中國大數據行業未來前景如何？

• 劉春天 2023年6月30日 來源：中研網 688 40
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大數據是指因數字化技術的發展，導致數據產生的規模持續快速增長，并難以用傳統的數據處理工具和方法來處理和分析的數據。大數據的出現為數據驅動型經濟和智能化社會提供了技術支撐，也推動了大數據行業的快速發展。

根據《2023-2028年中國大數據中心行業市場前瞻與未來投資戰略分析報告》分析，目前，大數據行業是一種以利用大數據技術、工具和算法為核心，為各行業提供咨詢服務、數據分析與挖掘、大數據解決方案等服務的行業。大數據行業的發展需要具備數據獲取、數據存儲、數據處理、數據分析和數據應用等關鍵技術，其中的數據分析是大數據的核心。

根據大數據行業生態參與企業所提供的產品或服務類型，可將大數據行業劃分為大數據硬件、大數據軟件和大數據服務；同時根據大數據生命周期業務流程，可將大數據行業劃分為數據采集、數據處理、數據存儲、數據分析挖掘、數據應用、數據治理、數據交易和數據安全等主要業務環節。

大數據硬件：主要包括支撐大數據軟件和大數據服務運行的相關網絡、存儲和計算等IT硬件，大數據專屬硬件包括超融合一體機、智能終端、高性能計算機、高性能服務器、超大存儲設備等。

大數據軟件：主要包括數據采集、數據處理、數據存儲、數據分析挖掘、數據應用、數據治理、數據交易和數據安全等大數據生命周期業務流程中的相關工具、中間件、平臺、應用等軟件產品。

大數據服務：主要包括為金融、政府、電信、互聯網等行業客戶提供的基于其具體業務場景而開發的各類大數據解決方案，涉及業務咨詢、設計開發、軟硬件產品部署、系統運維等一系列服務；服務類型主要包括數據采集和預處理服務、數據分析挖掘服務、數據治理服務、數據交易服務等。

進入21世紀以來，隨著物聯網、數據經濟、社會化網絡的快速發展，數據體量迎來了爆炸式的增長，大數據正在成為世界上最重要的土壤和基礎。

隨著計算機及其存儲設備、互聯網、云計算等技術的發展，大數據應用領域隨之不斷豐富。大數據產業將依賴快速聚集的社會資源，在數據和應用驅動的創新下，不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，成為引領信息技術產業發展的核心引擎、推動社會進步的重要力量。

賽迪CCID綜合研究后認為，我國大數據行業主要經歷了以下幾個階段：

萌芽期（2010年-2012年）：物聯網、國家戰略性新興產業發展規劃等關聯政策鼓勵數據分析處理領域的發展。大數據早期相關技術和工具開始被熟悉和使用，如數據庫、數據倉庫、商業BI套件等。行業企業為客戶提供報表分析等，輔助企業經營決策。主要應用集中在互聯網、金融、電信等行業。

成長初期（2013年-2015年）：2014年大數據首次寫入政府工作報告，2015年大數據行動綱要明確“數據已成為國家基礎性戰略資源”，十八屆五中全會提出“實施國家大數據戰略”，大數據上升到國家戰略，DT時代到來，大數據作為新興數字產業開啟快速發展。大數據平臺、標簽庫等數據分析挖掘類工具、平臺等產品開始涌現。行業企業為客戶提供決策分析，搜索推薦，A/BTest，用戶畫像等。應用集中在互聯網、金融、電信等行業，電力行業應用也開始出現。

快速發展期（2016年-2019年）：國家“十三五”規劃、十九大報告等提出推動大數據戰略實施，推動大數據與實體經濟深度融合。行業企業關注大數據技術創新和應用，大數據分析挖掘快速發展，大數據分析解決方案多元化發展。數據可視化、BI、用戶畫像等數據分析挖掘和數據應用產品及服務更加豐富；組件化工具特點突出，數據中臺開始被應用。行業企業借助產品為客戶提供診斷性、預測性分析和決策支持等，助力各行業企業數據價值化和數字化運營，下游應用領域日趨廣泛。

高質量發展期（2020年至今）：2020年“十四五”大數據產業發展規劃等政策提出加快培育數據要素市場，明確數據要素地位，加快數據要素市場化建設，大數據行業步入“集成創新、快速發展、深度應用、結構優化”的高質量發展階段。數據采集、數據處理、數據存儲、數據分析挖掘、數據應用等軟硬件產品市場需求旺盛。行業企業為客戶提供預測性分析、決策指導性分析、自主與持續性分析，實現決策與行動最優化。深入應用互聯網、政府、金融、電信、工業、健康醫療、電力等各行各業，未來大數據分析需求持續旺盛。

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2020年的718億元增長至2022年的1051.4億元，復合年增長率達到21%，大數據市場規模包含了大數據相關硬件、軟件、服務市場收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我國經濟率先復蘇并總體保持恢復態勢，伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。

中國大數據應用情況主要體現在以下幾個領域：

金融行業

金融是大數據應用領域的先鋒之一，利用大數據技術，可以快速處理龐大的金融數據，幫助金融機構改進風險控制和決策過程，構建風險管理和監管體系。比如，通過對客戶信用歷史數據分析，能夠有效預測客戶違約風險并進行精準風險定價。

電商行業

電商行業利用大數據技術，分析客戶行為、消費偏好等信息，為企業提供個性化的營銷策略，提高銷售額，增加用戶忠誠度。通過挖掘商品銷售等數據，優化商家對商品型號的管理，分析運輸有效率等數據，提高整體運營效率。

物流行業

物流行業的物流節點繁多且遍布全國，利用大數據技術可以進行全局性規劃和管理，提高物流配送效率，節約成本，確保貨物安全和準確性。通過對云倉儲存和物流系統的優化，可以使物流配送高度智能化與網絡化。

醫療行業

醫療行業可以利用大數據技術進行醫療數據分析，提高疾病診斷和臨床決策質量，輔助醫療資源的規劃和管理，推動醫療行業向精細化醫學轉型。例如，利用大數據技術，可以對患者歷史病例數據進行分析，制定精準的治療方案以達到更佳治療效果。

城市智慧化建設

城市智慧化建設需要利用大數據技術對城市運行和管理的各個方面進行數據分析和智能決策，例如，交通擁堵問題、環保和能源管理問題等。通過通過智能化的系統即時采集城市人口、建筑、交通等各方數據，更加精準地優化城市發展。

總之，大數據技術正在改變和影響著越來越多的行業和領域，未來將會產生大量的機會和挑戰，需要進一步加強研發和應用探索，加大人才培養和成果推廣，推動中國大數據行業持續前進。

大數據在互聯網行業的應用起步比較早，應用范圍也較廣。但如今大數據的應用已經不限于互聯網行業，正在逐步向其他行業如政府決策、生產制造、商業等專業領域擴展。在政府決策領域，大數據能夠對當前數據信息進行快速的整合和處理，從而自動生成決策報告，幫助政府決策者做出科學的決策，提升決策的效率和水平。

在商業領域，企業通過網絡信息的搜集，結合大數據的信息處理技術，能夠獲得大量的消費者信息以及產品銷售情況。在生產制造領域，可以通過大數據分析改善加工工藝流程提高產量，對生產質量進行跟蹤。著名的國際咨詢公司麥肯錫全球研究所在其報告中指出大數據已經滲入到了社會上的每一個行業領域，并且逐漸成為各個領域重要的生產因素。

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，未來大數據應用的涉及面將會更廣泛，也更注重解決實際問題。互聯網行業借助于大數據技術，可以進行商品推薦和針對性廣告投放；電信行業利用大數據技術可以實現網絡管理和優化；在金融行業中，大數據在高頻交易、信貸風險分析方面可以發揮重大作用；在生物醫學行業中，大數據可以實現流行病預測、智慧醫療、健康管理；城市管理中，可利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防等；能源行業利用大數據技術分析用戶的用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全；物流行業利用大數據可以優化物流網絡，提高物流效率，降低物流成本。未來大數據行業應用融合在融合行業數量、融合應用深度、融合業務規模、融合發展均衡性等方面將取得進一步發展。

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