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报告 | 中国大数据产业发展现状报告(含消费大数据和工业大数据)

放大字体  缩小字体 发布日期:2016-10-15  来源:军观察  作者:一起小编  浏览次数:612
核心提示:中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(简称十三五规划(2016-2020年))中提出:实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享。作为'十三五'十四大战略之一的国家大数据战略,我国
中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(简称"十三五"规划(2016-2020年))中提出:"实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享"。作为"'十三五'十四大战略"之一的"国家大数据战略",我国《 大数据产业 "十三五"发展规划》也正在紧张制定中。本文深入剖析了大数据产业发展现状,分析大数据在重点领域的应用挖掘情况。
来源:大数据圈


一、"数据中国"建设初探
大数据产业发展历程:数据真实性低
目前,我国大数据产业正处于高速发展期,多种商业模式得到市场印证,新产品和服务不断推出,细分市场走向差异化竞争。

大数据产业规模
在全球七大重点领域内(包括教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融),大数据的应用价值预计在32200-53900亿美元之间。

大数据时代的挑战


二、大数据领域深入剖析
产业链
大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个"T"型价值链结构。

大数据领域核心技术
1、数据采集与预处理;
2、数据存储与管理;
3、数据分析与挖掘;
4、数据展现与应用。
 

标杆企业竞争力

大数据领域主流商业模式介绍

三、大数据相关政策汇编
国外大数据政策环境

大数据产业重要政策盘点

四、 大数据领域重要数据入口解读
传统数据信息化
传统数据信息化大多是存贮在本地,非全部公开数据资源,例如市场调研数据、企业数据、生产数据、制造数据、消费数据、医疗数据、金融数据等数据资源;把握数据资源的企业或行业也必然成为大数据的直接受益者。 


移动互联网入口
移动互联网的快速发展,搜索引擎及智能手机等移动设备成为重要的数据入口。社交网络、电子商务以及各类应用APP等将分散的"小数据"变成"大数据"。


物联网入口
物联网的发展能够实现"万物互联",所有事物产生的信息都是数据,所有事物之间都具有"数据化"的联系。


五、大数据领域硬件及技术基础分析
大数据存储技术
当前,我国数据中心开始进入整合、升级、云化新阶段,IDC行业进入了产业升级的关键时期,行业积极由资源消耗型向应用服务型升级与转型。地方政府开始大力发展云计算、大数据产业,数据中心进入新一轮投资高峰期。



大数据计算技术
基础软件、应用软件是大数据产业价值转化变现的最关键部分,云计算对大数据的广泛应用意义重大。云计算强势突破,走在云端,大势所趋。
 
大数据分析技术
大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。

六、大数据重点应用领域发展分析
大数据应用市场分析

大数据在公共事业领域的应用

大数据在消费领域的应用

大数据在金融领域的应用

大数据在工业领域的应用
加速产品创新:挖掘和分析客户与工业企业之间的交互和交易行为数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中。
产品故障诊断与预测:无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
工业物联网生产线的大数据应用:现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声。
工业供应链的分析和优化:通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。
产品销售预测与需求管理:通过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式,以此来调整产品策略和铺货策略。
生产计划与排程:生产环节的大数据可以提供更详细的数据信息,发现历史预测与实际的偏差概率,考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束,通过智能的优化算法,制定排产计划。
产品质量管理与分析:高度自动化的设备在加工产品的同时,也同步生成了庞大的检测结果。传统的制造业迫切期待着有创新方法的诞生,来应对工业背景下的大数据挑战。
工业污染与环保检测:在传统人工手动监测的基础上,使用先进监测手段,推动开展环境质量连续自动监测和环境污染遥感监测,可以预测排污和预警、监控。

大数据在医疗领域的应用

七、数据中国区域建设分析

贵州
贵州,一个经济欠发达的西南省份。贵阳,青山绿水、民族风情是她的名片,从2013年起,贵州市抓住大数据发展机遇,将大数据产业视为经济"弯道超车"的重要砝码。

京津冀
中关村,中国"硅谷",是中国互联网发展的重要引擎。在"京津冀"一体化的发展背景下,目前已经在京津冀地区初步形成了"在中关村技术研发——天津装备制造——张家口、承德数据存储",分工合理、协同发展的京津冀大数据走廊。

广东
根据广东省的数据机房建设情况估计,当前广东省的数据存储量约为2300PB,属于我国重要的大数据产业集聚区域,拥有一批实力较强的大数据创新的龙头企业。 

广州、深圳率先布局大数据产业发展规划建设;珠三角其他城市积极开展大数据产业布局,如佛山的云计算中心,肇庆的云服务产业园,江门的"珠西数谷"项目等;粤东西北地区积极推动大数据产业,如云浮建设的云计算数据中心产业园("云谷"),韶关、清远、阳江等都积极引入战略合作企业来推动大数据产业发展。


杭州市
放眼杭州,既有"阿里云"、华数为代表的云服务基础设施提供商,又有以华三为代表的云工程和云服务提供商,还有海量的云应用企业,云产业链日渐清晰。在这场对信息经济发展的云端对决中,杭州已有先发优势。

 
 
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