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1、2019年大数据发展趋势介绍2019年7月目录1.大数据行业发展趋势分析51.1大数据应用领域不断丰富51.2技术影响趋势61.3与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合61.4网络安全问题凸显71.5针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造71.6成为重要战略资源71.7数据隐私标准将出台81.8分析方法发生变革81.9以数据为中心的解决方案与应用的兴起81.10政策影响趋势91.11人才影响趋势91.12资本影响趋势92.大数据行业存在的问题112.1行业发展良莠不齐112.2信息孤岛严重且数据质量低112.3资源共享难，隐私问题大122.4技术难以满足业务需求132.5数据不充分
2、不均衡，大数据产业基础不牢132.6大数据平台监管不足，数据安全问题频发132.7竞争不规范，影响产业发展142.8缺乏专业数据人才142.9数据开放程度较低162.10安全风险日益突出162.11技术应用创新滞后172.12数据治理法律规范尚不完善173.大数据行业市场分析193.1大数据产业规模加速增长193.2我国大数据市场产值达到4700亿元，对数字经济贡献大203.3数据需求快速增长204.大数据行业市场竞争格局254.1市场竞争结构254.2市场竞争区域分布254.3竞争态势275.大数据行业政策及环境分析285.1中国大数据产业政策紧密出台，行业应用成为重点285.2大数据产业政
3、策环境分析296.大数据行业发展前景336.1大数据基础设施建设持续增长336.2分析领域快速发展336.3与云计算密不可分336.4中国占据重要市场336.5数据分析共享将成为主流356.6安全与隐私更受关注356.7应用层级爆发356.8大数据分析在汽车领域的应用366.9大数据场景化应用助力大数据应用市场规模发展升级376.10大数据开放共享进度加快386.11政府大数据深入应用386.12大数据相关立法加快396.13统筹规划大数据发展396.14加快信息基础设施建设396.15保障大数据端到端安全406.16强化大数据互联互通406.17加强大数据平台建设416.18繁荣大数据产业生
4、态417.大数据行业投资分析421. 大数据行业发展趋势分析1.1 大数据应用领域不断丰富从国内投融资领域的分布来看，2018年1-12月的183家融资企业中，大数据行业应用方面共发生了81起投融资事件，其中，金融行业投融资事件最多为35起，医疗健康其次为12起投资事件。大数据产业具备了良好基础，面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是数据资源开放共享程度低。数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。二是技术创新与支撑能力不强。在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。三是大数据应用
5、水平不高。虽然大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。四是大数据安全体系不健全。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范不健全，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。五是人才队伍建设亟需加强。大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展需要。1.2 技术影响趋势大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深度融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。1.3 与云计算、人工智能等前沿创新技术
6、深度融合大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。比如阿里巴巴的电子商务交易平台能在双 11 当天完成每秒钟 17.5 万笔订单交易和每秒钟 12 万笔的订单支付，主要归功于融合了云计算和大数
7、据的“飞天平台”。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。1.4 网络安全问题凸显大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。1.5 针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高
8、噪声等特征。在智能制造发展规划 2016-2020中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型” 。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。1.6 成为重要战略资源在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有
9、力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色影响着广告、产品推销和消费者行为。1.7 数据隐私标准将出台大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。1.8 分析方法发生变革大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面
10、很可能会产生理论级别的突破。1.9 以数据为中心的解决方案与应用的兴起世界已经不再将应用作为独有的优势，相反，数据则能够带来在B2B和B2C领域内确立独特优势的关键点。在数据管理中，以数据为中心的模式将会取代传统以应用为中心的模式。无论是以宏观的角度还是微观的角度，大数据开源技术都在基础网络、基础系统上迅速发展，也是现今流行的趋势。另外，IT社区也会变得越来越庞大。大数据现状及发展趋势表明，大数据技术和服务市场，中国的市场规模未来5年将会增长近7倍之多。大数据的市场融合技术以及服务，正在形成迅猛发展的势头。1.10 政策影响趋势随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环
11、境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持高速增长态势。1.11 人才影响趋势随着2017年教育部公布第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批高校获批开设该专业。今年开始，大数据需要的复合型人才将源源不断形成。加之海外和传统行业跨界人才不断加入大数据行业，大数据产业将迎来创新发展。1.12 资本影响趋势近年来，伴随着资本大量进入大数据行业，出现了创业公司估值过高的现象。泡沫期的大数据行业，许多企业的发展远远无法回归企业的本质，导致创业企业供给与市场需求之间脱节。随着资本的沉没，理性资本将引领大
12、数据行业健康发展。一些在资本热潮褪去之后还能沿正常轨道发展的企业将占据新一轮的资本优势，得到进一步的发展和壮大。2. 大数据行业存在的问题虽然我国大数据产业快速发展，但是仍存在行业发展良莠不齐、数据开放程度较低、安全风险日益突出、技术应用创新滞后等四大挑战。2.1 行业发展良莠不齐我国大数据仍处于起步发展阶段，行业标准和管理机制尚未成熟，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，存在很多企业借大数据概念热潮投机倒把，行业发展良莠不齐; 而且企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成巨大的资源浪费。往往一窝蜂跟去的时
13、候就会发现全是坑，而且“此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。盲目的追逐投资热点，极大降低了资本对大数据行业发展的正向推动力。目前，监管层缺乏对大数据企业的识别评价的标准和规范，很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。2.2 信息孤岛严重且数据质量低企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。形成了数据孤岛，导致大数据的价值非常难挖掘。而且很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的
14、数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。再加上因为没有应用场景，删除很多有价值的历史数据，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。2.3 资源共享难，隐私问题大 政府部门是社会信息的主要控制者，其信息又分别被不同部门和区域控制，而不同部门和区域间的数据标准各异，政府内部本身整合各部门的数据就已经是一件很头大的事情，更不要提大规模的数据开放。同时数据开放面临一个严重问题就是隐私问题，脱敏远远不够，隐私问题是一个无底洞。数据安全和隐私保护是大数据产业发展的世界性难题，这主要体现在三个方面：其一，数据的海量存储增加了数据安防的难度，可能造成大量数据损坏或丢失，造
15、成难以想象的后果；其二，在大数据时代，数据的多元性和复杂性要求人们形成更强的安全意识，但现实中不论企业还是个人的安全意识还没有从传统的非信息时代转变过来，存在巨大潜在风险；其三，网络攻击带来了数据安全风险，随着大数据在政府、金融、公共事业等领域的广泛运用，数据泄露带来的损失远远超出行业范畴，而是全局性的国家安全问题。2012年中国的数据存储量达到64EB 其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护。2.4 技术难以满足业务需求大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。许多企业部门没有清晰的大数据需求，加上我国现在的大数据实际技术，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。2.5 数据不充分不均衡，大数据产业基础不牢近年来，我国大数据技术投入不断增加，大数据发展蒸蒸日上，以互联网业、金融业和电信业为代表的大数据发展相对完备，数字化程度较高，数据储备量巨大，然而数据发展不平
