2016中国大数据市场年度综合报告

,中 国 大 数 据 市 场 年 度 综 合 报 告 2016,本产品保密并受到版权法保护 Confidential and Protected by Copyright Laws,中国大数据市场年度综合报告 2016,2016 年 8 月,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,2,研究背景 本报告主要针对国内大数据产业进行研究。包括市场的市场规模、竞争情况、商业模式等；以及 医疗、金融、零售、电信、政府、旅游等典型行业；企业方面，主要研究企业对于大数据的需求以及 主要应用反向；大数据交易方面，总结分析了 2015 年急剧爆发的大数据交易市场的主要参与者；此外， 比较分析了中国大数据市场的典型参与厂商；最终，对于大数据的发展趋势提供了方向预测，并对市 场中的投资情况进行了机遇与风险分析。 本报告涉及的关键字主要包括大数据生态系统、产业链竞争、商业模式、行业应用、企业应用、 大数据交易、实力矩阵、发展趋势、产业投资。 本报告涉及的厂商包括科大讯飞、普强信息、云知声、思必驰、捷通华声、出门问问、海云数据、 永洪科技、数字冰雹、国云数据、海致、Everstring、App Annie、人大金仓等。 本报告研究的国家和区域主要包括：中国大陆，不包括港澳台地区。 研究方法 本报告主要通过运用定性和定量方法，研究市场的一手和二手信息得到相关结论。 报告中的一手数据和信息主要有三个来源： 第一个来源，易观企业级大数据市场历史数据库。 第二个来源，易观采用深度访谈的方式与业内资深人士进行了深入的交流，相关信息如下： 大数据厂商资深人士 13 位 第三个来源，通过易观在线调研大数据交易市场。 欢迎登陆 Anslysys 易观：http:/www.analysys.cn,2016 年 8 月,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,3,中国大数据市场年度综合报告 2016 易观发现,国家大数据发展相关政策密集出台,促进大数据发展行动纲要中指出，我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合， 是当代信息社会的数据资源总和，是信息时代的全数据，既包括互联网数据，也包括政府数据和行业 数据。经过多年发展，传统信息化对经济社会发展的支撑和引领作为无法充分发挥，迫切需要打破部 门割据和行业壁垒，促进互联互通、数据开放、信息共享和业务协同，切实以数据流引领技术流、物 质流、资金流、人才流，强化统筹衔接和条块结合，实现跨部门、跨区域、跨层级、跨系统的数据交 换与共享，构建全流程、全覆盖、全模式、全响应的信息化管理与服务体系。此外，2016 年国家发改 委还密集出台了关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知、促进大数据发展三年工作方案 （2016-2018）等配套政策，以保证国务院政策的真正落实。,2015 年中国大数据市场规模达到 105.5 亿元,2015 年中国大数据市场规模达到 105.5 亿元，同比增长 39.4%，预计未来 3-4 年，市场规模增长率 将保持在 30%以上。,金融、通信、零售为大数据市场前三大行业,2015 年中国大数据市场行业投资结构中，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为 16.7%、 15.9%和 14.0%。政府、医疗、旅游投资比例分别为 13.5%、10.3%和 3.8%。六大行业累计占比 74.2%。 其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比 25.8%。,人工智能伴随大数据应用的普及开始发挥出潜能,在分析层面，厂商越来越关注利用人工智能（AI）来帮助分析大规模的数据，从而获得预测性的 洞察。虽然深度学习背后的算法几十年前就已诞生，但直到最近才能够在足够便宜、足够快速地应用 到大规模数据之后发挥它的最大潜能。可以预见，数据科学家的部分工作将会越来越自动化，从而可 以极大提高生产力。,多类诉求促进大数据营销的发展,易观研究认为，企业精准营销的核心目标是通过大数据的商品化服务，从数据技术角度解决市场 营销问题，优化业务的运营效果。其需求背景可能来自多个方面的诉求，包括：消费决策周期长，考 虑因素多样；资源被充分竞争，导致媒体价格不断升高；需要提高用户的转化与变现效果；线下业态 受线上业态冲击明显；用户易流失，亟待唤回流失用户；更加重视搜索引擎营销效果等。,移动 Web 与 App 监测开始广泛创造价值,在 App 方面，2015 年从中国移动互联网用户 APP 分类月均活跃用户规模 TOP20 的统计中可以看 出，即时通讯、社交网络、游戏三类应用拥有最多的活跃用户。目前中国移动互联网用户主要需求还 欢迎登陆 Anslysys 易观：http:/www.analysys.cn,中国大数据市场年度综合报告 2016,2016 年 8 月,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,4,是在于社交和娱乐。除此之外，搜索、输入法、地图等工具类应用也是用户使用率较高的应用类型， 而人们在移动端购物需求的逐步释放，使得电商、移动支付类应用的活跃用户也得到了较快的增长。,大数据交易产业带动了对大数据人才的需求,随着大数据交易业务的兴起，交易机构对大数据人才的需求即将爆发。大数据交易产业主要人才 需求主要集中在数据采集与处理、底层技术架构、数据分析、解决方案、垂直行业等主要几个方向； 数据采集与处理主要涉及到的具体岗位是爬虫工程师、自然语言处理、语音识别、图像处理等。,大数据方案将向更多垂直化领域的拓展,随着国内不同行业对大数据应用意识的不断提高，以垂直行业和垂直应用领域为代表的大数据创 新方案将获得不断拓展。在行业方面，包括金融、电信、零售、汽车等领域将是拓展的重点方向，提 供商会将产品打包以解决方案模式提供给垂直行业。而在垂直应用领域方面，人脸识别、声音识别、 多重身份匹配等将是拓展的主要方向。同时，垂直化厂商的融资门槛将会进一步提高，除了行业的深 耕经验及技术积累，线上与线下数据源整合能力的重要性将会比 2015-2016 年更加重要。 欢迎登陆 Anslysys 易观：http:/www.analysys.cn,中国大数据市场年度综合报告 2016,2016 年 8 月,欢迎登陆 Anslysys 易观：http:/www.analysys.cn,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,5,正 文 目 录 1 大数据市场相关概念及研究范畴 9 1.1 相关概念 9 1.2 研究范畴 10 2 中国大数据整体市场 11 2.1 发展背景 11 2.2 总体规模 12 2.3 市场演进方向 13 2.4 融资情况 14 2.5 商业模式 15,2.5.1 2.5.2 2.5.3 2.5.4 2.5.5,模式一：数据存储租用. 15 模式二：租售信息业务. 15 模式三：数据增值服务. 16 模式四：数据技术服务. 16 模式五：数据交易服务. 17,3 中国大数据市场应用分析 18 3.1 行业应用 18,3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.1.5 3.1.6,零售. 19 旅游. 21 医疗. 22 通信. 24 金融. 25 政府. 26,3.2 企业应用需求 27,3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5,数据可视化分析. 27 语音识别与语音分析. 28 地理位置应用. 28 精准营销. 29 网站和移动端数据分析. 30,3.3 结构化与非结构化大数据应用 32,3.3.1 3.3.2,结构化大数据应用. 32 非结构化大数据应用. 33,中国大数据市场年度综合报告 2016,2016 年 8 月,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,6,3.4 大数据交易 33,3.4.1 3.4.2 3.4.1,大数据交易市场环境. 33 大数据交易产业链. 34 大数据交易人力资源需求. 35,4 大数据厂商发展分析 36 4.1 竞争格局分析 36,4.1.1 4.1.2,语音识别分析. 36 数据可视化分析. 37,4.2 典型厂商分析 38,4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4 4.2.5,普强信息. 38 海云数据. 40 Everstring 41 App Annie . 42 人大金仓. 44,5 大数据产业发展趋势 46 5.1 大数据产业的发展方向 46 5.2 大数据行业投资分析 47,5.2.1 5.2.2,投资机遇因素. 47 投资风险因素. 47,易观国际版权声明 2016 .48 关于易观 49 欢迎登陆 Anslysys 易观：http:/www.analysys.cn,中国大数据市场年度综合报告 2016,2016 年 8 月,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,7,图 目 录 图 2-1 中国大数据市场 AMC 模型11 图 2-2 2016-2018 年中国大数据市场营收规模预测12 图 2-3 2016 年大数据各层技术演进方向.13 图 3-1 2015 年中国大数据市场行业营收结构 .18 图 3-2 线下零售大数据产业链 19 图 3-3 线上零售大数据产业链 19 图 3-4 线下旅游大数据产业链 21 图 3-5 线上旅游大数据产业链 21 图 3-6 医疗业大数据产业链22 图 3-7 通信大数据产业链 .24 图 3-8 金融大数据产业链 .25 图 3-9 政府大数据产业链 .26 图 3-10 精准营销在企业大数据体系中的位置 29 图 4-1 2016 上半年中国智能语音识别厂商竞争力雷达图 .36 图 4-2 2016 上半年中国可视化分析厂商竞争力雷达图.37 图 4-3 普强大数据系统介绍39 图 4-4 海云产品生态体系结构 40 图 4-5 EVERSTRING 服务体系结构.41 图 4-6 APP ANNIE 服务体系结构 .43 图 4-7 人大金仓数据库产品体系 44 欢迎登陆 Anslysys 易观：http:/www.analysys.cn,中国大数据市场年度综合报告 2016,2016 年 8 月,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,8,表 目 录 表 2-1 2016 年 1-7 月部分大数据创业厂商融资情况 14 表 6-1 大数据交易产业主要人才需求 35 欢迎登陆 Anslysys 易观：http:/www.analysys.cn,中国大数据市场年度综合报告 2016,2016 年 8 月,Tel ：4006-515-715,E-mail：coanalysys.com.cn,9,1 大数据市场相关概念及研究范畴 1.1 相关概念 （1） 大数据：大数据是一个伴随社会信息化而诞生,以海量数据(主要特征包括数量大、种类多、处 理速度要求快、以前没有或无法获取且现在正不断生成)积累为基础，囊括无数条“数据产生- 数据处理-信息提取-数据消费-新数据生产”的环状链，以降低信息不对称、提高决策有效性、 推进智慧和知识演进为目标，可广泛作用于几乎所有实体的跨界生态系统和发展趋势。 （2） 企业大数据分类：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。 （3） 结构化数据：能够用数据或同一的结构加以表示，如数字、符号； （4） 半结构化数据：介于结构化数据与非结构化数据之间。和普通纯文本相比，半结构化数据具有 一定的结构性，但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比，半结构化的数据结构变化很 大。 （5） 非结构化数据：无法用数字或统一结构表示的信息，如文本、图像、声音、网页等。 （6） 数据可用性：数据简明简要呈现的程度，以及数据易操作和易处理，保