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大數據:萬億市場千帆競發

樂晴智庫  |  2020年03月16日
以“促進工業界和學術界的對話”為主題的BenchCouncil國際大數據與人工智能線上峰會13日拉開帷幕。來自阿里巴巴、Facebook、中科曙光等企業及教育、金融、科學等領域的逾百位大數據與AI專家參會。

  隨著大數據戰略上升為國家意志,物聯網、云計算等技術的發展,數據資產已經成為了核心資源,數據被譽為“未來的新石油”。中國作為數據生產大國,核心資源優勢明顯,為大數據應用奠定了基礎。

  目前我國大數據產業發展已步入行業規模快速增長時期,隨著“新基建”越來越受重視,大數據產業也將迎來發展新機遇。

  據賽迪顧問統計,2018年中國大數據整體規模為4384.5億元,未來有望保持20%以上增速,到2021年達到8070.6億元。

  區域上,華北、中南和華東持續領跑,合計約占整體市場的74%,以成都、貴陽為代表的西南跟隨其后,并顯著領先于東北和西北地區。其中政府部門有望成為最大需求方,政府大數據應用市場規模將達到1,907.5億元,占比35%。

  參考IDC發布的《全球半年度大數據支出指南》,預計2019年度,大數據與商業分析解決方案全球市場的整體收益將達到1896.6億美元,且未來仍將保持13.1%的年復合增速,到2023年形成3126.7億美元規模。

  英特爾預測,到2020年全球數據量將會達到44ZB,這一數據量是2011年的24倍,這意味著過去幾年中全球數據以每年43%的速度快速增長。

  大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征,大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據,非結構化數據越來越成為數據的主要部分。

  根據IDC報告顯示,企業中80%的數據都是非結構化數據,這些數據每年都保持60%的增速增長。

  大數據的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘,所以必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術等,大數據也為云計算提供了具有價值的用武之地。

  對于大數據,Gartner給出的定義是需要運用新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  2012年,《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》明確提出支持海量數據存儲、處理技術的研發和產業化,2014年“大數據”首次出現在《政府工作報告》中,奠定了行業快速發展的政策基礎。

  以BAT為代表的互聯網巨頭、以華為、聯想、浪潮為代表的傳統IT廠商、以及專注于大數據的新興初創公司均有相應大數據產品發布,在較多行業中已迭代出較為成熟的解決方案。

  按照大數據價值實現流程,大數據產業鏈可以劃分為數據源、基礎設施底層平臺、大數據處理技術、大數據應用以及數據安全5部分。產業鏈條上,不同的大數據企業擁有不同的商業模式。

  數據源是大數據產業的發展基礎,核心所在。由于中國大數據流通還未形成規模,目前主要的數據資源主要集中在政府部門、互聯網巨頭、三大運營商等手中。

  具體包括:各大政府機關、BAT、行業數據源提供商、企業數據源提供商、物聯網數據源提供商、移動聯通電信三大數據源提供商以及第三方數據服務企業等。

  基礎設施是大數據產業不可或缺的硬件部分,為大數據變現搭建底層基礎平臺。大數據硬件涵蓋了數據產生、傳輸、存儲、計算等一系列與大數據產業鏈相關的硬件設備。

  具體包括數據中心、IDC機房、各種有線/無線傳輸設備、數據采集設備、存儲設備、服務器、網絡設備等。

  數據存儲是產業鏈的支撐,參與者以傳統數據庫企業為主,國際上有IBM、Oracle、Intel、Green-plum等;國內主要有華為、中興、同有、浪潮、中科曙光等,各家企業針對大數據應用的具體領域開展數據庫架構和數據組織管理研究,形成各自的優勢產品。

  大數據可視化技術是指利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面,通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示,對數據加以可視化解釋,涉及到計算機圖形學、圖像處理、計算機視覺、計算機輔助涉及等多個領域,是研究數據表示、數據處理、決策分析等一系列問題的綜合技術。

  大數據安全主要是指大數據場景下圍繞數據安全展開的大數據全生命周期的安全防護,包括大數據平臺安全、大數據安全防護和大數據隱私保護等,具體涉及大數據系統安全、大數據資源發現、大數據管理運營、敏感數據梳理、大數據脫敏、應用數據審計、大數據審計等多個細分領域。該環節主要參與方包括賽門鐵克、360、啟明星辰、綠盟科技、美亞柏科等。

  產業鏈最核心的當屬數據分析與挖掘,其能力直接決定著大數據應用的推廣程度和范圍。

  數據分析一是從大量的結構化、半結構化、非結構化數據中分析出計算機可以理解的語義信息或知識,二是對隱性的知識,如關聯情況、意圖等進行挖掘。

  數據分析能力體現在人工智能算法應用,及構建中臺的數據分析/中臺能力是產業鏈承上啟下的環節,技術能力本身即其競爭力的體現。

  數據應用即在垂直行業的具體應用及對工具類的應用。工具類應用一般以SaaS或開發者服務形式出現,進一步賦能垂直行業,營銷是數據應用最重要的場景之一,也是數據產業變現主要的途徑。

  工具及應用離不開場景,對大數據分析結果進行應用是完成產業商業化目標,實現價值的終點。經過近幾年的發展,大數據應用已滲透政府、電信、金融、人力資源、醫療、物流、等多個行業。

  金融行業方面,大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用;電商行業在大數據應用方面經驗豐富,比較充分的有用戶畫像、精準投放、數據可視化和智能推薦等;物流行業,利用大數據優化物流網絡,提高物流效率,降低物流成本;電商行業在大數據應用方面經驗豐富,比較充分的有用戶畫像、精準投放、數據可視化和智能推薦等;大數據還將驅動未來汽車無人駕駛進一步提升。

  產業鏈代表廠商方面:四維圖新擁有位置領域入口資源,中科曙光布局芯片及AI服務器,易華錄是基于藍光技術搭建數據湖的廠商,海康威視掌握了視頻數據分析能力,美亞柏科是應用領域的智慧公安解決方案商、創業慧康是智慧醫療解決方案商。

  總體來看,大數據產業鏈上數據是源泉、存儲是支撐、安全是保證、分析是核心、應用是價值實現。

  大數據并不僅是海量數據,而是大量數據通過挖掘、清洗、加工后形成數據資產的能力。擁有獨特數據源,通過外部采購豐富數據維度,并有能力將海量數據變為高質量的數據資產是競爭力的核心。

  馬云卸任時候的演講中提到:“很多人還沒搞清楚什么是PC互聯網,移動互聯網來了,我們還沒搞清楚移動互聯的時候,大數據時代又來了。”大數據應用進入高速發展期,未來新商業模式的出現有望帶動更大發展。

  受益于人工智能、5G和物聯網引領的新一輪信息技術革命,數據中心快速增長進而推動存儲產業鏈需求大幅增加。全球和中國數據存儲需求快速增長的背后,必然伴隨著產業鏈的繁榮。

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