谷银基金行业月度简报 | 大数据板块

政策/知识/技术总结

近年来，随着大数据产业的快速发展和应用落地，大数据产业正在成为中国数字经济发展的重要驱动力。中国数字经济增速已经连续三年排名世界第一。数字经济走向应用和服务深化的发展新阶段。

2014年12月2日全国信息技术标准化技术委员会--大数据标准工作组（以下简称“工作组”）正式成立。工作组主要负责：制定和完善我国大数据领域标准体系；组织开展大数据相关技术和标准的研究；申报国家、行业标准；承担国家、行业标准制修订计划任务；宣传、推广标准实施，以及组织推动国际标准化活动。大数据标准体系由五个类别的标准组成：基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准。截至2017年中旬，整理出已发布、已报批、已立项、已申报、在研以及拟研制的大数据相关国家标准93项。

最初，大数据作为一个新兴概念在国内互联网行业中飞速传播，很多企业选择借助大数据的风口实现再次转型升级。2015年9月，经李克强总理签批，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了我国大数据发展工作，至此，大数据成为国家级的发展战略。2016年，政策细化落地，国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案；2017年，大数据产业的发展正从理论研究加速进入应用时代；2018年，大数据产业相关的政策内容已经从全面、总体的指导规划逐渐向各大行业、细分领域延伸，物联网、云计算、人工智能、5G技术与大数据的关系越走越近。

2009-2013年大数据市场在我国萌芽、起步，大数据概念在国内获得极大关注。随着技术沉淀和应用市场探索，整个大数据生态圈逐渐衍变。2015年大数据产业进入高速发展时期，大数据产业市场规模增长加快。在政府大力扶持下，2016年大数据产业进入成熟期，不但自身成为规模庞大的新兴产业，并有望在“十三五”期间，带动市场规模万亿之巨的IT服务业转型，促进国民经济其他领域的飞速发展。目前，我国出台了促进大数据产业发展的两大重要政策，分别是国务院于2015年8月发布的《促进大数据发展行动纲要》以及2016年12月发布的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。为贯彻落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，2016年2月国家发展改革委、工业和信息化部、中央网信办发函批复，同意贵州省建设国家大数据（贵州）综合试验区，这也是首个国家级大数据综合试验区。同年10月，京津冀、珠江三角洲、上海市、河南省、重庆市、沈阳市、内蒙古等七个地区获批第二批国家级大数据综合试验区。

    除了国家层面，我国各省市地区近年来也如雨后春笋般相继出台相关政策规划，积极促进当地大数据产业发展。其中贵州、浙江、广东等地以领跑者的姿态活跃在我国大数据市场，贵州省大数据产业蓬勃发展的同时高度重视数据安全及市场规范性问题，率先发布了我国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》；浙江省通过七项主要任务全面布局大数据产业发展；广东省积极打造全国数据应用先导区和大数据创业创新集聚区。各地区大数据应用推进势头良好，大数据融合进程加速，为做大做强数字经济，带动传统产业转型升级提供新动力。

数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%；其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国大数据市场产值将达到7150亿元。

数据来源：中商产业研究院整理

随着全球数据的爆发式增长，大数据从政策层面备受关注。2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。

2015年8月：国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知

七大重点发展方向：发展工业大数据、发展新兴产业大数据、发展农业农村大数据、发展万众创新大数据、推进基础研究和核心技术攻关、形成大数据产品体系、完善大数据产业链。

2017年1月：《大数据产业发展规划（2016-2020年）》

发展目标：到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。

培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业。形成比较完善的大数据产业链，大数据产业体系初步形成。建设10-15个大数据综合试验区，创建一批大数据产业集聚区，形成若干大数据新型工业化产业示范基地。

2018年7月：推动企业上云实施指南（2018-2020年）

到2020年，力争实现企业上云环境进一步优化，行业企业上云意识和积极性明显提高，上云比例和应用深度显著提升，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及，全国新增上云企业100万家，形成典型标杆应用案例100个以上，形成一批有影响力、带动力的云平台和企业上云体验中心。

热点、趋势、动态

数据产业是现代新型服务业的一种，其主要内容主要分为三部分（1）数据软、硬件制造业；大数据产业可以认为是信息产业，其主要内容包括一些硬件制造、软件开发、软硬件相结合的相关数据服务业，涉及范围为数据相关软件制造到数据服务等一系列相关业务。（2）数据服务业通常是指用专业知识和技能给客户提供解决方案的服务业。（3）数据内容业：数据内容业主要是指以信息为主，涉及到市场的各个领域，通常这些领域主要从事数据的整理、采集、加工、传播等数据服务产业群。主要特征：（1）较高的经济效益。大数据产业可以为多个行业带来较高的效益。据不完全统计，欧洲通过利用数据产品使得经济增长60%，而制造业的装配成本却降为原来的一半。（2）占地面积小且环保。大数据产业相对于传统产业来说，不仅占地面积小而且对环境的污染也大大降低。例如钢铁、化工业，在生产的各个环节会产生大量对有害环境的产物，对环境造成一定程度的污染，而大数据产业却相反，会大大降低产能的消耗率，更符合现代经济发展的宗旨。（3）更加专业化。大数据需要的是复合型人才，而不是单一领域的人才。但是目前就我国人力资源现状，有关培养该人才的教育机构少之又少。

大数据技术，必然会像冶金、印刷术等技术一样，在不远的将来渗透到各行各业，并全面地提高社会生产力。未来的大数据技术，将呈现三大趋势：数据生成与采集层面，“众包”模式的趋势；数据存储层面，集中存储与统一建模的趋势；数据分析挖掘层面，以智慧生成为目标的趋势。

   在数据生成与采集层面，在未来海量数据的场景下，依靠单一的力量去采集数据，无论在资金成本上，还是在时间成本上，都不可行。例如，传统的酒店评估模式采用使用酒店星级评定标准，简单的结构化数据，如硬件指标等，显然无法满足人们对酒店入住体验的想象。但是，在大数据模式下，只要提供一个类似于“携程”或“大众点评”的数据收集分享平台，就可以将“零散的顾客评价”这类非结构化数据转变成“多维度的用户体验数据”。这些海量数据分析结果可以帮助酒店改善硬件和服务以提高客户满意度，同时精细化目标客户群体，提升营销能力。消费者也能根据自己的个性化需求精准地找到心仪的酒店。

   当前成功的大数据系统，特别是面向大众消费者的大数据系统，都是构建一个类似于生态圈的环境，各个消费者角色在生态圈中通过简单的规则进行交互，达到自己的目的，在消费数据的同时也在生成数据。携程、淘宝、QQ，甚至各类在线游戏系统，无一不是采取这种模式。而没采用这种模式的系统，往往步履艰难。例如，传统的导航系统采用雇佣专人在大街上标定建筑物的做法，不仅成本高、更新迟缓，而且准确率也低。百度的导航系统，依赖百度地图，使用者可以直接提交“纠错”信息，以弥补数据生成不足、准确性低的问题。在非专有化的大众导航市场上，“免费”的导航软件，已经占据了主导地位。

物联网的发展为数据管理领域注入了许多新的大数据来源，并将在2018年及之后成为大数据领域的一大趋势。笔记本电脑、智能手机、机器上的传感器都为物联网生成了大量数据。一些组织机构能够很灵活地将数据处理和转化成有用的商务智能，这就意味着它们有很大的机遇去获得竞争优势（或保持竞争力）。企业也在极力紧跟大数据的发展潮流，努力将数据转化为有用的见解。对于企业来说，商务智能是保持竞争力的关键所在，而数据分析能够提供所需的最新信息。

由于遍布全球的众多传感器和智能设备，物联网触发了数据或大数据的淹没。只有大数据技术和框架才能处理这样庞大的数据量，这些数据量可以传输各种类型的信息。物联网的数量增长越多，就需要更多的大数据技术。在这个领域内，机构需要将重点转移到实时易于访问的丰富数据上。这些数据会影响客户群，并可通过挖掘产生有意义的结论。来自传感器的数据应该被处理以实时发现模式和见解，以推进业务目标。现有的大数据技术可以有效利用传入的传感器数据，将其存储起来，并使用人工智能进行高效分析。实际上，对于物联网处理，大数据是燃料而人工智能是大脑。 

目前，所有物联网活动的一半以上都在交通，制造业，用户应用，智能城市等领域。物联网将通过以下方式创造新的商业机会。 

新的商业模式：公司可以为客户创造价值流，缩短上市时间并快速响应客户需求。 

关键任务系统的实时信息：公司可以快速收集有关产品和流程的数据，并提高市场敏捷性。

收入流的多样化：除了传统的商业服务外，企业还可以提供更多的服务。 

全球知名度：企业可以更好地了解他们的业务，比如追踪组件从供应链的一端到另一端的路径，这可以降低偏远地区的业务成本。

高效，智能的操作：公司可以访问来自独立终端的信息，以便对销售，物流等做出即席的决定。

如果说物联网是建构智慧城市的“血管”，大数据和分析技术则是构建智慧城市的“大脑”。如今，大数据的特点是容量大、品种多，高速度和高价值。这说明：网络的规则已经改变，即网络不再是简单的“数据传输”，更多扮演的是数据“智能”存储的角色，人们从中抽取有用的信息，从而实现更好的决策。公共和私营部门对新的业务的洞察、决策以及扩大管理范围都是基于网络数据的分析。

除了帮助人们更好的决策，大数据在市场的应用中也有着广阔的天地，就电力领域而言，到2020年，在欧洲安装智能电表的数量将达到2.4亿，而北美将达到1.5亿，中国预计要安装约4亿台智能电表。安装如此多的智能电表，电力公司数据中心的数据量将以每天几个TB的数量增加。此外，许多知名机构已更新了教学和研究方案，以培养肩负大数据研究和应用挑战的人才。

物联网、大数据是产业互联网的核心技术，随着产业互联网的发展，未来相关技术将会逐渐落地到广大的传统行业，为传统行业的创新和发展赋能。产业互联网的发展也会创造出大量的就业岗位，所以学习相关技术会获得更多的发展机会。

上市公司/标杆企业分析

阿里云，阿里巴巴集团旗下云计算品牌，全球卓越的云计算技术和服务提供商。创立于2009年，在杭州、北京、硅谷等地设有研发中心和运营机构。是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

阿里云物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。同时也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。

企业基于物联网通过运营设备数据实现效益提升已是行业趋势、业内共识。然而，物联网转型或物联网平台建设过程中往往存在各类阻碍。针对此类严重制约企业物联网发展的问题，阿里云物联网平台提供了一系列解决方案。

以下是传统开发与基于阿里云物联网平台开发的对比结果：