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中国大数据产业生态图谱2015总结

核心内容

中国大数据产业生态图谱2015揭示了中国大数据产业的发展现状与趋势。该文档主要涵盖了大数据生态系统的技术层次划分、国际与国内厂商的市场地位、数据源的多样性以及大数据在各行业的应用前景。

大数据生态系统结构

三大技术层次

大数据生态系统早期被划分为三个主要技术层次：

1. 数据收集层：主要负责数据的采集与整合。
2. 数据管理层：涉及数据的存储、处理与管理。
3. 数据使用层：专注于数据的分析与应用。

厂商分布

• 国际厂商：在数据收集和管理层面占据主导地位，如 Teradata、Oracle、SAP、Cloudera、Splunk 等。
• 国内厂商：主要集中于数据使用层中的数据可视化领域，如 Qlik、Tableau、海云数据、东华科技、国云数据、数字冰雹 等，极少数涉足数据收集和管理层。

市场竞争与合作

• 多方之间存在竞争与合作共存的格局。
• 随着企业的互联网化，大数据服务向更细分的领域发展，互联网服务企业成为数据源，包括位置、图片、音视频等非结构化数据。

数据源分类

位置数据

• 主要提供商：NAVINFO、四维图新、Qrtmap、EMG、易图通。
• 应用：交通导航、地图服务等。

图片数据

• 主要提供商：名片在线、拍照购、云脉、百度图片。
• 应用：图像识别、内容管理等。

文本数据

• 主要提供商：邦富、麦知讯、W、M2H1X。
• 应用：信息检索、数据分析等。

音视频数据

• 主要提供商：YOWIN、GenSee、迅雷看看、悠络客、ULUCU。
• 应用：内容分发、用户行为分析等。

大数据服务发展趋势

平台化战略

• 平台化成为众多互联网公司的发展方向，尽管并非所有公司以大数据为核心业务。
• SaaS、PaaS、IaaS服务盘活了云存储，使其成为企业大数据的载体。

应用方向

• 垂直化应用：智能营销、语音服务、图像分析是三大热点方向，创业公司不断涌现。
• 行业化应用：金融、零售、电信等六大行业在2014年累计占据71.3%的市场份额。

大数据行业化应用的三大武器

1. 数据集成：整合多种系统数据，包括外部供应商和客户数据。
2. 预测与优化：利用大数据技术进行预测分析与业务优化。
3. 产品化抽象：将分析模型进行产品化，实现规模化解决行业共性问题。

行业应用机会与看点

结论

中国大数据产业生态图谱2015表明，尽管国际厂商在核心技术层占据主导地位，但国内厂商正在通过平台化战略和细分行业应用逐步拓展市场份额。未来，随着数据类型的多样化和行业应用的深化，大数据将在提升企业运营效率、推动行业创新和促进政府智能化等方面发挥更大的价值。