去年全國大數據產業發展平均指數9.99 金融政務應用領先
近日，工信部信軟司指導中國電子信息產業發展研究院發布《中國大數據產業發展評估報告（2017年）》（以下簡稱《報告》），重點聚焦于區域、行業、企業三個層面，通過制定指標體系測算發展指數，剖析發展水平、層次和特點，分析存在的不足和問題，這對于研判應采取的政策措施、推動我國大數據產業快速發展具有積極作用。
（資料圖片 來源于網絡） 構建區域、行業、企業大數據發展評估指標
《報告》首先界定了大數據產業的概念。《報告》提出，大數據產業指以數據生產、采集、存儲、加工、分析、服務為主的相關經濟活動，包括數據資源建設、數據軟硬件產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務。亦可從三個產業層次理解：
一是大數據核心產業：指專門應用于大數據運行處理生命周期的軟件、硬件、服務等，包括大數據硬件、大數據軟件、大數據服務和行業大數據。其中行業大數據指的是面向行業特點的大數據解決方案等。
二是大數據關聯產業：指在大數據運行處理的過程中，為其提供基礎設施、處理工具、相關技術等的產業，包括云計算、物聯網、互聯網、移動互聯網、人工智能、虛擬現實等。
三是大數據融合產業：指大數據與其他行業領域融合產生的新興業態、升級業態，包括智能制造、智慧農業、智慧城市、機器人、智能交通、智慧醫療、智能家居、智能網聯汽車等。
同時，《報告》在區域、行業、企業三個方向分別建立了大數據產業評估標準。區域大數據發展評估指標主要圍繞我國31個省、市、自治區對區域大數據產業發展水平進行評估。行業大數據發展評估指標主要圍繞工業、金融、教育等10個行業對行業大數據發展水平進行評估。企業大數據發展評估指標主要評估開展大數據相關業務的主要企業的發展水平。
區域大數據發展評估主要從三個方向展開：一是評估區域大數據產業發展的基礎環境；二是評估區域大數據產業發展水平；三是評估區域大數據應用發展水平。區域大數據發展評估指標由3個一級指標和10個二級指標構成。
行業大數據發展評估主要從四個方向展開：一是評估行業大數據發展的基礎環境；二是評估行業數據資源采集及匯集水平；三是評估行業大數據應用水平；四是評估行業大數據應用效益。行業大數據發展評估指標由4個一級指標和10個二級指標構成。包含工業、政務、交通、醫療、教育、旅游、金融、電信、農業和商貿等重點行業。
企業大數據發展評估主要從三個方向展開：一是評估企業的綜合發展水平；二是評估企業在大數據領域開展技術和產品研發創新的能力；三是評估企業在市場競爭中地位。企業大數據發展評估指標由基礎畫像、研發創新和市場拓展3個一級指標和8個二級指標構成。同時，對產業鏈環節、行業解決方案、特色細分領域大數據企業做了重點剖析比較。
國家大數據綜合試驗區引領產業發展
《報告》認為，我國各省（市、區）大數據產業的發展由于政策環境、產業基礎、應用特點等不同而表現出明顯的梯級分布特征，大數據產業發展地區集聚效應顯著。
《報告》顯示，2016年，國家大數據綜合試驗區引領產業發展，其所在區域的大數據產業發展總指數在全國大數據產業發展總指數的占比高達38.5%。
2016年，大數據產業區域集聚發展格局逐步形成，長三角地區、珠三角地區、中西部地區和東北地區大數據產業集聚發展態勢明顯。
《報告》還顯示，2016年，我國東部、西部、中部、東北四個分區產業發展差異化明顯，從總體水平來看，東部地區大數據發展水平最高，占全國大數據發展總指數的44%，西部地區緊隨其后，在全國總指數中占比達到31%。中部地區和東北地區占比分別為17%和8%。
2016年，區域大數據產業發展環境持續優化，各省市的發展環境平均指數為8.2，20個省市的發展環境指數在7以上，占比65%；同時，各省市發展環境階梯化特征明顯，特別是浙江、上海、廣東、福建4個省市受信息化發展基礎好、組建建設比較完善等因素影響，發展環境指數在10以上。
2016年，各省市大數據產業平穩增長，但發展水平差距較大，全國大數據產業發展平均指數為9.99，北京、江蘇、浙江、山東、上海這五大省市大數據產業發展處于全國領先水平，占全國總指數值的比重超過40%。而云南、吉林、河北、內蒙古、廣西等11個省市區指數值低于5，占全國指數的比重僅為8.8%。
《報告》表明，2016年，全國各省市積極開展大數據應用，并且以政務大數據為突破口積極推進大數據應用，應用指數平均值為10.67，取得較好成效；同時，大數據應用在發達省市率先突破，廣東、浙江、四川、江蘇、福建、上海、山東、貴州、河南等排名前10的省市的大數據應用總指數達152.7，占全國的比重超過46%，體現出較強的領先優勢。
金融政務大數據應用領先
《報告》認為，我國行業大數據總體發展水平受各行業大數據發展水平受基礎環境、數據匯集、行業應用等因素影響，總指數為288.65，平均發展指數為28.87，行業大數據整體發展情況較好，由高至低依次為：金融、政務、交通、電信、商貿、醫療、教育、旅游、工業、農業。
隨著《促進大數據發展行動綱要》等政策的進一步貫徹落實，大數據在各行業的應用逐漸加快，進入穩步成長階段，整體呈現差異化態勢，金融、政務大數據在十大行業大數據中凸顯引領作用，指數分別為45.37、42.39，占整體指數的比例分別為的16%、15%。
從消費端和生產端來看，消費端（金融、政務、交通、電信、商貿、醫療、教育、旅游）的大數據發展指數占總體發展指數的89%，生產端（工業、農業）的大數據發展指數占總體發展指數的11%，我國行業大數據發展正在由消費端向生產端逐漸滲透。
基礎環境優化。隨著《促進大數據發展行動綱要》等一系列配套政策的貫徹落地和實施，我國各行業大數據基礎環境的持續優化，其中，在政務領域，政策的連續出臺使政務大數據的基礎環境具有明顯的優勢，評估指數為16.16，高出平均值6.99，占整體指數的18%，高居首位。
數據匯集現鴻溝。以行業大數據的數據采集率、數據集聚能力和數據流通水平為行業大數據數據匯聚發展水平的主要評估因素，數據匯集總指數為87.88，平均指數為8.79，各行業數據匯集水平呈現較為明顯的三階梯局勢，并形成了較為明顯的“數據鴻溝”現象。
行業應用差別不大。以行業市場空間、龍頭企業/單位投入占比以及行業大數據平臺（國家級）數量為評估行業應用發展水平的主要評估因素，大數據行業應用水平評估總指數為109.08，平均指數為10.91，整體來看，行業應用指數差別懸殊不大。醫療、農業行業應用指數分別為5.99、4.39，低于平均指數的4.92、6.52，占整體發展指數的5.49%、4.03%，應用水平將具有巨大的發展空間。
企業實力呈現“金字塔”狀
總體來看，我國大數據企業整體呈現“金字塔”狀的實力分布。
《報告》顯示，從金字塔上層來看，我國大數據企業發展指數高于50的企業數量占比僅為5%，其中大數據企業發展指數處于50到100之間的僅占3.2%，高于100的僅占1.8%，位于金字塔尖端。
從金字塔中層來看，我國大數據企業發展指數處于30到50之間的企業數量占比為6%，處于20到30之間的企業數量占比為19.3%；從金字塔底層來看，我國大數據企業發展指數處于20以下的企業數量占比高達69.7%，可以看出這一區間集聚了我國大多數從事大數據相關業務的中小微企業。
從基礎畫像來看，我國大數據企業基礎畫像指數呈現較為明顯的斜率變化趨勢，按照基礎畫像指數區間分布，可以分為領軍企業、中堅企業、長尾企業三類企業。
一是領軍企業優勢突出，數量僅占比9.22%，指數和占比為56.30%，指數跨度從53.71到10.73，均值為26.96，極差為42.98；二是中堅企業實力均衡，數量占比29.49%，指數和占比34.95%，指數跨度從10.26到2.06，均值為5.23，極差為8.20；三是長尾企業數量眾多，數量占比高達61.29%，指數和占比僅8.75%，指數跨度從1.99到0.08，均值為0.63，極差為1.91。
從技術研發來看，我國大數據企業技術研發指數平均值為9.29，企業分布整體呈現“龍頭企業領先、中小微企業為主體”的格局。
從市場拓展來看，我國大數據企業呈現出“主體平穩、少量突出”的分布格局，行業整體呈穩步發展態勢，我國大數據企業市場拓展指數平均值為5.92。
《報告》表明，通過對基礎畫像、技術研發以及市場拓展三大指標在發展指數中的占比情況對標分析，大數據企業可以分為基礎帶動型、創新驅動型和市場拓展型三大類型。現階段來看，隨著我國大數據產業處于創新發展及應用帶動的上升期，我國大數據企業發展大多以研發創新、專利布局等創新驅動為主，比例高達72.3%；以大數據基礎軟硬件廠商為代表的基礎帶動型企業占比為15.9%。
《報告》指出，受數據主權以及數據跨境流動等因素的影響，我國大數據企業仍以國內市場為主，大多數企業并未承接相關國際業務，市場拓展型企業占比僅為11.8%，然而，隨著國家“一帶一路”戰略的深入推進，大數據產業也將在“一帶一路”沿線國家加緊布局，未來市場拓展型企業比重將有所上升。
《報告》還指出，基于對大數據產業鏈條的分析研究，將大數據產業鏈條分為數據采集、數據存儲、數據預處理、數據分析挖掘、數據可視化、數據流通等六大環節。
當前我國大數據企業業務范圍不斷拓展，幾乎覆蓋了產業鏈的各個環節，其中以從事大數據分析挖掘業務的企業最為集中，所占比例高達63.7%；從事數據采集業務的企業占比為37.4%；從事IDC、數據中心租賃等數據存儲業務的企業比重最低，僅為8.5%；從事數據分類、清洗加工、脫敏等預處理業務的企業占比為27.8%；從事數據可視化相關業務的企業占比14.3%；從事大數據交易、交換共享等數據流通業務的企業占比為18.3%。
隨著國家大數據戰略的深入推進實施，各地方配套政策和實施細則不斷發布和落實，我國大數據產業發展與地方經濟發展和傳統行業轉型升級關系愈加密切，大數據對地方產業融合滲透作用日趨明顯，整體呈現普遍發展的繁榮景象。
根據大數據技術及應用的發展情況，重點聚焦數據采集、數據存儲、數據預處理、數據分析、數據可視化、數據流通等六大產業環節，并對相關產業環節大數據龍頭企業進行分析和評價。
數據分析環節龍頭企業發展指數水平較高，發展指數達到20，其他5個產業環節的龍頭企業平均指數為13.36，仍與數據分析環節存在不小的差距。
數據分析挖掘作為大數據產業鏈的核心環節，產業附加值最高，這一環節集聚了大部分有實力的大數據企業，隨著大數據產業發展及應用的深入，大數據分析環節必將涌現出更多的獨角獸企業。
《報告》顯示，根據大數據在政府治理、民生服務以及重點行業的應用情況，重點聚焦政務、工業、健康醫療、交通、農業、金融、教育、能源等17個行業領域，并對相關行業大數據龍頭企業進行排名。
《報告》認為，我國主要行業大數據龍頭企業呈現“齊頭并進”的發展態勢，17個主要行業大數據企業平均發展指數為23.10，最高的安防大數據企業發展指數達到39.72，最低的營銷大數據企業發展指數為14.55，政務、旅游、教育等12個行業應用大數據企業平均發展指數為22.63，處于全行業發展指數平均值水平，表明我國大多數行業大數據龍頭企業發展水平相當。
一方面，安防和安全大數據企業發展水平較高，發展指數均超過30，表明我國專注于安全的大數據領軍企業發展層次較高，同時也反映出大數據安全是我國大數據產業發展中的重點領域，相關企業的發展也受到越來越多的關注和重視。
另一方面，電信、能源和營銷三個行業大數據企業平均發展指數僅為16.21，低于全行業整體發展指數平均水平，電信、能源等行業大數據發展主要依靠綜合性龍頭企業帶動（本排名并未納入國內三大運營商以及電力、石油等巨型央企），專業化大數據企業發展空間相對狹小，發展層次有待提高。
《報告》還結合數據中心IDC、基因測序、工控安全、數據庫、智能建筑、區塊鏈、虛擬現實、機器學習、計算機視覺、征信分析、商業智能BI、車聯網、開源計算、智能語音、工控安全等15個特色細分領域進行分析，認為大數據龍頭企業發展水平可主要分為三個區間。
一是從事數據中心業務和基因測序的龍頭企業處于第一陣營，兩類企業整體發展水平較高，平均發展指數維持在20左右。
二是從事工控安全、數據庫、區塊鏈、機器學習、車聯網等10類細分領域大數據相關業務的龍頭企業處于第二陣營，平均發展指數處于12.35到16.4之間，整體發展較為均衡。
三是以虛擬現實、開源技術和計算機視覺為代表的第三陣營，整體發展指數相對較低，處于11左右，虛擬現實、計算機視覺屬于前沿技術，技術研發投入大，應用市場處于起步階段；開源技術重在技術積累，屬于底層核心技術，龍頭企業資產及業務收入規模偏小，市場拓展難以形成規模。
轉自：中國電子報
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