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2020中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书
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2020-11-17
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2020中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书 2020年,突如其来的新冠肺炎疫情,给我国各行各业带来了一定影响。但在抗“疫”过程中,以大数据、人工智能、云计算等为代表的新一代信息技术发挥了重要作用,并激发了新业态、新模式的出现。同时,2020年也是我国顶层设计发力新基建、提速数字基建建设的一年。在此背景下,乘新基建之东风,大数据产业加速发展,迎来新机遇、新发展。
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调研发布单位
大数据产业生态联盟
赛迪顾问股份有限公司
赛迪智库
调研执行单位
《软 件 和 集 成 电 路》杂 志 社
大数据产业生态联盟
1
"庞大、万能和完美无缺是数字的力量所在,它是人类生活的开始和主宰者,是一
切事物的参与者。没有数字,一切都是混乱和黑暗的。"这是古希腊毕达哥拉斯学派的
思想家菲洛劳斯对于数字的解读。如今,无处不在的数据渗透到人类社会的各个角
落,数据的体量也在迅速膨胀,我们开始试图探索与物理现实世界具有映射关系的数
字世界。
数据之于数字世界,就如同DNA分子之于生物体。完善的产业链结构之于数据,
就如同完美的双螺旋结构之于DNA。双螺旋DNA结构是生物遗传、生物体构建、生
命延续的重要基础,而数据产业链结构是数字世界构建、数据价值流转的重要支撑。
相应的,只有结构完整的、可搬移、可衍生、可与其他领域融合发展的大数据产业链,
才可以为构建数字世界的生态格局提供支撑。
目前,大数据产业链可以划分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存
储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据应用等多个环节,几乎覆盖了数据从产
生到应用的全生命周期。
同生物体、物理世界一样,融合才是数字世界的必然趋势。大数据产业链的融合
贯通在基础支撑、数据服务、融合应用等方面迸发出得天独厚的巨大优势。产业链不
同于产业或者企业,产业链强调的是“产业的整体”和企业间的“竞合关系”,其重心
是产业与产业、企业与企业的对接,此种对接是一种空间的延伸,能够为产业或者企
业的“生长”输送养分,透过外部环境找到发展机遇。
为 此 ,在《2020中 国 大 数 据 产 业 发 展 白 皮 书》中,我 们 对 于 大 数 据 产 业 链 的 结
构、衍生的产品和服务,以及以产业链为中心引发的技术变革和融合应用进行了深入
分析;对后疫情时代的大数据产业发展机遇进行预判;对于围绕“新基建”为大数据
产业带来的新机遇和新发展,数据要素市场化配置下的数据治理和数据安全等核心
命题进行深刻研读,力图全面展现大数据产业领域迸发的新业态、新模式,深入了解
大数据产业链融合发展的理念,迎接大数据产业融合应用带来的机遇和挑战。
大数据与产业链的融合贯通是当今数字经济发展的必然要求,也是数据价值得以
高效释放的必由之路,更是探索数字世界构建发展的有利突破口。
总而言之,秉持融合发展的理念,构建数据生态的多元格局,才能在大数据产业
新纪元中脱颖而出。
前言
大数据产业生态联盟
2020中国大数据产业发展白皮书
2
在全球信息化快速发展的大背景下,大数据已成为国
家重要的基础性战略资源,正引领新一轮科技创新,推动
经济转型发展。紧密围绕数据资源开展的基础设施建设、
数据集聚整合、数据分析处理、数据开放共享和数据安全,
铸就了大数据产业发展的核心要素。
这些要素所构筑的“内层齿轮”的转动直接带动了“外
层齿轮”——大数据融合应用的蓬勃发展,衍生出政府大
数据、互联网大数据、健康医疗大数据、金融大数据、电信
大数据和工业大数据等热点场景,持续驱动经济增长和转
型升级。
近年来,国家大力倡导“新型智慧城市”建设,其内容
涵盖无处不在的惠民服务、透明高效的在线政府、精细精
准的城市治理,以及安全可控的运行体系等,这些都与大数
据技术和产品紧密相关。
国 家 信 息中 心 发 布 的《新 型 智 慧 城 市 发 展 报 告2 0 18 -
2019》明确指出:“我国大量城市已经从新型智慧城市建设
的准备期向起步期和成长期过渡,处于起步期和成长期城
市从两年前的占比57.7%增长到80%,而处于准备期的城市占
比则从42.3%下降到11.6%,许多城市已经开展了大量工作并
取得良好成效,工作重心从整体规划向全面落地过渡,新技
术应用驱动新发展和新变革,数据关键要素作用初步显现,
多规融合应用逐渐普及,惠民服务从“能用”到“好用”不断
升级。
与 此 同 时 ,加 快 数 字 中 国 建 设 已 经 成 为 我 国 重 要 的 国
家战略,诸如福建、广东和江苏等地均积极开展数字经济
布局。作为数字经济和新型智慧城市建设的核心要素,大
数据将为其提供数据分析平台和工具,助力各个细分应用
环节的“智慧化”落地。
赛迪顾问统计了2012年以来大数据应用领域中最近
10000个热点事件中最常见的关键词显示,2012-2019年,
我 国 关 于 大 数 据 重 要 论 述 中 ,“ 数 据 ”“ 数 字 经 济 ”“ 互 联
网”“平台”成为最常见的高频词汇,“数字经济”“数字中
国”等正逐渐成为我国推进经济高质量发展的重要力量。
与此同时,根据年度分析显示,2020年以来,与数据治理相
关的词汇逐年增多,数据共享开放、数据孤岛、数据治理等
话题成为当前大数据发展关注点。
数据关键要素作用初步显现,数据共享开放初见成效,数据治理成为关注重点
· 大数据产业要素解析
数据来源:赛迪顾问,不完全统计,2020.8
大数据产业生态联盟
3
从2016年开始,国家发改委、工信部、农业部、水利部
等部门,以及地方各级政府都相继推出了促进大数据产
业发展的意见和方案,产业整体发展环境持续优化。据赛
迪顾问不完全统计,2016-2017年是大数据相关政策文件
出台的高峰期。2016年,行业大数据政策文件相继出台,
如《政务信息资源共享管理暂行办法》《生态环境大数据
建 设 总 体 方 案 》《 农 业 农 村 大 数 据 试 点 方 案 》《 国 务 院 办
公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意
见》《关于促进国土资源大数据应用发展的实施意见》
等。2017年工信部印发《大数据产业发展规划(2016-2020
年 )》《 云 计 算 发 展 三 年 行 动 计 划 ( 2 0 1 7 - 2 0 1 9 年)》,水 利
部出台《关于推进水利大数据发展的指导意见》。同时,
地方政府相关大数据政策也陆续出台,成立大数据管理机
构,以及建立健全相关体制机制。比如,河南省政府办公厅
发布《河南省大数据产业发展三年行动计划(2018-2020
年)》;福建省成立大数据管理局,并相继出台了《福建省
促进大数据发展实施方案(2016-2020年)》《福建省人民
政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通
知》等文件。各地政府加快大数据产业政策落地,持续优
化区域大数据产业发展环境。2018年,工信部印发《工业
互联网发展行动计划(2018-2020年)》,加快推动大数据
与实体经济融合。2019年,工业和信息化部、国家机关事务
管理局、国家能源局联合印发《关于加强绿色数据中心建
设的指导意见》,推动绿色数据中心建设。2020年,中共中
央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体
制机制的意见》,推进政府数据开放共享,提升社会数据
资源价值,加强数据资源整合和安全保护;工信部发布《关
于工业大数据发展的指导意见》,着力打造工业大数据生
态。当前,大数据与人工智能、数字经济、智慧城市、数字
治理等融合速度加快,推动经济社会数字化转型。
根据近5年来的政策,梳理发现,宏观政策成为产业发
展利好因素。2016-2018年大数据产业的增长主要由产业
政策和资本协力推动;2019年以来,随着大数据技术和应
用的持续爆发,以及5G和物联网等相关技术的成熟,市场
需求和相关技术进步将成为大数据产业持续高速增长的最
主要动力。
大数据政策逐步完善,应用场景建设落地成为关键
数据来源:赛迪顾问,不完全统计,2020.8
(单位:个)
大数据产业生态联盟
2020中国大数据产业发展白皮书
4
中国大数据产业发展受宏观政策环境、技术进步与升
级、数字应用普及渗透等众多利好因素的影响,市场需求
和相关技术进步成为大数据产业持续高速增长的最主要
动力,2019年中国大数据产业规模达5397亿元,同比增长
23.1%。
随着“互联网+”的不断深入推进以及数字技术的不断
成熟,大数据的应用和服务持续深化,与此同时,市场对大
数据基础设施的需求也在持续升高。
随着5G和物联网的发展,业界对更为高效、绿色的数
据中心和云计算基础设施的需求越发升高,大数据基础层
持续保持高速增长,预计2020年整体规模将达到6670.2
亿元,到2022年将突破万亿元,持续促进传统产业转型升
级,激发经济增长活力,助力新型智慧城市和数字经济建
设。
根据2020年大数据产业生态联盟调研问卷收集的百余
家大数据企业反馈结果显示,华东、华北区域在大数据产
业发展方面持续领跑。根据调研结果,我们发现,多数大
数据企业的业务集中于华东、华北地区,它们合计约占整
体市场规模的55.4%。广东、湖北、四川、贵州等地分别引领
中南和西南地区大数据产业发展,并显著领先于东北和西
北地区。根据2019年中国大数据区域发展水平评估数据来
看,全国各省、直辖市、自治区大数据发展水平存在明显的
差异性,存在阶梯分布特征。
从 指 数 分 布 来 看 ,全 国 各 省 、直 辖 市 、自 治 区 大 致 可
以分为三个集团。广东省以57.19的指数高居榜首,东南沿
海地区省市发展水平普遍较高,成为大数据发展的前沿地
带,8个国家大数据综合试验区示范引领作用日渐凸显。
中国大数据产业规模持续高速增长,华东、华北地区持续领跑
· 大数据产业要素解析
大数据产业生态联盟
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SherlockGh
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