20160805-易观国际-中国大数据交易市场专题研究报告_19页_1005kb

中国大数据交易市场专题研究报告2016 总结

核心内容概述

本报告围绕中国大数据交易市场的发展现状、产业链构成、业务模式、人力资源需求及未来趋势展开分析，旨在全面揭示大数据交易市场的运行机制与发展方向。

大数据交易的兴起

随着信息技术的发展和数据资源的积累，大数据交易逐渐成为推动社会经济发展的重要手段。政府、企业及个人均成为数据交易的重要参与者，数据交易市场呈现出快速增长的趋势。

大数据交易产业链分析

大数据交易产业链包括数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、数据应用等多个环节。各环节之间相互依存，共同构成了数据交易的完整生态。

大数据交易业务模式分析

1. 政府主导的平台型业务模式

• 特点：依托政府数据资源和官方背书，建立统一的数据交易平台，推动官方数据的开放与交易。
• 优势：具有政策支持和数据资源的先发优势，能够吸引企业与机构参与，实现数据资源的高效流通。

2. 需求导向的企业应用型业务模式

• 特点：以企业数据需求为导向，提供定制化数据服务和解决方案。
• 优势：能够提升数据平台的盈利能力和行业影响力，推动数据在各垂直领域中的应用。

3. 面向个人的交易型业务模式

• 特点：通过个人数据的收集与交易，为企业提供精准营销、舆情监控等服务。
• 挑战：需明确数据分类、保证数据质量、聚集足够样本量，且商业模式需时间形成闭环。

大数据交易与人力资源

人才需求方向

• 数据采集与处理：爬虫工程师、自然语言处理工程师、语音识别工程师等。
• 底层技术架构：云计算架构师、大数据架构工程师、机器学习工程师等。
• 数据分析：数据分析师、大数据分析师、数据挖掘工程师等。
• 解决方案：智慧城市解决方案专家、大数据解决方案专家等。
• 垂直行业：金融、交通、医疗等行业所需的专业人才。

人力资源管理问题

• 技术人才短缺：高校尚未开设相关专业，人才供应依赖企业内部培训。
• 人力成本高：由于技术门槛高，人才培训成本高，推高了运营成本。
• 人才分布不均：技术人才主要集中在经济发达地区，导致地方性交易机构难以吸引高水平人才。
• 技术水平难以量化：缺乏统一认证标准，人才水平参差不齐，影响运营效率。
• 人才协作问题：大数据交易涉及多领域技术，需协调不同人才在统一框架下合作。

大数据交易发展趋势

• 技术发展推动数据类型多样化：自然语言处理、图像识别、语音识别、机器学习等新技术的发展，提升了数据处理能力，丰富了可交易数据类型。
• 法律法规与行业标准逐步完善：随着大数据交易的规范化，相关法律法规和行业标准将逐步出台，涵盖数据标准、定价、安全、质量等多个方面。
• 市场路径仍处于探索期：大数据交易市场在短期内仍处于探索阶段，各交易机构需不断尝试新的盈利模式。
• 地方性交易机构带动区域发展：地方性大数据交易机构将辐射周边地区，聚拢政府与企业数据资源，形成带动效应。
• 数据交易行业范围不断扩大：随着数据定价标准的完善，更多行业将参与数据交易，提升市场活跃度。

总结

大数据交易市场正处于快速发展阶段，其在提升政府管理效率、企业服务能力及个人数据价值方面具有巨大潜力。然而，市场仍面临法律法规不完善、数据标准缺失、人才短缺及分布不均等挑战。未来，随着技术进步和政策支持，大数据交易将逐步走向成熟，形成更加完善的产业链和商业模式。