20161223-艾瑞市场咨询-2016年中国数据驱动型互联网企业大数据产品研究报告_93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

本报告聚焦于中国网络媒体大数据的发展现状、体系架构及应用情况，探讨其发展趋势与面临的机遇与挑战。报告从大数据定义、数据来源、数据管理、数据分析、数据应用、产业链结构、宏观政策环境、企业案例等多个维度展开分析，揭示了大数据技术在互联网行业的广泛应用及商业化前景。

主要观点

1. 大数据定义与特征

• 大数据 是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
• 大数据具有四大特征：Volume（数据规模大）、Variety（数据类型多）、Velocity（数据流转快）、Value（价值密度低）。

2. 大数据产业生态

• 产业结构由数据源、技术服务及应用类型共同构成。
• 数据源 包括企业自有数据、行业数据、第三方数据及外部数据。
• 数据管理 涵盖从数据采集、存储、处理、安全到数据挖掘和可视化，正向垂直行业分化。
• 数据分析 技术已相对成熟，涵盖文本、图像、语音等，视频分析仍有探索空间。
• 数据应用 正从独立数据产品向完整行业解决方案发展，定制化是未来趋势。

3. 中国大数据产业发展

• 宏观政策环境 不断完善，大数据已上升为国家战略。
• 2012年至2015年，国家在数据存储、软件研发、信息安全、产业链建设等方面出台多项政策。
• 各地政府也在积极推动大数据产业发展，促进产业转型升级和区域生态建设。

4. 从信息驱动向数据智能驱动进阶

• 中国大数据产业正从IT时代（信息驱动）向DT时代（数据驱动）发展。
• 未来将进入智能驱动阶段，通过数据挖掘、机器学习和人工智能技术赋能各行各业。

5. 互联网大数据优势

• 互联网企业具有数据获取与处理优势，其数据量和丰富度远超传统行业。
• 互联网大数据在金融、医疗、零售、物流等领域有广泛应用，推动传统行业的数字化进程。

关键信息

6. 移动互联网发展对大数据的影响

• 移动端使用时长占比超77%，信息采集更加丰富连贯。
• 手机网民持续增长，可采集群体更加广泛，覆盖率达到全球的约22%。
• 移动端带来的行为碎片化与场景化，对大数据应用提出了更高要求。

7. 中国大数据市场规模

• 2014年中国大数据市场规模约为84亿元，2015年达到115.9亿元，增速达38%。
• 2016至2018年，预计保持40%左右的高速增长。

8. 数据管理与技术发展

• 数据仓库 是大数据集成和存储的基础，而数据集市 为部门提供数据服务。
• ETL工具 是数据仓库建设中的关键，用于数据提取、清洗、转换与加载。
• 未来云环境下的大数据存储与计算 是发展方向，提高效率与安全性。

9. 企业案例分析

• 百度：以人工智能为核心，构建了完整的营销数据产品体系（百度思维），涵盖市场研究、受众管理、效果评估等，推动精准营销和品牌建设。
• 腾讯：依托DMP平台，提供跨媒体、跨终端的数据服务，支持精准投放和效果评估，推动广告业务与数据应用的深度融合。
• 360：通过自有数据与外部数据整合，构建了安全大数据平台，提供标签级数据服务、客户独家数据服务及数据整合，提升营销效果与用户体验。

机遇与挑战

10. 机遇

• 数据流通与共享 成为趋势，推动大数据价值提升。
• 移动端发展 带来更丰富的用户行为数据，提升个性化推荐与精准营销能力。
• 场景化应用 催生更多创新，提升用户体验与商业转化率。

11. 挑战

• 数据孤岛问题 仍存在，数据整合难度大。
• 数据交易市场 尚未成熟，交易模式和资产定价标准有待建立。
• 数据安全与隐私保护 是行业发展的重点，需加强技术与法规保障。

未来趋势

12. 大数据发展趋势

• 数据智能驱动：大数据与人工智能、机器学习技术结合，推动行业智能化。
• 定制化与轻量化：大数据产品将向定制化、轻量级方向发展，满足多样化需求。
• 数据生态形成：企业将逐步打通内部数据链路，构建完整的大数据生态，提升数据应用价值。

13. 大数据技术应用方向

• 文本、图像、语音分析 已相对成熟，视频分析仍是探索重点。
• 数据可视化 与交互方式日益丰富，降低使用门槛。
• 数据管理 将进一步向垂直行业分化，提升行业适配性。

结论

中国大数据产业正处于快速发展阶段，网络媒体作为大数据应用的重要载体，其数据生态逐步成熟，未来将通过数据智能驱动，在各个行业中实现商业化赋能。随着数据流通与共享趋势的加强，以及技术与政策的不断完善，大数据将成为推动产业升级和创新的重要力量。