1、2016中国大数据市场研究报告02研究概述主要观点大数据追本溯源优质的蓝海市场01030405从概念走向落地（用户实践）研究概述 关于本报告本研究报告主要针对大数据市场进行研究。首先理清大数据的定义及本质。而后，就大数据市场是处于概念期还是实战期做出判断分析，包括企业用户的实践情况，实践方向，实践障碍。最后，就大数据市场的发展潜力进行分析。 研究背景国内外传统IT巨头厂商纷纷布局大数据市场，而国外大数据起步较早，已经进入实战期，并且市场规模稳步增长，已破千亿。我国虽然大数据起步较晚，但市场发展前景较好。基于此，移动信息化研究中心推出本报告，梳理现阶段国内大数据的市场现状，发展趋势。 研究目的探

2、究大数据的实质性意义；判断国内大数据市场是否仍处于概念期；寻找市场增长潜能，做出合理预期。调研方法 定量研究：问卷调查 定性研究：深度访谈、资料整理研究说明重要说明本次报告的数据截止2016年11月，报告历时3个月完成。本报告涉及的调研样本共计431个，实际有效样本304个。主要观点1大数据是传统数据管理的补强，帮助企业洞察未知，从而完成颠覆式变革 伴随着数据体量、形态的变化，数据价值不断提升，而企业相应的数据管理目标也随之改变，从最初的经营总结到决策支持，再到现在的构建颠覆式变革（重塑业务流程、组织和行业） 。而针对于新的数据管理目标，传统技术已难支撑，企业需要大数据帮助其补强传统数据管理的

3、短板 大数据新的数据获取技术、预处理技术、存储技术、分析技术、可视化技术等使用更高维度、模式的算法挖掘数据，从而洞察未知，使企业构建颠覆式变革成为可能。大数据正从概念走向实际落地，但前路仍然困难重重。 得益于众多外部利好的推动，一小部分企业开始现行尝试大数据，并且有大量用户积极评估，准备导入（36%）。 但内功的修炼不足，包括从数据获取、预处理、存储、分析、可视化的实用性差强人意，导致企业用户实践步履维艰，企业客户犹豫不决，保持继续评估观望状态。23多方环境利好，大数据市场增长潜力巨大 首先，得益于政策红利，大数据基础逐渐完善，为大数据的发展提供了良好的基础条件及推力；其次，我国经济增速下行，

4、市场竞争加剧，企业寻求精细化管理，为实践大数据提供了良好的契机。 我国大数据有较为良好的基础条件、际遇、以及外部推力，未来会在全球大数据市场中占有较高比例，以国外市场突破千亿的情况来看，我国大数据市场仍有很高的成长空间。4产业链逐渐完善，并且纵向链条上的各细分市场均处于蓝海市场，并且在资本的助推下，创新厂商迎来良好的进入机会 从2014年来看，大数据产业链发展不均衡，导致市场资源无法有效整合，厂商缺乏价值链条的传导，市场开拓情况不佳；而发展到现在，大数据市场产业链已逐渐完善，从基础设施层来看，存储、数据库厂商无论是数量还是质量保持稳定成长，从分析层的厂商来看，国内不断的涌现如机器学习类、认知计

5、算等厂商，从应用层来看，初创厂商如雨后春笋般冒出，虽然这片市场鱼龙混杂，但面对剧烈的竞争，这片市场的厂商成长也最为迅速。 纵向产业链的各环节上，均处于行业生命周期的初始期或成长期。并且资本看好这片市场，多数创新厂商在A轮或A轮以前可以融到数千万的启动资金，极大程度的催熟创新厂商的成长。大数据技术追本溯源 大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。Gartner对大数据的

6、定义（是什么）：麦肯锡对大数据的定义（有什么）：中国电子信息技术标准化研究院的定义：大数据的定义大数据数据本身大数据技术应用大小形态关联性挖掘和展现价值的一系列技术和方法对特定的大数据集、集成应用大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程超过典型数据管管理能力采集预处理存储分析挖掘可视化.挖出模式与知识移动信息化研究中心对大数据的定义（做什么）： 大数据是帮助企业利用海量数据资产实时、精确的洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新型数据管理技术。大数据是组织以价值为导向的管理目标不断演进的产物数据处理能力数据分析方法数据价值不断提升企业数据数据管理目标 经营活动总结 兆及

7、以下级别 几乎都是结构化数据 以周为单位 信息粒度粗 解决数据集中和共享问题 仅能提取少量特定结构化数据 少样本的统计分析 兆到G级别 结构化数据居多 几天甚至周为单位 信息粒度粗 计算能力及自动化商业分析能力补强 计算成本依然居高不下 大量样本的自动化统计分析 企业决策支持 TB以上 非结构化数据居多 秒或更小单位 信息粒度细 计算能力强，成本低 可以处理多类型数据 认知计算 深度学习 颠覆性变革信息获取时代信息挖掘时代价值输出时代以数据库的出现为标志以关系型数据库的出现为标志以分布式计算、非关系型数据库的出现为标志从追溯静态的已知到探究动态的未知是大数据与传统数据管理的本质区别 传统数据管

8、理技术探究的是基于已知下数量关系。 大数据技术探究的是已知之外的数据关联程度。 从数据来看，传统数据管理针对的是过去一段时间内已知范围内的易于理解的数据 从处理工具来看，传统数据管理要求高效、高吞吐处理数据，并未有严格的时限要求 从数据算法来看，传统数据管理统计分析主题关系早已确立且不变。 从数据来看，大数据技术针对的是实时产生的大量结构化及非结构化数据。 从处理工具来看，大数据技术要求实时处理数据。 从数据算法来看，大数据技术探究的是建立算法模型，基于实时数据不断优化。传统数据管理技术大数据技术未知为主动态为主已知为主静态为主从信息获取到价值挖掘时代，企业数据管理核心环节的内涵发生了质的变化

9、数据价值不断提升信息获取时代信息挖掘时代价值输出时代采集预处理存储分析可视化少量结构化数据采集关键信息收集数据易处理无效数据去除降低计算成本少量结构化数据存储关键信息可追溯根据需要提前设置关系模型经营活动总结静态图表大量结构化数据采集关键信息收集数据易处理无效数据去除降低数据计算成本大量结构化数据存储关键信息可追溯根据需要提前设置关系模型理解过去探究因果规律静态图表理解过去寻找规律全数据源采集获得数据资产提高数据价值密度全数据源存储积累数据资产认知计算深度学习自我优化分析模型探寻未知的事务关联性动态图表快速响应变化现象本质现象本质现象本质数据易处理无效数据去除大数据核心环节的关键技术 传感技术

10、 RFID 系统日志抓取 企业特定API、网络众包 . 遗漏值处理 数据变换 数据冗余 数据规约 大数据重复数据删除技术 大数据编码优化技术 . 关联分析 决策树 神经网络 聚类(K-MEANS) 2D法 时间可视化 多维法 层次法 获取可视化存储预处理大数据分析新的数据源大数据分析大数据使得企业背景下的数据管理具备了真正的战略价值构建颠覆性优势优化流程敏捷竞争洞察未知实时响应数据的可实时访问分析加速了企业获取信息及分析的速度，进而使用户更加灵敏的应对市场变化。Acceleration Decisionprecise Decision优化流程动态的分析变化可以使企业实时监测分析业务流程的不足，

11、进而不断优化业务流程。Expand horizons洞察未知多样化的数据使企业可以利用更为广泛的数据以支撑企业更多维度的分析需求，而不再局限于已知事实的分析，进而增加战略洞察力不同时代下，企业数据管理应用场景不断丰富信息获取时代 财务统计信息挖掘时代 销售分析 人员分析 商品分析 财务分析 价值输出时代 财务统计 部门考核 流程优化 生产测试 精准营销 客户服务 企业运维 .线面点经营活动总结决策支持颠覆性变革大数据应用场景适用于企业运营的方方面面大数据应用场景涉及企业运营治理的方方面面，但目前应用较好的四个场景为：营销类智能分析、技术研发类智能分析、交易辅助类智能分析、网络安全类智能分析，其

12、它应用场景下的分析仍有待进一步完善。技术研发类智能分析生产制造类智能分析营销类智能分析运维类智能分析客户服务类智能分析人力资源类智能分析财务类智能分析社交媒体类智能分析交易辅助类智能分析网络安全类智能分析供应链类智能分析风险控制类智能分析法律研究类智能分析流程优化类智能分析教育培训类智能分析金融服务类智能分析从概念走向落地（用户实践）大数据从概念逐渐走向落地调研数据显示：大数据对于绝大多数用户而言，仍是概念，仅有少数企业开始真正的实战大数据，但就进一步发展形势来看，市场上存在大量潜增量客户在积极评估大数据以准备导入进行实践。整个市场处于概念向实践落地的重要转变期。移动信息化研究中心认为：得益于

13、多项外部条件的利好，企业有了实践大数据的基本条件。如政策助推，基础设施逐渐完善、云计算、移动信息化等创新技术的趋于成熟为大数据提供了技术和生态支撑。但“内功”的修炼不足依然阻碍着存量用户进一步实践、潜增量客户大数据的实践。从大数据的5个关键环节来看，大数据获取依然停留在企业内部数据，大数据预处理质量不高，大数据存储效率、利用率不高，大数据分析算法实用性差，大数据可视化聚焦于形式，如此诸多挑战降低了企业实践大数据的信心，阻碍大数据在市场中的进一步落地。36.0%36.0%19.2%8.8%国内大数据应用现状处于了解阶段评估、导入期局部应用普遍应用数据来源：移动信息化研究中心“国字头”机构是大数据

14、市场的消费主体存量市场增量市场数据来源：移动信息化研究中心调研数据显示：无论是在存量市场还是在潜增量市场，“国字头”机构（包括政府、事业单位、国企、集体企业）均为消费主体。移动信息化研究中心认为：国内近几年经济的飞速发展背后同时遗留下大量问题，如城市管理、安全管控、行政监管、产能过剩等。“国字头”机构对于精细化管理、洞察力的需求最为旺盛。例如，政府导入大数据采集城市数据、实时分析，加强对城市能耗的管理；公安等部门导入大数据分析犯罪记录，提前预防犯罪行为发生；企业基于大数据的实时获取、访问和分析最终用户数据，实时调整产能，避免产能过剩。同时，“国字头”机构拥有最为丰富的数据源和充足的资金预算，因

15、此，在现阶段及今后的很长一段时间内，他们会是市场的消费主体。40.5%28.9%30.6%“国字头”机构私营企业外资背景企业不同性质企业市场分布情况47.3%28.4%23.0%服务领域的丰富拓展了大数据的适用范围1234567N 客户特征 用户行为分析 客户关联性分析 . 舆情监测 日志分析 风控类现在以前广告媒体类地理商业智能音频类生命科学 人脸识别 语音识别营销类文本挖掘文本挖掘营销类 广告优化 精准投放 征信 信用审查 交易反欺诈 基因检测 临床医疗数据管理应用 商圈分析 商业选址 客户服务类 网络安全类 社交类 法律研究类 风控类广告媒体类企业对于数据管理的“短平快”实效性诉求为大数

16、据的落地提供良好契机调研数据显示：企业在数据管理上的主要目标基于“短平快”的实效性诉求 ，如更好的实时访问和分析。并且，一部分企业数据管理不再单单聚焦于企业内部，而是开始聚焦于企业外部数据以改善与业务伙伴的协调融合。移动信息化研究中心认为：随着网络技术、移动技术等的飞速发展，企业面对几何式增长的数据量以及最终消费者不断攀升的实效性服务诉求，实时访问和分析成为企业数据管理的首要障碍。因此，如何更好的访问和分析数据成为企业数据管理的首要痛点，亦成为大数据在企业客户中落地的良好契机。面对变化越来越快以及越来越复杂的市场环境，仅利用内部数据从而完成内部治理优化已无法支撑企业适应市场变化，如何实现优化产

17、业链价值传导，如何在产业链中拥有更高的议价能力等成为企业重新构建竞争优势的重要“课题”。因此，一部分企业得益于高信息化程度积累，寻求以数据为驱动来改善与业务伙伴的协调和融合。数据来源：移动信息化研究中心50.8%42.7%39.5%34.7%22.6%更好的实时访问和分析提高数据管理的效率和降低数据管理的成本更好的响应客户改善与业务伙伴的协调和融合提高快速响应市场变化和发现机会的能力企业数据管理主要目标企业应用大数据主要用于驱动内部业务调研数据显示：用户应用大数据主要用于优化业务流程，创新服务模式。移动信息化研究中心认为：如今，企业面临更为多变和复杂的竞争环境。传统的业务流程及服务模式在市场竞

18、争以及内部管理上愈发乏力，企业开始寻求新技术以优化业务流程及创新服务模式。一方面，大数据可以帮助企业动态的分析变化可以使企业更易发现业务流程的不足，快速洞察流程薄弱环节，不断优化业务流程，最终做到精细化管理。另一方面，大数据加速了企业获取最终用户信息的速度，基于分析挖掘可以洞察最终用户痛点，企业可以灵敏准确的创新服务模式以更加契合最终用户的需求数据来源：移动信息化研究中心63.3%51.2%40.4%33.7%优化业务流程创新服务模式运维数据监控分析与威胁报警分析客户画像，满足、预测客户服务需求企业应用大数据主要方向企业实践大数据步履维艰采集预处理存储分析可视化 内部数据难以集成 内部数据过于

19、分散 外部数据集获取成本高、质量低 数据清洗质量不高 非结构化及半结构化数据转换效率低 数据存储效率低 数据存储设备功耗高 数据存储容量小 . 缺乏跨界人才 缺乏合适的算法 缺乏数据训练模型 交互体验有待提高 带宽和网络的限制 缺乏专业人才 移动信息化研究中心认为：国内企业数据管理停留在信息挖掘时代的末期，距离以价值为导向的价值输出时代仍有较长的路要走。首先，大数据技术还存在着诸多“硬伤”，不足以支撑企业以价值为导向进行数据管理，多数企业在实现大数据最为基本的实时访问和分析上尚障碍重重。另一方面，以价值为导向的数据管理需要企业长期的实践积累，不断的纠正、反馈修改策略、再执行，如此往复循环，方可

20、实现价值为导向的数据管理。而我国大数据起步本就相对滞后，并且无论是对于数据管理的思想意识、还是对新技术的敏感性均有待提高。因此，国内企业要进入价值输出时代可谓“任重而道远”。优质的蓝海市场 良好的发展态势 合适的进入机会良好的发展态势-1高频发布的政策助推大数据占据“风口”36206070809013年14年15年16年截至8月份2013年-2016年大数据相关政策发布数量推动大数据发展政策数量国务院推动大数据发展出台政策数量专项政策数量调研数据显示：从13年到16年，国家出台政策高频提及大数据或是要求推动大数据发展，甚至在15年及16年出台专项大数

21、据政策。移动信息化研究中心认为：全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，相关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。一是大数据成为推动经济转型发展的新动力，二是大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，三是大数据成为提升政府治理能力的新途径。但从政策的实质内容来看，国家虽然高度重视大数据的发展，但相关细则和标准的制定还未落地，对我国大数据的发展形成严重制约。数据来源：工信部官网，移动信息化研究中心整理单位：条经济大形势的变化促使企业精细

22、化管理，大数据产业迎来发展契机4063646367670810.49.57.77.77.36.90600002010年2011年2012年2013年2014年2015年2010年-2015年国内GDP及增长情况国内生产总值（亿元）国内生产总值季度累计同比增长（%）企业由粗狂式扩张转为精细化管理大数据优化业务流程经济由高增速转为平稳增长，供需关系改变市场竞争加剧企业由粗犷式扩张转为精细化管理大数据优化业务流程大数据驱动业务增长数据来源：国家统计局数据成为支撑企业实现业务革新的利器（1）企业直接合作伙伴A直接合作伙伴B间接合作伙伴产

23、业链间接合作伙伴洞察、获取数据对获取的数据进行处理分析通过数据驱动企业运营推进企业优化业务流程企业与产业链各端进行连接超过20000的视频通过app发送超过150000的照片通过app发送超过40000条状态超过38000张照片上传超过800000的视频浏览量以Facebook每10S产生的实时数据为例数据成为支撑企业实现业务革新的利器（2）数据来源：Facebook每秒实时数据，移动信息化研究中心监测整理洞察用户喜好、行为习惯高用户粘性及高价值数据资产广告精准投放高营业收入移动通讯打造移动社交平台VR下一代的社交平台数据驱动以Facebook发展为例合适的进入机会-2以全球大数据市场规模来看

24、，国内大数据市场“钱”途无量（1）80921802221160.0%-7.2%24.2%20.8%22.7%-40%0%40%80%0500025002012年2013年2014年2015年2016年e2017年e全球大数据市场规模全球大数据市场规模数据来源：Statista5.38.714.523.664%67%63%10%40%70%053年2014年2015年2016年国内大数据市场规模单位：亿元单位：亿元国内大数据市场规模数据来源：CCW Research以全球大数据市场规模来看，国内大数据市场“钱”途无量（2）调研数据

25、显示：从大数据市场体量来看，国外即将突破2000亿大关，而国内16年仅为23.6亿元人民币。我国明显有大片潜增量市场待厂商开发。移动信息化研究中心认为：作为网民最多的国家，企业将获取更为多样、更大规模的数据源。并且，从这些数据源中挖掘出更高的价值对于我国企业来说意义重大，企业在未来对于大数据需求将极为旺盛。一是国内外市场竞争的进一步加剧，企业需要大数据帮助其加强洞察力优化企业运营。二是基于国内最终用户需求变化越来越快，企业需要大数据实时监测市场变化，快速响应市场需求。佳格大数据知名风投看好，作价千万提前布局数据来源：IT橘子，移动信息化研究中心整理海致BDP商业数据平台C轮A轮B轮参与参与参与

26、650万美元100万美元3000万美元九次方大数据B轮天使轮A轮数千万人民币2亿人民币5亿人民币永洪科技B轮A轮A+轮独投独投参与1000万人民币500万人民币1亿人民币天使轮数千万人民币A轮独投数千万人民币金豆数据A轮数千万人民币C轮参与2亿人民币参与IDG资本经纬中国达晨创投独投南大通用A轮数千万人民币独投参与参与参与昆仑数据K2DATA数据交易平台数据库存储传统BI智能算法分析数据可视化应用垂直行业医疗金融通讯商贸政府综合解决方案交通营销类信息挖掘生命科学图像识别处理基础架构设施风控安全产业链初具雏形，资源整合效应加强为市场快速增长做保障数据库技术和大数据分析技术将得到补强17.6%5.

27、4%4.1%25.7%21.6%25.7%10.6%6.1%4.5%23.5%18.2%37.1%8.2%2.5%3.1%28.3%10.7%47.2%29.2%3.1%9.2%10.8%6.2%41.5%数据库存储大数据分析应用可视化解决方案2013年-2016年大数据产业链各环节创新厂商分布情况2013年2014年2015年2016年数据显示：国内新创厂商聚焦于技术壁垒较低的应用、可视化、解决方案环节进行创业，而作为大数据关键性技术支撑的，同时也是技术壁垒最高的数据库、存储、分析环节，极少有新创厂商切入。甚至从2013-2015年，新创厂商比例不断下降，产业链失衡，根本性技术成长缓慢。但在

28、2016年我们看到利好消息，数据库及大数据新创厂商增多，根本性技术将随着新鲜血液的输入得到加强，产业链将进一步完善。数据来源：IT橘子，移动信息化研究中心整理产业链纵向链条各环节均属蓝海市场行业解决方案市场份额占比（预估） 35.4%17.3%7.9%12.5%14.7%所处行业生命周期 初始阶段市场准入壁垒： 技术壁垒相对较低 资本壁垒较高 商业壁垒较高市场竞争格局： 传统IT巨头布局，创业厂商生存空间遭挤压市场份额占比（预估）所处行业生命周期市场准入壁垒市场竞争分析成长阶段成长阶段初始阶段向成长阶段转型初始阶段技术壁垒较高资本壁垒较高商业壁垒较低技术壁垒较高资本壁垒较低商业壁垒较低技术壁垒

29、较高资本壁垒较高商业壁垒较低技术壁垒较低资本壁垒较低商业壁垒由低向高渐转传统IT巨头占据绝对优势，初创厂商缓慢成长传统IT巨头占据绝对优势，初创厂商缓慢成长传统IT巨头占据绝对优势，初创厂商缓慢成长竞争激烈，但对于创业厂商极度有利创新厂商风险分析风险适中收益适中初创厂商进入风险分析： 高风险，高收益风险适中收益适中高风险高收益高风险低收益转向高收益数据库存储分析服务应用服务市场份额占比数据来源：以Wikibon公司数据预估国内市场情况资本“慷慨”助推，帮助创新厂商打破资金壁垒303540超过1亿人民币1千万-1亿人民币之间1百万

30、-1千万人民币之间超过1亿人民币1千万-1亿人民币之间1百万-1千万人民币之间超过1亿人民币1千万-1亿人民币之间1百万-1千万人民币之间超过1亿人民币1千万-1亿人民币之间1百万-1千万人民币之间2016年2015年2014年2013年2013年-2015年大数据厂商融资情况A轮以前A轮B轮C轮调研数据显示：从2013年到2016年，大数据厂商融资金额在千万以上的频次疯狂增长。并且，从15年开始，多数厂商在A轮可以拿到数千万融资。甚至，在2016年，多数厂商可以在A轮或A轮之前拿到数千万启动资金，值得注意的是，已出现个别厂商在2016年的A轮、B轮融资拿到过亿融资。数据来源：IT橘子，移动信

31、息化研究中心整理单位：次移动信息化研究中心（MIRC）是企业级市场移动互联网领域的著名研究机构,也是中国首家专注于企业级移动互联网、移动信息化系统，行业化移动解决方案等领域研究的权威机构。移动信息化研究中心成立于2012年，2014年移动信息化研究中心受邀成为中国通信产业研究院（国家工业和信息化部电信研究院）移动信息化专家团队。移动信息化研究中心为包括国家工业和信息化部、中国移动、华为、联想等国家机关、运营商、国有控股企业提供数据研究和决策参考服务。我们是我们做，我们有联系我们移动信息化研究中心旗下“人称T客”（中国最早、如今最大的企业级IT自媒体平台），致力于传播企业级移动信息化服务理念，纵向切割、横向对比，打造坚实的研究型媒体平台。移动信息化研究中心每年发布研究报告、数据分析成果上百份，深度分析文章近千篇，深受业界推崇，被各大主流媒体追捧引用。每年举办多场引发业界震动的企业级云计算、SaaS、移动信息化峰会，得到来自资本、企业、用户、创业者的高度认可。移动信息化研究中心研究报告官方发布平台：人称T客（微信公众号）T客汇（）移动信息化研究中心官方网站：VIP服务：人称T客人称T客移动信息化研究中心