大數據初探| 大數據詳解| 政策匯編| 數據入口| 技術基礎| 應用領域| 區域格局| 投資指引| 精品案例

一、緊跟浪潮 捕捉熱點 ── "數據中國"建設初探

中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要(簡稱"十三五"規劃(2016-2020年))中提出:"實施國家大數據戰略,推進數據資源開放共享"。作為"'十三五'十四大戰略"之一的"國家大數據戰略",我國《大數據產業"十三五"發展規劃》也正在緊張制定中。"十三五"期間,大數據領域必將迎來建設高峰和投資良機。
大數據的特征
  • 特征一 ── Volume
    數據量巨大
  • 特征二 ── Variety
    數據類型多樣化
  • 特征三 ── Velocity
    數據時效性高
  • 特征四 ── Veracity
    數據真實性低
大數據產業發展歷程
目前,我國大數據產業正處于高速發展期,多種商業模式得到市場印證,新產品和服務不斷推出,細分市場走向差異化競爭。

全球大數據發展總體態勢

大數據戰略化趨勢顯著
美國: "大數據高級指導小組";"聯邦大數據研究與開發計劃"。
歐盟:《數據價值鏈戰略計劃》、"地平線2020"。
英國:《作為開放事業的科學》。
日本:《創建最尖端IT國家宣言》。
數據開放共享成為核心
美國:政府開放數據門戶網站data.gov。
英國:"三個開放";ODI。英國《作為開放事業的科學》。
韓國:"首爾開放數據廣場"。
法國:數據平臺data.gouv.fr。
重點項目帶動創新發展
美國:加快科學研究、加強國家安全、改革教學和培訓體系以及促進專業人才發展。
歐盟:重點加強在數據處理技術、數據門戶網站和科研數據基礎設置三方面的投入。
應用驅動數據價值挖掘
美國:公共政策、輿情監控、犯罪預測、反恐等領域。
英國:醫療、農業、商業、學術研究等領域。
法國:促進大數據技術、產品及解決方案研發創新應用。
數據安全防護日益加強
美國:"安全協議";商用軟件程序監視。
歐盟:《通用個人數據保護條例》(GDPR)。
俄羅斯:《數據本地化法》。
韓國:《信息通信網絡的促進利用與信息保護法》。
大數據生態體系不斷完善
美國美國:大學學科培育:吸納國內外的大數據人才;與企業、科研院校合作。
美國新加坡:與企業以及本地高等院校開展合作。
案例
|谷歌預測流感

我國大數據發展總體態勢

形成了8個國家大數據綜合試驗區為引領,京津翼、長三角、珠三角、中西部四個集聚區域協同發展格局 。

各區域發展水平差異明顯,東部地區是大數據發展的前沿地帶,占據全國大數據發展指數前10的前6個席位,西部地區緊隨其后,中部地區和東北地區發展相對滯后。

廣東11.21的指數位列榜首 上海、貴州、北京、重慶等省市全國領先 各省市高度重視,區域差異逐漸縮小

山東、貴州、廣東和北京全國領先 省域發展水平明顯不均衡 尚未形成區域型聯動發展態勢

北京發展指數26.50,全國遙遙領先 廣東、江蘇等省市位列第一梯隊 集聚發展態勢凸顯,把大數據綜合試驗區
總指數占全國比重為45.62%

廣東以20.62指數高居榜首 北京、浙江等發達省市為引領 第一梯隊側重政務應用,第二梯隊各類應用
均衡發展,第三梯隊工業應用成為重點。

第一梯隊多來自傳統ICT產業發達的東部地區 各省市技術研發創新水平差距較大

大數據產業規模
2017年中國大數據產業總體規模為4700億元人民幣,同比增長30%;2017年大數據核心產業規模為236億元人民幣,增速達到40.5%,預計2018年 -2020年增速將保持在30%以上。
大數據時代的挑戰
  • 59%
    59%的數據是無效數據
  • 70%
    -85%數據過于復雜
  • 85%
    企業數據架構無法適應數據量和復雜性增長的需求
  • 98%
    企業無法及時、準確地為業務提供正確的信息

二、高屋建瓴 深入分析 ── 大數據領域深入剖析

產業鏈
大數據產業鏈由以數據產品為中心的縱向結構與以大數據技術為中心的橫向結構結成一個"T"型價值鏈結構。
價值鏈結構圖
配套硬件及技術基礎
大數據領域技術層級大數據領域核心技術
大數據領域技術層級
數據采集與預處理
數據采集是通過RFID射頻技術、傳感器以及移動互 聯網等方式獲得的各種類型的結構化及非結構化的海量數據,并完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。
數據分析及挖掘技術是大數據的核心技術。主要是在現有的數據上進行基于各種算法的計算,從而起到預測的效果,從而實現一些高級別數據分析的需求。
數據分析與挖掘
數據存儲與管理
大數據存儲與管理技術是用存儲器把采集到的數據存儲起來,建立相應的數據庫,并進行管理和調用。主要解決大數據可存儲。可處理及有效傳輸等關鍵問題
大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息挖掘出來,從而提高各個領域的運行效率。在我過,大數據重點應用于以下三大領域:商業智能、政府決策、公共服務。
數據展現與應用
標桿企業競爭力
大數據產業市場主體"數據中國"建設重點參與者盤點
大數據產業市場主體、數據中國建設重點參與者
商業模式
大數據領域主流商業模式介紹
大數據領域主流商業模式介紹

三、政策助力 俟風而動 ── 大數據相關政策匯編

國外大數據政策環境
國外大數據政策環境
大數據產業重要政策盤點
2016年以來我國大數據產業相關政策
時間發布單位政策名稱
2016.3 國家發改委 《中國人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》
2016.3 環保部 《生態環境大數據建設總體方案》
2016.7 國務院 "十三五"國家科技創新規劃》
2016.9 工信部、發改委 《智能硬件產業創新發展專項行動(2016-2018年)》
2016.11 國務院 《"十三五"國家戰略性新興產業發展規劃》
2017.3 國務院 2017年政府工作報告
2017.7 國務院 《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》
2017.9 國家測繪地理信息局辦公室 《智慧城市時空大數據與云平臺建設技術大綱》
2017.9 公安局 《關于深入"大數據+網上督察"工作的意見》
2017.9 水利部 《關于推進水利大數據發展的指導意見》
2017.10 民政局 《民政部關于統籌推進民政信息化建設的指導意見》
2017.11 林業局 《國家林業局關于促進中國林業云發展的指導意見》
2017.12 國務院 《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》
2018.1 網信辦、發改委、工信部 《公共信息資源開放試點工作方案》
2018.3 國務院 2018年政府工作報告
2018.3 教育部 《教育部機關及直屬事業單位教育數據管理辦法》
2018.4 國務院 《科學數據管理辦法》
2018.4 中國氣象局 《氣象大數據行動計劃(2018-2020年)》
2018.5 銀監會 《銀行業金融機構數據治理指引》
大數據產業區域發展指數
2018年大數據產業區域發展
  • 東部地區
    整體發展水平較高
  • 西部地區
    黔川渝發展勢頭迅猛
  • 中部地區
    鄂湘差距較為明顯
  • 東北地區
    遼寧發展相對較快

四、源頭活水 歷久彌新 ── 大數據領域重要數據入口解讀

傳統數據信息化
傳統數據信息化大多是存貯在本地,非全部公開數據資源,例如市場調研數據、企業數據、生產數據、制造數據、消費數據、醫療數據、金融數據等數據資源;把握數據資源的企業或行業也必然成為大數據的直接受益者。
醫療數據、企業數據、消費數據、金融數據
移動互聯網入口
截止2018年6月,我國網民規模為8.02個億,互聯網普及率達到57.7%;我國手機網民規模達7.88億,網民中使用手機上網人群的占比達98.3%。
2017 年,我國移動互聯網市場規模為68913.6億元。預計到2018年底,移動互聯網市場規模將突破8萬億元,達84159萬億元。
  • 2014年-2018年我國網民數及手機網民數
  • 2014年-2018年中國移動互聯網市場規模
中國手機網民比重
物聯網入口
物聯網的發展能夠實現"萬物互聯",所有事物產生的信息都是數據,所有事物之間都具有"數據化"的聯系。
中國物聯網市場規模

五、堅實基礎 展望云端 ── 大數據領域硬件及技術基礎分析

大數據存儲技術
數據中心區域布局將呈現三級層次化結構。未來數據中心將根據不同業務屬性選擇適宜的區域布局,冷數據備份、離線計算分析以及其他對網絡時延要求較低的應用將優先選擇能源充足、氣候適宜地區的數據中心,降低建設運行成本。面向區域、對時延敏感、以實時應用為主的業務將選擇在用戶聚集地區依市場需求靈活部署數據中心。
  • 2012-2017年我國數據中心市場規模及增長率
  • 我國數據中心未來發展趨勢圖
我國數據中心發展層次、區域布局
大數據計算技術
按照服務的類型,云計算則可分為IaaS(基礎設施服務)、PaaS(平臺服務)和SaaS(軟件服務)三類,并在服務的深入度上依次遞增,簡單來說, IaaS服務深入度最低,SaaS最高,PaaS的服務深入度居中。
云計算分類(按服務類型分)
云計算分類(按服務類型分)
2017年,我國公有云市場上阿里云一家獨大,市占率超過45%,加上中國電信、騰訊、金山、UCloud等的主流云服務商,總體占據80%的以上份額,寡頭壟斷格局已經初步形成。
2017年中國公有云IaaS市場云服務商TOP10
排名公司名稱市場份額
1 阿里云 45.5%
2 騰訊云 10.3%
3 中國電信 7.6%
4 金山云 6.5%
5 AWS
5.4%
6 UCloud 5.3%
7 微軟Azure 5.0%
8 中國聯通 5.0%
9 IBM 3.0%
10 華為云 0.9%
大數據分析技術
大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了,而最重要的現實是對大數據進行分析,只有通過分析才能!獲取很多智能的,深入的,有價值的信息。
大數據分析的基本方面
大數據分析的五個基本方面
其他熱點報告: 5G 4G 云服務 人工智能

六、胸有驚雷 面如平湖 ── 大數據重點應用領域發展分析

大數據應用領域盤點
案例:
最早關于大數據的故事,發生在美國第二大的超市塔吉特百貨公司。為了吸引孕婦這一含金量很高的群體,塔吉特要求顧客數據分析部建立模型以期在孕婦第2個妊娠期就把她們確認出來。
通過對顧客消費數據建模分析,顧客數據分析部選出25種典型商品的消費數據構建"懷孕預測指數",可以在很小的誤差范圍內預測顧客的懷孕情況,便能早早把孕婦優惠廣告寄給顧客。
全球零售業的巨頭沃爾瑪也通過大數據獲益。公司在對消費者購物行為進行分析時發現,男性顧客在購買嬰兒尿片時,常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己,于是推出了將啤酒和尿布捆綁銷售的促銷手段。如今,這一"啤酒+尿布"的數據分析成果也成了大數據技術應用的經典案例。
中國大數據市場行業契合度及應用可能分析中國大數據市場集中度與成熟度分析
中國大數據市場行業契合度及應用可能分析、集中度與成熟度分析
大數據在公共事業領域的應用
2015年9月,國務院發布《促進大數據發展行動綱要》
促進大數據發展行動綱要
大數據在消費領域的應用
大數據在消費領域的應用
零售業大數據應用環節:主要集中在用戶、市場、產品、
供應鏈、運營五個方面。
零售業大數據類型豐富,線上線下企業紛紛關注并積極積
累內外部市場的數據。
大數據在金融領域的應用
案例:
案例一:保險行業利用駕駛員駕駛信息來確定車險價格
國外的保險公司在給用戶進行車險報價時,需要參考汽車自身存儲的OBD信息,其記錄了駕駛員的駕駛習慣,例如是否經常緊急剎車,是否經常瞬間加速等。保險公司會依據客戶的駕駛習慣來定義車主的保險產品等級,良好駕駛習慣的車主,其車險價格就較低,反之則車險價格就較高。
案例二:"博時淘金100"指數基金跑贏大盤
"博時淘金100"是博時基金和阿里共同成立的基金,依托螞蟻金服提供的海量電商交易數據(包括買賣家數量變化、商品價格變化、成交量變化等),對用戶需求,企業產品、行業成長進行分析,從預測相關行業和企業景氣度。分析結果結合博時基金多因子量化投資模型,指導基金經理進行股票投資。
中國金融行業大數據應用投資結構
中國金融行業大數據應用投資結構
大數據在工業領域的應用
  • 加速產品創新挖掘和分析客戶與工業企業之間的交互和交易行為數據,能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中。
    工業物聯網生產線的大數據應用現代化工業制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器,來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。
    產品銷售預測與需求管理通過歷史數據的多維度組合,可以看出區域性需求占比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式,以此來調整產品策略和鋪貨策略。
    產品質量管理與分析高度自動化的設備在加工產品的同時,也同步生成了龐大的檢測結果。傳統的制造業迫切期待著有創新方法的誕生,來應對工業背景下的大數據挑戰。
  • 產品故障診斷與預測無所不在的傳感器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實,大數據應用、建模與仿真技術則使得預測動態性成為可能。
    工業供應鏈的分析和優化通過大數據提前分析和預測各地商品需求量,從而提高配送和倉儲的效能,保證了次日貨到的客戶體驗。
    生產計劃與排程生產環節的大數據可以提供更詳細的數據信息,發現歷史預測與實際的偏差概率,考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束,通過智能的優化算法,制定排產計劃。
    工業污染與環保檢測在傳統人工手動監測的基礎上,使用先進監測手段,推動開展環境質量連續自動監測和環境污染遙感監測,可以預測排污和預警、監控。
大數據在醫療領域的應用
醫療行業大數據來源醫療大數據主要應用場景
醫療行業大數據來源、應用場景

七、逐鹿中原 放眼全球 ── 數據中國區域建設分析

貴州省
近年來,貴州省陸續發展大數據產業相關政策,在產業頂層、法律法規、數據開放等方面開展研究和制定標準,使得一些固有的發展模式被打破,真正實現了與大數據"比肩而立"
貴州省近年大數據產業相關政策
2014 《貴州省信息基礎設施條例》 全國第一部信息基礎設施地方法規正式頒布實施
2016 《貴州省大數據發展應用促進條例》 開創全國大數據地方里立法先河
2017 《貴州省數字經濟發展規劃(2017-2020年)》 全國首個發布的省級數字經濟發展專項規劃
2018 《貴陽市政府數據共享開放實施辦法》 成為全國首部政府數據共享開放地方性法規
京津冀
中關村,中國"硅谷",是中國互聯網發展的重要引擎。在"京津冀"一體化的發展背景下,目前已經在京津冀地區初步形成了"在中關村技術研發——天津裝備制造——張家口、承德數據存儲",分工合理、協同發展的京津冀大數據走廊。
京津冀大數據走廊
"十三五"期間,中關村將
十三五期間中關村
重慶市
重慶大數據發展基礎
發展環境不斷優化
大數據頂層設計加快完善
大數據載體建設不斷加快
產業發展不斷向好
大數據產業快速成長
電子信息制造業穩步增長
數據資源加速匯聚
政務:電子政務信息系統向政務云平臺遷移
教育:高校在線開放課程子平臺使用
醫療:電子病歷
基礎設置日趨完善
光纖網絡、4G網絡全覆蓋
國家級互聯網骨干直聯點主要任務完成
5G試點示范項目取得突破性進展
全覆蓋的窄帶物聯體系初步形成
行業應用加速推進
智能制造
政務智能化
醫療智能化
教育智能化
交通智能化
智力資源不斷富集
人才引培力度
高校學科設置
行業協會建立
杭州市
放眼杭州,既有"阿里云"、華數為代表的云服務基礎設施提供商,又有以華三為代表的云工程和云服務提供商,還有海量的云應用企業,云產業鏈日漸清晰。在這場對信息經濟發展的云端對決中,杭州已有先發優勢。
  • 龍頭企業
    培育包括阿里在內的2-3家國際知名百億級云計算和大數據企業
  • 中小企業
    打造200家中小型云計算和大數據服務企業
  • 營業收入
    帶動信息技術業新增營業收入超過1000億元

八、仰望星空 腳踏實地 ── 數據中國領域投資建設指引

九、中投顧問精品案例展示

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