大数据产业生态
中国大数据产业的发展现状与趋势分析
中国大数据产业的发展现状与趋势分析近年来，大数据产业在中国经济发展中扮演越来越重要的角色。
如何把握大数据的时代机遇，促进中国大数据产业的发展，已经成为了政府、企业和学术界都亟待解决的问题。
一、大数据产业兴起概述大数据产业是以大数据为核心，以技术为支撑，包括数据应用、系统集成、业务开发、数据开发、数据共享等领域的产业。
随着数字化、互联网化、智能化、大数据时代的到来，大数据产业已经成为中国产业发展的重要支撑。
从数据量来看，中国是全球最大的数据生产国之一，大数据产业规模不断增长。
根据中国国家信息中心发布的2019年中国大数据行业发展报告，中国大数据产业发展的行业规模已经超过1.5万亿元，具有较快的增长速度。
在工业、交通、医疗、金融、教育等各个领域，大数据技术和产业都在不断地得到应用和推广。
二、中国大数据产业的现状在大数据产业发展中，中国面临着不少困难和挑战。
现阶段的中国大数据产业还存在以下问题：1、产业生态不完整：整个大数据产业生态还没有建立完整，缺乏产业链的齐全和配套的政策支持。
2、技术能力弱：虽然中国已经涌现出了一些优秀的大数据企业，但是整体技术水平仍然较为落后，有待提高。
3、数据能力有限：目前的数据三废处理、数据整合、数据清洗等环节耗费人力和物力较多，数据质量和数据应用能力都还有待提高。
三、中国大数据产业发展的趋势随着技术创新的不断推进，大数据产业在未来的发展中也将面临着新的机遇和挑战。
1、产业生态将更加完整随着大数据产业的发展逐渐成熟，相关产业也会逐渐完善，从而形成较为完备的产业链。
同时，政府部门也将会出台配套的政策支持，促进大数据产业的发展。
2、技术能力将会更强新技术的不断涌现，将会极大地推动中国大数据产业的快速发展。
例如，人工智能、云计算、5G网络等技术的发展将会给大数据产业带来新的“生命力”。
3、数据应用能力更强未来，大数据的应用场景和深度将会进一步提升。
以物流行业为例，大数据已经能够预测货物的运输时间，提高准时送达率；同时，大数据还可以在电商、医疗保健、人力资源管理等领域的应用中发挥重要作用。
产业互联网：企业战略的终极蓝图
产业互联网：企业战略的终极蓝图一、产业互联网的蓝图1、定义：工业互联网的三要素是人、数据、机器；工业4.0的关键词是智能化生产、协同的供应链。
产业互联网的三要素是产业生态、大数据、生产性服务业。
工业4.0可以看成是德国版本的工业互联网。
而产业互联网则是我们用来描述传统行业与互联网融合后的新型业态，是企业战略的终极蓝图。
2、产业互联网蓝图在产业互联网蓝图中，有三个关键词，产业生态、大数据、生产性服务业。
最近一直在探讨组织的边界，传达的一个明确的理念就是企业不能自我设限，把企业组织的疆域自我限定为公司，企业家思考的原点应该是企业上游、下游、合作伙伴组成的生态圈。
这就是产业生态的概念。
企业家首先要考虑产业生态的繁荣。
那些领袖级的企业家不但造就了伟大的企业，更重要的是，培植了繁荣的产生生态。
公司转型，也将带动整个产生生态的转型。
产业互联网首先要求就是必须具备产业生态的思维。
蓝图中特别标识了“核心企业”，要求至少核心企业的领导，具备产业生态的视野和格局。
担负整个产业生态转型升级的责任。
否则也就谈不上核心企业。
生产性服务业并不是新概念，早在1966年，美国经济学家H.Greenfield就提出这个概念。
生产性服务业区别于消费性服务业，涵盖金融、通讯、物流、交易市场等等现代服务业，主要服务于制造、流通等领域。
上次我在佛山调研，许市长提到整个佛山的工业总产值达到1.5万亿元的惊人规模，但是金融服务业等仅仅占工业总产值的5%不到。
也就是说，至少在佛山这个传统的以制造为核心的城市，金融服务业的发展空间巨大。
如果看整体的生产性服务业，更是出于起步阶段。
这就提出一个区域转型发展的大课题，如何发展生产性服务业，推动传统产业生态的升级和转型？在这个过程中，可能出现新型的服务业巨头，也可能再造传统的公司，再上新台阶。
前几天和代表湖南省委的专家聊湖南省的产业升级思路，就是阐释了生产性服务业的概念。
但问题在于，产业生态如何与生产性服务业对接融合？答案就是“大数据”。
中国大数据产业生态联盟简介
中国大数据产业生态联盟简介作者：来源：《软件和集成电路》2016年第07期一、成立背景为贯彻落实国家大数据发展战略，提升大数据核心技术能力、繁荣大数据产业生态、深化大数据行业应用和完善大数据产业发展环境，推动大数据产业的快速发展，在工业和信息化部指导下，中国电子信息产业发展研究院联合业内主要机构，共同发起组建中国大数据产业生态联盟（Big Data Industry Ecological Alliance of China，英文缩写：BDIEAC）。
本联盟是由中国电子信息产业发展研究院联合大数据基础设施提供商、数据源企业、数据安全、开源平台及解决方案提供商、大数据处理和分析企业、大数据行业应用等大数据产业链各环节企业，以及第三方产业机构、投资机构、地方产业发展机构（部门）等多家机构，自愿组成的非盈利社会组织。
本联盟将贯彻落实国家大数据发展战略，提升大数据核心技术能力、繁荣大数据产业生态、深化大数据行业应用和完善大数据产业发展环境，推动大数据产业的快速发展。
以“开放、创新、合作、共赢”为宗旨，通过搭建政产学研用紧密合作的产业公共服务平台，将有效促进行业内的交流合作，推动产需对接，助力我国大数据产业健康有序发展。
二、工作内容本联盟的任务是，聚合产学研用、测试、品牌推广等力量，聚拢大数据行业资源，加快推进大数据关键技术的发展，催生大数据在工业、交通、机器人、政务等重点行业内的应用创新，促进数据共享和交易，支撑服务大数据行业管理。
本联盟主要工作内容包括：（一）支撑行业管理工作。
配合行业主管部门，推动《大数据产业“十三五”发展规划》及相关政策的贯彻实施。
组织开展大数据行业统计分析，建设大数据行业分析平台，定期发布大数据产业发展指数、大数据产业生态地图以及大数据产品和平台的评测数据，为行业主管部门制定产业发展政策提供依据和参考。
开展大数据法律法规制度研究，支撑大数据行业相关立法工作。
（二）推动行业技术创新。
中国大数据产业的现状与未来发展趋势
中国大数据产业的现状与未来发展趋势随着信息化、数字化和智能化技术的不断发展，大数据已经成为未来发展的重要趋势之一。
作为一个全球化经济体的重要成员，中国大数据产业自2014年起成为国家重点支持发展的领域，截至2019年，大数据产业规模达到7490亿元，预计到2023年将达到19000亿元，成为中国经济的新引擎。
中国大数据产业的现状目前，中国大数据产业已经形成了以大数据应用为核心的产业生态圈，大数据基础设施建设、大数据应用开发和大数据行业服务成为主要产业形态，产业链上下游企业数量不断增长，成为继互联网、移动互联网之后的新型工业化进程。
大数据基础设施建设在大数据基础设施建设方面，中国在云计算、大数据存储、处理、分析、安全和移动应用等方面取得了长足进展。
云计算已成为大数据相关技术的基础，国内云计算市场规模增速迅猛，预计到2023年市场规模将达到4815亿元。
国内多个互联网巨头如阿里巴巴、华为、腾讯等积极投入云计算领域，推动国内云计算技术水平的发展。
同时，大数据处理能力也在急速提高，2019年，海量数据评测赛（DWME）中，中国团队用时仅5.85秒就完成了2亿行20列数据的查询和行计数，并打破了世界纪录。
大数据应用开发大数据应用的开发和推广将产生巨大的社会和经济效益，是中国大数据产业发展的重要支撑。
当前，大数据主要的应用场景在互联网、金融、医疗、交通、制造、安防和教育等行业。
以互联网公司为例，阿里巴巴、腾讯和百度等公司是大数据应用的佼佼者，包括用户研究、电子商务、广告营销、搜索引擎和社交网络等方面都有所涉及。
另外，金融是一个重要的应用领域，大数据可以应用于金融风险控制、反欺诈、风险评估、区块链等方面，多家银行和金融机构也开始将大数据应用到风险管理和预测中。
大数据行业服务同时，随着大数据的不断应用，大数据行业服务发展也日益重要。
大数据的整合和管理需要相关的人才和技术支持，国内众多大数据服务公司应运而生，如赛迪、中软、森亿和松果等，积极参与大数据生产、管理、分析、应用和服务。
2023年大数据行业市场环境分析
2023年大数据行业市场环境分析随着信息化和互联网技术的飞速发展，大数据已逐渐成为了当今社会的热门话题。
大数据行业以应用大数据技术解决各领域数据管理、处理、分析等问题为主要任务。
在大数据行业发展的背景下，我们需要分析大数据行业市场环境，以了解行业现状和未来发展趋势。
一、市场概况大数据产业在全球范围内都面临着广泛的应用需求和发展机遇。
目前，全球大数据行业市场规模已经突破3000亿美元，并且还在不断增长，预计到2025年将逐步接近20000亿美元的市场规模。
因此，大数据在许多行业中的应用前景非常广阔。
二、市场竞争目前，全球大数据市场上的主要竞争者包括国内和国际的大型软件公司，如IBM、Microsoft、Oracle等，以及一些专注于大数据行业的初创公司和新进玩家。
中国国内大数据技术供应商主要有百度、阿里巴巴、腾讯、华为、中兴等。
三、市场机遇目前，全球市场上对于大数据领域的需求和应用前景非常广泛。
各个产业都在尝试利用大数据来提高自身的竞争力。
例如，在医疗行业中，大数据可以用于研究和分析疾病传播模式，制定预防措施和治疗方案；在金融行业中，大数据可以用于风险评估和精准营销等方面，从而提高服务质量和客户体验。
四、市场挑战虽然大数据行业充满了机遇，但是也面临着一系列的挑战。
其中最大的挑战之一是隐私保护。
随着大数据应用范围的扩大，必然会涉及到大量的用户隐私信息，如何保护用户的隐私是大数据行业的一大挑战。
另外，大数据行业缺乏标准化规范，这也让大数据应用的质量和效果难以保障。
五、发展趋势展望未来，大数据行业发展的趋势和方向主要包括以下几个方面：1、人工智能与大数据技术的融合。
人工智能将会成为大数据技术的一个重要方向，两者的融合将会让大数据得到更加细致和深入的分析。
2、行业发展方向的多元化。
随着市场竞争的不断加剧，大数据企业不再局限于狭小的领域，而是朝向多元化发展，开拓更多的行业应用领域。
3、开放共享的态势。
由于大数据的特点是数据共享和挖掘，目前大数据行业正在向更加开放的方向发展，鼓励更多的企业和机构参与到大数据的生态体系中来。
大数据发展趋势与生态分析-
大数据参考架构师技术分类的顶层设计建立的大数据方案
Workflow
MapReduce
Complex Events
Metadata
Custom
MapReduce Abstraction
NewSQL
Doc Store
Graph DB
Big DataAppliances
DistributedFile System
先进的分析包括AI – 机器学习、深层学习、NLP与基于主体的新一代认知大数据系统 越来越复杂的数据与分析
BlinkDB
90
HUAWEI • Next Generation Big Data Solution - Mega Trends And Implications
大数据技术趋势 3: 传统的数据仓库成为历史，实时大数据在业务上的变现，数据湖是未来
下图为阿里巴巴在双11当天的实时作战指挥部现场。在双11巨大的流量压力下淘宝天猫的关键销售指标实时展现在了决策者们的面前。
人工智能是大数据的上层建筑，位于大数据产业链的顶端，是大数据分析能力的终极形态，符合科技发展的源动力。这是大数据最困难但是最有创造价值的部分，是最有希望改变未来人类世界的技术。
人工智能的应用目前有以下几个分类
数据开放的3个不同维度
大数据技术趋势 5: 建立云服务的生态圈
IaaS利润渐低，高科技巨头们纷纷重点布局PaaS，将内部孵化成熟的技术部署在云平台上
数据湖接受输入各种来源的数据，可以保留原始数据的保真度和数据转换排列。数据模型与使用随时间出现而不是强加.
欢迎来到“数据湖”
数据湖是一个大数量和品种，结构化和非结构化的大数据架构
交易，事件，用途，社交，日志，语音和图像
大数据时代的生态环境保护研究
大数据时代的生态环境保护研究随着大数据技术的不断发展，其在环保领域的应用也得到了广泛关注和探索。
大数据技术的强大处理能力和智能分析能力，为生态环境保护提供了新的思路和方法。
本文将围绕大数据时代的生态环境保护进行深入探讨和研究。
一、大数据技术在环保领域的应用大数据是指那些数据量非常庞大、传统数据处理方法无法处理的数据。
而在环保领域里，这些庞大的数据可以来自不同的方面，如天气、气候、水质、空气质量等等。
因此，大数据技术有着广泛的应用场景。
首先，大数据在环保领域的最大应用就是对环境数据的采集、存储、处理和分析。
通过各种传感器设备，可以自动收集各个地方的环境数据，比如空气质量、垃圾处理和水质情况等等。
每个国家都可以建立大数据的云平台，储存和分析这些数据，从而更好地监控、管理和保护环境。
其次，大数据在环保领域还有其他的应用，如通过遥感技术来对森林火灾、荒漠化、土地沙漠化、气候变化和水资源等进行研究和监测。
通过这种方式获取的数据可以帮助人们理解当前的生态环境状况，更好地预测将来的环境变化并采取策略对其进行应对。
二、大数据技术在实际应用中所面临的挑战虽然大数据技术在环保领域里有着广泛的应用，但在实际应用中，仍然存在着一些挑战和困难。
其中，最重要的一个挑战就是如何整合不同数据源的数据。
比如，想要告诉人们某个区域的环保情况，需要汇集关于该区域的各类数据，包括空气质量、土地使用情况、气候变化、人口密度等等。
但这些数据通常来自不同的机构或部门，格式也不统一，因此在处理上就不得不进行大量的数据转换和整合，这会消耗大量的人力、物力和时间。
除此之外，由于环境数据的庞大、复杂性和高度分散性，大数据技术还存在着其他的一些限制和困难，例如缺乏数据质量、分布式处理速度太慢、算法精准度低等等。
因此，必须结合环保领域的实际需要，在数据采集、存储、整合、分析方面进行更深入和细致地研究。
三、探索大数据在环保领域的未来发展方向在大数据时代，环保专家和技术工人不断地探索如何应用大数据技术去保护环境。
生态环境大数据面临的机遇与挑战
生态环境大数据面临的机遇与挑战随着科技和信息技术的不断发展，生态环境领域也迎来了大数据时代的到来。
大数据在生态环境领域的应用，为环保部门提供了更丰富的数据支持和更全面的分析手段，为生态环境保护和治理带来了新的机遇和挑战。
本文将从机遇和挑战两个方面对生态环境大数据进行讨论。
一、机遇1、提高环境监测能力生态环境大数据可以全面、细致地监测环境状况，包括空气质量、水质情况、土壤污染等。
通过各种传感器、监测装置的数据采集，大数据技术可以实时监测环境参数变化，使监测能力大大提高。
2、加强环境预警和预测大数据技术可以对环境数据进行多维度、多元素分析，从而提前预警环境异常情况。
可以通过大数据分析得出环境变化规律，提前预测空气污染、水质变化等情况，为环境保护决策提供依据。
3、优化环境治理决策大数据技术可以对各种环境数据进行分析和挖掘，为环境治理提供科学依据。
基于大数据的智能分析工具能够帮助政府和企业更好地了解环境问题的本质和规律，从而制定更有效的环境管理和治理措施。
4、推动环境监管方式转变借助大数据技术，可以实现对环境监管方式的转变，由传统的靠人工监测向自动化、智能化监测转变，提高监管效率和水平。
5、促进环保产业发展生态环境大数据能够为环保产业提供更多的商机和发展空间。
通过大数据分析，可以挖掘环保产业的潜在需求和市场机会，促进环保技术、装备、产品等的研发和应用。
二、挑战1、数据采集和管理难度大生态环境大数据的采集需要依赖各种传感器、监测设备等，而这些设备的部署、维护和数据的采集和整合都存在一定的难度，需要投入大量人力、物力和财力。
2、数据隐私和安全问题环境监测数据和环保数据属于敏感信息，在数据采集、存储、传输等环节存在泄露、篡改、攻击等风险，对数据隐私和安全保护提出了更高的要求。
3、数据质量和真实性生态环境大数据的质量和真实性对于环境治理和监管至关重要，但由于采集设备的差异、环境因素的干扰等原因，数据质量和真实性难以保障，容易造成数据失真和误判。
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大数据产业生态
文｜本刊记者张光明
工业和信息化部电信研究院日前发布了《大数据白皮书（2014）》。
《大数据白皮书（2014）》对大数据产业生态做了详细的分析。
随着大数据技术不断演进和应用持续深化，以数据为核心的大数据产业生态正在加速构建。
从实践情况看，大数据产业生态中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
当前大数据产业还处于构建的初期，呈现规模很小、增速快的特点。
据Wikibon 公司的报告，2013 年全球大数据市场总体规模为181 亿美元，
年度增幅达61%，预计到2017 年还
将维持30% 的年增速。
内容。
其中，大数据基础软件和应用
软件是大数据解决方案中的重点内
容。
当前，企业提供的大数据解决
方案大多基于Hadoop 开源项目，例
如，IBM 基于Hadoop 开发的大数据
分析产品BigInsights、甲骨文融合
了Hadoop 开源技术的大数据一体机、
Cloudera 的Hadoop 商业版等。
大数据解决方案提供商中，主要
包括传统IT 厂商和新兴的大数据创
业公司。
传统IT 厂商主要有IBM、
HP 等解决方案提供商以及甲骨文、
Teradata 等数据分析软件商。
它们大
多以原有IT 解决方案为基础，融合
Hadoop，形成融合了结构化和非结构
化两条体系的“双栈”方案。
通过一
系列收购来提升大数据解决方案服务
能力，成为这些IT 巨头的主要策略。
国际上也诞生了一批专门提
供非结构化数据处理方案的新兴创
业公司。
这些公司包括Cloudera、
Hortonworks、MapR 等，它们主要基
于Hadoop 开源项目，开发Hadoop 商
业版本和基于Hadoop 的大数据分析
工具，单独或者与传统IT 厂商合作传统IT 厂商加快向大数据
解决方案提供商转型
大数据解决方案提供商面向企业
用户提供大数据一站式部署方案，覆
盖数据中心和服务器等硬件、数据存
储和数据库等基础软件、大数据分析
应用软件以及技术运维支持等方面
11
I nformatization 11
信息化·封面文章
提供企业级大数据解决方案。
这些新 兴大数据企业成为资本市场的热点。
国内华为、联想、浪潮、曙光等 一批 IT 厂商也都纷纷推出大数据解 决方案。
但总体上，国内大数据解决 方案提供商实力较弱，产品一些关键 行业还未形成影响力，新兴大数据解 决方案初创企业也凤毛麟角。
据营销服务“司南”就属于此类。
第三类是单纯提供离线分析服 务的提供商。
此类服务商主要为企业 提供专业、定制化的大数据咨询服务 和技术支持，主要集中为大数据咨询
公司、软件商等，例如专注于大数据 分析的奥浦诺管理咨询公司（Opera Solutions ）、数据分析服务提供商美优 管理顾问公司（MuSigma ）等。
第四类是既提供数据又提供离 线分析服务的提供商。
此类服务商主 要集中在信息化水平较高、数据较为 丰富的传统行业。
例如日本日立集团 （Hitachi ）于 2013 年 6 月初成立的日 立创新分析全球中心，其广泛收集汽 车行驶记录、零售业购买动向、患者 医疗数据、矿山维护数据和资源价格 动向等庞大数据信息，并基于收集的 海量信息开展大数据分析业务。
又如 美国征信机构 Equifax 基于全球 8000 亿条企业和消费者行为数据，提供 70 余项面向金融的大数据分析离线服务。
第三方企业和机构出售其匿名化和整
合处理后的用户数据。
国内阿里巴巴
公司推出的淘宝量子恒道、数据魔方 和阿里数据超市等属于此种类型。
数据流通平台是多家数据拥有者
和数据需求方进行数据交换流通的场
所。
按平台服务目的不同，可分为政 府数据开放平台和数据交易市场。
政府数据开放平台 ：主要提供 政府和公共机构的非涉密数据开放服 务，属于公益性质。
目前全球不少国 家已经加入到开放政府数据行动，推 出公共数据库开放网站，例如美国 数据开放网站 目前已有超 过 37 万个数据集、1209 个数据工具、 309 个网页应用和 137 个移动应用， 数据源来自 171 个机构。
国内地方政 府数据开放平台开始出现，如国家统 计局的国家数据网站、北京市政府和 上海市政府的信息资源平台等数据开 放平台正在建设过程中。
数据交易市场 ：商业化的数据交 易活动催生了多方参与的第三方数据 交易市场。
国际上目前比较有影响力 的有微软的 AzureData Marketplace 、被 甲骨文收购的 BlueKai 、DataMarket 、 Factual 、Infochimps 、DataSift 等 等， 主 要提供地理空间、营销数据和社交数
据的交易服务。
大数据交易市场发展
刚刚起步，在市场机制、交易规则、 定价机制、转售控制和隐私保护等方 面还有很多工作要做。
国内，2014 年 2 月，在北京市和中关村管委会指导 下，中关村大数据交易产业联盟成立， 将在国内推动国内大数据交易相关规
范化方面开展工作。
云服务商成为大数据处理服
务提供商的主体
大数据处理服务提供商主要以服 务的方式为企业和个人用户提供大数 据海量数据分析能力和大数据价值挖 掘服务。
按照服务模式进行划分，大 数据处理服务提供商可以分为以下四 类。
第一类是在线纯分析服务提供商。
此类服务商主要是互联网企业、大数 据分析软件商和新创企业等，通过 SaaS 或 PaaS 云服务形式为用户提供 服务。
典型的服务如谷歌提供的大数 据分析工具 Big Query 、亚马逊提供 的云数据仓库服务 RedShift 、微软的 AzureHDInsigh1010data 提供的商业智 能服务等。
国内一些云服务商也逐步 开始提供大数据相关云服务，如阿里 云的开放数据处理服务、百度的大数 据引擎、腾讯的数据云等。
第二类是既提供数据又提供分 析服务的在线提供商。
此类服务商主 要是拥有海量用户数据的大型互联网 企业，主要以 SaaS 形式为用户提供 大数据服务，服务背后以自有大数据 资源为支撑。
典型的服务如如谷歌
Facebook 的的自助式广告下单服务系 统、Twitter 基于实时搜索数据的产品 满意度分析等。
国内百度推出的大数
大数据资源提供商应运而生
既然数据成为了重要的资源和生
产要素，必然会产生供应与流通需求。
数据资源提供商因此应运而生，它是 大数据产业的特有环节，也是大数据 资源化的必然产物。
数据资源提供商， 包括数据拥有者和数据流通平台两个 主要类型。
数据拥有者可以是企业、公共机
构或者个人。
数据拥有者通常直接以 免费或有偿的方式为其它有需求的企 业和用户提供原数据或者处理过的数 据。
例如美国电信运营商 Verizon 推 出的大数据应用精准营销洞察，将向。