谷銀觀點

谷銀基金行業月度簡報 | 大數據板塊

2019-03-08 程潔 閱讀

政策/知識/技術總結

六大層級構成大數據產業鏈完整閉環

大數據產業鏈包括一切與大數據產生與聚集(數據源)、組織與管理(儲存)、分析與發現(技術)、交易、應用與衍生產業相關的所有活動。按照數據價值實現流程,貴陽大數據交易所將大數據產業鏈分為六大層級:數據源、大數據硬件支撐層、大數據技術層、大數據交易層、大數據應用層與大數據衍生層,其中每一層都包含相應的 IT 硬件設施、軟件技術與信息服務等,構成了大數據產業鏈的完整閉環。

政策支撐大數據產業發展,2020 年規?;虺?1.3 萬億

2006 年之后,國家開始正式發布一系列相關政策,不斷扶持和引導大數據及相關產業的發展,特別是在 2014 年“大數據”概念首次正式寫入《政府工作報告》,大數據成為國家重點發展的未來方向之一,目前,大數據也已經成為我國戰略方向之一。根據貴陽大數據統計的數據,中國大數據產業市場規模維持高增長,2014-2020 年復合增長率為 53.6%,預計到 2020 年,中國大數據產業市場規模將達到 13626億元。從產業結構上看,目前硬件支撐層、應用層與技術層為大數據主要組成,2017 年市場規模分別為 1389 億元、809 億元與 633 億元,占大數據總市場規模比例分別為 39.5%、 23.0%與 18.0%。

中美差距縮小將是我國大數據產業催化劑

行業內普遍認為我國大數據行業與美國存在三到五年的差距,未來幾年美國作為大數據優勢國家仍將領跑世界,并且對外輸出先進的理念與技術,美國大數據發展仍然代表大數據發展方向。我們認為,我國大數據行業想要快速發展并占領全球制高點必然需要縮小與美國的距離。因此消除與美國大數據行業之間的差異將是我國大數據行業的重要催化劑,主要有三點:1、數據文化的確立;2、技術工具的革新;3、數據交易共享的開放。

以應用為代表的下游產業將成為大數據主體

根據《2016 年中國大數據交易產業白皮書》的數據,未來幾年我國大數據應用市場規模將以 87.6%的復合增長率增長,我們根據《白皮書》數據計算,到 2020 年大數據應用市場規模份額將達到 40%,成為大數據中規模最大的產業,與此同時,衍生層市場和交易層市場也快速增長,2014-2020 年復合增長率分別為 88.0%和 72.4%,2020 年市場份額分別為 18.5%和 4.0%,以應用為代表的下游產業將成為大數據主體。

政府和金融大數據應用落地最快,工業領域應用前景可期

從規模數據上看,政府與金融大數據應用市場規模遠遠大于其他行業,同時政府金融兩行業市場規模的年復合增長率也穩居前二,政府金融大數據已經率先落地,政府大數據已經廣泛的應用到交通、公安、法檢等各個專業領域,金融大數據也已經應用到銀行、金融等領域,并延伸了金融邊界。根據我們的排序,工業領域大數據落地速度超過應用,加之大數據是工業互聯網核心價值,未來大數據在工業領域應用前景可期。

大數據產業鏈定義:“大而新”是大數據的關鍵特征

大數據是一個寬泛的概念,從 2001 年“大數據”一詞在 Gartner 的研究報告出現至今,大數據一直沒有統一的定義。

Gartner 認為大數據是需要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。麥肯錫全球研究所給出的定義是: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。國際數據公司(IDC)從大數據的 4 個特征來定義,即海量的數據規模(Volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(Velocity)、多樣的數據類型(Variety)、巨大的數據價值(Value)。維基百科對“大數據”的定義是“無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合”。

無論各方對于大數據的定義有何不同,但均體現了大數據“大”的特征。但體量大、結構多樣體現更多的是數據特征,對于數據的處理與應用,則需要新技術(新型計算架構、智能算法等)、新理念與新知識。因此大數據不僅“大”,而且“新”,是新資源、新工具和新應用的綜合體。

六大層級構成大數據產業鏈完整閉環

大數據產業鏈包括一切與大數據產生與聚集(數據源)、組織與管理(儲存)、分析與發現(技術)、交易、應用與衍生產業相關的所有活動。按照數據價值實現流程,貴陽大數據交易所發布的《2016 年中國大數據交易產業白皮書》將大數據產業鏈分為六大層級:數據源、大數據硬件支撐層、大數據技術層、大數據交易層、大數據應用層與大數據衍生層,其中每一層都包含相應的 IT 硬件設施、軟件技術與信息服務等,構成了大數據產業鏈的完整閉環。

大數據產業鏈

 1.jpg

數據源:大數據產業基礎。數據源是大數據產業鏈的第一個環節,是大數據產業發展的基礎。由于中國大數據流通在全社會還未形成規模,目前數據源區塊主要集中在政府管理部門、互聯網巨頭、移動通訊企業等手中。隨著互聯網滲透不斷深入,數據產生方式也變得更加多樣,數據源已經呈現出爆炸式增長,越來越多的企業將加入數據生產和采集行業,數據源將進一步擴大。

硬件支撐:大數據底層支柱。大數據硬件是指數據產生、采集、傳輸、存儲、計算等一系列與大數據產業鏈相關的硬件設備。包含傳感器、移動智能終端、各種有線/無線傳輸設備、存儲設備、服務器、網絡/安全設備等。在大數據需求的刺激下,越來越多的硬件產品都打出“智能牌”。智能硬件逐漸改變人們日常生活的同時,還在用戶無觸發、無感知的情況下,24 小時不間斷采集數據。

技術層:大數據價值實現手段。大數據技術層指實現一切大數據采集與預處理、存儲管理、大數據分析挖掘、大數據安全和大數據可視化的技術手段。大數據技術能夠將大規模數據中隱藏的信息和知識挖掘出來,為社會經濟活動提供依據,提高各個領域的運行效率,甚至整個社會經濟的集約化程度,是大數據價值實現的重要條件。

交易層:最大化數據價值。隨著大數據技術的成熟和發展,大數據在商業上的應用越來越廣泛,有關大數據的交互、整合、交換日益增多,大數據交易也應運而生。大數據交易可以打破信息孤島及行業信息壁壘,匯聚海量高價值數據,對接數據市場的多樣化需求,完善產業生態環境,實現數據價值的最大化,對推進大數據產業創新發展方面具有深遠意義。目前大數據交易有交易所模式、電商模式、API 模式,大數據的價值通過數據確權、清洗、交易等形式得以釋放和體現。

應用層:大數據價值體現。大數據的價值體現在大數據應用上。大數據產業的下游由大量公司組成,它們基本上扮演的角色是大數據生態圈里的數據提供者、特色服務運營者和產品分銷商,基本通過開放平臺和搜索引擎獲取用戶,處于產業的邊緣地帶。目前,大數據應用在各行各業的發展呈現“階梯式”格局:互聯網行業是大數據應用的領跑者,政府、金融、電信、交通、醫療等領域積極嘗試大數據,其中政府、金融會在近幾年呈爆發式增長。

衍生層:大數據下的新業態。大數據衍生層是指基于大數據分析和應用而衍生出來的各種新業態。大數據分析和應用,在經濟社會各領域的擴散滲透,不僅促進相關產業生產率水平的提升,同時也衍生出很多與之相關聯的新興產業,使得人類生產生活、工作消費方式發生根本性轉變。

熱點、趨勢、動態

天津啟動建設健康醫療大數據超級平臺。

2 月 19 日下午,天津市衛生健康委員會、武清區人民政府與浪潮集團有限公司簽署戰略合作協議,三方將共同建設發展天津健康醫療大數據,建設天津市“健康云”,推進天津市健康醫療大數據創新應用和產業發展。此次合作將實施全市各級醫療機構和公共衛生領域全量醫療健康數據匯集,逐步形成全市統一的健康醫療大數據資源池和分類數據服務目錄,實現全市各類健康醫療數據互通共享,建設完善天津市健康醫療大數據標準、安全和支撐保障體系。(天津政務網)

北京城市大數據研究院成立佐證政務 IT 數字化轉型

1 月 28 日,由石景山區政府 、中國電子科技集團有限責任公司、太極計算機股份

有限公司、北京東土科技有限公司、北京百分點信息科技有限公司等共同發起成立的北京

城市大數據研究院在石景山區揭牌成立。

 北京城市大數據研究院成立佐證政務 IT 數字化轉型。 第一輪政務 IT 建設:最早提出構建國家四大基礎數據庫:“人口基礎信息庫”、“法人單位基礎信息庫”、“自然資源和空間地理基礎信息庫”、“宏觀經濟信息數據庫”。另外還有十二金工程,這個階段我國電子政務快速發展,實現電子化過程。第二輪政務 IT 建設:提出數字中國的電子政務概念,從數據采集分析開始,建設一體化平臺,應用大數據的技術解決業務目標。


上市公司/標桿企業分析

數據堂:數字的銀行

數據堂(831428.OC)成立于 2011 年,2014 年 6 月完成股份制改造,并于 2014年 12 月在新三板掛牌,海通證券擔任做市商,是中國第一家數據資源運營的公眾公司。公司是國內專業的數據服務提供商,主要業務包括數據采集、制作、共享、交易、訂閱和應用服務,以及大數據的存儲、管理、挖掘、分析的專業系統解決方案。6 年多來,數據堂為國內外超過 1000 位合作伙伴在人工智能、金融征信、精準營銷、智能交通等領域提供數據采集、數據整合和數據云服務。

數據堂數據產品

 1.jpg

定位數據銀行,打通數據源上下游。

公司數據獲取方式主要有五種:1、通過眾包平臺線上采集;2、組織兼職人員線下采集;3、優質供應商供應數據;4、用戶共享數據;5、網絡爬取數據。數據堂對獲取的數據進行清洗和存儲。公司的客戶類型主要分為大企業客戶和數據堂網站平臺的注冊用戶兩類,其中大企業客戶分為數據業務的云聯網公司、跨國企業在華機構、國內科研院校等幾大類。

公司盈利模式主要有三種:1、向客戶收取數據采集制作費用,利用大眾力量及資源,為數據需求企業提供圖像、視頻、語音、文本等大數據采集、制作等服務;2、向客戶收取數據的銷售費用或訂閱(租賃)費用,在數據采集制作的過程中,獲取數據集的版權,并提供相應數據的銷售和訂閱服務;3、向客戶收取數據租賃費用,依靠數據堂自制數據,代理第三方數據,用戶共享數據等幾種渠道,逐步積累各行業的大規模的數據集,從而提供面向大眾的數據應用服務,即基于數據平臺和數據資源,為中小企業及個人客戶,提供面向廣大用戶的數據應用服務。

 數據堂商業模式

1552023086(1).jpg


?
個人用戶登錄 機構用戶登錄
賬號:
密碼:
忘記密碼
新用戶注冊
會員注冊
注冊類型: 個人 機構








發送驗證碼

找回密碼

發送驗證碼


修改密碼


郵箱綁定
更換手機


委托人權限登錄

由于個人隱私既客戶權限問題請點擊輸入身份證號碼進行查看您的資料

微联盟软件推广赚钱