亿美元，同比增长15%。从行业市场结构来看，大数据市场产品和服务包括三个主要部分，即大数据硬件、大数据软件、大数据专业服务。据资料显示，2021年全球大数据行业市场中，软件占比为。37.9%，服务占比为37%，硬件占比为25.1%。我国是数据资源大国，大力发展大数据技术，有利于将我国数据资源优势转化为国家竞争优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升。随着互联网技术的快速发展以及数字技术的不断成熟，大数据的应用和服务将持续深化。与此同时，市场对大数据基础设施的需求也在持续升高，我国大数据产业也迎来发展迅速。据资料显示，2021年我国大数据行业市场规模为849亿元，同比增长19.1%。随着今年来我国大数据产业的快速发展，行业相关企业数量也随之迅速增长。据资料显示，2021年我国大数据行业相关企业注册量达124万家，同比增长76%。随着我国大数据产业的快速发展以及价值的逐渐展现，吸引了大批投资者的目光，行业投资市场十分火热。但随着行业的不断发展，投资市场逐渐趋于冷静，行业整体投资规模逐渐下降。据资料显示，2021年我国大数据行业投资事件为151起，投资金额为3267亿元。行业市场规模行业现状企业情况2015年前后，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。我国目前大数据领域的企业超过3000家，其中有大部分的大数据企业为10人至100人规模的小型企业，中小企业在产业蓬勃发展过程中发挥着重要作用。随着全球经济形势的变化和行业政策的实施，大数据中小企业面临的外部市场环境和依托的基础设施也发生重大变化从而影响企业规模分布。据资料显示，大数据企业中，小型企业（10-100人）的占比为71%，中型企业（100-300人）的占比为17%，大型企业（》300人）的占比为10%。细分领域情况目前我国大数据行业下游的应用领域十分广泛，几乎涉及到了我们日常生活的各个领域。据资料显示，我国大数据行业应用领域占比前三的分别为金融、医疗健康和政务等领域，占比分别为30%、14%和13%。从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开。其中企业服务领域的企业获融资占比高达62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。行业驱动因素1国务院发布政策、十四五规划、政府报告、领导讲话等都有对大数据行业做了一些纲领性的指导，合理的解读能够为行业做了好的发展指引。优势竞争，长期盈利，依托中国，布局全球，立足核心能力，全力获取显著竞争优势，创造得到广泛认可、深入人心的价值，通过成为“难以替代者”品牌致胜，涌现一批市场竞争力突出的全球性与区域性中国品牌，以持续正现金流实现长期盈利，这才是行业企业的发展之道。大数据技术的应用，将从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式等方面为健康医疗模式带来深刻变革，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，从而实现从“治疗”到“预防”的就医习惯改变，降低从个人到国家的医疗费用。其在医疗行业中的应用价值明显。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。我国高度重视大数据在推进经济社会发展中的地位和作用。国家陆续出台了多项政策来推动大数据产业高质量发展，为行业提供了良好的政策环境。政策支持基础设施逐步完善行业驱动因素2国务院发布政策、十四五规划、政府报告、领导讲话等都有对大数据行业做了一些纲领性的指导，合理的解读能够为行业做了好的发展指引。优势竞争，长期盈利，依托中国，布局全球，立足核心能力，全力获取显著竞争优势，创造得到广泛认可、深入人心的价值，通过成为“难以替代者”品牌致胜，涌现一批市场竞争力突出的全球性与区域性中国品牌，以持续正现金流实现长期盈利，这才是行业企业的发展之道。用价值明显大数据技术的应用，将从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式等方面为健康医疗模式带来深刻变革，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，从而实现从“治疗”到“预防”的就医习惯改变，降低从个人到国家的医疗费用。其在医疗行业中的应用价值明显。1、用流量的角度衡量数据中心下游应用驱动。近十年来移动流量的驱动因素从PC到移动互联网到云计算再到AIoT，全球流量仍在持续增长，且连接更广泛、数据类型更加非结构化、算力需求更多元化。2、东西向流量占比超过85%，数据中心内部的计算和通信占比超七成。大型数据中心对算力、带宽、时延、功耗、成本要求越来越高，这些反映的也是大规模采用虚拟机后处理云计算、AI训练的天然技术需求。3、当前边缘数据流量占比快速增长，边缘数据中心技术将成为未来最有前景市场。如用户侧图像、安防、直播、大数据、机器互联等，这些数据需要更靠近用户的处理。流量和应用向数据中心汇集03行业痛点及发展建议行业制约因素大数据行业的发展离不开高端人才的支持。大数据行业主要人才需求主要集中在数据采集与处理、底层技术架构、数据分析、解决方案、垂直行业等主要几个方向。目前，中国大数据行业还没有建立起完善、健全的人才培育机制，大数据相关人才还比较稀缺。高端人才的紧缺将成为未来几年制约大数据行业发展的重要因素之一。数据量的大幅增加也伴随着失真数据的掺入。失真数据将使得部分基于大数据的研究结论失去准确性，从而影响到大数据在各个垂直领域的深度应用。若未来失真数据的比例不能得到有效控制，或行业内无法有效甄别失真数据，整个行业的健康发展将会受到冲击。目前，中国大数据行业还没实现真正意义上的产业化，缺乏行业规范和统一标准，数据的公开性与归属权不清晰直接导致了数据被割裂到一个个独立的数据平台内部。跨平台的数据共享受制于数据保密等因素很难真正实现，大数据的真正潜力也难以得到完全释放。行业失真数据的干扰高端人才的紧缺数据资源的割裂复合型人才稀缺大数据行业深陷人才困境。行业发展缺乏人才支撑，团队模式的培育机制弊端明显导致大数据行业企业专业人才留存难度加大，制约大数据行业企业扩张。大数据行业对从业人员的业务素质要求高，主要表现在以下三方面从业人员需要具备行业基础知识和法律知识，为企业客户提供全面、可靠、专业、多样的解决方案。从业人员需要懂行业的专业知识，包括：大数据行业产品得用途与优缺点，行业特征、市场环境和产业战略规划等。从业人员需要具有优秀的营销谈判能力、风控反控能力及报告沟通能力。目前该行业在人才招聘时能够匹配上述要求的人才寥寥无几，限制行业发展。由于复合型人才稀缺，大数据行业企业通常采用团队培育的方式进行专业能力建设，而该模式亦存在一定的弊端，企业的中高端人才若大量流失，初级员工的业务技能培训将面临能力传承的断层，导致企业人才培养难度加大，制约大数据行业企业发展。质量提升在资本的加持下，大数据的跑马圈地仍在持续，预计2021年将会更加残酷和激烈。同时，在线教育也面临着更严格的监管，合规成本提升。大数据行业产品品种多、批量小、附加值高，产品质量要求也较为严格。大数据行业市场产品质量参差不齐，假冒伪劣等乱象仍普遍存在，严重阻碍大数据行业发展进步。未来，提升大数据行业产品质量是发展大数据行业的核心任务，具体措施可分为以下两大部分：（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范大数据行业生产流程，并成立相关部门，对科研用大数据行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证大数据行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：大数据行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土大数据行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，大数据行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势通过进行细化分工，为客户制定科研问题解决方案，使客户能更加专注于其擅长的领域，提高科研效率，且帮助行业大幅节省医学科研投入

拓展技术服务领域大数据行业属于领域中发展最快的细分领域之一，随着大数据的市场环境日趋成熟，行业竞争日趋激烈，多家大数据企业开始扩张产品相关服务领域，提升企业的行业竞争力，主要举措包括：大数据行业企业面向多元化的科研实验需求，建立多种技术服务平台，向客户提供除了所需的原材料以外的提取、分析等技术服务，形成企业特有竞争力提升技术服务能力大数据行业企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位提高产品定制服务能力供科研咨询服务服务技术人才

竞争趋势需求随着行业的竞争不断加剧，企业竞争的本质是人才的竞争，大数据行业企业都在不断提升专业员工的技术水平。通过专项培训、高薪招聘吸引高端优质人才加入。人才竞争是未来大数据行业竞争的核心点之一。客户是上帝，满足客户的需求是大数据行业企业的价值实现，大数据行业竞争趋势首先在需求的分析与客户痛点的把握。小众运动场景日益崛起，带动了新的大数据行业产品需求。大数据行业的竞争促进了产品质量与服务的持续优化与创新，在满足客户需求的同时也给行业服务带来不断的新体验。优质的服务是大数据行业竞争的重要焦点与未来趋势。随着科技不断发展，大数据企业对大数据行业产品的研发投入不断加大，企业形成自己的技术堡垒是在未来市场中取得市场份额的重要收到，因此技术竞争也是未来行业竞争的重要方向之一。行业发展建议提升产品质量（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范大数据行业生产流程，并成立相关部门，对科研用大数据行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证大数据行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：大数据行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土大数据行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，大数据行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势。全面增值服务发展建议1发展建议2单一的资金提供方角色仅能为大数据行业企业提供“净利差”的盈利模式，大数据行业同质化竞争日趋严重，利润空间不断被压缩，企业业务收入因此受影响，商业模式亟待转型除传统的大数据行业需求外，设备管理、服务解决方案、贷款解决方案、结构化融资方案、专业咨询服务等方面多方位综合性的增值服务需求也逐步增强。中国本土大数据行业龙头企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位发展建议3多元化融资渠道可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性。大数据行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出。04行业格局及前景趋势行业发展趋势分析方法创新数据分析方法受算法、理论的限制和影响，随着相关技术和领域的发展，数据分析方法也将面临革命性的改变。例如深度学习，极有可能成为未来数据分析的核心原理。将更多人脑功能融入到人工智能当中，带来更高效的数据分析方法。在数据分析方法革新上，医药、金融、智慧城市等领域备受瞩目，成为拉动数据分析方法创新的主要动力。数据共享程度提高数据收集是大数据技术应用的基础环节，随着社会信息爆发式增长，数据收集工作压力剧增。各行业、企业均有其专门的数据资源，若能实现数据资源的高度共享，将促使大数据技术得到更广泛的利用。行业发展趋势大数据产业化应用大数据与商业价值开发相挂钩，其自身也表现出资源化发展的趋势，即大数据已成为一种新的社会生产力。推进大数据的产业化发展，以保证其在企业发展过程中得到充分的利用，为企业提供更稳固的数据支持，进而帮助企业进行生产方案优化及战略决策的制定