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  • 信息化社会大数据产业的发展具有十分重大的战略意义,并且大数据也是物联网以及人工智能发展的关键技术,本文主要介绍我国大数据产业链各层节发展现状、大数据产业园的发展模式以及区...
        

    信息化社会大数据产业的发展具有十分重大的战略意义,并且大数据也是物联网以及人工智能发展的关键技术,本文主要介绍我国大数据产业链各层节发展现状、大数据产业园的发展模式以及区域竞争格局。

     

    得益于政策的大力推动,我国大数据产业链逐渐完善,但是由于国内企业缺乏核心技术,目前国内市场仍然以国外企业为主导,我国大数据产业呈现出空心化的发展现状。由于各地区大数据产业的发展情况不一样,目前我国大数据产业形成了京津冀、长三角、中西部以及珠三角四大集聚区。

     

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    大数据产业以大数据为核心资源,通过硬件实现前端数据的采集与传输形成海量的数据源,然后对目标数据进行技术分析,旨在从无序的数据中挖掘出潜在价值信息,并应用于实际。

     

    我国大数据产业链发展完善 核心技术依赖于国外

     

    近些年来我国大数据产业发展如火如荼,产业链逐渐完善,根据大数据各细分领域功能作用的不同,可以将大数据产业分为硬件支持、数据源、交易层、技术层、应用层以及衍生层等六个环节。

     

    在大数据产业链分布结构方面,由于数据源领域市场集中度高,相关企业占比仅有5%,应用层市场参与者最多占比40%,技术层、硬件层以及衍生层占比均在17%左右,数据交易市场规模仅有4%。

     

    1.数据源领域市场集中度高,存在进入壁垒

     

    海量的数据构成了大数据产业发展的基础,大数据企业的核心竞争力来源于数据的不断深入挖掘与积累,企业自身掌握的数据越多,就能够结合数据分析、数据可视化等技术实现更大的商业价值,从而在激烈的行业竞争中占据优势地位。

     

    目前我国数据源主要集中在政府、互联网巨头、三大运营商以及与政府合作的相关企业手中。其中互联网巨头主要包括百度、阿里以及腾讯,他们依托自身的用户优势,积累了大量的社交数据、电商数据与信用数据;移动、联通以及电信等三大运营商依靠自身的行业垄断地位,积累了大量的通讯数据。

     

    久其软件、美亚柏科以及九次方等企业通过开展电子政务系统、公安大数据平台等业务积累了大量的政府数据。初创型公司由于在数据资源、用户资源以及政府资源等方面均处于劣势,因此难以在数据源领域占据一席之地。

     

    2.技术层企业众多,但是核心技术严重依赖于国外,国内企业处于弱势地位

     

    大数据相关技术主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化处理,这些技术是大数据企业将海量数据资源转变为商业价值的关键,目前我国大数据技术领域参与者众多,代表型企业有数据港、海量数据、东方国信、用友、浪潮、信合运通、海云数据、九次方等。

     

    从大数据技术与产品的供给侧看,我国虽然实现了局部技术的单点突破,但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见,尤其是开源产品的技术标准方面,我国的影响力亟待提升。

     

    目前国内多数大数据工具还是基于国外核心技术开发,比如国内企业基于国外的Hadoop开源框架,能够在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。在数据库及数据挖掘等技术领域,IBM、甲骨文、EMC、SAP等国外IT企业占据主导地位,国内企业的市场占有率仅有5%左右。

     

    3.目前大数据在金融领域的应用最为广泛,未来政府部门将依托数据资源优势与大数据深度结合

     

    自从2015年我国将大数据发展上升到国家战略层次以来,环保部、国土资源部、国家林业局、农业部、工信部、国家测绘地理信息局办公司、公安部、交通运输部、国家健康委员会等部门相继出台有关大数据的产业政策,极大地促进了大数据在各个细分垂直领域的应用。

     

    我国金融行业实行数字化应用较早,与大数据的结合度最深,而大数据在其他领域的应用尚浅。由于政府把控了大部分的数据源,随着大数据技术走向成熟,未来大数据在政府领域的应用将会急速发展起来。

     

    预计2020年我国大数据在政府领域的应用占比将达到35%,得益于物联网的发展,大数据在工业领域的应用占比将会达到6.64%。

     

    我国大数据产业出现集聚效应 各区域发展呈现差异化格局

     

    1.国家大数据综合试验区引领全国发展,多数产业园发展模式相似

     

    目前我国建设形成了八个国家级大数据综合试验区,包括贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆以及珠三角,不仅自身发展迅速,也带动了周边省份大数据产业园的形成与发展。

     

    大部分大数据产业园采取的发展路径为“基础设施建设—数汇集整合开放共享、企业上云—大数据融合应用—大数据产业链延伸”,即首先聚集数据资源,而后通过落地开放共享,协同效应带动开发,最终实现产业链的拓展和完善。

     

    目前八大数据综合试验区产业占全国比重45.62%,充分体现了产业集聚的引领优势。

     

    2.各区域发展差异化明显,形成了京津冀、珠三角、长三角以及中西部四大产业集聚区

     

    2018年中国电子信息产业发展研究院联合工信部制定了我国大数据指标测算体系,并据此编制了各区域大数据发展指数。

     

    目前京津冀地区大数据产业的发展以北京为引领,天津、河北大数据发展也处于全国中上游水平;珠三角地区大数据发展以广东为代表,居于全国首位,但是云南、广西等邻近省份在大数据发展水平上较为落后,处于全国下游。

     

    长三角区域大数据整体发展水平较高,上海、江苏、浙江以及山东均跻身全国第一梯队;中西部地区以贵州发展较为领先,其余周边省市呈现出齐头并进的态势。

     

    结语

     

    数据孤岛问题严重制约了我国大数据产业的发展,不利于大数据企业的技术创新,为此2015年《大数据发展纲要》明显提出”推动政府数据开放共享“的整体要求,但是目前各部门仍然存在着信息不对称的情况,我国政府数据开放机制建设仍有较大进步空间。

    来源:金智创新

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  • 截至目前,中国云谷初步建立起包括资本、交易、研发、应用、存储等在内完整大数据产业发展生态。 据了解,中国云谷2010年11月启动建设,初步形成了数据中心、云计算与大数据应用等六大板块,现已成为全省规模最大...

    日前,东北三省首家大数据交易中心——哈尔滨数据交易中心有限公司在中国云谷开始试运营,它的投用为中国云谷大数据产业发展填补了数据交易的重要一环。截至目前,中国云谷初步建立起包括资本、交易、研发、应用、存储等在内完整大数据产业发展生态链。

    据了解,中国云谷2010年11月启动建设,初步形成了数据中心、云计算与大数据应用等六大板块,现已成为全省规模最大、聚集度最高的信息服务产业基地。其中,数据中心是云计算、大数据、互联网产业的重要基础设施,吸引了包括中国联通、中国移动等在内的大批数据中心项目聚集建设。中国移动集团数据中心项目,总投资120亿元,占地86万平方米,2013年10月开工建设,目前已完成一期基础施工、机房主体等施工,累计完成投资5亿元;中国联通集团数据中心项目,总投资60亿元,占地67万平方米,2015年4月开工建设,累计固定资产投资近3亿元;国裕数据绿色海量云数据中心项目,总投资28亿元,2010年10月启动建设,累计完成投资近4亿元。该项目也是哈市唯一一家正式运营的A级标准大型数据中心,达到国际先进水平,已先后签约哈尔滨银行、浦发银行、省人社厅等一批高端客户。截至目前,中国云谷已建成并投入使用的数据中心机房总面积约为6500平方米,计算能力约600万亿次,到2017年底将达到总机房面积10万平方米以上,机架数量2.5万个以上,服务器100万台以上,计算能力8500万亿次以上。

    在云计算与大数据应用板块中,中国云谷与国内知名企业、高校、投资基金合作,建立大数据产业基金、数据交易所、大数据行业应用、创新项目孵化基地、大数据研究院等关键项目,吸引了国内知名I T企业亚信科技(纳斯达克上市公司)在云谷设立亚信大数据研究院;吸引哈工大设立国际大数据研究中心;与宽带资本和亚信科技合作建立北方首家数据交易所,建立数据交易会员联盟,设立云谷创业投资基金;与浪潮集团合作成立浪潮云海科技研发中心。

    此次试运营的哈尔滨数据交易中心有限公司是由哈经开区与北京亚信数据有限公司共同发起成立的,未来,数据交易中心将面向国内企业及相关机构提供数据交易平台,使大数据通过科学整合后变成一种新的产品和服务,通过分享、交换实现更大价值,进而转化为新的生产力。据中国云谷相关负责人表示,组建哈尔滨大数据交易中心,丰富了云谷现有的大数据产业链条,同时,也将推动和盘活哈市企业及政府数据资源,激发整个社会创新创业活力。

    本文转自d1net(转载)

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  • 这将补足重庆云计算大数据产业链中间一环。 近年来,重庆在“端”产业发展迅猛,智能终端年产量达2.7亿台件,笔电产量占全球的三分之一;同时,其云计算大数据产业也形成发展气候,国家级互联网骨干直联点建成...

    重庆市政府27日与中国领先的云计算服务提供商中科曙光在重庆签署战略合作框架协议。同时,中科曙光与全球云基础架构领导厂商VMware签约,将在重庆组建合资公司。这将补足重庆云计算大数据产业链中间一环。

    近年来,重庆在“端”产业发展迅猛,智能终端年产量达2.7亿台件,笔电产量占全球的三分之一;同时,其云计算大数据产业也形成发展气候,国家级互联网骨干直联点建成投运,出口带宽提升近6倍,成为国家互联网信息交换中枢。

    重庆市经济和信息化委员会副主任居琰接受中新网记者采访时称,近年来重庆云计算大数据产业发展有一定基础。这种“基础”一方面体现在底端,服务器数量、专业园区建设等构成中国一流的云计算基础设施服务环境;另一方面体现在上端,有猪八戒、大龙网等领先的增值应用服务商。中间欠缺的部分,这次中科曙光和VMware组建的合资公司将补足。

    居琰介绍,该合资公司将是中国国内主要服务商与全球巨头在云计算领域建立的首家合资公司。它是虚拟化软件云操作系统、存储等基础方案提供者,对重庆弥补整个产业链意义非常巨大。他希望该公司带动相关服务商,在重庆形成一个云计算大数据较为完善的产业链。

    中科曙光总裁历军透露,中科曙光将在重庆建立其云计算体系的一个节点,建立城市云计算中心、云计算软件研发基地,以及应用软件的支持和服务团队。中科曙光的云计算布局将在重庆有一个完整的呈现。

    合资公司的设立也是VMware投资中国的一大例证。VMware全球副总裁、大中华区总裁郭尊华称,中国IT第三平台(指云计算)市场比美国大,对中国IT发展非常乐观。VMware将携手中科曙光等中国本土合作伙伴,共同开发满足本土客户需求的云计算技术和解决方案。

    重庆市常务副市长翁杰明表示,“十二五”期间,重庆产业结构的一个重大变化是第三产业占比超过第二产业。重庆将打造全国重要的新兴服务业基地,使产业结构更为合理。以云计算服务为代表的新兴服务业将起到撬动作用。

    本文转自d1net(转载)

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  • 从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业,到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业,大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来,给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大...


      从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业,到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业,大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来,给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。


      据研究企业MarketsandMarkets公司最新发布的报告称,全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试,虽然仍旧有许多模式尚不明朗,但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。


      两种存储模式为主


      互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件,通信行业每一条短消息、每一通电话,电力行业每一户用电数据等等,这些足迹都以“数据”的形式被记录下来,并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。


      正因为数据量之大,数据多为非结构化,现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题,国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力,并不断摸索其商业化前景,目前形成了如下两种比较成熟的商业模式:


      可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级,高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络(SAN)、统一存储、文件整合/网络连接存储(NAS)的传统存储解决方案,无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案,通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性,来满足大数据多种应用需求。


      云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统,其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API,方便用户将各种数据放到云存储里面,然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理,只需按需向提供方购买空间。包括国外的亚马逊、微软,国内的网易、盛大等公司都提供非常成熟的云存储服务。


      源数据价值水涨船高


      在红红火火的大数据时代,随着数据的累积,数据本身的价值也在不断升值,这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病,得病率为十万分之一,如果从小样本数据来看非常罕见,但是扩大到全世界70亿人,那么数量就非常庞大。以前技术落后,不能将该病情数字化集中研究,所以很难攻克。但是,我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析,我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子,不胜枚举。


      正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值,源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径:对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域,以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据,这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售,Google、Yahoo!、百度等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据,他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利;在传统行业中,中国联通、中国电信等运营商拥有大量的底层用户资料,可以通过简单地去隐私化,然后进行销售盈利。


      各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展,同时以免费的服务补偿用户,这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖,还需处理好用户隐私信息,通过去隐私化方式,来保护好用户隐私。


      预测是增值服务的核心


      在大数据基础上进行深度挖掘,所衍生出来的增值服务,是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么?预测!大数据引发了商业分析模式转变,从过去的样本模式到现在的全数据模式,从过去的小概率到现在的大概率,从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。


      个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”,大家都很厌烦,这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息,发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析,深度挖掘之后,能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析,发掘用户和品牌之间的关联。然后,当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后,一定不是厌烦,而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。


      企业经营的决策指导。针对大量的用户数据,运用成熟的数据挖掘技术,分析得到企业运营的各种趋势,从而给企业的决策提供强有力的指导。例如,汽车销售公司,可以通过对网络上用户的大量评论进行分析,得到用户最关心和最不满意的功能,然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进,以提升消费者的满意度。


      总体来说,从宏观层面来看,大数据是我们未来社会的新能源;从企业微观层面来看,大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式,对企业的未来发展有至关重要的意义。



    转载于:https://my.oschina.net/u/1160813/blog/169551

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