2020年中国大数据行业投融资分析报告(上)_社会热点_资讯

2020年中国大数据行业投融资分析报告(上)

2004年前后，中国数据库技术得到了发展，数据挖掘概念逐渐被大众所周知；2008年金融危机后，国内企业对商业智能（BI）和商业分析（BA）的需求大幅提升；2012年以后，大数据在医疗、金融、零售、电子商务等领域应用愈发完善，风险管控、预测、数据仓库建设、营销的强烈需求推动着大数据技术进入高速发展时期。对比欧美发达国家，中国大数据行业起步较晚，但国家对大数据发展的重视度逐步增强，其发展规划已被提升至了国家战略发展层面。

2017年至今，中国大数据底层技术发展趋于成熟，呈现与产业深度融合的趋势。创投生态中心（以下称：中心）对2017年-2020年4月的大数据领域投融资数据进行统计，围绕产业发展、项目端、和机构端进行分析，推出《2020年中国大数据行业投融资分析报告》(公众号回复关键字#大数据#获取完整报告)，并将分三期摘取部分内容进行分享。本文摘取大数据发展综述部分，与大家分享全球大数据的发展历程、中国大数据的发展现状、以及大数据产业链解析。

全球大数据发展经历

萌芽-发展-兴盛三个阶段

第一阶段（萌芽）

20 世纪90年代-21世纪初期

1997年，美国国家航空航天局武器研究中心的大卫•埃尔斯沃思和迈克尔•考克斯在他们研究数据可视化中首次使用”大数据”的概念。1998年，《Science》杂志发表了一篇题为《大数据科学的可视化》的文章，大数据作为一个专用名词正式出现在公共期刊上。

第二阶段（发展）

21 世纪初至2010年

21世纪前十年，互联网行业迎来了一个快速发展的时期。2001年，美国Gartner公司率先开发了大型数据模型。同年，DougLenny提出了大数据的3V特性。2005年， Hadoop技术应运而生，成为数据分析的主要技术。2007年，数据密集型科学的出现，不仅为科学界提供了一种新的研究范式，而且为大数据的发展提供了科学依据。2008年，《Science》杂志推出了一系列大数据专刊，详细讨论了一系列大数据的问题。2010年，美国信息技术顾问委员会发布了一份题为“规划数字化未来”的报告，详细描述了政府工作中大数据的收集和使用。

第三阶段（兴盛）

2011年至今

2011年，通用商用机械公司开发了沃森超级计算机，通过每秒扫描和分析4TB数据打破了世界纪录，大数据计算达到一个新高度。随后，MGI发布了《大数据前沿报告》，详细介绍了大数据在各个领域的应用，以及大数据的技术框架。2012年在瑞士举行的世界经济论坛讨论了一系列与大数据有关的问题，发表题为《大数据，大影响》的报告，并正式宣布了大数据时代的到来。

2011年之后大数据的发展进入了全面兴盛的时期，越来越多的学者对大数据的研究从基本的概念、特性转到数据资产、思维变革等多个角度。大数据也渗透到各行各业之中，应用场景涉及医疗、金融、零售、通信、政府公共服务等多个行业。随着人工智能、云计算、区块链等新科技和大数据的融合，大数据将释放更多的可能，迎来全面的爆发式增长。

中国大数据发展享有三个层面优势

政策、经济与资本、技术层面

中央与地方红利不断

持续推动大数据行业发展

在中央层面，国务院、发改委、工信部相继发布具体政策，旨在形成覆盖全国、贯穿各级政府和公共服务单位的数据采集、存储和社会化服务体系；在地方层面，各地政府也在积极推进大数据的开放与发展，在产业规划文本的基础上，大力推出相关的促进条例、实施计划和新区建设计划，拓展大数据应用案例的落地发展。

大数据应用广泛

产业增长迅速

大数据作为一种对企业经营活动和国民经济发展的重要战略资产，已经逐步渗透到我国经济的各个行业部门。

在宏观层面，大数据辅助政府决策者科学治理，制定合理的经济政策，进一步实现精准化的社会治理和高效化的公共服务；在微观层面，大数据可以提高企业决策水平和效率，推动企业创新，进而给行业领域带来价值。

制造业企业可以利用大数据检测诊断产品故障、优化生产工艺流程，进而显著缩短产品上市时间并提高产品质量。零售商可以通过实时分析海量数据、掌握市场动态并迅速做出应对，制定精准的营销策略增加营业收入并提高品牌知名度。

医药行业企业可以利用大数据实现流行病预测、健康管理、智慧医疗，加速药品研发、疾病治疗和公共卫生管理。企业可以从产品的整个设计、生产、销售流程大数据中找到创新点，进而改善现有产品和服务，创新业务模式。

从核心产业层面看，中国大数据产业近些年呈现爆发式增长态势，2019年中国大数据核心产业规模达到443亿元，2020年中国大数据核心产业规模预计达到586亿元，增速高达32.3%。

原创能力增强

专利数量持续上升

从大数据技术专利层面看，2015-2018年期间，美国、英国、韩国等大数据领域相关专利数量整体处于领先地位。2018年中国大数据专利数量超过1万个，年均复合增长率高达49.9%。中国大数据创新能力不断增长，在全球大数据领域相关技术专利数量比例从2015年的2%上升至2018年的38.5%，该数据已超过美国并呈持续上升趋势。

大数据产业是新兴产业，中国和世界各国都在大力推进大数据技术的发展。从大数据产业收集端、处理端和应用端来看，中国在收集端和应用端全球领先，而在处理端核心技术方面还有差距。

中国大数据对世界的贡献主要包括如下三个方面。一是在消费领域引领大数据的创新应用，如新消费时代下借助大数据的处理、挖掘，搭建数据驱动的、可以进行智能化决策的体系，找到新消费的增长动力；二是中国在智慧物流、语音识别、图像理解、文本挖掘领域领域涌现了诸多明星企业，如菜鸟网络、蚂蚁金服、科大讯飞等，引领全球技术创新步伐；三是中国数据产生量巨大且类型丰富，为数据管理方案的推出贡献了丰富的数据来源。

大数据产业链可划分为

基础层、技术层和应用层

通过对国内外大数据相关研究报告的收集、整理与分析，围绕“大数据价值挖掘额”这一最终目的，中心将大数据产业链的划分标准定义为基础层、技术层和应用层三个层级。

基础层

基础层主要是为了实现数据的采集、处理、存储、平台体系搭建，主要包括云计算平台、数据源与 API、数据库、开源平台、分析引擎、硬件和存储架构等。

从基础层面看，云存储与云计算作为底层技术的重要支撑部分，实现了对无限存储与计算资源的高效调度。

云存储是指通过购买或租赁第三方托管的多台虚拟服务器进而实现数据的网络在线存储。目前而言，移动通讯数据、政府数据、互联网平台数据等各类数据急速增长，云存储具有自动重新分配数据、负载均衡、故障冗余功能，利用虚拟化技术解决了存储空间的浪费，大大降低了存储成本，提高了存储效率。另外，云存储具有时间和空间的双重灵活性，节省了人工运维、资源购置等成本，避免资源浪费。

云计算中分布式计算与系统架构的发展赋予了大数据工具平台。在数据存储与运算层，云计算的分布式系统将计算和存储节点结合，保证了企业较高的并发访问能力，也为企业提供了海量数据运算基础。在数据处理层，云计算的分布式算力保证了大数据分析的时效性和实时交互式的查询效率，进而使得大数据的价值得到充分释放。

技术层

技术层包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘五个层次，是大数据价值体现的手段和基石，具体包括数据清洗、文本挖掘、数据可视化、日志分析等类别。通过借助技术层面强大的数据模型与算法能力实现了数据从技术服务到价值创造。

从技术层面看，商业智能、数据挖掘为时代的进步带来了巨大的推动。

商业智能是指企业通过收集、处理整合现有的用户数据，综合运用数据挖掘技术、数据仓库和联机分析处理，将数据转化为企业的业务经营决策。商业智能主要应用于销售分析、商品分析和人员分析，进而实现对企业商品结构的调整及人力资源的合理利用。与传统方式相比，商业智能由于其低成本、轻便、简单、高效的特点，市场占有率呈上升趋势。

用户行为分析主要指收集对象用户行为数据，并对之进行统计分析，总结用户行为规律，并将这些规律与营销策略、产品功能、运营策略相结合，发现问题或进行业务规划。为众多客户定制专有解决方案，既能提高企业数据采集的精准性与完备性，打破数据分析局限性，又可以通过挖掘用户行为数据和业务数据，以精确数据为依据，调整运营方案及渠道投放选择，提高企业运营效率，体现了企业级服务新趋势。用户行为分析在零售与电商领域有广泛的应用意义。

应用层

应用层基于技术层，是大数据技术直接作用于各行各业为其赋能的过程，也是大数据价值的最终体现。

大数据作为数字经济的核心组成部分，驱动生产方式和管理模式朝着数字化、智能化和网络化方向发展。目前，大数据已深入各行各业，电信、金融、交通等行业已经积累了丰富的数据资源，积极探索新产品、新服务、新模式、新生态，进而提升效率、降低成本、增加产出，加快服务优化、业务创新和产业升级步伐。

中国的移动支付、智慧物流已走向成熟甚至走向全球领先的地位，伴随着大数据与AI、云计算融合发展，物联网、智慧城市、区块链、人工智能、VR/AR逐渐成为下一个发展市场。随着大数据基础层、技术层的快速发展，数据汇流的的美好愿景必将加速实现。

从行业角度出发，大数据在零售、政务与金融领域的应用最为成熟，在工业上的应用增速最快，在电信、交通、医疗、教育的应用也正在逐步走向成熟商业化。

大数据产业链图谱

全球大数据在多方面发展

呈现新的趋势

大数据底层技术趋向成熟推动产业持续增长，国际权威机构Statista发布的报告显示2018-2020年大数据市场整体的收入规模保持每年约70亿美元的增长，复合年均增长率约为15.33%。技术整合以及用户需求升级推动大数据企业的并购整合。同时各国加强数据合规，2018年欧盟正式实施《通用数据保护条例》（GDPR）；2020年，美国加州的消费者隐私法案（CCPA）正式生效，社会各领域逐渐加强对数据保护的重视。

下期将摘录中国大数据领域项目端内容，通过分析大数据项目融资事件数、金额、轮次、并购上市数、及地域分析等维度，发掘数据变化动因，指导行业发展研判。

文章来源：创投资本汇

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