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赛迪顾问股份有限公司
目录
研究对象 (1)
重要结论 (1)
一、2015年全球大数据市场发展概况 (2)
(一) 市场规模与结构 (2)
1、市场规模与增长 (2)
2、产品结构 (2)
(二) 新技术应用 (4)
1、Spark与Hadoop融合发展 (4)
2、NewSQL数据库成为新风向 (5)
(三) 基本特点 (6)
1、数据应用面不断扩大 (6)
2、中国大数据市场成为新兴增长点 (6)
(四) 主要国家和地区分析 (6)
1、美国 (6)
2、欧洲 (8)
3、日本 (10)
4、亚太(不含日本) (11)
二、2015年中国大数据市场发展概况 (13)
(一) 市场规模与特点 (13)
1、市场规模与增长 (13)
2、基本特点 (14)
(二) 市场结构分析 (15)
1、产品结构 (15)
2、行业结构 (16)
三、2015年中国大数据市场重点厂商分析 (17)
(一) 大数据产业链分析 (17)
(二) 国外重点企业分析 (19)
1、IBM (19)
1
2、Oracle (21)
3、Google (22)
4、Cloudera (24)
5、Teradata (25)
(三) 国内重点企业分析 (27)
1、星环科技 (27)
2、阿里巴巴 (28)
3、百分点 (30)
4、爱可生 (31)
5、神舟通用 (34)
6、浪潮 (36)
7、睿至大数据 (37)
四、2016－2018年中国大数据市场趋势分析 (40)
(一) 影响因素 (40)
1、有利因素 (40)
2、不利因素 (41)
(二) 发展趋势 (42)
1、强势增长态势有望保持 (42)
2、技术和应用双螺旋结构突显 (42)
3、开放趋势刺激安全市场发展 (43)
4、预防产业过剩渐成共识 (43)
五、2016－2018年中国大数据市场发展预测 (45)
(一) 市场规模预测 (45)
(二) 市场结构预测 (46)
1、产品结构 (46)
2、行业结构 (46)
六、赛迪建议 (48)
(一) 对政府建议 (48)
1、统一数据开放渠道和标准，规范管理数据交易市场 (48)
2、建立人才引培机制，及时弥补市场缺口 (48)
2
(二) 对企业建议 (49)
1、产品行业跨界互补，弱化区域思维 (49)
2、深度挖掘细分行业，技术与应用融合 (49)
3、积极推动云端部署，加强服务提供能力 (50)
报告说明 (51)
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图目录
图1 2013－2015年全球大数据IT市场规模与增长 (2)
图2 2015年全球大数据IT产品结构 (3)
图3 2012－2015年中国大数据IT市场规模与增长 (13)
图4 2015年中国大数据IT市场产品结构 (15)
图5 2015年中国大数据企业生态图谱 (19)
图6 2016－2018年中国大数据IT市场规模与增长预测 (45)
表目录
表1 2015年全球大数据IT市场产品结构 (3)
表2 2015年中国大数据IT市场行业结构 (16)
表3 IBM大数据主要产品与解决方案 (20)
表4 Oracle大数据主要产品与解决方案 (22)
表5 Google大数据主要产品与解决方案 (24)
表6 Cloudera大数据主要产品与解决方案 (25)
表7 Teredata大数据主要产品与解决方案 (26)
表8 星环科技大数据主要产品与解决方案 (28)
表9 阿里巴巴大数据主要产品与解决方案 (29)
表10 百分点大数据主要产品与解决方案 (31)
表11 爱可生大数据主要产品与解决方案 (33)
表12 神舟通用大数据主要产品与解决方案 (35)
表13 浪潮大数据主要产品与解决方案 (37)
表14 睿至大数据主要产品与解决方案 (39)
表15 2016－2018年中国大数据IT市场产品结构预测 (46)
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研究对象
《2015－2016年中国大数据市场研究年度报告》主要研究用以搭建大数据平台所需的IT投资产品，包括实现大数据组织与管理、分析与发现、应用与服务的相关IT基础设施硬件与软件的销售和租赁，以及搭建大数据平台所需的平台规划咨询、系统集成、运营管理、弹性运算能力租赁、云存储等服务。
重要结论
1、2015年伴随着云计算、虚拟现实、人工智能等新技术与应用的迅速推广，智慧城市、政务云平台等项目建设步伐逐步加快，中国大数据IT投资继续高速增长，2015年中国大数据市场规模达到124.9亿元，与2014年相比增长34.2%。
2、产品结构方面，服务器、一体机等硬件产品仍占据主要比重，销售额达66.5亿元，占比53.2%。软件类产品占比有所提升，销售额达24.5亿元，占比19.6%。数据平台运维、系统集成等服务类产品销售额达33.9亿元，占比27.2%。
3、随着大数据国家战略、人工智能概念的落地推广，大数据IT市场未来仍将保持较高速度增长，但由于经济下行压力的影响，以及市场基数的大幅提高，市场增速相比往年将明显放缓。预测未来三年中国大数据IT市场将以33.5%的年复合增长率增长，随着云计算的不断普及，企业对硬件产品投入份额将逐渐下降，在云端采用的软件与服务所占份额将有所提升，特别是大数据服务产品将有较快增长。
1
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一、2015年全球大数据市场发展概况
(一) 市场规模与结构
1、市场规模与增长
2015年全球经济仍处于缓慢复苏的进程之中，整体经济增速较低，欧盟
经济增长疲软，新兴国家增长放缓。同时，美国大数据企业在全球大数据市
场中占据较大规模，而美元升值对美国企业的财务收入造成了较大下滑。在
这样的大环境下，大数据IT 市场的增长速度虽仍处于较高水平，但相比往年
增速有一定下降。2015年全球大数据IT 市场规模达460.6亿美元，同比增长
25.3%。
图 1 2013－2015年全球大数据IT 市场规模与增长
数据来源：赛迪顾问 2016，02
2、产品结构
大数据行业IT 市场的产品主要分为硬件、软件与服务三大类。其中硬件
包括为了部署大数据分析系统/平台而采购的服务器、存储、一体机等设备；
软件包括数据库、数据仓库、大数据分析与呈现工具等，一体机中整合的软
287.0 367.6
460.6
Y2013Y2014Y2015规模（亿美元）
36.7% 28.1% 25.3%
Y2013Y2014Y2015
销售额增长率
3
件不再重复计算；服务包括围绕部署、运行大数据分析系统/平台而采购的
咨询规划、系统集成、运维服务等。
2015年全球大数据IT 市场硬件依然占据主要比重，销售额达216.94亿美
元，占47.1%；软件与服务分别实现销售额105.93与137.72亿美元，分别占
比23.0%与29.9%。
表 1 2015年全球大数据IT 市场产品结构
数据来源：赛迪顾问 2016，02
图 2 2015年全球大数据IT 产品结构
数据来源：赛迪顾问 2016，02
137.72 105.94 216.94
服务 软件 硬件 亿美元
硬件
47.1%
软件
23.0%
服务
29.9%
按占比
硬件 软件 服务 2015年(亿美元)
216.94 105.94 137.72 占比 47.1% 23.0% 29.9%
(二) 新技术应用
1、Spark与Hadoop融合发展
随着大数据技术的发展，Hadoop体系中的问题也开始出现。其中，MapReduce的局限性尤为突出，比如抽象层次低，使用上难以上手；时延高，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够。当数据分析要求越来越高时，计算速度和实时性成为技术人员新的追求目标。基于内存计算的Spark 被提出，Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，其核心是弹性分布式数据集Resilient Distributed Datasets(RDD)，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。Spark的提出能够弥补Hadoop中MapReduce计算的性能缺陷。Spark也拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Google表示多年前已经不再使用MapReduce技术，取而代之的是自身的Dataflow架构。Cloudera，IBM，MapR等也纷纷加入Spark阵容。自2014初Spark已成为一个Apache软件基金会的顶级项目，并且是当今其最活跃的项目之一。尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对Hadoop的补充。Spark既可以运行在Hadoop的分布式文件管理系统上，也可以运行云计算平台中，Hadoop与Spark之间融合发展趋势大于取代，通过Spark集成进入Hadoop，可以利用Hadoop集群管理和灾备恢复能力等优势，提供更好的服务。同时，Hadoop也开始从一个提供廉价、开源服务的存储平台，转变为加载各类新型技术模块的新架构。
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2、NewSQL数据库成为新风向
传统关系型数据库在设计之时并没有考虑到大数据时代下，大量半结构化、非结构化数据的涌入，以及对数据实时性处理的要求。面对迫切的需求，NoSQL数据库应运而生，如MongoDB、Redis等迅速成为新兴热门。而NewSQL 数据库则是融合两者的优点，NewSQL是既拥有传统SQL数据库血统，又能够适应云计算时代分布式扩展的产品，相较于传统关系型数据库，NewSQL取消了耗费资源的缓冲池，直接在内存中运行整个数据库。其典型代表有Google Spanner, VoltDB, Clustrix, NuoDB等，NewSQL是既拥有传统SQL数据库血统，又能够适应云计算时代分布式扩展的产品，主要包括两类：拥有关系型数据库产品和服务，并将关系模型的好处带到分布式架构上；或者提高关系数据库的性能，使之达到不用考虑水平扩展问题的程度。前一类NewSQL包括Clustrix、GenieDB、ScalArc、ScaleBase、NimbusDB，也包括带有NDB的MySQL 集群、Drizzle等。后一类NewSQL包括Tokutek、JustOne DB。还有一些"NewSQL 即服务"，包括Amazon的关系数据库服务、Microsoft的SQL Azure、FathomDB 等。
NewSQL结合了SQL丰富灵活的数据互动能力，以及针对大数据和快数据的实时扩展能力。NewSQL和NoSQL也有交叉的地方，例如，RethinkDB可以看作NoSQL数据库中键/值存储的高速缓存系统，也可以当作NewSQL数据库中MySQL的存储引擎。现在许多NewSQL提供商使用自己的数据库为没有固定模式的数据提供存储服务，同时一些NoSQL数据库开始支持SQL查询和ACID事务特性。
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(三) 基本特点
1、数据应用面不断扩大
从行业特性来看，最先拥抱大数据的互联网、金融、电信等领域已经进行了深入的解决方案部署，并产生了大量有效应用案例。例如互联网精准营销，利用自身数据挖掘用户信息特征，进行广告精准投放，或者基于位置服务LBS的深度定制化软件。金融领域的安全保障方面，银行、证券和保险成为投资重点，主要利用大数据征信、发展小微贷款等。同时，以Google、IBM 为代表的大数据企业将眼光更多的投向了医疗、交通、天气等民生领域，运用数据挖掘技术助力传统行业实现深刻变革。
2、中国大数据市场成为新兴增长点
中国在未来将可能成为大数据最重要的市场，中国拥有世界上五分之一的人口，同时中国的发展正在处于快速的上升期。中国产生的数据将是巨大的，巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。总之，大数据将给中国的市场带来更广泛的发展机会，对于中国来说这个市场是非常有前景的，是值得重视的一个市场。
(四) 主要国家和地区分析
1、美国
美国政府对大数据的高度重视与战略部署为其大数据产业在全球范围内的抢先发展提供了先机。美国于2009年推出的https://www.doczj.com/doc/fa4183875.html,，率先将政府获取的数据信息向公众开放，2012年3月，美国政府推出《大数据研究和发展计划》，投入超过两亿的科研经费用于数据感知采集、数据组织管理、数据挖掘分析等相关工具与技术的开发。2013年11月，美国政府再度公布多个大数据合作研究项目，联合企业、科研机构加强对联邦数据的开发应用。其中，
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加州大学伯克利分校开发了完整的大数据开源软件平台“伯克利数据分析软件栈(Berkeley Data Analytics Stack)，其中的内存计算软件 Spark的性能比 Hadoop 提高近百倍，对产业界大数据技术走向产生了巨大影响。美国政府还在积极推动数据公开，已开放 37万个数据集和1209个数据工具，并在2013年5月初进一步要求，政府必须实现新增和经处理数据的开放和机器可读，激发大数据创新活力。同时，美国政府也是大数据的积极使用者，2013 年曝光的棱镜门事件显示出美国国家安全部门大数据应用的强大实力，其应用范围之广、水平之高、规模之大都远远超过人们的想象。2012－2013年间美国国家安全局(NSA)、联邦调查局(FBI)及中央情报局(CIA)等联邦政府机构还大量采购亚马逊的云服务，以支撑其大数据应用。
在政府的大力推动下，美国科技企业也纷纷展开对大数据的追逐战，传统巨头如IBM、Oracle、Microsoft、SAP、SAS等企业通过改进自己的数据库技术、一体化解决方案，来适应大数据浪潮下不同行业的新兴需求，进而巩固市场。2015年6月，IBM宣布推进Apache Spark项目，投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目，并将为Spark开源生态系统无偿提供突破性的机器学习技术——IBM SystemML。与此同时，SAP 推出了最新版本的HANA平台HANA SPS10，新平台可与物联网和最新的Hadoop 版本进行整合。另一方面，各大巨头通过投资并购新兴大数据企业，不断扩大行业影响力，2015年底至2016年初，IBM收购气象媒体和数据巨头天气公司Weather Company，力图结合沃森人工智能和大数据技术在气象领域有所突破；大数据巨头Google大举进军医药研发行业，通过与斯坦福Pande Lab 的合作，利用深度学习加快药物研发；Oracle收购网页数据追踪服务商AddThis，为更深层次的客户洞察、评估以及延伸提供支持；微软收购大数据分析初创公司Metanautix，运用于旗下的关系型数据库管理系统SQL Server和数据分析云服务Cortana Analytics Suite。
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与传统巨头相比，美国新兴大数据企业则更具有行业冲击力，典型代表有Cloudera、Splunk、10Gen、MapR、Palantir等。2015年Cloudera对Apache 提出的Hadoop架构进行了改进，其重点是以Spark取代MapReduce作为默认数据处理引擎的基本案。针对大数据时代的3V特点：量大、多样化、实时性，传统关系型数据库已然不能满足需求，于是各种NoSQL数据库应运而生。例如10Gen推出的MongoDB以及MapR推出的M7均是NoSQL阵营中的佼佼者，NoSQL 技术的不断成熟开始冲击传统关系型数据库的市场，同时企业也开始探索结合两者优势的NewSQL数据库技术。在新兴大数据企业中，风头最劲的莫过于估值200亿美元的硅谷独角兽Palantir，运用大数据技术成功帮助政府预防金融诈骗以及解决反恐问题，CIA、FBI、国防情报局(DIA)、海陆空三军以及警局等均成为了它的客户，而大量的政府订单又成为了其对外进一步营销的高信誉材料。
2、欧洲
欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容：一是研究数据价值链战略计划；二是资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。2010 年3月，欧盟委员会公布了《2020战略》，认为数据是最好的创新资源，开放数据将成为新的就业和经济增长的重要工具；2011年11月，欧盟数字议程采纳欧盟通信委员会《开放数据：创新、增长和透明治理的引擎》的报告，开始推进开放数据战略。2014年10月13日，欧盟委员会发布公告称，将与大数据价值协会建立合作关系，投资25亿欧元促进数据行业发展，拟通过公私合作的模式，推动在能源、制造业和医疗保健等行业产生一些颠覆性的大数据理念。
英国政府在大数据推进方面也是全力以赴，2013年，英国政府投资1.89亿英镑发展大数据技术。2014年，英国政府又拿出7300万英镑投入大数据技术的开发，包括：在55个政府数据分析项目中展开大数据技术的应用；以高
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等学府为依托投资兴办大数据研究中心；积极带动牛津大学、伦敦大学等著名高校开设以大数据为核心业务的专业等。与此同时，英国政府建立了有“英国数据银行”之称的https://www.doczj.com/doc/fa4183875.html,网站，通过这个公开平台发布政府的公开政务信息。英国政府近年来通过大数据技术，在公开平台上发布各层级数据资源，并通过高效率地使用这些数据提高政府部门的工作效率，刺激其他机构在数据获取和使用上的积极性，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入。英国政府预测，到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，并直接或间接带来2160亿英镑的经济增长。
德国是欧盟国家中重视信息化建设、信息化程度较高的国家之一。2014年8月20日，德国联邦政府内阁通过了由德国联邦经济和能源部、内政部、交通与数字基础设施建设部联合推出的《2014－2017年数字议程》，提出在变革中推动“网络普及”“网络安全”“数字经济发展”三个重要进程，希望以此打造具有国际竞争力的“数字强国”。无论是之前的信息社会发展战略，还是现在的数字议程，德国始终在互联网基础设施建设、数据安全保护、挖掘数字化价值创造潜力在公共管理和国民经济各领域的运用等方面保持了高度关注，这些措施为德国迈入大数据时代提供了有力支撑。
法国政府于2013年2月发布《数字化路线图》，列出5项将会大力支持的战略性高新技术，其中一项就是大数据。同年4月，法国经济、财政和工业部宣布，将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。近年来，法国在智慧城市建设方面却投入了大量精力，包括法国电信、施耐德集团和达索集团等诸多法国知名企业都在旗下设立了专门从事智慧城市设计和研发的工作室或实验室，在政府引导下积极投身智慧城市建设。众所周知，大数据技术的研究和利用是智慧城市建设的重要组成部分，因此，可以从法国智慧城市的建设中看到大数据产业在法国的发展情况。
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虽然欧盟与少数发达国家已经率先加快大数据发展，但大部分的欧洲国家与企业尚未开始大数据的实质投入，市场待挖掘空间依然巨大，相信在欧盟与发达国家的带领下，未来几年欧洲的大数据IT市场仍有很大的发展空间。
3、日本
日本政府为了扭转长期经济低迷导致国际地位下降的局面，决定大力发展IT产业，特别是大数据及开发数据和云计算，以促进经济发展。2013年6月，日本正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。全面阐述了2013－2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略。目标在2018年度之前，将目前1500个政府信息系统减半；2021年度之前，原则上将所有的政府信息系统云计算化，减少三成运行成本。在数据开放方面，日本政府推出了data.go.jp网站，向数据提供者和数据使用者开放数据，同时根据反馈意见，对数据分类网站进行建设和完善，数据涉及各类白皮书、地理空间信息、人群运动信息、预算、年终财务和流程数据等。
企业大数据应用方面，日本也走在亚洲的前列。富士通、日立、NTT DATA 均成立自己的大数据部门，应用端到端的大数据解决方案，为用户提供研究、商业咨询、信息技术和服务。另一方面，大量IT企业在精准营销、工程改进、交通预测领域的大数据应用取得了显著成效。松下电器结合智能家电和大数据分析，将顾客在互联网社交媒体上的想法和使用体验收集起来，进而分析顾客对新产品需求。三菱重工针对电动车行驶过程中电力消耗、蓄电池老化等问题进行数据分析优化，从而参与到智慧城市电动车行驶的解决方案设计。日本在大数据人才方面仍然与美国有较大差距，为了创造更大的价值，需要开发集成IT和管理的人力资源能力，使这些人才具备可开发使用大数据的商业模式的能力，但专业技能人才短缺是日本大数据发展面临的挑战之一。
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4、亚太(不含日本)
亚太地区由于各国的社会经济发展水平不同，对大数据的重视与投入程度也各异。新加坡、韩国、澳大利亚等国大数据应用程度相对较高，而马来西亚、越南、印度尼西亚等东南亚国家虽然建有数据中心，但本国的大数据应用水平仍相对落后。
2013年8月，澳大利亚政府发布了“公共服务大数据战略”。该战略以“数据属于国有资产，从设计着手保护隐私，数据完整性与程序透明度，技巧、资源共享，与业界和学界合作，强化开放数据”等六条大数据原则为支撑，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。自2009年开始，澳大利亚政府还积极应用开放数据的理念。https://www.doczj.com/doc/fa4183875.html,.au是政府信息目录的开放数据平台，用户可以在该网站上简便地搜索、浏览和利用澳政府国家、地区政府的公共数据，政府鼓励所有用户通过更新工具和应用从信息中得到实惠。2013年1月7日，澳大利亚研究理事会发布新的开放获取政策，要求受其资助的研究项目产出的所有出版物都必须在出版日期后的12个月内存储到开放获取机构知识库中。同时，人才吸引也是澳大利亚发展大数据的优势之一，利用专业化人才的移民优惠政策，地广人稀的优势将为澳大利亚的大数据市场带来更广阔的发展空间。
新加坡一直紧跟科技快速发展的潮头，鉴于国土面积和人口的数量，部署全国性的大数据系统在新加坡也更加快速易迭代。新加坡政府从基础设施、产业链、人才、技术和立法等五个方面发挥了关键作用，为企业推行大数据打下了扎实基础。新加坡是世界十大高速网络架构之一，并承载了东南亚地区半数以上的第三方数据中心储存量。新加坡已确立其作为全球数据管理枢纽的地位，汇集了东南亚超过50%的商业数据托管及中立运营商数据中心。从2003年就开始构建使用大数据的国家安全系统，以国家安全为出发点，并不断将该系统进行应用延伸，为新加坡政府在住房、教育和食品安全上提供
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帮助。在数据开放和产业链方面，新加坡土地管理局、陆路交通管理局、环境局均对企业公众开放了相关数据来推动应用发展。同时，IBM、SAP、联想、VISA、Deloitte等国际公司均在新加坡设立数据创新分析中心，并与当地高校建立人才培养机制，为新加坡的大数据发展提供了充足的人才资源保障。
韩国在宽带建设方面走在世界前列，为其在大数据领域的发展提供了设备基础。韩国政府宣布自2015年起会先开放不动产等10大领域的资料，剩余的26项资料也将陆续放置于公共平台让民众查询、使用，最迟会于2017年年底前全面开放。2014年7月，韩国政府宣布了一项新的战略—“未来增长引擎执行计划”，列出了13个韩国未来增长引擎的领域，其中就包括大数据。2013年，由韩国科学、通信和未来规划部和国家信息社会机构(NIA)合作，建立了韩国大数据中心，为国家开放数据和企业使用数据提高了统一的平台。同时，韩国的数据中心在国际市场上也很有竞争力，比如韩国的电费比日本便宜3～4成，与IT产业发达的印度相比，韩国电力供给稳定，与东南亚国家相比，韩国气温较低更适合数据中心。因此，韩国数据中心不仅可供自用，对于亚洲相邻国家也具有很强吸引力。企业方面，三星的SAMI项目收集用户使用的所有联网智能设备，之后将这些重要的数据“结构化”，并提供给其它应用开发者使用。LG CNS的“Smart SMA”搜集和分析社交媒体上的庞大信息，同时按照不同行业提供一站式的定制化咨询服务。可以看出，韩国的大数据市场在政策、技术和基础储备上都极具优势，未来将为成为大数据领军者之一。
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二、2015年中国大数据市场发展概况
(一) 市场规模与特点
1、市场规模与增长
2015年，中国经济在新常态下平稳运行，保持中高速增长，同时也面临
着较大下行压力，GDP 增速与工业各行业增速出现明显回落。在此背景下，
企业对大数据的投入虽然抱有较高热情，但在实际购买投入时也更加理性。
2015年中国大数据市场规模达到124.9亿元，与2014年全年相比增长率为
34.2%，
相比2014年略有下滑，但仍高于中国电子信息行业增速的平均水平。
图 3 2012－2015年中国大数据IT 市场规模与增长
数据来源：赛迪顾问 2016，02
34.2 67.8
93.1
124.9
Y2012Y2013Y2014Y2015规模（亿元）
81.0% 98.2%
37.3% 34.2% Y2012Y2013Y2014Y2015
销售额增长率
2、基本特点
(1)增量略有减慢，但仍处于高速增长态势
2015年针对大数据的IT投资增速出现一定下降，由2014年的37.3%下降至34.2%。这一方面是由于中国整体经济增速的放缓，另一方面由于过去三年大数据投入的井喷式增长使得市场基数大幅提升，导致增幅所占百分比出现明显下降。在大数据整体市场走向成熟的过程中，过去爆发式的增长模式势必不能持续，增速的下降是合理的也是不可避免的。
2015年，中国电子信息制造业销售产值同比增长8.7%,软件和信息技术服务业实现同比增长16.6%。相比之下，大数据市场增速仍处于较高水平，说明大数据仍然是各行业IT投资的重点，仍具有较大的市场潜力。
(2)国家层面由上至下推动大数据产业全面规划部署
2015年8月，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》将大数据定位为推动经济转型发展的新动力，强调大数据已成为国家重要的基础性战略资源，是稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。此外，兰州、贵州、呼和浩特、南京等地也陆续出台大数据有关产业的规划及发展意见。大数据产业的发展得到国家及各地方高度重视，大数据的实践应用正在全国多省市多领域广泛开展，大数据市场有望继续保持高速增长。
(3)应用领域不断扩大，行业数据融合产生新价值
随着数据挖掘技术的不断成熟，行业应用开始从最早的电信、互联网、金融向医疗、交通、教育等领域实现扩散。在医疗领域，从药物研发、智能诊疗到区域医疗平台的搭建，大数据实现了软硬件平台一体化发展。在交通领域，基于位置服务LBS的应用大量涌现，从最早的交通路况预测向城市生活应用发展，如人流热点监控、热点商圈规划以及车联网保险数据分析。在教育领域，大数据分析学习成绩起伏原因、学生精准扶贫等将教育资源渗透
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到每个学生身边。通过多行业的应用与融合，将吸引更多的用户关注与投入，
形成新一轮的市场增长。
(二) 市场结构分析
1、产品结构
大数据IT 市场的产品主要分为硬件、软件与服务三大类。其中硬件包括
为了部署大数据分析系统/平台而采购的服务器、存储、一体机等设备；软
件包括数据库、数据仓库、大数据分析与呈现工具等，一体机中整合的软件
不再重复计算；服务包括围绕部署、运行大数据分析系统/平台而采购的咨
询规划、系统集成、运维服务等。
2015年的大数据IT 投资中，以服务器、一体机代表的硬件产品仍是大数
据投资的重点，销售额达66.5亿元，占比53.2%；软件产品实现销售额24.5
亿元，占比19.6%；服务类产品的市场规模达33.9亿元，占比27.2%。
图 4 2015年中国大数据IT 市场产品结构
数据来源：赛迪顾问 2016，02
33.9 24.5 66.5
服务 软件 硬件 亿元
硬件 53.2%
软件 19.6%
服务
27.2%
按市场占比