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2019年大数据发展趋于区域集聚化

在信息社会,大数据产业的发展具有重大的战略意义,大数据也是物联网和人工智能发展的关键技术。本文主要介绍了我国大数据产业链的发展现状、大数据产业园区的发展模式和区域竞争格局。

由于政策的大力推进,我国大数据产业链逐步完善,但由于国内企业缺乏核心技术,国内市场仍以外国企业为主,我国大数据产业呈现出空心发展状态。由于各地区大数据产业的发展不同,我国的大数据产业形成了京津冀、长江三角洲、中西部和珠江三角洲四大集中地区。

我国大数据产业链逐步完善了区域发展的集聚效应。大数据产业以大数据为核心资源,通过硬件采集和传输前端数据,形成海量数据源,然后对目标数据进行技术分析,旨在从无序数据中挖掘潜在价值信息并加以应用。实事求是。

我国大数据产业链的发展和完善依赖于近年来我国大数据产业的发展,如火灾、火灾等,产业链逐步完善,大数据产业可根据大数据细分区域的不同功能分为硬件支撑层、数据源层和交易层。技术层、应用层和派生层等。

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对于大型数据产业链的分布结构,由于数据源领域的市场集中度较高,只有5%的相关企业、40%的应用层市场参与者、17%的技术层、硬件层和衍生层以及占数据交换市场的4%。

1.数据源领域市场集中度高,数据进入壁垒大众构成了大数据产业发展的基础,大数据企业的核心竞争力来源于数据的深化和积累,企业能够掌握的数据越多,数据分析就能结合起来,数据可视化等技术获得更大的商业价值,从而在激烈的产业竞争中占据主导地位。

目前,中国的数据来源主要集中在政府、互联网巨头、三大运营商以及与政府合作的相关企业手中。其中,互联网巨头主要包括百度、阿里和腾讯,它们凭借自己的用户优势积累了大量的社会数据、电子商务数据和信用数据。移动、联通和电信运营商依靠自己的垄断地位,积累了大量的通信数据。

长期以来,企业通过开发电子政务系统、公安大数据平台等业务,积累了大量的政府数据。由于创业公司在数据资源、用户资源和政府资源等方面处于劣势,很难在数据源领域占据一席之地。

2.有许多技术水平的企业,但核心技术严重依赖国外。国内企业处于不利地位。大数据相关技术主要包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化处理。这些技术是大数据企业将海量数据资源转化为商业价值的关键。目前,我处于弱势地位。中国国立大学在数据技术领域有许多参与者。代表企业包括数据端口、海量数据、东方信用、用友、潮汐、信用运输、海云数据、九强等。

从大数据技术和产品的供给方面看,虽然我国已经实现了本地技术的单点突破,但大数据领域是系统的,平台级的核心技术创新仍然很少,特别是在开源产品的技术标准方面,我国的影响力亟待提高。

目前,我国大部分大型数据工具都是在国外核心技术的基础上发展起来的。例如,基于国外Hadoop开源框架的国内企业可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。在数据库和数据挖掘技术领域,IBM、Oracle、EMC、SAP等国外IT企业占据了主导地位,国内企业的市场占有率仅为5%左右。

3.目前,大数据在金融领域的应用最为广泛。未来,政府部门将依靠数据资源的优势和大数据的深度结合。自2015年我国大数据发展达到国家战略水平以来,环境保护部、国土资源部、国家林业局、农业部、工信部、国家l测绘地理信息局办公室、公安部、交通运输部、国家卫生委员会等部门颁布了大数据产业政策,极大地促进了大数据在各子系统中的应用。划分垂直字段。

我国金融业的数字化应用起步较早,大数据的组合最多,大数据在其他领域的应用还比较浅。随着政府对大部分数据源的控制,随着大数据技术的成熟,大数据在政府领域的应用将在未来迅速发展。

预计到2020年,我国政府领域的大数据应用比例将达到35%,由于物联网的发展,大数据在工业领域的比重将达到6.64%。

我国大数据产业的集聚效应呈现出不同的区域发展格局。

全国大数据综合实验区引领国家发展,大部分工业园区开发模式相似,目前,中国已形成了8个国家大数据综合试验区,包括贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、珠三角,不仅发展迅速,而且导致周边省份大数据产业园的形成和发展。

大数据产业园大多采取“基础设施建设数据聚合、集成、开放共享、企业云大数据融合、大数据产业链应用延伸”的发展路径。即先聚集数据资源,再通过开放共享和协同效应促进发展,最终实现产业链的扩张和延伸。