2019中国大数据行业研究报告
中国大数据全产业现状及产业投资前景研究报告
中国大数据全产业现状及产业投资前景研究报告一、背景介绍大数据是当今科技领域的一个热门话题，它随着互联网的兴起而兴起，随着物联网、云计算和人工智能等技术的先进发展，其应用领域越来越广泛。
大数据的产生源于各种领域的海量数据，如社交网络、电商网站、移动设备、汽车、机器人等，这些数据具有很高的价值，可以为企业、政府和个人提供更高效的决策、更好的服务和更优质的产品。
伴随着大数据的崛起，中国的大数据产业也呈现出蓬勃发展的态势。
据统计，2019年，中国大数据市场规模已达到1.3万亿元，同比增长22%，其中大数据基础服务、大数据集成和大数据分析应用服务是三大主要领域。
中国政府也高度重视大数据产业的布局和发展，出台了一系列的政策和规划，推动大数据产业的协同发展，构建大数据生态系统，形成全面融合、均衡发展的大数据产业全链条。
本报告将对中国大数据全产业现状及投资前景进行研究分析。
二、中国大数据全产业现状1、大数据基础设施大数据基础设施是大数据产业的基础，包括硬件、网络、存储等各种基础设施，其稳定性、可靠性和安全性直接影响到大数据产业的发展。
目前，中国的大数据基础设施还面临一些问题，如安全性不高、技术实力不强等。
但是，在政府的支持下，中国的大数据基础设施建设正在逐步完善，数据中心、云计算和边缘计算等技术的应用也越来越广泛。
2、大数据应用服务大数据应用服务是将大数据技术应用到各个行业和领域中，为企业和政府提供高效的决策支持和个性化服务的产业领域。
目前，中国的大数据应用服务主要涉及金融、电商、物流、医疗、智慧城市等领域，其中金融领域是中国大数据应用服务的典型代表，其在风险控制、营销等方面的应用已经呈现出很好的效果。
未来，随着人工智能技术的进一步发展，大数据应用服务的应用领域也将会更加广泛。
3、大数据开发平台大数据开发平台是指应用开发和数据分析的平台，包括数据集成、数据分析、机器学习等。
目前，中国的大数据开发平台主要以阿里云、腾讯云、华为云等为代表，其提供的服务已经在国内外用户中获得了很高的评价。
中国大数据产业的发展现状与趋势分析
中国大数据产业的发展现状与趋势分析近年来，大数据产业在中国经济发展中扮演越来越重要的角色。
如何把握大数据的时代机遇，促进中国大数据产业的发展，已经成为了政府、企业和学术界都亟待解决的问题。
一、大数据产业兴起概述大数据产业是以大数据为核心，以技术为支撑，包括数据应用、系统集成、业务开发、数据开发、数据共享等领域的产业。
随着数字化、互联网化、智能化、大数据时代的到来，大数据产业已经成为中国产业发展的重要支撑。
从数据量来看，中国是全球最大的数据生产国之一，大数据产业规模不断增长。
根据中国国家信息中心发布的2019年中国大数据行业发展报告，中国大数据产业发展的行业规模已经超过1.5万亿元，具有较快的增长速度。
在工业、交通、医疗、金融、教育等各个领域，大数据技术和产业都在不断地得到应用和推广。
二、中国大数据产业的现状在大数据产业发展中，中国面临着不少困难和挑战。
现阶段的中国大数据产业还存在以下问题：1、产业生态不完整：整个大数据产业生态还没有建立完整，缺乏产业链的齐全和配套的政策支持。
2、技术能力弱：虽然中国已经涌现出了一些优秀的大数据企业，但是整体技术水平仍然较为落后，有待提高。
3、数据能力有限：目前的数据三废处理、数据整合、数据清洗等环节耗费人力和物力较多，数据质量和数据应用能力都还有待提高。
三、中国大数据产业发展的趋势随着技术创新的不断推进，大数据产业在未来的发展中也将面临着新的机遇和挑战。
1、产业生态将更加完整随着大数据产业的发展逐渐成熟，相关产业也会逐渐完善，从而形成较为完备的产业链。
同时，政府部门也将会出台配套的政策支持，促进大数据产业的发展。
2、技术能力将会更强新技术的不断涌现，将会极大地推动中国大数据产业的快速发展。
例如，人工智能、云计算、5G网络等技术的发展将会给大数据产业带来新的“生命力”。
3、数据应用能力更强未来，大数据的应用场景和深度将会进一步提升。
以物流行业为例，大数据已经能够预测货物的运输时间，提高准时送达率；同时，大数据还可以在电商、医疗保健、人力资源管理等领域的应用中发挥重要作用。
2019年中国工业大数据市场研究报告
２０１９年中国工业大数据市场研究报告CONTENTS大数据产业分析1.1 大数据产业概况•大数据产业概念•大数据技术体系•大数据产业图谱•大数据产业生态链•大数据产业链全景图1.2 大数据市场分析•大数据市场规模•大数据细分市场•大数据应用市场CONTENTS 工业大数据市场2.1 工业大数据定义2.2 工业大数据来源 2.3 工业大数据分类2.4 工业大数据系统框架2.5 工业大数据市场规模工业大数据应用CHAPTER 1第一章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，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。
大数据技术体系纷繁复杂，但其中有诸多技术格外受到关注。
随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统和分析技术开始不断发展。
随着需求不断扩大、升级，单个企业、甚至单个行业的数据都难以满足要求，数据融合的价值更加显现，形成了数据流通技术体系这一热点。
从数据在信息系统中的生命周期看，数据分析技术生态主要有5个发展方向，包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。
数据分析技术安全多方计算和区块链是近年来常用的两种技术框架，此外还涌现出同态加密、零知识证明、群签名、环签名、差分隐私等多种数据流通的技术工具。
数据流通技术而随着摩尔定律的失效（底层硬件的变化），单机性能扩展的模式走到了尽头，而数据交易规模的急速增长（上层应用的变化）要求数据库系统具备大规模并发事务处理的能力。
事务处理技术从大数据产业细分领域来看，可以大致分为数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易（应用）层。
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告一、概述随着信息技术的快速发展，大数据行业正迅速崛起并成为推动社会和经济进步的重要力量。
本报告旨在对大数据行业的现状及发展趋势进行全面分析，为相关行业的决策者提供参考。
二、行业背景1. 定义与特点：大数据是指规模庞大、来源广泛且复杂多样的数据集合，其特点包括高速、多样、全面和价值密度低。
2. 应用场景：大数据技术广泛应用于金融、医疗、零售、能源、交通等各个领域，为企业和政府提供数据驱动的决策支持。
三、市场规模1. 全球市场：根据市场研究公司的数据显示，2019年全球大数据行业市场规模达到xxx亿美元，并预计未来几年将持续增长。
2. 国内市场：我国大数据行业市场规模也呈现出快速增长的趋势，2019年市场规模超过xxx亿元，预计未来几年将继续保持增长。
四、行业发展趋势1. 技术创新：大数据行业在人工智能、云计算、物联网等技术领域不断创新，提高数据分析的准确性和效率。
2. 数据安全与隐私保护：随着大数据的规模和价值的不断增加，数据安全和隐私保护成为行业发展的重要课题，相关政策和法规也在逐步完善。
3. 产业融合与协同发展：大数据行业与其他行业的融合不断加深，形成了金融科技、健康医疗、智慧城市等新的战略性新兴产业。
五、竞争格局1. 企业竞争：大数据行业涌现出一批技术实力和市场影响力较大的企业，包括国内的阿里巴巴、腾讯、百度等以及国际的谷歌、微软、亚马逊等。
2. 合作共赢：在激烈的市场竞争中，企业间的合作成为行业发展的重要动力，包括技术合作、数据共享等方式。
六、风险与挑战1. 数据泄露和滥用：大数据行业面临着数据泄露和滥用的风险，相关企业需要加强安全意识和技术手段。
2. 数据质量和可信度：大数据的质量和可信度对于数据分析的准确性和可靠性至关重要，企业需要加强数据管理和清洗。
七、发展前景1. 机遇：大数据行业将继续受益于科技创新和数字化转型的趋势，市场需求将不断增加，特别是在人工智能和物联网领域。
2019大数据行业研究报告
2019大数据行业研究报告在当今数字化时代，大数据已经成为推动经济发展、创新商业模式和提升社会治理能力的重要力量。
2019 年，大数据行业继续保持着高速增长的态势，不断涌现出新的技术、应用和趋势。
本报告将对 2019年大数据行业的发展进行全面深入的研究。
一、大数据行业的发展背景随着互联网、物联网、移动设备等技术的普及，数据的产生和积累速度呈指数级增长。
这些海量的数据蕴含着巨大的价值，企业和组织纷纷意识到通过对数据的有效分析和利用，可以获得竞争优势、优化业务流程、提升决策质量。
同时，云计算技术的发展为大数据的存储和处理提供了强大的基础设施支持，使得大数据的应用变得更加便捷和高效。
此外，政策法规的不断完善也为大数据行业的发展创造了良好的环境，推动了数据的开放共享和安全保护。
二、2019 年大数据行业的市场规模和增长情况2019 年，全球大数据市场规模达到了_____亿美元，同比增长_____%。
其中，美国、中国、欧洲等地区是大数据市场的主要贡献者。
在中国，大数据市场规模超过_____亿元，预计未来几年仍将保持高速增长。
从行业应用来看，金融、电信、零售、医疗等领域是大数据应用的重点领域。
金融行业利用大数据进行风险评估、反欺诈和精准营销；电信行业通过大数据优化网络资源配置、提升客户服务质量；零售行业借助大数据实现个性化推荐、库存管理和市场预测；医疗行业依靠大数据进行疾病防控、药物研发和医疗质量管理。
三、大数据技术的发展与创新1、数据存储与处理技术分布式存储系统如 Hadoop 生态系统的 HDFS、NoSQL 数据库如MongoDB、Cassandra 等在 2019 年得到了广泛应用，有效解决了海量数据的存储和快速处理问题。
同时，基于内存计算的技术如 Spark 不断优化，提高了数据处理的效率。
2、数据分析与挖掘技术机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据的结合更加紧密，为数据分析和挖掘提供了更强大的工具。
中国大数据分析平台行业研究报告
中国大数据分析平台行业研究报告一、引言随着互联网时代的到来，大数据成为推动经济社会发展的重要驱动力。
在这个时代，大数据分析平台的兴起为企业提供了更加全面、精准的商业智能解决方案。
本报告旨在对中国大数据分析平台行业进行深入研究，揭示其发展现状、趋势以及面临的挑战。
二、市场概况1.市场规模中国大数据分析平台行业自2008年发展至今，市场规模呈现快速增长的趋势。
据统计数据显示，2019年中国大数据分析平台行业市场规模达到500亿元，预计到2025年将达到2000亿元。
2.市场竞争格局目前，中国大数据分析平台行业竞争激烈，主要的参与者包括国内外知名科技企业以及一些新兴创业公司。
腾讯、阿里巴巴、百度等公司凭借其技术实力和市场份额在行业中占据主导地位，但也面临来自国际竞争对手的挑战。
三、行业发展趋势1.人工智能与大数据融合随着人工智能技术的不断发展，大数据分析平台将更加注重与人工智能的融合。
未来，人工智能将成为大数据分析平台的核心驱动力，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。
2.云计算技术的应用云计算技术的兴起为大数据分析平台的发展提供了强大的支持。
通过云计算技术，大数据分析平台可以实现高效、灵活的数据存储和计算能力，大幅降低企业的运营成本和维护成本。
3.行业应用场景多元化随着大数据分析平台技术的成熟以及各行业对数据分析需求的增长，行业应用场景将进一步多元化。
金融、零售、制造等传统行业将成为大数据分析平台的主要应用领域，同时新兴行业如医疗健康、物联网等也将迎来快速发展。
四、发展机遇与挑战1.政策利好中国政府多次出台政策支持大数据行业发展，为大数据分析平台提供了良好的发展环境和政策支持。
2.数据安全与隐私问题随着大数据时代的到来，数据安全和隐私问题成为了大数据分析平台发展面临的重要挑战。
平台企业需要加强数据安全保护，建立完善的数据隐私管理机制。
3.技术创新和人才培养大数据分析平台行业的发展离不开技术创新和人才的培养。
2019中国工业大数据发展及投资价值研究-赛迪顾问
消费数据 1
目标是产品
精准数据流闭环 3
挖掘数据价值
精准数据流闭环
转成数据 2
数据分析 3
2 工业大数据
产生数据 工业动作 1 分析数据
6 精准反馈
4 形成结果
5 转化命令
根植行业、深耕场景将成为工业大数据企业发展的重要方向
不同工业行业领域都有各自独特的知识领域和机理形成的行业门槛，每一个工业场景在不同行业、不同企业中的需 求也会差异较大，没有一个普适性的解决方案可以在各个行业、场景、企业通用。因此，大多数工业大数据企业未来将 呈现行业聚焦、场景聚焦模式，尤其对于工业企业成立分公司或部门专门研究大数据解决方案的企业，必将根植其优 势 行业，围绕优势行业拓展到相关行业，为相关行业的企业提供工业大数据解决方案。
3 工业大数据典型应用场景
产品设计与研发
司机驾驶习惯
车辆信息
• 加速度
• 胎压
• 刹车距离
• 电池系统
• 实时位置
产
品
改
数据分析
进
福特公司
• 司机驾驶习惯 • 充电习惯
利用大数据技术分
• 车辆位置
析用户驾驶习惯，
优化产品
电力公司
充电站位置 电力资源分配
本案例中工业大数据的应用为下一代电动汽车产品的功能优化提供了更为明确的改善点，也使汽车制造企业对用户需求更加明确，能够更好的 提升用户体验。此种应用方式不仅适用于汽车行业，各类离散型制造业都可借鉴此种方式优化产品，例如家电、手机等。另外，对于以上案例 采集的数据，电力公司和其他第三方供应商也可以通过分析这些数据，决定建立充电站的位置，并预防电网超负荷运转等。
2019中国工业大数据发展 及投资价值研究
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告近年来，随着互联网的普及和技术的发展，大数据行业逐渐成为热门话题，引起了广泛的关注。
本文将从大数据的概念和意义入手，探讨当前大数据行业的发展现状和趋势。
一、大数据的概念和意义大数据是指无论是体量、速度还是多样性都远远超过传统数据处理技术的数据。
它不仅包括结构化数据，也包括非结构化数据和半结构化数据。
大数据的出现，给互联网和计算机技术带来了重大变革，也让传统产业有了新的发展机遇。
大数据的意义在于能够帮助企业和机构更好地了解市场需求、分析竞争对手、优化产品和服务等，从而实现精细化运营和提高效率。
同时，大数据还有助于促进社会公共管理的创新和升级，提高人们的生活质量和安全保障能力。
二、大数据行业的发展现状中国大数据产业从2014年起迎来了快速发展期，截至2019年，中国大数据产业规模已达到5.4万亿元人民币，预计到2023年，产业规模将达到15万亿元人民币。
当前，大数据行业呈现出以下几个主要特点：1. 产业结构日趋完善。
目前，大数据行业主要分为技术平台、解决方案、服务支撑三个领域。
在这些领域中，已经涌现出了大量的龙头企业，形成了庞大的产业链。
2. 应用场景趋于多样化。
大数据技术已经广泛应用于金融、零售、医疗、制造等多个领域，涵盖了市场研究、销售预测、客户维护、风险控制、产品研发等各个环节。
3. 技术创新持续推进。
人工智能、区块链、物联网等新技术的快速发展，为大数据行业带来了新的创新方向和机遇。
这些技术不仅提高了数据处理效率，还为数据的安全存储和传输提供了更好的保障。
三、大数据行业的发展趋势1. 智能化和自动化趋势加强。
未来，大数据技术将更多地与人工智能等技术融合，通过数据建模和分析，实现自动化决策和操作。
2. 产业链上下游融合更紧密。
大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，将大数据技术与不同行业的企业和用户深度融合，形成更加紧密的产业链。
3. 产业国际化进程加速。
随着中国互联网企业的国际化进程不断加快，中国大数据企业也开始向世界市场进军，加强国际合作和交流。
中国经济大数据分析报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家战略资源。
中国经济作为全球第二大经济体，其发展态势备受关注。
本报告通过对大量经济数据进行分析，旨在揭示中国经济的现状、发展趋势以及潜在风险，为政策制定者和企业提供决策参考。
二、中国经济现状分析1. 经济增长近年来，中国经济增速虽有所放缓，但整体仍保持稳定增长。
根据国家统计局数据，2019年国内生产总值（GDP）为99.1万亿元，同比增长6.1%。
其中，第一产业增加值6.1万亿元，增长3.1%；第二产业增加值38.2万亿元，增长5.7%；第三产业增加值54.8万亿元，增长7.2%。
2. 结构调整中国经济结构不断优化，第三产业占比逐年提高。
2019年，第三产业增加值占GDP 比重为55.3%，较2010年提高12.2个百分点。
消费成为经济增长的主要动力，最终消费支出对GDP增长的贡献率为57.8%。
3. 国际贸易2019年，我国货物贸易进出口总额31.54万亿元，同比增长3.4%。
其中，出口16.42万亿元，增长5.0%；进口15.12万亿元，增长1.6%。
我国已成为全球最大的货物贸易国。
4. 固定资产投资2019年，我国固定资产投资（不含农户）55.6万亿元，同比增长5.4%。
其中，制造业投资增长5.7%，基础设施投资增长3.8%，房地产投资增长9.9%。
5. 居民收入2019年，全国居民人均可支配收入30793元，同比增长8.9%。
其中，城镇居民人均可支配收入42359元，增长7.9%；农村居民人均可支配收入16021元，增长8.6%。
三、中国经济发展趋势分析1. 消费升级随着居民收入水平的提高，消费结构不断优化，消费升级趋势明显。
未来，我国消费市场将继续保持稳定增长，成为经济增长的重要动力。
2. 新动能加速发展我国新动能发展迅速，创新驱动发展战略取得显著成效。
高新技术产业、战略性新兴产业等领域发展势头强劲，为经济增长提供新动力。
3. 产业结构优化我国产业结构调整持续推进，第三产业占比不断提高，制造业转型升级步伐加快。
中国大数据发展报告2019
2019中国国际大数据产业博览会举办期间，由大数据战略重点实验室研究编著、社科文献出版社出版的《大数据蓝皮书—中国大数据发展报告No.3》（以下简称《中国大数据发展报告No.3》）于5月27日正式发布。
该报告对中国大数据发展的趋势进行了展望，主要体现在十个方面。
趋势之一，5G商用创造数字经济发展新风口。
随着2018年6月首个5G国际标准版本发布，世界主要国家纷纷投入相关产业的布局。
2018年，全球共有72家运营商展开了5G测试，2019年，国内各地正陆续启动预商用，2020年将实现全面商用，2025年中国有望培育出4.3亿用户的全球最大5G市场。
《中国大数据发展报告No.3》认为，未来中国将创造出数字经济发展的下一个风口。
趋势之二，中国开启数字贸易规则新探索。
数字贸易需要一个全球性的贸易框架来规范，需要与之相适应的统一、公平、高效的新的全球贸易规则。
当前，全球贸易中有50%以上已实现数字化。
与此同时，我国也成为全球规模最大、最具活力的数字贸易市场。
面向未来，我国需在全球新一轮国际贸易规则与数字贸易规则制定中争取主动，推动建立公平、透明、统一的全球贸易规则框架。
趋势之三，无人经济催生未来人机共生新格局。
无人经济作为移动互联网、第三方支付和人工智能融合发展所蕴育的产物，这种新业态的到来不仅能拉动市场增长，同时还将颠覆现有的就业格局和社会状态。
未来，无人经济不仅要求传统商业组织加快数字化转型步伐，还需要政府同社会携手，加快构建起行业准入和测评机制、用户信息的保护机制，构建完善的制度体系，进一步催化人机共生新秩序的来临。
趋势之四，数字农业带动农村经济新转型。
数字农业从概念的产生，到实践中的探索、发展和应用，一直在不断丰富和完善之中。
未来，随着物联网、大数据、移动互联网、智能控制、卫星定位等新技术将广泛应用在农机装备和农机作业升级上，数字田园、智慧养殖、智能农机等新模式在更大范围推广，同时国家也将上马一批数字农业试点项目，有序推进农业农村大数据中心、重要农产品全产业链和数字农业创新中心的建设。
2018-2019年大数据行业分析报告
大数据行业分析报告（2018-2019）目录一、大数据概述 (1)1、大数据简介 (1)2、大数据特征 (1)3、大数据的技术 (2)4、大数据的应用 (2)5、大数据处理方法 (2)二、大数据发展现状与趋势分析 (4)1、国外现状 (4)2、国内现状 (5)3、发展趋势分析 (6)三、重点应用领域及行业企业分析 (8)1、重点应用领域 (9)2、重点企业 (14)3、国内运营商分析 (19)四、存在问题及对策分析 (20)1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20)2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20)3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20)4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20)5、大数据时代的到来挑战人才资源 (21)五、大数据方面的相关政策和法规 (21)1、数据生产的相关政策和法规 (21)2、数据共享的相关政策与法规 (22)3、隐私保护的相关政策和法规 (22)一、大数据概述1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。
大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。
这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。
大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。
其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
2019中国烧烤市场大数据分析报告
报告目录
11. 2019上半年中国烧烤消费客单价分布 12. 2015-2018中国烧烤消费客单价 13. 2019上半年中国烧烤消费时间段 14. 2019上半年中国烧烤品牌满意度调查 15. 2018全国中式烤肉类食材推荐偏好图谱 16. 2019上半年西北地区消费者最青睐烧烤材料TOP10 17. 2019上半年东北地区消费者最青睐烧烤材料TOP10 18. 2019上半年华北地区消费者最青睐烧烤材料TOP10 19. 2019上半年华东地区消费者最青睐烧烤材料TOP10 20. 2019上半年华南地区消费者最青睐烧烤材料TOP10 21. 2019上半年华中地区消费者最青睐烧烤材料TOP10 22. 2019上半年西南地区消费者最青睐烧烤材料TOP10
2018年 用户规模
2019年E 数据来源：NCBD
26-35岁为中国烧烤主要消费群体
2019上半年中国烧烤消费者性别&年龄分布
女, 53.2%
男, 46.8%
40岁及以 上, 5.6%
36-40岁, 14.7%
31-35岁, 33.6%
25岁以下, 10.4%
26-30岁, 35.7%
本报告于 2019-08 由 NCBD（餐宝典）提供
500 0
2015-2019中国烧烤市场规模及预测
11.6%
11.0%
12.5%
1218 2015
1359
1508
2016
2017
市场规模（亿元）
1697 2018 增长率
本报告于 2019-08 由 NCBD（餐宝典）提供
16.0%
13.4%
14.0% 12.0%
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1.1 大数据的定义
大数据（big data），是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其 规模往往达到了PB（1024TB）级。不同机构对大数据也有不同的定义。
麦肯锡对大数据的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有 海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
数据中心：基础设施即服务IaaS 托管、租用等；云服务：平台即服务PaaS、软件即服务SaaS 等
架构设计、系统集成、软件定制等 政府数据、行业数据、企业数据、物联网数据、通信数据、互联网数据、第三方数据
数据集成：中间件、数据库等。数据清洗：数据填充、光滑噪声等；数据规约：维度规约、数值规约等 基础研究：高性能计算、数据可视化、物联网、5G、人工智能、机器学习、深度学习等；应用研究：图像、文本、视频、语音、空间地理、
大数据产业构建
产业结构
硬件设施
采集设备 传输设备 计算存储 设计集成
网络服务
基础服务
云平台服务
数据来源
系统开发 /
数据管理
技术开发
技术研究
融合应用 产业支撑
信息安全 / /
简介
传感器、采集器、读写器、交互设备等 光电传输设备、微波通信设备等
芯片、服务器、路由器、交换机、防火墙、入侵检测防护设备、一体机等 硬件设备及附带软件的设计、安装、调试等 电信运营、商业WIFI、网络运维等
社交等 数据监管、数据加密、脱敏脱密、数据认证等 工业、农业、政府、医疗、金融、电信、电商等行业需求相关的整体解决方案
数据评估中心、数据交易中心、科研机构、行业联盟、咨询机构、论坛会展、融资平台、孵化机构等
1.1 大数据产业全景图
采集设备
硬 件 设 施
网络服务
基 础 设 施
大数据产业全景图
传输设备
目前，大数据已从概念落到实地，在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用，随着云计算、 物联网、移动互联网等支撑行业快速发展，未来大数据将拥有更为广阔的应用市场空间。
数据质量的兼容性 大数据通过“量”提升了数 据分析对“质”的宽容度
数据价值的转化 大数据实现了从数据到 价值的高效转化
撑
全国高校大数据教育联盟
1.2 大数据储量规模爆发式增长
随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国 际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB（相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘），2018年 全球大数据储量达到33.0ZB，同比增长52.8%。
大数据的价值
数据应用的关联性
大数据使技术与算法 从“静态”走向“持续
数据分析的成本 大数据降低了数据分析
的成本门槛
1.1 大数据产业构建
大数据产业构建可分为6个层次，分别为：硬件设施、基础服务、数据来源、技术开发、融合应用及产业支撑。 1、硬件设施包括采集设备、传输设备、计算存储、设计集成4个方面； 2、基础服务包括网络服务、云平台服务、系统开发3个方面； 3、数据来源包括政府数据、行业数据、企业数据、物联网数据、通信数据、互联网数据、第三方数据7个方面； 4、技术开发包括数据管理、技术研究、信息安全3个方面； 5、融合应用包括工业、农业、政府、医疗、金融、电信、电商等行业需求相关的整体解决方案； 6、产业支撑包括数据评估中心、数据交易中心、科研机构、行业联盟、咨询机构、论坛会展、融资平台、孵化机构等。
2019年
中国大数据行业研究报告
目录
CONTENT
01 大数据行业发展现状 02 大数据应用场景分析 03 大数据行业典型企业案例分析 04 大数据行业发展前景与趋势
大数据行业发展现状
1.1 大数据产业概况 1.2 全球大数据行业发展现状 1.3 中国大数据行业发展现状 1.4 大数据细分市场概况
8.6
30.3%
87.2%
16.1
21.6
34.2%
80%
60%
52.8%
40%
20%
2014
2015
2016
2017
0% 2018
全球大数据储量（ZB）
同比增长（%）
其他地区 8%
APJxC 18%
EMEA 30%
计算存储
云平台服务
数据采集
数 据 来 源
政府大数据
市场监管局
交通运输局
公安局
自然资源部
民政局
教育部等
工业大数据
技
企业CRM数据 企业ERP数据
术
传感器数据 机器运行数据
开
企业工程数据 故障维修数据
发
工业
农业
政府
融
合
应
用
金融
医疗
电信
设计集成 系统开发
贵阳大数据交易所
产
业
武汉长江大数据交易中心
支
中关村大数据产业联盟
异构 （Variety）
价值 （Value）
高速 （Velocity）
特征
体积 彻底性 分辨率和索引性 关联性
速度 多样性 灵活性和可扩展性
小数据与大数据对比
小数据
有限的量 样本
粗糙，弱 弱
慢、定格 窄
中等
大数据
数据庞大 整个群体 精致，强
强 快 宽 高
1.1 大数据的价值
随着移动互联网、云计算、物联网等信息技术产业发展日新月异，信息传输、存储、处理能力快速上升，导致数据量的指数型递增。 传统简单抽样调查分析已无法满足当下对数据时效性、海量性、精确性的需求。大数据的出现改变了传统数据收集、存储、处理挖掘的 方式，数据采集方式更加多样化，数据来源更加广泛、多样化，数据处理方式也由简单因果关系转向发现丰富联系的相关关系，同时， 大数据还能基于历史数据分析，提供市场预测，促成决策。
移动信息化研究中心对大数据的定义：大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速 重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。
IDC认为大数据具备海量（volume）、异构（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value）四大特性。
大数据四大特性
海量 （volume）
从大数据储量分布情况来看，美国大数据储量占比为21%，EMEA（欧洲、中东、非洲）占比为30%，中国地区占 比为23%。
2013-2018年全球大数据储量（单位：ZB，%）
2018年全球大数据储量区域分布（单位：%）
35 30 25 20 15 10
4.3 5 0
2013
33
100%
53.5%
6.6