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大数据产业再获利好 2020年市场规模或超400亿

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 2016-04-19 15:31:16  来源:前瞻产业研究院 E1628G0

近日,促进大数据发展部际联席会议召开,会议通过了促进大数据发展三年工作方案的审议。会议明确要求落实《大数据纲要》,以加快数据共享开放,推动产业创新发展,顺应互联网时代形势,并加快制定相关法律法规和标准体系。

前瞻经济学人

大数据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。通常来看,大数据具有体量浩大、类型复杂、生成迅速、精确性等四个特征。

从大数据的细分市场来看,大数据产业链参与者众多,覆盖面广。其应用于互联网、政府、电信、金融、制造业、医疗保健、零售、交通等多个行业。其中在互联网、政府、金融、电信等行业的大数据市场就已经形成了巨大的需求,份额超过50%。

近年是大数据行业高速发展期,投资机会较多。未来大数据智能分析软件产品的主要应用领域仍然会是政府、金融、通信、电力四大行业,与数据生命周期全程相关的信息安全领域则有望全面受益。而IT基础设施服务在大数据产业的潜在受益规模不一定很大,但在大数据时代是受益确定性较高的领域。

所以,对于大数据行业来说,数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求,相应公司将获得机会。

大数据产业市场规模增长迅猛

互联网时代,数据几乎每时每刻地在产生。2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB),2倍于2012年,相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年,中国产生的数据总量将是2013年的20倍,达到16ZB。随着数据量的快速增加,对于大数据的存储和大数据的开发需求必然快速增加。

自2011年以来,中国大数据产业市场规模快速增长。前瞻产业研究院发布的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示,从2011年的2.6亿元增长至2014年的23.2亿元,2015年有望达到46.8亿元。其中,2013-2015年的市场规模年增速均在100%以上。由此看来,中国大数据产业正处于高速发展期。

2011-2015年中国大数据产业市场规模增长情况(单位:亿元,%)

大数据产业再获利好 2020年市场规模或超400亿

资料来源:前瞻产业研究院整理

国内相对强势的互联网企业、电信运营商、电信设备供应商已经开始启动产业布局,以互联网应用服务为切入点抢占大数据制高点。阿里巴巴已经在利用大数据技术提供阿里信用贷款与淘宝数据魔方;腾讯则通过社交网络数据挖掘打造全新营销平台,为广告主实现精准营销;百度建立了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心、百度统计等5大数据体系平台,提供企业实时数据服务。

中国移动在大云计划中展开了海量数据处理、海量数据存储、高扩展性等技术研发;华为挺进企业数据服务市场,并已推出了基于移动终端的数据分析方案与应用。近几年是大数据行业高速发展期,预计在2020年前,中国大数据市场规模增速每年下降20%,到2020年时,市场规模达到454.33亿元,增长速度为20%。

2015-2020年中国大数据产业市场规模及预测(单位:亿元,%)

大数据产业再获利好 2020年市场规模或超400亿

资料来源:前瞻产业研究院整理

数据革命正在瓦解已经建立的产业和商业模式,面对大数据带来的无限商机,必将有更多的企业进入到这个领域。随着企业布局的进一步完善,可以预见未来大数据市场的竞争将是残酷的,同样大数据或许将给各界带来新一轮的洗牌。

大数据产业的投资机会

在投资规模方面,政府、金融、电信和互联网这几大领域是大数据应用的重点行业,其投资占比超过了整个产业的50%,这与这几个领域数据量最大有关。不过医疗、零售、交通等领域的大数据应用范围正在不断扩大。尤其是医疗、生物领域,随着医疗信息化和医疗改革的不断推进,医疗领域大数据的应用空间非常广阔。

2014年中国大数据产业投资分布情况(单位:%)

大数据产业再获利好 2020年市场规模或超400亿

资料来源:前瞻产业研究院整理

对于电信行业,大数据可以成为智能管道转型的有效途径。中国移动广东公司构建新一代详单账单查询系统,可为用户提供详单账单的实时查询,客户满意度大大提高。另外,实时营销、线路监控、新业务挖掘等是未来电信行业比较有潜力的大数据应用的场景。

对于金融行业,银行业的客户市场细分化程度日趋提高,对数据的集中管理、应用、安全的需求更加迫切。保险企业则大力向电子商务模式转变,而证券公司间的竞争则早已突破地域限制,网上证券交易发展迅猛。数据的挖掘整理,以及有效分析对于提升客户服务水平的价值日趋凸显。金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等,对大数据有比较大的需求。

对于零售行业,对消费历史数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对。零售企业可以利用电话、Web、电子邮件等所有联络渠道的客户的数据进行分析,并结合客户的购物习惯,提供一致的个性化购物体验,以提高客户忠诚度。

同时,从微博等社交媒体中挖掘实时数据,再将它们同实际销售信息进行整合,能够为企业提供真正意义上的商业智能。广告精准推送、商品促销策略制定及物流将是大数据在零售行业的主要应用领域。

大数据与电信、金融、教育、零售、医疗、能源等领域的融合正当时,在政策支持的背景下,大数据的价值有望进一步挖掘与实现。

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