工業和信息化部公布，“十三五”時期，我國大數據產業年均復合增長率超過30%，數據中心的規模從2015年的124萬家增長到2020年的500萬家。
工業和信息化部公布，“十三五”時期，我國大數據產業年均復合增長率超過30%，數據中心的規模從2015年的124萬家增長到2020年的500萬家。
數據快速增長，對“算力”提出迫切需求。據工信部賽迪研究院發布的數據，盡管建設持續加快，北京、上海、廣州、深圳等地仍存在數據中心供不應求的現象。專家提醒，“算力”建設不僅包括基礎硬件投入，還包括后期軟件、應用、人才等投入，不必一味追求平臺規模。在硬件平臺與產業應用已經匹配的基礎上，可將更多資源投向軟件開發、人才培育等需要長期投入的領域。
近年來，在全球經濟數字化浪潮的帶動下，我國大數據與實體經濟的融合應用不斷拓展。大數據企業正在嘗到與實體經濟融合發展帶來的“甜頭”。利用大數據可以對實體經濟行業進行市場需求分析、生產流程優化、供應鏈與物流管理、能源管理、提供智能客戶服務等，這不但大大拓展了大數據企業的目標市場，更成為眾多大數據企業技術進步的重要推動力。隨著融合深度的增強和市場潛力不斷被挖掘，融合發展給大數據企業帶來的益處和價值正在日益顯現。
目前，大數據在電信、智慧城市、電子商務及社交娛樂等行業已經出現規模化應用，中國大數據市場將進入高速發展時期。大數據真正的價值體現在從海量且多樣的內容中提取用戶行為、用戶數據、特征并轉化為數據資源，對數據資源進一步加以挖掘和分析，增強用戶信息獲取的便利性，實現從產品價值導向到以客戶體驗價值為中心導向的轉換，客戶體驗的提升也正是激發信息消費的根本原因。
數據顯示，從2015年到2025年，中國數據圈以14倍的速度擴張。2018年，數據圈中56%的數據需要得到安全保護，而到2025年將增長至66%。物聯網的發展將推動實時數據的增長，到2025年，實時數據占比將達到29%。未來大數據市場行情如何?
調查發現，超過60%的企業將大數據應用于營銷分析;其次，52.2%的企業將大數據應用于客戶分析;另外，超過50%的企業將大數據應用于內部運營管理。相比之下大數據分析在企業供應鏈管理等方面的應用比例還有待提升。
近六成企業已成立數據分析相關部門。調查發現，59.2%的受訪大數據企業已經成立了數據分析相關部門;同時，27.3%的企業正在計劃成立數據部門，絕大部分企業均已意識到數據分析對企業發展的重要性。
大數據企業絕大部分數據資源為非結構化數據。68.9%的受訪企業表示非結構化數據的比例在70%以上。20.5%的企業非結構化數據比例為50%-70%。根據訪談，在大數據企業新增數據中非結構化數據的增速遠高于結構化數據。
但企業非結構化數據的分析和利用仍有待提高。72.5%的受訪企業表示目前仍是基于結構化數據為基礎的數據庫進行大數據分析。僅有29.1%和12.6%的企業對圖像/視頻、語音/音頻等非結構化數據進行了分析。隨著大數據技術和處理能力的提升，未來大數據企業對非結構化數據的利用率將有望進一步得到提升。
中國信息消費市場規模量級巨大，增長迅速。在網絡能力的提升、居民消費升級和四化加快融合發展的背景下，新技術、新產品、新內容、新服務、新業態不斷激發新的消費需求，而作為提升信息消費體驗的重要手段，大數據將在行業領域獲得廣泛應用。
2021年，我國大數據產業圍繞關鍵核心技術的研發投入將持續加大，工業企業將更加注重數據資源管理能力提升，多元主體差異化競爭格局將進一步明晰，大數據與區域經濟協同發展持續深入，數據資產有效運營和價值轉化將成為各類主體發展的重要命題。同時，產業發展也面臨數據量激增等帶來的技術產品供給能力不足，數據中心區域布局有待統籌和優化調整，大數據融合應用不充分等問題。
2020年，在政策和市場的共同作用下，工業企業日益注重大數據在制造全過程、全產業鏈、產品全生命周期的應用創新。在政策層面，工信部先后發布《工業數據分類分級指南(試行)》、《關于推動工業互聯網加快發展的通知》、《關于工業大數據發展的指導意見》，利用多種手段引導各方協同發掘工業數據應用價值。
展望2021年，大數據在工業領域的應用將從產品級、設備級向產業鏈級深入拓展，通過工業知識、業務、流程的數據化、算法化、模型化，為整個制造體系裝上"智腦"系統，形成動態感知、敏捷分析、全局優化、智能決策的強大能力。這一過程，也是工業企業數據管理意識樹立、數據管理能力加快構建的過程，企業將更加重視數據戰略與未來發展戰略的統籌規劃，設立專職數據管理機構，圍繞數據治理、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用、數據生存周期等循序建設，筑牢工業數據創新應用根基。
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2021-2026年中國大數據行業市場前瞻與未來投資戰略分析報告
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