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大數據行業發展趨勢及面臨機遇和挑戰分析（附報告目錄）

1、大數據行業發展趨勢預測

（1）數據管理軟件趨向于統一多數據模型的平臺

隨著大數據廠商技術實力的提升，逐漸出現了能夠提供多數據庫模型的大數據平臺技術。相比多種數據庫產品的集成方案，多種數據庫模型統一的大數據平臺的優勢包括：1）提升場景效率。同一份數據可以分別采用多種數據模型存放，解決不同場景的處理效率問題；2）統一分析管理。關聯不同模型的數據，統一分析管理；3）降低運維成本。無需維護多種數據庫，降低運維成本；4）降低數據持有成本，同一份數據在不同的數據模型當中不需要全量存儲，不同模型只需要存儲必要的數據內容即可，在查詢時可以通過關聯的方式獲取全量信息。

未來多模型數據平臺將通過不斷提高計算、存儲引擎的處理能力，從操作響應速度、數據并發能力、數據管理成本等多個角度優化企業的數據需求，成為多模大數據平臺的重要發展趨勢。

（2）分布式系統成為行業技術架構主要的發展方向

為了處理 TB 以及 PB 級別以上的數據規模，分布式的架構將數據分散在網絡上多個通過高速網絡互聯的節點上聯合計算。因為數據分布在不同節點，在進行計算任務時，任務也會被切分成多個子任務，分發到多個節點上同時進行計算，能充分利用整個集群各個節點的計算資源、存儲資源和 IO 資源，可線性提升集群的存儲和處理能力。因此，分布式架構能較好的處理該類問題，這也是分布式架構相對于傳統單機架構的核心優勢。

在大數據場景下，分布式系統在擴展性、容錯性、經濟性、靈活性、可用性和可維護性方面具有明顯優勢，能夠較好的滿足大數據分析的需求。此外，近年來，分布式技術不斷發展，在提供高彈性、支持高并發的同時，支持關系型數據庫中強事務性的特性，成為大數據技術的重要發展方向。

（3）云原生大數據平臺架構成為未來的主要發展方向

面對客戶日益增長的海量數據、多種數據結構的實時化、智能化處理需求，云原生的大數據平臺架構憑借計算存儲解耦、資源池化、Serverless 等核心技術，提供了高彈性拓展、海量存儲、多種數據類型處理及低成本計算分析的能力。相比傳統數據庫，云原生數據庫及數據管理平臺天然具備靈活性，能夠提供強大的創新能力、豐富多樣的產品體系、經濟高效的部署方式和按需付費的支付模式。

（4）國家加速數據要素市場建設，推動數據安全流通技術的商業化加速

當前，豐富的數據要素資源已經涵蓋了政府、金融、運營商、房地產、醫療、能源、交通、物流、教育以及制造業、電商平臺、社交網站等眾多領域。同時，由于數據的流通和利用是數據要素價值創造的前提。而跨域、跨中心的數據融合計算需求，以及數據要素在開放流通環節中的安全需求（包括“可用不可見”、“可用不可得”、“可用不出域”等），都使得數據的安全可信流通成為數據要素的市場化配置的重要一環，也是各行業數字化轉型過程中和過程后的必由之路。

隨著《數據安全法》、《個人信息保護法》的實施，以安全為前提的數據開放利用將迎來新一輪發展機遇。隱私計算是在處理、分析計算數據的過程中保持數據不透明、不泄露、無法被計算方以及其他非授權方獲取的一種技術解決方案，能夠在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現數據價值的轉化和釋放，應用前景和商業價值巨大。在國家加速數據要素市場建設和重視數據安全和隱私保護的大背景下，數據安全防護技術、隱私計算技術的應用普及和商業化在加速進行。

相關報告：北京普華有策信息咨詢有限公司《2022-2027年大數據產業深度調研及投資潛力分析預測報告》

大數據行業發展四大趨勢分析

資料來源：普華有策

2、大數據行業未來發展有利因素分析

（1）產業政策大力支持，為產業發展營造良好的市場環境

2021 年 3 月，在我國“十四五”規劃和 2035 年遠景目標綱要提出，培育壯大人工智能、大數據等新興數字產業，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統行業轉型升級，打造數字經濟新優勢。2021 年 3 月國務院在政府工作報告中提出，加快數字化發展，打造數字經濟新優勢，協同推進數字產業化和產業數字化轉型，加快數字社會建設步伐，提高數字政府建設水平，營造良好數字生態，建設數字中國。

同時，自“新基建”在2018年12月中央經濟工作會議上被首次提出以來，中央和各地政府已經密集部署了一系列圍繞“新基建”建設的方針和政策。2020 年 4 月，國家發改委明確了“新基建”是以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。

國家層面的積極政策為大數據行業的快速發展營造了良好的政策環境，企業和政府大力推動數字化轉型，旨在實現企業運營和社會治理的效率提升。政府和企業持續加大在 IT 產品和服務方面的投入，以滿足日益增長的業務數字化需求，大數據行業作為企業及政府數字化轉型的關鍵基礎軟件，有望受數字化轉型趨勢的推動而帶來重大發展機遇。

（2）數據管理軟件國產化趨勢明顯，國產大數據產品有望實現換道超車

國內數據管理軟件基本被 Oracle、IBM 和微軟為代表的國外關系型數據庫廠商主導，國產軟件產品滲透率低。隨著國內客戶越來越重視數據與信息安全，國產軟件產品在關鍵領域實現替代成為其中重要環節，越來越多的客戶已經開始或計劃相關軟硬件的采購計劃。

目前，為保障國家信息安全，自主研發的國產大數據生態體系正在形成，此前國產軟硬件發展面臨的格局分散、生態基礎不完善、規模用戶群體缺乏等障礙正被逐步攻克。隨著國產大數據生態體系進入快速協同發展階段，國產大數據產品與服務迎來較好的發展機遇。

（3）數據成為新生產要素，各行業的大數據應用需求巨大

數據已成為繼土地、勞動力、資本、技術之后的新一代生產要素，是數字經濟發展的基礎性、關鍵性、決定性的生產要素，對經濟發展、社會治理、人民生活產生著重大而深刻的影響。

加快數字化轉型，構建數據共享服務體系，促進數據與業務應用快速融合，將助力中國經濟從高速增長轉向高質量發展，推動數字中國建設。

（4）大數據管理平臺需求快速增長

大數據管理平臺不僅具有存儲管理海量數據能力、數據處理性能高和易于擴展的特性，還可以保持傳統關系數據庫支持 ACID和 SQL查詢等特性，支持關系數據模型。在大數據市場發展下，大數據管理平臺需求快速增長。

（5）數據價值的深度挖掘需求將帶動智能分析工具的快速發展

為了在大數據環境下快速幫助客戶實現人工智能賦能的商業決策，智能分析工具將迎來快速發展機遇，在云原生、AI 工程化、低代碼、隱私安全、云邊一體等方面發揮更大的作用。

3、大數據行業行業發展不利因素分析

（1）技術創新與支撐能力有待進一步提高

技術創新是推動大數據產業發展的內在動力，但是目前我國技術創新對于大數據產業的引領作用仍然不強。由于我國基礎科學技術水平研發投入相對不足，大數據底層技術投入與國外存在較大差距，雖然具有大數據應用的需求，但較少通過扎實的底層技術手段來推動創新，我國大數據技術創新能力有待持續提高。

（2）對開源體系的依賴程度相對較高

基于開源的數據庫技術，或部分開源的功能方案，已經成為當前眾多企業的軟件技術建設重要模式，目前數據庫開源體系由國外主導。眾多軟件開發者對于開源軟件的認知較有限，甚至誤以為開源軟件等同于免費軟件，可以不受限制地隨意使用。事實上，開源軟件的著作權既沒有被放棄也沒有過期，其修改和發行等仍然要受到版權法或者開源軟件許可證的制約，開源軟件知識產權風險分為版權侵權風險，專利侵權風險、商標侵權風險三大類。因此市場對待目前開源體系的法律風險意識有待提高，自主研發的國產數據庫軟件市場占有率有待進一步提升，降低對國外開源體系的依賴。

（3）企業對于數據價值的認知及運用能力有待提高

近年來，越來越多企業認識到數字化轉型的必要性，但是對于數據管理的認知水平較多停留在收集數據、存儲管理數據的層面，對于如何把數據有效運用及相關認知有待提高，對數據平臺、數據技術的資源投入不足。

（4）專業人才短缺問題成發展瓶頸

我國仍存在嚴峻的大數據人才短缺問題，尤其緊缺基礎技術研發、專業咨詢、數據分析挖掘等方面的專業人才以及兼具專業運營能力、行業動態理解力、解決問題能力的多學科復合型人才，難以滿足大數據產業的高速發展需求。大數據人才的不足一定程度上影響到大數據產業的發展，業內公司為爭取優秀人才，造成行業內人才競爭不斷加劇。

報告目錄：

第一章　大數據產業發展環境分析

1.1  全球宏觀經濟分析

1.1.1 2017-2021年全球宏觀經濟運行概況

1.1.2 2022-2027年全球宏觀經濟趨勢預測

1.2  中國宏觀經濟環境分析

1.2.1 2017-2021年中國宏觀經濟運行概況

1.2.2 2022-2027年中國宏觀經濟趨勢預測

1.3  大數據行業社會環境分析

1.4  大數據行業政策環境分析

1.5  大數據行業技術環境分析

第二章　大數據行業概念界定及產業鏈分析

2.1　大數據行業定義及分類

2.1.1　大數據行業定義

2.1.2　大數據行業分類

2.2　大數據行業特點及模式

2.2.1　大數據技術的積極影響

2.2.2　大數據行業地位及影響

2.2.3　大數據行業發展環節

2.2.4　大數據產業發展結構

2.2.5　大數據行業商業模式

2.2.6　大數據技術應用模式

2.3　大數據產業鏈構成分析

2.3.1　大數據產業鏈結構

2.3.2　大數據產業鏈領域

2.3.3　產業鏈投資機會分析

2.3.4　產業鏈價值流動方向

第三章　大數據行業發展狀況分析

3.1　國外大數據行業發展分析

3.1.1　產業發展變革

3.1.2　市場規模分析

3.1.3　市場競爭格局

3.1.4　產業發展特點

3.1.5　應用狀況調查

3.1.6　各國政府助推

3.2　中國大數據行業運行狀況

3.2.1　政策環境良好

3.2.2　市場發展階段

3.2.3　行業發展規模

3.2.4　產業發展提速

3.2.5　競爭主體分析

3.2.6　產業聚集發展

3.3　中國大數據行業供需狀況

3.3.1　行業供給結構

3.3.2　市場需求預測

3.4　中國大數據應用領域分析

3.4.1　工業領域

3.4.2　零售領域

3.4.3　旅游領域

3.4.4　醫療領域

3.4.5　金融領域

3.4.6　交通領域

3.4.7　電信領域

3.5　中國大數據行業區域格局

第四章　中國大數據行業市場趨勢及前景預測

4.1　行業發展趨勢分析

4.1.1　總體發展趨勢

4.1.2　行業發展方向

4.1.3　產業融合趨勢

4.1.4　技術發展趨勢

4.2　行業前景預測分析

4.2.1　行業驅動因素

4.2.2　市場前景展望

4.2.3　產業發展規劃

4.3　普華有策對中國大數據產業預測分析

4.3.1　影響因素分析

4.3.2　市場規模預測

第五章　大數據行業確定型投資機會評估

5.1　數據中心

5.1.1　投資價值分析

5.1.2　投資建設模式

5.1.3　市場發展規模

5.1.4　投資建設數量

5.1.5　建設分布特點

5.1.6　市場發展特點

5.1.7　盈利水平分析

5.1.8　投資建設動態

5.1.9　投資前景分析

5.1.10　投資風險及規避

5.2　云計算

5.2.1　技術基本概況

5.2.2　市場規模狀況

5.2.3　市場競爭格局

5.2.4　支持促進政策

5.2.5　行業投資熱度

5.2.6　行業投資風險

5.2.7　行業投資建議

5.3　物聯網

5.3.1　產業基本結構

5.3.2　產業生命周期

5.3.3　市場規模分析

5.3.4　主要商業模式

5.3.5　支持促進政策

5.3.6　行業投資熱度

5.3.7　投資壁壘分析

5.3.8　投資策略建議

第六章　中國大數據行業風險型投資機會評估

6.1　數據挖掘市場

6.1.1　數據挖掘內涵

6.1.2　數據挖掘層次

6.1.3　產生發展階段

6.1.4　市場發展模式

6.1.5　競爭格局分析

6.1.6　企業應用案例

6.1.7　應用前景分析

6.1.8　發展問題分析

6.1.9　投資策略建議

6.1.10　行業發展趨勢

6.2　數據交易市場

6.2.1　交易市場構成

6.2.2　交易類型分析

6.2.3　市場定價方式

6.2.4　市場發展階段

6.2.5　交易市場規模

6.2.6　細分市場狀況

6.2.7　交易平臺發展

6.2.8　投資風險分析

6.2.9　投資策略建議

6.2.10　發展趨勢分析

第七章　 “十四五”中國大數據行業投資機會評估

7.1　數據分析軟件

7.1.1　行業基本概述

7.1.2　市場發展規模

7.1.3　重點企業分析

7.1.4　行業投資動態

7.1.5　投資策略建議

7.1.6　行業發展趨勢

7.1.7　應用案例分析

7.2　數據庫軟件行業

7.2.1　技術基本概況

7.2.2　市場規模狀況

7.2.3　市場競爭格局

7.2.4　融資動態分析

7.2.5　市場發展態勢

7.2.6　系統應用風險

7.2.7　系統安全策略

7.3　數據服務行業

7.3.1　行業發展特性

7.3.2　產業鏈分析

7.3.3　行業發展狀況

7.3.4　發展模式分析

7.3.5　行業發展問題

7.3.6　行業發展對策

第八章　中國大數據行業投資壁壘及風險預警

8.1　大數據行業投資壁壘

8.1.1　政策壁壘

8.1.2　技術壁壘

8.1.3　數據壁壘

8.2　大數據行業投資內部風險預警

8.2.1　技術風險

8.2.2　體系風險

8.2.3　資源風險

8.2.4　成本風險

8.2.5　盈利風險

8.2.6　人才風險

8.3　大數據行業項目運營風險預警

8.3.1　法律風險

8.3.2　管控風險

8.3.3　安全風險

8.3.4　項目風險