2016中国大数据市场研究报告_39页_2mb

2016中国大数据市场研究报告总结

核心内容概述

本报告旨在分析2016年中国大数据市场的发展现状、主要观点、关键信息以及未来潜力。通过调研和分析，报告指出大数据市场正处于从概念走向实践落地的关键阶段，尽管面临诸多挑战，但其增长潜力巨大，特别是在政策支持、技术进步和市场需求的推动下。

主要观点

• 大数据的定义与本质：大数据是传统数据管理的补强，帮助企业洞察未知领域，实现颠覆性变革。它强调对海量、多样的数据进行实时处理与分析，以获取更深层次的洞察力和决策支持。
• 市场发展阶段：国内大数据市场正处于概念向实践落地的重要转变期，部分企业已开始尝试实战，但整体上仍处于评估和导入阶段。
• 市场增长潜力：得益于政策红利、基础设施完善、云计算等技术的发展，国内大数据市场有良好的发展前景。预计未来在全球市场中占据较高比例。
• 产业链完善：大数据产业链逐渐成熟，各细分市场处于蓝海状态，资本的推动为创新厂商提供了良好的进入机会。
• 企业数据管理目标：企业数据管理目标从信息获取向价值挖掘转变，最终实现价值输出。大数据技术成为企业优化流程、创新服务模式的重要工具。
• 企业应用现状：多数企业仍停留在信息挖掘时代，尚未进入价值输出时代。企业实践大数据面临技术、流程和意识上的障碍。
• 政策与资本推动：国家政策频繁出台，支持大数据发展。资本对大数据领域投入加大，推动创新厂商成长，为市场注入活力。

关键信息

1. 市场现状

• 大数据市场仍处于概念期向实战期的过渡阶段。
• 多数企业对大数据了解不足，仅有少数企业开始实践。
• 大数据在企业中的主要应用方向为优化业务流程和创新服务模式。

2. 大数据技术定义

• 中国电子信息技术标准化研究院：大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时洞察未知领域，实现业务流程和行业变革的技术。
• Gartner：大数据是需要新处理模式来增强决策力、洞察力和流程优化能力的信息资产。
• 麦肯锡：大数据是规模大、增长快、类型多样、价值密度低的数据集合。
• 移动信息化研究中心：大数据技术通过多维度、多层次的算法模型，挖掘数据中的模式与知识，实现对未知领域的洞察。

3. 数据管理演变

• 信息获取时代：数据规模小，结构化，分析目标为经营活动总结。
• 信息挖掘时代：数据规模增大，分析目标为决策支持。
• 价值输出时代：数据规模极大，分析目标为实现颠覆性变革。

4. 大数据应用场景

• 大数据应用场景广泛，涵盖营销、研发、交易、安全等多个方面。
• 当前应用较好的场景包括营销类智能分析、技术研发类智能分析、交易辅助类智能分析、网络安全类智能分析。

5. 市场潜力

• 从全球市场规模来看，中国大数据市场仍有很大成长空间，预计未来将实现快速增长。
• “国字头”机构（政府、事业单位、国企、集体企业）是当前大数据市场的消费主体，拥有丰富的数据源和充足的资金预算。

6. 产业链分析

• 大数据产业链各环节均处于行业生命周期的初始期或成长期。
• 数据库、存储、分析服务等关键技术环节技术壁垒高，竞争激烈，传统IT巨头占据主导地位。
• 应用服务环节技术壁垒较低，但竞争逐渐加剧，对创业厂商有利。

7. 资本支持

• 从2013年到2016年，大数据厂商融资频次大幅增加，多数企业在A轮或更早阶段可获得数千万启动资金。
• 2016年部分厂商已实现过亿融资，显示资本对大数据领域的高度关注。

8. 实践障碍

• 企业实践大数据面临“内功”不足的问题，包括数据获取、预处理、存储、分析和可视化等环节的实用性较差。
• 大数据技术尚未完全成熟，企业缺乏对数据管理的长期实践积累和战略意识。

发展趋势与建议

• 随着技术进步和资本支持，大数据市场将逐步完善，各细分领域将迎来快速发展。
• 企业需加强数据管理能力，提升对大数据技术的理解和应用水平。
• 政策细则和行业标准的制定将对大数据市场的发展起到关键作用。

总结

中国大数据市场正处于从概念走向实践的关键阶段，尽管面临诸多挑战，但其发展潜力巨大，市场前景广阔。随着政策支持、技术进步和资本注入，大数据将成为推动企业变革和提升政府治理能力的重要工具。企业应积极应对实践中的问题，加强数据管理能力，以抓住大数据带来的发展机遇。