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谷銀基金行業月度簡報 | 大數據板塊

2019-09-20 孫鋼德 閱讀

政策/知識/技術總結

近年來,隨著大數據產業的快速發展和應用落地,大數據產業正在成為中國數字經濟發展的重要驅動力。中國數字經濟增速已經連續三年排名世界第一。數字經濟走向應用和服務深化的發展新階段。

2014年12月2日全國信息技術標準化技術委員會--大數據標準工作組(以下簡稱“工作組”)正式成立。工作組主要負責:制定和完善我國大數據領域標準體系;組織開展大數據相關技術和標準的研究;申報國家、行業標準;承擔國家、行業標準制修訂計劃任務;宣傳、推廣標準實施,以及組織推動國際標準化活動。大數據標準體系由五個類別的標準組成:基礎標準、技術標準、產品和平臺標準、安全標準、應用和服務標準。截至2017年中旬,整理出已發布、已報批、已立項、已申報、在研以及擬研制的大數據相關國家標準93項。

最初,大數據作為一個新興概念在國內互聯網行業中飛速傳播,很多企業選擇借助大數據的風口實現再次轉型升級。2015年9月,經李克強總理簽批,國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》,系統部署了我國大數據發展工作,至此,大數據成為國家級的發展戰略。2016年,政策細化落地,國家發改委、環保部、工信部、國家林業局、農業部等均推出了關于大數據的發展意見和方案;2017年,大數據產業的發展正從理論研究加速進入應用時代;2018年,大數據產業相關的政策內容已經從全面、總體的指導規劃逐漸向各大行業、細分領域延伸,物聯網、云計算、人工智能、5G技術與大數據的關系越走越近。

2009-2013年大數據市場在我國萌芽、起步,大數據概念在國內獲得極大關注。隨著技術沉淀和應用市場探索,整個大數據生態圈逐漸衍變。2015年大數據產業進入高速發展時期,大數據產業市場規模增長加快。在政府大力扶持下,2016年大數據產業進入成熟期,不但自身成為規模龐大的新興產業,并有望在“十三五”期間,帶動市場規模萬億之巨的IT服務業轉型,促進國民經濟其他領域的飛速發展。目前,我國出臺了促進大數據產業發展的兩大重要政策,分別是國務院于2015年8月發布的《促進大數據發展行動綱要》以及2016年12月發布的《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》。為貫徹落實國務院《促進大數據發展行動綱要》,2016年2月國家發展改革委、工業和信息化部、中央網信辦發函批復,同意貴州省建設國家大數據(貴州)綜合試驗區,這也是首個國家級大數據綜合試驗區。同年10月,京津冀、珠江三角洲、上海市、河南省、重慶市、沈陽市、內蒙古等七個地區獲批第二批國家級大數據綜合試驗區。

    除了國家層面,我國各省市地區近年來也如雨后春筍般相繼出臺相關政策規劃,積極促進當地大數據產業發展。其中貴州、浙江、廣東等地以領跑者的姿態活躍在我國大數據市場,貴州省大數據產業蓬勃發展的同時高度重視數據安全及市場規范性問題,率先發布了我國首部大數據地方法規《貴州省大數據發展應用促進條例》;浙江省通過七項主要任務全面布局大數據產業發展;廣東省積極打造全國數據應用先導區和大數據創業創新集聚區。各地區大數據應用推進勢頭良好,大數據融合進程加速,為做大做強數字經濟,帶動傳統產業轉型升級提供新動力。

數據顯示,2017年中國大數據產業規模達到4700億元,同比增長30%;其中,大數據硬件產業的產值為234億元,同比增長39%。隨著大數據在各行業的融合應用不斷深化,預計2019年中國大數據市場產值將達到7150億元。

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數據來源:中商產業研究院整理

隨著全球數據的爆發式增長,大數據從政策層面備受關注。2014年,大數據首次寫入政府工作報告,大數據逐漸成為各級政府關注的熱點,政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。

2015年8月:國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知

七大重點發展方向:發展工業大數據、發展新興產業大數據、發展農業農村大數據、發展萬眾創新大數據、推進基礎研究和核心技術攻關、形成大數據產品體系、完善大數據產業鏈。

2017年1月:《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》

發展目標:到2020年,技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成。大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元,年均復合增長率保持30%左右,加快建設數據強國,為實現制造強國和網絡強國提供強大的產業支撐。

培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業和500家大數據應用及服務企業。形成比較完善的大數據產業鏈,大數據產業體系初步形成。建設10-15個大數據綜合試驗區,創建一批大數據產業集聚區,形成若干大數據新型工業化產業示范基地。

2018年7月:推動企業上云實施指南(2018-2020年)

到2020年,力爭實現企業上云環境進一步優化,行業企業上云意識和積極性明顯提高,上云比例和應用深度顯著提升,云計算在企業生產、經營、管理中的應用廣泛普及,全國新增上云企業100萬家,形成典型標桿應用案例100個以上,形成一批有影響力、帶動力的云平臺和企業上云體驗中心。

熱點、趨勢、動態

數據產業是現代新型服務業的一種,其主要內容主要分為三部分(1)數據軟、硬件制造業;大數據產業可以認為是信息產業,其主要內容包括一些硬件制造、軟件開發、軟硬件相結合的相關數據服務業,涉及范圍為數據相關軟件制造到數據服務等一系列相關業務。(2)數據服務業通常是指用專業知識和技能給客戶提供解決方案的服務業。(3)數據內容業:數據內容業主要是指以信息為主,涉及到市場的各個領域,通常這些領域主要從事數據的整理、采集、加工、傳播等數據服務產業群。主要特征:(1)較高的經濟效益。大數據產業可以為多個行業帶來較高的效益。據不完全統計,歐洲通過利用數據產品使得經濟增長60%,而制造業的裝配成本卻降為原來的一半。(2)占地面積小且環保。大數據產業相對于傳統產業來說,不僅占地面積小而且對環境的污染也大大降低。例如鋼鐵、化工業,在生產的各個環節會產生大量對有害環境的產物,對環境造成一定程度的污染,而大數據產業卻相反,會大大降低產能的消耗率,更符合現代經濟發展的宗旨。(3)更加專業化。大數據需要的是復合型人才,而不是單一領域的人才。但是目前就我國人力資源現狀,有關培養該人才的教育機構少之又少。

大數據技術,必然會像冶金、印刷術等技術一樣,在不遠的將來滲透到各行各業,并全面地提高社會生產力。未來的大數據技術,將呈現三大趨勢:數據生成與采集層面,“眾包”模式的趨勢;數據存儲層面,集中存儲與統一建模的趨勢;數據分析挖掘層面,以智慧生成為目標的趨勢。

   在數據生成與采集層面,在未來海量數據的場景下,依靠單一的力量去采集數據,無論在資金成本上,還是在時間成本上,都不可行。例如,傳統的酒店評估模式采用使用酒店星級評定標準,簡單的結構化數據,如硬件指標等,顯然無法滿足人們對酒店入住體驗的想象。但是,在大數據模式下,只要提供一個類似于“攜程”或“大眾點評”的數據收集分享平臺,就可以將“零散的顧客評價”這類非結構化數據轉變成“多維度的用戶體驗數據”。這些海量數據分析結果可以幫助酒店改善硬件和服務以提高客戶滿意度,同時精細化目標客戶群體,提升營銷能力。消費者也能根據自己的個性化需求精準地找到心儀的酒店。

   當前成功的大數據系統,特別是面向大眾消費者的大數據系統,都是構建一個類似于生態圈的環境,各個消費者角色在生態圈中通過簡單的規則進行交互,達到自己的目的,在消費數據的同時也在生成數據。攜程、淘寶、QQ,甚至各類在線游戲系統,無一不是采取這種模式。而沒采用這種模式的系統,往往步履艱難。例如,傳統的導航系統采用雇傭專人在大街上標定建筑物的做法,不僅成本高、更新遲緩,而且準確率也低。百度的導航系統,依賴百度地圖,使用者可以直接提交“糾錯”信息,以彌補數據生成不足、準確性低的問題。在非專有化的大眾導航市場上,“免費”的導航軟件,已經占據了主導地位。

物聯網的發展為數據管理領域注入了許多新的大數據來源,并將在2018年及之后成為大數據領域的一大趨勢。筆記本電腦、智能手機、機器上的傳感器都為物聯網生成了大量數據。一些組織機構能夠很靈活地將數據處理和轉化成有用的商務智能,這就意味著它們有很大的機遇去獲得競爭優勢(或保持競爭力)。企業也在極力緊跟大數據的發展潮流,努力將數據轉化為有用的見解。對于企業來說,商務智能是保持競爭力的關鍵所在,而數據分析能夠提供所需的最新信息。

由于遍布全球的眾多傳感器和智能設備,物聯網觸發了數據或大數據的淹沒。只有大數據技術和框架才能處理這樣龐大的數據量,這些數據量可以傳輸各種類型的信息。物聯網的數量增長越多,就需要更多的大數據技術。在這個領域內,機構需要將重點轉移到實時易于訪問的豐富數據上。這些數據會影響客戶群,并可通過挖掘產生有意義的結論。來自傳感器的數據應該被處理以實時發現模式和見解,以推進業務目標。現有的大數據技術可以有效利用傳入的傳感器數據,將其存儲起來,并使用人工智能進行高效分析。實際上,對于物聯網處理,大數據是燃料而人工智能是大腦。 

目前,所有物聯網活動的一半以上都在交通,制造業,用戶應用,智能城市等領域。物聯網將通過以下方式創造新的商業機會。 

新的商業模式:公司可以為客戶創造價值流,縮短上市時間并快速響應客戶需求。 

關鍵任務系統的實時信息:公司可以快速收集有關產品和流程的數據,并提高市場敏捷性。

收入流的多樣化:除了傳統的商業服務外,企業還可以提供更多的服務。 

全球知名度:企業可以更好地了解他們的業務,比如追蹤組件從供應鏈的一端到另一端的路徑,這可以降低偏遠地區的業務成本。

高效,智能的操作:公司可以訪問來自獨立終端的信息,以便對銷售,物流等做出即席的決定。

如果說物聯網是建構智慧城市的“血管”,大數據和分析技術則是構建智慧城市的“大腦”。如今,大數據的特點是容量大、品種多,高速度和高價值。這說明:網絡的規則已經改變,即網絡不再是簡單的“數據傳輸”,更多扮演的是數據“智能”存儲的角色,人們從中抽取有用的信息,從而實現更好的決策。公共和私營部門對新的業務的洞察、決策以及擴大管理范圍都是基于網絡數據的分析。

除了幫助人們更好的決策,大數據在市場的應用中也有著廣闊的天地,就電力領域而言,到2020年,在歐洲安裝智能電表的數量將達到2.4億,而北美將達到1.5億,中國預計要安裝約4億臺智能電表。安裝如此多的智能電表,電力公司數據中心的數據量將以每天幾個TB的數量增加。此外,許多知名機構已更新了教學和研究方案,以培養肩負大數據研究和應用挑戰的人才。

物聯網、大數據是產業互聯網的核心技術,隨著產業互聯網的發展,未來相關技術將會逐漸落地到廣大的傳統行業,為傳統行業的創新和發展賦能。產業互聯網的發展也會創造出大量的就業崗位,所以學習相關技術會獲得更多的發展機會。

上市公司/標桿企業分析

阿里云,阿里巴巴集團旗下云計算品牌,全球卓越的云計算技術和服務提供商。創立于2009年,在杭州、北京、硅谷等地設有研發中心和運營機構。是全球領先的云計算及人工智能科技公司,致力于以在線公共服務的方式,提供安全、可靠的計算和數據處理能力,讓計算和人工智能成為普惠科技。

阿里云服務著制造、金融、政務、交通、醫療、電信、能源等眾多領域的領軍企業,包括中國聯通、12306、中石化、中石油、飛利浦、華大基因等大型企業客戶,以及微博、知乎、錘子科技等明星互聯網公司。在天貓雙11全球狂歡節、12306春運購票等極富挑戰的應用場景中,阿里云保持著良好的運行紀錄。阿里云在全球各地部署高效節能的綠色數據中心,利用清潔計算為萬物互聯的新世界提供源源不斷的能源動力,目前開服的區域包括中國(華北、華東、華南、香港)、新加坡、美國(美東、美西)、歐洲、中東、澳大利亞、日本。

阿里云物聯網平臺為設備提供安全可靠的連接通信能力,向下連接海量設備,支撐設備數據采集上云;向上提供云端API,指令數據通過API調用下發至設備端,實現遠程控制。同時也提供了其他增值能力,如設備管理、規則引擎、數據分析、邊緣計算等,為各類IoT場景和行業開發者賦能。

企業基于物聯網通過運營設備數據實現效益提升已是行業趨勢、業內共識。然而,物聯網轉型或物聯網平臺建設過程中往往存在各類阻礙。針對此類嚴重制約企業物聯網發展的問題,阿里云物聯網平臺提供了一系列解決方案。

以下是傳統開發與基于阿里云物聯網平臺開發的對比結果:

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