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1、版权所有，请勿盗版，盗版必究！2020年大数据行业分析调研报告2019年12月目录1.大数据行业概况及市场分析51.1大数据市场规模分析51.2大数据行业结构分析51.3大数据行业PEST分析61.4大数据行业特征分析81.5大数据行业国内外对比分析92.大数据行业存在的问题分析112.1政策体系不健全112.2基础工作薄弱112.3地方认识不足，激励作用有限112.4产业结构调整进展缓慢112.5技术相对落后122.6隐私安全问题122.7与用户的互动需不断增强132.8管理效率低142.9盈利点单一142.10过于依赖政府，缺乏主观能动性152.11法律风险152.12供给不足，产业化程度
2、较低152.13人才问题162.14产品质量问题163.大数据行业政策环境173.1行业政策体系趋于完善173.2一级市场火热，国内专利不断攀升173.3“十三五”期间大数据建设取得显著业绩184.大数据产业发展前景194.1中国大数据行业市场驱动因素分析194.2中国大数据行业市场规模前景预测194.3大数据进入大面积推广应用阶段194.4政策将会持续利好行业发展204.5细分化产品将会最具优势204.6大数据产业与互联网等产业融合发展机遇214.7大数据人才培养市场大、国际合作前景广阔224.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著224.9建设上升空间较大，需不断注入活力234.10行业发
3、展需突破创新瓶颈235.大数据行业发展趋势255.1宏观机制升级255.2服务模式多元化255.3新的价格战将不可避免255.4社会化特征增强255.5信息化实施力度加大265.6生态化建设进一步开放265.7呈现集群化分布275.8各信息化厂商推动大数据建设285.9政府采购政策加码285.10政策手段的奖惩力度加大296.大数据行业竞争分析306.1中国大数据行业品牌竞争格局分析306.2中国大数据行业竞争强度分析306.3初创公司大独角兽领衔316.4上市公司双雄深耕多年326.5互联网巨头综合优势明显327.大数据产业投资分析347.1中国大数据技术投资趋势分析347.2大项目招商时代
4、已过，精准招商愈发时兴347.3中国大数据行业投资风险357.4中国大数据行业投资收益361. 大数据行业概况及市场分析1.1 大数据市场规模分析大数据是伴随着信息数据爆炸式增长 和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。在现实世界里，物质、能量、信 息是共同构成现实在全球范围内，大数据领域投资将持续增长。据 Gartner 2015 年统计报告显示，共有 75%以上的公司计划在未来两年内投资或计划投资大数据领域。在国内，投资者基于对大数据市场前景的看好，投资热度不断提高。国内投融资金额持续增加，2015 年在大数据领域投融资金额达到 24.5 亿美元，总计超过 120 起；而 2016 年
5、仅上半 年就超过 80 起融资。其中投资阶段也由天使轮及 A轮向 B轮及之后发展，公司商业模式由初期摸索逐渐成型。在下一阶段，有望实现大数据商业模式的进一步落地， 大数据产业爆发在即。预计在 2020 年，我国金融大数据应用将达到 450 亿人民 币。现阶段，大数据金融企业基于个人或企业精准画像的构建，已经实现在营销、 风控领域的应用。1.2 大数据行业结构分析大数据行业的行业机构主要由原料及服务生产商、产品及服务集成商、设计规划商、行业产品与服务代理、行业的产品与服务经销商与消费者等组成。 原料及服务生产商，负责上游产品与服务，主要包括产品与服务的原厂商，包括各类原料厂商。 产品及服务集成商
6、，负责中间服务集成，主要为上游服务的再加工，上游服务的集成。 设计规划商，负责产品与服务设计，主要为整个业务环节提供设计与规划。 行业产品与服务代理，负责行业代理，主要包括代理上游产业提供的服务、产品。 行业的产品与服务经销商与消费者，主要是行业经销商以及产品与服务的消费者。1.3 大数据行业PEST分析政策因素： 中央印发的大数据行业发展“十三五”规划，明确要求到2020年大数据行业将增加30%，各地方出台了地方政策，提高行业渗透率。 2019年大数据行业成为政策红利的市场，国务院政府报告指出大数据行业将会有利于提高民众生活质量。 2019年是大数据行业发展过程中非常关键的一年，首先，从外部
7、宏观环境来讲，影响行业发展的新政策、新法规都将陆续出台。转变经济增长方式，严格的节能减排对大数据行业的发展都产生了深刻的影响，另外还有来自通货膨胀、人民币升值、人力资源成本上升等等因素的影响；从企业内部来讲，产业链各环节竞争、技术工艺升级、出口市场逐步萎缩、产品销售市场日益复杂等问题，都是企业决策者所必须面对和亟待解决的。经济因素： 大数据行业持续需求火热，资本利好大数据领域，行业发展长期向好。 下游行业交易规模增长，为大数据行业提供新的发展动力。 2018年居民人均可支配收入28228元，同比实际增长6.5%，居民消费水平的提高为大数据行业市场需求提供经济基础。社会因素： 传统大数据行业市场
8、门槛低、缺乏统一行业标准，服务过程没有专业的监督等问题影响行业发展。互联网与大数据的结合，缩减中间环节，为用户提供高性价比的服务。 90后、00后等各类人群，逐步成为大数据行业的消费主力。技术因素： 科技赋能VR、大数据、云计算、大数据、5G等逐步从一线城市过渡到2、3、4线城市，实现大数据行业科技体验的普及化。 大数据行业引入ERP、OA、EAP等系统，优化信息化管理施工环节，提高了行业效率。1.4 大数据行业特征分析通过对比大数据属性和核心服务模式，可将中国整体大数据行业分为五类。他们分别为创新型大数据、创投型大数据、媒体型大数据、产业型大数据和服务型大数据。此外，由于大数据行业仍处于初级
9、探索阶段，整体服务模式与运营模式并不完全成熟。也存在例如产业+娱乐、创投+游戏等复合型大数据类型。随着大众创业、万众创新政策红利淡出行业舞台，大数据服务类型回归商业本质。如何依托自身运营能力实现行业稳定发展，从而达到投资回报或商业落地的目的，成为行业核心探讨问题。在各类大数据中，由于产业型大数据多由企业主导，且与企业业务结合较为紧密。所以具有更高的商业落地可行性。成为行业核心探索方向之一。1.5 大数据行业国内外对比分析国内外大数据的目标客户都锁定在早期、特定行业、具有商业前景的企业，致力于为其提供成长初期缺乏的资源，以协助其实现商业价值快速增长。根据价值链管理理论，可将商业模式内涵拆分为价值
10、定位、价值创造、价值实现与价值传递等维度。尽管在这四个维度内国内外外大数据存在普遍的核心诉求，但受限于体制、经济与文化等方面差异，国内外产业大数据的探索方向及落地形式有所不同。国外大数据更注重创客文化及高技术投资回报，倾向于以获取企业股份或抛售在企业股票收获溢价作为主要的盈利方式，并形成持续自助经营能力，通过技术积累与项目展示收获口碑；国内大数据紧密围绕政策导向和产业价值定位制定预期发展目标，通过打通产学研加速资源交换与聚焦，为企业获得收益，不断积累资源与品牌影响力形成雪球效应。国外大数据国内大数据价值定位聚焦于发掘早期初创型企业并助力其成长，快速提升其商业价值促进创客文化形成，获得高技术商业
11、回报响应宏观及产业政策号召，吸引资源导入价值创造通过提供服务、资本增值、社会回报获得有形及无形价值技术交易、股权价值回报为主增值服务、资金补贴为主价值实现寻找合理的商业逻辑与实现渠道，获得企业成长与收益获得的双赢股份转让、IPO等获取收益政府补贴、税收分成、培训.价值传递形成品牌效应，吸引更多优质企业和初创团队，扩散传播价值理念宣传、技术交流政府站台、双创活动、人脉推广.2. 大数据行业存在的问题分析2.1 政策体系不健全国内大数据的政策体系、绩效考核体系、以及执法监管体系仍很不完善，在体制、政策、法规方面有待进一步健全。以大数据行业为例，虽然任务目标定了，但是很多城市并没有出台相关措施。大数
12、据行业标准、行业规范、行业制度等措施都未出台，产品和技术的操作准则也没有明确的指导。大数据行业空有地方的区域标准，却没有统一的国家标准，行业规范性成为空谈。另外，有利于大数据的价格、财税、金融等经济政策还不完善，基于市场的激励和约束机制不健全，创新驱动不足，企业缺乏大数据行业发展的内生动力。2.2 基础工作薄弱大数据标准不完善，行业相关技术积累和基础设施都比较薄弱，相关体系建设滞后，管理、规范、产品、监测等能力亟待加强。目前而言，大数据管理能力还不能适应工作需要。2.3 地方认识不足，激励作用有限一些地方对大数据的紧迫性和艰巨性认识不足，片面追求经济增长，对调结构、转方式重视不够，不能正确处理
13、经济发展与大数据的关系，大数据工作还存在思想认识不深入、政策措施不落实、监督检查不力、激励约束不强等问题。2.4 产业结构调整进展缓慢近年来,尽管我国政府颁布了有利于大数据的资源环境税收政策和消费税的结构调整政策,但是由于这两种税收的作用对象狭窄,因而对大数据主要服务和产品的生产及推广使用收效不大。可喜的是,企业所得税的两税合一,内外资企业同等待遇解决了多年来我国内外资企业面临的两套税制问题。两套税制把大量的税收优惠给与了外资企业,而未能按国家的宏观政策导向建立税收优惠。这种税制安排不仅造成了内外资企业的税负不公,而且对国家鼓励的大数据行业发展,对行业的高效率利用都是极其不利的。此外,我国的进
14、口税收政策也存在类似的问题,亟待解决。2.5 技术相对落后因为国内大数据行业产业占比较大，单位GDP能耗较高，例如大数据设备占50，生产过程中精密技术、核心组件等与国际先进水平差距较大，行业生产耗能和技术投入高于国际水平，例如设备的核心组件的研发，国内生产设备的投入是国际水平的1.93倍。2.6 隐私安全问题信息泄露的可能性必然存在。无论是线上数据库被破解或是生产运输物流等过程中，都可能导致信息泄露。不过业内人士表示，就目前而言，窃取他人特征信息，用来破解大数据系统，破解成本过大。就未来发展趋势而言，大数据行业技术将会不断成熟，攻击大数据系统越加困难。技术本身的“双刃剑”属性不可避免地让大数据
15、行业存在隐私泄漏风险。在即将进入的新产业年代，便利与风险总是并存的，用户要牢记“技术有风险，应用需谨慎”，个人要采取有效措施有效保护自身信息才是王道。对于用户而言，隐私是一大问题。用户的数据是统一存放在应用后台的，后台能够看到每个用户的信息，对于用户而言，如何保证这些数据不被别人恶意利用就成了一个非常大的问题，这需要技术部门的不断完善才行。2.7 与用户的互动需不断增强随着用户侧、产业服务侧需求与服务的快速发展，尤其是随着大数据行业技术的大量投产使用，大数据数据流和信息流的双向互动不断加强，对行业运行和管理将产生重大影响。一是需要重点研究由此带来的传统产品特性的改变，建立数学、物理模型，解决行业用户迫切需要解决的相关问题；二是需要大力探索配套政策与商业运营模式，适应急速变幻的用户需求，丰富服务内涵，拓展大数据行业服务领域和内容
