调查报告 2020年中国大数据时代发展调查报告

２０２０年中国大数据产业发展形势展望报告【内容提要】 2019年，我国大数据产业继续保持健康快速发展，正成为数字经济创新发展的重要动能。

展望2020年，我国大数据产业呈现发展驱动力向融合应用牵引转变、发展重心向新的重大战略区域聚焦、发展主体向基于融合应用的综合型企业拓展、发展手段向政府大数据应用转变、发展层次向行业级创新应用深化。

同时，产业发展也面临数字化转型带来的数据权属、数据应用、数据治理等问题，对传统社会治理模式形成挑战。

为此，赛迪智库建议应从数字基础设施建设、法律规则制定、基础算法投入和填补数字技术鸿沟等四个方面入手，助力大数据产业融合转化、提升数据治理能力、强化核心技术竞争力、释放大数据技术应用红利。

经过多年发展，大数据技术已不再作为单独的技术项出现在Gartner 技术成熟度曲线上，但与云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术加速融合创新，成为支撑数字经济发展的重要基石。

2019年，我国大数据产业持续高速增长，与经济社会各领域融合应用的成熟度和创新能力不断提升，成为驱动数字经济快速发展的先导力量。

2020年，数字经济发展热潮兴起、数字中国建设走向深入、数字化转型需求大量释放，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，各区域将更重视大数据发展与地区经济结构转型升级的紧密结合，各企业将更深入挖掘基于大数据融合应用的新业务市场，各级政府将更积极探索数据驱动的政府服务模式创新，以工业大数据发展为引领的大数据与实体经济融合更加深化，推动我国大数据产业发展迈向更高水平。

一、对2020年形势的基本判断（一）产业规模走向新高，发展驱动力将从基础设施拉动向融合应用牵引转变2019年，我国大数据产业持续高速发展，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业规模预计达7200亿元。

据IDC 发布的《全球半年度大数据支出指南（2018H2）》报告称，2019年中国大数据市场主体部分来自于服务器和存储等大数据相关硬件，占比超过45%，大数据相关服务和软件收入占比则分别为32%和23%。

大数据发展报告随着人类社会的飞速发展，各种各样的数据日益涌现，从个人数据到企业数据再到国家数据，数据量的增大使人类面对的问题更加复杂多样，同时也为技术发展提供了前所未有的机遇。

而随着“大数据”这个概念的兴起，数据处理和分析成为当代科技发展的重要方向。

大数据是一种指那些超出传统数据处理能力的，按照数据量、多样性、速度和价值等方面提出的要求，来进行信息提取，处理和分析的数据处理技术。

2020年的“大数据发展报告”显示，大数据的使用正在影响许多领域，包括政治、经济、社会和环境等等。

同时，它也在促进基于知识的社会建设、智能化的经济和科技创新发展中扮演着重要角色。

大数据的发展让我们更深入的理解了许多问题，并带给我们许多新的机遇。

首先，各类数据源等信息的数量和多样性攀升对处理数据的硬件和软件提出了更高的要求，这也就为技术发展提供了契机。

同时，在制造业等领域中，优化的个性化生产也大大提高了其效益。

大数据的处理主要有两种方式：之一是基于分布式集群的计算模式，主要代表技术为Hadoop；另一种是基于实时计算模式，主要代表技术为Apache Storm，目前有一些商用软件，如Flume，Scribe等。

大数据的发展使得这些技术的使用成为了可能，也就促进了分布式计算的普及和实时计算的高效执行，受益于此的不仅是商业，在医疗、金融、电信网络等各行各业中都有所体现。

其次，大数据的发展，也使得许多企业和组织更便于实现个性化营销。

通过对大数据的分析，企业可以了解客户的个人习惯和消费偏好，从而有针对性地推送产品和服务。

但是，需要注意的是企业在运用大数据时需要注意保护个人隐私和信息安全。

除了商业应用，大数据的分析也进入了政治领域。

大数据的传感器和在线采集技术可用来深入挖掘一些社会问题，如选举、选民行为和舆情等。

在选举过程中，各国政治家为了获得支持和成功竞选，会使用大数据来分析民意调查和选民行为，从而优化选民的宣传方法和政策缔造。

与此同时，这些数据可以让政府更深入地理解市民的需求，让政策更精准的服务于公众。

中国大数据发展调查报告
2024年，中国继续致力于促进大数据发展，在各行业的应用率急剧
攀升。

据《2024中国大数据发展调查报告》显示，2024年以来，中国大
数据应用率不断攀升，此后，到2024年，应用率更是翻倍增长，从2024
年的6.5％到2024年的13％，其表现出了中国在大数据发展方面的显著
成就。

在各行业中，大数据的应用最为普及的是金融业，大数据在金融业的
应用率达到了近60％，在这一行业，大数据在信用评估、抵押贷款、金
融风险识别等方面有了广泛的应用。

其次是政府行业，其应用率达到35％，大数据在提高政府的行政管理效率以及调节经济周期等方面有着重
要的作用。

此外，大数据在医疗行业和教育行业也有着越来越多的应用，
应用率达到了20％以上。

除了行业应用率的提高外，中国大数据发展报告还指出，中国在大数
据创新领域也呈现出急于发展的态势，根据发布的报告，2024年至2024年，中国大数据创新指标相比增长了7倍，远超全球平均水平，这表明中
国在大数据创新方面正处于领先地位。

大数据的发展不仅影响了传统的行业，而且也赋予了全新的发展思路。

关于大数据的社会调查与实践的调查报告大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力之一。

它的出现和发展给我们的生活和工作带来了巨大的影响。

为了更好地了解大数据在社会中的调查与实践，本文将从多个角度对大数据进行调查和分析，并探讨其在不同领域的实际应用。

一、大数据的社会调查大数据的社会调查是指通过收集、整理和分析大量的数据来了解社会现象、问题和趋势的研究方法。

在当今信息爆炸的时代，各种设备和系统不断产生着数据，包括社交媒体、电子商务、物联网等等。

通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在其中的有价值的信息。

1. 大数据在市场调查中的应用市场调查是商业决策的重要依据，而大数据的应用使得市场调查更加精准和高效。

通过对大量用户的行为数据进行分析，可以了解用户的购买偏好、消费习惯等信息，从而帮助企业更好地了解市场需求，优化产品设计和营销策略。

2. 大数据在社会研究中的应用大数据在社会研究中也发挥着重要作用。

通过对社交媒体、博客、新闻等大量文本数据的分析，可以了解人们的情感倾向、舆论动向等信息，帮助研究者更好地了解社会现象和问题，为政策制定提供科学依据。

二、大数据的实践案例除了社会调查，大数据在实际应用中也有着广泛的领域。

1. 大数据在医疗健康领域的应用随着医疗信息化的发展，大量的医疗数据被记录和存储。

通过对这些数据的分析，可以发现潜在的疾病风险和治疗效果，为临床医生提供决策支持。

同时，大数据还可以帮助医疗机构进行资源配置和病例管理，提高医疗服务的效率和质量。

2. 大数据在城市规划中的应用城市是大数据的重要应用领域之一。

通过对城市交通、环境、人口等数据的分析，可以了解城市的运行情况和问题，为城市规划和管理提供科学依据。

例如，大数据可以帮助优化交通流量，减少拥堵；优化城市布局，提高资源利用效率等。

3. 大数据在金融领域的应用金融领域对大数据的需求尤为迫切。

通过对大量的金融交易和市场数据的分析，可以预测市场趋势、风险评估等，帮助投资者和金融机构做出更明智的决策。

2020-2021中国大数据市场趋势洞察报告目录市场规模2产业环境1竞争格局3生态发展5应用状况4发展趋势6背景说明01产业环境大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

大数据应用领域十分广泛，已成为驱动产业发展的重要资源引擎，从国家层面到地方政府都在大力推动大数据产业发展。

0%5%10%15%20%25%30%35%01060规模达网络、存储和计算等硬件设施方法工具：数据采集、数据分析（流处理、交互查询、批处理、机器学习、人工智能）和数据呈现数据分析和可视化服务大数据产业结构总体分为基础层、数据服务层和融合应用层，基础层为硬件设施和平台管理工具，数据服务层以数据的流转服务为主，融合层为大数据行业定制应用。

大数据总体产业结构及大数据BI市场规模02大数据BI产业链结构总体上由数据源、数据整合、数据仓库、数据展现工具以及数据的应用等五个方面构成。

其中数据源由运营系统、计费系统、综合营帐系统、网管系统、资源管理系统、客服管理系统和外部系统等组成，再往上经由数据结构进行数据的抽取，把数据整合后放入数据仓库，同时进行数据的挖掘；通过数据展现工具对数据进行可视化分析，满足各种应用需求。

大数据BI产业链结构分析02运营系统计费系统网管系统外部数据数据仓库数据挖掘综合报表专题分析动态查询信息门户综合报表专题分析动态查询信息门户综合营账系统资源管理系统客服管理系统数据接口（数据抽取）1从大数据BI应用市场份额方面来看，帆软、SAP 、IBM 、Oracle 、微软、阿里云等企业领跑第一梯队；从技术创新来看，神策数据、tableau 以及思迈特软件等一马当先。

大数据BI市场格局03技术创新l多数企业对大数据BI平台数据权限管控、探索式自主分析以及快该类需求。

企业用户对大数据BI产品功能需求强度分析040%20%40%60%80%100%120%企业用户对大数据BI产品功能需求强度分析l从数据来看，目前大数据BI 产品应用在我国企业主要层面中的平均普及率已经超过50%，达到53.7%的渗透率水平。

国内大数据行业的发展现状及趋势分析近年来，大数据技术已逐渐成为国内各行各业中不可或缺的一部分。

随着技术的不断进步和数据的快速积累，大数据行业在国内呈现出快速发展的势头。

本文将对国内大数据行业的发展现状进行分析，并探讨未来的发展趋势。

一、发展现状1. 大数据行业规模不断扩大国内大数据行业的规模不断扩大。

报告显示，截至2020年，中国大数据产业规模已经达到1.6万亿元，预计到2025年将达到5万亿元。

国内大数据企业数量也呈爆发式增长，涌现出一大批具有创新力和竞争力的企业。

2. 政府支持力度加大为推动大数据产业的发展，中国政府制定了一系列政策措施，包括鼓励大数据技术应用、加强数据安全保护等。

政府的大力支持使得大数据行业在国内得到了良好的发展机遇和环境。

3. 行业广泛应用大数据技术已广泛应用于各行各业。

在金融行业，大数据分析为风控、反欺诈等提供了强有力的支持；在制造业，大数据可以实现生产过程的精细化管理；在医疗健康领域，大数据技术为疾病预测、精准医疗等带来了巨大的潜力。

大数据行业的发展已经深入到国民经济的方方面面。

二、发展趋势1. 数据安全与隐私保护成为重要议题随着大数据技术的快速发展，数据安全与隐私保护问题也逐渐凸显。

不断爆发的个人信息泄露事件引起了公众的关切，政府也加大了对数据安全的监管力度。

未来，数据安全与隐私保护将成为大数据行业发展的重要议题之一，企业需要加强数据安全措施的建设，确保数据使用的合法性和合规性。

2. 人工智能与大数据的融合人工智能与大数据技术的融合将成为行业发展的重要趋势。

大数据提供了强大的数据支撑能力，而人工智能技术可以对数据进行深度挖掘和分析。

人工智能算法的不断进步也将进一步推动大数据行业的发展，为各个行业提供更精准的数据智能支持。

3. 数据治理与合规化建设数据治理与合规化建设将成为大数据行业发展的重要方向。

随着数据规模和应用场景的不断扩大，有效的数据治理与合规化建设将有助于保障数据质量和可信度。

中国大数据产业发展趋势调研报告一、前言随着互联网的快速发展，大数据产业在过去几年中迅速壮大，成为了国家和企业发展的重要趋势之一。

本报告旨在探讨中国大数据产业的现状和未来发展趋势，以及对政策制定和企业战略的参考价值。

二、大数据产业概述大数据产业是指在互联网、移动互联网和物联网等技术基础上，采集、存储、处理和应用数据的产业。

包括大数据基础设施、大数据技术和应用服务三个方面。

大数据产业具有数据量大、数据速度快和数据种类多等特点，应用于经济、社会、文化、军事等多个领域。

三、中国大数据市场分析截至2019年，中国大数据市场规模已经达到60.5亿元人民币，预计到2025年将达到1500亿元人民币。

其中，大数据技术和应用服务占据市场主导地位，大数据基础设施市场正在快速崛起。

在应用领域方面，金融、电商、交通和医疗等领域是大数据应用最为广泛的领域。

随着人工智能、区块链等新技术的不断出现，大数据行业的应用场景也在不断拓展。

四、中国大数据产业发展趋势1.数据安全成为重中之重随着数据泄露和隐私保护问题的不断暴露，数据安全成为了大数据行业关注的重点。

政府、企业和个人都需要保证数据的安全，这是大数据产业发展的基础。

2.数据共享加速在大数据时代，数据的价值在于共享而不是储存。

政府将继续推进数据的共享，建立数据资产交易市场，推动大数据产业创新和发展。

3.人工智能与大数据融合人工智能和大数据是两大热点技术，未来两者的融合将成为大数据产业的趋势之一。

人工智能技术可以提高数据的处理效率和准确度，进一步拓展大数据应用场景。

4.大数据应用场景不断扩展未来大数据应用场景将不断拓展，涉及到更多的领域。

面向人类健康、安全、方便、智慧等需求的大数据应用将逐渐增多。

五、政策建议为促进大数据产业的持续健康发展，政府要采取一系列措施，包括：1.加强信息基础设施建设，建立数据共享平台；2.鼓励产业创新，提高研发能力和核心技术水平；3.推动大数据技术与现代产业深度融合，激发新一轮创新发展；4.强化数据安全管理，保护个人和企业数据隐私；5.制定科学有效的政策和法规，培育健康的市场环境。

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的一个重要特征。

大数据不仅改变了我们的生活方式，也为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。

本报告旨在通过对大数据分析领域的调研，探讨大数据分析的基本概念、应用领域、技术发展趋势以及面临的挑战，为我国大数据分析行业的发展提供参考。

二、大数据分析的基本概念1. 大数据的定义：大数据是指无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，其特征可以用“4V”来概括：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。

2. 大数据分析的定义：大数据分析是指利用先进的分析技术和工具，对海量数据进行分析，从中挖掘有价值的信息和知识，为决策提供支持。

3. 大数据分析的特点：- 数据量大：需要处理的数据规模庞大，通常达到PB级别。

- 速度快：数据产生和处理的速率极高，需要实时或近实时分析。

- 多样性：数据来源广泛，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

- 价值密度低：在大量数据中，有价值的信息所占比例较低。

三、大数据分析的应用领域1. 金融领域：大数据分析在金融领域具有广泛的应用，如风险评估、欺诈检测、客户关系管理等。

2. 医疗健康领域：通过分析医疗数据，可以实现疾病预测、个性化诊疗、药物研发等。

3. 电商领域：大数据分析可以帮助电商平台进行精准营销、用户画像分析、供应链优化等。

4. 政府决策：大数据分析可以为政府提供政策制定、城市管理、公共安全等方面的支持。

5. 交通领域：通过分析交通数据，可以实现交通流量预测、交通信号控制优化、交通事故预防等。

6. 能源领域：大数据分析可以帮助优化能源生产、分配和消费，提高能源利用效率。

四、大数据分析技术发展趋势1. 云计算：云计算为大数据分析提供了强大的计算和存储能力，使得大规模数据处理成为可能。

2. 分布式计算：分布式计算技术可以将数据分散存储和处理，提高数据处理速度和效率。

3. 机器学习：机器学习技术可以帮助分析算法从数据中自动学习，提高分析结果的准确性。