20130927-申万宏源-计算机应用_大数据是趋势_国内上市公司尚待培育_14页_565kb

报告摘要

大数据行业深度报告总结

核心内容

本报告分析了大数据行业的发展趋势，指出大数据的核心特征是“超出常用典型数据库或软硬件环境”和“需要处理这些数据”，而非单纯的数据量大。同时，报告探讨了大数据产业链的构成及国内外主要企业的布局，特别强调了国内上市公司在大数据领域尚处于培育阶段，多数公司仅涉足行业应用或辅助应用环节，尚未真正成为大数据产业链的关键参与者。

主要观点

大数据的定义与特征

大数据没有统一定义，但普遍接受的两个定义分别来自 Gartner 和 McKinsey：
- Gartner 定义：超出常用软硬件环境和工具在可接受时间内处理数据的能力。
- McKinsey 定义：数据集超过典型数据库软件工具的搜集、存储、管理和分析能力。
两个关键特征：
- 数据量大但并非核心；
- 需要特殊处理（如分布式处理、列式存储）。

大数据产业链构成

产业链分为五个环节：硬件平台、软件平台、分析平台、行业应用、辅助应用。
核心环节为硬件平台、软件平台和分析平台，而行业应用和辅助应用并不严格符合大数据定义。

关键信息

国外大数据公司发展特点

Google：
- 技术先导，推动分布式处理技术（如 GFS、MapReduce、BigTable）；
- 通过 Hadoop 生态系统支持大数据处理；
- 强调技术领先与商业化机会。
IBM：
- 开发 GPFS 和 Bigsheets 等技术；
- 收购多家大数据相关公司（如 Cognos、SPSS）；
- 预测 2015 年大数据分析收入将达 160 亿美元。
SAP：
- 推出 HANA 内存计算产品；
- 通过 HANA 改造农夫山泉项目，提升数据处理与分析效率；
- 合并 Sybase 产品线，增强数据库能力。
Teradata：
- 数据仓库与数据分析软件的领导者；
- 通过数据分析解决方案推动业务发展。
EMC：
- 存储领域领先企业，推动 Scale-out 存储趋势；
- 通过并购（如 VMware、Isilon、Greenplum）扩展数据处理能力；
- 大数据推动存储系统销量增长。

国内大数据公司现状

行业应用与辅助应用为主：
- A 股热议的“大数据”公司主要集中在视频处理、语音处理、行业应用、财务软件、网络安全和数据运维等领域；
- 这些公司并不严格符合大数据的定义，其业务与大数据产业链的核心环节关联度较低。
存储厂商机会：
- 国内存储厂商（如同有科技、华为赛门铁克等）有机会受益于大数据带来的 Scale-out 存储需求；
- 存储厂商需拓展数据处理能力，才能真正成为大数据公司。
数据平台厂商发展不足：
- 拓尔思、美亚柏科等提供数据平台，但其大数据业务占比低；
- 产品虽兼容 Hadoop，但尚未带来显著收入增长。
视频数据非大数据：
- 视频监控厂商虽拥有大量视频数据，但数据处理能力较弱；
- 视频数据不符合“需要处理数据”或“超出软硬件环境”的定义。
网络安全与数据运维：
- 虽受大数据发展带动，但与大数据核心特征关联度低；
- 服务需求稳定，但非大数据产业链的关键环节。

投资建议

投资评级：
- 本报告对大数据行业整体为中性；
- 建议投资者关注大数据产业链的核心环节（硬件平台、软件平台、分析平台）；
- 国内公司需在数据处理能力上进一步突破，才能真正成为大数据企业。

附录信息

证券分析师：刘洋、龚浩
联系人：徐翔
地址：上海市南京东路99号
电话：(8621)23297818
公司网站：http://www.swsresearch.com
基准指数：沪深300指数
法律声明：
- 本报告仅供客户使用；
- 不构成投资建议，不承担任何投资损失；
- 客户应独立判断并咨询专业顾问。

表格摘要

类型	环节	公司名称
硬件	数据存储	同有科技
软件	数据平台	拓尔思、美亚柏科
软件	数据行业应用	科大讯飞、远光软件
软件	视频数据处理	海康威视、大华股份、华平股份、中威电子
软件	财务数据分析	久其软件、用友软件
软件/硬件	网络安全	启明星辰、卫士通
服务	数据运维	天玑科技、银信科技、荣之联

图表摘要

图1：大数据的机会主要在硬件平台、软件平台、分析平台三部分。
图2：SAP HANA 的软件架构，包括计划和计算、优化、建模等。
图3：农夫山泉项目 HANA 改造第一阶段。
图4：农夫山泉项目 HANA 改造第二阶段。
图5：拓尔思的海贝大数据管理系统架构。

总结

大数据的发展不仅是技术趋势，更是商业模式的变革。它强调数据的分布式处理和特殊处理需求，而非单纯的数据量。目前，国外企业在大数据领域已形成较为完整的产业链布局，而国内公司多集中在行业应用和辅助应用环节，尚未真正掌握大数据的核心价值。因此，国内大数据公司仍需在技术积累和业务转型上进一步培育，以实现从“拥有数据”到“处理数据”的跨越。

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