京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
十三五数据资源话题趋热 大数据产业链机遇分析
随着“十三五”临近,各行各业“十三五”规划成为关注焦点。近期,媒体报道工信部正在制定《大数据产业“十三五”发展规划》,后期还将出台促进产业发展的推进计划,支持大数据产业发展,支持大数据技术和产业创新发展,提升大产业支撑能力,培育新业态新模式。另外,工信部还将组织起草了《大数据标准化白皮书》制定大数据标准体系。
大数据行业政策密集出台,折射出当前数据资源与数据分析的发展潜力。互联网时代,数据资源已经和能源一样,正日益受到重视,数据分析技术也因此备受关注。大数据分析是指不用随机分析法(抽样调查)方式,而采用所有数据进行分析处理的技术,其具有大量、高速、多样与价值的特点。与传统的BI分析相比,大数据分析能力更强,数据规模更大,分析方式更为先进。因此近年来,全球范围内,无论是跨国公司,还是各行业领域,以及各国政府,都在鼓吹“大数据时代”的到来。
前瞻产业研究院发布的《2015-2020年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》指出,2014年全球大数据市场规模达到285亿美元,同比实现53.23%的增长,大数据将成为全球IT支出新增长点。在我国,大数据仍属于起步阶段,2014年3月,大数据概念才首次在我国《政府工作报告》中出现,不过随后的发展却极为惊人。2014年我国大数据市场规模达到767亿元,仍有很大发展空间,随着“十三五”逐渐临近,大数据发展将进入政策出台的密集期,产业发展将获政策利好,预计2020年市场规模将达到8000亿元。
不过,大数据高速发展的同时,行业规则和行业标准缺失、数据的权属不明,当下大量的数据交易不规范并存在争议,这成为了行业发展隐忧。在此背景下,国家密集出台相关文件规范、支持并推动大数据产业发展,大数据破局在即,产业发展有望在“十三五”期间迎来高潮。
大数据产业包含资源、技术与应用市场三大领域。上游数据资源是公司持续变现的资本;中游是数据技术公司,在大数据产业发展初期,硬件、基础软件、分析服务与信息安全等将成为直接受益的部分;下游应用市场包含互联网、政府、电信、金融、制造业、医疗保健、零售、交通等多个行业。其中在互联网、政府、金融、电信等行业的大数据市场就已经形成了巨大的需求,份额超过50%。
前瞻产业研究院分析师许志新综合考虑硬件层、基础软件层、应用软件层和信息服务层市场投资机会的确定性和潜在的市场规模后认为,服务器、存储设备等硬件产品和以数据库为代表的基础软件市场,中国企业投资机会寥寥。受益于客户资源优势与本地化服务的优势,中国大数据投资机会将重点集中于应用软件层和信息服务层。
此外,智能分析软件(BI)与信息安全将是大数据时代投资潜力最大的两类领域;未来大数据智能分析软件产品的主要应用领域仍然会是政府、金融、通信、电力四大行业,与数据生命周期全程相关的信息安全领域则有望全面受益;IT基础设施服务和咨询实施服务在大数据产业的潜在受益规模不一定很大,但受益于大数据产业的溢出效应,却很可能是大数据时代受益确定性较高的两个领域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23