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_92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

核心内容概述

本报告聚焦中国网络媒体大数据的发展现状、技术架构、应用类型及未来趋势，分析了大数据在各行业的应用情况、数据来源与管理方式，并探讨了互联网企业在大数据领域的发展战略与产品布局。

主要观点与关键信息

1. 大数据发展趋势

• 从信息驱动向数据智能驱动进阶：大数据正在从以信息为核心转向以数据智能为核心，推动行业智能化转型。
• 数据驱动型媒体成为行业领跑者：以BAT为首的已上市互联网企业以及未上市数据驱动型企业表现突出。
• 数据管理向垂直行业分化：随着数据应用场景的多样化，数据管理逐渐细化为不同行业需求。
• 移动互联网推动大数据发展：移动端使用时长占比超77%，信息采集更加丰富，推动大数据应用向场景化发展。
• 数据流通与共享趋势明显：企业间数据孤岛问题依然存在，但数据交易市场正在兴起，数据共享将成为未来趋势。

2. 大数据定义与特征

• 4V特征：大数据具有Volume（数据量大）、Variety（数据类型多）、Velocity（数据流转快）、**Value（价值密度低）**四大特征。
• 数据处理技术演进：从抽样分析向全量分析发展，从因果关系分析向相关关系分析演进。

3. 大数据产业链结构

• 数据源：包括企业自有数据、行业数据、官方数据及第三方数据。
• 技术服务：涵盖数据准备、存储管理、计算处理、数据安全、数据挖掘和可视化。
• 应用类型：包括工具/产品化服务、行业解决方案、商业智能等，未来将向定制化、轻量化方向发展。

4. 数据应用现状

• 文本、图像、语音分析：技术相对成熟，应用落地效果显著。
• 视频分析：仍处于探索阶段，需求上升，技术待优化。
• 行业应用广泛：已渗透到金融、医疗、电商、物流、旅游、农业等多个领域。

5. 大数据产业生态

• 数据仓库与数据集市：数据仓库是大数据集成与存储的基础，数据集市支持企业内部数据服务。
• 数据处理与分析技术：云计算、机器学习、人工智能等技术推动大数据处理效率提升。
• 数据安全与隐私保护：成为大数据应用中的重要环节，尤其在移动互联网时代。

6. 中国大数据产业现状

• 市场规模快速增长：2014-2015年增速达38%，预计2016-2018年维持40%左右增长。
• 政策支持：国家将大数据上升为战略，推动数据开放共享和标准体系建设。
• 行业分布不均：互联网行业是大数据应用的领跑者，传统行业如医疗、零售等正在加速数字化。

7. 互联网大数据优势

• 互联网基因：有利于数据获取与处理，结合云计算提升数据处理效率。
• 数据多样性：涵盖文本、图像、视频、音频、地理位置等多种形式。
• 应用场景广泛：在金融、医疗、广告、营销、内容推荐等领域实现广泛应用。

8. 企业大数据战略

• BAT等头部企业：以流量和广告为起点，逐步构建完整的数据生态。
• 数据产品多样化：涵盖网站分析、推荐系统、广告投放、舆情监测、云服务等。
• 数据服务输出：包括精准营销、用户洞察、广告效果评估等，助力企业实现商业化。

9. 企业案例分析

• 百度：以人工智能为核心，构建大数据生态，推出“百度思维”营销产品体系，涵盖市场研究、受众管理、效果评估。
• 腾讯：依托DMP平台，提供精准投放与跨媒体数据分析，推出ACE广告开放平台，实现品牌与效果广告结合。
• 360：以安全为核心，构建行为链大数据平台，提供标签级数据服务、客户独家数据服务和数据整合，助力精准营销。

总结

中国大数据产业正经历从信息驱动向数据智能驱动的转型，互联网企业作为大数据应用的领跑者，通过数据采集、分析与应用，推动行业智能化发展。随着移动互联网的兴起，数据获取更加广泛，处理效率显著提升。未来，数据流通与共享将成为趋势，数据管理将更加垂直化，数据产品将向定制化、轻量化方向发展。在技术层面，人工智能、机器学习等技术将进一步提升大数据的智能化水平，推动其在各行业的深入应用。