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大数据存储
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秦淑慧
秦淑慧·头豹分析师
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行业定义
大数据存储行业是指为大规模数据提供存储和备份服务的行业,是以大规模数据存储容量为核心,提供包含数据存储、数据安全保障、数据绿色低碳在内的综合存储服务。该行业涵盖了从数据存储硬件、软件到数据备份、灾难恢复等各个方面。大数据存储行业主体包括提供大规模数据存储和管理解决方案的企业和服务提供商,大数据存储行业的主要产品包括硬件设备、软件系统、云存储服务等。随着互联网、物联网、人工智能等技术的发展,数据量呈现爆炸式增长,传统的存储方式已经无法满足需求。因此大数据存储行业通过使用分布式存储、云计算、虚拟化等技术,为企业和个人提供高效、安全、可靠的数据存储和管理服务。不同的市场主体对于大数据存储的需求不同,在企业中,大数据存储行业的应用主要涉及金融、电信、医疗、制造等领域。政府机构则主要应用于公共安全、城市管理等方面。科研机构则利用大数据存储行业的技术进行科学研究。个人则可以通过云存储服务等方式进行个人数据的备份和管理。
AI访谈
行业分类
大数据存储行业分类有不同的分类标准,按照使用场景和产品要求,大数据存储行业可以分为消费级大数据存储行业和企业级大数据存储行业,对于大数据存储的存储容量、性能、成本等方面的要求有所区别。
AI访谈
行业特征
大数据存储行业的主要发展特征表现为:1)多样化数据驱动存储介质多样化发展;2)大数据存储可以支持存储与多设备对接,同时具备自主安全可信的特性;3)在技术需求的双重赋能下,大数据存储行业市场规模持续扩张。
AI访谈
发展历程

大数据存储行业

目前已达到 4个阶段
AI访谈
产业链分析
AI访谈
行业规模
大数据存储行业规模
暂无评级报告
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政策梳理
大数据存储行业
相关政策 5篇
AI访谈
竞争格局
1)大数据存储器行业总体市场格局较为集中,且多数为海外厂商垄断,市场竞争激烈。截至2022Q3,全球DRAM市场几乎由三星、SK海力士和美光所垄断,CR3超过95%;2)细分领域内竞争格局呈现差异化局面。DRAM领域,三星、美光、SK海力士垄断了近95%的市场份额,行业集中度高,寡头明显。NAND领域,竞争格局较为分散,头部企业为三星,恺侠、西部数据、美光科技、英特尔等。NOR领域,中国厂商旺宏电子、华邦及大陆企业兆易创新,近五年来市占率位于全球前三,2022年三家公司合计市占率达到90.7%,NOR领域海外企业垄断程度最低。3)中国大数据存储器行业按照企业市值/估值可以分为三个竞争梯队。第一梯队企业为市场头部企业(市值/估值超过200亿元),代表企业为兆易创新、北京君正、江波龙、佰维存储、澜起科技、长江存储等;第二梯队为细分领域领先企业(市值/估值在50亿-200亿元之间),包括德明利、普冉股份、聚辰股份、国科微等;第三梯队为中小企业或新锐企业(市值/估值小于50亿元),包括大唐存储、辉芒微、华存电子等。
AI访谈数据图表
摘要
大数据存储行业是指为大规模数据提供存储和备份服务的行业,是以大规模数据存储容量为核心,提供包含数据存储、数据安全保障、数据绿色低碳在内的综合存储服务。产业链方面,大数据存储行业上游的硬件设备提供商主要提供存储芯片、服务器及其他存储设备,软件开发商主要提供数据库管理系统;产业链中游包括系统集成商、数据中心服务商及云服务厂商;产业链下游为各行业解决方案提供商。市场规模方面,全球数字经济快速发展带动数据规模爆发式增长,数据量的增长也对存储设备的需求稳步提升,同时也推动大数据存储行业规模扩张。全球大数据存储行业2026年市场规模预计达到2,599.66亿美元,2027年预计达到3,639.52亿美元,2023-2027年五年复合增长率为22.32%。竞争格局方面,头部厂商占据较多市场份额,市场集中度较高。同时由于下游行业需求分散化的特点和专业性要求逐渐升高的趋势,大数据存储行业的市场格局也呈现多元化的格局。由于行业仍然处于扩张期,市场规模呈上升趋势,行业内头部企业不断进行科研创新与商业版图扩张,行业内新进入者也不断增多,市场竞争愈见激烈。
行业定义
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Prompt
大数据存储行业最常用的定义是指存储和管理大量数据的技术和方法。这些数据通常具有高度的复杂性、多样性和实时性,需要使用特定的技术和工具进行处理和分析。 在大数据存储行业中,有几种不同的定义和概念。其中最常见的包括: 1. 大数据存储:指存储和管理大量数据的技术和方法。这些数据通常具有高度的复杂性、多样性和实时性,需要使用特定的技术和工具进行处理和分析。 2. 大数据处理:指对大量数据进行处理和分析的技术和方法。这些数据通常具有高度的复杂性、多样性和实时性,需要使用特定的技术和工具进行处理和分析。 3. 大数据分析:指对大量数据进行分析和挖掘的技术和方法。这些数据通常具有高度的复杂性、多样性和实时性,需要使用特定的技术和工具进行处理和分析。 这些定义之间的区别和差异在于它们强调的方面不同。大数据存储主要关注如何有效地存储和管理大量数据,而大数据处理则更加关注如何对这些数据进行处理和分析。大数据分析则更加关注如何从这些数据中提取有价值的信息和洞察力。 此外,这些定义还涉及到不同的技术和工具。例如,大数据存储可能涉及到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术和工具;大数据处理可能涉及到Hadoop、Spark等技术和工具;大数据分析可能涉及到机器学习、数据挖掘等技术和工具。 综上所述,大数据存储行业最常用的定义是指存储和管理大量数据的技术和方法。虽然这些定义之间存在一些区别和差异,但它们都是为了更好地处理和分析大量数据而产生的。
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大数据存储行业是指为大规模数据提供存储和备份服务的行业,是以大规模数据存储容量为核心,提供包含数据存储、数据安全保障、数据绿色低碳在内的综合存储服务。该行业涵盖了从数据存储硬件、软件到数据备份、灾难恢复等各个方面。大数据存储行业主体包括提供大规模数据存储和管理解决方案的企业和服务提供商,大数据存储行业的主要产品包括硬件设备、软件系统、云存储服务等。随着互联网、物联网、人工智能等技术的发展,数据量呈现爆炸式增长,传统的存储方式已经无法满足需求。因此大数据存储行业通过使用分布式存储、云计算、虚拟化等技术,为企业和个人提供高效、安全、可靠的数据存储和管理服务。不同的市场主体对于大数据存储的需求不同,在企业中,大数据存储行业的应用主要涉及金融、电信、医疗、制造等领域。政府机构则主要应用于公共安全、城市管理等方面。科研机构则利用大数据存储行业的技术进行科学研究。个人则可以通过云存储服务等方式进行个人数据的备份和管理。
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1:中国算力大会(工信部联合举办)
中国算力大会(工信部联合举办)
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1位分析师赞同
大数据存储行业可以根据不同的分类标准进行分类,其中最主流的分类标准包括数据类型、数据存储方式和数据处理方式。 1. 数据类型分类 根据数据类型的不同,大数据存储行业可以分为结构化数据存储和非结构化数据存储两类。 结构化数据存储:指按照固定格式存储的数据,如关系型数据库中的表格数据。典型内容包括MySQL、Oracle等关系型数据库,以及HBase、Cassandra等列式数据库。这类数据存储方式具有数据一致性高、查询效率高等特点,适用于需要频繁进行数据查询和更新的场景。 非结构化数据存储:指没有固定格式的数据,如文本、图片、音频、视频等。典型内容包括Hadoop、MongoDB等文档型数据库,以及Elasticsearch、Solr等搜索引擎。这类数据存储方式具有数据灵活性高、扩展性好等特点,适用于需要处理大量非结构化数据的场景。 2. 数据存储方式分类 根据数据存储方式的不同,大数据存储行业可以分为分布式存储和集中式存储两类。 分布式存储:指将数据分散存储在多个节点上,每个节点都有一份完整的数据副本。典型内容包括HDFS、GlusterFS等分布式文件系统,以及Ceph、Swift等对象存储系统。这类数据存储方式具有数据可靠性高、扩展性好等特点,适用于需要处理海量数据的场景。 集中式存储:指将数据集中存储在一个节点上,所有的数据访问都通过该节点进行。典型内容包括NAS、SAN等网络存储系统,以及传统的关系型数据库。这类数据存储方式具有数据管理方便、数据一致性好等特点,适用于小规模数据存储和管理的场景。 3. 数据处理方式分类 根据数据处理方式的不同,大数据存储行业可以分为批处理和实时处理两类。 批处理:指将数据按照一定的规则进行分组,然后批量处理。典型内容包括Hadoop MapReduce、Spark等批处理框架。这类数据处理方式具有数据处理效率高、成本低等特点,适用于对数据处理时间要求不高的场景。 实时处理:指将数据实时处理并输出结果,通常要求在毫秒级别内完成。典型内容包括Storm、Flink等实时处理框架。这类数据处理方式具有数据处理速度快、响应时间短等特点,适用于对数据处理时间要求较高的场景。 总体而言,大数据存储行业的分类标准主要包括数据类型、数据存储方式和数据处理方式三个方面。不同的分类标准对应着不同的典型内容和特点,企业在选择大数据存储方案时需要根据自身的需求和场景进行综合考虑。
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大数据存储行业分类有不同的分类标准,按照使用场景和产品要求,大数据存储行业可以分为消费级大数据存储行业和企业级大数据存储行业,对于大数据存储的存储容量、性能、成本等方面的要求有所区别。
按照使用场景和产品要求分类
大数据存储分类
消费级数据存储行业
消费级大数据存储行业是指面向消费者的存储和备份服务的行业,消费级存储的形态包括U盘、存储卡、光盘、消费级硬盘等,消费级大数据存储对于存储的技术要求较低。
企业级数据存储行业
企业级大数据存储行业是指面向企业用户的存储和备份服务的行业,企业级存储的形态包括集中式存储、分布式存储、超融合存储、备份存储以及新兴的闪存存储等,企业级大数据存储对于存储的技术要求较高,大数据存储的规模也较大。
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1:中国算力大会
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中国大数据存储行业特征分析 中国大数据存储行业是一个快速发展的新兴行业,具有以下三个重要的特征:商业模式、竞争环境和用户画像。 商业模式 在中国大数据存储行业中,主要的商业模式包括云存储、本地存储和混合存储。云存储是指将数据存储在云端,用户可以通过网络访问数据;本地存储是指将数据存储在本地设备上,用户可以直接访问数据;混合存储则是将数据同时存储在云端和本地设备上,以保证数据的安全性和可靠性。目前,云存储是中国大数据存储行业的主流商业模式,其优势在于灵活性高、成本低、易于扩展等方面。 竞争环境 中国大数据存储行业的竞争环境非常激烈,主要的竞争者包括国内外的大型互联网公司、传统IT企业和创业公司。其中,国内外的大型互联网公司如阿里巴巴、腾讯、百度等拥有强大的技术实力和资金实力,具有较强的市场竞争力;传统IT企业如IBM、惠普等则具有丰富的经验和技术积累,但在大数据存储领域的市场份额相对较小;创业公司则具有灵活性和创新性,但面临着资金和技术方面的挑战。 用户画像 中国大数据存储行业的用户主要包括政府机构、金融机构、电信运营商、互联网企业等。这些用户对数据存储的需求主要集中在数据安全性、数据可靠性、数据处理速度等方面。此外,随着人工智能、物联网等新兴技术的发展,用户对数据存储的需求也将不断增加。 结论 综上所述,中国大数据存储行业具有商业模式多样、竞争环境激烈、用户画像广泛等特征。在未来,随着技术的不断进步和市场的不断扩大,该行业的发展前景将会更加广阔。数据来源主要来自于相关行业报告和公开数据。
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大数据存储行业的主要发展特征表现为:1)多样化数据驱动存储介质多样化发展;2)大数据存储可以支持存储与多设备对接,同时具备自主安全可信的特性;3)在技术需求的双重赋能下,大数据存储行业市场规模持续扩张。
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应用先进介质技术
多样化数据驱动存储介质多样化发展
根据华为,预计到2030年,全球每年新增1YB数据,比2020年增长20倍。因此,用于大数据存储的介质需要具备大容量、高性价比、低能耗、安全性等方面的特性。多样化的数据存储需求催生了介质技术发展,未来热数据、温数据、光存储等介质技术将迎来广阔发展空间。
2
开放生态、安全可靠
支持存储与多设备对接,同时存储自主安全可信
开放生态是指存储支持与云计算、边缘计算、终端计算等对接,实现数据共享与流动,并使之可以服务于更多应用场景,如分布式存储、大数据、AI等新兴应用。安全可靠是指中国大数据存储行业已具备存储自主安全可信的特征,可提供防勒索、国密加密、数据安全流转等多种原生安全服务。由于大数据与云计算、边缘计算、区块链等技术的融合更加密切,大数据存储需要满足下游行业对于开放生态的需求,同时安全性和保密性也是下游的突出需求,因此倒逼大数据存储行业技术创新满足下游需求。
3
市场规模持续扩张
受需求和技术的双重推动,中国大数据存储行业市场规模持续扩张
从需求方面来看,中国数字中国建设不断推进,大数据处理和分析的需求与日俱增,同时数据处理的难度和技术要求也在大幅提升,下游应用场景也在不断拓展,因此催生了大量对于大数据存储的需求;从技术方面来看,中国先进半导体、大数据、数据存储、算力等相关产业技术不断进步,也在客观上了推动中国大数据存储行业供给质量提升,从而推动行业规模扩张。此外,中国政府出台了一系列产业政策鼓励大数据存储行业发展。在上述因素的共同作用下,中国大数据存储行业迎来了蓬勃发展。根据中国信通院数据,2022年,中国数据存力总规模达1000EB(5年计量),同比增长25%。
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1:中国算力大会、中国信通院、华为
中国算力大会、中国信通院、华为
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