数据中心行业全产业链战略分析与建设规划经验分享

合集下载

大数据行业现状及发展趋势分析

大数据行业现状及发展趋势分析

报告编号:1579399行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容:一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考.一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性.中国产业调研网基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势.一、基本信息报告名称:报告编号:1579399 ←咨询时,请说明此编号.优惠价:¥6750 元可开具增值税专用发票网上阅读:温馨提示:如需英文、日文等其他语言版本,请与我们联系.二、内容介绍产业现状大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革.云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产.企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力.如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向.大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织.因此,大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响.如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的.如今的数据已经成为一种重要的战略资产,它就像新时代的石油一样,极富开采价值.如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来,那么在未来的商业竞争中占据会占得先机.市场容量继物联网、移动互联网、云计算之后,大数据再次挑动整个IT产业的神经.这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产,更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥,大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近.现阶段企业要积极引入大数据技术,还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合,在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值,最终帮助企业推开智慧之门.众所周知,依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合,大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛.而在过去,商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段,一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现,需要专用硬件和专业ETL工具,项目投资不菲而且建设周期长,这就让大量中小企业对商业智能望而却步.正是基于此,当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现,就受到企业的普遍欢迎.全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达%,2016年收入将达到238亿美元,将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多.2014年中国大数据市场规模达20亿元,从2015年到2017年期间,每年将保持60%以上的增长.市场格局大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上,而这些应用必然带动“数据存储设备和提供解决方案”,“大数据的分析、挖掘和加工类企业”等环节的爆发性发展.虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域,仍是国际巨头占绝对领先优势,大数据应用也还处在起步阶段,但发展前景可以期待.中国经济发展的巨大体量必然拉动天量的数据处理,而数据量处理的爆发必然带动硬件设备支出、数据中心大规模建设,以及相关应用服务领域的商机.另外,市场高度关注的可穿戴设备,也是基于大数据支撑的软件或硬件实现.从谷歌眼镜这样的划时代产品开始,更多生活类、健康类、运动类的可穿戴设备在国内外市场掀起波澜,而可穿戴设备正是基于大数据支撑的软件或硬件实现.围绕着大数据的建设和应用,一线的互联网企业已经开始行动.前景预测中国产业调研网发布的中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年认为,大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮.到2020年全球将总共拥有35ZB 的数据量,预测未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的潜在市场,未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到万亿元,给IT行业开拓了一个新的黄金时代.数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求,相应公司将获得机会.当前我们还处在大数据时代的前夜,2014年以后大数据产品将会形成业绩.由于国际巨头在硬件层和基础软件层垄断优势明显,本土企业将主要依靠对客户需求的了解和客户资源优势,以及本地化服务的优势,在应用软件层分得蛋糕,拥有大数据处理、挖掘技术、数据分析人才以及数据资产的公司值得看好.到2019年中国大数据市场规模将达亿.面临挑战对于大数据解决方案提供商来说,大数据意味着分析、挖掘数据的方式发生了根本的变化,而为了应对这种变化,大数据解决方案提供商必须在已有的软件架构上改变思路,因此要针对新的架构进行优化,会面临较大的技术挑战.未来的行业应用会形成一个更加紧密的生态链.在这个生态链上,大数据解决方案提供商各个角色分工高度明确,他们互相支持,互相依赖,紧密合作,共同向企业提供更加高质量的服务.这对大数据解决方案提供商的资金和技术力量都是一个挑战.在大数据背景之下,解决方案提供商面临着商业模式转变的挑战.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年是对大数据行业进行全面的阐述和论证,对研究过程中所获取的资料进行全面系统的整理和分析,通过图表、统计结果及文献资料,或以纵向的发展过程,或横向类别分析提出论点、分析论据,进行论证.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年如实地反映了大数据行业客观情况,一切叙述、说明、推断、引用恰如其分,文字、用词表达准确,概念表述科学化.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年揭示了大数据市场潜在需求与机会,为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值.正文目录第一章大数据行业发展综述第一节大数据行业定义及分类一、行业定义二、行业主要产品分类三、行业主要商业模式1、数据存储空间出租2、客户关系管理3、企业经营决策指导4、个性化精准推荐5、建设本地化数据集市6、数据的搜索7、创新社会管理模式第二节大数据行业特征分析一、产业链分析二、大数据行业在国民经济中的地位1、大数据的特性2、大数据在国民经济中的地位三、大数据行业生命周期分析1、行业生命周期理论基础2、大数据业行业生命周期第三节最近3-5年中国大数据行业经济指标分析一、赢利性二、成长速度三、附加值的提升空间1、2B方向2、2C方向四、进入壁垒/退出机制1、人才成本较高2、存储硬件成本高3、项目启动资金高4、用户少、获取成本高五、风险性六、行业周期七、竞争激烈程度指标八、行业及其主要子行业成熟度分析1、关注三个数据金矿和四个方向2、大数据使能3、民生应用将率先破局4、工业大数据,从数字化-到智能化-到创造收益的演进路径第二章大数据行业运行环境分析第一节大数据行业政治法律环境分析一、行业管理体制分析二、行业主要法律法规三、行业相关发展规划1、大数据行业国家发展规划2、大数据行业地方发展规划第二节大数据行业经济环境分析一、国际宏观经济形势分析二、国内宏观经济形势分析三、产业宏观经济环境分析第三节大数据行业社会环境分析一、大数据产业社会环境1、人口环境分析2、中国城镇化率二、社会环境对行业的影响三、大数据产业发展对社会发展的影响第四节大数据行业技术环境分析一、大数据技术分析1、技术水平总体发展情况2、我国大数据行业新技术研究二、大数据技术发展水平三、行业主要技术发展趋势1、数据的灵活性成为焦点2、企业逐渐从数据湖转向数据处理平台发展3、Hadoop将成为企业的关键应用组件4、Hadoop加强支持实时应用和得到企业级强化5、新的技术堆栈6、Hadoop供应商整合新商业模式出现7、R将取代传统SAS解决方案第三章我国大数据行业运行分析第一节我国大数据行业发展状况分析一、我国大数据行业发展阶段二、我国大数据行业发展总体概况三、我国大数据行业发展特点分析第二节 2011-2015年大数据行业发展现状一、我国大数据行业市场规模二、我国大数据行业发展分析三、中国大数据企业发展分析第三节区域市场分析第四节大数据细分产品/服务市场分析一、细分产品/服务特色二、2015年细分产品/服务市场规模及增速1、金融2、旅游3、通信4、零售5、政府6、医疗第四章我国大数据行业整体运行指标分析第一节 2011-2015年中国大数据行业总体规模分析一、智能终端成为数字营销的主战场二、大数据的应用让移动营销更精准三、移动电商改变整个市场营销生态四、新型城镇和农村成移动新蓝海五、App营销是移动营销主要形式六、2011-2015年中国大数据行业总体规模分析第二节 2011-2015年中国大数据行业总体分析一、本地化移动营销市场空间广阔二、移动营销打造O2O营销新模式三、RTB成移动广告投放主导模式四、多屏整合成移动营销必然趋势五、建立战略联盟是移动营销平台方向六、行业发展能力分析第三节 2011-2015年我国大数据行业应用分析一、大数据在经济预警方面的应用二、大数据在市场营销方面的应用三、大数据在医疗领域的应用1、大数据技术在未来为决策提供更多的支持2、提供越来越多个性化的服务3、催生新的业务模式和服务模式4、处理过程及传输的实时化、及时化5、大数据技术在医疗领域的不断创新四、大数据在金融领域的应用五、企业大数据产品与技术动向第五章我国大数据行业供需形势分析第一节大数据行业供给分析一、2015年大数据行业供给分析二、2015-2020年大数据行业供给变化趋势三、大数据行业供给特点分析第二节 2011-2015年我国大数据行业需求情况一、大数据行业需求市场二、大数据行业客户结构三、大数据行业需求的结构差异第三节大数据市场应用及需求预测一、大数据应用市场总体需求分析二、2015-2020年大数据行业领域需求量预测三、重点行业大数据产品/服务需求分析预测第六章大数据行业产业结构分析第一节大数据产业结构分析一、市场细分充分程度分析二、各细分市场领先企业排名三、各细分市场占总市场的结构比例四、领先企业的结构分析所有制结构第二节产业价值链条的结构及整体竞争优势分析一、产业价值链条的构成二、产业链条的竞争优势与劣势分析第三节产业结构发展预测一、产业结构调整指导政策分析二、产业结构调整中消费者需求的引导因素三、中国大数据行业参与国际竞争的战略市场定位四、产业结构调整方向分析第七章我国大数据行业产业链分析第一节大数据行业产业链分析一、产业链结构分析二、主要环节的增值空间三、与上下游行业之间的关联性第二节大数据上游行业分析一、大数据产品成本构成二、2011-2015年上游行业发展现状三、2015-2020年上游行业发展趋势四、上游供给对大数据行业的影响第三节大数据下游行业分析一、大数据下游行业分布1、信息搜索服务行业2、社交网络行业3、电子商务服务行业4、电信行业5、金融行业6、零售行业二、下游需求对大数据行业的影响第八章我国大数据行业渠道分析及策略第一节大数据行业渠道分析一、渠道形式及对比1、影响产品研发的模式2、影响市场营销的模式3、影响渠道运营的模式4、影响客户服务的模式5、丰富产品提供的内容二、大客户直供销售渠道建立策略三、主要大数据企业渠道策略研究第二节大数据行业用户分析一、企业信息系统数据特征1、管理指导职能突出2、企业内部信息共享需求明显二、企业数据共享存在问题1、网络环境数据共享安全隐患2、数据缺乏标准难以共享三、实现网络环境下企业数据共享的对策1、企业数据信息安全性对策2、统一整合规范内部数据第三节大数据行业存在问题及对策分析一、我国大数据行业存在的问题及对策1、容量问题2、延迟问题3、安全问题4、成本问题5、数据的积累6、灵活性7、应用感知8、针对小用户二、我国大数据市场面临的挑战与对策第九章我国大数据行业竞争形势及策略第一节行业总体市场竞争状况分析一、大数据行业竞争结构分析1、现有企业间竞争2、潜在进入者分析3、替代品威胁分析4、供应商议价能力5、客户议价能力6、竞争结构特点总结二、大数据行业企业间竞争格局分析三、大数据行业集中度分析四、大数据行业SWOT分析1、大数据行业优势分析2、大数据行业劣势分析3、大数据行业机会分析4、大数据行业威胁分析第二节中国大数据行业竞争格局综述一、大数据行业竞争概况1、中国大数据行业竞争格局2、大数据行业未来竞争格局和特点3、大数据市场进入及竞争对手分析二、中国大数据行业竞争力分析1、我国大数据行业竞争力剖析2、我国大数据企业市场竞争的优势3、国内大数据企业竞争能力提升途径三、大数据市场竞争策略分析第十章大数据行业领先企业经营形势分析第一节江苏天泽信息产业股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第二节北京拓尔思信息技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第三节厦门市美亚柏科信息股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第四节潜能恒信能源技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析第五节北京同有飞骥科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司发展模式分析六、公司经营优劣势分析第六节上海汉得信息技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析第七节浙大网新科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第八节荣之联科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第九节上海天玑科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、2015-2020年发展规划第十节北京银信长远科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第十一章 2015-2020年大数据行业投资前景第一节 2015-2020年大数据市场发展前景一、2015-2020年大数据市场发展潜力二、2015-2020年大数据市场发展前景展望三、2015-2020年大数据细分行业发展前景分析第二节 2015-2020年大数据市场发展趋势预测一、2015-2020年大数据行业发展趋势二、2015-2020年大数据市场规模预测三、2015-2020年大数据行业应用趋势预测四、2015-2020年细分市场发展趋势预测第三节 2015-2020年中国大数据行业供需预测一、2015-2020年中国大数据行业供给预测二、2015-2020年中国大数据行业需求预测三、2015-2020年中国大数据行业供需平衡预测第四节影响企业生产与经营的关键趋势一、市场整合成长趋势二、需求变化趋势及新的商业机遇预测三、企业区域市场拓展的趋势四、科研开发趋势及替代技术进展五、影响企业销售与服务方式的关键趋势第十二章 2015-2020年大数据行业投资机会与风险第一节大数据行业投融资情况一、行业资金渠道分析1、PE/VC2、上市融资3、天使投资二、固定资产投资分析三、兼并重组情况分析第二节 2015-2020年大数据行业投资机会一、产业链投资机会二、细分市场投资机会三、重点区域投资机会第三节 2015-2020年大数据行业投资风险及防范一、竞争风险分析二、市场风险分析三、管理风险分析四、投资风险分析第十三章大数据行业投资战略研究第一节大数据行业发展战略研究一、战略综合规划二、技术开发战略三、业务组合战略四、区域战略规划五、产业战略规划六、营销品牌战略七、竞争战略规划第二节大数据新产品投资战略一、大数据行业投资战略研究二、2011-2015年大数据行业投资战略三、2015-2020年大数据行业投资战略四、2015-2020年细分行业投资战略第十四章研究结论及投资建议第一节大数据行业研究结论第二节大数据应用领域研究结论及建议一、行业发展策略建议二、行业投资方向建议三、行业投资方式建议图表目录图表 1 我国大数据行业所处生命周期示意图图表 2 行业生命周期、战略及其特征图表 3 2008-2015年我国季度GDP增长率走势分析图单位:%图表 4 2010-2015年我国分产业季度GDP增长率走势分析图单位:%图表 5 2010-2015年我国工业增加值走势分析图单位:%图表 6 2010-2015年我国固定资产投资走势分析图单位:%图表 7 2013-2015年我国东、中、西部地区固定资产投资走势分析图单位:%图表 8 2011-2015年我国社会消费品零售总额走势分析图单位:亿元,%图表 9 2009-2015年我国社会消费品零售总额构成走势分析图单位:%图表 10 2009-2015年我国CPI、PPI走势分析图单位:%图表 11 2009-2015年我国企业商品价格指数走势分析图去年同期为100图表 12 2009-2015年我国月度进出口走势分析图单位:%图表 13 2014-2015年我国货币供应量走势分析图单位:亿元图表 14 2014-2015年我国存、贷款量走势分析图单位:亿元 %图表 15 2010-2015年我国人民币新增贷款量走势分析图单位:亿元图表 16 2008-2015年我国汇储备总额走势分析图单位:亿美元、%图表 17 2014年年末人口数及其构成图表 18 全国31个省级行政区的城镇化率图表 19 2009-2014年我国大数据行业市场规模及增长情况分析图表 20 2009-2014年我国大数据市场规模及增长情况图表 21 2009-2014年我国大数据行业市场规模及增长对比图表 22 大数据在智慧城市应用领域的投资结构图表 23 2014年中国大数据行业企业数量不同所有制分析图表 24 2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司主营业务构成分析图表 25 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业收入及增速统计图表 26 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业成本及增速统计图表 27 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业利润及增速统计图表 28 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司利润总额及增速统计图表 29 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司净利润及增速统计图表 30 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司销售费用及增速统计图表 31 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司管理费用及增速统计图表 32 2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务构成分析图表 33 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入及增速统计图表 34 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业成本及增速统计图表 35 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业利润及增速统计图表 36 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司利润总额及增速统计图表 37 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司净利润及增速统计图表 38 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司销售费用及增速统计图表 39 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司管理费用及增速统计图表 40 2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司主营业务构成分析图表 41 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业收入及增速统计图表 42 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业成本及增速统计图表 43 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业利润及增速统计图表 44 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司利润总额及增速统计图表 45 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司净利润及增速统计图表 46 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司销售费用及增速统计。

多维度透析数据中心建设

多维度透析数据中心建设

理 能力 更高 ,网络带 宽更 大 ,对 数据 的安 全 性要求 更 高 ,
进而对机房 条件 、 电源条件 、 员和管理能力都有相应提 高。 人
企业 需要全 面收集 客户信 息 ,在数 据基础 之上 ,利 用
( 规 范化 。为 了保 证企业数 据共享 交换 ,必 须遵循 各种信息管 理系统 (MS) 1】 I ,如客户关系管理 ( R C M)系统 、 统 一的数据 标准 和规范 ,优 先采用 国家 、行 业标 准 ,积极
利 用适配器 将各应用 系统挂 接到企业 服务总线 ( S E B)上 , 按 业务处理 逻辑进 行系统 功能组 合与数 据关联 。在完成 系 统 问数 据传递 与消 息路 由 / 转化 的基 础上 ,通 过对 整个业
二 、数据 中心的建设思路
数据 中心 的建设思路 是 以提高服务质 量和服 务效益 为 目的 ,对数 据进行集 中,对 系统加 以整合 ,对 业务 流程进
Ap l ai n pi t c o
..— —
> >数据 中心 >
多维度透 析数 据 中心建设
一 文/ 中国人 民银行金融信息管理 中心 吴晓光 企 业管 理集 约化 、精细 化 的需求下 ,企 业为 J r优化 行 规范 ,建立健全更加 完善的管理体 系。
J _业务 和管理 流程 进 行 信息 系统 的数据 集 中。本文 J- -
应 用有 效 的 集 成技 术 ,对 复 杂异 构 的 应用 系统 进 行 基于 业 务流程 的 系统 集成 ,使 原 本刚 性 的 I 构可 根据 T架 政策与 市场变化 灵活调 整 ,快 速适应 。降低 因业务 频繁 变 更带 来 的 管理 难 度 。在统 一 的数据 交 换 标 准 与接 口规 范

智慧乡村数字化农业全产业链服务平台建设方案

智慧乡村数字化农业全产业链服务平台建设方案

30
业务应用场景
农民生产生活综合平台是充分利用智慧化及相关计算机技术和手段,对农村基础设施与生活发展相关的各方面内容进行全方面的信息化处理和利用,具有对农村地理、资源、生态、环境、人口、经济、社会等复杂系统的智慧网络化管理、服务与决策功能的信息体系。
31
农村信息化现状
信息化认识仍停留在“建网、联网”上,对两化融合和农民生产生活综合平台认识不足,信息化管理相对落后,信息安全保障低,运行维护不够及时。
24
构建农业大数据的能力平台
农业大数据呈现
对接能力
开放平台,设立标准接口,可完成其他与平台功能及数据的对接
数据交换能力
多种应用提取海量数据,分离、抽取、转换与整合
省智慧农业云平台
已有电商平台
已有办公平台
整合成新
加快生产经营数字化改造
质量安全管控全程化
27
建立健全农业农村管理决策支持技术体系
18
工作组织
1、投料标准化:精准记录每一种原料及配料投放顺序、投放数量、过敏源等,出品品质统一,自动计算食谱标准份及每100克营养成分;2、生产标准化:详细记录食谱每一步生产时序、步骤、设备、使用时间温度等,新员工培训成本低、出事可替代性强,生产领料精确,无差错,减少浪费;3、管理智能化:根据生产计划自动生产工作安排,生产工作内容一目了然,人力成本降低,采购、生产、出入库一体化管理,无缝衔接,库存成本降低;4、统计自动化:根据客户订单和库存自动统计生产需求、采购需求、领料需求,自动分析菜品成本、自动生成库存预警,管理工作简化、效率提升。
基础平台
地图应用
病虫害防疫
监控指挥
便民服务
土地流转
质量溯源
定制功能

2024年两化融合经验交流会心得(2篇)

2024年两化融合经验交流会心得(2篇)

2024年两化融合经验交流会心得大力推动两化深度融合创新工业发展模式促进区域产业转型升级推动信息化与工业深度融合是党的“____”提出的明确要求。

两化深度融合在改造传统产业,推动战略性新兴产业发展,加快推动区域经济转型升级,走新型工业道路大有可为。

为做好河北省两化深度融合工作,有必要进一步深入讨论两化深度融合的内涵,在统一思想和认识的基础上,加速改造传统产业、推动产业结构转型升级和区域经济创新发展。

一、两化融合的基本知识当今信息化浪潮正席卷全球,信息技术正全面应用、渗透、融合到人类生产、生活的各个方面,深刻改变了整个社会。

本质上讲,信息化就是信息和知识的规模生产和大量消费过程。

信息化既是一个技术进步过程,又是一个社会变革过程,既改变了生产组织体系、生产方式和社会经济结构,又推动了人类从工业社会向信息社会迈进。

工业信息化是以信息技术为核心的高新技术在工业领域各要素中的应用、渗透、融合、变革和创新,引发了第三次工业革命工业信息化是以信息技术为代表的高新技术在工业基础设施、工业技术、工业产品、工业装备、工业管理、工业市场环境、1工业经济运行等各个层面应用、渗透与融合,形成全新业务形态和企业运营模式,建立新型工业体系,全面提升工业能力和工业素质的过程。

1、两化融合的目标两化融合是通过信息技术与工业领域相关要素的应用渗透、融合提升和变革创新,逐渐打造软硬一体化的工业装备,其最终目标是:构筑新型工业体系,提升我国工业的能力和整体素质,提升我国工业的竞争力。

2、两化融合是工业企业发展的迫切需求大型企业:在全球范围内优化配置资源,突破了传统车间-企业-社会-国家的界限,迫切需要两化融合构建、形成全球产业链骨干企业:需要信息化与业务融合,构建支撑业务的能力平台,提升自身的专业素质和核心能力,参与全球竞争中小企业。

需要信息化与业务的融合,形成灵活、快速响应市场的业务模式,积极参与全球制造链的竞争,为全球产业链提供配套、支撑与服务。

超融合行业分析报告

超融合行业分析报告

超融合行业分析报告超融合是一种新兴的云计算技术,具有前所未有的优势。

本文将对超融合行业进行深入的分析,探讨其定义、分类特点、产业链、发展历程、行业政策、经济、社会、技术环境、发展驱动因素、行业现状、行业痛点、行业发展建议、行业发展趋势前景、竞争格局、代表企业、产业链描述、SWOT分析、行业集中度进行介绍。

1. 定义超融合,又叫超融合架构,是指将计算、存储、网络、虚拟化技术融合在一起形成的一种新型数据中心架构。

超融合技术的本质就是将虚拟化技术用于物理资源池化,将存储和计算卸载到虚拟化的平台上,从而实现数据和应用无缝集成。

2. 分类特点超融合技术分为软件定义超融合、硬件定义超融合、混合超融合。

软件定义超融合:以软件为核心,将虚拟化技术应用于存储、网络、计算、管理方面。

软件定义超融合的主要优势在于提供更灵活的配置和大数据处理能力。

硬件定义超融合:以硬件为核心,通过集成CPU、内存、存储设备等硬件设备,实现多功能数据中心支持。

硬件定义超融合主要是为了解决存储、网络、计算设备之间的性能隔离问题。

混合超融合:将软件定义超融合和硬件定义超融合两种技术融合在一起,旨在提供更好的性能和更高的灵活性。

混合超融合的主要优势在于提供更丰富的应用场景,适用于更多的企业业务。

3. 产业链超融合行业的产业链包括硬件供应商、软件供应商、系统集成商,以及服务提供商。

硬件供应商是超融合产品的核心组成部分,包括服务器、存储、网络、备份等硬件设备;软件供应商为超融合产品的核心软件基础,主要提供超融合软件、虚拟化软件、操作系统软件等基础软件工具;系统集成商则是将硬件、软件组装起来形成超融合系统的关键角色;服务提供商是对超融合产品的维护和支持服务,包括咨询服务、实施服务、专业支持等方向。

4. 发展历程超融合技术的发展起源于2012年左右,主要替代企业从传统的IT架构向基于云计算的IT架构转型过程中的瓶颈和阻碍。

因此,超融合技术是一项革新性的技术创新。

数字经济发展空间的战略目标

数字经济发展空间的战略目标

数字经济发展空间的战略目标声明:本文内容信息来源于公开渠道,对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。

本文内容仅供参考与学习交流使用,不构成相关领域的建议和依据。

一、数字经济发展空间的总体规划数字经济作为经济社会发展的新引擎,已经成为各国竞争力提升和经济增长的重要战略目标。

在数字经济发展的过程中,数字经济发展空间的总体规划是关键的一环。

(一)数字经济发展现状与趋势分析1、快速发展的数字经济近年来,全球范围内的数字经济得到了快速发展,数字技术的广泛应用使得各行各业都进入了数字化转型的时代。

数字经济已经成为全球经济增长的重要驱动力。

2、数字经济发展趋势随着科技的不断创新和数字技术的不断进步,数字经济发展呈现出以下几个趋势:a.人工智能的兴起:人工智能技术的发展将进一步推动数字经济的发展,例如智能机器人、自动驾驶、语音识别等。

b.大数据的应用:大数据技术的快速发展使得数据的获取和分析变得更加高效,成为数字经济发展的重要支撑。

C.云计算与物联网:云计算和物联网技术的普及将进一步推动数字经济的发展,实现各种设备的互联互通。

(二)数字经济发展空间的战略目标1、提升数字化基础设施建设数字经济的发展离不开良好的基础设施支持。

在数字经济发展空间的总体规划中,需要加大对数字化基础设施的投资力度,包括网络建设、数据中心建设、云计算基础设施等。

2、加强数字技术创新能力数字经济的快速发展需要持续的技术创新支持。

在数字经济发展空间的总体规划中,应当加强对数字技术的研发和创新,提升数字经济的核心竞争力。

3、培育数字经济产业集群发展数字经济需要形成一定规模的产业集群,通过集中优势资源,提升数字经济的产业链水平。

在数字经济发展空间的总体规划中,应当加强对数字经济产业集群的培育和引导,促进创新创业。

4、加强数字经济人才培养人才是数字经济发展的关键。

在数字经济发展空间的总体规划中,应当加大对数字经济人才培养的力度,包括提供相关教育培训、建立专业人才队伍等。

大数据产业园

大数据产业园

重庆大数据产业园到2022年,重庆市要在海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、大数据关键设备等领域突破一批关键技术,推动大数据技术在电子政务、民生服务、城市管理及相关重点行业的广泛应用,将大数据产业哺育成全市经济发展的重要增长极,建成2-3个大数据产业示范园区,引进和哺育10家核心龙头企业、500家大数据应用和服务企业,形成500亿元大数据产业规模,将我市建设成国内重要的大数据产业基地。

所谓的大数据产业园区,需集聚一批从事大数据存储、分析、应用、加工等信息服务企业,形成面向电子信息、装备创造、汽车摩托车、能源化工、金融服务、商贸流通、电子政务等行业提供大数据应用服务的产业会萃区。

一、大数据产业链在大数据产业链崛起的过程中,将延伸出许多新行业,产生庞大的延伸商机,而渝企则可环绕硬件、软件、服务三慷慨面掘金。

以硬件为例,当大数据产业链发展后,就需要各种传感器,例如图象传感器、温度传感器、压力传感器等,创造型企业就可以环绕传感产业做文章。

此外,交换机、路由器、机顶盒等产品的应用需求,也将给企业带来庞大的商机。

在软件开辟上,大数据产业的发展,需要有专门的公司开辟数据存储系统、数据传递系统、无线模块、数据分析软件等,这为科技型企业提供了巨大的空间。

在应用服务方面,运营商可提供各类通信服务,结算型企业可提供营销结算业务。

二、云计算产业链结构1、基础设施类:浪潮信息:公司是中国率先的计算平台与IT应用解决方案供应商,同时,也是中国最大的服务器创造商和服务器解决方案提供商。

公司提出行业云的概念,提供IaaS 解决方案,是国内的云计算龙头企业。

中兴通讯:牵头成立非正式兴趣组(Bar BOF),在IAB & IESG 获得通过并获许成立云计算运维工作组和云计算应用兴趣组。

“电信云计算”三大核心技术:中兴通讯分布式结构化存储、中兴通讯云存储分布式文件系统、中兴通讯虚拟化技术。

公司称其“彩云”Cloud 平台正服务于多家电信客户。

当前我国数据中心产业研究报告

当前我国数据中心产业研究报告

当前我国数据中心产业研究报告目录一、数据中心的定义及产业链 (2)(一)数据中心的定义 (2)(二)数据中心产业链 (2)二、国家对数据中心产业发展战略要求 (3)(一)《复函》中的要求 (4)(二)《实施方案》中的要求 (5)三、数据中心市场分析 (6)(一)市场规模 (6)(二)市场结构 (7)(三)分布情况 (7)(四)竞争格局 (7)(五)产业发展 (8)四、数据中心的盈利模式 (9)(一)提供基础服务 (9)(二)提供增值服务 (10)(三)典型案例(以世纪互联为例) (11)五、发展数据中心存在的问题 (12)(一)数据中心能耗高 (12)(二)数据中心产业聚集能力差 (12)(三)供需关系尚待确定 (13)一、数据中心的定义及产业链(一)数据中心的定义数据中心IDC(Internet Data Center)即互联网数据中心是集中计算、存储数据的场所,是为了满足互联网业务以及信息服务需求而构建的应用基础设施,是利用已有的互联网通信线路、带宽资源,建立标准化的电信专业级机房环境,通过与互联网的连接,凭借丰富的计算、网络及应用资源,提供互联网基础平台服务(服务器托管、虚拟主机、邮件缓存、虚拟邮件)及各种增值服务(场地的租用服务、域名系统服务、负载均衡系统、数据库系统、数据备份服务等)。

数据中心规模,按标准机架数量(n),可分中小型(n <3000)、大型(3000≤n<10000)和超大型(n≥10000);按《GB50147—2017数据中心设计规范》划分的使用性质、数据丢失或网络中断在经济或社会上造成的损失或影响程度,可分为A级(容错型)、B级(冗余型)和C级(基本型);按TIA—942标准分为T1(基本型)、T2(组件冗余型)、T3(全冗余型)和T4(容错型)。

(二)数据中心产业链数据中心产业链的上中下游分别是上游基建、设备、设施和软件供应商,中游IDC服务商以及下游数据应用商。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

数据中心行业全产业链战略分析与规划建设经验分享数据中心行业全产业链战略分析与规划建设经验分享一、数据中心的核心价值分析1、数据中心与房地产的相同点房地产做为传统的成熟行业与数据中心在商业逻辑上有很多的相似之处,但在退出路径和核心价值上又有很大的不同。

以成熟的房地产做为基准进行分析,有助于找到数据中心行业真正最核心的价值,同时通过核心价值的确定,可以引导确定IDC业务的战略规划。

(房地产与数据中心的相同点)以上基本是标准的房地产和数据中心的商业逻辑,但在细节层面又存在着大量的不同,而正是这些不同,将会深深影响数据中心行业的核心价值取向以及发展战略规划。

2、数据中心与房地产的不同点(房地产与数据中心的不同点)(1)分析重资产投资比例,房地产投资由于是商业用地,较数据中心的工业用地价格较高,按照上海2019/8月~2020/1月年(房天下数据)的成交数据来看,房地产成交土地价格在5万~15万元/㎡,楼面价平均在0.5万~6.5万之间,房地产的商业成功很大部分取决于选址的位置,核心地段基本都在6万/㎡以上,若取较低值1万/㎡的楼面价来计算,一个标准的房地产投资土地投资在65%左右,建筑土建装饰投资20%左右,机电设施投资在15%左右。

数据中心的投资成本与房地产构成基本相反,以一线城市的一手工业地为基准,基本在500元~3000元/㎡,楼面价基本维持在1000元~2000元/㎡左右,以4000机柜的建筑为例,土地成本仅占数据中心整体投资成本的5%~10%左右,土建建安成本仅占15%左右,而机电设施基本占整体投资的75%~80%左右,与房地产的投资结构比例基本相反。

根据以上分析可以推导房地产以下结论:a.房地产重土地资产,就算是失败的房地产项目,由于土地的不动产特性,是可以通过一定时间的土地升值以及政策引导和保护,后期通过出售来盈利以及规避经营风险。

b.房地产剩下建筑和机电投资的金额较小,收并购后改造的成本较少,所以就算空置的房地产项目,地理位置只要不太差,都有可能被经营能力较强的地产商收购并改造,所以房地产的流动性较强。

(2)房地产具备明显的周期性风险。

受宏观经济影响,客户租约年限较短,经营的风险较高,同时整体城市的结构受到互联网电子商务/远程办公等等影响,人类的活动逐渐的从工业化、城市化运程的集中生活方式,转变为突破距离的限制,城市的构建和人类的活动更加扁平化,互联网的发展以及未来的边缘计算和万物互联会逐步的、长远的影响传统房地产发展。

数据中心行业从近10年的发展来看,需要从两极的情况来进行分析。

首先,零售型数据中心更类似于房地产的周期性风险。

客户标准租约一般为1~3年,除了个别客户退租或转移至其他数据中心的情况发生外基本都比较稳定,服务良好的数据中心退租率一直都维持在5%~10%之间徘徊,但由于零售数据中心大部分用户为本土企业、跨国公司、零售企业、金融科技等为主,这些最终用户企业业务周期性风险较高,容易受到宏观经济环境影响,以及此次疫情对于零售、出口型企业、跨国公司业务的影响,都不排除后期出现大规模的退租潮,但随着中国本土数字化进程不断加强,退租的数据中心终将还会重新填满,所以个人判断零售型数据中心抗周期性风险能力中等,好于传统房地产。

其次,批发型数据中心抵抗周期性风险较强。

其一般对象为云计算产业、互联网产业为主,这类企业除了疫情期间的快速增长外,也是目前中国乃至全世界数字化发展的重点产业,特别是基于云计算已经确定为数字化基础设施,再基于数据价值不断的挖掘,数据永存的判断,批发型数据中心在5-8年的中期来看,周期性风险几乎为0,大型客户的租约一般为10年,而超大型规模的互联网公司(BAT,TMD)已经完成了原始积累贯穿产业的上下游,倒闭或者破产的可能性几乎为0,所以此类产品是最好的抵抗周期性风险以及通缩风险的客户类型。

(3)结合租金收益率以及估值模式/退出利益点来进行说明。

传统的房地产,在租金收益率上基本维持在3%~5%,处于较低的水平线,同时参考每年物价指数上涨等因素,房地产真正的收益并不是租金回报,而是地产升值后出售带来的超额收益率,中国房地产发REITS较少的原因除了政策上的因素外,也是因为通过REITS退出的收益远不如出售地产带来的巨额回报,所以房地产的核心就是持有地产,抗经营风险的核心也是通过地产升值来进行转移,而地产升值本身是严重的周期性风险行业,是完全由宏观经济影响的行业。

数据中心由于土地是工业地产,升值空间有限,而且价值占比较低,占比较高的机电设施等固定资产,由于设备折旧的因素,以及各家机电设施和设计不同改造费太过于昂贵等因素存在,与房地产不同,一个没有客户经营失败的数据中心资产除了部分通用设备(UPS,柴发,冷冻机组)折旧后剩余的净资产价值以及拥有的能耗指标以外,没有客户经营失败的数据中心在资本市场是没有溢价的空间,也无法通过出售资产获取回报来抵御经营风险。

3、数据中心的核心价值数据中心最核心的价值是经营现金流,这也是全世界数据中心都基本采用经营性现金流折现的方式来对数据中心进行估值的原因。

而且数据中心的租金回报率较高,基本都维持在8%~20%之间(批发-零售),上市公司EBITDA、光环新网估值平均维持在15倍以上,所以经营性现金流是数据中心的真正的核心价值以及重要的退出利益。

决定经营现金流的是获取客户的经营能力,也即“服务能力”,数据中心表象是资金密集型产业、能源密集型产业以及重资产属性,但数据中心的内在核心价值是“服务行业”,虽然这几年行业的野蛮发展,一片歌舞升平的景象,粗糙烂制的数据中心也同样获得了表面的商业成功,但其实只是由于行业发展的红利以及政策对于能耗管控带来的供需不平衡的红利,这是一种低质量的、无法可持续性发展、非常原始的行业状态,随着中国疫情后大兴发展“新基建”的政策,未来市场将会涌入更多的竞争对手,大量的闲置数据中心竞争,最终市场会自然的优胜劣汰。

二. 对标分析和客户分析1、数据中心价值的分水岭数据中心是规模性效应的产业,虽然规模性效应对于经营成本的影响较小,但对市场销售以及客户品牌认可度影响非常巨大,这将深深影响数据中心企业的未来发展空间。

未具规模前的数据中心企业更偏向于传统工业地产的性质,为本地大型用户订制化数据中心为主要业务模式,资源属性较强,溢价空间较弱,多样化服务能力建设较弱,协同性以及品牌建设能力较弱,纵观北上广深仅在一地建设数据中心的企业,除了光环、宝信数据中心由于超大规模原因还在数据中心行业能够有一席之地以外,其余各地大中小型单体数据中心业主,均还是徘徊在数据中心最底层的业务逻辑—《大客户订制》。

行业较为知名的宝信数据中心仅仅是依靠大用户订制的方式获取订单,在充分市场竞争的情况下,其无法获取数据中心行业最核心、质量最高的用户,而光环新网反之—《中小规模批发以及零售业务》。

完成了北上广深一线城市布局的数据中心,更加类似于房地产(购物中心)以及酒店地产的形式,虽然该类型对于地产位置的属性要求很高,但终极的核心是服务业,通过不断打造服务水平,为更高要求的中小规模批发、零售客户提供服务以及打造企业竞争力护城河,以地产资源为核心的企业是有明显的上限,但以服务水平为竞争力的企业没有上限。

以国外全球排名第一和第二的数据中心企业为例:以上EQUINIX及DRT对比,可以明显发现DRT以大规模批发业务为主,机柜数量是Equinix近一倍的情况下,营收和毛利润才做到Equinix的60%~70%,市盈率相差37%。

两者之间最大的区别在于:(1)Equinix 以服务高端用户为主,单机柜收入和净利润较高,DRT以批发为主,单机柜收入和净利润较低。

(2)Equinix 单纯机柜租赁业务占总收入的76%,高利润的网络互联中心服务及云互联占24%,DRT机柜租赁占总收入的90%,高利润服务占10%。

若以房地产(购物中心)来进行类比,两者之间区别在于:(1)DRT的业务模式类似房地产开发商完成大楼主体工程以及必要的机电系统,直接将购物中心的经营权出租给大客户(如万达商业,和BAT大用户类似),内部的精装修以及租户服务都由大客户提供并收入高溢价费用,DRT本身仅收取房租和大型的机电系统维护费。

(2)Equinix 更类似于完整的购物中心运营体系,自行招商、运营以及提供所有服务,赚取更高的利润,以及更被客户认可的品牌依赖性。

IDC中小规模批发、零售客户与超大规模用户之间的区别在于,超大规模用户拥有成体系的、自动化程度较高的、成熟的IT系统,不需要数据中心企业提供更多服务,而中小规模及零售用户,由于自身规模较小,IT系统建设较为薄弱,必须寻求能够提供完善系统服务的数据中心企业,并且中高端用户往往在北上广深都有IDC需求,这时一个能够提供多点IDC以及全面服务的数据中心企业才是这类客户唯一的选择,并且愿意为更多的服务支付溢价,并产生客户粘性。

Equinix的市值及估值较高的另一个原因是因为Equinix依托于自身的品牌认可,业务上形成了一个内部可以无限循环的自我成长体系:IDC内更多的客户会产生更多的网络流量;更多的网络流量会吸引更多的运营商将自身主要的网络POP点接入;更多的网络POP点会增加更多的客户进入,产生更多的网络流量、收入和利润;更多的客户接入会有更多云服务需求,云计算就会入驻;更多云计算入驻,又会吸引更多的中小型客户入驻(方便混合云内部互联,节省云计算和最终用户的公网带宽成本)—此为其中核心。

这方面类似于房地产(购物中心)的业务逻辑,更多的低单位面积利润的餐饮/娱乐/超市商务入驻,就会吸引更多的人流量,更多的人流量就会吸引更多高利润小型商户入驻,更多小型商户入驻就会有更多的服务和收入,更多的服务和收入就会建设更高的商业价值,形成一个良性的正向循环。

2. 其他数据中心收入结构分析分析国内和国外著名IDC企业的收益情况及客户结构,其中在数据中心行业有两种业绩的统计单位,单机柜每月托管收入(MMR)和每平方米可出租空间托管收入(MSR):(1)单机柜每月托管收入(MMR):一般单体机柜价格较高以及偏零售型企业基本都是使用MMR单位来统计业绩;(2)每平方米可出租空间托管收入(MSR):一般单机机柜价格较低以及偏批发型企业基本都是使用MSR单位来统计业绩。

以下通过MSR转换成MMR(单机柜占地面积3.5平方米)来进行统计和计算对比:下表为各企业间的客户结构收入对比:分析:(1)EQ受益于自身高端IDC定位以及良好的客户结构,在对比的四家数据中心内不管是MMR收入,还是客户结构都是最优良最健康的,但值得注意的是Equinix也已经从传统的零售数据中心逐渐的开拓云计算大型客户以及互联网中小规模批发业务,但由于Equinix自身良好的客户基础以及全球化平台建设,EQ在面对超大规模用户时依然保留较好的溢价权利;(2)DRT曾经是超大规模批发型数据中心的代表,但从2019年财报可以看出,DRT也在积极扩展零售型高端客户规模,但从MMR角度来说距离Equinix 还依然有一定的距离;(3)万国数据曾经一开始主打金融高端用户,但一直发展较差,从2014年云计算爆发开始,万国数据才迎来真正的腾飞,依靠绑定阿里巴巴大用户快速扩张,虽然从2019年的年报显示万国数据已经逐渐在增加零售和中小规模批发业务的规模,但云计算超大规模用户依然占比63%,负债水平较高,盈利能力存疑,特别是年报披露换算下来的MMR高达8574元/机柜/月,从我个人角度来看,万国数据是绝无可能达到这个数值,甚至需要下降一半或更多,这里面应该是和阿里巴巴配合将租电分离的电费在万国手里过账后达到的数值,值得注意的是万国数据至今没有盈利;(4)世纪互联是中国最早一批做零售数据中心业务的IDC企业,MMR机柜的价格包含了带宽的价格高达8822元,在国内本土厂商内是比较高的级别,但由于世纪互联之前私有化操作的风波、创始人私人公司控制了公司大部分重资产操作利润等问题的暴露、以及零售数据中心增长缓慢的问题,世纪互联从2017年开始拓展中小规模互联网用户以及2019年开始积极拓展超大规模业务,来解决自身股价低迷的情况。

相关文档
最新文档