
中国信息通信研究院:我国大数据市场处在非常初级阶段
6月3日消息(子月)在近日举办的“云计算发展与政策论坛”第五次高端会议上,“云计算发展与政策论坛”发布了《中国大数据发展调查报告(2015年)》、《中国私有云发展调查报告(2015年)》,《中国公共云服务发展调查报告(2015年)》等成果。
我国大数据市场处在非常初级阶段
根据《中国大数据发展调查报告(2015年)》显示,2014年,我国大数据市场规模84亿,预计2015年接近116亿,增速是38%。与2014年中国信息产业规模是15万亿相比,大数据市场还是一个非常小的市场,还是非常初级的阶段。
中国信息通信研究院总工余晓晖分析说,从结构上来看,我国大数据市场与国外相比既有相同也有不同。具体来说,我国大数据市场,软件占比较高,服务占比较低。
余晓晖进一步表示,目前,影响我国大数据发展的因素中,首先是政策方面的不足,例如隐私问题、数据开发问题。政策法规的滞后性是我国大数据应用面临的最大瓶颈。第二是数据资源的短缺,在我国这一点很突出。我国数据资源总量不足,这是全社会自愿的不足。余晓晖表示,从企业角度看,一半以上的企业数据量是在200TB以上,大部分企业是在50TB—500TB之间。1/3企业用了很多外部购买的数据,互联网平台数据,有38.7%的企业用互联网平台数据。
从基础层面来看,目前的企业里面用的大数据里,大部分数据还是结构化的,接近74%的企业。其次是网页数据,比例超过一半。余晓晖表示,未来结构化数据仍然是大数据里面非常重要的部分,但非结构化数据会越来越多。
从云计算实现方式上看,目前60%的企业选择是自建,37%的企业通过云服务的方式建设。余晓晖表示,在目前的阶段里,仍然有相当多的企业认为自建大数据平台,如果这个大数据平台是服务企业核心业务流程的话,企业宁愿自建。
超过1/3的企业更换过公有云服务商
根据《中国公共云服务发展调查报告(2015年)》显示,我国公共云服务市场规模大概在72亿元左右,比去年增长47.5%,全球包括IaaS、PaaS、SaaS基本的公共云服务市场规模在200亿美元,我国大概占到全球的4%。在细分市场里,IaaS市场增长非常快,今年IaaS市场达到26亿元人民币左右,与2013年相比增长150%,这是非常大的涨幅。SaaS规模虽然有40亿,但是增长率比较低,只有10%左右。在选择公有云服务里面,46%的用户是觉得成本比较低。
中国信息通信研究院标准所主任工程师高巍表示,75%的用户企业表示希望看到有第三方安全和质量认证。超过70%的用户表示希望完善云计算安全监管的政策。过去几年中,超过1/3的用户有更换云服务商的经历,主要是因为稳定性不高、价格因素、售后服务等问题。我国云服务商对用户的黏性还不够,所以我国的云服务商也要努力去提升自己服务的质量。
仅1/4企业把核心业务放在私有云
根据《中国私有云发展调查报告(2015年)》显示,2014年国内私有云市场规模大概在246亿人民币左右,增长速度将近30%,增速要低于公共云服务,但是要高于IT整个产业平均的增长速度。
高巍表示,对于选择私有云,和公有云有一个显着的区别,用户选择私有云首先考虑的是可控性,第二才是安全性。在私有云承载的应用里面,绝大多数企业是把企业的管理系统放在私有云上,然后是一些办公、OA等等,把核心业务放在私有云只有1/4左右。两大问题阻碍了核心业务向私有云的迁移,第一是迁移有一定的技术难度,第二是需要投资。
企业如何部署私有云呢?高巍表示,大概是一半一半,49.3%利用之前的设备,49.7%新购买服务器建设云环境,这样导致的结果是,45.8%的企业表示部署私有云以后,IT支出是增加的。高巍表示,采用私有云的企业,对于成本并不太看中,企业追求的是资源共享带来将来IT设备的方便性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23