我国大数据产业发展现状
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近年来，随着信息技术和互联网的迅猛发展，大数据行业逐渐成为经济社会发展的重要支撑。
本文将从大数据行业的现状和发展趋势两个方面进行分析。
一、大数据行业现状大数据行业是指通过对海量、多样、高速生成的数据进行采集、存储、管理和分析，以挖掘潜在价值，并对决策和创新提供支持的产业。
当前，大数据行业呈现出以下几个特点。
首先，数据规模不断扩大。
随着互联网的快速普及和移动互联网的发展，个人、企业和政府之间产生的数据规模成倍增长。
根据国际数据公司（IDC）的研究报告，全球数据每两年翻一番，到2025年预计将达到175ZB（1 ZB = 10的21次方字节），呈现爆炸式增长趋势。
其次，数据类型多样化。
大数据产生的数据类型包括结构化数据（如数据库数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）、非结构化数据（如文本、音频、视频等）以及地理位置数据等。
不同的数据类型需要采用不同的技术和方法进行处理和分析。
再次，数据价值开发程度不高。
当前仍有大量数据处于未开发利用的状态，尤其是非结构化数据。
数据的开发利用程度不高意味着巨大的潜在价值有待开发，这对于大数据行业的发展具有巨大的推动力。
最后，数据安全问题突出。
大数据时代，数据安全问题是一个严峻的挑战。
随着数据规模的扩大，个人信息泄露、隐私保护和网络安全等问题日益凸显，给数据的采集、共享和分析带来了风险。
二、大数据行业的发展趋势随着技术的不断进步和广泛应用，大数据行业将呈现出以下发展趋势。
首先，人工智能与大数据的融合。
人工智能技术的快速发展将为大数据行业带来新的机遇和挑战。
通过人工智能算法的应用，可以更好地进行数据分析和挖掘，挖掘出更多隐藏在数据中的信息和知识。
其次，边缘计算的兴起。
边缘计算是指将计算和数据存储功能移近数据源和终端设备的一种计算方式。
边缘计算的发展将有助于数据的实时处理和分析，提高数据的价值开发程度。
再次，大数据的行业应用不断拓展。
除了互联网、金融、电商等行业外，大数据的应用还将扩展到医疗健康、能源环保、交通运输等传统行业。
中国大数据产业的发展现状及未来趋势
中国大数据产业的发展现状及未来趋势一、前言随着数字化时代的到来，数据已经成为时代的核心资源。
如何有效地利用和处理大量数据成为了当下许多公司和政府机构的重要问题。
在这样的背景下，大数据产业应运而生。
在国内，政府对大数据产业的发展十分重视，通过一系列政策的支持，中国大数据产业得到了迅速的发展。
本文将对中国大数据产业的发展现状及未来趋势进行探讨。
二、中国大数据产业发展现状1. 产业规模和分布根据国家统计局的数据显示，截至2020年，中国大数据产业规模已达到8.3万亿元，其中数据处理和存储业务占比最大，达到46.9%；其次是数据应用及解决方案，占比为38.1%；数据开发与服务业务占比为14.4%。
此外，大数据业务主要分布在广东、北京、上海、江苏等地，其中广东占比最大，达到35.2%。
2. 应用领域中国大数据产业的应用领域非常广泛，在经济、政治、社会、工业等众多领域都有应用。
其中，经济领域是大数据产业的核心应用领域，主要包括金融、交通、医药等产业。
在金融领域，大数据的应用可帮助金融机构实现精准的风险控制和智能投资决策；在交通领域，大数据可用于交通拥堵预测、公路建设规划等方面；在医药领域，大数据可用于开展临床研究、分析疾病发病规律等方面。
3. 企业发展情况在大数据产业中，中国企业发展十分迅速。
国内企业如百度、阿里巴巴、华为等都在大数据领域占据着重要地位，同时也有不少外资公司如IBM、谷歌等将目光投向中国市场。
国内企业的发展主要集中在大数据应用领域，阿里巴巴旗下的"云"生态圈深入到了零售、智能制造、医疗健康等多个领域。
三、中国大数据产业未来趋势虽然目前中国大数据产业已经取得了很大的成功，但未来的道路仍充满挑战。
下面将分别探讨未来大数据产业的发展趋势和需要解决的问题。
1. 发展趋势（1）人工智能技术的应用将进一步深化人工智能技术作为大数据产业的重要支撑，将在未来得到进一步的应用。
尤其是在语音识别、图像处理、自然语言处理等方面，人工智能技术将有着更广泛的应用场景，并且将带来更多全新的商业模式。
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。
我国大数据产业发展现状及未来趋势
我国大数据产业发展现状及未来趋势大数据是指规模庞大、种类繁多且更新速度快的数据集合，可以通过特定的技术和工具进行高效地处理和分析。
随着信息技术的快速发展，大数据在我国的产业领域中起到越来越重要的作用。
本文将介绍我国大数据产业的发展现状，并探讨未来的趋势。
一、我国大数据产业的现状1. 市场规模不断扩大我国大数据产业的市场规模呈现出快速增长的趋势。
根据相关数据显示，2019年我国大数据产业规模达到了7000亿元人民币。
近年来，随着政府的支持和企业的发展，大数据产业的市场规模持续扩大。
2. 技术水平逐步提升我国在大数据技术方面取得了重要的突破和进展。
例如，人工智能、云计算、物联网等相关技术的不断发展和应用，为大数据的处理和分析提供了更多的可能性。
同时，我国的大数据技术在一些领域中已经达到了国际领先水平。
3. 产业结构逐渐完善我国的大数据产业结构正在不断完善和优化。
目前，我国的大数据产业主要包括数据采集与存储、数据分析与挖掘、数据应用与服务等多个环节。
各个环节之间形成了紧密的产业链，推动了大数据产业的协同发展。
二、我国大数据产业的未来趋势1. 数据安全与隐私保护成为重要议题随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益凸显。
未来，我国的大数据产业需要加大对数据安全的保护与隐私的合规管理，制定相应的政策和法规，确保大数据的合法使用和隐私保护。
2. 人工智能与大数据的深度融合人工智能和大数据是相辅相成的关系，未来将更加深度融合。
通过人工智能的技术手段和大数据的支持，可以实现更精确的数据分析和应用。
同时，大数据也为人工智能的学习和发展提供了强有力的支撑。
3. 数据跨界融合带来新的机遇和挑战在未来，随着不同行业大数据的跨界融合，将会带来新的机遇和挑战。
不同行业之间的数据共享与整合，将加速创新和发展。
同时，如何处理不同行业数据的隐私和权益问题也需要进一步探讨和解决。
4. 人才培养和技术创新成为重点未来，我国大数据产业需要加强人才培养和技术创新。
中国大数据产业发展趋势及政策研究
中国大数据产业发展趋势及政策研究近年来，中国的大数据产业发展迅猛，在政府的积极引导下，人工智能、云计算、物联网等领域不断涌现出各种新兴企业，有力地推动了中国经济的发展。
一、中国大数据产业的现状中国大数据产业正在经历从量到质的转变，虽然说中国在大数据规模上已经占据了主导地位，但是与美国相比，中国大数据产业在技术上的落后和人才锐减等问题还有待解决。
目前，中国大数据产业的主要发展方向主要是面向政府和企业提供数据的开发和应用，以及数据安全保护和运维等方面的发展。
二、中国大数据产业的发展趋势1. 产业规模化发展趋势中国大数据产业与众多国际巨头展开竞争，竞争的本质是技术、数据和人才的竞争，影响产业竞争的因素则是产业规模，中国作为全球人口最多的国家，其大数据产业规模趋于扩大，产业规模的增长带来的是技术和人才的增长，进而影响大数据的应用与发展。
2. 硬件技术创新驱动在技术创新方面，中国大数据产业重视硬件技术的创新与发展。
当前，企业以数据中心的建设和云计算技术为竞争核心，通过高品质的数据存储、处理和安全保障的解决方案，提升大数据的应用价值和数据安全性。
3. 技术变革在推动发展同时，中国大数据产业对人工智能、机器学习、深度学习等新一代技术的渴求也日益增加，这些新技术在数据处理和分析方面具有更大的优势，大数据行业在这些新技术的驱动下，逐渐向更高级的知识管理方向发展。
三、政策支持在引导产业发展方向中国政府对大数据产业的发展非常重视，出台了一系列针对大数据产业的支持政策，如《数字中国建设发展战略》和《国家大数据综合试验区党工委关于加快发展大数据产业支持政策的通知》，旨在引导产业健康发展，超越各种难题，推动产业做大做强。
强化标准化、推动产业转型升级，是中国大数据产业政策支持的关键，国家已经加强对云计算、物联网、大数据等基础性技术的标准规范建设，优先推动标准化的制定和推广，进而促进产业整体技术水平的提升。
四、中国大数据产业的主要风险1. 数据泄露随着数据规模的逐渐增大，数据泄露风险也将不断增加。
中国大数据产业发展策略分析
中国大数据产业发展策略分析随着技术的飞速发展和人们对数据价值认识的提高，大数据已经成为我们生活和社会发展的重要组成部分。
作为一个拥有庞大人口和日益壮大的市场的国家，中国在大数据产业的发展方面有着巨大的潜力。
然而，在这个领域中有诸多的挑战和风险，中国产业要想取得长足的进步就需要系统性的规划和策略的支持。
本文将通过分析现有的情况和利用相关报告数据，围绕厘清我国大数据产业的发展现状，探讨面临的挑战及发展的路径，提出一些应对策略和建议。
一、我国大数据产业发展现状我国的大数据产业已经取得了很多的成就，但是仍然面临诸多问题。
一方面，中国政府高度重视大数据产业，并通过文件和规划，提出了一些政策和举措以推动这个行业的发展，例如《国家大数据战略纲要》，《中国制造2025》等。
这些政策引导了行业的规范和标准化。
另一方面，从市场角度来看，中国大数据产业已经有着极高的需求。
根据奥思数据的研究报告，中国大数据市场规模将会达到828.4亿元(人民币)，并且预计在2018年将会增长50.6%。
这代表了一个非常大的机会。
然而，中国大数据产业也面临着许多挑战。
一个最基本的问题是数据质量和数据隐私的安全。
此外，许多企业对大数据的应用仍然处于初级阶段，并且缺乏代表性。
同时，中国的大数据产业还面临来自技术、社会和经济等方面的压力。
二、中国大数据产业的发展瓶颈1. 技术方面在技术方面，中国大数据产业还面临着诸多问题。
首先是数据质量的问题，中国大部分的数据并不能得到良好的处理。
这主要是由于数据相关的领域，例如数据采集、清洗和处理等方面的技术尚不成熟。
其次，中国的云计算状况不佳，这是因为企业关注度不够和政策推动不力所致。
最后，大数据芯片技术还处于初级阶段，需要更多的科研努力和资金投入。
2. 社会方面在社会方面，中国的大数据产业还遭遇到一些挑战，包括电子商务、物联网安全以及教育和培训等方面的人力资源问题。
另外，有许多泛滥的大数据分析，这意味着研究不够充分，将会导致错误和误解的决策。
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析近年来，大数据技术在全球范围内迅猛发展，成为企业竞争优势的新引擎。
中国大数据产业也在迅速崛起，成为全球产业发展的重要一环。
本文将对中国大数据产业发展现状和未来趋势进行分析。
一、中国大数据产业现状分析1. 观念转变随着“互联网＋”的兴起，越来越多的企业意识到大数据对企业发展的重要性。
企业开始从传统的生产效率至上向数据洞察和创新转变，从“做产品”向“做服务”和“创建平台”转变，由此产生了一大批具有创新能力的创业公司。
2. 企业投资近年来，国内外龙头企业在大数据领域投入巨额资金。
BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）作为互联网的领军者，对大数据的应用取得了显著成效。
同时，其它的企业如华为、中兴、京东等也相继加入大数据的战团。
可以说，企业对大数据的热情始终如火，投入巨大，让大数据产业得到了迅猛发展。
3. 互联网+政策的推进近几年，中国政府积极推进互联网+政策，鼓励企业加强数字化转型升级。
在这一背景下，大数据迎来了广阔的市场机遇。
政府加大对大数据产业的扶持力度，为产业的发展提供了强大的支撑。
4. 创新能力加强多年来，中国政府一直十分重视创新能力的提升，而大数据产业也不例外。
目前，国内大数据产业纵深拓展，以数据挖掘、人工智能、大数据分析为核心的创新能力正在不断提升。
除此之外，一些高新技术产业也在不断涌现，如5G通信技术、区块链、无人机等等，这些新技术的出现必将推动大数据产业的发展与变革。
二、中国大数据产业未来趋势分析1. 应用范围逐步扩大当前，大数据技术的应用范围已经不再局限于互联网和传统产业，而是逐步拓展到医疗、教育、金融、社交媒体、物流等各个领域。
未来，随着各领域的大数据应用不断深入，大数据产业将实现更广泛的应用。
2. 人工智能技术发展迅速人工智能技术是大数据技术的重要分支，其应用范围将不断扩展。
例如，目前大数据和人工智能的结合已经应用到金融风控、智能家居、智能医疗等众多领域。
国内大数据行业的发展现状及趋势分析
国内大数据行业的发展现状及趋势分析近年来，大数据技术已逐渐成为国内各行各业中不可或缺的一部分。
随着技术的不断进步和数据的快速积累，大数据行业在国内呈现出快速发展的势头。
本文将对国内大数据行业的发展现状进行分析，并探讨未来的发展趋势。
一、发展现状1. 大数据行业规模不断扩大国内大数据行业的规模不断扩大。
报告显示，截至2020年，中国大数据产业规模已经达到1.6万亿元，预计到2025年将达到5万亿元。
国内大数据企业数量也呈爆发式增长，涌现出一大批具有创新力和竞争力的企业。
2. 政府支持力度加大为推动大数据产业的发展，中国政府制定了一系列政策措施，包括鼓励大数据技术应用、加强数据安全保护等。
政府的大力支持使得大数据行业在国内得到了良好的发展机遇和环境。
3. 行业广泛应用大数据技术已广泛应用于各行各业。
在金融行业，大数据分析为风控、反欺诈等提供了强有力的支持；在制造业，大数据可以实现生产过程的精细化管理；在医疗健康领域，大数据技术为疾病预测、精准医疗等带来了巨大的潜力。
大数据行业的发展已经深入到国民经济的方方面面。
二、发展趋势1. 数据安全与隐私保护成为重要议题随着大数据技术的快速发展，数据安全与隐私保护问题也逐渐凸显。
不断爆发的个人信息泄露事件引起了公众的关切，政府也加大了对数据安全的监管力度。
未来，数据安全与隐私保护将成为大数据行业发展的重要议题之一，企业需要加强数据安全措施的建设，确保数据使用的合法性和合规性。
2. 人工智能与大数据的融合人工智能与大数据技术的融合将成为行业发展的重要趋势。
大数据提供了强大的数据支撑能力，而人工智能技术可以对数据进行深度挖掘和分析。
人工智能算法的不断进步也将进一步推动大数据行业的发展，为各个行业提供更精准的数据智能支持。
3. 数据治理与合规化建设数据治理与合规化建设将成为大数据行业发展的重要方向。
随着数据规模和应用场景的不断扩大，有效的数据治理与合规化建设将有助于保障数据质量和可信度。
中国大数据产业发展及其对经济增长的影响
中国大数据产业发展及其对经济增长的影响随着互联网的普及以及技术的快速发展，数据正变得越来越重要且不可或缺。
大数据作为当今信息时代的核心驱动力，已经成为了众多行业的基石，其中包括中国的经济增长。
本文将探讨中国大数据产业的发展及其对经济增长的影响。
一、中国大数据产业的发展现状中国大数据产业的发展可以追溯到上个世纪80年代末，1990年代初，中国的大数据行业仅限于一些简单的业务领域，例如公安、税务等。
但是随着技术的改进和市场的不断扩大，如今中国的大数据产业已经形成了一个庞大的生态系统，涉及到了从底层基础设施、系统软件、分析工具，到应用场景等多种方面。
截至2020年，中国大数据产业规模已经达到了约5.3万亿元人民币，增长率已经连续多年超过30%。
这一规模足以证明，中国的大数据产业已经成为全球最重要的市场之一，也是全球大数据产业的重要推动者之一。
二、中国大数据产业的发展对经济增长的影响1. 提升经济效率中国大数据产业的发展有助于提升经济效率，这一点得以体现在三方面。
第一，大数据分析可以快速地为企业提供市场调查和分析，在产品或服务上提供针对性的解决方案，同时又可以通过快速复制和应用这些解决方案来促进创新和发展，以提高企业生产力和效率。
第二，大数据可以帮助企业降低成本并提高营收，通过数据预测，企业可以更好地掌握市场趋势，降低废品率和生产成本，从而提高产品在市场上的销售性能和价值。
第三，大数据分析可以使企业更好地了解客户，了解客户的需求和偏好，提供更好的产品以及更好的购物体验，并最终使客户满意，从而提高股票价格，进一步提高企业的资本利润率。
2. 推动工业现代化大数据产业的快速发展，也无疑是中国工业现代化的推动者之一。
大数据产业的发展可以使制造业从传统的生产方式转向全球化、智能化和高度灵活的管理解决方案，从而为企业提供了一个更加高效的生产和管理体系。
同时，大数据产业的发展也可以促进以人工智能技术为代表的一系列前沿技术在制造业中的落地应用，推动中国工业的现代化水平。
大数据行业发展现状及意义浅析
大数据行业发展现状及意义浅析随着信息技术的发展和应用，大数据已经成为当今信息产业的一个新的热点领域。
大数据是指利用各种方式采集、存储和分析大规模数据的过程和技术，它能够揭示出数据背后的规律和价值，为各行各业的发展和决策提供有力支持。
大数据行业发展迅猛，其背后蕴含着巨大的商机和潜力。
本文将针对大数据行业的现状和意义进行深入分析。
一、大数据行业发展现状1. 技术发展水平不断提高随着互联网技术、云计算技术和人工智能技术的不断进步，大数据技术的应用也日益广泛。
现在，我们可以利用各种传感器、无线网络等手段，采集到海量的数据，并通过云计算技术实现快速存储和分析。
人工智能技术的发展也为大数据分析提供了更加智能化的工具和方法。
2. 行业需求不断增加随着互联网、金融、医疗、交通等行业的快速发展，这些行业对大数据的需求也在不断增加。
大数据能够帮助企业进行精准营销、风险预测、业务优化等，因此受到越来越多行业的重视和应用。
3. 人才需求增长迅速随着大数据行业的迅猛发展，对大数据人才的需求也在急剧增长。
一方面，这些企业需要大数据技术人才和数据分析师来进行数据处理和分析；也需要懂得业务知识和数据分析技术的人才来进行数据驱动的决策和创新。
大数据产业链上的各种人才都备受青睐。
4. 数据安全和隐私问题受到关注随着大数据的快速增长和应用，数据安全和隐私问题也引起了人们的广泛关注。
如何确保大数据的安全性和隐私性，成为了当前大数据行业面临的一个重要挑战。
1. 为企业提供更精准的数据支持大数据的分析能力可以帮助企业更准确地理解市场需求和消费者行为，有助于企业更精准地推出产品和服务，并且将资源投放到最需要的地方，从而提高企业的盈利能力。
2. 提升决策效率和水平大数据技术能够帮助企业及时获取并分析大规模的数据，从而为决策提供更加完整和精准的信息。
这将有助于企业作出更科学的决策，提高决策的准确性和效率。
3. 改善行业发展环境大数据能够帮助政府、企业和研究机构更好地了解社会和经济发展的实际情况，从而为政策制定、产业布局等提供有力支持，推动产业升级和优化。
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我国大数据产业发展现状
一、产业总体情况
（一）市场规模快速增长，供给结构初步形成
市场规模快速增长。
十二五以来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。
易观国际数据显示，2011-2014年，我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元，年平均复合增长约为27%。
易观国际同时预测，2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度，在十二五末市场规模接近100亿元。
图1 2011-2016年我国大数据市场规模
数据来源：易观国际数据，2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业（以百度、阿里、腾讯为代表）、传统IT厂商（以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表）、大数据企业（以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为
代表）共同组成的市场供给关系，但各环节发展水平不均衡，在大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务，面向海量数据的存储和计算服务较多，而前端环节数据采集和预处理，后端环节数据挖掘分析和可视化，及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。
（二）技术创新基础初具，应用驱动创新特征明显
技术创新基础初具。
十二五以来，工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展，利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署，针对互联网和大数据发展的迫切需求，安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题，对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。
我国企业已经在大数据领域开始布局，不仅加强物理存储设备与处理能力的建设，也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。
应用驱动创新特征明显。
十二五以来，大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现，很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。
在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下，大数据的技术壁垒越来越低，使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题，而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。
面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求，企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。
（三）投融资活动初步兴起，行业应用成为热点方向
投融资活动初步兴起。
十二五期间，我国大数据领域融资并购活动逐渐兴起，呈现持续升温的态势。
据不完全统计，进2014年所披露的大数据领域融资并购事件已有20余起，涉及金额约为355亿元。
与国外大数据投融资的高热度相比，我国大数据初创企业获得融资机会的比率较低。
原因在于我国大数据初创企业很少具备核心技术能力或累积海量数据资源，又很难在短期内开发出行业解决方案或具备成熟的行业应用。
行业应用成为投融资热点。
在已披露的融资并购事件中，资本更热衷于投向掌握行业应用产品和服务的企业，或具有行业应用开发潜力的公司。
其中，交通、健康、金融、教育、电子商务、娱乐等领域的融资并购频繁。
（四）各地高度重视，结合需求特色发展
各地结合各自需求特色发展。
继广东2012年底宣布“率先启动大数据战略”后，上海、重庆、武汉、大连、天津滨海新区等地也都发布了各自的行动计划或行动方案。
2014年初贵州省出台了《贵州省大数据产业发展与应用规划纲要（2014-2020年）》和《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》，并将国家级新区贵安新区确立为大数据产业基地，将大数据产业作为支柱产业重点扶持。
广东省发布了《广东省大数据发展规划（2015-2020年）》征求意见稿，并成立了大数据管理局。
北京、上海等地率先建立了政府数据资源开放平台，推动数据的开放和共享。
中关村牵头建立京津冀“大数据走廊”，启动全国首个大数据交易平台。
二、骨干企业情况
(一)阿里巴巴：转变大数据战略，面向全球开放数据
2014 年，阿里巴巴总收入525.04 亿元，同比增长52.1%，利润234.02 亿元，同比增长170.6%。
虽然没有对大数据进行收入统计，但公司十分重视大数据发展，肯定其在各项业务和业绩增长中发挥出的巨大作用。
2014 年，阿里巴巴大数据战略从主要集中在对商户提供IT 基础设施和数据共享层面，转向建立DT 数据时代商业发展的基础设施。
阿里巴巴首度开放数据，商家可以根据以往的销售信息和“淘宝指数”进行生产、库存决策。
淘宝指数相当于行业和宏观经济的各项指标。
数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，用户既是数据提供方，也是数据使用者。
2014 年，阿里巴巴与多个地方政府达成战略合作关系，推动阿里与各地方政府进行数据共享，扩展其大数据服务领域和业务范围。
合作方式多采用共建、共享、共赢的发展方式，使政府与公司成为大数据应用开发的利益共同体。
（二）百度：开放“大数据引擎”，推出多款软硬产品
百度第四季度及全年未经审计的财务报告显示，百度2014 年度总营收为490.52 亿元人民币，同比增长53.6%，净利润为131.87 亿元人民币，同比增长25.36%。
2014 年4 月24 日，百度正式发布大数据引擎，包括开放云、数据工厂、百度大脑等三大核心组件在内大数据能力对外开放。
百度合作伙伴可以在线使用百度的大数据架构，处理自身积
累的大数据，或融合百度大数据，来改造和优化企业管理、产品服务、商业模式等环节。
百度还将在政府、医疗、金融、教育等领域率先开展对外合作。
2014 年，基于大数据能力，百度发布了BaiduEye、百度无人驾驶汽车、小度机器人、DuBike、百度筷搜、百度酷耳、Baidu Cool Box、百度魔镜等数款不同功能、不同领域的硬件产品，以及智能围棋系统Bingo、百度云加速、百度云观测、百度医疗大脑、百度预测等软件产品。
（三）腾讯：积累丰富数据类型，大数据官网上线
腾讯2014 年实现营业收入789.32 亿元，比去年同期增长31%，净利润238.16 亿元，比去年同期增长54%。
增值服务业务的收入633.1亿元，比去年同期增长40.7%。
2014 年，通过投资并购大众点评网、京东、滴滴打车、思维图新、丁香园等。
腾讯的数据类型已包括社交数据、地理位置数据、医疗数据、电商数据、游戏数据、支付数据等，随着数据类型的丰富，腾讯大数据应用领域更加广泛。
11 月下旬，腾讯官网正式上线，推出精准推荐、大数据统计、腾讯舆情、推送服务、健康大数据、智能设备、影视大数据和智慧城市等八大应用板块。
每天完成扫描数据量8.5PB、效果广告精准推荐量180 亿条、新闻精准推荐量5000 多万条、视频精准推荐量16 亿个。
（四）其他企业情况
南大通用、武汉达梦、浪潮等软件企业加强数据存储和管理技术的研发，开发大数据库一体机等大数据管理产品；华为等在
大数据开源技术方面积极投入，在为Hadoop开源社区贡献代码排名前十；拓尔思、亿赞普等大数据专业企业针对特定领域研发专门的数据分析产品，已经取得重大进展。
电信运营企业也在积极研究跟进，中国电信探索在“全球眼”视频监控系统中应用大数据技术，中国联通利用大数据技术分析用户3G流量使用情况，并提供查询服务，中国移动开发“大云”平台，瞄准大数据分析应用。
三、典型应用案例
（一）阿里小贷和淘宝CPI
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。
目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%，大大低于商业银行。
淘宝网还建立了“淘宝CPI”，通过采集、编制淘宝网上390个类目的热门商品价格来统计CPI，比国家统计局公布的CPI 提前半个月预测经济的走势。
（二）百度疾病预测
百度疾病预测利用大数据技术和数据，实时展示流感、手足口病、肝炎、艾滋病、肺癌、肺结核等6种主要传染病动态，预测未来7天各地的传染病趋势，覆盖全国2870个区县。
向医疗机构、药企提供疾病预测，帮助医疗机构和药企优化资源配置，提前应对疫情变化。
在2015年春手足口病爆发期间，百度每日监控全国手足口病动态，向国家疾控中心提交疫情分析报告，辅助疾控部门有针对性地服务居民需求。
（三）其他案例
1.龙信数据根据工商登记数据分析财政收入规律
北京龙信公司基于工商登记数据，分析表明1990年至2011年我国财政收入与企业注册资本之间的关系呈高度线性相关，其相关系数高达0.987，而斜率竟为0.148，表明放开企业注册，可大大增加政府财政收入，为宏观经济决策提供了极富价值的参考。
2.拓尔思利用新浪微博等数据发现金融系统风险
拓尔思通过检测新浪微博和金融BBS论坛等数据，搜寻非法集资、违法违规交易线索，可以提前预测P2P企业违约。
同时，北京拓尔思公司还曾经利用大数据技术预测厄瓜多尔总统选举，得票率与实际数据误差仅为1.36%。
3.北京市城市规划设计研究院利用公交卡数据进行城市规划设计
北京市城市规划设计研究院利用公交IC卡刷卡数据分析了城市的职住分布、居住与就业特征、居民的通勤轨迹，优化城市规划设计。
4.无锡市财政局利用多源数据建立财政收入评估体系
无锡市财政局对财政、国税、地税、统计、国土、工商、质检、建设、人保、房管等多个部门的各类业务数据进行了收集、整合，涉及1000多个信息字段，初步建立起具有地方特色的财政收入客观评估管理体系。
阿里巴巴2014年大数据相关情况
百度2014年大数据相关情况
腾讯2014年大数据相关情况
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