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中国大数据市场地位不断上升发展势头强劲

来源:中国工业评论 原标题:中国大数据市场的特点与发展趋势
2016/7/22 13:47:27
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导读:自2015年以来,大数据产业受到了国家层面的高度重视,产业呈现出高速增长、投资热度依旧、与其他产业融合加速等特点。
  【中国智能制造网 市场分析】自2015年以来,大数据产业受到了国家层面的高度重视,产业呈现出高速增长、投资热度依旧、与其他产业融合加速等特点。
  
中国大数据市场的特点与发展趋势
 
  一、市场特点
  
  许多业内精英人士将2015年定义为中国“大数据元年”。无论从国家战略、市场热度、产业发展规模来分析,还是从数据应用领域来界定,中国大数据产业都发生了较为明显变化,其市场特点主要体现在以下几个方面:
  
  从政策环境来看,大数据产业战略地位不断上升,国家层面高度重视。
  
  《中国制造2025》战略提出,要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主促进产业转型升级,把我国建设成为世界制造业发展的制造强国。在此背景下,大数据作为新一代信息技术中,前景广阔、推进作用较为明显,并且在国内已经逐步被认知的产业,受到了国家的高度重视。
  
  国家从2012年就开始提出支持大数据产业发展的相关意见,2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化,2013年8月国务院发布的《关于新兴消费扩大内需的若干意见》中提出,推动商业企业加快信息基础设施演进升级,增强信息产品供给能力,形成行业联盟,制定行业标准,构建大数据产业链,促进创新链与产业链有效嫁接。2015年,随着大数据作用的逐步凸显,国家对于大数据产业发展有了突破性的支持,提出了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《“互联网 ”行动计划》等一揽子的政策意见,并于2015年8月19日,国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》,强调开发应用好大数据这一基础性战略资源。大数据成为了重要的战略资源。
  
  从市场规模看,市场规模高速增长,市场发展潜力巨大。
  
  整体看,中国的大数据市场依然保持高速增长的趋势。2015年中国大数据市场规模达到124.9亿元,增速保持在34.2%,虽然低于2013和2014年,但是不仅高于同期的工业增速,而且比同期的电子信息制造市场增速(7.4%)高出26.8个百分点,比同期的软件和信息技术(17.7%)市场增速高出16.5个百分点。大数据仍然是各行业IT投资的重点,仍具有较大的市场潜力。
  
  从市场热度看,概念持续升温,备受资本市场青睐。
  
  从范围来看,大数据已经步入了硅谷技术曲线的下降通道,即从概念热潮的峰值滑落,步入了产业实施部署的“低调期”。但是在中国,大数据产业的政策环境逐步完善,产业依然保持高速增长的趋势下,大数据产业概念受到投资界的持续关注,瞄准大数据领域的资本运作频繁出现。如,人人网领投美国大数据创业公司FiscalNote总额1000万美元的融资;东方国信1810万英镑收购Cotopaxi正式进入工业大数据领域;博彦科技5000万收购红麦聚信,拓展大数据业务;数据型服务公司信励科技SimplyBrand获数百万美元投资;浪潮携手思科将斥资1亿美元成立合资公司,致力于为智慧城市及大数据等领域提供方案和服务。2015年在国内融资的大数据创业公司,总融资金额超过50亿人民币。其中融资上亿元的大数据公司达到19家,占35.8%,A轮以上融资均为千万元及以上级别。
  
  从投资的领域来看,手握数据资源优势的金融、电信、互联网等企业领域依然是目前投资的重点领域。2015年互联网、金融、电信三大领域的投资规模达到大数据投资规模的60.7%,仍是对大数据产业投资的重点行业。未来,政府、医疗等其他行业的投资比重逐渐提升。
  
  传统产业与大数据融合推进,新业态互进成为共识。
  
  产业发展是一个逐步认知到认同的过程,大数据产业已经进入了普遍认同的时期。大量大数据中心的建设,以贵阳大数据交易所为代表的数据交易中心的建设,大数据法律法规的完善,数据挖掘、分析、存储和数据感知等技术的不断成熟,以及数据安全的加强,使得大数据应用和推广更加广泛和易接受。大数据已经融入了制造业、医疗、金融等多个领域。特别是数据感知、存储、分析技术的成熟,硬件和软件开发的突破,大量应用案例开始涌现,工业大数据有了可行性的基础。
  
  从制造流程看,大数据技术目前主要应用于生产流程的健康诊断和预警报警,比如高圣自省性的带锯机床,通过数据技术,对机床进行健康状态、带锯衰退监控和预测。九江石化催化裂化装置报警预警,也是结合历史数据,通过数据挖掘,分析故障原因并实现预警机制。
  
  另外,大数据也通过与其他产业的融合衍生出了新的模式,比较典型的是金融和医疗领域。比如,随着大数据与金融保险行业的融合,将衍生出差异分级式的保险定价模式。随着车联网的加速发展,汽车后市场将迎来变革。整车制造商和互联网厂商将基于用户数据和车辆行驶数据实现跨界竞争等。
  

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