大数据行业研究报告2022.docx

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1、大数据行业研究报告2022研究背景大数据产品概念和分类.大数据发展的耳区动力白国大数据分析行业研究报告2.2大数据产品分类2.2.1大数据基础设施.222大数据分析102.2.3大数据应用192.2.4大数据开源项目20225数据源和数据资源222.3大数据分析的价值2224大数据分析市场规模和发展趋势3J大数据分析市场规模243.2 大数据分析市场趋势253.2.1 国产化产品蓬勃发展263.2.2 云化部署持续增长，公有云、非公有云部署同步发展263.2.3 大数据分析平民化263.3 大数据分析技术趋势273.3.1 增强分析步入人工智能阶段273.3.2 湖仓一体成为新的数据基础设施底

2、座293.3.3 流批一体将两种架构模式融为一体304大数据分析三大细分市场主要厂商分析314.1 商业智能和数据可视化334.2 流批一体394.3 智能运维45目录5结论516 龙几才用JI白J521研究背景在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新，推动经济转型发展。紧密围绕数据资源开展的基础设施建设、数据集聚整合、数据分析处理、数据开放共享和数据安全，铸就了大数据产业发展的核心要素。这些要素所构筑的“内层齿轮”的转动直接带动了 “外层齿轮” 一一大数据融合应用的蓬勃发展，衍生出政府大数据、互联网大数据、健康医疗大数据、金融大数据、电信大数

3、据和工业大数据等热点场景，持续驱动经济增长和转型升级。“十三五”时期，我国大数据产业快速起步。据测算，产业规模年均复合增长率超过30%, 2020年超过1万亿元，发展取得显著成效，逐渐成为支撑我国经济社会发展的优势产业。政策体系逐步完善。党中央、国务院围绕数字经济、数据要素市场、国家一体化大数据中心布局等做出一系列战略部署，建立促进大 数据发展部际联席会议制度。有关部委出台了 20余份大数据政策文件，各地方出台了 30()余项相关政策，23个省区市、14个计划单列市和副省级城市设立了大数据管理机构，央地协同、区域联动的大数据发展推进体系逐步形成。产业基础日益巩固。数据资源极大丰富，总量位居全球

4、前列。产业创新日渐活跃，成为全球第二大相关专利受理国，专利受理总数全球占比近20%o基础设施不断夯实，建成全球规模最大的光纤网络和4G网络，5G终端连接数超过2亿，位居世界第一。标准体系逐步完 善，33项国家标准立项，24项发布。产业链初步形成。围绕“数据资源、基础硬件、通用软件、行业 应用、安全保障”的大数据产品和服务体系初步形成，全国遴选出338个大数据优秀产品和解决方案，以及400个大数据典型试点示范。行业融合逐步深入，大数据应用从互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域逐步向智能制造、数字社会、数字政府等领域拓展，并在疫情防控和复工复产中发挥了关键支撑作用。生态体系持续优化。区域集聚

5、成效显著，建设了 8个国家大数据综合试验区和11个大数据领域国家新型工业化产业示范基地。一批大数据龙头企业快速崛起，初步形成了大企业引领、中小企业协同、创新企业不断涌现的发展格局。产业支撑能力不断提升，咨询服务、评估测试等服务保障体系基本建立。数字营商环境持续优化，电子政务在线服务指数跃升至全球第9位，进入世界领先梯队。中国大数据产业发展受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及渗透等众多利好因素的影响，市场需求和相关技术进步成为大数据产业持续高速增长的最主要动力。中国大数据产业呈现集成创新 和泛在赋能的新趋势。新一轮科技革命蓬勃发展，大数据与5G、云计算、人工智能、区块链等新技术加速融合，

6、重塑技术架构、产品形态和服务模式，推动经济社会的全面创新。各行业各领域数字化进程不断加快，基于大数据的管理和决策模式日益成熟，为产业提质降本增效、政府治理体系和治理能力现代化广泛赋能。随着“互联网的不断深入推进以及数字技术的不断成熟，大数据的应用和服务持续深化，中国大数据产业将继续保持高速增长，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系将基本形成，持续促进传统产业转型升级，激发经济增长活力，助力新型智慧城市和数字经济建设。2大数据产品概念和分类大数据是数据的集合，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征，是推动经济转型发展的新动力。图表1、全球生成、获取、复制、消费的数据量（

7、单位ZB） , Statista 2022大数据应用的蓬勃发展是社会进步的必然结果，互联网普及之后，数据的生成、获取、复制、消费呈现出指数级发展的趋势，这些数据 来自气象卫星、交通摄像头、车联网、电力/能源/工业/环保行业的数控设备和传感器、社交媒体动态、音频视频消费习惯、移动应用的用户使用行为、购物平台的浏览和购买记录、服务器的事务记录及安 全日志等等，企业和政府利用这些数据制定决策，完善流程和政策，并打造以用户为中心的产品、服务和体验。通过挖掘和分析这些数据，企业能够提高自身的竞争力和抗风险能力，把握新机遇，革新业务模式；政府能够洞察趋势、制定出更科学的决策和政策。在现代社会环境下，不进行

8、大数据分析，就会“耳聋眼瞎二2.1 大数据发展的驱动力大数据在业务需求和技术创新的结合中蓬勃发展。许多以大数据为核心战略的公司取得了巨大的成功，阿里巴巴、腾讯、亚马逊、苹果都是大家耳熟能详的例子。大数据的迅速发展有六个主要的驱动因素：社会数字化、物联网、技术成本快速卜降、云计算的快速发展、数据科学的普及、人工智能的崛起。1 .社会数字化消费者驱动和面向消费者的大数据是最重要的大数据应用，“永 远在线”的消费者生产了大量的数据。据2021年2月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的中国互联 网络发展状况统计报告，中国有9.9亿网民，平均每天的上网时间为3.7小时。网民与网民之间、网民与企业之间

9、、网民与政府之间的 每一次交互，每次点击、渭动或处理消息，都会在各大平台的数据库中创建新数据，巨大的人口基数创建出了巨量的数据。新冠肺炎疫情加速推动了从个体、企业到政府全方位的社会数字化转型浪潮。疫情的隔离使个体更加倾向于使用互联网连接，用户上网意愿、上网习惯加速形成。网民个体利用流媒体平台和社交平台获取信息，借助网络购物、网上外卖解决日常生活所需，通过在线政务应用和健康码办事出行，不断共享互联网带来的数字红利。在企业方面，疫情的出现为企业数字化转型按下了 “加速键。在线办公、在线交易等线上化运营方式为企业在特殊时期保持正常运转提供了支撑。在政府方面，政府的数字化应急能力和在线政务服务能力在疫

10、情下不断“淬炼”，在线服务指数由全球第34位跃升至第9位，迈入全球领先行列。2、物联网物联网（IoT）是指通过传感设备、按照标准通讯协议，把物品与互联网连接，实现智能化服务的网络。物联网大致诞生于2008年 到2009年，互联网上连接的物的数量超过了人的数量时，物联网诞生了。工业、商业和公共设施领域很早就开始了物联网应用，智能汽车市场也开始爆发，一辆普通家用轿车上大约有近百个传感器，而且传感器数量还在不断增长之中，更有大量的智能设备开始走入家庭，家庭里的TP地址数量急剧增长。据 Business Insider, IoT Analytics, Gartner, Intel, Statista

11、联合预测，2025年全球将有309亿设备接入物联网。这些物联网设备能够以更高的速率不知疲倦地生产数据，对这些设备的运营、监控以及安全保障，离不开大数据技术的支撑，反过来也推动了大数据技术的进步。3.技术成本快速下降中国大数据分析行业研究报告7据的发展贮备好了智力资源。6 .人工智能的崛起大数据发展的早期阶段，具有数据科学知识是进入大数据行业的基本门槛。进入2020年代，随着人工智能带来的革命性变化，数据分析的技术门槛己经大大降低，大量未经数据科学训练的业务人员也 可以方便地使用大数据系统了，实现了数据分析“平民化”的效果，大大促进了大数据技术的应用深度和广度。2.2大数据产品分类大敬据基础设施

12、存储敬琨湖湖仓一体关系秘敢掘座NewSQL数据冰图数提拜ETU数提转换数像集成除私/安全数弊质量无源务鼾Hadoop数璟仓库波式/内存虹冰NoSQL蚁我中实酎数据拜MPP数娓声反向ETL数免治理/访何微携可双察性修理/监控集群服务大散据分析大数据应用商业智能平台客户体验川K务企业市卷营销消费市场卷销数据可视化人力资本法律致免分析的合财务增强分析自动化和RPA安全数部目录与发现广告互联网指标平台房地产政府与情报浪批一体化电信金融投资H志分析金袖借贷保险口生伟康生命科学香询引擎交商农业搜索工业教育大数据开演项目数据源和API丽V学.数据市渤和发现财经数提天空海敛据人乂/实体数据位置智能框架教璟格式

13、杏淀/欲舞流数不故挺运营淡与消息统计工具和语gV/K可视化物同安全故至服务可化程与学校研究机构LJ敛据库均排基端设施习ML运营/基础设潦搜索日志与监控图表2、大数据产品分类大数据市场经过20多年的长足发展，形成了丰富的市场生态，从产品、服务供应端的视角大致可分为如下领域：大数据基础设施、大数据相关的技术变得越来越便宜，数据存储和处理的成本不断下降，使小型企业甚至个人都能够参与大数据应用。摩尔定律在大数据领域适用，计算能力的性价比每两年翻番存储密度以及容量也每两年翻一番。相较于世纪之初的2000年，在造价相同的情况下，现 在我们可以获得超过1000倍的计算性能和超过1000倍的存储容量。除了计算

14、和存储成本的下降之外，影响大数据系统成本的另一个关键因素是开源大数据软件。与价格高昂的数据仓库时代相比，这些开源软件以及基于开源软件快速成长、扩散的技术服务能力，极大地降低了大数据项目的成本。4 .云计算的快速发展云计算以及云计算环境下大数据技术的成熟，使构建一套大数据系统从高投入、高风险的项目（需要大量专家长时间进行系统搭建），变为低门槛、快速启动的项目（基础软件可以在若干分钟之内搭建完成），而且能够随着业务的增长进行无缝的技术增长，只需为实际使用的计算和存储资源付费。云计算大幅降低了大数据系统的技术门槛、时间成本和使用成本。5 .数据科学的普及新世纪以来，数据科学和数据科学家这两个词变得非常流行。哈佛商业评论称数据科学家为“二十一世纪最性感的工作”。近年的职场上对数据科学家和类似职位的需求急剧增加，许多人积极投身到数据科学领域。对数据科学的教育更加专业化，统计和数据分析专业，正在变为学生和工作人群中的热门专业。数据科学的普及为大数据分析、大数据应用、大数据开源项目、数据源和API、数据资源。下面我们对各个领域择要讨论，并对数据分析相关部分着重展开。2.2