独家:最新大数据产业现状和主要子行业介绍

36大数据

接上篇介绍:趋势:大数据代表未来,投资力度增强  36大数据专稿,拒绝转载!

大数据的源与流

大数据从源到流到汇聚应用,包含数据入口、数据融合处理、数据应用三个主要过程。从前到后看,这三个过程分别对应于数据资产领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。

1) 数据资产领域

“数据正在成为一种(战略)资产”已经是行业的共识。大数据很大程度上是随着社会信息化程度提高而在近期产生的,即是以前没有或无法获取且正在不断生成的“新(fresh)”数据。不同的公司把握着各个数据入口,而把握数据资产的企业也必然成为大数据的首批和直接受益者。从公司业务模式上,数据资产公司可以区分为纯数据资产公司和兼数据资产公司;从数据类型上,数据可以区分为交易数据(含询价等)和交互数据。

纯数据资产公司指其产品和业务即为数据本身,代表企业如友盟和个信互动等。友盟(Umeng)将核心代码植入各种移动应用,向移动应用创业者提供应用统计分析、用户反馈等服务,目前,国内主流开发者大多是友盟的用户,超过18万的移动应用从友盟服务中获益。个信互动的个推平台,面向公众提供专业的手机推送解决方案,并向开发者提供推送的BI数据,目前的接入用户已经超过6.8亿。

不难看出,该类公司有几个特征,

一是处于数据流中某个基础性的控制节点;

二是在控制节点后聚集了一整类的兼数据资产型公司;

三是标的数量很少,一个具体领域(如手机的信息推送或者应用统计服务)只能容纳下1-2家企业;四是该类企业处于底层,较少为非业界人士所知。

兼数据资产公司相对纯数据资产公司显然更多,下表按照交易数据与交互数据对其进行分类整理。

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表格中所列示的都是规模较大、有所成绩的明星企业,因为如果数据没有相当深度和广度的累积,价值将非常低。但是,我们看到不断有新的企业成长起来,百花齐放百家争鸣,抢夺已有的入口或者开辟全新的入口。

2) 数据融合与处理相关领域

在数据融合与处理相关的领域,主要解决包含两个方面的问题:一是数据标准化与有效性整理;二是面向过程(具体目的)的数据处理与粗提取。

典型的案例如征信数据库,商业银行与各信贷主体之间每天都在发生着海量交易,交易一旦发生则记录进入各商业银行数据库(录入人员通过人机交互过程完成数据的标准化和预处理),每天晚上各商业银行后台对数据进行整理和加密,次日将信贷主体与信用数据加密通过专用接口将数据包提交到征信数据中心,然后征信中心将各数据包加成导入到征信数据总库进行更新,完成数据标准化和有效性整理并形成更新后的数据状态。而面向过程的数据处理与粗提取,比如对某信贷主体的征信数据进行查询后,可通过插件进行破产风险(企业)或信用评分(个人)的简单核算,不同金融机构可设置不同的标准,根据自身风险政策完成初步的可否授信、授信额度大小的批量化评估。

较成熟的类似机构包括彭博、万得、同花顺等,目前均局限于金融行业,但每个行业都有不同的数据整合入库的需求,而数据标准的制定及数据汇聚的执行是其难点所在。另外,在大数据的融合与处理相关领域,两个绕不开的点为基础软件(数据库软件)和云计算

3) 数据应用相关领域

如上文所述,掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者,因为他们会自然、方便的对大数据进行把玩、加工、消化、利用。而随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展,应用将必然扩张到生产生活的方方面面,广泛影响各行各业。

麦肯锡针对美国各个行业应用大数据的潜在价值提升做了一个评估(结论参见下表),从其中我们可以看到,大数据的应用将使得金融保险、信息技术、公共管理、贸易物流等领域获得极大的价值提升。

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大数据产业结构

首先我们按照从硬件-基础软件-应用软件-信息服务和数据生成-存储-处理-应用两条线各4个维度来划分大数据的产业结构,涉及11大类主要的产品和服务:采集设备、存储设备、服务器、数据库软件、采集监测软件、智能搜索与分析软件、系统集成、IT基础设施服务、咨询实施服务、信息安全以及云计算。

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