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大数据整体市场规模达1000亿,金融、政务等行业应用占据七成份额
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时间:2018-07-12
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[ 导读 ] 《中国大数据行业报告》称2017年大数据行业整体市场规模1000亿,其中行业应用细分市场规模为700亿,是大数据行业最大细分领域,大数据在金融、政务、互联网成熟度最高。
近日,爱分析在京举办了2018·中国大数据高峰论坛并在会上发布了《中国大数据行业报告》(以下简称报告)。

《报告》称,2017年大数据行业整体市场规模1000亿,其中行业应用细分市场规模为700亿,是大数据行业最大细分领域,大数据在金融、政务、互联网成熟度最高。

大数据整体市场规模1000亿,细分市场行业应用规模最大

《报告》显示,整个大数据行业分为基础平台、通用技术、行业应用等多个细分市场,2017年大数据整体市场规模1000亿。

细分市场中,基础平台整体市场规模在100亿元左右,通用技术整体市场规模在200亿元左右。行业应用层,大数据在各个行业应用差异较大,应用相对成熟的金融、政府领域市场规模为200亿元。整个行业应用市场规模为700亿。

大数据在金融、政务、互联网成熟度最高

《报告》显示,大数据在各行各业的成熟度与基础设施、市场规模和应用范围关系密切。

根据调研,金融、政务、互联网这三个行业的IT投入位列各行业前列,随着“互联网+政务”的普及、政务云和政务大数据的落地,政府2017年IT投入超过800亿元,占中国IT总投入的5-10%。金融一直是重IT投入的行业,以银行为例,2017年中国银行业整体IT投资为800亿元,整个金融行业的IT投资突破千亿元大关。

基础设施成熟度同样会对大数据应用落地应用产生很大影响。信息化是大数据的基础,互联网行业信息化程度最高,金融、政务行业在20世纪初已开始进行信息化建设,经历十几年发展,基础信息化已建设完毕。相比医疗、工业等领域,金融、政务和互联网行业结构化数据占比高,数据标准化程度高。

云计算、大数据、AI、IoT多项技术融合是未来趋势,提供整体解决方案的公司机会最大

《报告》指出,与国外不同,中国市场云计算、大数据、AI、IoT等技术几乎是同时间爆发,企业客户同一时间采购云计算、大数据、AI等产品,企业客户最终目的是通过新技术来实现开源节流,实现这一目标需要多项技术融合,技术边界正逐步模糊。

云计算作为大数据的基础,大幅降低企业的IT硬件成本,将有超过50%的IT预算投入到大数据、AI等应用。AI促使大数据从辅助决策向替代决策进化,使大数据厂商突破工具软件天花板,发展空间放大10倍。在智能客服领域,AI技术的发展使得技术厂商的市场空间由原先的30-50亿提升到300-400亿。

IoT技术的发展补全线下数据和机器数据,给大数据应用带来更加多元的数据,产生更加丰富的应用场景。在营销领域,通过WIFI、蓝牙、摄像头等途径,实现线上、线下数据的打通,形成整个营销闭环,从而实现跟踪用户的全生命周期,提升用户转化率。

多项技术融合促使客户的需求更加多元化、复杂化,提供整体解决方案的大数据公司更加符合未来趋势,在整个产业链占据更重要地位,提供更加深度的场景化应用。

以下为爱分析高级分析师李喆在会上发布报告的演讲实录。

演讲实录

李喆:在看待大数据行业未来趋势时,首先需要关注中美技术路径发展的差异,不仅仅是大数据,还包括云计算和AI等。

 

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从这张图,我们可以得出有几个结论:

第一, 我们看到美国的市场是技术驱动,先从底层基础平台成熟,逐步延伸到上层应用。2006年AWS对外进行提供服务,2009-2010年大数据基础平台公司Cloudera、Hortonworks成立,2015年Google开源TensorFlow平台,这些事件促使云计算、大数据、AI进入快速发展阶段。

中国市场更多以应用、政策为主导,云计算行业快速发展的原因是2012-2013年游戏等移动互联网的爆发,2014-2015年,政府出台一系列利好大数据的政策,促使整个行业快速发展。

因此,中国市场应用型的公司发展速度更快。国外已经上市的大数据公司Splunk、Tableau、Cloudera、MongoDB都是基础平台和通用技术层的公司。国内市场发展速度快的TalkingData、同盾科技等公司,都是属于应用型的公司。

第二, 不同于美国市场每一项技术中间会有一个很大的时间间隔,中国市场云计算、大数据、人工智能这些技术时间间隔很短,几乎是同时爆发。

因此,数据在各个行业的发展是不均衡的,不同行业的渗透率差异很大。同时,大数据行业不能只看大数据,需要重点关注云计算、AI对大数据行业的影响。

 

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首先,我们看云计算对大数据的影响。

云计算对大数据行业最大的影响是降低了整个基础设施的成本,未来会有50%以上的IT预算会投入到应用层,也就是大数据和AI。IT预算的结构将由左边的正三角形,转变成右边的倒三角形。

以银行为例,不考虑上层应用,美国的银行在IT建设上会领先于中国的银行。根据我们的调研,中国的银行IT投入的70%都是在硬件投入,剩下30%投入是软件和服务。而美国的银行只有15-20%的IT预算投向硬件,更多预算投入到软件和服务。

第二个影响是容器技术的成熟,降低了大数据业务的交付成本,从原来几个月的交付时间缩短到几周。

第三个影响是,随着SaaS渗透率不断提升,更多的数据汇聚到云端,更加便捷的实现数据互通互联。

 

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其次,我们看AI对于大数据的影响,AI技术可以帮助大数据突破工具软件的天花板,将市场空间放大10倍,同时还可以降低大数据公司对人力的依赖,提高人均产能。

以智能客服为例,客服软件市场规模是很小的,大概是30至50亿的市场规模,但整个客服市场规模很大。中国的客服人员有300-500万人,按照平均5-6万的人力成本计算,整个客服市场规模超过2000亿。如果其中有15-20%被智能客服替代,整个市场空间就有300-400亿。

但如果厂商只做客服软件,即使加上数据分析等技术,能够提升人员效率,但依然很难触及到人力这部分市场,但通过AI技术,能够实现替代人力,厂商就能切入到这300-400亿的市场。

公安领域,明略数据这样的公司通过深度服务公安客户,形成这个行业的知识图谱,也就是“公安大脑”。形成“公安大脑”后,明略数据在服务其他省市公安局的时候,会大大缩短服务周期,降低公司对人力的依赖,提升业务可复制性。

 

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因为各种技术几乎同时爆发,所以我们判断,多项技术融合是未来的趋势,会大幅提升各个行业的效率。

下面这张图是大数据的业务链条,包含数据源、数据的采集、数据标准化、数据分析和数据应用。可以看出,各项技术其实都会对整个链条产生影响。

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