大應用市場投資機會如何?大應用市場現狀及前景分析

• 2022年6月8日 yangxianyu來源：互聯網 873 54
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對于分析大數據的工具，目前所有的分析工具都側重于結構化分析，例如針對社交媒體評論方向的分析，根據特定的詞頻或者語義，通過統計正面/負面評論的比例，來確定評論性質。如果有一個應用系統是接收結構化數據的，例如一個分析系統，接收這些語義就可以便于分析。

大應用市場投資機會如何?大應用市場現狀及前景分析

目前，17個省市建立了大數據局，大應用市場規模全維護機制日益完善。283所高校獲批數據與大數據技術專業。全國有100多個大應用相關產業聯盟成立，大應用市場規模的發展起到推動作用。

根據最新數據顯示，中國大應用相關企業共計5637家，包括已從事大數據業務的企業2621家，以及擁有相關專利、著作正在轉型中的企業3016家。上述大應用企業大多分布在沿海地區，以北京、廣東、上海最多。

數據集成平臺的基礎工作與ETL有很大的相似性，其主要功能是實現不同系統不同格式數據地抽取，并且按照目標需求轉化成為相應的格式。數據集成開始是點對點的，慢慢地發現這種模式對于系統之間，不同所有權的企業數據流向以及數據標準控制很難，為此，誕生了對統一企業數據平臺的需求，來實現企業級之間的數據交互。

大應用市場投資機會

未來5年，大數據市場依舊保持穩定增長，一方面是政策的支持，另一方面得益于人工智能、5G、區塊鏈、邊緣計算的發展，未來多方技術融合必將成為趨勢，隨之帶來的是數據增長呈井噴態勢。

大應用軟件和服務的支出占比將進一步擴大，硬件市場將保持平穩增長。未來5年大數據市場將由重基礎設施向重應用落地轉移，隨著大應用數據量的增長，數據治理和模型算法將持續受到關注。政府、金融和電信將保持持續增長的態勢，而醫療和新零售將成為下一個大數據技術投入的新領域。

根據中研普華研究院《2022-2027年中國大應用市場投資機會及企業IPO上市環境綜合評估報告》分析：

如今大數據應用更多關注非結構化數據，更多談論互聯網，Twitter、Facebook、博客等非結構化數據，如此理解大數據應用，顯然就有些走偏了。結構化數據也屬于大數據，且呈現出相同的特點和特征，如數據量大，增長越來越快，對數據處理要求高等。

對于分析大數據的工具，目前所有的分析工具都側重于結構化分析，例如針對社交媒體評論方向的分析，根據特定的詞頻或者語義，通過統計正面/負面評論的比例，來確定評論性質。如果有一個應用系統是接收結構化數據的，例如一個分析系統，接收這些語義就可以便于分析。

想了解更多關于行業專業數據分析，請點擊查看中研普華研究院出版的報告《2022-2027年中國大應用市場投資機會及企業IPO上市環境綜合評估報告》。

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