前瞻：2019年中国大数据行业研究报告（52页）.pdf

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1、前瞻产业研究院出品 2019年年 中国大数据行业中国大数据行业研究研究报告报告 目目 录录 CONTENT 01 02 03 04 大数据行业发展现状 大数据行业典型企业案例分析 大数据应用场景分析 大数据行业发展前景与趋势 大数据行业发展现状大数据行业发展现状 1.1 大数据产业概况 1.2 全球大数据行业发展现状 1.3 中国大数据行业发展现状 1.4 大数据细分市场概况 1.1 大数据的定义 资料来源：IDC 前瞻产业研究院整理 大数据（big data），是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其 规模往往达到了PB（1024TB）级

2、。不同机构对大数据也有不同的定义。 麦肯锡对大数据的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有 海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 移动信息化研究中心对大数据的定义：大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速 重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。 IDC认为大数据具备海量（volume）、异构（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value）四大特性。 小数据与大数据对比小数据与大数据对比 海量 （volume） 价值 （Value） 异构 （V

3、ariety） 高速 （Velocity） 大数据四大特性大数据四大特性 特征小数据大数据 体积有限的量数据庞大 彻底性样本整个群体 分辨率和索引性粗糙，弱精致，强 关联性弱强 速度慢、定格快 多样性窄宽 灵活性和可扩展性中等高 1.1 大数据的价值 资料来源： 前瞻产业研究院整理 大数据的价值大数据的价值 数据应用的关联性 数据分析的成本数据价值的转化 数据质量的兼容性 大数据降低了数据分析 的成本门槛 大数据使技术与算法 从“静态”走向“持续 大数据实现了从数据到 价值的高效转化 大数据通过“量”提升了数 据分析对“质”的宽容度 随着移动互联网、云计算、物联网等信息技术产业发展日新月异，信

4、息传输、存储、处理能力快速上升，导致数据量的指数型递增。 传统简单抽样调查分析已无法满足当下对数据时效性、海量性、精确性的需求。大数据的出现改变了传统数据收集、存储、处理挖掘的 方式，数据采集方式更加多样化，数据来源更加广泛、多样化，数据处理方式也由简单因果关系转向发现丰富联系的相关关系，同时， 大数据还能基于历史数据分析，提供市场预测，促成决策。 目前，大数据已从概念落到实地，在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用，随着云计算、 物联网、移动互联网等支撑行业快速发展，未来大数据将拥有更为广阔的应用市场空间。 1.1 大数据产业构建 资料来源： 前瞻产业研究院

5、整理 大数据产业构建可分为6个层次，分别为：硬件设施、基础服务、数据来源、技术开发、融合应用及产业支撑。 1、硬件设施包括采集设备、传输设备、计算存储、设计集成4个方面； 2、基础服务包括网络服务、云平台服务、系统开发3个方面； 3、数据来源包括政府数据、行业数据、企业数据、物联网数据、通信数据、互联网数据、第三方数据7个方面； 4、技术开发包括数据管理、技术研究、信息安全3个方面； 5、融合应用包括工业、农业、政府、医疗、金融、电信、电商等行业需求相关的整体解决方案； 6、产业支撑包括数据评估中心、数据交易中心、科研机构、行业联盟、咨询机构、论坛会展、融资平台、孵化机构等。 大数据产业构建大

6、数据产业构建 产业结构简介 硬件设施 采集设备传感器、采集器、读写器、交互设备等 传输设备光电传输设备、微波通信设备等 计算存储芯片、服务器、路由器、交换机、防火墙、入侵检测防护设备、一体机等 设计集成硬件设备及附带软件的设计、安装、调试等 基础服务 网络服务电信运营、商业WIFI、网络运维等 云平台服务数据中心：基础设施即服务IaaS 托管、租用等；云服务：平台即服务PaaS、软件即服务SaaS 等 系统开发架构设计、系统集成、软件定制等 数据来源/政府数据、行业数据、企业数据、物联网数据、通信数据、互联网数据、第三方数据 技术开发 数据管理数据集成：中间件、数据库等。数据清洗：数据填充、光