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大数据产业生态持续完善

2019年7月19-20日，DAMS中国数据智能管理峰会在上海举行，峰会汇聚BAT、京东、小米、蚂蚁金服、唯品会、三大运营商、中国银联、银行证券、国家电网等近百位互联网与传统企业行业专家，分享最新数据资产与大数据的理念、趋势、管理方法和最佳实践，旨在携手政府、企业共同打造的数据管理领域标杆盛会，覆盖互联网、电信、金融、交通、物流等重点行业。会议议题覆盖数据治理、数据资产管理、大数据、运维、DevOps、数据库、架构、Fintech金融科技、云计算、安全等热门技术领域。

大数据产业的稳定发展辐射大数据服务等细分市场

大数据服务是大数据产业的细分市场，大数据服务依托大数据及人工智能技术对数据资源进行分析和管理的服务，其服务类型包括大数据采集服务、大数据交易服务、大数据分析服务、大数据可视化服务、大数据安全服务等。

①   大数据采集是从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析和处理。

②   大数据交易服务是以大数据交易平台为载体对大数据进行买卖的行为，大数据交易平台为消费者提供数据期货、数据融资、数据抵押等服务。

③   大数据分析服务是在海量数据环境下以特定的科学方式对巨大、多样的数据进行快速处理，从而获取某种可用于决策的信息，形成相应的大数据分析结果。

④   数据可视化是借助于图形化手段，将大型数据以图形图像形式表示。

⑤   大数据安全服务是指对数据在收集、处理、存储、检索、传输、交换、显示、扩散等过程中的保护，保障数据在各环节中依法授权使用，不被非法冒充、窃取、篡改、删除、抵赖，确保数据信息的机密性、真实性、完整性与不可否认性。

上游数字资源采购成本较高，压缩中游大数据服务商利润空间

中国大数据服务行业上游资源供应商为包括数据资源服务商（产业数据服务商、第三方数据服务商、互联网巨头等）、配套资源供应商（存储服务器等）等，配套资源采购成本占据上游整体采购成本的10%-20% 。中国大数据服务行业中游参与者按照不同业务类型可分为数据采集及预处理服务商、数据分析服务商、及数据安全服务商等，中游大数据服务商为下游各领域企业用户及政府用户提供大数据产品及服务。

数据是大数据服务行业的核心竞争资源，行业利润率较高

数据是大数据服务行业的核心竞争资源，行业利润率高达70%-80%，但大数据服务行业尚未建立数据资源共享机制，大数据资源分散，数据集中度较低，中游大数据服务商的数据采集成本以每年50%的速度增长。

产业数据服务商：产业数据提供商为中游大数据服务商提供行业统计数据，如国家机关、行业协会等。不同政府部门及行业协会数据量有限，各产业数据统计维度及调查深度不同，但伴随数据开放政策的深入，产业数据提供商有望沉淀多领域、多维度的数据信息。

第三方数据服务商：第三方数据服务商为中游大数据服务商提供图像、视频、语音和文本等数据收集、数据清洗、数据标注等服务，如咨询、市场调查企业等，典型代表企业为明略数据、新华数据等。数据服务供应商根据数据质量及清洗与标注情况收取相应费用，平均每条数据收费0.2-200元，利润率高达100%。相较于产业数据提供商，咨询公司对不同垂直领域的数据调查更为详尽，数据调查分析维度多样且深入，部分咨询服务企业自建数据库，中游大数据服务商可向其购买数据资源或调查报告。

互联网巨头：以BAT为代表的互联网巨头，其自身生态链积累较多电商、社交、搜索数据，具备向大数据服务商输出数据源的能力，通常互联网巨头所产生的数据不对外开放，主要应用于企业内部的生态建设、企业决策及产品定制。

中国存储服务器国产化程度高，产业国际竞争力较强

存储服务器是中国大数据服务行业的核心硬件，用于存储海量数据。存储服务器可分为传统服务器和云存储服务器两种。

IBM、浪潮、华为等传统服务器供应商为中游大数据服务商销售服务器整机。购买传统服务器的中游大数据服务商需自主搭建服务器运营平台，除服务器整机采购成本外，中游大数据服务商需支付较高的运营维护费用，企业前期投入成本较高。阿里云、腾讯云、亚马逊等云存储服务商为中游大数据服务商提供数据存储服务，数据云存储服务商将数据布局于云端，无需用户投入建设成本，同时用户可在任何地点依靠单机或移动设备随时访问数据，降低开发运维难度和整体IT成本。但数据云存储的租用费伴随存储量提高而上升，有大规模数据存储需求的大数据服务商需支付较高的运营费用。

数据应用场景逐渐落地，大数据服务市场有望持续扩容

大数据行业利好政策及相关技术的发展驱动中国大数据市场保持平稳较快增长，IDC中国预测，2023年中国大数据行业收益规模将增长至226.5亿美元，大数据市场的稳定发展将辐射其细分市场。中国大数据行业细分市场包括大数据硬件市场、大数据软件市场和大数据服务市场，其中大数据服务市场占比约30%。目前，中国大数据服务行业中收益较高的行业为金融（包括银行、保险、证券与投资）、政府、互联网，三个领域收益总和占据中国大数据服务行业整体收益的50%以上。未来伴随海量数据的爆炸式增长，机器学习、高级分析算法等技术与企业业务应用的融合，更多的数据应用场景逐渐落地，2023年大数据服务产业收益在中国大数据产业的占比有望增长至32.2%，2024年中国大数据服务行业收益规模有望持续扩容。

全球范围内数据产生量增长迅猛，拉动数据服务需求增长

伴随产业信息化及数字经济的发展，全球数据储量持续提高，同时5G、人工智能、云计算、区块链等新一代信息技术的发展推动大数据技术走向融合发展阶段。据全球知名数据调查机构Statista数据统计及预测，2020年全球数据产生量将达到50.5ZB，从2018年全球大数据储量分布状况分析，中国成为大数据存储量最高的国家，占据全球大数据储量的23%，美国大数据存储量位居全球第二，占比全球大数据储量的20.4%。

伴随中国大数据、移动互联网、物联网等产业的深入发展，中国数据产生量迎来爆发式发展，数据采集、数据交易及数据应用需求的增长为中国大数据服务行业带来发展机遇。IDC中国数据显示，2018年中国大数据产生量为7.6ZB，IDC中国预测，2025年中国大数据产生量有望增长至48.6ZB，2018年至2025年的年复合增长率将达到30.35%，中国有望拥有全球最大的数据圈。

大数据技术升级助力行业潜力释放

全球数据量的增加及数据类型的变化打破原有数据结构，传统的关系型、结构化数据在数据总量中的比重逐渐缩小，视频和语音等大量非结构化数据占据数据总量的比例逐渐增多，占比近80%。传统大数据技术难以应对数据量较大的非结构化数据，持续增长的数据处理需求推动大数据处理系统和分析技术的快速发展，为大数据服务行业的潜力释放提供技术支持。

深度见解：大数据技术融合加深，加速大数据服务应用场景的拓展及深化

伴随大数据底层设施逐渐成熟，技术融合程度持续加深，加速大数据服务应用场景的拓展及深化，行业应用逐渐向各领域的核心业务延伸。大数据底层设施的日益成熟及技术的持续创新，加速大数据服务在工业、教育、医疗、通信等领域的广泛渗透。大数据服务的应用推动多行业数字化、网络化、智能化进程提速，促进产业格局重构，驱动企业生产方式和管理模式的变革，伴随大数据与各行业经济融合的持续加深，其服务需求逐渐由感知型应用向预测型、决策型应用发展。