近日，由大數據產業(yè)生態(tài)聯盟聯合賽迪顧問共同完成的《2019中國大數據產業(yè)發(fā)展白皮書》(以下簡稱《白皮書》)在2019世界計算機大會——“計算機未來：算力驅動萬物互聯”主題論壇上重磅發(fā)布，并揭曉“2019中國大數據企業(yè)50強”和“中國大數據企業(yè)投資價值百強”?！栋灼窂恼摺a業(yè)、區(qū)域、人才和資本五個維度展示了2018年中國大數據產業(yè)生態(tài)的最新進展，并圍繞互聯網、金融、電信、政府、健康醫(yī)療和工業(yè)六個細分產業(yè)，詳細洞察其歷史演進、特點、痛點和未來機會點。

賽迪顧問有限公司總裁孫會峰，就2018年以來大數據產業(yè)生態(tài)的最新態(tài)勢進行了深入分析，并總結了未來中國大數據產業(yè)發(fā)展的八大趨勢。

一、大數據與經濟社會發(fā)展緊密相關

當今時代，數據與人們的日常生活密切相關，衣、食、住、行等相關領域的海量數據持續(xù)迸發(fā)。2017年滴滴用戶數達4.5億，提供了超過74.3億次移動出行服務;2018年微信每日發(fā)送信息450億次，新浪微博日活躍用戶2億，微博視頻/直播日均發(fā)布量為150萬+;2018年天貓雙11訂單量突破10億，2019年京東“6？18”開場1小時下單金額50億元;中國3萬家綜合性醫(yī)院，每年新增數據量可達20Zbit。上述海量數據的產生為大數據應用提供了豐富的基礎資源和場景。希捷科技的一項最新研究表明，到2025年全球數據量將會從2018年的33ZB上升至175ZB。

基于生產生活中的海量數據資源，整個經濟社會的數字化水平將遵循“數據化-信息化-數字化-智能化”的演進路線持續(xù)升級。“數據化”是關鍵基礎，它確定了數據的采集邊界和標準;“信息化”是關鍵流程，它規(guī)范了數據采集、存儲、分析的具體方法;“數字化”是關鍵手段，它明確了應用大數據、人工智能等新一代信息技術開展分析和應用的新思路新模式;“智能化”是關鍵效果，它反映了數字化轉型的成效，覆蓋社會治理、公共服務和產業(yè)發(fā)展等多領域。

數字化轉型的四階段演進示意圖

大數據作為數字化轉型中的核心支撐能力，相關技術和應用助力了數字中國戰(zhàn)略的加速落地。數字中國戰(zhàn)略包含數字經濟、數字政府和數字社會三個部分。中國數字經濟規(guī)模持續(xù)壯大，提升經濟發(fā)展質量。國家網信辦的數據顯示，2018年中國數字經濟規(guī)模達31.3萬億元，同比增長15.1%，占GDP的比重達34.8%。據上海社科院測算，2016年到2018年，中國數字經濟對GDP增長的貢獻率分別達到了74.1%、57.5%和60.0%。與此同時，數字政府和數字社會建設也同步推進，持續(xù)提升政府的服務能力，優(yōu)化社會的運行效率。

數字中國戰(zhàn)略與大數據產業(yè)的關系

二、大數據產業(yè)生態(tài)的五維度解析

1、政策維度

2016-2018年國家和地方各級政府相繼出臺了一大批大數據相關政策。截至2018年底，國家累計發(fā)布了43條相關政策，全國有31個省(市、區(qū))累計發(fā)布政策347條，其中貴州、福建、廣東和浙江領先。

2016-2018年31個省(市、區(qū))大數據政策數量

從省級大數據管理機構的成立來看，廣東省在2014年最先成立了大數據管理局，2015年浙江省和貴州省跟進，2017年陜西省、重慶市和內蒙古自治區(qū)也完成了布局。2018年則是大數據管理機構最密集成立的年份，吉林省、北京市、天津市、山東省、河南省、安徽省和福建省等紛紛成立主管部門，數字經濟和大數據產業(yè)已得到地方各級政府的高度重視。

2、產業(yè)維度

受宏觀政策、技術升級和應用場景拓展等利好因素的影響，2018年中國大數據產業(yè)規(guī)模為4384.5億元，預計2021年將達8070.6億元。從2016-2021年，大數據產業(yè)規(guī)模增長5230億元，5年復合增長率達23.2%。賽迪顧問分析發(fā)現，2016-2018年的增長主要由產業(yè)政策和資本協力推動。2019年以來，隨著大數據技術和應用的持續(xù)爆發(fā)，以及5G和物聯網等相關技術的成熟，市場需求和相關技術進步將成為大數據產業(yè)持續(xù)高速增長的最主要動力。

3、人才維度

大數據人才是指從事大數據相關工作的人才，主要包括從事研發(fā)、分析工作的核心人才，以及兼具行業(yè)背景和大數據技能的復合型人才。據賽迪顧問估算，截至2018年底，中國大數據核心人才數量為200萬人，缺口為60萬人。為了應對大數據人才的緊缺態(tài)勢，國家加快設立數據科學與大數據技術等一批相關專業(yè)。教育部的統計數據顯示，2017-2019年高校數據科學與大數據技術專業(yè)新增備案數量依次為32所、250所和196所。

4、創(chuàng)新維度

據賽迪顧問統計[1]，中國大數據相關專利新增數量從2015年開始快速升高。2018年單年的新增專利數量達7887個，其中發(fā)明專利占比達77.0%，實用新型專利占比達21.7%，授權發(fā)明占1.3%。進一步分析發(fā)現，企業(yè)和科研院所是大數據創(chuàng)新的主力軍，數據顯示2018年，兩者合計貢獻了7273項專利，占到了全年新增數量的92.2%。

5、區(qū)域維度

賽迪顧問從創(chuàng)新能力、政府服務能力、典型園區(qū)數量和產業(yè)規(guī)模四個維度評價了全國六大區(qū)域的大數據產業(yè)綜合發(fā)展能力[2]。研究顯示，華東地區(qū)在創(chuàng)新能力、政府服務能力和典型園區(qū)數量方面優(yōu)勢明顯，典型代表地區(qū)包括上海市和浙江省;華北地區(qū)雖然綜合評價僅次于華東，但其產業(yè)規(guī)模在六個區(qū)域中處于領跑地位;中南地區(qū)近年來發(fā)展迅速，代表省份河南和廣東相繼落地了大量產業(yè)園載體，其政府服務能力和區(qū)域創(chuàng)新能力均得到了快速提升;西南地區(qū)主要由四川省和貴州省領銜，已經打造形成區(qū)域發(fā)展新高地;東北和西北地區(qū)的整體發(fā)展能力相對滯后，各項指標均有待提升。

2019年全國各區(qū)域大數據產業(yè)綜合發(fā)展能力評價

數據來源：《省級政府和重點城市網上政務服務能力調查評估報告(2019)》，賽迪顧問，2019

三、大數據產業(yè)的八大趨勢

1、政府大數據從“數據資產管理”走向“大監(jiān)管大服務”

隨著數字政府和新型智慧城市建設的持續(xù)推進，與社會治理、民生服務、政務應用密切相關的政府大數據應用成為熱點。中國政府掌握著80%的高價值公共數據，如何盤活這些海量數據資源，是未來政府大數據發(fā)展的關鍵。

中國政府大數據的發(fā)展歷經三個階段：2010年以前是以三金工程為代表的信息化建設;2011-2016年步入大數據平臺建設和數據整合，各級政府主導搭建了大量平臺;2017年至今，數據資產管理和應用成為新主題。從趨勢上看，未來政府的大數據應用將逐步向“大監(jiān)管大服務”方向邁進，用以實現更精準高效的監(jiān)管和更便捷深入的服務。未來，通過結合5G、人工智能、大數據、云計算和物聯網等諸種信息技術，順應數字經濟和數字政府建設浪潮，落地城市大腦、平安城市、社會信用、交通感知與管理、社會輿情管理等應用，切實提升政府服務能力，將成為政府大數據發(fā)展的機會點所在。

2、電信大數據：從“小圈子”走向“大生態(tài)”

電信行業(yè)的信息化和數字化水平走在全行業(yè)前列，2010-2015年，各電信運營商落地了一批大數據平臺和應用類項目，開展了大量PoC測試，內部大數據技術和應用能力顯著提高。2016年以后，運營商內部業(yè)務加速集中化，開源節(jié)流成為運營商關心的核心問題。

電信大數據細分產業(yè)正在從“小圈子”走向“大生態(tài)”?！靶∪ψ印钡慕裹c是運營商自身業(yè)務能力和效率的持續(xù)提升，比如順應業(yè)務集中化的趨勢，運用大數據技術提升企業(yè)運營能力，實現集團-地方兩級大數據架構的融合優(yōu)化，加速B-O-M三域數據融合，應用SDN/NFV技術柔性改造網絡，加速布局5G和AI的等新應用場景?！按笊鷳B(tài)”意指運營商既有能力的外部拓展和遷移，通過對外提供領先的網絡服務能力，深厚的數據平臺架構和數據融合應用能力，高效可靠的云計算基礎設施和云服務能力，打造新的、以運營商為核心的數字生態(tài)體系，加速非電信業(yè)務的變現能力。

3、健康醫(yī)療大數據從“大”數據走向“精準”數據

中國的醫(yī)療信息化建設持續(xù)推進，年增速保持在20%以上的較高水平。從面向醫(yī)院管理信息化(HIS)，到以患者和醫(yī)療過程為核心的醫(yī)院臨床管理醫(yī)療信息化(如PACS、LIS、RIS、EMR等)，再到區(qū)域醫(yī)療服務信息化(GMIS)，廣覆蓋的醫(yī)療信息化建設項目累積了海量數據，為健康醫(yī)療大數據業(yè)務的開展奠定了堅實基礎。

健康醫(yī)療大數據將從當前簡單的“大”走向“精準”，通過獲取更高質量、更精準的數據，助力健康醫(yī)療服務的提升。當前，我國健康醫(yī)療大數據行業(yè)面臨四方面挑戰(zhàn)：(1)求數無源，需采集的數據標的不明確，采集工具的標準化和規(guī)范化有待提升，無法獲得所需數據;(2)有量無質，所采集數據無法滿足既定用途所需的數量和質量;(3)有病無數，臨床救治與數據應用需求脫軌，大數據和AI等技術的臨床應用不足，臨床一線數據的收集和匯聚不足;(4)有數無據，在數據深加工方面的工作不足，尚未形成數據驅動的臨床科研、醫(yī)藥研發(fā)、器械生產、分級診療、健康養(yǎng)老、醫(yī)養(yǎng)結合等產品和服務。以動態(tài)血壓計為例，我國動態(tài)血壓計市場完全被歐美企業(yè)占據，其根源在于我國醫(yī)療機構不能提供臨床上的“中心動脈血壓數據”。中心動脈血壓需要在開創(chuàng)性手術過程中采集，我國醫(yī)療機構在手術過程中通常把注意力集中于救治患者，既疏于采集手術過程中數據，也缺少開創(chuàng)性手術過程中的感染可控的數據采集科學手段。這個案例集中體現了健康醫(yī)療大數據應用的兩點問題——沒有可用數據、不知如何采集。未來，健康醫(yī)療大數據破局的關鍵在于匯集整合更精準的數據，為臨床決策和藥品器械研發(fā)提供數據分析支撐。

4、工業(yè)大數據圍繞“小場景”從“項目”走向“產品”

工業(yè)大數據立足工業(yè)企業(yè)的降本增效，當前主流應用場景以電網和離散型制造業(yè)為主，設備故障預測與健康管理、綜合能耗管理、智能排產、庫存管理和供應鏈協同成為應用熱點。然而，工業(yè)大數據解決方案的高成本、工業(yè)企業(yè)的數據意識不強，以及工業(yè)互聯網盈利模式的模糊，制約了工業(yè)大數據應用的快速拓展。

未來，工業(yè)大數據將圍繞“小場景”從“項目”走向“產品”。小場景由于投入相對少，需求更精準，有助于在短期內取得成效，培育企業(yè)的數字化認知，也便于供應商積累行業(yè)數據和經驗，降低實施成本，推動從項目到標準產品的轉變。通過以龍頭企業(yè)和行業(yè)特色企業(yè)為引領，加速布局一批小場景，持續(xù)推進工業(yè)設備數據化和應用產品化，工業(yè)大數據有望加速落地。

5、營銷大數據從“流量營銷”走向“精細運營”

營銷大數據是大數據商業(yè)化應用效果最好的細分領域，它通過應用數字技術溝通了廣告主和目標用戶，實現了產品和服務的精準推廣。伴隨著移動互聯網流量見頂，以及經濟下行壓力下廣告主營銷預算的下降，如何利用大數據技術，以更低的成本，幫助企業(yè)更高效地觸達目標用戶成為破局關鍵。

未來，營銷大數據將從“流量營銷”走向“精細運營”。在流量營銷階段，廣告主通過采買高流量平臺的流量即可實現業(yè)績和投入的同步提升，這一時期的營銷大數據被用于提升展示廣告、搜索廣告、社交網絡廣告和電商廣告的運行效率，更好地實現廣告主與目標用戶的對接，豐富廣告投放的場景和渠道。而在精細運營階段，更精準的用戶觸達、更明智的預算分配成為廣告主的關注核心。營銷大數據在這里被用于整合多維多源數據，提供能力支撐。在更精準的用戶觸達方面，線下場景的需求更為精準(如機場航站樓、4S店等)，通過整合線下和線上數據，定向推送廣告，有助于提升營銷效率;此外，基于Panel庫的人群訪談所得的“小數據”便于洞察因果關系，配合大數據分析挖掘能力，同樣可以實現更精準的投放，提升營銷效率。在更明智的預算分配方面，當前的中小廣告主更青睞于全渠道的整合營銷平臺(SEM+EDM+社交+內容營銷+獨立DSP+DMP+輿情監(jiān)測)建設，來平衡ROI，同時廣告主高度重視內容和社交媒體的深度運營，通過精細化的運營來實現可持續(xù)的商業(yè)化變現。

6、金融大數據：從“強管控”走向“創(chuàng)新服務”

金融大數據是隸屬于金融科技的關鍵技術，它服務于金融機構的核心業(yè)務環(huán)節(jié)，解答諸如貸不貸款、貸款多少、風險如何等關鍵問題。2017年以來，隨著金融監(jiān)管日趨嚴格，基于數據規(guī)范行業(yè)秩序，降低金融風險，成為金融大數據的主流應用場景。

未來，隨著技術的成熟，金融大數據將逐步由“強管控”走向“創(chuàng)新服務”，通過匯集多源多維的數據，提供創(chuàng)新服務支撐。比如，與社會信用體系建設相融合，提供基于金融數據的個人信用報告、企業(yè)財務信用報告、授信評估、貸中預警、中小微企業(yè)信用評估等新服務，以及與此間接相關的、高效便捷的清算支付和出行服務。與此同時，積極創(chuàng)新金融反欺詐、供應鏈金融等新興金融服務，切實助力實體經濟的資金融通，確保資金安全高效使用。

7、大數據學科教育從“通用人才培育”走向“專用人才培育”

如前所述，2018年中國大數據人才缺口為60萬人。賽迪顧問研究發(fā)現，2016-2017年多數大數據人才畢業(yè)于“計算機類、統計類和數學類學科”，然而從2018年開始，國家一方面加大“數據科學與大數據技術”專業(yè)的投入力度，另一方面加快設立交叉性的新學科(如智能醫(yī)學工程、智能建造、計算金融、智能車輛工程等)，培育既有專業(yè)知識又懂大數據技術的復合型人才成為未來大數據人才培養(yǎng)的發(fā)展趨勢。

8、大數據安全從“技術安全”走向“綜合治理”

大數據時代，數據的獲取方式、存儲規(guī)模、訪問特點、分析方法和技術架構都有了很大不同，與此同時，企業(yè)的組織架構和業(yè)務流程也相應發(fā)生了轉變，這些新特征對于數據安全提出了全新挑戰(zhàn)——數據安全更難防護、認證系統不完善、系統更易被入侵、安全策略更難實行等。傳統數據安全已經無法滿足大數據場景下的安全防護要求。

大數據安全不同于傳統數據安全，它包含大數據平臺安全和大數據環(huán)境下的數據安全兩部分內容。當前，中國大數據安全市場規(guī)模小，企業(yè)在采用相關產品和服務過程中高度重視ROI，不能接受數據安全防護成本高于數據自身的價值。此外，受制于組織、制度和規(guī)范，由人為因素導致的大數據泄露和安全問題同樣嚴峻，有研究指出80%的數據泄露是企業(yè)“內鬼”所為。賽迪顧問認為，未來大數據安全將逐步從重安全技術轉變?yōu)橹刂卫恚渲攸c落在核心數據資產的梳理和防護，以及圍繞大數據治理所開展的體制機制建設。

四、賽迪建議

對于政府部門，要切實以政府大數據應用為先導，分層次推進大數據建設。在政府大數據領域，順應數字政府和新型智慧城市建設浪潮，加快數據資源整合，建立健全政務數據應用場景，全面提升政府服務能力;在市場化程度高的互聯網、金融、電信等領域，鼓勵行業(yè)標準的制定，完善必要的行業(yè)監(jiān)管;在市場化程度低的工業(yè)和健康醫(yī)療等領域，針對制約發(fā)展的核心問題(如有數無源、有量無質、實施成本高等)，加大政策扶持力度，助力產業(yè)穩(wěn)步發(fā)展;與此同時，順應數字經濟浪潮，夯實大數據產業(yè)集聚區(qū)建設，支持多層次大數據人才培養(yǎng)，強化大數據標準體系建設。

對于用戶企業(yè)，一方面要夯實數據基礎，強化數據資源的匯集整合，兼顧數據的量和質;另一方面要穩(wěn)步拓展大數據應用，重業(yè)務實效，以小場景帶動數據整合與分析應用，扎實推進數字化轉型。在具體的創(chuàng)新方面，用戶企業(yè)可嘗試下放創(chuàng)新壓力，在相對成熟的業(yè)務領域，借鑒電信運營商的創(chuàng)新發(fā)展經驗，同供應商開展框架協議式的創(chuàng)新合作，依最終的創(chuàng)新成果交付情況付費。

對于大型供應商，應注重平臺和生態(tài)打造，在基礎技術平臺、數據中臺、業(yè)務中臺等建設方面加大投入，同時在細分領域兼顧自身優(yōu)勢與合作伙伴網絡建設;對于中小型供應商，則要持續(xù)提升技術實力，加快搭建內生的數據資源池，在細分領域加快塑造差異化的競爭優(yōu)勢。

對投資機構，建議關注行業(yè)性和功能性的大數據解決方案。具體而言，營銷大數據、政府大數據、電信大數據、金融大數據的市場認可程度高，發(fā)展前景好，技術相對成熟，具備較高的投資價值;健康醫(yī)療大數據和工業(yè)大數據未來3-5年內將進入爆發(fā)期;云計算平臺和服務、數據分析挖掘、數據采集和預處理，以及數據可視化等技術的發(fā)展值得投資機構持續(xù)關注;大數據安全市場規(guī)模小，體制機制有待健全，遠期值得關注;大數據交易由于商業(yè)模式不清晰，權屬模糊，目前多流于口號式的宣傳，短期不建議介入。

[1] 數據來源：智慧芽(PatSnap)全球專利檢索數據庫。

[2] 各個指標的數據來源：

創(chuàng)新能力——截至2019.09.05各區(qū)域專利保有量合計值，含發(fā)明和實用新型專利，不包含外觀設計。

政府服務能力——國家行政學院電子政務研究中心發(fā)布的《省級政府和重點城市網上政務服務能力調查評估報告(2019)》，賽迪顧問整理。

典型園區(qū)數(不完全統計)—— 官方發(fā)聲較多，建設思路清晰的大數據產業(yè)園區(qū)，賽迪顧問整理。

產業(yè)規(guī)?！獢祿碓矗?/em>賽迪顧問，2019

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