软件产品行业投资价值分析及发展前景预测

软件产品行业投资价值分析及发展前景预测大数据软件行业近年发展情况随着数字化转型的推进，各行业在完成数据基础设施建设后，为业务赋能成为数据开发工作的重点。传统数据开发工作大多通过直接调用种类繁多的大数据开源技术组件来进行，通常需要具备专业技术人员完成，业务人员很难快速参与，然而伴随业务对于数据开发的要求不断提高，不同部门间的高效协同成为完善数据开发工作、提高业务效率的关键。因此，随着数据开发工作逐渐从技术部门向各业务部门延伸，数据开发的门槛亟需降低，以使数据与各业务加速融合。鉴于此，行业内厂商利用低代码（或零代码）思想，通过抽象大数据开发过程中常用的技术和流程，屏蔽数据开发任务的技术细节，并提供统一的集成界面，从而构建数据开发平台，以降低数据开发门槛，解决业务赋能痛点。与此同时，开发平台可以增强各组件在项目间的可复用性。根据中国信息通信研究院统计，数据开发平台能够将金融、零售、工业、医疗等不同场景下的开发组件复用率增至85%，从而降低数据的开发成本。随着各行业数字化水平提高，业务不断数字化、线上化，数据资源不断积累，应用场景创新逐渐成为可能。前述应用方面的变化，带动大数据技术经历了多次更新升级，从专注存储的数据库，到面向统计分析的数据仓库，再到面向大数据分析应用场景的Hadoop/Spark为核心的大数据平台、数据湖等。随着用户使用的数据种类和来源逐渐多样化，包括关系型数据、日志、音频、视频、文本、图片、地理位置信息等类型的结构化、半结构化和非结构化数据等，数据及其分析的复杂度进一步提高。同时，随着大数据应用单位内不同架构的数据管理分析系统的建设，加重了信息孤岛（即各信息系统之间不能协调工作）问题，并增加了数据管理及分析工作的复杂性和难度。微服务将软件开发为小型服务（模块）的集合；各服务以独立流程运行并实现其业务功能，各服务间以API或消息传递进行通信容器通过操作系统级虚拟化，资源被动态地划分到一个或多个独立的容器中，每个容器都有一个唯一的可写文件系统和资源配额，用于部署相应的微服务开发运维一体化（DevOps）加强软件开发人员与IT运维人员协作，以提供可解决用户问题的高质量软件持续交付利用敏捷开发模式实现更高效交付运用。云原生思想开发的大数据软件产品从三个方面实现了效率提升，一是产品整体架构为实现弹性伸缩而进一步解耦和改造，各模块可与容器等底层资源单元适配，分别实现弹性扩缩容，从而提升硬件资源利用率；二是应用接口函数化，让更多能力（如统计、机器学习、流程处理等）封装成函数接口，用户可根据实际业务需要，达到更细粒度的按需使用和按需付费；三是支持多云部署，从而降低客户被单一公有云绑定风险。随着物联网、5G、云计算的发展，数据生命周期涉及的节点数量变多、数据形式变新，信息泄露事件频发。同时，对外的数据融合应用与对内的数据安全保护需要兼顾。零信任、隐私计算等数据安全、数据流通方面的技术得到进一步发展与应用。大数据行业面临的机遇与挑战（一）大数据行业面临的机遇1、大数据行业市场空间广阔大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，当前大数据产业从培育期进入高质量发展期。《十四五大数据产业发展规划》提出，要在十三五产业规模1万亿元目标基础上实现2025年底，大数据产业测算规模突破3万亿元的增长目标。当前，我国政府、金融、交通、能源、等国民经济重要部门或行业均对大数据处理存在较强应用需求，随着数字化转型的进一步推进，其他领域的数据处理需求也将逐渐释放，因此，大数据行业未来发展空间广阔。2、大数据行业政策支持力度较大我国自2014年大数据首次写入《政府工作报告》起，不断出台大数据相关政策。2020年4月9日，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据与土地、劳动力、资本、技术并称为五种要素，提出加快培育数据要素市场。《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》中提出进一步加快培育发展数据要素市场，数据要素市场化配置上升为国家战略。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》作为阐明国家战略意图，引导规范市场主体行为的行动纲领，专门以第五篇加快数字化发展建设数字中国规划数字经济、数字社会、数字政府和数字生态的发展，明确大数据是数字经济的重点产业。基于《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，国家近期发布了《十四五软件和信息技术服务业发展规划》《十四五大数据产业发展规划》《十四五国家信息化规划》《十四五数字经济发展规划》等政策文件，支持发展大数据软件产业。加快数字经济、数字社会、数字政府建设，以数字化驱动生产方式、生活方式和治理方式变革成为我国当下及未来一段时间发展的重点。3、技术演进为大数据行业发展提供动力随着5G、云计算、人工智能、物联网等技术的快速发展，数据量呈爆炸性增长态势，数据复杂度进一步提高。技术演进对软件的数据处理能力提出更高要求的同时，也为市场提供了新的发展方向和增长点，为行业发展提供了新的契机。（二）大数据行业面临的挑战1、大数据行业竞争激烈大数据行业发展速度快，发展前景好，同时参与市场竞争的企业较多。其中，美国大数据行业起步早，已形成一些技术领先、规模较大的软件厂商。国内互联网龙头企业具有较好的数据资源，并利用其技术、人才、规模等方面优势，拓展大数据软件市场；大型软件企业通过其软件开发、行业应用等方面的优势，渗透进入大数据领域；专业从事大数据业务的新兴创业企业不断涌现。以上各类企业主动进入大数据处理软件领域，使该领域竞争较为激烈。2、大数据行业人才争夺激烈随着我国产业数字化转型的发展，大数据方面的从业人员逐步增多，但尚不能满足大数据行业对于专业人才，特别是高端人才的迫切需求。人才不足一定程度上影响到大数据产业的发展。同时，业内企业为争取优秀人才争夺激烈，造成行业内人才薪酬水平相对较高、人员流动性较强等情况，对新兴创业企业带来较大挑战。大数据软件市场规模根据沙利文研究的数据，全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至2019年的170亿美元，年复合增长率为26．2%，超过硬件和服务收入的增速；预计到2024年的市场规模将达到377亿美元，年复合增长率约为21．2%。伴随着政府部门和大型企业对于数据价值重视程度的提高，以及大数据软件采购预算的增加，中国大数据软件市场规模持续增长。根据沙利文研究的资料，该市场规模自2015年的52亿元增长至2019年的146亿元，年复合增长率为29．4%；预计到2024年的市场规模将达到492亿元，年复合增长率约为28．4%。产业的五大困局虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是他山之石，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多数据孤岛和数据烟囱，数据价值难以发挥。三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（21．90-5．19%，诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，劣币驱逐良币现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。大数据产业进展显著过去几年，大数据理念已经深入人心，用数据说话已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。农业环保检察税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。在技术方面，我国大数据技术发展属于全球第一梯队，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的甜头。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用脱虚向实趋势明显，与实体经济的融合更加深入。大数据行业展望随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。行业应对策略大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业，在发展初期不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用，而且要更好发挥政府的引导作用。一是，要加强核心技术攻关与产业化推动。自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准着力点和突破口，加大政府财政资金的引导支持力度。为此，建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金，支持突破一批关键核心技术研发创新与应用，构建具有核心技术自主权的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主研发创新能力，有效破解制约产业发展的瓶颈。二是，完善大数据安全政策。需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究，协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程，加强对敏感数据、企业商业秘密和个人数据的保护。同时，推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度，建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系，加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外，还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力，提高重大风险识别分析水平。三是，鼓励地方因地制宜发展大数据产业。大数据产业发展应注重差异化发展，形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。四是，推动行业加快大数据标准建设。当前大数据产业应用层出不穷，政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作，为用户企业提供大数据产品选型指导，为数据安全提供保障，促进大数据交易等新兴服务模式规范发展，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。中国大数据行业市场规模中国大数据行业市场规模逐年增长，据市场研究机构尚普咨询集团的数据，2022年已经超过了3000亿元。细分市场中，基础设施服务市场规模最