大数据设备项目可行性分析报告
大数据技术项目可行性研究报告
大数据技术项目可行性研究报告
包括项目背景、技术架构、研究方法、项目可行性、实施进度、项目
风险等
一、项目背景
随着经济的发展和社会信息化的深入，企业越来越面临前所未有的巨
大数据挑战。
大数据技术的出现，正逐渐成为企业解决此类挑战的有效办法。
本次项目旨在通过对大数据技术进行可行性研究，以便企业能够实现
数据分析、处理和应用，从而更好地实现其业务的可持续发展。
二、技术架构
本项目将采用Hadoop框架的分布式集群技术来实现大规模数据的访问、处理和分析。
Hadoop框架支持大量的技术组件，其中包括：HDFS
（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算引擎）、Yahoo! Hadoop
（基于search引擎的数据挖掘）、Hive（基于mapreduce引擎的数据仓库）以及HBase（针对海量数据的高性能NoSQL存储系统）。
本项目将利
用这些技术构建一个大数据平台，实现大规模数据的采集、存储、处理和
分析。
三、研究方法
本次可行性研究将采用定性和定量两种方法进行。
定性研究将采用文
献研究、案例分析以及问卷调查等方法来了解大数据技术的优势与可行性。
定量研究将利用数据分析和统计方法客观评估大数据技术的绩效、成本和
风险。
四、项目可行性。
大数据中心建设项目可行性研究报告
大数据中心建设项目可行性研究报告一、项目背景随着互联网的迅猛发展和数据量的爆炸式增长，大数据中心的建设成为了当今社会发展的重要需求。
大数据中心是一个集中管理和存储大规模数据的设施，它能为政府、企业提供大数据处理和分析的能力，对于推动经济发展和科技创新起到重要的促进作用。
本报告旨在对大数据中心建设项目的可行性进行研究，以帮助投资者做出明智的决策。
二、项目概述三、市场分析1.大数据应用需求不断增长。
随着人们生活水平和科技水平的提高，各行各业对数据的需求日益增长，特别是金融、医疗、电商等领域的大数据应用方兴未艾。
2.数据中心发展潜力巨大。
数据中心市场规模持续扩大，据统计，2024年全球数据中心市场规模将达到2000亿美元以上。
这意味着大数据中心建设项目具有巨大的市场潜力和发展空间。
四、竞争分析目前市场上已经存在一定数量的大数据中心，竞争激烈。
主要竞争对手包括国内外大型云计算提供商和本地数据中心服务商。
这些竞争对手具有一定的品牌优势和技术实力，但由于市场规模庞大，仍然存在机会。
五、可行性分析1.技术可行性。
大数据中心建设需要先进的服务器、网络和数据存储设备，这些技术已经相对成熟，市场上有多家供应商可以提供相关设备和解决方案。
2.经济可行性。
根据初步调研，大数据中心的运营成本相对较高，但由于市场需求旺盛，可以预期在一定时间内实现盈利。
3.市场可行性。
据市场调研，大数据中心市场需求量大，但由于投入成本高，对于规模较小的企业来说，搭建自己的数据中心有一定难度，因此对于大规模数据处理需求的企业来说，外包数据中心的需求十分迫切。
六、风险分析1.政策风险。
政府对大数据中心的监管政策可能会影响该项目的发展和运营。
2.安全风险。
数据中心的数据安全是关键问题，一旦发生数据泄露或被攻击，将会对用户造成严重影响。
七、发展建议1.与供应商建立长期合作伙伴关系，确保设备质量和技术支持。
2.加强安全防护措施，确保数据安全性和隐私保护。
大数据项目可行性研究报告
大数据项目可行性研究报告一、项目背景现如今，互联网技术的迅猛发展，使得海量的数据不断涌现，同时各种业务活动需要处理以及分析这些数据。
而大数据技术的出现，为处理海量数据提供了解决方案。
因此，大数据项目的可行性研究显得尤为重要。
本报告将对大数据项目的可行性进行详细研究分析。
二、项目目标本大数据项目的目标是利用大数据技术，对企业在市场营销活动中获取的大量数据进行深入分析，从而为企业的决策制定提供数据支持。
通过对市场环境、竞争对手和消费者行为的深入研究，提供精准的市场定位和精准的用户画像，以便企业能够更好地制定营销策略，提高市场竞争力。
三、可行性分析1.技术可行性大数据技术已在各个领域得到广泛应用，并且已经形成了成熟的体系架构，从数据的采集、存储、处理到应用的展示等环节都有相应的解决方案。
因此，技术上的实施是可行的。
2.经济可行性大数据项目的实施需要投入大量的设备和人力成本，同时还需要针对具体业务需求进行定制化开发，这都需要一定的经济支持。
通过分析市场潜力和预期收益，对投入产出进行经济评估，并与管理层进行讨论确定项目投资额度。
3.时间可行性四、项目计划1.需求调研对市场营销活动的需求进行调研，了解企业对大数据项目的期望和目标。
2.数据采集通过各类渠道进行数据采集，包括市场调研、用户行为分析等。
3.数据清洗与预处理对采集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、处理缺失值等。
4.数据分析与挖掘利用大数据技术对清洗后的数据进行分析和挖掘，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法。
5.结果展示与应用将分析挖掘得到的结果进行展示和应用，为企业的决策提供数据支持。
五、可行性风险及对策1.技术风险在项目实施过程中，可能会遇到技术难题，比如数据采集困难、处理速度慢等。
应建立技术团队，及时解决技术问题，确保项目按计划顺利进行。
2.经济风险在投入大量资源进入项目之前，需要进行充分的经济评估和风险分析，规避潜在的经济风险。
同时，可以考虑寻找合作伙伴共同承担项目投资和风险。
工业大数据分析与应用项目可行性分析报告
工业大数据分析与应用项目可行性分析报告一、项目背景随着工业 40 时代的到来，工业生产中的数据量呈现爆炸式增长。
这些数据涵盖了从生产设备的运行状态、生产流程的参数，到供应链的管理以及市场需求的变化等各个方面。
工业大数据的有效分析与应用，已经成为提升工业企业竞争力、优化生产流程、降低成本、提高产品质量和创新能力的关键因素。
因此，开展工业大数据分析与应用项目具有重要的现实意义。
二、项目目标本项目旨在通过对工业大数据的深入分析和应用，实现以下几个主要目标：1、提高生产效率：通过对生产流程数据的实时监控和分析，及时发现生产中的瓶颈和问题，优化生产计划和调度，从而提高设备利用率和生产效率。
2、降低生产成本：通过对原材料采购、库存管理、能源消耗等数据的分析，优化资源配置，降低采购成本、库存成本和能源成本。
3、提升产品质量：通过对生产过程中的质量数据进行监测和分析，及时发现质量缺陷和异常，采取措施进行改进，从而提高产品的一致性和可靠性。
4、增强创新能力：通过对市场需求、客户反馈和技术发展趋势等数据的分析，为企业的产品研发和创新提供数据支持，提高企业的市场竞争力。
三、项目需求分析1、数据采集：需要建立完善的数据采集系统，从各种生产设备、传感器、控制系统以及企业的管理信息系统中收集数据。
这些数据包括结构化数据（如生产计划、库存记录等）、半结构化数据（如日志文件、XML 数据等）和非结构化数据（如图像、音频、视频等）。
2、数据存储：由于工业大数据量巨大，需要选择合适的数据存储方案，如分布式文件系统、数据仓库或数据湖等，以确保数据的安全存储和快速访问。
3、数据分析：需要运用数据分析技术和工具，对采集到的数据进行清洗、转换、建模和分析。
常用的分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4、数据可视化：为了使分析结果易于理解和决策，需要将数据分析结果以直观的图表、报表等形式进行可视化展示。
5、应用集成：将数据分析结果与企业的生产管理系统、ERP 系统、CRM 系统等进行集成，实现数据的共享和应用的协同。
大数据中心建设项目可行性研究报告
大数据中心建设项目可行性研究报告一、项目概述随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业和社会发展的重要资产。
大数据中心作为数据存储、处理和分析的核心设施，对于提高企业竞争力、推动科技创新、促进社会发展具有重要意义。
本项目旨在建设一个先进、高效、可靠的大数据中心，为用户提供优质的数据服务。
二、项目背景（一）信息技术的快速发展近年来，云计算、物联网、人工智能等新兴技术的兴起，使得数据量呈爆炸式增长。
企业和社会对数据处理和分析的需求日益迫切，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
（二）政策支持国家出台了一系列政策，鼓励和支持大数据产业的发展，为大数据中心建设提供了良好的政策环境。
（三）市场需求随着企业数字化转型的加速，越来越多的企业需要将数据存储和处理外包给专业的数据中心，以降低成本、提高效率和保障数据安全。
三、项目建设目标（一）建设规模本大数据中心规划建设面积为_____平方米，可容纳_____个机柜。
（二）技术指标采用先进的云计算技术、存储技术和网络技术，确保数据中心的可靠性、可用性和安全性。
数据中心的 PUE 值（能源使用效率）控制在_____以下。
（三）服务能力为用户提供数据存储、计算、分析、备份、恢复等一站式服务，满足不同用户的需求。
四、项目建设方案（一）选址选择交通便利、电力供应充足、网络基础设施完善的地区作为大数据中心的建设地点。
（二）建筑设计按照国家标准和行业规范进行建筑设计，确保数据中心的抗震、防火、防水等性能。
（三）设备选型选用国际知名品牌的服务器、存储设备、网络设备等，保证设备的稳定性和性能。
（四）系统架构采用分布式架构，实现资源的灵活分配和动态扩展。
（五）安全防护建立完善的安全防护体系，包括物理安全、网络安全、系统安全、数据安全等。
五、项目实施计划（一）项目前期准备完成项目的可行性研究、规划设计、环评等前期工作。
（二）项目建设阶段按照施工计划，进行建筑施工、设备安装调试等工作。
（三）项目测试验收阶段对大数据中心进行全面测试，确保各项指标符合要求，验收合格后投入使用。
大数据分析平台建设项目可行性分析报告
大数据分析平台建设项目可行性分析报告一、项目背景随着企业业务的不断拓展和数据量的急剧增长，传统的数据处理和分析方式已经难以满足企业的需求。
大数据分析平台作为一种高效的数据处理和分析工具，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。
因此，建设大数据分析平台成为了企业提升竞争力的重要手段。
二、项目目标本项目的目标是构建一个功能强大、稳定可靠、易于使用的大数据分析平台，能够实现以下功能：1、数据集成：能够从多个数据源（如数据库、文件系统、网络服务等）中采集数据，并进行清洗、转换和加载，确保数据的准确性和完整性。
2、数据存储：采用合适的数据存储技术（如分布式文件系统、分布式数据库等），能够存储海量的数据，并支持快速的查询和检索。
3、数据分析：提供丰富的数据分析工具和算法（如数据挖掘、机器学习、统计分析等），能够对数据进行深入分析，挖掘出潜在的规律和趋势。
4、数据可视化：通过直观的图表和报表展示数据分析结果，帮助用户快速理解和掌握数据的含义。
5、数据安全：确保数据的安全性和隐私性，采取严格的访问控制和数据加密措施，防止数据泄露和滥用。
三、项目需求分析1、业务需求企业需要对销售数据、客户数据、市场数据等进行分析，以制定更有效的营销策略。
生产部门需要对生产过程中的数据进行监控和分析，以提高生产效率和产品质量。
财务部门需要对财务数据进行分析，以优化财务管理和降低风险。
2、功能需求数据采集功能：支持多种数据源的接入，并能够自动定时采集数据。
数据清洗功能：能够对采集到的数据进行去重、纠错、标准化等处理。
数据分析功能：提供多种数据分析算法和模型，支持自定义分析。
数据可视化功能：支持多种图表类型（如柱状图、折线图、饼图等），能够灵活定制报表。
数据安全功能：提供用户认证、授权和数据加密等安全机制。
3、性能需求数据处理能力：能够在短时间内处理海量的数据，确保数据的及时性。
响应时间：用户查询和分析数据的响应时间应在可接受的范围内。
2023年大数据分析应用系列项目可行性分析报告
2023年大数据分析应用系列项目可行性分析报告概述本文旨在对2023年大数据分析应用系列项目进行可行性分析。
该项目将会对各行业的数据进行分析和挖掘，为企业提供更优质的服务和更科学的决策依据。
目的该项目的目的在于实现数据的深度挖掘，节约企业数据处理成本，提高效率，推动企业转型升级和智能化发展。
同时，也为政府提供决策支持。
可行性分析技术可行性当前，大数据行业发展迅速，技术已经比较成熟。
通过引入云计算、人工智能等技术手段，项目可以高效地实现数据挖掘及分析。
因此，该项目具有较高的技术可行性。
经济可行性该项目将会对企业数据处理成本进行较大幅度的节约，提升效率，为企业带来可观的经济效益。
由于技术已经比较成熟，因此项目成本可控。
因此，该项目具有较高的经济可行性。
社会可行性在当今大数据飞速发展的时代，该项目将会推动企业转型升级和智能化发展，有助于提升我国的创新能力和核心竞争力。
此外，该项目还将为政府的决策提供高质量的支持。
因此，该项目具有较高的社会可行性。
风险及对策大数据行业也存在着不确定性和风险。
针对这些风险，项目组将采取以下对策：1. 加强安全措施，保障数据的安全性。
2. 建立完善的数据监管机制，规避数据泄露及滥用的风险。
3. 加强人工智能等技术的研究和开发，保持技术领先优势。
总结本文对2023年大数据分析应用系列项目进行了可行性分析。
经过技术、经济、社会等多方面的考虑，该项目具有极高的可行性和良好的实施前景。
同时，项目组也会加强风险对策，进一步保证项目的安全、稳定和持续发展。
大数据分析服务项目可行性分析报告
大数据分析服务项目可行性分析报告一、项目背景随着信息技术的快速发展和数据量的爆炸式增长，企业和组织对于数据的价值挖掘和分析需求日益迫切。
大数据分析服务作为一种能够帮助企业从海量数据中获取有价值信息、支持决策制定和业务优化的手段，具有广阔的市场前景。
本项目旨在提供专业的大数据分析服务，满足不同行业客户的需求，为其创造显著的商业价值。
二、市场分析（一）市场规模近年来，大数据市场呈现出高速增长的态势。
据相关研究机构预测，未来几年全球大数据市场规模将持续扩大，其中大数据分析服务市场占据重要份额。
（二）市场需求各行业企业在面对激烈的市场竞争时，纷纷意识到数据驱动决策的重要性。
无论是金融、医疗、零售还是制造业等，都希望通过大数据分析来提升运营效率、优化客户体验、发现新的商业机会等。
（三）竞争态势目前，市场上已经存在一些提供大数据分析服务的企业，但竞争格局尚未稳定。
一些大型的咨询公司和科技企业在该领域具有较强的实力，然而，中小企业和新兴企业仍有机会通过差异化的服务和创新的解决方案来获得市场份额。
三、服务内容（一）数据收集与整合从多种数据源收集数据，并进行清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性。
（二）数据分析与挖掘运用各种数据分析方法和工具，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，深入挖掘数据中的潜在价值。
（三）数据可视化与报告将分析结果以直观、易懂的方式进行可视化展示，并提供详细的分析报告，为客户决策提供有力支持。
（四）咨询与解决方案根据客户的业务需求和数据分析结果，提供针对性的咨询服务和解决方案建议。
四、技术方案（一）技术选型选用先进、成熟且稳定的大数据技术框架和工具，如 Hadoop、Spark、Python 等，以满足大规模数据处理和分析的需求。
（二）数据存储采用分布式存储系统，确保数据的安全性和可靠性，并能够高效地进行数据读写操作。
（三）数据处理与分析引擎构建高性能的数据处理和分析引擎，能够快速处理和分析海量数据。
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大数据设备项目可行性分析报告规划设计/投资分析/产业运营大数据设备项目可行性分析报告说明过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。
五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
该大数据设备项目计划总投资2945.29万元，其中：固定资产投资2531.92万元，占项目总投资的85.97%；流动资金413.37万元，占项目总投资的14.03%。
达产年营业收入4081.00万元，总成本费用3240.98万元，税金及附加48.24万元，利润总额840.02万元，利税总额1004.12万元，税后净利润630.01万元，达产年纳税总额374.10万元；达产年投资利润率28.52%，投资利税率34.09%，投资回报率21.39%，全部投资回收期6.17年，提供就业职位68个。
报告根据项目实际情况，提出项目组织、建设管理、竣工验收、经营管理等初步方案；结合项目特点提出合理的总体及分年度实施进度计划。
......报告主要内容：概况、背景、必要性分析、市场分析预测、产品规划、项目选址分析、项目工程设计研究、工艺可行性、项目环境分析、安全保护、项目风险概况、节能可行性分析、计划安排、投资计划方案、项目经营收益分析、评价结论等。
第一章概况一、项目概况（一）项目名称大数据设备项目过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。
五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
（二）项目选址某某经济技术开发区（三）项目用地规模项目总用地面积8584.29平方米（折合约12.87亩）。
（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数61.08%，建筑容积率1.32，建设区域绿化覆盖率5.78%，固定资产投资强度196.73万元/亩。
（五）土建工程指标项目净用地面积8584.29平方米，建筑物基底占地面积5243.28平方米，总建筑面积11331.26平方米，其中：规划建设主体工程9038.52平方米，项目规划绿化面积655.06平方米。
（六）设备选型方案项目计划购置设备共计74台（套），设备购置费761.44万元。
（七）节能分析1、项目年用电量625948.64千瓦时，折合76.93吨标准煤。
2、项目年总用水量1743.76立方米，折合0.15吨标准煤。
3、“大数据设备项目投资建设项目”，年用电量625948.64千瓦时，年总用水量1743.76立方米，项目年综合总耗能量（当量值）77.08吨标准煤/年。
达产年综合节能量29.98吨标准煤/年，项目总节能率23.65%，能源利用效果良好。
（八）环境保护项目符合某某经济技术开发区发展规划，符合某某经济技术开发区产业结构调整规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可行的治理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态环境产生明显的影响。
（九）项目总投资及资金构成项目预计总投资2945.29万元，其中：固定资产投资2531.92万元，占项目总投资的85.97%；流动资金413.37万元，占项目总投资的14.03%。
（十）资金筹措该项目现阶段投资均由企业自筹。
（十一）项目预期经济效益规划目标预期达产年营业收入4081.00万元，总成本费用3240.98万元，税金及附加48.24万元，利润总额840.02万元，利税总额1004.12万元，税后净利润630.01万元，达产年纳税总额374.10万元；达产年投资利润率28.52%，投资利税率34.09%，投资回报率21.39%，全部投资回收期6.17年，提供就业职位68个。
（十二）进度规划本期工程项目建设期限规划12个月。
实行动态计划管理，加强施工进度的统计和分析工作，根据实际施工进度，及时调整施工进度计划，随时掌握关键线路的变化状况。
将整个项目分期、分段建设，进行项目分解、工期目标分解，按项目的适应性安排施工，各主体工程的施工期叉开实施。
二、报告说明报告通过对项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究调查，在行业专家研究经验的基础上对项目经济效益及社会效益进行科学预测，从而为客户提供全面的、客观的、可靠的项目投资价值评估及项目建设进程等咨询意见。
报告通过对项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究调查，在行业专家研究经验的基础上对项目经济效益及社会效益进行科学预测，从而为客户提供全面的、客观的、可靠的项目投资价值评估及项目建设进程等咨询意见。
三、项目评价1、本期工程项目符合国家产业发展政策和规划要求，符合某某经济技术开发区及某某经济技术开发区大数据设备行业布局和结构调整政策；项目的建设对促进某某经济技术开发区大数据设备产业结构、技术结构、组织结构、产品结构的调整优化有着积极的推动意义。
2、xxx实业发展公司为适应国内外市场需求，拟建“大数据设备项目”，本期工程项目的建设能够有力促进某某经济技术开发区经济发展，为社会提供就业职位68个，达产年纳税总额374.10万元，可以促进某某经济技术开发区区域经济的繁荣发展和社会稳定，为地方财政收入做出积极的贡献。
3、项目达产年投资利润率28.52%，投资利税率34.09%，全部投资回报率21.39%，全部投资回收期6.17年，固定资产投资回收期6.17年（含建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。
4、民营企业和民间资本是培育和发展战略性新兴产业的重要力量。
鼓励和引导民营企业发展战略性新兴产业，对于促进民营企业健康发展，增强战略性新兴产业发展活力具有重要意义。
统计数据显示，民营经济如今已成为中国经济的中坚力量。
截至2017年年底，我国实有个体工商户6579.4万户，私营企业2726.3万户，广义民营企业合计占全部市场主体的94.8%。
而且，民营经济解决了绝大部分就业，是技术进步和创新的巨大驱动力：创造了60%以上GDP，贡献了70%以上的技术创新和新产品开发，提供了80%以上的就业岗位。
十九大报告提出，毫不动摇巩固和发展公有制经济，毫不动摇鼓励、支持、引导非公有制经济发展。
综上所述，项目的建设和实施无论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。
四、主要经济指标主要经济指标一览表第二章背景、必要性分析过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。
五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。
自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。
在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。
《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。
十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。
卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。
截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。
可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。
我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。
在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点;在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。
但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。
例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。
2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。
，2015年我国大数据产业规模已达2800亿元。
截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿，同比增长是30.6%。
初步测算2018年我国大数据产业规模达到5400亿元左右，同比增长15%。
预测在2020年我国大数据产业规模将突破万亿元。
然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。
我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。
随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。
无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。
1、涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。
由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化会市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。
当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。
大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。
尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。
2、数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。
无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。
受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。