大数据时代即将到来演讲稿

大数据时代的几个演进趋势
终端应用“3化”
产业链下游获得更大的发言权
泛互联网 化
碎片化
终端应 用
门户化
行 应用软件 业
应 数据库 用
垂 操作系统 直
整 主机、存储 合
数据将成为“资产”
东方财富
大智慧
广联达
用友软件
用友软件 汉得信息 太极股份
超图软件 四维图新 拓尔思
东方国信 紫光华宇
数据资产的构成和应用技术
▪ 投资标的
相关标的
➢ 业绩型+趋势型（红色标注）
➢ 拥有数据和大量终端用户的公司：太极股份、用友软件、超图软件、四维图新 ➢ 拥有具备3化特点应用产品的公司：广联达、大智慧、阿里巴巴、东方财富 ➢ 具备大数据处理分析能力的公司：、科大讯飞、拓尔思、新浪、东方国信、久其
软件 ➢ IT系统改造商：新型展现方式：威创股份 ➢ 信息安全解决商：卫士通 ➢ 拥有大数据人才的公司：汉得信息
• 2009年7月收购专注于数据复制和实时数据集成解决方案 的私人企业GoldenGate Software
微软
微软提供了高性能计算能力，并在2005年靠Windows Compute Cluster服务器进入相关市场
最近，微软的HPC部门开发了该公司的Dryad 并行处理技术 社区技术预览(CTP),第一步是向Windows HPC Server的用 户提供处理大数据工具
▪ 大数据在中国的机遇？投资重 点\规模巨大\长期
云计算、物联网从政绩工程变成实用工程
国内各地制定云计算“十二五”规划
云计算、物联网园区
中国各地制定或公布了云计算、物联网等产业规划；这些工程的初始着眼点在房地产，政 绩工程居多，大数据作为核心内容端，使得政绩工程变为使用工程。 云计算、物联网、社交化媒体、GIS为大数据提供了丰富的数据来源。因此大数据中包括 的每个用户的身份、地点、时间、喜好、厌恶、社会关系等等大量的信息。伴随数据挖掘 和分析的技术发展，我们即将步入基于大数据的智能化时代。
大数据时代即将到来
——BigData专题报告
大数据时代的三大发展趋势和投资方向
数据成为资产 行业垂直整合
泛互联网化
TB+
大交易数据
Oracle DB2 Teradata
车联网
RFID
Hadoop 大融合数据
移动互联
PB+
大行为数据
社会化网络
GIS
大数据时代的三大发展趋势和投资方向
行业集 中度
信息化 成熟度
•由客户整体信用决定 •根据预测建模的能力
目前状态 目标状态
大数据
智慧
深度 分析
数据 加工
知识 形成知识资产
信息 形成有价值的信息
数据
数据
采集
得到并存储相关数据
传输
存储
企业经营活动，消费者 行为等产生海量数据
新兴公司分布
大数据产业链
加工成建筑公司、研 究院所需价格信息并
销售获利
深度加工分析形成高价 值研究报告
到35.2ZB
大数据的四个特征
银行客户 信用卡数据
金融客户 证券交易数据
保险客户 医疗保险信息
消费品企 业客户
消费者行为信息
提供分析所 需数据
付费
消费者信用 记录等数据
初步 整理
构建 模型
付费
运算 分析
生成 报告
提交数据 研究报告
第三 方数 据
征信数据
客户详细 资料
区域储蓄 数据
医院病历 数据
用户偏好 数据
国外已经开始投资应用
美国国务院采用大数据技术开发新的美 国护照系统。
IBM宣布投资1亿美元用于大数据研究；
美国IT公司开始意识到大数据技术能够 为公司创造价值；
大数据公司引入汽车行业高管人员扩展 营销业务；
新平台技术 ▪ 基于SQL语言: 面对
OLAP的传统行和列
▪ 不基于SQL或map-
reduce的: 由谷歌率先 发起
大数据
大数据
目前状态描述
业内优秀案例
目标状态描述
销售 服务 市场营销 产品研发 风险
定义主要 功能
•交叉销售比率低 •有限的数据驱动流程
•失败的交易 •跨渠道服务知名度低 者差异化待遇
•细分客户需求并进行区 别对待的能力有限
•客户认为公司以产品为 中心（而非客户） •有限的绑定客户能力 •产品产异化不显著
新玩家和新模式正在出现
不同范围的服务
数据入 口/汇聚
数据平台
新的传输方案 ▪ 前提：传统交付模式 - 单片或
基于设备的解决方案
▪ 云: 能够充分利用物理设施的
弹性，以实现处理快速增长数 据的能力
▪ 数据流: 基于运行商数据直接
生成任意图形
分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分布 式平台。”
来自百度文库
行业垂 直整合
条件 榜样 评价
客户关注自身；开源软件 Oracle，IBM，苹果，用友 行业优势指标、技术整合指标……
数据成 为资产
卖数据
四维图新，广联达，征信局
租信息
彭博，路透
数据增值分成 IZP，Opera
数据空间出租 IDC，网盘
技术提供商 传统巨头，新兴公司，科大讯飞，拓尔思
泛互联 网化
富界面 门户化 碎片化
初步分析筛选出有价值 的信息
汇总记录校对数据
市场内大量第三方公司 提供各类数据
经营过程中接触大量 实时材料数据等
客户企业在生产经营过程中 产生大量有价值信息
从卖信息到卖知识
2004年12 月完成对
Peoplesoft 的收购
2005年9月完 成对全球最 大CRM软件 厂商Siebel的 收购
2008年1 月完成对 BEA的收 购
•深层次的数据风险 •相对成熟的数据风险管 理
通常情况下做不到在所 有领域都是第一
•提升交叉销售比率，引导潮流 •能够优化实时选择 •评估结构化需求
•跨渠道的实时转移、处理服务 •积极主动的提供外延服务
•更加靠近客户，提供量身定制 的绑定式价格差异服务
•能够使用客户数据影响产品研发 •基于绑定产品结构进行关系型产 品定价
➢ 重点推荐：超图、讯飞、拓尔思、威创、广联达、卫士通
相关标的
决策层 分析层 存储层
威创股份
TB级
10TB级
行为数据
海量，多结构 变化快，低密度
大数据的四个特征
为什么重要呢？空间和机遇在哪里？
“新一代基于互联网DNA企业的核心能力在于利用新模式和新技术更加贴近消费者、深 刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户 平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。互联网的魅力就是“the power of low end””
——索尼前总裁出井伸之
传统企业天然缺 失“用户行为” 数据，难以获取 消费者的真实需
求！
用户行为暴露其真实的需求， 保存与散失，差别犹如云泥。
互联网公司完整 追踪“用户行为” 数据，用大数据 技术形成“用户 档案”，甚至可 以洞悉消费者潜
在需求。
互联网公司的本质在于对用户的精准理解
互联网越来越智能
元
• 2009年七月收购数据复制解决方案提供商Data Domain， 花费24亿美元
• 不一定和大数据完全相关，EMC从2009年起收购了Archer Technologies, SourceLabs, FastScale Technology, Configuresoft, and Varonis Systems。
企业 消费者 供应链
大交易数据
大交互数据
大数据融合 大数据处理
SNS 互联网 物联网 移动终端
企业应用大数据技术的三个阶段
企业再造
分析处理 数据融合
企业在数字空间的 界限正在消弭，需 要融合企业内部交 易数据和外部用户 行为数据。 企业必须具备用户 行为建模、分析、 挖掘的能力。 企业必须将大数据 的成果深入整合到 决策流程和业务流 程中去。
广泛的数据入口 排他性，粘性 微支付，降低总体拥 有成本
TB+
车联网
大交易数据
Oracle DB2 Teradata
RFID
Hadoop 大融合数据
移动互联
PB+
大行为数据
社会化网络 GIS
缘起
➢ 2011年秋，我们注意到产业界大数据的热度在升温，开 始和业内专家、咨询顾问、上市公司交换意见。
➢ 11月，我们在新财富金牌分析师论坛上，首次在资本市场 正式提出“大数据”，并指出其将是未来3到5年的技术发 展方向。
亿美元 • 2010年10月收购网络分析软件供应商Coremetrics • 2009年10月收购数据分析和统计软件提供商SPSS, 花费
12亿美元 • 2009年1月收购业务规则管理软件供应商ILOG, 花费3亿4
千万美元 • 2007年花费20亿美元收购商务智能软件供应商Cognos
甲骨文
甲骨文大数据提供的数据库和数据库软件主要用于配合Sun 的硬件，特别是它的最高端服务
IBM
IBM的策略是提供一个全面的方法来解决前所未有的信息爆 炸提出的挑战，因为信息量无论在流量、种类、速度还是活 力上都是爆炸式增长
IBM一直致力于扩大对包括数据仓库中的大数据、信息流和 结构化数据的分析 在过去四年中，IBM已经投入超过120亿美元进行了23项相 关并购，其中包括： • 2010年9月收购数据库分析供应商Netezza公司，花费17
计算机与信息服务行业首先获益
政府、金融、电信等行业投资建立大数据的处理分析手段，实现综合治理、业务开拓等目 标；应用到制造等更多行业。
IBM\Oracle\EMC\Microsoft角力大数据
EMC
EMC的大数据解决方案专注于使组织更有效地使用他们从 不同来源产生的数据，包括网络上，网页上，消费者，监控 系统和传感器。 EMC的数据计算产品事业部正在开发分析工具以解决大数 据现象。 EMC的大数据解决方案包括40多个产品。 • 2010年7月收购数据库软件供应商Greenplum，花费3亿美
卖license
改变商业模式
卖服务
• 易复制、利润率高 • 边际成本为零 • 卖人头 • 盗版
因泛在计算而导致 行业需求变化
• 客户粘度高
• 软硬一体化
• 利润率较卖license低， 需要解决复用问题
从对license的需求到对整体解决方案、服务的需求
利用好海量的大数据，解决中国软件公司卖人头、卖授权、无粘度的商业模式，转变为以 数据服务为核心的新商业模式。
- Forrester analyst Jim Kobielus
启发各行业对IT系统投资新热点
不同行业中，企业信息化成熟度差异明显；政 府 等行业 的信息 化成熟 度明显领先，总 体处 于扩展和 整合优 化阶段 ；除金融和电信之外 的服务行业的信息化建设成熟度相对较低,仍处 在成长阶段。 对大数据的处理需求将启发对于IT系统投资新 热点，证实IT推动业务发展，增加对IT投资。
➢ 11月末，在国金冬季策略会，作了相对完整的阐述 ➢ 12月7号，推出首篇主题报告，重点指出其趋势和价值。 ➢ 敬请关注后续报告和路演进展……
▪ 什么是大数据？ 海量数据+方法论
传统技术
大数据技术
启蒙
智慧 知识 信息 数据
新兴业务模式
大数据
大数据
大数据
大数据
微软十年的股价跑输道琼斯指数 Oracle垂直整合见成效 IBM一站式解决方案提供商获得股神青睐
2007年4月 完成对海 波龙的收 购
大数据
2008年1 月完成对 SUN的 收购
大数据
数据就是Bits 时代的石油
沙里淘金
63% 32% 20%
80%
大数据包括结构化数 据、邮件、Word、 图片、聊天记录、视
频、音频等信息
价值 多样性
大数据的四个特征
速度
1秒定律 实时获取需要的信息
体量
DC最新数字宇宙研究报告 表明，到2020年，全球数 据使用量预计暴增44倍，达
2000
手工化向自动化转型： 成熟度低 成长阶段
中国建筑信息化投入 占总收入0.03%
移动互联化
数据智能化 大数据
政府 互联网企业
金融 电信
从IT系统走向大数据决策分析 未来着眼点在于服务
建筑 流通
制造业
自动化走向初步信息化 快速发展
整体解决方案需求 年600亿投资规模
信息化走向移动互联化 基本架构已经建立 相对成熟 500亿以上投资规模
Google精确掌握用户行为、获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
雅虎提供静态的 导航信息
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。 它在满足你需求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是 Facebook。 谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的 行为、喜好等信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理 解就越深入，他的广告就越精准。广告的价值就越高。 这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告， 找到生财之道。颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。