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
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27