大数据分析行业发展概况分析

大数据分析行业发展概况分析

大数据分析行业发展概况（一）大数据分析行业伴随数字经济高速发展大数据分析行业作为直接赋能企业数字化运营的大数据细分行业，是大数据行业的重要构成。借助大数据分析产品和服务，帮助企业实现数据价值化、数字化运营，从而最终实现降本增效、流程优化、低碳经营、产品创新、服务提升、风险管控、战略决策等目的。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪CCID统计，中国大数据分析市场规模由2019年的154．8亿元增长至2021年的231．1亿元，复合年增长率达到22．2%；未来大数据分析市场将不断发展壮大，预计2024年中国大数据分析市场规模将达到465．3亿元，未来三年复合年增长率26．3%。（二）电力行业具备良好的大数据分析发展基础和应用前景电力行业是关系到国计民生的基础性行业，近年来，随着社会经济持续快速发展，电力行业整体呈现稳定发展态势。根据中国电力企业联合会统计，2021年我国全社会用电量已经达到83，128亿千瓦时，过去十年复合年增长率5．9%；2021年我国220千伏及以上公用变设备容量493，921万千伏安，同比增长5．0%；2021年我国220千伏及以上输电线路回路长度843，390千米，同比增长3．8%。电力行业在稳步发展进程中，同时伴随数字化、信息化建设的不断加强，在电网输电、变电、配电和用电等环节的设备端和用户端产生了大量数据资源，为大数据分析技术、产品和服务创造了良好发展基础和应用前景。（三）电网企业加快数字化转型，将有效驱动大数据分析市场发展近几年，电网企业加快数字化转型，其中，国家电网完成全业务泛在电力物联网顶层设计，加强数字基础设施建设，推动建设国网云、数据中台及业务中台，在智能运检、设备管理和用电环节等推进相关智能分析、管理类系统建设；大力发展大数据应用，加强用电数据监测和大数据分析，挖掘电力大数据价值，借助电力大数据分析辅助决策等。南方电网实施4321工程，加快推进数字电网建设，全力打造数字南网、智慧南网，输变电方面不断提高巡视、操作、安全等业务智能化、数字化水平，配电方面充分利用云大物移智链技术，以实现配电网设备资产管理智能化、现场作业数字化、电网运行智慧化，并将数字技术融入电网企业管理经营全过程，以数据驱动业务流程再造和组织结构优化。当前，国家大力推动源网荷储一体化和多能互补发展，推进电力系统数字化转型和智能化升级，以推动电力行业实现碳达峰、碳中和。在此发展背景下，电力领域数字化转型持续加快。未来一段时间内，国家电网和南方电网将持续加大投入以推进整体电网数字化转型。南方电网在其十四五规划中提出，企业将向数字电网运营商转型，十四五期间总体电网建设将规划投资约6，700亿元，以加快数字电网建设和电网现代化，加快电网数字化转型，以电网的数字化、智能化建设，促服务智慧化，全力提升用户获得感；到2025年，全面建成数字电网，充分发挥能源电力大数据生产要素和算力+算法叠加倍增效应，赋能新型电力系统建设。国家电网披露，十四五期间其计划投入3，500亿美元（约合2．23万亿元），推进电网转型升级，加快构建新型电力系统等。国家电网和南方电网十四五电网规划投资累计约2．90万亿元，超过十三五实际电网投入2．82万亿元。伴随国家电网和南网电网对电网投资额的提升，电网数字化投入将不断增长、电网数字化建设持续加快。国家电网方面，2020年国家电网在涵盖了数字化平台、能源大数据中心、电力大数据应用、5G应用等十大领域的数字基础设施上建设投资约247亿元；南方电网方面，根据《南方电网十四五发展规划和2035年远景目标展望》，其十四五期间对数字化的固定资产投资需求达190亿元。赛迪CCID预计，十四五期间国家电网、南方电网数字化转型投资额合计值将达到1，090亿元，复合年增长率17．0%，其中国家电网占比约82．6%、投资额约900亿元，南方电网占比约17．4%、投资额约190亿元。现阶段，电网企业在数据中台等数字化底层部署已较为完善，国家电网为例，2020年国家电网已经完成总部及27家省内网云和数据中台部署，可以预见未来电网数字化转型、数字化投入重心在于电力大数据价值挖掘，将数据资源作为核心资产进行管理和运营，赋能电力行业科学规划、智能运行及商业模式创新。未来持续增长的电网企业数字化转型投入，将有效驱动电网领域大数据分析市场的快速发展。中国大数据行业市场规模及未来发展趋势细分市场中，基础设施服务市场规模最大，主要包括数据中心建设和运营、硬件设备等，约占总市场的40%左右。其次是数据服务市场，包括数据挖掘、分析、建模等，约占30%。最后是应用市场，包括大数据应用系统和平台、大数据服务等，约占25%。政府对大数据行业的支持政策也在不断完善。如双创政策鼓励企业创新，互联网+战略推动数字经济发展，数字中国建设等。政府还通过提供资金支持、税收优惠、人才培养等手段，来推动大数据行业的发展。地区发展上，经济发达的东部地区市场规模较大，如上海、北京、广东等。这些地区拥有较高的经济水平、较好的基础设施和较为成熟的市场，吸引了大量大数据企业入驻。而中西部地区正在快速发展，其中西部地区政府支持力度较大，如重庆、四川等地的大数据发展取得了长足进展。这些地区政府通过提供资金支持、税收优惠、人才培养等手段，来推动大数据行业的发展，吸引了大量大数据企业入驻。在未来发展趋势上，随着物联网、人工智能、云计算等新技术的普及，大数据应用领域将会不断扩大。越来越多的企业和行业将开始使用大数据技术来提升经营效率和降低成本。政府和相关机构也将加大对大数据行业的支持力度，推动行业标准化和规范化。同时，随着数据保护和隐私保护问题的日益重视，大数据安全和合规性将成为大数据行业的重要发展方向。预计到2025年，中国大数据市场规模将达到1万亿元以上，大数据应用将更加广泛，在各行各业得到广泛应用。在智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融等领域将有突破性进展。总的来说，中国大数据行业具有巨大的市场潜力和发展机会，将在未来发展中取得新的突破。大数据行业的应用场景以大数据作为机器学习的训练集，从而训练出拥有一定决策能力的人工智能。典型的代表案例就是谷歌的AlphaGo，通过大量围棋棋局的学习，最终拥有了打败围棋世界冠军的能力。从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表是著名社交公司LinkedIn，他们通过用户之间的关联关系，绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。不仅如此，LinkedIn还通过大量求职者和招聘方的信息，分析出哪些公司正在迅速扩张，哪些公司正在流失人才，哪些公司之间正在展开人才市场的争夺。这些对于客户公司来说，都是无价之宝。大数据不仅适用于公司和政府，也适用于每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。又比如在淘宝买东西的时候，大数据会记录你的浏览痕迹，从而为你推送你感兴趣的商品。再或者是短视频平台也会根据你的观看记录，为你推荐你感兴趣的内容方向。大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。大数据行业发展概况大数据（BigData），又称巨量资料，是指超过传统数据应用软件处理能力的大量、复杂数据集合。大数据技术指从海量数据、种类繁多的数据中快速且准确获得有价值信息的技术能力。大数据规模大且传输速度要求高，其特征通常可概括为五点，即规模（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）、准确（Veracity）。数据类型主要分为三种，结构化数据：也称行数据，是具备统一的结构、能够用行列二维形式表达和管理的数据，如关系型数据库数据。半结构化数据：是一种适于数据库集成的数据模型，也可以是一种标记服务的基础模型，用于Web上共享信息。非结构化数据：数据结构不规则，不方便用行列二维形式表达的数据，如文本、音视频等。近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过程中，地位愈发凸显。大数据产业有效市场的主导作用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。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，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。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。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。我国大数据总体发展形势良好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。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。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。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。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。大数据应用层将占据市场最大份额大数据产业包括一切与大数据的产生与集聚（数据源）、组织与管理（存储）、分析与发现（技术）、交易、应用与衍生产业相关的所有活动。大数据产业按照数据价值实现流程，包括数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易层、大数据应用层与大数据衍生层等六大层级，每一层都包含相应的IT硬件设施、软件技术与信息服务等。从发展趋势来看，随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，2020年中国大数据应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于它的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。大数据行业发展现状随着人工智能和物联网的兴起，大数据行业带来了不可估量的商业价值。目前，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。云计算与大数据成为了市场上最热门的求职领域。这一现象很可能将在可预见时期里长期延续。而且，在互联网领域的平均薪资排行中，云计算、大数据稳居前三。在BAT等大厂里，大数据的薪资也是最高的。如今大数据的就业方向多不胜数，比如数据平台、数据采集、数据仓库、数据处理、数据分析、数据挖掘，还有机器学习、数据可视化以及数据应用等等。大数据行业发展前景随着我国互联网及智能硬件的快速普及，数据开始呈爆发性增长，海量数据的收集、处理和展示使各行各业能深刻地洞悉行业规律，同时提升效率。大数据对传统行业的改造和升级将为大数据企业创造难得的发展良机，大数据行业发展空间广阔。近年来，我国经济快速发展，带动了大数据行业基础设施的逐渐完善。数据中心和云计算平台的大量涌现、5G等移动通信技术的兴起、公共无线网络的普及和网络带宽服务的不断优化都将为大数据行业的发展提供肥沃的土壤。大数据行业市场规模持续扩大当前网民增长进入了一个相对平稳的