京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据大金矿
毫无疑问,最近一个月信息技术领域最热门的两个名词,非“云计算”和“大数据”莫属!有人认为这是市场主题泡沫,有人指出这是产业概念,众说纷纭,见仁见智。而我们认为这是一次巨大的投资机会,堪比五年前开始的“智慧城市”建设,许多五年前营收刚过亿的企业如今营
首先,不妨来思考一下信息技术特别是软件业的核心是什么?有人认为是解决管理问题,我更愿意相信是数据的交互。过去十几年软件业的大发展基本是帮助进行信息数据的交互,基于这种交互帮助人们更方便地工作生活,帮助政府更高效地办公管理,帮助企业更快捷地开展业务。目前,数据交互功能对基础软件渗透率的提升已经较高,例如财务软件、OA办公软件、客户管理软件、ERP等等。而过去五年特别是近年来数据量的暴涨,更让诸多眼光独到者捕捉到了数据的特殊价值。因此,“大数据”产业的未来是具有信息化基础的产业趋势。
其次,我们再来看看远方,有了远方或对眼前将有更清楚的认识。“数据+产业+金融”新信息经济是我们对未来五年形态的一个简要概述,数据被我们认为是新信息经济的内核,驱动着未来产业的升级转型,而金融手段或是1.0版本的最好商业形态。
基于此,一幅“大数据”未来的美好画卷将徐徐展开:信息技术公司与产业创新企业、金融机构实现深度合作,廉价资金通过数据、风控有序进入产业,产业资金成本有了较大下降,产业创新升级不断活跃。市场上可能对这样的画面存在质疑的声音,但更多的是质疑时间。这种质疑是合理的,我们同样认为这是一个过程,需要五年为计的时间周期。但可以肯定的是,未来的画面将是美好的,而美好画面中“数据产业链”将凸显其独特而巨大的价值。
为什么我们如此坚定“大数据”的美好未来,从前段时间国家出台的《促进大数据发展行动纲要》中便可见一斑:“大数据”在大范畴上对政府管理、信息化推动、产业升级,乃至国家战略层面,均蕴含着非凡的意义。一方面,国家有序开放数据资源,政府管理效率和能力有望继续提升,医疗、交通、教育等关键社会问题将得到较大改善,且不仅仅是效率提升,如医保控费等;另一方面,国家开放数据将推动信息化建设上升到一个新的台阶,数据开放将带动云计算、信息安全等各类技术快速进步,而这是国家在信息化基础设施建设完成后的迫切需求;同样,也是国家产业升级的迫切需求。
数据作为高级生产力,伴随着各领域数据的价值的挖掘,一些新的商业模式将对产业升级产生加大影响,如基于数据的互联网保险、基于数据的互联网金融、基于数据的供应链金融等。
所以,我们认为信息化建设的下一个抓手一定是“大数据”产业链:(1)这个抓手必须有高度也需要有规模,而大数据产业链覆盖的环节面较广,包括数据传输、数据存储、数据安全、数据分析等等细分产业链,其目前的总市场规模在2000亿左右,未来五年或保持复合增速30%,2020年或超过五千亿规模;(2)这个抓手必须承前启后,是前面信息技术发展的延伸,同时也必须为未来的新生态打基础,唯有“大数据”可以承担起这个重任,国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》也肯定了大数据对未来经济结构转型的推动力量。
再次,让我们看看云计算和大数据又怎么搭上同一班列车的。引用经常被提及的一句话,“从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术”。云计算存在诸多商业模式,而这些商业模式的创新大多是基于数据存储的便利和基于数据的创新服务,于是它们搭上同一班列车也就不足为奇。云计算与大数据是产业链上不可或缺的两个主体,未来二者将相得益彰、共同推进。云计算技术的创新将推动大数据的产业升级,大数据的发展也将加速云计算技术的更新换代,而云计算本身就是“大数据产业链”的有机组成部分。
最后,必须明确的是,我们对“大数据”产业链外延和内涵的理解,包括对其机会和范畴的理解,有所不同,区别于大众所提的“大数据”狭义机会:一是我们认为这是国家推动信息化发展的下一个抓手,是未来五年的信息化大机会,所以企业和资本市场都应该高度认识其意义,否则容易错过产业大机会;二是所理解的“大数据”产业链范畴存在较大不同,我们认为其范畴不仅包括数据存储、数据安全、数据运营、数据分析,还包括数据通信、产业数据、云计算等环节;三是我们对未来“大数据”产业链发展趋势有较为深刻客观的理解,认为未来大数据产业演进路线丰富,而横向和纵向的维度均有不同的机会存在,不是短期更不是主题。
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、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04