未來5年中國大數(shù)據(jù)的市場規(guī)模是怎么樣的

中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析

一、大數(shù)據(jù)總體市場規(guī)模

2017年我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模為4700億元人民幣，同比增長30%。

2018年我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)整體規(guī)模達到約5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內(nèi)外環(huán)境、新興技術(shù)發(fā)展等多種因素，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的增速出現(xiàn)了下滑。我國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也面臨著從高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期。

圖表2015-2018年大數(shù)據(jù)市場產(chǎn)值圖

單位：億元

注：該規(guī)模數(shù)據(jù)屬于全口徑產(chǎn)業(yè)規(guī)模，指以數(shù)據(jù)生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的相關(guān)經(jīng)濟活動，包括數(shù)據(jù)資源建設、大數(shù)據(jù)軟硬件產(chǎn)品的開發(fā)、銷售和租賃活動，以及相關(guān)信息技術(shù)服務。

數(shù)據(jù)來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

二、大數(shù)據(jù)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模

根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，我國大數(shù)據(jù)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模2017年為236億元，同比增長40.5%，到2020年將達到586億元，2015-2020年間年均復合增長率達38.26%。

圖表2015-2020年我國大數(shù)據(jù)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模及增速

數(shù)據(jù)來源：中國信通院

中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)競爭格局

分析大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，主要涵蓋數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)管理與分析（包括集成、存儲、安全、挖掘、分析等）、數(shù)據(jù)應用。

一、數(shù)據(jù)來源：政府、BAT、運營商等是當前大數(shù)據(jù)的主要擁有者

政府部門、BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、運營商是當前中國大數(shù)據(jù)的主要擁有者。除此之外，利用網(wǎng)絡爬蟲或公開應用程序接口API等途徑對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行采集也是一大重要來源。在大數(shù)據(jù)時代，擁有數(shù)據(jù)就擁了核心資源：工業(yè)時代，石油是最大的巨頭，數(shù)據(jù)時代，BAT等因為擁有最多、最全的搜索、電商和社交數(shù)據(jù)，也成為絕對的王者。此外，一些在細分領(lǐng)域擁有入口資源的公司也是稀缺標的，如已發(fā)布位置大數(shù)據(jù)平臺的四維圖新等。

二、數(shù)據(jù)管理與分析：存儲是支撐、安全是保證、分析是核心

數(shù)據(jù)管理與分析位于產(chǎn)業(yè)中游，基于多種處理框架及算法，數(shù)據(jù)管理負責數(shù)據(jù)的集成、存儲、安全等環(huán)節(jié)；數(shù)據(jù)分析按應用類型包括AI、BI、可視化分析等，按數(shù)據(jù)類型包括圖像、文本、視頻、語音分析等。

其中，數(shù)據(jù)存儲是產(chǎn)業(yè)鏈的支撐，參與者以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫企業(yè)為主，國際上有IBM、Oracle、Intel、Green-plum等；國內(nèi)主要有華為、中興、同有、浪潮、中科曙光等，各家企業(yè)針對大數(shù)據(jù)應用的具體領(lǐng)域開展數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和數(shù)據(jù)組織管理研究，形成各自的優(yōu)勢產(chǎn)品。數(shù)據(jù)安全是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要保障，滲透數(shù)據(jù)存儲、傳輸、交互的各個環(huán)節(jié)，主要參與方包括賽門鐵克、360、啟明星辰、綠盟科技、美亞柏科等。而產(chǎn)業(yè)鏈最核心的當屬數(shù)據(jù)分析與挖掘，其能力直接決定著大數(shù)據(jù)應用的推廣程度和范圍。數(shù)據(jù)分析一是從大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中分析出計算機可以理解的語義信息或知識，二是對隱性的知識，如關(guān)聯(lián)情況、意圖等進行挖掘。當前Hadoop、Spark是使用較為廣泛的兩種開源處理框架，算法層面除分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、序列模式挖掘等常用方法外，神經(jīng)網(wǎng)絡算法受益人工智能關(guān)注度再次高漲，國際上主要參與者包括谷歌、亞馬遜、Facebook、IBM、甲骨文、微軟等，國內(nèi)主要包括?？低?/u>、科大訊飛、BAT、網(wǎng)易、智慧星光、思必馳等。