中国数据驱动型互联网企业大数据产品研究报告

本报告的大数据产业图谱以大数据产品的角度出发,对产业链角色进行划分。其中,数据管理与数据分析部分包括了大数据基础架构及相关分析技术,能够实现大数据的存储、分析、挖掘、可视化等环节。而在数据源与数据应用方面,从功能和流程角度来看具有高度的关联性及一致性,涉及行业极其广泛。

数据应用

大数据应用已渗透电信、金融、医疗、人力资源、物流、天气等多个行业,从产品角度来看,除传统的工具/产品化服务、行业应用及解决方案外,大数据应用也包括商业智能等分析服务。

  • 应用情况:目前大数据应用的主要输出形式是可视化报表,未来将在功能方面进一步融合提升。
  • 典型大数据行业应用:
  • 物流:优化整体运输流程,实现实时查询把控。
  • 营销:应用形式成熟落地,既提高了用户对目标商品的获取效率,又改善了商家的投放效果。

数据管理与分析

大数据基础架构包括多种数据库及相关分析计算技术,能够支持数据的采集、清洗、集成、存取、分析、挖掘等环节,从功能角度来看,除传统的数据处理过程外,可视化分析等分析服务也是基础架构的一环。

  • 应用情况:企业(含互联网企业)的数据相关部门(如数据中心/数据分析平台/数据商业部等),主要通过对数据的管理、分析及整合,服务于自有业务,同时不断拓展应用类型和范围。
  • 价值体现:大数据处理过程中流转的数据形态可划分为静态数据和动态数据,主要通过计算过程实现其价值,其中,模型算法为数据深度挖掘的核心,能够实现预测等功能。

数据来源

目前数据来源已较为多元,维度也越加丰富,尤其是互联网行业,在数据深度与广度方面具有天然优势,而物联网、车联网等的出现丰富了数据的采集方式与采集范围。

  • 应用情况:目前企业内部的数据打通已成行业趋势,未来将进一步实现行业内外的数据流通乃至共享。
  • 价值体现:1)大数据能够对人群进行细化管理,并提高对特定人群的覆盖率;2)数据价值的实现与其鲜活度相关;3)大数据的核心价值不在于数据量大,而在于通过数据的沉淀与应用产生价值,其价值升级来源于数据的流通和共享。

大数据Data

  • 发展阶段:从信息驱动向数据智能驱动进阶;
  • 产业结构:由数据源、技术服务及应用类型共同构成;
  • 数据来源:企业自有数据是主流数据源,数据的流通和共享将成趋势;
  • 数据管理:数据挖掘与可视化成行业热点,数据管理向垂直行业分化;
  • 分析处理:文本、图像、语音分析相对成熟,视频分析存在探索空间;
  • 应用类型:从独立数据产品向完整行业解决方案发展,定制化将成趋势。

互联网大数据Internet

  • 优势体现:互联网基因有利于大数据的获取与处理;
  • 现状分析:互联网行业是大数据应用的领跑者。1)已上市互联网企业中,以BAT为首的数据驱动型媒体整体表现较好;2)未上市互联网企业中,数据驱动型企业成为领跑者;
  • 机遇:1)手机网民持续增长,可采集群体更加广泛;2)移动端使用时长占比超77%,信息采集更加丰富连贯;3)场景化特征为大数据发展带来新契机;
  • 挑战:屏幕变小、行为碎片化对大数据的应用提出更高要求。

网络媒体大数据Media

  • 海外发展:1)企业技术探索先行,政策推动产业发展进程;2)将自主研发与投资收购相结合,技术推动企业发展;
  • 优势体现:具有强媒体属性的网络服务的发展策略相对成熟;
  • 现状分析:中国网络媒体的数据生态系统雏形已成,多维度输出大数据能力;
  • 发展策略:大媒体以流量+广告服务为起点,推进产业生态形成。

以下为报告全文:

本文分享自微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

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原始发表时间:2017-03-01

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