软件产品行业市场深度分析及发展规划咨询

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1、软件产品行业市场深度分析及发展规划咨询一、 大数据定义及特征大数据（BigData），又称巨量资料，是指超过传统数据应用软件处理能力的大量、复杂数据集合。大数据技术指从海量数据、种类繁多的数据中快速且准确获得有价值信息的技术能力。大数据规模大且传输速度要求高，其特征通常可概括为五点，即规模（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）、准确（Veracity）。数据类型主要分为三种，结构化数据：也称行数据，是具备统一的结构、能够用行列二维形式表达和管理的数据，如关系型数据库数据。半结构化数据：是一种适于数据库集成的数据模型，也可以是一种标记服务的基础模型

2、，用于Web上共享信息。非结构化数据：数据结构不规则，不方便用行列二维形式表达的数据。二、 大数据行业近年发展情况（一）大数据行业概述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。大数据行业主要解决大数据的存储、处理、分析和价值发现等问题，从而实现大数据的业务价值。从产品和服务结构来看，大数据市场产品和服务包括支持大数据软件部署的服务器和其他硬件等大数据硬件，支持大数据分析和应用的软件，对大数据软硬件产品的部署、管理以及基于产品的数据开发、应用开发等服务。（二）大数据行业近年发展情况1、大数据行业全球主要国家大数据战略布局持续深化当前，数据正在成为重组全球要素资源、重

3、塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。美国自2019年12月提出联邦数据战略与2020年行动计划，明确提出将数据作为战略资源，并以2020年为起点，勾勒出美国联邦政府后续十年的数据愿景；欧盟委员会于2020年2月推出欧盟数据战略，注重加强成员国之间的数据共享，平衡数据的流通与使用，以打造欧洲共同数据空间、构建单一数据市场；英国政府为促进数据在政府、社会和企业间的流动，于2020年9月发布国家数据战略，明确指出了政府需要优先执行的释放数据价值，加强对可信数据体系的保护、改善政府的数据应用现状并提高公共服务效率、确保数据所依赖的基础架构的安全性和韧性、推动数据的国际流动等五项任务。我国自20

4、14年大数据首次写入政府工作报告起，不断出台相关政策。关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，将数据与土地、劳动力、资本、技术并称为五种要素，提出加快培育数据要素市场。关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见中提出进一步加快培育发展数据要素市场。这意味着数据要素市场化配置上升为国家战略。2、大数据行业数据量飞速增长激发数据处理需求近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。根据IDC统计，自2010年至2019年，全球数据量的年复合增长率为5501%，至2019年数据量达41ZB。其中，我国数据量亦处于快速增长的过程中。ID

5、C研究报告指出，我国2020年数据量约为126ZB，较2015年增长7倍，年复合增长率约为124%。数据量的爆发式增长，对大数据产业链各个环节的数据处理能力提出了更高要求。3、大数据行业市场规模高速增长受益于数据量及数据应用的快速增加，全球大数据市场规模增长较快。根据沙利文研究的资料，全球大数据市场规模由2015年的231亿美元增长至2019年的496亿美元，年复合增长率约为211%。其中，我国大数据市场规模过去五年间增速快于全球平均水平，自2015年的207亿元增长至2019年的627亿元，复合增长率达319%。三、 大数据行业未来发展趋势（一）大数据与物联网、人工智能技术的深度融合智能物联

6、网（AIoT）指人工智能技术与物联网技术结合，通过各种信息传感器实时采集各类信息（一般是在监控、互动、连接情境下）的海量数据，在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析，包括定位、比对、预测、调度等。在技术层面，人工智能使物联网获取感知与识别能力，物联网为人工智能提供训练算法的数据；在商业层面，二者共同作用于实体经济的转型、发展与升级。联网设备的增多必然带来数据量的激增，根据IDC统计及预测，2019年AIoT数据量已达136ZB，且预计到2025年将持续增加至794ZB。在此背景下，对数据存储及数据处理，特别是物联设备产生的相关数据的处理能力，将有更高需求。（二）大数据行业人

7、工智能技术助力数据要素配置进一步市场化2020年以来，关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见等政策相继推出，大力推动数据要素实现市场化配置。围绕金融数据、工业、汽车数据，相关部门分别出台了中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）工业数据分级分类指南（试行）汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿），为细分行业数据安全与治理提供政策指导和保障；另外中华人民共和国数据安全法深圳经济特区数据条例天津市数据交易管理暂行办法（征求意见稿）等国家和地方法律法规已处于制定和完善过程中，从数据确权、共享、流通、安全保障等方面提供了法律依据及行为规范。在数据要素市

8、场化的过程中，通过人工智能技术的融合应用，能够为数据质量评估、数据安全合规、数据保护等方面提供有效保障。如在数据质量评估方面，基于深度学习、知识图谱等人工智能技术精准评估数据质量，为政企提供高质量、有价值的数据；在数据安全合规方面，利用隐私计算技术实现数据使用过程中可用不可见，为进一步扩大数据开放共享的程度提供支撑；在数据保护方面，基于分类、聚类、机器学习等AI技术实现对数据的高效、准确分类分级保护，进一步加强对敏感数据的安全防护，为个人信息安全和政企安全提供保障；另外，人工智能在数据管理、交易、确权等方面的其他应用正加快探索。四、 大数据行业政策近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信

9、息通信技术及产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过程中，地位愈发凸显。我国高度重视大数据在推进经济社会发展中的地位和作用。国家陆续出台了多项政策来推动大数据产业高质量发展，如十四五数字经济发展规划十四五数字经济发展规划等。五、 大数据产业进展显著过去几年，大数据理念已经深入人心，用数据说话已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。农业环保检察税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区

10、都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。在技术方面，我国大数据技术发展属于全球第一梯队，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几

11、名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型

12、期。在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的甜头。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用脱虚向实趋势明显，与实体经济的融合更加深入。六、 行业应对策略大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业，在发展初期不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用，而且要更好发挥政府的引导作用。一是，要加强核心技术攻关与产业化推动。自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。

13、要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准着力点和突破口，加大政府财政资金的引导支持力度。为此，建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金，支持突破一批关键核心技术研发创新与应用，构建具有核心技术自主权的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主研发创新能力，有效破解制约产业发展的瓶颈。二是，完善大数据安全政策。需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究，协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程，加强对敏感数据、企业商业秘密和个人数据的

14、保护。同时，推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度，建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系，加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外，还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力，提高重大风险识别分析水平。三是，鼓励地方因地制宜发展大数据产业。大数据产业发展应注重差异化发展，形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。四是，推动行业加快大数据标准建设。当前

15、大数据产业应用层出不穷，政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作，为用户企业提供大数据产品选型指导，为数据安全提供保障，促进大数据交易等新兴服务模式规范发展，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。七、 大数据行业市场现状（一）大数据产业规模在互联网快速普及、物联网加速渗透的背景下，PC、手机、传感设备等全面兴起，推动全球数据呈现倍数增长、海量集聚的特点，为大数据产业发展奠定了庞大的数据基础。数据显示，2019年中国大数据产业规模为8500亿元人民币，预计2021年大数据产业规模有望赶

16、超14万亿元，年均复合增长率近30%。相关研究机构预测，2022年中国大数据产业规模将达14224亿元。（二）大数据行业细分市场占比数据显示，大数据硬件在中国整体大数据相关收益中将继续占主导地位，占比高达41%；大数据软件和大数据服务收入比例分别为254%和336%。而到2024年，随着技术的成熟与融合、以及数据应用和更多场景的落地，软件收入占比将逐渐增加，服务相关收益占比将保持平稳，而硬件收入在整体的占比则将逐渐减少。硬件、服务、软件三者的比例将逐渐趋近于各占三分之一的比例。（三）大数据行业区域占比从总体角度出发，东部地区大数据发展水平最高，大数据发展总指数达到37016，占全国大数据发展总

17、指数的47%，西部地区位列第二，以21684的总指数占比28%。中部地区和东北地区大数据发展指数分别为14160和5674，在全国大数据发展总指数中的占比分别为18%和7%。（四）大数据行业应用市场占比从行业来看，中国大数据应用在金融行业占比最大达到16%，其次是通信行业156%，零售行业占比139%，政府占比127%；前四应用市场占比合计达58%。（五）大数据行业企业数量企查查数据显示，我国在业/存续大数据相关企业共有1865万家，其中2019年新增259万家，2020年新增636万家，2021年1-5月新增428万家，数量上接近去年全年，同比增长152%。相关研究机构预测，2022年中国大数据相关企业新增注册量将达10万家。从地域分布来看，广东省的大数据企业数量遥遥领先，共计281万家，山东省则以164万家排名第二位，上海作为直辖市，大数据企业数量在全国省市中排名前三位，共计141万家。此外，陕西、江苏以及浙江等城市的大数据企业数量排名靠前，产业较为发达。