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本文援引于报告《2020年中国大数据管理市场报告》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。
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大数据管理旨在从原始数据中抽取、推导出有价值的信息，以支撑企业决策
大数据管理让毫无意义的“数据”转化为让企业价值增长的“智慧”
数据清洗后变为信息：流计算、并行计算、分布式计算、内存计算、结构化数据集成、非结构化数据集成、分布式存储；
信息关联后变为知识：关系型信息整合、非关系型信息整合；
知识应用后变为智慧：实时决策、机器学习、数据沙箱。
两种大数据管理的典型应用——数据湖和数据仓库：
数据湖是一个集中式存储区，可存储所有类型数据，能实现对非结构化数据的深入分析。
数据仓库是位于多个数据上的大容量存储区，主要实现业务型、交易型数据记录和查询功能。
数据湖和数据仓库是实现正式大数据管理的两种主流架构，数据湖可处理非结构化数据，偏重于增加企业数据管理灵活性，而数据仓库更重视大数据处理的效率，偏重于企业成长性。
大数据管理对各行业收益均有明显的放大作用
零售和服务业从大数据管理获得收益的效率最高：大数据湖服务帮助零售业从非结构化数据中发掘新的价值；大数据仓库服务帮助服务业从结构化数据中更有效的提取价值。
无论何种增长方式都离不开大数据计算能力： 有效的大数据治理从冗杂海量的数据中发现关键的绩效管理节点；有效、快速、实时的大数据计算为高级分析提供直接创造价值的数据。
大数据管理的目的并非简单的整理和存储数据，而是实现数据的高级分析
高级分析将直接为企业提供更及时的决策和观察。
能否保证五大数据管理要素将直接影响企业大数据管理的最终收益：
第一：确定价值来源；
第二：打造数据生态；
第三：建立洞见模型；
第四：将洞见付诸行动；
第五：采取行动验证。
利好政策的持续颁布以及大数据技术的创新融合推动中国的大数据产业快速发展
未来伴随更多的数据应用场景逐渐落地，大数据服务市场有望持续扩容
大数据管理市场：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应用的融合加深，预计2024年中国大数据整体市场规模将超250亿美元；
大数据服务：预计2024年中国大数据服务市场规模约为160亿美元；
大数据硬件：预计2024年中国大数据硬件市场规模将超100亿美元。。
超过半数的企业用户将逐渐加大在大数据管理的投入，希望通过实施正式的大数据管理实现决策和运营效率的提升以建立竞争优势
汇川技术工业自动化产品执行层层产品覆盖较全：汇川技术工业自动化产品执行层产品包括低压变频器、中高压变频器、运动控制器和CNC；
汇川技术工业自动化产品控制层产品仍有空白：汇川技术工业自动化产品控制层产品目前仅包括小型PLC和中大型PLC，而其主要竞争对手的该品类产品还覆盖了PC-Based产品和DCS产品。
伴随大数据管理的底层设施逐渐成熟，技术升级和服务应用场景拓展的加速及深化，大数据管理行业应用逐渐向各领域的核心业务延伸
各产业新兴业态逐渐形成：需求逐渐由感知型应用转向预测型和决策型应用；
大数据推动制造业转型升级提速：支持企业敏捷管理和精细化运营的大数据能力增强。
大数据管理厂商往往综合实力强劲，其中专业大数据服务商在垂直领域的专业度较高，互联网企业依托流量优势布局大数据服务细分市场
阿里云：背靠庞大数据流量资源，及数据分析处理能力开展大数据计算服务，布局大数据分析处理细分市场；
腾讯云：为消费者提供无编程、简单易用的智能化数据可视化平台，满足用户个性化定制数据可视化图表的需求；
大数点：以单一领域或业务为切入点，通过技术输出提升产品工具属性突出垂直领域产品化能力；
海云科技：产品及服务偏向定制化，但定制化服务不利于大数据服务业务的快速扩张，部分企业将行业应用解决方案的部分（60%-80%）服务功能进行标准化、模块化，以提高产品的复用程度；
天源迪科：基于其资源及技术优势丰富业务类型，布局大数据服务行业，大数据龙头企业通打造面向大数据采集、汇聚、处理、存储、分析、挖掘、应用、管控为一体的大数据核心能力，为全领域用户提供全流程大数据服务。
深度见解：汇川技术在产品、市场、价值链管理、战略管理、组织变革管理和财务能力方面具有明显竞争优势
大数据管理对各行业收益均有明显的放大作用：其中在零售业和服务业的效果最为明显，这种效果主要通过改善传统绩效评价、发掘新的增长源和推出数据驱动的新业务三种方式实现。
数据湖和数据仓将重构企业价值链：数据湖和数据仓为各行业提供数据资产化的基础，数据的资产化将从营销、研发、供应链等关键价值节点重构企业价值链。
大数据利好政策正逐渐向各细分应用领域延伸，强调大数据技术与具体应用场景的结合：伴随数字经济建设速度的加快，政府对大数据行业发展重视程度逐渐提升，大数据产业多层次政策体系逐渐完善，大数据管理等细分产业持续受益。
