2016年-艾瑞咨询_2016年中国数据驱动型互联网企业大数据产品研究报告_92页_4mb

中国数据驱动型互联网企业大数据产品研究报告总结

核心内容概述

本报告分析了中国数据驱动型互联网企业在大数据产品方面的布局与发展趋势，重点聚焦于网络媒体大数据的体系架构、数据来源、数据管理、数据分析及数据应用等环节。报告指出，中国大数据产业正在从信息驱动向数据智能驱动进阶，并逐步向智能驱动发展，形成完整的产业生态。同时，互联网企业在大数据应用方面具有明显优势，尤其是在数据获取与处理能力上。

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主要观点与关键信息

1. 大数据定义与特征

• 大数据具备4V特征：Volume（数据规模大）、Variety（数据类型多）、Velocity（数据流转快）、Value（价值密度低）。
• 大数据技术的应用正从全量数据处理、混沌性分析向相关性分析演进。

2. 数据来源与趋势

• 主流数据源：企业自有数据仍是主要来源，但数据流通与共享将成为未来趋势。
• 数据类型：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如网页数据、音频、视频、图片、地理位置信息等。
• 数据价值：价值密度低，需通过算法“提纯”数据，实现精准分析和预测。

3. 数据管理与分析

• 数据管理：涵盖数据准备、存储管理、计算处理、数据安全、数据挖掘与可视化，未来将向垂直行业分化。
• 数据挖掘与可视化：已成为行业热点，帮助实现更深入的数据洞察与更直观的数据呈现。
• 计算处理：包括大数据查询分析、批处理、流式计算等，云计算技术极大提升了处理效率。

4. 数据分析应用

• 文本、图像、语音分析：相对成熟，视频分析仍处于探索阶段。
• 分析技术：在机器学习基础上，未来将提升智能程度，优化人工劳动。

5. 数据应用趋势

• 产品发展：从独立数据产品向完整行业解决方案演进，定制化成为趋势。
• 行业应用：包括智慧城市、智慧政务、智慧社区、智慧旅游等，以及精准营销、个性化推荐等。
• 市场增长：2016年大数据市场规模预计达200亿元，年增长率约为40%。

6. 中国大数据产业发展阶段

• IT时代：以信息流为核心，技术驱动生产。
• DT时代：以数据流为中心，推动业务发展，数据驱动决策。
• 智能驱动：以数据挖掘、机器学习、人工智能为核心，实现智能化决策与商业赋能。

7. 互联网大数据的优势

• 数据获取：互联网基因有利于大数据的获取与处理，特别是移动端。
• 数据处理：通过云计算、大数据技术，实现高效、低成本的数据处理。

8. 互联网大数据的应用拓展

• 应用场景：包括金融、医疗、电商等，推动传统行业数字化转型。
• 移动互联网：移动端使用时长占比超77%，数据采集更加丰富连贯，为大数据应用提供了更广泛的场景支持。

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中国网络媒体大数据产业现状

1. 网络媒体大数据生态

• 数据生态系统：中国网络媒体大数据生态系统雏形已成，具备多维度输出大数据能力。
• 数据应用：涵盖广告投放、用户画像、舆情监测、内容优化等多个方面。
• 数据驱动型媒体：以BAT为代表，已形成成熟的商业模式。

2. 企业数据应用

• 数据管理：包括数据准备、存储管理、计算处理、数据安全等。
• 数据产品：如网站分析工具、推荐引擎、可视化平台、机器学习等。

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大数据产业链与生态

1. 产业链结构

• 数据源：包括企业自有数据、行业数据、第三方数据等。
• 技术服务：涵盖数据准备、存储、分析、挖掘、可视化、数据安全等。
• 应用类型：包括工具/产品化服务、行业解决方案、商业智能等。

2. 发展趋势

• 数据流通与共享：将成为未来趋势，提升数据价值。
• 数据管理：向垂直行业分化，实现更精准的数据应用。
• 技术输出：从工具产品到行业解决方案，形成完整的数据服务链条。

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企业案例分析

1. 百度

• 大数据引擎：全面对外开放，支持广告投放、市场分析、用户画像等。
• 百度思维：包括市场研究、营销决策、数据资产管理、效果监测评估。
• 百度DMP：提供精准人群定位与投后洞察，支持跨平台数据整合。
• 营销产品：包括腾讯社交广告、智赢销、智汇推、智汇通等，覆盖品牌与效果广告。

2. 腾讯

• 数据来源：涵盖社交、资讯、娱乐、搜索、移动等多个领域。
• DMP平台：提供全量数据接入，支持精准投放与数据洞察。
• ACE广告开放平台：支持多种广告形式，包括CPM、CPC、CPT等。
• 营销产品：智赢销、智汇通、智汇推等，助力不同类型的广告主实现营销目标。

3. 360公司

• 大数据平台：支持结构化与非结构化数据存储，具备实时分析与批量处理能力。
• 数据应用：包括安全体系构建、搜索引擎、大数据营销、数据分析与统计。
• 数据服务：提供标签级数据服务、客户独家数据服务、数据整合等。

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机遇与挑战

1. 机遇

• 数据量增长：中国数字信息量预计占全球40%。
• 移动互联网：移动端使用时长占比高，信息采集更加丰富连贯。
• 场景化应用：推动个性化推荐、精准营销、智能服务等。

2. 挑战

• 数据孤岛：企业间数据流通不畅，缺乏统一标准。
• 数据安全：用户隐私保护、数据资产定价等问题仍需解决。
• 技术瓶颈：视频、自然语言处理等技术尚不成熟，需进一步优化。

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总结

中国大数据产业正在快速发展，从信息驱动向数据智能驱动进阶。互联网企业凭借其数据获取与处理优势，成为大数据应用的领跑者。随着数据流通与共享的推进，以及技术的不断成熟，大数据将为各行各业带来更深层次的变革。未来，数据驱动型企业将继续拓展应用场景，推动数据服务向轻量化、定制化、智能化方向发展。