2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告.doc

中投顾问产业研究中心2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告内容简述继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素：价值（Value）。云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。近年来，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。大数据在互联网、金融、零售、电商、政务服务等领域的作用越来越广泛。数据也逐渐成为不少行业中新的生产力及新的价值来源。2013年国家工业和信息化部发布关于数据中心建设布局的指导意见，提出了数据中心建设和布局的基本原则，即市场需求导向原则、资源环境优先原则、区域统筹协调原则、多方要素兼顾原则和发展与安全并重原则。2015年6月17日召开的国务院常务会议上，提出部署运用大数据优化政府服务和监管，提高行政效能，未来将进一步推动政务大数据的发展。伴随互联网日益渗透人们的日常生活，基于社交平台和搜索引擎的用户行为数据开始被广泛应用于各个领域。因为能有效映射市场主体的情绪，互联网大数据也逐渐成为投资市场新的“基因”。目前我国大数据产业还处于发展初期，市场规模仍然比较小，而且主导厂商仍以外企居多。2016年我国大数据应用的整体市场规模将突破百亿元量级，未来将形成全球最大的大数据产业带。然而，相对于发展前景的乐观预测，我国发展大数据产业面临的现实挑战更值得认真分析和对待。中投顾问发布的2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告共十一章。首先介绍了大数据和大数据产业的定义、特点、地位等，接着分析了大数据的发展背景及影响因素，然后重点分析了国内外大数据行业的发展及行业格局，并对行业主要设备市场及重点行业大数据的应用进行了细致的透析。随后，报告详细解析了国内外大数据行业重点企业的发展形势，最后重点分析了大数据行业的投资状况，并对其未来发展前景做出了科学的预测。本研究报告数据主要来自于国家统计局、中投顾问产业研究中心、中投顾问市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对大数据行业有个系统深入的了解、或者想投资大数据行业，告将是您不可或缺的重要参考工具。报告目录一、大数据的定义及特点1二、大数据产业链分析3三、大数据产业政策环境3四、全球大数据产业发展规模4五、重点领域大数据应用价值5六、大数据产业投资机遇分析5七、大数据市场发展前景趋势6八、中投顾问对2015-2019年中国大数据市场规模预测7附：报告详细目录一、 大数据的定义及特点大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。该定义可以从两个角度来分析：一方面是数据容量的不断扩大，数据集合的范围已经从兆字节（MB）到吉字节（GB）再到太字节（TB），甚至还有拍字节（PB）、艾字节（EB）和泽字节（ZB）的计数单位出现。未来十年全球大数据将增加50倍。仅在2011年，就有1.8ZB（也就是1.8万亿GB）的大数据创建产生。在未来十年，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以便迎合50倍的大数据增长。另一方面，日益增长的集成式大数据已不再适宜于用当前管理数据库的工具来进行分析处理。“大数据”不仅有“大”这个特点，还有很多其他的特色。总体而言，可以用“4V+1C”来概括。图表大数据的4V特征资料来源：中投顾问产业研究中心（1）Variety（多样化）大数据一般包括以事务为代表的结构化数据、以网页为代表的半结构化数据和以视频和语音信息为代表的非结构化等多类数据，并且它们的处理和分析方式区别很大。（2）Volume（海量）通过各种智能设备产生了大量的数据，PB级别可谓是常态，一些企业每天处理的数据量都在几十GB、几百GB左右，目前国内大型互联网企业每天的数据量已经接近TB级别。（3）Velocity（快速）大数据要求快速处理，因为有些数据存在时效性。比如电商的数据，假如今天数据的分析结果要等到明天才能得到，那么将会使电商很难做类似补货这样的决策，从而导致这些数据失去了分析的意义。（4）Vitality（灵活）在互联网时代，和以往相比，企业的业务需求更新的频率加快了很多，那么相关大数据的分析和处理模型必须快速地适应新的业务需求。（5）Complexity（复杂）虽然传统的商务智能（BI）已经很复杂了，但是由于前面4个V的存在，使得针对大数据的处理和分析更艰巨，并且过去那套基于关系型数据库的BI开始有点不合时宜了，同时也需要根据不同的业务场景，采取不同的处理方式和工具。以上新时代下“大数据”的特点决定它肯定会对当今信息时代的数据处理产生很大的影响。二、 大数据产业链分析我们以数据为线索，将产业链划分为数据获取、数据存储、数据处理与分析、数据应用4个环节，并从产品类型维度，以硬件、软件、服务三个方面来列出每个环节所需的IT产品。图表大数据产业链示意图资料来源：中投顾问产业研究中心对于国内企业而言，在大型设备与基础软件方面尚无法与全球IT巨头匹敌。不过，在应用软件、IT服务的多个细分领域，国内企业已积累了客户基础与行业、项目经验，将有望借大数据的兴起而获得增长助力。三、 大数据产业政策环境2015年9月，国务院印发促进大数据发展行动纲要，系统部署大数据发展工作。纲要提出，要加强顶层设计和统筹协调，大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享，加快政府信息平台整合，消除信息孤岛，推进数据资源向社会开放，增强政府公信力，引导社会发展，服务公众企业；以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展；完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据，切实保障数据安全。纲要明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。纲要部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。纲要还明确七方面政策机制。一是建立国家大数据发展和应用统筹协调机制。二是加快法规制度建设，积极研究数据开放、保护等方面制度。三是健全市场发展机制，鼓励政府与企业、社会机构开展合作。四是建立标准规范体系，积极参与相关国际标准制定工作。五是加大财政金融支持，推动建设一批国际领先的重大示范工程。六是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。七是促进国际交流合作，建立完善国际合作机制。四、 全球大数据产业发展规模2014年，全球大数据解决方案不断成熟，各领域大数据应用全面展开，为大数据发展带来强劲动力。2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据逐渐成为全球IT支出新的增长点。2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013年增长2.3%。大数据对全球IT开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长3倍。从市场结构看，2014年，全球大数据市场结构从垄断竞争向完全竞争格局演化。企业数量迅速增多，产品和服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。在全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据35.4%、17.3%、14.7%、12.5%和7.9%的市场份额。云服务的市场份额为6.3%，基础软件占据3.8%的市场份额，网络服务仅占据了2%的市场份额。图表2014年全球大数据市场结构数据来源：中投顾问产业研究中心五、 重点领域大数据应用价值掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者，因为他们会自然、方便的对大数据进行把玩、加工、消化、利用。而随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展，应用将必然扩张到生产生活的方方面面，广泛影响各行各业。麦肯锡针对美国各个行业应用大数据的潜在价值提升做了一个评估，从其中我们可以看到，大数据的应用将使得金融保险、信息技术、公共管理、贸易物流等领域获得极大的价值提升。图表大数据在各个行业的应用价值资料来源：中投顾问产业研究中心六、 大数据产业投资机遇分析对于国家和政府来说，大数据能够强化国家安全，推动政府开放，提高公共决策的预见性和响应性；对于企业来说，大数据将开启商业智能的新阶段；对于个人来说，大数据将对人们的衣、食、住、行、健康、娱乐等都将产生深刻的影响。因此，大数据产业链条上的各个企业主体均面临着前所未有的投资机遇。大数据产业涉及的领域包括数据生成、数据存储、数据处理以及数据应用等；其产品与服务则包括硬件产品、基础软件、应用软件、信息服务等。在存储和服务器等硬件市场，中国本土企业很难在短期内实现对国际巨头的超越，大数据时代中国企业在硬件层的投资机会不大。大数据时代对企业的存储架构、数据中心的基础设施等提出了挑战，为了更快、更好、更准确地按需存储数据，需要企业提高存储性能和计算能力，这些潜在需求的存在为存储器和服务器等硬件提供商提供了一个不错的发展机会。但是，由于国际巨头在存储和服务器市场垄断优势明显，中国本土企业很难获得较大的市场机会。未来国内IT企业的投资机会将主要集中在应用软件层。大数据技术产品的应用也将主要集中于政府、金融、通信、电力四大行业，而其他行业距离“大数据”的应用可能还有一定的距离。在IT基础设施服务领域，大数据推动的数据中心建设热潮将对以数据中心为主要服务对象的IT基础设施服务业产生极为明显的溢出效应，未来IT基础设施服务市场有望长期受益于大数据概念。在信息技术咨询服务领域，随着大数据概念的持续扩散，国内信息化建设程度偏低的制造业和建筑业信息化进程将有望加快，为企业信息化建设服务的IT咨询服务业将会长期受益。此外软件和信息技术服务业十二五规划也明确将发展信息技术咨询服务作为未来行业发展的一个重点。最后，在信息安全服务领域，随着大数据时代数据价值得到企业越来越大的重视，数据安全将越发显得重要，信息安全行业将迎来一个发展契机。而像CSDN密码泄露事件等重特大信息安全事件的出现，将进一步推动国内信息安全产品市场的增长。信息安全市场将是大数据时代继智能数据分析产品之后最具潜在投资价值的市场。七、 大数据市场发展前景趋势在新一轮科技革命和产业变革的背景下，我国大数据发展既受到技术创新滞后、应用模式不成熟、人才供血不足和信息安全等方面挑战，又面临应用需求强劲增长、资本投入加速、新模式新业态不断涌现等发展机遇。2015年，全球及我国大数据市场将继续保持高速发展的态势，预测我国市场有六大热点值得关注。一是大数据发展将继续维持高速增长态势，基础设施建设和数据中心对规模增长的拉动作用减弱，数据价值和应用创造的经济效益更加明显，并在市场规模中占据重要比重，一些企业将会把大数据业务作为单独的营收进行统计。二是应用创新将成为大数据发展的主要驱动力，技术和产品在应用需求的推动下完成创新和突破，商业模式伴随着连接层次的加深不断创新。三是数据资源的开放共享逐步深入，行业应用逐步成熟，推动应用模型加速迭代，工业大数据应用将成为热门领域。在多种数据的融合过程中，政府应用场景更加丰富，应用也将更加高级，数据挖掘和分析的结果对管理决策的辅助作用开始显现。四是数据采集和跨界竞争越发白热化，数据存储和交易呈现平台化竞争趋势。数据分析和可视化呈现多样化、定制化发展，中小企业能够获得更多的市场发展空间。五是创业企业不断涌现，融资并购事件频发，成熟的大数据应用或掌握海量数据的公司备受青睐，大数据行业解决方案和可视化也将成为资本追逐的热点领域。六是国家层面的战略规划有望出台，数据标准规范体系将逐步完善，国家试点示范工作有望全面开展，各部委和地方政府将继续加大扶持力度。八、 中投顾问对2015-2019年中国大数据市场规模预测预计2015年中国大数据市场规模将达到42亿元，到2019年将达到381亿元，未来五年（2015-2019年）年均复合增长率约为75.02%。图表中投顾问对2015-2019年中国大数据市场规模预测数据来源：中投顾问产业研究中心附：报告详细目录2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告(上下卷)第一章大数据产业相关概述1.1大数据介绍1.1.1大数据的定义1.1.2大数据的产生1.1.3大数据的特点1.1.4大数据的数据来源1.1.5大数据的发展阶段1.2大数据的价值及影响1.2.1大数据的价值1.2.2大数据研究意义1.2.3大数据对信息时代的影响1.3大数据产业简介1.3.1大数据产业的概念1.3.2大数据产业链分析1.3.3大数据产业发展的必然性1.3.4大数据产业的战略地位第二章大数据产业发展环境分析2.1政策（Political）环境2.1.1发达国家大数据政策对比2.1.2数据中心建设指导意见2.1.3大数据战略上升到国家层面2.1.4加快发展政务大数据2.2经济（Economic）环境2.2.1国际经济发展形势2.2.2中国经济运行现状2.2.3中国经济支撑因素2.2.4中国经济发展预测2.3社会（Social）环境2.3.1人口环境分析2.3.2文化环境分析2.3.3城镇化发展进程2.3.4行业背景分析2.4技术（Technological）环境2.4.1大数据关键技术介绍2.4.2大数据技术研发热点分析2.4.3世界主要企业加快技术研发2.4.4数据中心发展的技术影响因素第三章2013-2015年国际大数据产业发展分析3.12013-2015年全球大数据产业总体发展分析3.1.1全球大数据产业运行特征3.1.2全球大数据产业发展规模3.1.3全球大数据应用状况调查3.1.4全球大数据行业市场格局3.1.5全球运营商布局大数据业务3.1.6部分国家大数据发展政策环境3.1.7部分国家运营商大数据发展状况3.22013-2015年欧盟开放数据战略分析3.2.1大数据产业发展战略3.2.2加大技术研发资助力度3.2.3探索公私合作项目3.2.4推进大数据应用举措3.2.5欧盟大数据发展规划3.32013-2015年美国大数据产业发展分析3.3.1大数据发展战略3.3.2大数据产业现状3.3.3大数据应用案例3.3.4大数据技术发展措施3.3.5针对安全问题的政策3.3.6产业发展的经验借鉴3.42013-2015年日本大数据产业发展分析3.4.1大数据产业地位3.4.2市场规模及趋势3.4.3看好大数据经济效益3.4.4加强制造业大数据应用3.4.5运行大数据预防灾害3.4.6产业重点企业分析3.52013-2015年其他国家大数据产业发展状况3.5.1英国3.5.2法国3.5.3澳大利亚3.5.4韩国3.5.5新加坡第四章2013-2015年中国大数据产业发展分析4.12013-2015年中国大数据产业发展综述4.1.1产业发展阶段4.1.2产业运行情况4.1.3推动云基地建设4.1.4成立交易中心4.22013-2015年中国大数据产业布局4.2.1市场供给结构4.2.2应用行业分布4.2.3区域集聚发展4.32013-2015年中国大数据产业需求分析4.3.1主要行业大数据需求状况4.3.2企业大数据的应用及需求4.3.3大数据存储领域需求分析4.3.4中国小型机市场需求分析4.4中国大数据产业存在的问题4.4.1大数据产业发展难点4.4.2大数据产业存在的问题4.4.3大数据产业的现实挑战4.4.4大数据应用面临的挑战4.4.5大数据安全问题分析4.5中国大数据产业的发展策略4.5.1大数据应作为国家战略重点4.5.2大数据产业发展的政策建议4.5.3加快大数据的研发与应用4.5.4应避免大数据的过度建设第五章2013-2015年大数据产业发展格局分析5.12013-2015年大数据产业竞争格局5.1.1不同规模企业的竞争力分析5.1.2IT产业竞相布局大数据产业5.1.3网络保险市场大数据竞争状况5.1.4企业在智慧城市建设领域中的竞争5.22013-2015年中国大数据产业区域发展状况5.2.1贵州省5.2.2江苏省5.2.3山东省5.2.4广东省5.2.5上海市5.2.6重庆市5.32013-2015年大数据产业链及市场主体分析5.3.1大数据产业链介绍5.3.2大数据产业结构5.3.3大数据主要子行业5.42013-2015年大数据业务的商业模式5.4.1大数据业务商业模式类型5.4.2大数据商业模式及应用特点5.4.3重点企业大数据商业模式5.4.4构建创新的大数据商业模式第六章2013-2015年中国大数据行业主要设备市场分析6.1大数据一体机市场分析6.1.1大数据一体机简介6.1.2大数据一体机的优劣分析6.1.3大数据一体机的用户类型6.1.4国外竞争格局与品牌分布6.1.5国内市场竞争格局分析6.1.6国内企业竞争优劣势分析6.1.7国内主流品牌及其特点6.2大数据处理和分析软件市场分析6.2.1大数据与商业智能的关系6.2.2商业智能软件的应用价值6.2.3全球商业分析软件市场规模6.2.4全球大数据软件市场发展态势6.2.5国内大数据软件市场发展状况6.2.6国内商业智能软件下游市场6.2.7全球大数据软件市场发展潜力第七章2013-2015年重点行业大数据应用分析7.1医疗行业7.1.1医疗行业大数据应用价值7.1.2医疗行业大数据应用场景7.1.3医疗行业的数据类型分析7.1.4大数据对医疗行业的影响7.1.5医疗行业大数据应用的掣肘7.1.6医疗大数据实现中的关键问题7.1.7大数据在医疗领域的发展趋势7.2金融行业7.2.1金融行业大数据应用价值7.2.2金融行业大数据应用背景7.2.3金融行业大数据应用需求7.2.4金融行业大数据应用现状7.2.5金融行业大数据特征现状7.2.6金融行业大数据应用案例7.2.7大数据带来的挑战及对策7.2.8金融行业大数据应用发展展望7.3电子商务7.3.1大数据处理对电子商务的影响7.3.2电子商务大数据应用价值7.3.3电子商务大数据应用需求7.3.4电子商务大数据发展机遇7.3.5全球首个电商大数据指数7.3.6电子商务大数据应用挑战7.3.7电商企业大数据应用策略7.4零售行业7.4.1零售行业大数据应用价值7.4.2零售行业大数据应用需求7.4.3零售行业数据采集方式7.4.4零售行业大数据应用案例7.4.5零售巨头积极运用大数据7.5电信行业7.5.1电信行业大数据应用价值7.5.2电信行业大数据应用背景7.5.3电信行业大数据应用需求7.5.4电信行业大数据应用情况7.5.5运营商数据中心建设动态7.5.6电信行业大数据应用案例7.5.7电信行业大数据发展机会7.5.8电信行业大数据应用展望7.6交通行业7.6.1交通行业大数据应用背景7.6.2交通行业大数据应用需求7.6.3交通行业大数据应用案例7.6.4交通行业大数据应用问题及对策7.6.5交通行业大数据应用发展展望7.7智慧城市7.7.1中国智慧城市发展现状7.7.2智慧城市大数据应用需求7.7.3智慧城市大数据应用价值7.7.4智慧城市大数据应用案例7.7.5智慧城市大数据应用展望7.8政府公共服务7.8.1政府公共服务中大数据应用价值7.8.2政府网络执政中大数据应用挑战7.8.3政府统计工作中大数据应用机遇7.8.4大数据时代对政府信息公开的需求7.8.5军队管理中大数据的应用策略7.9其他行业7.9.1房地产业大数据应用状况7.9.2服装行业大数据应用分析7.9.3旅游行业大数据应用策略7.9.4影视行业大数据应用分析7.9.5媒体行业大数据应用状况第八章2013-2015年国外大数据行业重点企业发展形势8.1IBM8.1.1企业发展概况8.1.2企业经营状况8.1.3项目投资动态8.1.4在华客户案例8.2甲骨文8.2.1企业发展概况8.2.2企业经营状况8.2.3大数据解决方案8.2.4大数据研发动态8.2.5企业大数据策略8.2.6大数据成发展重点8.3微软8.3.1企业发展概况8.3.2企业经营状况8.3.3大数据解决方案8.3.4企业发展优势8.3.5大数据发展现状8.4SAP8.4.1企业发展概况8.4.2企业经营状况8.4.3大数据解决方案8.4.4在中国市场的地位8.5EMC8.5.1企业发展概况8.5.2企业经营状况8.5.3大数据发展战略8.5.4中国市场发展策略8.6惠普8.6.1企业发展概况8.6.2企业经营状况8.6.3大数据领域发展动态8.6.4云监控大数据解决方案8.7其他企业8.7.1Teradata8.7.2NetApp8.7.3亚马逊8.7.4Google8.7.5Cloudera第九章2013-2015年国内大数据行业重点企业发展形势9.1中国移动通信集团公司9.1.1企业发展概况9.1.22013年公司经营状况分析9.1.32014年公司经营状况分析9.1.42015年公司经营状况分析9.1.5中国移动大数据发展动态9.2中国电信集团公司9.2.1企业发展概况9.2.22013年公司经营状况分析9.2.32014年公司经营状况分析9.2.42015年公司经营状况分析9.3中国联通集团9.3.1企业发展概况9.3.2经营效益分析9.3.3业务经营分析9.3.4财务状况分析9.3.5未来前景展望9.4百度公司9.4.1企业发展概况9.4.2企业经营状况9.4.3百度大数据引擎9.5腾讯公司9.5.1企业发展概况9.5.2企业经营状况9.5.3参与医疗产业9.5.4发展互联网金融9.6北京拓尔思信息技术股份有限公司9.6.1企业发展概况9.6.2经营效益分析9.6.3业务经营分析9.6.4财务状况分析9.6.5未来前景展望9.7北京东方国信科技股份有限公司9.7.1企业发展概况9.7.2经营效益分析9.7.3业务经营分析9.7.4财务状况分析9.7.5未来前景展望9.8北京同有飞骥科技