20170301-中国信息通信研究院-中国大数据发展调查报告（2017）_21页_2mb

报告摘要

中国大数据发展调查报告（2017年）总结

核心内容概述

本报告由中国信息通信研究院发布，旨在全面反映2016—2017年中国大数据发展和应用现状，为政府和企业制定相关政策与决策提供参考。报告基于1,465份有效问卷，涵盖企业规模、区域分布及行业多样性，揭示了大数据市场增长、应用场景、数据资源构成、平台建设模式以及政策与资源需求等关键信息。

主要观点与关键信息

1. 大数据市场规模

2016年市场规模：约168亿元，同比增长45%。
未来增长预期：预计2017-2020年增速保持在30%以上，2020年市场规模将达到578亿元。
市场结构变化：软件和服务的比重逐年上升，硬件占比下降，整体市场结构趋于优化。

2. 大数据应用现状

企业应用意识增强：59.2%的企业已成立数据分析相关部门，27.3%正在计划成立。
应用普及率提升：35.1%的企业已应用大数据，22.9%计划在未来一年内应用。
主要应用方式：
- 实时动态数据处理（38.8%）
- 历史数据分析（37.5%）
- 机器学习辅助决策（22.5%）
数据展示方式：
- 传统数据报表（67.5%）
- 图形图表（58.8%）
- 智能可视化（50.0%）

3. 大数据应用效果

主要效果：
- 实现智能决策（55.8%）
- 提升运营效率（48.2%）
- 改善风险管理（25.7%）
- 创造新业务收入（22.4%）
- 提升客户满意度（21.6%）
- 增强生产能力（21.4%）

4. 大数据应用的主要障碍

政策限制：44.1%的企业认为隐私保护等政策限制是主要障碍。
数据资源短缺：42.6%的企业认为数据资源不足。
数据人才短缺：超过1/3的企业认为缺乏专业人才是主要问题。

5. 未来大数据投入趋势

投入意愿增强：超过一半的企业计划加大在大数据领域的投入。
投入增长预期：近20%的企业预计投入增长在50%以上。

大数据资源情况

1. 数据规模

数据总量分布：约70%的企业数据资源总量在50-500TB之间。
数据增长趋势：2016年数据量在500TB以上的企业占比为18.4%，较2015年增加1.4%。
数据资源总量下降：数据资源在50TB以下的企业占比从2015年的5.0%下降至2016年的3.7%。

2. 数据来源

内部数据为主：内部生产数据（49.0%）、客户/用户数据（47.8%）、内部经营管理数据（42.4%）为主要来源。
外部数据需求增加：外部购买数据（16.7%）、政府免费开放数据（13.5%）的需求逐渐上升，但应用比例仍较低。

3. 数据类型

非结构化数据占比高：66.1%的企业非结构化数据比例超过70%，22.0%的比例在50%-70%之间。
非结构化数据利用率低：仅28.2%和11.8%的企业对图像/视频、语音/音频等非结构化数据进行了分析，仍以结构化数据为基础。

大数据平台建设模式

1. 建设模式占比

本地部署为主：64.9%的企业选择本地部署大数据平台。
自建平台比例高：48.6%的企业倾向自建平台，33.1%倾向采购云服务。

2. 自建平台模式

软件选择偏好：86.6%的企业倾向使用开源软件，其中53.9%选择商业版开源软件。
平台架构选择：
- Hadoop（约40%）
- Spark（22.4%）
服务器规模：31.0%的企业用于大数据平台的服务器数量在100台以上。

3. 采购公共云服务模式

优先选择云服务类型：
- 在线数据库服务（43.3%）
- 在线大数据分析工具（37.1%）
- 通用IaaS（32.5%）
云服务应用比例上升：与2015年相比，企业购买云服务的比例显著提高。

政策需求与资源需求

1. 政策需求

行业标准与法律法规：成为2016年新增且关注度最高的政策需求，企业希望完善相关标准和法律。
其他政策需求：
- 加强个人信息保护（41.2%）
- 开放更多政府公开信息资源（35.1%）
- 资助科研项目（30.6%）
- 促进数据流通交易（18.8%）
- 扩大数据相关采购（13.5%）

2. 资源需求

数据资源需求强烈：企业工商信息（49.0%）、社会保障数据（33.9%）、劳动就业数据（32.7%）、市政管理数据（29.4%）是主要需求。
需求增长趋势：劳动就业、气象环境等数据资源的需求比例较2015年有所上升。

总结

本报告展示了中国大数据市场在2016—2017年间的快速发展态势，强调了企业对大数据应用的重视及投入意愿。尽管存在政策限制、数据资源短缺和人才不足等问题，但随着技术进步和政策支持，大数据行业前景广阔。非结构化数据的处理和利用仍有较大提升空间，企业更倾向于本地部署与自建平台，但云服务模式的应用比例正在逐步上升。未来，完善行业标准、加强数据治理和提升数据利用效率将成为推动大数据行业发展的关键。

展开完整摘要