1、大数据市场年度综合报告大数据市场年度综合报告中国大数据市场年度综合报告20XX中国大数据市场年度综合报告20XX20XX年8月研究背景本报告主要针对国内大数据产业进行研究。包括市场的市场规模、竞争情况、商业模式等;以及医疗、金融、零售、电信、政府、旅游等典型行业;企业方面,主要研究企业对于大数据的需求以及主要应用反向;大数据交易方面,总结分析了20XX年急剧爆发的大数据交易市场的主要参与者;此外,比较分析了中国大数据市场的典型参与厂商;最终,对于大数据的发展趋势提供了方向预测,并对市场中的投资情况进行了机遇与风险分析。本报告涉及的关键字主要包括大数据生态系统、产业链竞争、商业模式、行业应用、企
2、业应用、大数据交易、实力矩阵、发展趋势、产业投资。本报告涉及的厂商包括科大讯飞、普强信息、云知声、思必驰、捷通华声、出门问问、海云数据、永洪科技、数字冰雹、国云数据、海致、Everstring、AppAnnie、人大金仓等。本报告研究的国家和区域主要包括:中国大陆,不包括港澳台地区。研究方法本报告主要通过运用定性和定量方法,研究市场的一手和二手信息得到相关结论。报告中的一手数据和信息主要有三个来源:第一个来源,易观企业级大数据市场历史数据库。第二个来源,易观采用深度访谈的方式与业内资深人士进行了深入的交流,相关信息如下:大数据厂商资深人士13位第三个来源,通过易观在线调研大数据交易市场。8易观
3、发现l国家大数据发展相关政策密集出台促进大数据发展行动纲要中指出,我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合,是当代信息社会的数据资源总和,是信息时代的全数据,既包括互联网数据,也包括政府数据和行业数据。经过多年发展,传统信息化对经济社会发展的支撑和引领作为无法充分发挥,迫切需要打破部门割据和行业壁垒,促进互联互通、数据开放、信息共享和业务协同,切实以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流,强化统筹衔接和条块结合,实现跨部门、跨区域、跨层级、跨系统的数据交换与共享,构建全流程、全覆盖、全模式、全响应的信息化管理与服务体系。此外,20XX年国家发改委还密集出台了关于组织实施促进大数据发
4、展重大工程的通知、促进大数据发展三年工作方案(20XX-20XX)等配套政策,以保证国务院政策的真正落实。l20XX年中国大数据市场规模达到105.5亿元20XX年中国大数据市场规模达到105.5亿元,同比增长39.4%,预计未来3-4年,市场规模增长率将保持在30%以上。l金融、通信、零售为大数据市场前三大行业20XX年中国大数据市场行业投资结构中,金融、通信、零售为前三大行业,投资占比分别为16.7%、15.9%和14.0%。政府、医疗、旅游投资比例分别为13.5%、10.3%和3.8%。六大行业累计占比74.2%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等,累计占比25.8%。l人工智
5、能伴随大数据应用的普及开始发挥出潜能在分析层面,厂商越来越关注利用人工智能(AI)来帮助分析大规模的数据,从而获得预测性的洞察。虽然深度学习背后的算法几十年前就已诞生,但直到最近才能够在足够便宜、足够快速地应用到大规模数据之后发挥它的最大潜能。可以预见,数据科学家的部分工作将会越来越自动化,从而可以极大提高生产力。l多类诉求促进大数据营销的发展易观研究认为,企业精准营销的核心目标是通过大数据的商品化服务,从数据技术角度解决市场营销问题,优化业务的运营效果。其需求背景可能来自多个方面的诉求,包括:消费决策周期长,考虑因素多样;资源被充分竞争,导致媒体价格不断升高;需要提高用户的转化与变现效果;线
6、下业态受线上业态冲击明显;用户易流失,极待唤回流失用户;更加重视搜索引擎营销效果等。l移动Web与App监测开始广泛创造价值在App方面,20XX年从中国移动互联网用户APP分类月均活跃用户规模TOP20的统计中可以看出,即时通讯、社交网络、游戏三类应用拥有最多的活跃用户。目前中国移动互联网用户主要需求还是在于社交和娱乐。除此之外,搜索、输入法、地图等工具类应用也是用户使用率较高的应用类型,而人们在移动端购物需求的逐步释放,使得电商、移动支付类应用的活跃用户也得到了较快的增长。l大数据交易产业带动了对大数据人才的需求随着大数据交易业务的兴起,交易机构对大数据人才的需求即将爆发。大数据交易产业主
7、要人才需求主要集中在数据采集与处理、底层技术架构、数据分析、解决方案、垂直行业等主要几个方向;数据采集与处理主要涉及到的具体岗位是爬虫工程师、自然语言处理、语音识别、图像处理等。l大数据方案将向更多垂直化领域的拓展随着国内不同行业对大数据应用意识的不断提高,以垂直行业和垂直应用领域为代表的大数据创新方案将获得不断拓展。在行业方面,包括金融、电信、零售、汽车等领域将是拓展的重点方向,提供商会将产品打包以解决方案模式提供给垂直行业。而在垂直应用领域方面,人脸识别、声音识别、多重身份匹配等将是拓展的主要方向。同时,垂直化厂商的融资门槛将会进一步提高,除了行业的深耕经验及技术积累,线上与线下数据源整合
8、能力的重要性将会比20XX-20XX年更加重要。正文目录1大数据市场相关概念及研究范畴91.1相关概念91.2研究范畴102中国大数据整体市场112.1发展背景112.2总体规模122.3市场演进方向132.4融资情况142.5商业模式152.5.1模式一:数据存储租用.152.5.2模式二:租售信息业务.152.5.3模式三:数据增值服务.162.5.4模式四:数据技术服务.162.5.5模式五:数据交易服务.173中国大数据市场应用分析183.1行业应用183.1.1零售.193.1.2旅游.213.1.3医疗.223.1.4通信.243.1.5金融.253.1.6政府.263.2企业应用
9、需求273.2.1数据可视化分析.273.2.2语音识别与语音分析.283.2.3地理位置应用.283.2.4精准营销.293.2.5网站和移动端数据分析.303.3结构化与非结构化大数据应用323.3.1结构化大数据应用.323.3.2非结构化大数据应用.333.4大数据交易333.4.1大数据交易市场环境.333.4.2大数据交易产业链.343.4.1大数据交易人力资源需求.354大数据厂商发展分析364.1竞争格局分析364.1.1语音识别分析.364.1.2数据可视化分析.374.2典型厂商分析384.2.1普强信息.384.2.2海云数据.404.2.3Everstring414.2
10、.4AppAnnie424.2.5人大金仓.445大数据产业发展趋势465.1大数据产业的发展方向465.2大数据行业投资分析475.2.1投资机遇因素.475.2.2投资风险因素.47易观国际版权声明20XX.48关于易观49图目录图2-1中国大数据市场AMC模型11图2-220XX-20XX年中国大数据市场营收规模预测12图2-320XX年大数据各层技术演进方向.13图3-120XX年中国大数据市场行业营收结构.18图3-2线下零售大数据产业链19图3-3线上零售大数据产业链19图3-4线下旅游大数据产业链21图3-5线上旅游大数据产业链21图3-6医疗业大数据产业链22图3-7通信大数据
11、产业链.24图3-8金融大数据产业链.25图3-9政府大数据产业链.26图3-10精准营销在企业大数据体系中的位置29图4-120XX上半年中国智能语音识别厂商竞争力雷达图.36图4-220XX上半年中国可视化分析厂商竞争力雷达图.37图4-3普强大数据系统介绍39图4-4海云产品生态体系结构40图4-5EVERSTRING服务体系结构41图4-6APPANNIE服务体系结构43图4-7人大金仓数据库产品体系44表目录表2-120XX年1-7月部分大数据创业厂商融资情况14表6-1大数据交易产业主要人才需求351大数据市场相关概念及研究范畴1.1相关概念(1)大数据:大数据是一个伴随社会信息化
12、而诞生,以海量数据(主要特征包括数量大、种类多、处理速度要求快、以前没有或无法获取且现在正不断生成)积累为基础,囊括无数条“数据产生-数据处理-信息提取-数据消费-新数据生产”的环状链,以降低信息不对称、提高决策有效性、推进智慧和知识演进为目标,可广泛作用于几乎所有实体的跨界生态系统和发展趋势。(2)企业大数据分类:结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。(3)结构化数据:能够用数据或同一的结构加以表示,如数字、符号;(4)半结构化数据:介于结构化数据与非结构化数据之间。和普通纯文本相比,半结构化数据具有一定的结构性,但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比,半结构化的数据结构变化很大。(5
13、)非结构化数据:无法用数字或统一结构表示的信息,如文本、图像、声音、网页等。(6)数据可用性:数据简明简要呈现的程度,以及数据易操作和易处理,保持多种数据来源中数据的一致性。(7)数据质量:准确性(数据中没有错误的程度),范围(数据覆盖的深度和广度),合时性(及时获取数据以采取行动和决策的程度),有效性(相关数据及时更新程度)。(8)终端设备提供商:指提供智能手机、平板电脑、超极本、电子阅读器、智能电视等数据总段的企业。(9)网络服务提供商:为数据生态系统提供网络技术设施及相关服务。(10)数据服务提供商:为终端用户提供和传送应用程序。数据服务范围非常广泛,包括文本、通信、医疗、应用、即时消息
14、传递、游戏和社交网络服务等。(11)数据使能者:即数据服务支撑企业运用自身拥有的专业知识和技巧调动服务对象自身的能力和资源,发挥服务对象的潜力,促使服务对象优化。例如固定电话、移动通信、通信设备、广播设备、电子商务零售商、软、计算机硬和半导体等。(12)综合类用户数据源:泛指网络上的综合网站以及工具类应用,例如搜索引擎、社交类等应用内的数据。欢迎登陆Anslysys易观::/.analysysE-mail:email protectedTel:4006-515-71521(13)垂直类行业数据源:泛指行业垂直网站或行业类应用所聚集的某一行业的大数据,例如各类B2B平台;金融、医药、电
15、子商务、教育类等应用内的数据。1.2研究范畴本报告所涉及的领域主要包括:数据生成、数据存储、数据挖掘、数据应用;同时包括医疗、金融、电子商务、零售、电信、政府公共服务等行业大数据领域。本报告涉及的地区和内容为:我国大数据市场宏观环境、商业模式、行业应用、企业应用、典型厂商以及产业发展趋势。2中国大数据整体市场2.1发展背景中国大数据市场AMC模型探索期市(20xx-2021)场认可I:随着数据库等度技术的进步,越来越多企业市场启动期(2021-2021)II:数据处理技术高速发展期(20XX-2021)V:企业深度利用数据价值的意识迅速提高,数据资产管理成为热应用成熟期(2021-)VIIHG
16、VIII将信息管理作为单独的领域进行关注,初步形成数据挖掘的意识萌芽。不断完善,但由于企业采集数据的能力及积累的历史数据有限,领先方案并不容易获得认可。门概念。FVVI:细分领域多种商业模式得到市场印证,新产品和服务具有稳定的刚性需求,细分VI市场走向差异化竞争。CIIIIIIVEIBDAIV:由于企业信息化及互联网应用的不断完善,企业积累的历史数据日益丰富,包括营销、风险管控、预测、客户挖掘、数据实时处理、可视化展现、数据仓库等方面的多样化需求迅速扩张,同时技术进入高Analysys易观III:基于市场竞争需要,商业智能及商业分析成为市场热点,企业对决策支持、预测、优化等领域的需求开始广泛出
17、现。速创新期。时间.analysys图2-1中国大数据市场AMC模型1、探索期大约从20xx年前后,随着数据库等技术的进步,数据挖掘概念开始普及,越来越多的企业将信息管理作为单独的业务部门。但由于当时企业数据采集能力的限制,以及企业信息化时间较短,本身管理软中积累的历史数据有限,一些厂商推出的领先数据管理方案并不容易获得企业认可,业务尚不足以推动技术的快速进步。2、市场启动期2021年金融危机后,国内企业为了尽快从业务低迷的状态中恢复,获得市场竞争优势,对商业智能(BI)以及商业分析(BA)的需求出现快速提升,主要应用在决策支持、业务优化、销售机会挖掘预测等领域。但在随后的2021-2021年
18、,领先企业拥有优势后并不甘愿放弃,而落后企业更急于寻求方案快速赶上,使得共同作用下,企业级市场对商业智能及商业分析的需求并未减退,反而成为一种常态。3、高速发展期到了20XX年以后,由于企业信息化及互联网应用的日益完善,对消费者及企业内外部所积累的数据日益丰富,大数据的概念迅速为各类人群所接受。而在企业领域,包括营销、风险管控、预测、客户挖掘、海量数据实时处理、可视化展现、数据仓库建设等方面的多样化需求迅速扩张,业务推动技术进入高速创新期。而进入20XX年后,企业深度利用数据价值的意识迅速提高,数据资产管理成为热门概念,企业开始愿意通过数据交易进行变现,各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善
19、。4、应用成熟期Analysys易观预计,中国大数据市场将在2021年前后进入成熟期。一方面业务需求的变化将推动细分领域出现丰富的商业模式,并使得新产品和服务具有稳定的刚性需求,另一方面随着产业链的完善,专注于细分行业及细分应用领域厂商竞争逐渐稳固。而不善于充分利用数据的企业将被快速淘汰出局。2.2总体规模20XX-20XX年中国大数据市场规模预测营收规模(亿元人民币)环比增长率30025020015010026.7%24.7%28.4%59.034.7%75.739.4%105.541.1%148.939.3%207.4283.736.8%45%40%35%30%25%20%15%5037.
20、447.310%5%00%202120XX20XX20XX20XX20XXF20XXF20XXFAnalysys易观.analysys图2-220XX-20XX年中国大数据市场营收规模预测20XX年中国大数据市场规模达到105.5亿元,同比增长39.4%,预计未来3-4年,市场规模增长率将保持在30%以上,主要的市场驱动因素包括:l来自于线下大数据市场(IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动,优化产品和服务路线图。l来自于线上大数据市场(互联网用户数据市场,以及以互联网金融为主的线上金融市场)的成熟度逐渐提高,以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成
21、熟,市场体量进一步扩大。l企业着力培育数据资产,积极探讨数据变现,行业大数据多集聚、少融合。l大数据产业集群逐渐形成,即针对企业而言,以云端大数据集聚为前提条,以行业云服务为平台,共享企业间核心竞争力。2.3市场演进方向在基本趋势方面,大数据厂商和产品的创新开始从基础设施层(服务于开发者/工程师)转移到分析层(服务于数据科学家和分析师)乃至应用层(服务于商业用户和消费者),“大数据原生应用”已经在迅速冒头。应用层垂直行业应用场景不断细化,企业与个人用户画像技术优化,使用者开始无需关注底层大数据部署技术。企业用户和消费者分析层数据积累的丰富重新挖掘了人工智能的潜力,后者对预测性分析带来了强大推动
22、力,数据分析师职业开始繁荣。数据科学家和分析师开源社区带动Spark、Hive等创新活跃,企业希望在开源社区的变革之后做最小代价的升级。基础设施层开发者/工程师Analysys易观.analysys图2-320XX年大数据各层技术演进方向得益于可观的开源活动规模,基础设施领域的创新非常富有活力,例如Spark受到了从IBM到Cloudera的各式玩家的拥护,它解决了一些导致Hadoop采用放缓的关键问题:例如更容易编程,并且跟机器学习能够很好地搭配。而在分析层面,越来越关注利用人工智能(AI)来帮助分析大规模的数据,从而获得预测性的洞察。虽然深度学习背后的算法几十年前就已诞生,但直到最近才能够
23、在足够便宜、足够快速地应用到大规模数据之后发挥它的最大潜能。而市场对AI的关注也符合大数据下一步演进的趋势:在有了丰富数据之后,从中得到洞察。因而可以预见,数据科学家的部分工作将会越来越自动化,从而可以极大提高生产力。同时,应用于营销、应用监测等方向的BI平台日趋多样,也带动了分析层的不断完善。在应用层面,随着一些核心基础设施的挑战得到解决,大数据应用层正在快速构建。一方面,专门的大数据应用几乎在任何一个垂直行业都有出现。另一方面,在企业内部,已经出现了各种工具来帮助横跨多个核心职能的企业用户。比方说,销售和营销的大数据应用通过处理大规模的内外部数据来帮助找出哪位客户可能会购买、续约或者流失,
24、且速度越来越实时化;客服应用帮助个性化服务;人力应用帮助找出吸引和挽留最好的员工等。越来越多的大数据使用者已经无需了解大数据底层部署技术而直接使用。2.4融资情况表2-120XX年1-7月部分大数据创业厂商融资情况时间厂商轮次金额投资方20XX.7.23永洪科技C2亿人民币腾讯、元生资本、东方富海、经纬中国、艾瑞资本(艾瑞)20XX.7.19天机智讯Pre-A数千万人民币天机智讯20XX.7.14SequoiaDB巨杉数据库B1000万美元DCM中国、启明创投20XX.7.2罗格数据天使轮数百万人民币未透露20XX.7.1优游科技Pre-A数百万人民币七友投资、起点国际创新工场、天宏数动20X
25、X.6.28GrowingIOA2000万美元经纬中国、NEA恩颐投资、GreylockPartners20XX.6.27ASO114种子轮200万人民币未透露20XX.6.5费马科技天使轮数百万人民币英诺天使基金、臻云创投(臻云智能)20XX.6.2烯牛数据天使轮数百万人民币戈壁投资20XX.5.30中奥科技A中奥科技达晨创投20XX.5.27玻森数据BosonNLPA数千万人民币常春藤资本IvyCapital、信诺资本20XX.5.16华清科盛Pre-A100万人民币达晨创投20XX.5.3蚁坊软天使轮未透露达晨创投20XX.4.19新媒体指数(清博大数据)Pre-A2100万人民币飞图创
26、投20XX.4.11璞华大数据A数千万人民币VANGOO盘古创富20XX.4.6朝亚控股Chayora战略投资未透露渣打银行20XX.3.31合享新创A数千万人民币未透露20XX.3.16DataPipeline天使轮数百万人民币FreesFund峰瑞资本20XX.3.11Kyligence跬智科技种子轮数百万美元红点投资RedpointVentures20XX.3.3数人云(数人科技)A3000万人民币云启资本、联创策源、唯猎资本20XX.3.3风暴ASO天使轮数百万人民币山行资本20XX.3.2TasteAnalyticsPre-A340万美元真格基金、华创资本20XX.3.2海智BDP(
27、海智网聚)C3000万美元君联资本、IDG资本、晨兴资本、Wind万得20XX.3.1星环科技TransWarpB1.55亿人民币瑞力投资、深创投、基石资本20XX.3.1海云数据HYDATAA1亿人民币华创盛景、东方富海20XX.2.15数聚变科技天使轮250万人民币星河互联20XX.2.1所问数据天使轮数百万人民币九合创投20XX.1.29普林科技A数千万人民币颐成投资20XX.1.25TalkingData腾云天下C1亿美元未透露20XX.1.20吆喝科技A数百万美元未透露20XX.1.17商询科技DataMeshA数千万人民币IDG资本20XX.1.15AppAnnieE6300万美元GreenspringAssociates、e.ventures、GreycroftPartners、InstitutionalVenturePartners、SequoiaCapital(红杉海外)20XX.1.12
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