2018年中国大数据行业分析报告

２０１８年中国大数据行业分析报告

编写单位：国家信息中心

南海大数据应用研究院

支持单位：海南省陵水黎族自治县人民政府

1我国大数据发展

总体处于起步阶段 09

2大数据领域人物和机构

影响力排名 15

3大数据发展政策体系

日臻完善 23

4人才供需结构

不均衡现象较为突出 31

5创新创业

保持良好发展态势 37

6大数据领域投资

热度持续攀升 45

7各地大数据产业

蓬勃发展 53

8大数据发展预期

总体向好 63

9大数据发展瓶颈

69大数据未来发展

10

方向与建议 73

2018-2019大数据行业薪酬增长率报告

2018-2019年 大数据行业 薪酬增长率调查报告
版权所有：薪酬网-数据部 https://www.docsj.com/doc/7b12719753.html,

序言
薪酬网（https://www.docsj.com/doc/7b12719753.html,)针对各类型企业的薪酬增值情况做了连续多年的 跟踪调研，全面调研了中国地区的一线，二线，三线城市，薪酬网人力资源 数据中心为企业提供涵盖薪酬调查、行业研究、绩效结构、补贴福利等各方 面的专业指导建议，提供切实可行的人力资源管理方案，帮助企业战略地规 划人员架构，建立适合其发展的管理机制，自成立以来已赢得数万企业的认 可及好评。
对于业内企业所支付的薪酬水平来说，由于薪酬水平市场信息不透明所 产生的资源浪费有两种情况：企业薪水相对于市场水平过高，薪酬水平成为 企业的负担；企业薪酬水平过低，又失去对外部人才的吸引力和对内部员工 的激励作用，进而造成人才短缺和流失。这两种情况都会使企业运行效率的 下降，从而失去企业在市场上的竞争优势。
薪酬调查不仅使企业管理者的决策有了客观的数据支持，同时了解行业 内其他企业的调薪水平、范围，项目等信息，提高了企业自身的运行效率； 了解竞争对手或人才来源群体的整体收入情况；了解工资动态与发展潮流… … 总的来讲，企业依据市场水平建立自身的薪酬战略体系。通过薪酬调查 将内部与外部的薪酬水平联系在一起并加以比较。在市场经济不断发展与深 化的今天，企业内部的薪酬水平市场化将是大势所趋。而要想理性地确定企 业自己的薪酬水平，借助于薪酬调查结果也将是不可缺少的一种方法。
中国薪酬网--数据部

目录
一、调研企业样本分析-----------------------------------------1 1. 公司性质分布 2. 公司营业额分布 3. 公司人数分布 4. 公司发展阶段分布 5. 公司地区分布 6. 各主要城市
二、薪酬增长率分析-------------------------------------------4 1. 2018总体 2. 2019预测 3. 华北地区薪酬增长率 4. 华东地区薪酬增长率 5. 华南地区薪酬增长率 6. 华中地区薪酬增长率 7. 不同企业性质薪酬增长率 8. 不同层级薪酬增长率 9. 各部门薪酬增长率 10. 不同学历薪酬增长率
三、调研概述------------------------------------------------10 1.薪酬调研简介 2.数据有效时间及薪酬口径 3.关于薪酬网

2018年大数据的10大趋势

2018年大数据的10大趋势 2018年大数据的10大趋势都有哪些呢？近日的2017年中国大数据技术大会（BDTC）上，《2018年大数据发展趋势预测》的主题报告出炉，该《预测》指出2018年大数据的最佳拍档概念分别是机器人和人工智能、云计算、智能计算或认知计算、数据科学、移动互联网。此外，也指出了2018年大数据的10大趋势。 1、人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点 2、数据科学带动多学科融合 3、数据学科虽然兴起，但是学科进展缓慢 4、推动数据立法，重视个人数据隐私 5、大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 6、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题

7、基于海量知识的智能是主流智能模式 8、大数据的安全持续令人担忧 9、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景 10、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术 从以上的预测中，可以看出2018年，人工智能作为大数据的应用场景，二者将更加密不可分。 大数据学科虽然发展起来，但是进展较缓慢，因此通过培训参与大数据工作的人仍然会比较多，成为现在大数据行业的主力军！ 另一方面，在大数据发展的同时，其安全问题也将越来越受关注，同时带动信息安全工程师岗位的需求增加！ 那么未来大数据学习和工作方向是什么呢？ Hadoop大数据开发方向 市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点 对应岗位：大数据开发工程师爬虫工程师数据分析师等 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。 对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等 大数据运维&云计算方向 市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科 对应岗位：大数据运维工程师 所以，你有没有Get到一些信息呢？在2018年只要抓住了大数据、信息安全等机遇，掌握了该项技能，2018年至于今后，你定会有一份引以为傲的工作。北大青鸟兰州优越校

大数据行业分析报告

大数据行业分析报告

目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

2019国内外大数据行业现状

当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。 其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建

工业大数据分析综述：模型与算法

摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。 关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言 当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛方案”定稿版(190218)

2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛” 方案 一、竞赛相关单位 赛项名称：2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛” 面向群体：全国本科院校、高职院校在校生 主办单位：中国大数据技术与应用联盟 承办单位：中国农业大学 北京邮电大学 联通高新大数据人工智能科技（成都）有限公司 浪潮软件集团 中交星宇科技有限公司 慧聪网 技术平台：北京红亚华宇科技有限公司 大数据精英网 二、竞赛背景 信息互联网的发展使人类进入了大数据智能时代，大数据技术的应用深刻影响着人们的生活，影响着时代发展的进程。我国政府和社会各界也做出了相应的理论研究和实践研究。2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》中明确指出，要加强专业人才培养、创新人才培养模式、建立健全的多层次多类型的大数据人才培养体系，现各高校相继启动大数据专业建设，大数据人才培养迈进了一个全新时代。

目前，在我国约有800多所本科及高职院校开设了大数据相关专业，大数据技术除了需要掌握较强的理论基础之外，更重要的是需要拥有较强的动手实践能力。全国院校领导专家也在积极探索、研究，并总结出大数据技能竞赛是培养和发现人才最有效的途径之一。2018年12月在中国农业大学举办第一届“全国大学生大数据技能竞赛”报名学校达400所，通过选拔参加决赛的学校达160多所，竞赛的举办受到了广大院校师生代表的认可，为更进一步巩固“以赛促学，以赛促教”的教学成果，举办2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”是非常有必要的。 三、赛项目的 举办赛项的主旨在于有效促进高等院校大数据相关专业教学模式的探索性改良，推进相关专业课程体系、教学内容和教学方法等教学资源的质量提升和丰富完善，推动校企合作，加强校企共建，提升我国大数据专业人才的实践能力。通过大数据技能竞赛，能够激发学生的自主学习热情，树立正确积极的职业价值观和人生观。通过大赛，可以提高实践教学课时量，学生可在“大数据竞赛平台”中以实际大数据项目案例开展训练相关技能并在平台搭建、数据采集、数据分析与挖掘等方面得到有效锻炼，提高学生的专业技能并逐步实践“理实一体化”、“做学教一体化”的教学模式。 以2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”为纽带，搭建校企合作的平台，提升高等院校大数据技术与应用及其他信息技术类专业学生的技能及职业素养，满足企业用人需求，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高等院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面紧跟行业及社会发展的需求，缩小学生能力与行业需求之间的差距，促进专业教学建设和教学改革。

2018年大数据垂直化应用行业分析报告

2018年大数据垂直化应用行业分析报告 2018年6月

目录 一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规及产业政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）国家工商总局 (5) 2、主要法律法规 (6) 3、相关产业政策 (7) （1）《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》 (7) （2）《促进大数据发展行动纲要》 (7) （3）《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 (8) （4）《大数据产业发展规划（2016-2020 年）》 (8) 二、大数据行业概述 (9) 1、大数据行业的定义 (9) 2、大数据行业的市场规模 (11) 3、中国大数据行业的发展现状与未来发展趋势 (12) （1）手机网民数量不断攀升，移动端数据价值凸显 (12) （2）APP数量持续激增，移动开发者群体不断扩大 (14) （3）国内专业SDK服务商较少，未来仍有较大发展空间 (14) （4）大数据在移动互联网营销中的运用逐渐成熟，移动营销行业前景可观 (15) （5）大数据应用逐渐加深，“大数据+”成为发展重点 (16) 三、行业竞争状况 (17) 1、行业竞争的主要特点 (17) （1）市场参与者多，市场竞争激烈 (17) （2）变现手段不断丰富，经营模式不断创新 (18) （3）跨界经营频繁，数据实力成竞争基础 (18)

2、行业主要企业 (19) （1）BAT主要推送产品 (19) ①友盟推送 (19) ②阿里云移动推送（Alibaba Cloud Mobile Push或Agoo） (19) ③信鸽推送 (20) ④百度云推送 (20) （2）手机厂商主要推送产品 (20) ①小米推送 (20) ②华为推送 (20) （3）其他第三方推送产品 (21) ①极光推送 (21) ②云巴推送 (21) （4）移动互联网营销主要企业 (21) ①品友互动信息技术有限公司 (21) ②有米科技股份有限公司 (22) ③北京力美传媒科技股份有限公司 (22) ④广州汇量网络科技股份有限公司 (22) ⑤利欧集团股份有限公司 (22) 3、行业经营模式及盈利模式 (23) 4、进入行业的主要壁垒 (24) （1）技术壁垒 (24) （2）资源壁垒 (24) （3）资金壁垒 (24) （4）品牌壁垒 (25) 四、影响行业发展的因素 (25) 1、有利因素 (25) （1）国家政策大力支持 (25) （2）市场规模迅速提升 (26)

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.docsj.com/doc/7b12719753.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分析报告 一、行业所处生命周期 (3) 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年） (3) 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） (3) 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年） (3) 二、行业上下游的关系 (4) 三、行业监管体制、主要法律法规及政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）行业自律性组织 (5) 2、行业主要法律法规及政策 (6) 四、影响行业发展的因素 (7) 1、有利因素 (7) （1）大数据上升为国家战略，符合战略性新兴产业发展方向 (7) （2）信息技术不断升级推动行业持续发展 (8) （3）基于大数据进行精准管理和精确营销需求大幅上升 (8) 2、不利因素 (9) （1）数据资源短缺，技术水平不足 (9) （2）前期投资大，回报周期较长 (9) （3）高端技术人才缺乏 (9) 五、行业规模与发展趋势 (10) 六、行业风险 (12) 1、市场竞争风险 (12) 2、数据安全风险 (12) 七、行业竞争格局 (13)

1、大数据行业竞争格局 (13) 2、行业壁垒 (13) （1）人才和技术壁垒 (13) （2）资金壁垒 (14)

一、行业所处生命周期 随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年） 该阶段，随着大数据库等技术的进步，数据挖掘概念开始普及，越来越多的企业将信息管理作为单独的业务部门，但由于当时企业数据采集能力有限、企业信息化时间较短、本身管理软件中储备的历史数据有限，一些业内厂商推出的领先数据管理方案并不容易获得企业认可，业务尚不足以推动技术的快速进步。 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） 2008 年金融危机以后，国内企业为了尽快从业务低迷的状态中恢复，获得市场竞争优势，对商业智能（BI）以及商业分析（BA）的需求出现快速提升，主要应用在决策支持、业务优化、销售机会挖掘等领域。同时，一些业内领先企业凭借先发优势逐步拉开同行业企业的差距，企业对决策支持、预测等需求开始广泛出现。 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年） 到了2012 年以后，由于企业信息化及互联网应用的日益完善，对消费者及企业内外部所积累的数据日益丰富，大数据的概念迅速为各类人群所接受。在企业领域，包括营销、风险管控、预测、客户挖

2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.docsj.com/doc/7b12719753.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。

2019-2025年中国大数据行业市场规模预测及发展痛点分析

2019-2025年中国大数据行业市场规模预测及发 展痛点分析 大数据是信息化发展的新阶段，随着全球数据储量的不断提高，大数据正进入发展加速时期。近年来，随着5G、AI、云计算、区块链等新一代信息技术的蓬勃发展，大数据技术走向融合发展的关键阶段。同时，我国大数据产业保持良好发展势头，“大数据+行业”渗透融合全面展开，融合生态加速构建，新技术、新业态、新模式不断涌现，政策支持、战略引领、标准规范、产业创新的良性互动局面正在形成。 一、大数据行业市场规模预测 近年来，全球数据产生量迅猛增长。预计2020年，全球数据产生量将达到50.5ZB，同比增长23%。在数据储量不断增长的推动下，大数据产业也将构建出多层多样的市场格局，具有广阔发展空间。在2018-2020年期内，预测大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长，预计全球大数据市场收入规模2020年将达到560亿美元。未来两年里，大数据市场将呈现稳步发展的态势，增速保持在14%左右。另外，随着大数据市场成熟度的不断提高，在2025-2027年间，市场规模的增长将有所放缓，维持约7%的增速。 2016-2020年全球每年产生数据量估算（ZB）

全球大数据储量地区分布（%）

2016-2027年全球大数据市场收入规模及预测（亿美元） 随着大数据、移动互联网、物联网等产业的深入发展，我国数据产生量将出现爆发式增长，数据交易将迎来战略机遇。我国产生的数据量将从2018年的7.6ZB增至2025年的48.6ZB，CAGR达30.35%，超过美国同期的数据产生量约18ZB。另外，随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地，我国大数据市场产值不断提升，2020年将超万亿元，大数据正迎来发展黄金时期。 中国数据圈规模（单位：ZB）

2014年大数据行业分析报告

2014年大数据行业分 析报告 2014年9月

目录 一、大数据的特征 (4) 1、大数据的定义 (4) 2、大数据的关键特征 (4) （1）海量化 (4) （2）多样化 (5) （3）快速化 (5) （4）价值化 (5) 3、大数据相关技术 (6) 4、大数据技术的价值 (7) 二、行业监管体制、主要法律法规及政策 (7) 1、行业主管部门及监管体制 (7) （1）行业主管部门 (7) （2）行业自律性组织 (8) 2、行业相关法律法规及政策 (8) 三、行业发展概况 (10) 1、大数据产业发展概况 (10) 四、行业周期性、季节性与区域性特点 (11) 五、影响行业发展的因素 (12) 1、有利因素 (12) （1）国家开始意识到大数据的战略价值 (12) （2）基于数据分析进行的企业管理经营效果明显 (12) （3）“云计算”和“大数据”后的数据分析需求大幅上升 (13) 2、不利因素 (13) （1）数据分析人才的缺乏 (13) （2）数据的归属权不清晰，制约着大数据的融合及发展 (14) （3）数据积累不足 (14) （4）下游主要客户议价能力相对较强，一定程度上制约行业企业的发展 (15)

六、行业规模 (15) 1、大数据市场发展概况及趋势 (15) 2、大数据技术在各行业的应用前景 (16) （1）电力行业 (16) （2）金融行业 (17) （3）交通行业 (18) 3、行业上下游产业关系 (19) （1）大数据行业与上游行业的关系 (19) （2）大数据行业与下游行业的关系 (20) 七、行业风险特征 (20) 1、市场风险 (20) 2、技术更新风险 (20) 3、数据安全风险 (21)

2018年中国大数据产业发展形势展望报告

2018年中国大数据产业发展形势展望 【内容提要】 2017年，我国大数据产业保持健康快速发展，不断向制造业等传统产业渗透融合，催生出一大批新产品、新服务、新模式和新业态，成为数字经济的重要组成部分，为实现两个强国建设提供了重要动能。展望2018年，我国大数据产业将继续保持快速增长态势，对其他行业领域的融合渗透效应将向更深层次延伸，制造业数字转型的核心引擎作用将日益凸显，产业发展主基调依然是技术创新驱动，产业集聚特色化发展态势将逐步显现，产业生态体系也将迈入成熟完善阶段。但同时，我国大数据产业发展也面临着数据开放共享水平有待提高、技术创新对产业发展的引领作用仍然不强、助推数字转型程度亟待提升、产业统计和标准体系急需构建、数据安全和数据主权面临新问题等挑战。在此形势下，赛迪智库建议我国应从推进数据开放共享、强化核心技术创新、深化融合渗透效应、持续完善产业生态、加强行业监管管理五个方面着手，不断提升要素支撑能力、积蓄创新发展动能、促进实体经济发展、拓展市场发展空间并保障发展后续动力。 【关键词】 大数据产业 发展形势 展望 2017年，随着《促进大数据发展行动纲要》深入实施和《大数据产业发展规划（2016-2020年）》的发布，我国大数据产业呈现健康快速发展态势，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节产业规模预计达到4200亿元。2018年，我国大数据产业发展虽然依然面临着宏观经济下行和结构调整的挑战，但也面临着国家和地方政策重点推动、各领域应用需求不断增长以及生态体系不断完善等重大机遇，预计2018年我国大数据产业将继续保持快速发展态势。

2018年中国大数据产业发展形势展望 一、对2018年形势的基本判断 （一）产业将继续保持快速增长态势 2017年是《促进大数据发展行动纲要》深入推进关键之年，也是《大数据产业发展规划（2016-2020年）》发布并落地实施的第一年，我国大数据产业呈现加速发展态势，产业规模不断扩大，产业链条加速完善，企业实力不断增强。包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节产业规模预计可达到4200亿元，大数据关联产业规模预计超过7万亿元，大数据融合产业规模预计达到5.5万亿元。产业链条日益完善，国内大数据公司已涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据安全等领域。企业实力不断增强，华为、阿里、百度、腾讯等企业的大数据技术和平台处理能力跻身世界

智能制造与工业大数据研究团队-西安电子科技大学机电工程学院

智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光

云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！ 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家

工业大数据介绍

一、工业大数据的定义 工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。 二、工业大数据特点 工业大数据主要有以下几个特点： 1、数据来源主要是企业内部，而非互联网个人用户； 2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据； 3、数据服务对象是企业，而不是个人； 4、在技术上，传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用，更多的采用了互联网大数据领域成熟的技术； 5、改变了企业原先对数据的看法，使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视，并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程； 三、大数据在工业领域的作用 1、实现数据的全面采集并持久化 在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是

在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集并且持久化成为可能，即采集到的数据可以实现长时间的存储，且海量的数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。 2、实现全生产过程的信息透明化 随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。 随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。3、实现生产设备的故障诊断和故障预测 当前，已经可实现对设备各类数据的采集，包括设备运行的状态参数，例如温度、震动等，设备运行的工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中的环境参数，例如风速、气压等，设备的维

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分 析报告 2018年11月

目录 一、大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章 (5) 1、大数据的定义 (5) 2、为何研究大数据 (7) 3、大数据发展的基础：数据积累、算力提升、技术创新 (9) 二、大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限 (10) 1、基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发 达经济体都积极推进各自的大数据战略 (10) 2、中国亦将大数据视为新经济的重要支撑 (11) 3、大数据投融资市场持续升温 (13) 三、大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王 (14) 1、数据来源：政府、BAT、运营商等是当前大数据的主要拥有者 (15) 2、数据管理与分析：存储是支撑、安全是保证、分析是核心 (15) （1）数据处理框架：Hadoop、Spark 是应用较为广泛的两种框架 (16) ①Hadoop (17) ②Spark (20) （2）数据处理算法：受益人工智能，神经网络算法关注度再次高涨 (24) ①BP反向传播算法 (26) ②RNN循环神经网络 (27) ③CNN卷积神经网络 (29) ④Kohonen 自组织神经网络 (30) 3、数据应用：应用是完成产业商业化目标，实现价值的终点 (31) （1）政府大数据 (32) （2）医疗大数据 (34) 四、相关企业简况 (35) 1、四维图新 (35) 2、中科曙光 (37)

3、海康威视 (39) 4、美亚柏科 (41) 5、创业软件 (42)

大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章。对于大数据，Gartner 给出的定义是需要运用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中，将“大数据”描绘为“第三次浪潮的华彩乐章”。 大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限。基于大数据对各行业的深入影响，美国、欧盟等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略，中国亦将其视为新经济的重要支撑。据信通院数据，2017年中国大数据相关产业规模为4700亿元，预计2020年有望赶超1万亿，年均复合增速近30%，其中，核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年可达329亿，空间广阔。同时，大数据投融资市场也持续升温，2012-2016年期间，国内共发生大数据投融资事件超1600件，统计公布金额的1300余起投资，其融资总额达1200多亿，2016年同比增长189.7%。 大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王。分析大数据产业链，主要涵盖数据来源、数据管理与分析、数据应用。1）数据是行业发展的源泉，政府、BAT、运营商等是当前中国大数据的主要拥有者，另在细分领域拥有入口资源的公司也是稀缺标的。2）数据管理与分析是产业中游。数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节，其中，数据存储是产业链的支撑，参与者以传统数据库企业为主；数据安全是产业发展的重要保障，渗透数据存储、传输、交互的各个环节。而产业链最核心的当属数据分析与挖掘，其能力直接决定着大数