大数据初探| 大数据详解| 政策汇编| 数据入口| 技术基础| 应用领域| 区域格局| 投资指引| 精品案例

一、紧跟浪潮 捕捉热点 ── "数据中国"建设初探

中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(简称"十三五"规划(2016-2020年))中提出:"实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享"。作为"'十三五'十四大战略"之一的"国家大数据战略",我国《大数据产业"十三五"发展规划》也正在紧张制定中。"十三五"期间,大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机。
大数据的特征
  • 特征一 ── Volume
    数据量巨大
  • 特征二 ── Variety
    数据类型多样化
  • 特征三 ── Velocity
    数据时效性高
  • 特征四 ── Veracity
    数据真实性低
大数据产业发展历程
目前,我国大数据产业正处于高速发展期,多种商业模式得到市场印证,新产品和服务不断推出,细分市场走向差异化竞争。

全球大数据发展总体态势

大数据战略化趋势显著
美国: "大数据高级指导小组";"联邦大数据研究与开发计划"。
欧盟:《数据价值链战略计划》、"地平线2020"。
英国:《作为开放事业的科学》。
日本:《创建最尖端IT国家宣言》。
数据开放共享成为核心
美国:政府开放数据门户网站data.gov。
英国:"三个开放";ODI。英国《作为开放事业的科学》。
韩国:"首尔开放数据广场"。
法国:数据平台data.gouv.fr。
重点项目带动创新发展
美国:加快科学研究、加强国家安全、改革教学和培训体系以及促进专业人才发展。
欧盟:重点加强在数据处理技术、数据门户网站和科研数据基础设置三方面的投入。
应用驱动数据价值挖掘
美国:公共政策、舆情监控、犯罪预测、反恐等领域。
英国:医疗、农业、商业、学术研究等领域。
法国:促进大数据技术、产品及解决方案研发创新应用。
数据安全防护日益加强
美国:"安全协议";商用软件程序监视。
欧盟:《通用个人数据保护条例》(GDPR)。
俄罗斯:《数据本地化法》。
韩国:《信息通信网络的促进利用与信息保护法》。
大数据生态体系不断完善
美国美国:大学学科培育:吸纳国内外的大数据人才;与企业、科研院校合作。
美国新加坡:与企业以及本地高等院校开展合作。
案例
|谷歌预测流感

我国大数据发展总体态势

形成了8个国家大数据综合试验区为引领,京津翼、长三角、珠三角、中西部四个集聚区域协同发展格局 。

各区域发展水平差异明显,东部地区是大数据发展的前沿地带,占据全国大数据发展指数前10的前6个席位,西部地区紧随其后,中部地区和东北地区发展相对滞后。

广东11.21的指数位列榜首 上海、贵州、北京、重庆等省市全国领先 各省市高度重视,区域差异逐渐缩小

山东、贵州、广东和北京全国领先 省域发展水平明显不均衡 尚未形成区域型联动发展态势

北京发展指数26.50,全国遥遥领先 广东、江苏等省市位列第一梯队 集聚发展态势凸显,把大数据综合试验区
总指数占全国比重为45.62%

广东以20.62指数高居榜首 北京、浙江等发达省市为引领 第一梯队侧重政务应用,第二梯队各类应用
均衡发展,第三梯队工业应用成为重点。

第一梯队多来自传统ICT产业发达的东部地区 各省市技术研发创新水平差距较大

大数据产业规模
2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币,同比增长30%;2017年大数据核心产业规模为236亿元人民币,增速达到40.5%,预计2018年 -2020年增速将保持在30%以上。
大数据时代的挑战
  • 59%
    59%的数据是无效数据
  • 70%
    -85%数据过于复杂
  • 85%
    企业数据架构无法适应数据量和复杂性增长的需求
  • 98%
    企业无法及时、准确地为业务提供正确的信息

二、高屋建瓴 深入分析 ── 大数据领域深入剖析

产业链
大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个"T"型价值链结构。
价值链结构图
配套硬件及技术基础
大数据领域技术层级大数据领域核心技术
大数据领域技术层级
数据采集与预处理
数据采集是通过RFID射频技术、传感器以及移动互 联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化的海量数据,并完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
数据分析及挖掘技术是大数据的核心技术。主要是在现有的数据上进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。
数据分析与挖掘
数据存储与管理
大数据存储与管理技术是用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。主要解决大数据可存储。可处理及有效传输等关键问题
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来,从而提高各个领域的运行效率。在我过,大数据重点应用于以下三大领域:商业智能、政府决策、公共服务。
数据展现与应用
标杆企业竞争力
大数据产业市场主体"数据中国"建设重点参与者盘点
大数据产业市场主体、数据中国建设重点参与者
商业模式
大数据领域主流商业模式介绍
大数据领域主流商业模式介绍

三、政策助力 俟风而动 ── 大数据相关政策汇编

国外大数据政策环境
国外大数据政策环境
大数据产业重要政策盘点
2016年以来我国大数据产业相关政策
时间发布单位政策名称
2016.3 国家发改委 《中国人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》
2016.3 环保部 《生态环境大数据建设总体方案》
2016.7 国务院 "十三五"国家科技创新规划》
2016.9 工信部、发改委 《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》
2016.11 国务院 《"十三五"国家战略性新兴产业发展规划》
2017.3 国务院 2017年政府工作报告
2017.7 国务院 《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》
2017.9 国家测绘地理信息局办公室 《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》
2017.9 公安局 《关于深入"大数据+网上督察"工作的意见》
2017.9 水利部 《关于推进水利大数据发展的指导意见》
2017.10 民政局 《民政部关于统筹推进民政信息化建设的指导意见》
2017.11 林业局 《国家林业局关于促进中国林业云发展的指导意见》
2017.12 国务院 《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》
2018.1 网信办、发改委、工信部 《公共信息资源开放试点工作方案》
2018.3 国务院 2018年政府工作报告
2018.3 教育部 《教育部机关及直属事业单位教育数据管理办法》
2018.4 国务院 《科学数据管理办法》
2018.4 中国气象局 《气象大数据行动计划(2018-2020年)》
2018.5 银监会 《银行业金融机构数据治理指引》
大数据产业区域发展指数
2018年大数据产业区域发展
  • 东部地区
    整体发展水平较高
  • 西部地区
    黔川渝发展势头迅猛
  • 中部地区
    鄂湘差距较为明显
  • 东北地区
    辽宁发展相对较快

四、源头活水 历久弥新 ── 大数据领域重要数据入口解读

传统数据信息化
传统数据信息化大多是存贮在本地,非全部公开数据资源,例如市场调研数据、企业数据、生产数据、制造数据、消费数据、医疗数据、金融数据等数据资源;把握数据资源的企业或行业也必然成为大数据的直接受益者。
医疗数据、企业数据、消费数据、金融数据
移动互联网入口
截止2018年6月,我国网民规模为8.02个亿,互联网普及率达到57.7%;我国手机网民规模达7.88亿,网民中使用手机上网人群的占比达98.3%。
2017 年,我国移动互联网市场规模为68913.6亿元。预计到2018年底,移动互联网市场规模将突破8万亿元,达84159万亿元。
  • 2014年-2018年我国网民数及手机网民数
  • 2014年-2018年中国移动互联网市场规模
中国手机网民比重
物联网入口
物联网的发展能够实现"万物互联",所有事物产生的信息都是数据,所有事物之间都具有"数据化"的联系。
中国物联网市场规模

五、坚实基础 展望云端 ── 大数据领域硬件及技术基础分析

大数据存储技术
数据中心区域布局将呈现三级层次化结构。未来数据中心将根据不同业务属性选择适宜的区域布局,冷数据备份、离线计算分析以及其他对网络时延要求较低的应用将优先选择能源充足、气候适宜地区的数据中心,降低建设运行成本。面向区域、对时延敏感、以实时应用为主的业务将选择在用户聚集地区依市场需求灵活部署数据中心。
  • 2012-2017年我国数据中心市场规模及增长率
  • 我国数据中心未来发展趋势图
我国数据中心发展层次、区域布局
大数据计算技术
按照服务的类型,云计算则可分为IaaS(基础设施服务)、PaaS(平台服务)和SaaS(软件服务)三类,并在服务的深入度上依次递增,简单来说, IaaS服务深入度最低,SaaS最高,PaaS的服务深入度居中。
云计算分类(按服务类型分)
云计算分类(按服务类型分)
2017年,我国公有云市场上阿里云一家独大,市占率超过45%,加上中国电信、腾讯、金山、UCloud等的主流云服务商,总体占据80%的以上份额,寡头垄断格局已经初步形成。
2017年中国公有云IaaS市场云服务商TOP10
排名公司名称市场份额
1 阿里云 45.5%
2 腾讯云 10.3%
3 中国电信 7.6%
4 金山云 6.5%
5 AWS
5.4%
6 UCloud 5.3%
7 微软Azure 5.0%
8 中国联通 5.0%
9 IBM 3.0%
10 华为云 0.9%
大数据分析技术
大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能!获取很多智能的,深入的,有价值的信息。
大数据分析的基本方面
大数据分析的五个基本方面
其他热点报告: 5G 4G 云服务 人工智能

六、胸有惊雷 面如平湖 ── 大数据重点应用领域发展分析

大数据应用领域盘点
案例:
最早关于大数据的故事,发生在美国第二大的超市塔吉特百货公司。为了吸引孕妇这一含金量很高的群体,塔吉特要求顾客数据分析部建立模型以期在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。
通过对顾客消费数据建模分析,顾客数据分析部选出25种典型商品的消费数据构建"怀孕预测指数",可以在很小的误差范围内预测顾客的怀孕情况,便能早早把孕妇优惠广告寄给顾客。
全球零售业的巨头沃尔玛也通过大数据获益。公司在对消费者购物行为进行分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手段。如今,这一"啤酒+尿布"的数据分析成果也成了大数据技术应用的经典案例。
中国大数据市场行业契合度及应用可能分析中国大数据市场集中度与成熟度分析
中国大数据市场行业契合度及应用可能分析、集中度与成熟度分析
大数据在公共事业领域的应用
2015年9月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》
促进大数据发展行动纲要
大数据在消费领域的应用
大数据在消费领域的应用
零售业大数据应用环节:主要集中在用户、市场、产品、
供应链、运营五个方面。
零售业大数据类型丰富,线上线下企业纷纷关注并积极积
累内外部市场的数据。
大数据在金融领域的应用
案例:
案例一:保险行业利用驾驶员驾驶信息来确定车险价格
国外的保险公司在给用户进行车险报价时,需要参考汽车自身存储的OBD信息,其记录了驾驶员的驾驶习惯,例如是否经常紧急刹车,是否经常瞬间加速等。保险公司会依据客户的驾驶习惯来定义车主的保险产品等级,良好驾驶习惯的车主,其车险价格就较低,反之则车险价格就较高。
案例二:"博时淘金100"指数基金跑赢大盘
"博时淘金100"是博时基金和阿里共同成立的基金,依托蚂蚁金服提供的海量电商交易数据(包括买卖家数量变化、商品价格变化、成交量变化等),对用户需求,企业产品、行业成长进行分析,从预测相关行业和企业景气度。分析结果结合博时基金多因子量化投资模型,指导基金经理进行股票投资。
中国金融行业大数据应用投资结构
中国金融行业大数据应用投资结构
大数据在工业领域的应用
  • 加速产品创新挖掘和分析客户与工业企业之间的交互和交易行为数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中。
    工业物联网生产线的大数据应用现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声。
    产品销售预测与需求管理通过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式,以此来调整产品策略和铺货策略。
    产品质量管理与分析高度自动化的设备在加工产品的同时,也同步生成了庞大的检测结果。传统的制造业迫切期待着有创新方法的诞生,来应对工业背景下的大数据挑战。
  • 产品故障诊断与预测无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
    工业供应链的分析和优化通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。
    生产计划与排程生产环节的大数据可以提供更详细的数据信息,发现历史预测与实际的偏差概率,考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束,通过智能的优化算法,制定排产计划。
    工业污染与环保检测在传统人工手动监测的基础上,使用先进监测手段,推动开展环境质量连续自动监测和环境污染遥感监测,可以预测排污和预警、监控。
大数据在医疗领域的应用
医疗行业大数据来源医疗大数据主要应用场景
医疗行业大数据来源、应用场景

七、逐鹿中原 放眼全球 ── 数据中国区域建设分析

贵州省
近年来,贵州省陆续发展大数据产业相关政策,在产业顶层、法律法规、数据开放等方面开展研究和制定标准,使得一些固有的发展模式被打破,真正实现了与大数据"比肩而立"
贵州省近年大数据产业相关政策
2014 《贵州省信息基础设施条例》 全国第一部信息基础设施地方法规正式颁布实施
2016 《贵州省大数据发展应用促进条例》 开创全国大数据地方里立法先河
2017 《贵州省数字经济发展规划(2017-2020年)》 全国首个发布的省级数字经济发展专项规划
2018 《贵阳市政府数据共享开放实施办法》 成为全国首部政府数据共享开放地方性法规
京津冀
中关村,中国"硅谷",是中国互联网发展的重要引擎。在"京津冀"一体化的发展背景下,目前已经在京津冀地区初步形成了"在中关村技术研发——天津装备制造——张家口、承德数据存储",分工合理、协同发展的京津冀大数据走廊。
京津冀大数据走廊
"十三五"期间,中关村将
十三五期间中关村
重庆市
重庆大数据发展基础
发展环境不断优化
大数据顶层设计加快完善
大数据载体建设不断加快
产业发展不断向好
大数据产业快速成长
电子信息制造业稳步增长
数据资源加速汇聚
政务:电子政务信息系统向政务云平台迁移
教育:高校在线开放课程子平台使用
医疗:电子病历
基础设置日趋完善
光纤网络、4G网络全覆盖
国家级互联网骨干直联点主要任务完成
5G试点示范项目取得突破性进展
全覆盖的窄带物联体系初步形成
行业应用加速推进
智能制造
政务智能化
医疗智能化
教育智能化
交通智能化
智力资源不断富集
人才引培力度
高校学科设置
行业协会建立
杭州市
放眼杭州,既有"阿里云"、华数为代表的云服务基础设施提供商,又有以华三为代表的云工程和云服务提供商,还有海量的云应用企业,云产业链日渐清晰。在这场对信息经济发展的云端对决中,杭州已有先发优势。
  • 龙头企业
    培育包括阿里在内的2-3家国际知名百亿级云计算和大数据企业
  • 中小企业
    打造200家中小型云计算和大数据服务企业
  • 营业收入
    带动信息技术业新增营业收入超过1000亿元

八、仰望星空 脚踏实地 ── 数据中国领域投资建设指引

九、中投顾问精品案例展示

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