易观-中国大数据应用市场专题分析20191125_33页_6mb

中国大数据应用市场专题分析总结

核心内容

中国大数据应用市场正处于快速发展阶段，其广泛应用于各个行业和领域，带来商业、管理及思维的变革。大数据以海量数据为基础，形成“数据产生-数据处理-信息提取-数据消费-新数据生产”的环状链，旨在降低信息不对称、提升决策有效性、推动智慧和知识演进。

主要观点

• 大数据应用的广泛性：大数据已渗透至医疗、金融、电商、物流、政府、教育、制造等多个领域，成为推动行业数字化转型的重要力量。
• 政策与技术推动：政策支持（如“数字中国”战略）和技术创新（如大数据+AI、大数据+云计算）是推动大数据应用发展的主要动力。
• 市场潜力巨大：2019年市场规模为9000亿元，市场成熟度为7.07%；预计2022年市场规模将达25000亿元，市场成熟度提升至16.67%。
• 用户为中心的思维转变：随着移动互联网进入下半场，用户运营从增量转向存量，以用户为中心成为大数据应用的指导思想。
• 数据中台与数据资产管理：数据中台化和数据资产管理理论是未来趋势，有助于提升数据处理效率和业务智能化水平。
• 行业级与企业级应用：大数据在金融、电商、政府、物流等行业已较为成熟，而在医疗、教育、农业等领域仍处于加速落地阶段。

关键信息

大数据应用市场概况

• 市场规模：2019年市场规模为9000亿元，2022年预计达到25000亿元。
• 市场成熟度：2019年市场成熟度为7.07%，预计2022年将提升至16.67%。
• 有成长潜力的客户：2019年约749万家，预计2022年将达1500万家。
• 有付费能力的客户：2019年约53万家，预计2022年将达250万家。

大数据应用的推动因素

• 政策支持：中央及地方政府相继出台多项政策，推动大数据在政务、医疗、交通等领域的应用。
• 技术发展：人工智能、云计算、数据中台化、数据资产管理等技术推动大数据应用的深化与扩展。
• 资本助力：大数据相关企业获得大量融资，如热云数据、城云国际、软通智慧等。
• 企业数字化转型需求：企业通过大数据实现降本增效、优化流程、提升用户运营能力。

大数据应用的细分行业

• 医疗行业：汇医慧影通过智能诊断、筛查、全智能诊疗等技术，提升影像数据的分析效率与精准度，服务800多家医院。
• 电商行业：通过用户画像、精准投放、数据可视化和智能推荐等手段，实现数据化运营和个性化服务。
• 物流行业：利用大数据优化物流网络、降低物流成本、提升库存预测与供应链协同管理能力。
• 政府与城市管理：通过智能交通、环保监测、城市规划和智能安防等手段，推动智慧城市发展。
• 金融行业：大数据风控、客户信用评分、社交情绪分析等技术，提升金融服务的智能化与精准化。

大数据技术应用流程

• 数据采集：包括前端埋点、后端数据采集、业务数据对接等。
• 数据处理：涉及数据清洗、数据同步、任务调度、数据治理等。
• 数据分析：包括用户行为分析、转化漏斗、实时分析、留存分析、热图分析等。
• 数据服务：涵盖数据中台、数据资产管理、数据可视化等，提升数据应用效率与智能化水平。

大数据应用的未来趋势

• 融合发展趋势：大数据将与人工智能、云计算、物联网等技术深度融合，推动新业态的形成。
• 数据中台化：数据中台助力企业实现数字化转型，支持边缘计算与即时反馈。
• 以人为本：未来大数据发展将更加注重用户洞察与用户成功，强调数据驱动的精益成长。
• 数据服务与技术结合：数据服务需与数据技术紧密结合，提供贴近业务端的解决方案。

结构化总结

大数据应用市场现状

• 市场规模：2019年9000亿元，2022年预计25000亿元。
• 市场成熟度：2019年7.07%，2022年预计16.67%。
• 用户潜力：2019年有成长潜力客户约749万家，预计2022年达1500万家。
• 付费用户：2019年约53万家，预计2022年达250万家。

大数据应用的核心行业

• 医疗：智能筛查、诊断、治疗，提升影像数据维度与精准度。
• 电商：个性化导购、数据化运营、智能推荐。
• 物流：库存预测、设备修理预测、供应链协同管理。
• 政府：智能交通、城市规划、智慧安防、数据治理。
• 金融：大数据风控、客户行为分析、金融风险分析。

大数据应用的典型企业

• 汇医慧影：提供智能医疗平台，服务800多家医院，日服务10万名患者。
• 欧唯特：以消费者为中心，构建营销全链路服务体系，涵盖SCRM、CDP、智能质检等。
• 汇通达：服务农村商业数字化转型，整合物流、仓储、金融等供应链服务，打造线上线下融合平台。

大数据技术发展趋势

• 数据中台：支持企业数字化转型，提升数据处理效率与业务智能化。
• 数据资产管理：推动数据价值最大化，实现数据资产化。
• 数据融合：大数据与AI、云计算、物联网、5G等技术融合，形成新的业态。
• 用户洞察：通过数据驱动，深入了解用户需求，实现精准营销与个性化服务。

大数据应用的关键技术

• 数据分析工具：包括用户行为分析、转化漏斗、实时分析、留存分析等。
• 数据处理技术：如OLAP、IOTA、Ad hoc、Easy Scheduler、统一视图等。
• 数据服务技术：包括数据中台、数据资产管理、数据可视化、自定义SQL查询等。

大数据应用的未来展望

• 以人为本：大数据应用将更加关注用户体验与用户成功。
• 数据驱动：推动企业从懂业务到懂用户，实现精益成长。
• 生态共建：强调数据、技术、思维的融合，实现互利共赢。

结论

中国大数据应用市场正处于高速发展期，政策、技术、资本和企业需求共同推动其不断深化与扩展。未来，随着数据中台和数据资产管理理论的普及，以及大数据与AI、云计算等技术的深度融合，大数据应用将更加智能化、个性化和高效化，成为推动数字经济发展的核心动力。