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1、 20152016年中国大数据市场研究年度报告 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 郑重声明郑重声明 本报告的著作权归赛迪顾问股份有限公司(简称为“赛迪顾问”) 所有。 本报告是赛迪顾问的研究与统计成果，其性质是供客户内部 参考的业务资料，其数据和结论仅代表本公司的观点。 本报告有偿提供给购买本报告的客户使用，并仅限于该客户 内部使用。购买本报告的客户如果希望公开引用本报告的数据和 观点，在事先向赛迪顾问提出书面要求后，必须经过赛迪顾问的 审核、 确认， 并得到赛迪顾问的书面授权。 未经赛迪顾问的审核、 确认及书面授权，购买本报告的客户不得以任何方式在任何媒
2、体 上(包括互联网)公开引用本报告的数据和观点，不得以任何方式 将本报告的内容提供给其他单位或个人。否则引起的一切法律后 果由该客户自行承担，同时赛迪顾问亦认为其行为侵犯了赛迪顾 问的著作权，赛迪顾问有权依法追究其法律责任。 赛迪顾问股份有限公司 20152016年中国大数据市场研究年度报告 1 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 目录目录 研究对象研究对象 . 1 重要结论重要结论 . 1 一、一、2015年全球大数据市场发展概况年全球大数据市场发展概况 2 (一) 市场规模与结构 . 2 1、市场规模与增长 2 2、产品结构 . 2 (二) 新技术应用
3、4 1、Spark与Hadoop融合发展 . 4 2、NewSQL数据库成为新风向 . 5 (三) 基本特点 6 1、数据应用面不断扩大 6 2、中国大数据市场成为新兴增长点 6 (四) 主要国家和地区分析 . 6 1、美国 6 2、欧洲 8 3、日本 10 4、亚太(不含日本) . 11 二、二、2015年中国大数据市场发展概况年中国大数据市场发展概况 13 (一) 市场规模与特点 . 13 1、市场规模与增长 13 2、基本特点 . 14 (二) 市场结构分析 15 1、产品结构 . 15 2、行业结构 . 16 三、三、2015年中国大数据市场重点厂商分析年中国大数据市场重点厂商分析 .
4、 17 (一) 大数据产业链分析 . 17 (二) 国外重点企业分析 . 19 1、IBM . 19 20152016年中国大数据市场研究年度报告 2 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 2、Oracle 21 3、Google . 22 4、Cloudera 24 5、Teradata . 25 (三) 国内重点企业分析 . 27 1、星环科技 . 27 2、阿里巴巴 . 28 3、百分点 30 4、爱可生 31 5、神舟通用 . 34 6、浪潮 36 7、睿至大数据 . 37 四、四、20162018年中国大数据市场趋势分析年中国大数据市场趋势分析 40
5、 (一) 影响因素 40 1、有利因素 . 40 2、不利因素 . 41 (二) 发展趋势 42 1、强势增长态势有望保持 . 42 2、技术和应用双螺旋结构突显 . 42 3、开放趋势刺激安全市场发展 . 43 4、预防产业过剩渐成共识 . 43 五、五、20162018年中国大数据市场发展预测年中国大数据市场发展预测 45 (一) 市场规模预测 45 (二) 市场结构预测 46 1、产品结构 . 46 2、行业结构 . 46 六、赛迪建议六、赛迪建议 . 48 (一) 对政府建议 48 1、统一数据开放渠道和标准，规范管理数据交易市场 . 48 2、建立人才引培机制，及时弥补市场缺口 .
6、48 20152016年中国大数据市场研究年度报告 3 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 (二) 对企业建议 49 1、产品行业跨界互补，弱化区域思维 49 2、深度挖掘细分行业，技术与应用融合 . 49 3、积极推动云端部署，加强服务提供能力 . 50 报告说明报告说明 . 51 20152016年中国大数据市场研究年度报告 4 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 图目录图目录 图 1 20132015年全球大数据IT市场规模与增长 2 图 2 2015年全球大数据IT产品结构 3 图 3 20122015年中国大数据
7、IT市场规模与增长 13 图 4 2015年中国大数据IT市场产品结构 . 15 图 5 2015年中国大数据企业生态图谱 19 图 6 20162018年中国大数据IT市场规模与增长预测 45 表目录表目录 表 1 2015年全球大数据IT市场产品结构 . 3 表 2 2015年中国大数据IT市场行业结构 . 16 表 3 IBM大数据主要产品与解决方案 20 表 4 Oracle大数据主要产品与解决方案 22 表 5 Google大数据主要产品与解决方案 . 24 表 6 Cloudera大数据主要产品与解决方案 25 表 7 Teredata大数据主要产品与解决方案 26 表 8 星环科
8、技大数据主要产品与解决方案 28 表 9 阿里巴巴大数据主要产品与解决方案 29 表 10 百分点大数据主要产品与解决方案 31 表 11 爱可生大数据主要产品与解决方案 33 表 12 神舟通用大数据主要产品与解决方案 35 表 13 浪潮大数据主要产品与解决方案 . 37 表 14 睿至大数据主要产品与解决方案 . 39 表 15 20162018年中国大数据IT市场产品结构预测 46 20152016年中国大数据市场研究年度报告 1 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 研究对象研究对象 20152016年中国大数据市场研究年度报告主要研究用以搭建大数
9、据平台所需的IT投资产品，包括实现大数据组织与管理、分析与发现、应用 与服务的相关IT基础设施硬件与软件的销售和租赁，以及搭建大数据平台所 需的平台规划咨询、系统集成、运营管理、弹性运算能力租赁、云存储等服 务。 重要结论重要结论 1、2015年伴随着云计算、虚拟现实、人工智能等新技术与应用的迅速 推广，智慧城市、政务云平台等项目建设步伐逐步加快，中国大数据IT投资 继续高速增长，2015年中国大数据市场规模达到124.9亿元，与2014年相比 增长34.2%。 2、产品结构方面，服务器、一体机等硬件产品仍占据主要比重，销售 额达66.5亿元， 占比53.2%。 软件类产品占比有所提升， 销售
10、额达24.5亿元， 占比19.6%。数据平台运维、系统集成等服务类产品销售额达33.9亿元，占 比27.2%。 3、随着大数据国家战略、人工智能概念的落地推广，大数据IT市场未 来仍将保持较高速度增长，但由于经济下行压力的影响，以及市场基数的大 幅提高，市场增速相比往年将明显放缓。预测未来三年中国大数据IT市场将 以33.5%的年复合增长率增长，随着云计算的不断普及，企业对硬件产品投 入份额将逐渐下降，在云端采用的软件与服务所占份额将有所提升，特别是 大数据服务产品将有较快增长。 20152016年中国大数据市场研究年度报告 2 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或
11、个人。 一、一、2015年全球大数据市场发展概况年全球大数据市场发展概况 (一一) 市场规模与结构市场规模与结构 1、市场规模与增长、市场规模与增长 2015年全球经济仍处于缓慢复苏的进程之中，整体经济增速较低，欧盟 经济增长疲软，新兴国家增长放缓。同时，美国大数据企业在全球大数据市 场中占据较大规模，而美元升值对美国企业的财务收入造成了较大下滑。在 这样的大环境下，大数据IT市场的增长速度虽仍处于较高水平，但相比往年 增速有一定下降。2015年全球大数据IT市场规模达460.6亿美元，同比增长 25.3%。 图 1 20132015年全球大数据IT市场规模与增长 数据来源：赛迪顾问 2016
12、，02 2、产品结构、产品结构 大数据行业IT市场的产品主要分为硬件、软件与服务三大类。其中硬件 包括为了部署大数据分析系统/平台而采购的服务器、 存储、 一体机等设备； 软件包括数据库、数据仓库、大数据分析与呈现工具等，一体机中整合的软 287.0 367.6 460.6 Y2013Y2014Y2015 规模（亿美元） 36.7% 28.1% 25.3% Y2013Y2014Y2015 销售额增长率 20152016年中国大数据市场研究年度报告 3 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 件不再重复计算；服务包括围绕部署、运行大数据分析系统/平台而采购的 咨询
13、规划、系统集成、运维服务等。 2015年全球大数据IT市场硬件依然占据主要比重，销售额达216.94亿美 元，占47.1%；软件与服务分别实现销售额105.93与137.72亿美元，分别占 比23.0%与29.9%。 表 1 2015年全球大数据IT市场产品结构 数据来源：赛迪顾问 2016，02 图 2 2015年全球大数据IT产品结构 数据来源：赛迪顾问 2016，02 137.72 105.94 216.94 服务 软件 硬件 亿美元 硬件 47.1% 软件 23.0% 服务 29.9% 按占比 硬件 软件 服务 2015年(亿美元) 216.94 105.94 137.72 占比 47
14、.1% 23.0% 29.9% 20152016年中国大数据市场研究年度报告 4 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 (二二) 新技术应用新技术应用 1、Spark与与Hadoop融合发展融合发展 随着大数据技术的发展，Hadoop体系中的问题也开始出现。其中， MapReduce的局限性尤为突出， 比如抽象层次低， 使用上难以上手； 时延高， 对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够。当数据分析要求越来越高 时，计算速度和实时性成为技术人员新的追求目标。基于内存计算的Spark 被提出，Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hado
15、op MapReduce的通用 并 行 框 架 ， 其 核 心 是 弹 性 分 布 式 数 据 集 Resilient Distributed Datasets(RDD)，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制 数据的分区。Spark的提出能够弥补Hadoop中MapReduce计算的性能缺陷。 Spark也拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更 好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Google表示多年前已经不再使用MapRed
16、uce技术，取而代之的是自身的 Dataflow架构。Cloudera，IBM，MapR等也纷纷加入Spark阵容。自2014初 Spark已成为一个Apache软件基金会的顶级项目，并且是当今其最活跃的项 目之一。尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际 上它是对Hadoop的补充。Spark既可以运行在Hadoop的分布式文件管理系统 上， 也可以运行云计算平台中， Hadoop与Spark之间融合发展趋势大于取代， 通过Spark集成进入Hadoop，可以利用Hadoop集群管理和灾备恢复能力等优 势，提供更好的服务。同时，Hadoop也开始从一个提供廉价、开源服务的存 储平台，转变为加载各类新型技术模块的新架构。 20152016年中国大数据市场研究年度报告 5 赛迪顾问股份有限公司版权所有。未经协议授权，禁止提供给其它单位或个人。 2、NewSQL数据库成为新风向数据库成为新风向 传统关系型数据库在设计之时并没有考虑到大数据时代下，大量半结构 化、 非结构化数据的涌入， 以及对数据实时
