大数据服务行业研究报告_44页_5mb

和璧隋珠，得之者富

大数据服务行业研究报告总结

一. 行业概述：大数据行业发展现状

核心内容：
大数据是数据服务的重要组成部分，通过分析海量数据为企业提供市场营销、市场预测、生产优化、风险控制等支持，最终实现利润最大化。随着互联网和物联网的普及，大数据的应用场景不断丰富，其商业价值日益凸显。

主要观点：

• 大数据服务涵盖数据采集、处理、可视化、管理及交易等多个环节。
• 数据来源包括企业内部、外部市场及环境数据，通过传感器、App、网站等方式采集。
• 2015年全球大数据市场规模约1500亿元，我国市场规模为160亿元，但增速高达65.3%，远超全球平均水平。
• 预计到2018年，我国大数据市场规模将超过500亿元，复合增长率达47%。

关键信息：

• 大数据服务依赖于分布式计算和数据分析模型，技术门槛较高。
• 2011年至2015年，大数据企业融资数量和金额持续增长，融资案例中超过五成金额超过千万元。
• 二级市场对大数据服务提供商表现优于大盘，体现其投资价值。

二. 行业细分领域

2.1 通用型服务分析

核心内容：
通用型大数据服务包括数据源采集、数据处理、数据可视化、数据管理及数据交易等。这些服务面向广泛行业，提供基础的数据分析能力。

主要观点：

• 数据采集服务包括传感器数据、App数据、网站流量数据等。
• 数据处理与可视化是通用型解决方案的核心，帮助企业进行决策优化。
• 数据管理服务涵盖数据存储、数据安全及数据交易，其中云存储技术应用广泛。
• 数据交易服务逐渐成为新的商业模式，九次方大数据、数据堂等企业已涉足该领域。

关键信息：

• 传感器数据采集主要由国外企业主导，如Uptake和Helium。
• App数据采集商包括App Annie、TalkingData、友盟等。
• 数据处理与可视化工具如Datameer、Tableau、Qlik等。
• 云存储成为主流，但数据安全仍是重要考量因素。

2.2 垂直行业应用

核心内容：
大数据在多个垂直行业中的应用日益广泛，如智慧城市、医疗、金融、电商与物流、电信、文娱等。各行业结合大数据技术，实现运营优化、风险控制、精准营销等功能。

主要观点：

• 智慧城市：用于公共安全、交通管理、环保监测、能源调度等，如聚光科技、金智科技。
• 医疗：辅助诊疗决策、优化药品研发、实现个性化医疗，如卫宁健康、Counsyl。
• 金融：应用于信贷风险控制、投资预测、客户流失分析、差异化定价等，如Kabbage、Palantir。
• 电商与物流：优化库存配置、实现智能推荐、提高物流效率，如亚马逊。
• 电信：用于客户关系管理、网络优化、精准营销，如东方国信。
• 文娱：帮助媒体精准投放广告、体育赛事分析、影视内容优化，如搜达足球、乐视体育。

关键信息：

• Palantir在金融与公共安全领域表现突出，2015年估值接近200亿美元。
• 卫宁健康在医疗领域发展迅速，2015年营收达7.5亿元，同比增长53%。
• 亚马逊利用大数据优化仓储物流，提升配送效率，2015年营收超千亿美元。
• 搜达足球通过数据采集与分析提升体育赛事预测与报道质量，并被乐视体育并购。

三. 投资价值判断

核心内容：
大数据服务行业具备较高的投资价值，尤其是具备广泛数据来源、强大技术实力及成功应用案例的企业。

主要观点：

• 数据采集商需具备多维度、高准确度的数据来源，技术壁垒较高。
• 通用型解决方案提供商应拥有丰富的数据资源、稳定的客户群体及成功案例。
• 垂直行业应用企业需结合行业特性，提供定制化解决方案。
• 数据安全与存储是未来增长的重要方向，尤其是随着云计算与大数据技术的融合。

关键信息：

• 传感器数据采集领域国外企业占据主导地位，国内尚未形成领军企业。
• 数据可视化工具如Tableau、Qlik、Power BI等提升企业决策效率。
• 金融领域大数据应用广泛，Kabbage通过整合多源数据实现快速贷款决策。
• 电商与物流领域，大数据优化库存与物流效率，提升用户体验。
• 文娱领域，大数据帮助精准触达受众，提升内容与广告投放效果。

四. 行业发展趋势

核心内容：
随着数据量的不断增长，大数据服务行业将向更广泛的行业渗透，技术与商业模式持续创新。

主要观点：

• 数据来源多样化，包括传感器、App、网站、社交媒体等，数据采集方式更加智能化。
• 数据处理与分析技术不断成熟，Hadoop与NoSQL等技术推动行业快速发展。
• 数据安全与存储成为重点发展方向，尤其在云计算环境下。
• 垂直行业应用逐渐深化，形成更加精细化、定制化的服务模式。

关键信息：

• 2015年我国互联网普及率达50.3%，数据量持续增长。
• 大数据行业预计未来几年仍将保持高速增长，尤其在医疗、金融、电商等高价值领域。
• 数据交易与共享平台逐步兴起，推动数据资源的市场化运作。
• 技术创新与行业融合是未来发展的主要方向，如物联网、云计算与大数据的结合。