大数据产业发展报告精选(九篇)

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第1篇：大数据产业发展报告范文

进入21世纪以来，随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，数据体量迎来了爆炸式的增长，大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC（互联网数据中心）预测，2020年的数据增长量将是2010年的44倍，达到35ZB。世界经济论坛报告称，“大数据为新财富，价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展，大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。

大数据产业发展现状

全球大数据产业发展概况

目前，大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局，不断加大扶持力度，全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测，全球大数据市场规模年增长率达40%，在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志；2015年“大数据研究和发展计划”，深入推动大数据技术研发，同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力，共享大数据提供的机遇。目前，美国大数据产业增长率已超过71%，大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入，2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目，投资兴办大数据研究中心，通过大数据技术在公开平台上了各层级数据资源，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入，并预测到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr，以便于公民自由查询和下载公共数据；2013年相继《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等，通过为大数据设立原始扶持资金，推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目，为大数据应用建立良好的生态环境，并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据，将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一，积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展，零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展，科学、通信和未来规划部与国家信息社会局（NIA）共建大数据中心，大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示，数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%，位列第一；稻菘夤菇ǚ务以41.8%的占有率紧随其后。目前，韩国正在积极打造“首尔开放数据广场”，据估算这些公开信息产生的经济价值将达到 1.2 万亿韩元，为私营企业创造多元化的商业模式和价值。

国内大数据产业发展概况

目前，我国大数据产业发展在经历初期探索、市场启动等阶段后，大数据的技术、应用以及社会公众的接受度等方面逐步趋于成熟，整个产业开始步入快速发展阶段，行业规模增长迅速。从大数据产业规模来看，根据中国信息通信研究院《中国大数据发展调查报告》统计显示，2016年我国大数据市场规模为168.0亿元，增速达到45%，预计2017-2020年增速保持在30%以上。未来，随着市场对数据的重视，大数据市场规模还会继续增长，到2020年我国数据总量将占全球的20%，成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。从大数据企业来看，我国大数据市场供给结构初步形成，呈现三角形结构，即以百度、阿里、腾讯为代表的互联网企业，以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表的传统IT厂商，以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表的大数据企业。从大数据产业分布看，我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部四个集聚发展区，各具发展特色：京津冀区域以北京为核心，依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，启动全国首个大数据交易平台，形成京津冀“大数据走廊”；长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引并集聚了一大批大数据企业；珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先突破，对大数据企业扶持力度大，集聚效应明显。目前，国内大数据已被广泛应用到政府公共管理、金融、交通、零售、医疗、工业制造等领域，并催生出万亿级产业。随着大数据应用范围的不断扩大，大数据所形成的价值将不断提升。

大数据产业发展趋势

非结构化数据将成为未来关注焦点

大数据时代，数据和信息正呈现出爆炸式增长，巨大的数据量已经从 TB 级跃升至 ZB 级，数据结构也更加复杂，大部分数据信息都属于非结构化数据，包括大量的语音、文字、图片、视频信息等，各种数据格式之间互不兼容，而且数据访问和使用更具随机性，给数据的提取、存储、管理和应用带来一定难度。据统计，超过80%的相关信息数据都是以非结构化格式存在的，在非结构化数据中蕴藏着未来大数据发展有用的信息宝库，利用数据可视化工具分析非结构化数据，能够有效分析信息之间的相关性并挖掘数据潜在的价值。因此，非结构化数据和半结构化数据带来的技术和应用领域将是未来大数据发展的新蓝海。

开源成为大数据技术发展主要方向

经过多年发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等基础性技术已经取得重大突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力。从大数据技术的发展历程上看，大数据的崛起源于一场由“开源软件”驱动的革命，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式。从IBM、Oracle等科技巨头到雨后春笋般的大数据创业公司，开源软件与大数据的结合迸发出惊人的产业颠覆性力量，开源技术在大数据技术进步中将占据核心地位，成为大数据技术创新主要途径。

大数据应用成为产业转型升级重要路径

大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，在商贸、交通、城市管理等多个领域中得到了广泛应用，未来各产业发展的方向将与大数据紧密挂钩。随着大数据产业发展的日趋成熟，传统产业将越来越多地利用大数据实现产业转型升级。一方面，大数据与高端装备制造、新能源、生物医药等领域的深度融合和创新应用，将广泛带动农业、制造业、服务业等传统产业转型升级；另一方面，基于数据挖掘应用的大数据产业本身有着巨大的商业价值和社会价值，大数据与传统行业的结合，将催生出一些新的行业与业态，为经济和社会发展创造新的增长点。

数据连接方式升级引发商业模式新变革

在大数据技术体系中，数据是各方连接的中心，连接方式的不断升级将会带来不同的商业模式创新。从大数据连接方式发展的层次来看，初级阶段是数据源和中心的连接，从而带来了数据托管和数据交易商业模式，其本质是充分发挥规模效应达到降低数据信息存储和查询成本的目的；中级阶段是数据和价值的连接，由此带来了数据关系挖掘和沉淀价值利用的两种商业模式创新，数据关系挖掘通过相关性分析挖掘数据背后的价值，沉淀价值利用则通过对垃圾数据进行分析得出有价值的结论，最终达到商业指导、精准服务和决策支持的目的；高级阶段是需求和供给的连接，其数据社交O2O等商业新模式开始崛起，如百度云存储社交通过提供云的群组共享使数据传递更具针对性和精准度，大数据可以让云数据平台促进网络中个体间的交流，从而有效降低需求和供给之间的连接成本。

数据市场格局呈现平台化发展新趋势

大数据正处在快速发展期，市场格局也将逐步呈现平台化的发展态势。在数据采集领域，全球各大互联网企业已经认识到数据的价值，在数据获取入口等方面展开激烈的竞争。互联网数据往往都掌握在大企业手里，如我百度、腾讯、阿里等三大平台型龙头企业在搜索、社交和电商数据的采集上处于垄断地位；在数据存储和交易领域，传统大型IT企业和大型互联网企业将占据绝大多数的市场份额，随着云端数据中心的不断推进和企业存储能力的开放，数据存储将会更趋于集中，大型数据平台将应运而生，基于产品、信息、客户的资源整合平台及其商业模式创新成为主流。

大数据时代信息安全成为重要问题

第2篇：大数据产业发展报告范文

大数据产业发展提速

中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，2016年中国大数据核心产业的市场规模约为168亿元，较2015年增速达45%。随着国家政策激励以及大数据应用模式的逐步成熟，未来几年中国大数据市场仍将保持快速增长，预计到2020年中国大数据市场规模将达到578亿元。

从大数据市场细分领域来看，《报告》指出，近年来，软件和服务在市场整体规模中的比重呈上升势，硬件比重逐年减少，整体变化趋势较为平缓。与2015年相比，硬件市场规模为53.9亿元，占比下降1.8%；软件市场规模为72.6亿元，占比提高0.8%；大数据服务市场规模41.5亿元，占比提高1.0%。

企业需求或成最大增长点

调查显示，如今，大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性，大数据应用得到进一步普及。《报告》数据显示，35.1%的受访企业已经应用了大数据，与2015年调查结果相比有所提高；同时，22.9%的企业计划将在未来1年内应用大数据，发展前景较为乐观。目前，企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。企业所利用的大数据资源仍以内部数据为主，而在其中企业数据资源量占比最重的为非结构化数据，在企业新增数据中，非结构化数据的增速远高于结构化数据。同时，在调查中，企业表示将进一步加大在大数据领域的投入。

最后，《报告》还指出目前企业在大数据应用过程中最为关注的政策与资源需求。

第3篇：大数据产业发展报告范文

[关键词]：大数据 技术创新 科技服务

中文图书分类号：F204 文献标识码：A 文章编号：

一、引言

当前全球已经全面进入信息时代，云计算、物联网等新兴IT技术的广泛应用，全球数据正以前所未有的速度在剧增，数据类型也变得越来越复杂。数据的深度分析和利用将对推动经济持续增长、提升企业的竞争力起到重要的作用。 大数据产业是基础产业，是国民经济和社会发展信息化的基础，对国家治理现代化、对企业创新决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。大数据积累拓展了科技创新的内容、丰富了科技创新的手段、深化了科技创新的应用。

二、大数据的提出与发展

（一）大数据的提出

早在1980年，著名未来学家阿尔文・托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，称大数据为“第三次浪潮的华彩乐章”。大数据时代来临首先由数据丰富度决定的，社交网络兴起，大量的UGC（用户生成内容）内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。2012年，英国人维克托・迈尔・舍恩伯格在其著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中首次对大数据进行全面详细的阐述，他指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度，大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。对于大数据的内涵，著名研究机构Gartner对于“大数据”给出的定义是：“大数据”是需要新处理技术与模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

（二）大数据对经济社会发展和技术创新影响

2012年7月，联合国了名为《大数据促发展：挑战与机遇》的大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，可以使用极为丰富的数据资源，对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。对企业而言，一方面大数据时代网民和消费者的界限正在消失，企业边界趋于模糊，数据成为核心资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。另一方面，大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，小企业最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出：“对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础。”

（三）世界范围内大数据技术创新与发展情况

1. 主要国家积极推动大数据技术创新和产业发展

2012年3月，美国联邦政府就在全球率先推出《大数据研究和发展计划》，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，并将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分。英国将大数据列为战略性技术，推出一系列支持大数据发展举措。首先是给予研发资金支持。2013年1月，英国政府向航天、医药等8类高新技术领域注资6亿英镑研发，其中大数据技术获得1.89 亿英镑的资金，是获得资金最多的领域。日本政府把大数据作为提升日本竞争力的关键。日本在新一轮IT 振兴计划中把发展大数据作为国家战略的重要内容，新的ICT战略重点关注大数据应用技术。日本总务省2012 年7月推出了新的综合战略“活力ICT日本”，将重点关注大数据应用，并将其作为2013年六个主要任务之一，聚焦大数据应用所需的、社会化媒体等智能技术开发，以及在新医疗技术开发、缓解交通拥堵等公共领域的应用。中国大数据产业紧跟世界发展趋势，提前布局谋划。2011年12月，工信部《物联网“十二五”规划》，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，都属于大数据的重要组成部分。2012 年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目。2013年2月5日，国务院出台了《推进物联网有序健康发展的指导意见》，从政策层面正式把大数据纳入到物联网产业领域。2014年《政府工作报告》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级，设立新兴产业创业创新平台，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。”

2. 数据科学研究不断深入

在大数据应用的技术需求牵引下，数据科学研究和人才培养引起各国重视。在“大数据行动计划”支持下，美国加州大学伯克利分校开发了完整的大数据开源软件平台“伯克利数据分析软件栈（Berkeley Data Analytics Stack），其中的内存计算软件Spark的性能比Hadoop 提高近百倍，对产业界大数据技术走向产生巨大影响。美国哥伦比亚大学和纽约大学、澳大利亚悉尼科技大学、日本名古屋大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立数据科学研究机构；美国加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学香槟分校、英国邓迪大学、中国香港中文大学等一大批高校开设了数据科学课程。

3. 技术创新出现新的特征

大数据时代，技术创新出现了一些新的特征。一是技术创新模式更加开放。大数据时代，科技创新不再是“闭门造车”，开放式创新是大数据时代下科技创新活动的显著特征，是实现以市场为主导的技术创新的重要途径。创新的“逆向反馈机制”逐步形成，以苹果公司为代表的高新技术产品外观设计和软件开发更加注重消费需求，研发部门设计理念基于庞大消费群体体验数据分析，因而获得更大的市场空间。二是技术创新领域进一步拓展。数据技术从早期在单机上处理单一类型数据，发展到当前在计算机集群上处理多类型数据，实现时间宽松的数据分析应用。随着数据量发展到PB、EB级甚至更大，并且要求更快的处理分析时间，大数据专用计算机、异地分布式计算机集群、多类型多来源数据的处理和分析、数据网络等复杂结构数据的分析、秒级时间分析等通用技术以及各种面向领域的应用技术是大数据技术的发展趋势。

三、大数据技术创新体系和内容

（一）大数据技术创新体系架构

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。当前，国际上大数据技术创新方面形成了独特的“信息原创――开源扩散――IT 厂商产品化――其他企业使用”特点。正是大数据的技术创新和应用推动相关制造业和软件产业发展。大数据时代下技术创新体系架构如下图：

（二）大数据技术创新内容

根据工业和信息化部电信研究院的《大数据白皮书（2014）》，大数据技术创新内容主要包括技术存储、计算和分析等技术。

1. 大数据存储管理技术

数据的海量化和高速增长特征是大数据对存储技术提出的首要挑战。这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术，并能够弹性扩展存储容量。大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力。格式多样化是大数据的主要特征之一，这就要求大数据存储管理系统能够适应对各种非结构化数据进行高效管理的需求，在不同应用环境下，将数据以合理、安全、有效的方式保存到存储介质上并实现有效访问，满足用户对数据保存在高性能、高可靠性和高扩展性等方面的需求。

2. 大数据并行计算技术

大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要强大的计算能力。与传统“数据简单、算法复杂”的高性能计算不同，大数据的计算是数据密集型计算，对计算单元和存储单元间的数据吞吐率要求极高，对性价比和扩展性的要求也非常高。传统依赖大型机和小型机的并行计算系统不仅成本高，数据吞吐量也难以满足大数据要求，同时靠提升计算机CPU 性能、增加内存、扩展磁盘等实现性能提升的纵向扩展的方式也难以支撑平滑扩容。

3. 大数据分析技术

在人类社会发展全部数字化数据中，仅有非常小的一部分数值型数据得到了深入分析和挖掘（如回归、聚类），大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析。占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析。

（三）大数据技术创新的挑战

1. 数据存储挑战

随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，当前大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商都是潜在的市场机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。

2. 数据收集的挑战

随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。从海量数据中“提纯”出有用的信息，这对网络架构和数据处理能力而言也是巨大的挑战。大数据将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何将数据信息与产品和人相结合，达到产品设计或服务优化是大数据商业模式延展上的挑战之一。

参考文献：

[1]工业和信息化部电信研究院.大数据白皮书（2014）[R]. 2014年5月.

[2] [英]维克托・迈尔・舍恩伯格，肯尼思・库克耶 著，盛扬燕，周涛 译. 大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M]. 杭州：浙江人民出版社，2012年12月.

第4篇：大数据产业发展报告范文

物联网蛋糕已做大

中国电子学会名誉理事长吴基传在大会上致辞：“近年来以物联网、云计算、移动互联网为代表的新一代信息技术得到迅速发展，成为电子信息领域技术创新和产业升级的重要方向，物联网被认为是具有发展潜力的一个产业。”

我国在2011年10月下发《物联网“十二五”发展规划》，目前已有20多个省区推出地方物联网发展规划，今年2月份国务院了《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》，进一步明确我国当前阶段物联网发展的主要任务和保障措施。物联网技术已经进入了实质性应用阶段，物联网产业蛋糕已经做大。

根据相关数据显示，2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元，比上年增长38.6%，预计到2015年，一批物联网核心技术将实现突破，初步形成物联网产业体系。另有业内专家预测，2015年我国物联网产业将超5000亿元，总规模将超万亿元，到2022年，物联网技术将推动全球企业的利润总和增长21%。

推进物联网五大对策

工业和信息化部总经济师周子学针对物联网发展现状，明确指出将大力推进物联网产业发展的五方面内容：一，充分发挥物联网发展部际联席会议作用，加强技术研发、应用推广、标准制定、产业链构建、基础建设、信息安全保障等方面统筹协调，解决好物联网发展重大问题；二，集中多方资源，协同开展重大技术和应用集成创新。着力突破核心芯片、仪器仪表等技术。加快共性标准、关键技术标准和重点应用标准研究，形成物联网技术标准支撑体系；三，在生产制造、智能减排等领域抓好一批效果突出、带动性强的典型应用示范工程，推动物联网技术集成应用；四，引入多元化竞争机制，协调与物联网紧密相关的制造业、通讯业及服务业，加强产业联动，推进可持续发展格局；五，面向国际国内市场，强化国际交流与合作，努力探索国际化协同创新，有效利用全球资源推动物联网技术突破和产业发展。

大数据助力物联网

在本次大会上，中国工程院院士、中国电子学会物联网专家委员会主任委员邬贺铨作题为“物联网与大数据”的主题报告。邬院士从技术与产业的发展脉络出发，通过具体的案例深入剖析了“格物致知”的新意，讲解了大数据与物联网之间的关系。

第5篇：大数据产业发展报告范文

规范市场主体与行业标准

当前网络舆情产业的发展，最明显的标志是舆情产业体系基本形成，目前已初步形成了以科研机构、媒体单位及第三方实体三种类型的市场主体，但没有形成统一的服务标准。

首先，政府既是舆情管理的主体，又作为大客户推动舆情产业发展。与软件开发公司合作，衍生了数千家软件，引发舆情监测软件领域混战，但大部分软件专业技术含量低，目前通过国家工信部资质认定的监测软件不到100家。

其次是新华网、人民网等媒体单位拥有舆情产业的核心资料――信息源及一定垄断程度的客户源，于是各大媒体据此优势，推出舆情分析报告、舆情公关等相关服务。媒体既作为运动员又作为裁判员，透支自身的影响力，各自为战。

再就是第三方实体包括科研机构、民间机构以及从公关公司、媒体公司转型的商业机构。第三方实体应该是真正市场的主体，但目前缺少完整连续的产业链。无论哪一种产业化模式，都缺少规范而成熟的商业模式，没有形成统一的行业标准及富有特色的舆情业务。

所以目前政府部门一方面要主导制定统一的舆情产业服务标准，细化行业服务准则，另一方面则要大力扶持新型有特色的舆情企业，如集“产学研用”为一体的“大瀚舆情”实体，从学术研究、舆情调研与应对等角度入手，将科研成果应用于产业化发展。同时在一些舆情企业相对形成规模的大城市和特大城市，规划设计有利于舆情企业集约化、规模化发展的舆情产业园及互联网产业园，以拓展舆情产业链。

加强政策引导与市场环境优化

舆情产业是信息服务产业的一个新型业态，更是文化产业的重要领域，随着大数据时代的来临，如何将舆情数据转化为有助于社会政治经济发展的重要资源，如何通过舆情数据分析来辅助决策，这显得相当重要。尤其在政府治理层面，为应对层出不穷的社会公共危机事件，必须掌控复杂的舆情并引导舆论，政策资源应向舆情产业倾斜。一方面在充分调研舆情产业市场的前提下，制定有益于舆情产业化的优惠政策，优先舆情产业实体享受财税支持等。另一方面，将全国舆情产业发展纳入整体规划，制订舆情管理师、舆情分析师、新闻发言人等舆情行业专业人员从业资格及其培训机构标准等，国家工信部、人社部及国信办等主要主管部门形成统一规划，将舆情培训规范化、制度化、科学化，升级舆情产业的培训市场，以此形成系统化、全覆盖的舆情产业政策体系。

开发衍生产业链，激活隐性商机

第6篇：大数据产业发展报告范文

国务院印发《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，将培育移动互联网等产业发展作为“稳增长、调结构、惠民生”的重要手段……《意见》提出，鼓励智能终端产品创新发展，面向移动互联网、云计算、大数据等热点，加快实施智能终端产业化工程，支持研发智能手机、智能电视等终端产品，促进终端与服务一体化发展。随着我国“信息消费”战略的推进，移动互联网时代与智能终端时代的全面到来，4G的商用，全球手机产业变革不断扩大，云计算、大数据等技术与应用的不断深入，产业竞争与生态系统的不断变化。智能终端与移动互联网产业成为推动“信息消费”战略的重要领域。智能终端将成为业务应用最重要的入口与平台；终端与服务发展一体化将是产业发展的重要趋势。

由中国通信学会主办，中国电信、中国移动、中国联通协办的“2013第五届中国手机产业发展大会”，将于12月在北京召开，大会将以“推动信息消费，促进终端与服务一体化发展”为主题，通过主题报告、展览展示、圆桌讨论、高层访谈、媒体专访等多种形式，就4G、智能终端产业化、可穿戴设备、技术与应用创新、多屏互动、终端与服务发展一体化、移动云计算、O2O、轻应用等产业热点，总结2013年产业发展情况，展望2014年智能终端与移动互联网产业发展前景与发展趋势，深入探讨推动智能终端与移动互联网领域的“信息消费”、促进终端与服务发展一体化的产业创新与发展。

据工信部报告显示上半年我国信息消费规模达到2万亿，移动互联网流量消费依然是亮点，基于智能终端的网络信息服务普及加快，用户月均移动互联网接入流量达到122.8M，同比增长36.6%，移动互联网流量收入增长55.8%。上半年我国智能手机出货量达2.14亿部，同比增长120%，移动互联网终端、平台等产业链的各个环节迅猛发展，智能手表、智能手环及可穿戴设备等各种基于新技术的应用、产品和服务正全方位满足消费者需求。

“把移动互联网作为国家战略，作为2020年宽带中国的目标之一，相信这会对移动互联网发展带来很多促进作用。”工信部电信研究院总工程师余晓晖说。

第7篇：大数据产业发展报告范文

第一站：中国发展优势得天独厚

今年11月，党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”，这是大数据第一次写入党的全会决议，标志着大数据战略正式上升为国家战略。五中全会，开启了大数据建设的新篇章。

事实上，在2015年，“大数据”议题是国务院常务会议的座上客，“大数据”战略早露端倪。

1月14日，部署加快发展服务贸易，以结构优化拓展发展空间，提出要创新模式，利用大数据、物联网等新技术打造服务贸易新型网络平台;2月6日，确定运用互联网和大数据技术，加快建设投资项目在线审批监管平台，横向联通发展改革，城乡规划，国土资源，环境保护等部门，纵向贯通各级政府，推进网上受理、办理、监管“一条龙”服务，做到全透明，可核查，让信息多跑路，群众少跑腿;7月，国务院办公厅印发的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》提出，要提高对市场主体服务水平;加强和改进市场监管;推进政府和社会信息资源开放共享;提高政府运用大数据的能力;积极培育和发展社会化征信服务;9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作，要求加强顶层设计和统筹协调，大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享，加快政府信息平台整合，消除信息孤岛，推进数据资源向社会开放，增强政府公信力，引导社会发展，服务公众企业。

值得注意的是，中国大数据发展优势独天独厚。中国信息消费市场规模量级巨大，增长迅速。在网络能力的提升、居民消费升级和四化加快融合发展的背景下，新技术、新产品、新内容、新服务、新业态不断激发新的消费需求，而作为提升信息消费体验的重要手段，大数据将在行业领域获得广泛应用。

第二站：韩国从基础设施起步踏实推进

笔者对韩国大数据产业发展的有着较深影响的是2014年7月，韩国政府宣布了一项新的战略—未来增长引擎执行计划，列出了13个韩国未来增长引擎的领域，其中就包括大数据。

韩国计划通过项目推动，达到扩大国内大数据市场规模和扩展国际市场占有率目标，到2020年，使大数据的国内和国际市场规模均超过10亿美元。

同时还有在2011年首尔提出的“智慧首尔2015”计划，目标是到2015年成为世界上最方便使用智能技术的城市，建立与市民沟通的智能行政服务，建成适应未来生活的基础设施和成为有创造力的智慧经济都市。

“智慧首尔2015”计划指出，公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产，首尔市将努力打造“首尔开放数据广场”，以促进信息技术和公共服务产业的进步和发展。

如今，韩国大数据发展也是非常地迅速。2015年韩国大数据行业市场规模已达13万亿韩元(约合人民币722亿元)。自2012年市场规模突破12万亿韩元后，韩国大数据行业以9%的年平均增长率不断发展壮大。

目前，韩国大数据行业仍以提供数据的数据服务及数据库构建服务为主，数据咨询及大数据解决方案市场规模呈增长态势。根据韩国数据化振兴院的《2015韩国数据行业白皮书》，数据服务市场规模占总行业市场规模的47%，位列第一;数据库构建服务以41.8%的占有率紧随其后。

韩国大数据行业不断发展，企业对大数据的依赖度不断增加，数据专业人才需求也越来越大。

韩国数据化振兴院的数据显示，目前韩国数据产业从业人员达30万人，但其中与数据直接相关的从业人员仅为7万人，人才缺口依然较大。根据《2015韩国数据行业白皮书》的统计数据显示，目前能够利用数据赋予产业附加价值的“数据科学家”人才最为紧俏，此外数据挖掘及分析相关的高级人才也颇受雇主欢迎。

第三站：美国形成全体动员格局

美国是率先将大数据从商业概念上升到国家战略的国家。2012年3月，美国政府公布了2亿美元的《大数据研究发展计划》，提出通过提高美国从大型复杂数据中提取知识和观点的能力，加快科学与工程研究步伐，加强国家安全。同年11月公布的具体研发计划涉及各级政府、私企及科研机构的多个大数据研究项目。

作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前面。2014年5月美国《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书，对美国大数据应用与管理的现状、政策框架和改进建议进行了集中阐述。该白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响。

从《白皮书》所代表的价值判断来看，美国政府更为看重大数据为经济社会发展所带来的创新动力，对于可能与隐私权产生的冲突，则以解决问题的态度来处理。报告最后提出六点建议：推进消费者隐私法案;通过全国数据泄露立法;将隐私保护对象扩展到非美国公民;对在校学生的数据采集仅应用于教育目的;在反歧视方面投入更多专家资源;修订电子通信隐私法案。

如今，大数据发展战略在美国已经形成了全体动员的格局，大数据已成为美国国家创新战略、国家安全战略、国家ICT产业发展战略以及国家网络安全战略的跨界领域，美国实际上已经确立了基于大数据的信息网络安全战略，目的在于解决当前的大数据核心技术挑战，全面强化未来的信息网络安全战略优势。

第四站：英国大数据的积极拥抱者

可以说，英国是大数据的积极拥抱者。无论是政府、研究机构，还是企业，都已经开始行动，抢占“数据革命”先机。早在2011年11月，英国政府就了对公开数据进行研究的战略政策。英国将大数据列为战略性技术，给予高度关注。英国政府紧随美国之后，推出一系列支持大数据发展举措。

首先是给予研发资金支持。英国政府通过利用和挖掘公开数据的商业潜力，为英国公共部门、学术机构等方面的创新发展提供“孵化环境”，同时为国家可持续发展政策提供进一步的帮助。2013年1月，英国政府向航天、医药等8类高新技术领域注资6亿英镑研发，其中大数据技术获得1.89亿英镑的资金，是获得资金最多的领域。

其次是促进政府和公共领域的大数据应用。为了便于公众理解和判断，英国政府专门建立了“数据英国”网站，将公众关心的政府开支、财务报告等数据整理汇总并在互联网上，并对其中的热点议题和重要开支进行进一步阐释，并对公众意见进行反馈。其效果也是明显的。

据测算，通过合理、高效使用大数据技术，英国政府每年可节省约330亿英镑，相当于英国每人每年节省约500英镑。

第五站：澳大利亚理念与行动同时践行

在南半球的澳大利亚自2009年开始积极应用开放数据的理念和行动践行开放政府的愿景和目标。Data.gov.au是政府信息目录的开放数据平台，用户可以在该网站上简便地搜索、浏览和利用澳政府国家、地区政府的公共数据，政府鼓励所有用户通过更新工具和应用从信息中得到实惠。

澳大利亚政府数据开放通过5个阶段将数据开放流程化，这5个阶段依次是：发现数据——过程处理——授权许可——数据——数据完善。

2010年，澳大利亚联邦政府通过了超级国家宽带网工程，该工程的目标是将光纤电缆通向各家各户，让每个家庭享受每秒钟1G的速度。部分海外测试显示，全国宽带网络将覆盖全澳93%的用户，剩余的7%可使用速度相对较慢的无线和卫星网络。这项计划在2013年底结束。

2013年8月澳大利亚政府信息管理办公室了《公共服务大数据战略》，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。

结语

大数据释放出的巨大价值，几乎给每个行业都带来了颠覆：大数据很忠诚，它真实记录人们的每个足迹，深藏功与名;大数据很任性，它的分析有根有据，拒绝流言蜚语;大数据很友好，它提供各种权威参考，它创造绿色经济，让我们的生活更美好。世界已经进入由数据主导的“大时代”。

第8篇：大数据产业发展报告范文

关键词：大数据;社区养老;

中图分类号：D669.6 文献标识码：A 文章编号：1674-3520（2014）-11-00-01

一、社区养老能破解养老困境

我国人口老龄化发展迅速，态势严峻。预计到2015年，我国60岁以上老年人口将达到2.16亿，约占总人口的16.7%，2020年将达到2.43亿，2025年将突破3亿。人口老龄化、高龄化、空巢化趋势明显，失能、半失能老人比例升高，老年人照料问题突出。与此同时，养老服务体系尚不完善，老龄服务业处于起步阶段，服务企业及机构规模小，层次低，人员缺，专业化水平不高，服务供需矛盾凸显。

社区养老是让老人生活在自己家里，由社区服务机构提供上门服务或托老服务。社区养老兼具家庭养老和机构养老的优点，让老人既能住在家里享受亲情，又能得到专业化养老服务，是兼顾老年人心理需求和服务需求的人性化养老方式，受到了广泛认可，是解决当前养老困境的紧迫需要。国务院《关于加快发展养老服务业的若干意见》提出，到2020年，全面建成以居家为基础、社区为依托、机构为支撑的，功能完善、规模适度、覆盖城乡的养老服务体系。

二、社区养老面临多重困难

社区养老在我国正在逐步开展，但尚未普及。现有的社区养老服务水平较低，主要难题集中在以下方面。

资金压力大。我国“未富先老”特征明显，社区养老又有很大的公益性。目前大多社区的养老工作主要靠有限的财政支持，社会资金吸收渠道不畅，不少社区养老服务项目在运作中遭遇资金瓶颈。

内容不丰富。社区养老涵盖护理、餐饮、医疗等基础服务，以及教育、休闲、娱乐等乐老项目。目前，大多社区养老服务的内容少，层次低，基础养老服务尚不能满足，更缺乏个性化服务。

设施不完善。多数社区养老设施用地紧张，设备不完善，对老人的适用性较差。部分社区尤其是老社区没有老年活动中心，有的社区虽然有配备，却因服务内容少，鲜有老人使用，处于闲置状态，社区老龄服务设施紧缺与浪费现象与并存。

服务人员少。我国社区养老的从业者少，获得资格认证的专业人员更少，服务人员的人数、服务质量远不能满足老人的需求;志愿者服务尚未常态化开展;社会组织较为薄弱，尚未担起养老服务生力军的角色。

由上述可知，公共资源紧缺现象严重影响了社区养老的发展。亟需借助社会网络整合社会资源，构建以政府为主导，市场资源整合，家庭积极参与，社区组织协调，机构承接服务以及志愿服务相结合的社区养老模式，实现集约高效的社区养老发展道路。

三、大数据时代为社区养老提供新思路

目前，我们已经步入以数据挖掘利用为基础的大数据时代。对海量的数据进行共享、精确分析、统合集成，将深刻影响整个经济社会的基础运行模式，也将为社区养老注入新活力，具体表现在以下方面。

（一）发掘产业机遇――引发老龄服务业发展变革。我国老龄产业的发展空间正在加速释放。据《中国老龄产业发展报告（2014）》预测，2014至2050年间，中国老年人口的消费潜力将从4万亿元左右增长到106万亿元左右，占GDP的比例将从8%左右增长到33%左右，我国将成为全球老龄产业市场潜力最大的国家。

（二）提供智能平台――催生社区养老服务模式创新。社区养老服务的质量与社区的信息化程度密切相关。我国已有很多城市正在实施智慧城市建设，并把智慧社区建设作为先行工程。大数据云服务管理平台，为社区养老的发展提供了新的服务载体。

（三）精准掌握信息――实现养老服务便捷精准。普通服务便捷化。老年人通过安装在家中的电子传感器或者智能手机，即可完成一键呼叫求助、诊疗挂号、健康检测、远程咨询、家政服务、服务预约及定制等智能居家养老服务。借助科技化、智能化、信息化的动态服务，便捷地实现老年人“老有所医，老有所乐，老有所学，老有所享”的愿望。

个精准化。大数据服务不仅能兼顾到处于不同收入层次、各种身体状况的老年人，还能准确地把握老年消费者的个性化需求和心理预期，设计主动推送式服务，有助于实现普遍性养老服务和个性化服务的结合。

四、大数据视角下社区养老建设探讨

构建居家养老服务智能网络。支持社区建立健全居家养老服务网点，构建“安全、便捷、周到”的居家养老服务体系。建立以企业和机构为主体、社区为纽带、满足老年人各种服务需求的居家养老服务网络，使养老服务覆盖所有居家老人。鼓励社区发展居家网络信息服务，与养老服务信息管理系统、老年人居家呼叫网络平台等智能平网;鼓励企业和机构运用互联网、物联网等技术手段创新养老服务模式，建设居家服务网络平台，发展老年电子商务。为老年人提供紧急呼叫、家政预约、健康咨询、物品代购、服务缴费、法律援助、休闲娱乐等服务项目。

统合开放老龄服务公共数据。目前，国内部门在数据拥有和使用方面存在障碍，数据难以共享，导致了信息不完整或重复投资。应打破壁垒，统合开放老龄服务方面的公共数据。在此过程中，一方面，应建立健全保护个人隐私的法规，规范大数据采集;另一方面，要鼓励隐私保护技术的研发利用，从技术层面既保证数据共享又保障隐私安全。

培养社区养老服务的有效需求。目前，我国老年人普遍节俭，购买服务的消费理念尚未形成，居家养老服务的有效需求仍显不足，政府直接提供居家养老服务的现象普遍存在，市场在居家养老服务中的作用尚未充分发挥。因此，需要引导老年人形成购买服务的消费理念，接受便捷化的养老服务方式，培养居家养老服务市场的有效需求，智能化实现老年人的养老梦、乐老梦。

参考文献：

[1]国务院《关于加快发展养老服务业的若干意见》.国发（2013）35号

第9篇：大数据产业发展报告范文

关键词：大数据;资源观;快递业;生态系统;文献研究

大数据技术领域已经进入到应用创新阶段，并正在形成一种普惠式社会化创新模式。2015年9月，我国了《促进大数据发展行动纲要》，提出要加快数据开放共享、推动资源整合，深化大数据应用和大数据战略。地方政府也开始大力发展云计算、大数据产业。大数据对创新生态系统的影响涉及创新资源的来源、创新模式、创新产出等每一个环节，改变了常规的创新生态范式。在此背景下，创新生态系统将被作为一种新的创新范式被深入研究，而探究大数据背景下的创新资源共享机制问题也成了当前大力推进创新驱动战略实施的一个重要课题。

1大数据相关研究现状及评述

综观国内外相关的理论研究与实践应用，大数据研究成果多侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等信息科学方面。随着大数据的日益兴起和全方位的应用实践，从企业管理的角度探讨大数据的应用，特别是基于我国国情的实践应用引起了学术界的重视。(1)大数据在管理学领域的未来发展方向研究：冯芷艳等(2013)抛出大数据背景下的三个重要研究方向，即社会化的价值创造、网络化的企业运作、实时化的市场洞察；随后徐宗本等(2014)结合大数据环境下管理与决策研究与实践所呈现出的新特征，指出理论与实践范式、产业与生态系统治理方面都面临重大挑战；党倩娜(2014)、何军(2014)等阐述了大数据对企业管理决策的影响，为大数据领域的创新发展提供了更为清晰的认识；杨善林，周开乐(2015)指出大数据是一类重要的战略性信息资源，提炼了大数据资源中存在的诸多关键管理问题，为未来研究方向提供了很好的借鉴。李涛，高良谋(2016)深入探索了“大数据”时代下开放式创新发展趋势，从研究方法、过程、层次三方面总结了未来的研究建议。(2)大数据在管理学领域的实践应用研究：王举颖，赵全超(2014)构建了大数据环境下商业生态系统协同演化的理论分析框架；王长峰(2016)建立了基于大数据生态系统的多元开放式企业创新平台，充分利用各种大数据资源为企业创新研发服务。余义勇，段云龙(2016)构建了基于大数据的企业管理创新模型，并据此提出大数据下的企业管理变革模式。杜元伟(2016)、计国君(2016)等学者分别构建了大数据环境下双层分布式融合决策的方法步骤及基于大数据驱动下供应链服务创新的决策框架。刘婵，谭章禄(2016)结合企业大数据特性，提出大数据条件下企业数据共享方式的选择准则。张影等(2016)针对大数据背景下的云联盟数据资源多服务问题，构建了云联盟数据资源服务组合模型。这些学者的宝贵建议有效地指明了大数据在管理领域的发展和研究方向，也很好地从管理领域不同视角论证了大数据资源的巨大潜在价值，但关于对大数据环境下具体的管理与决策问题研究尚处于站在不同角度或环节的探索阶段，未形成系统研究体系。

2创新生态系统有关资源问题的研究现状及评述

2004年“创新生态系统”概念被正式提出，创新生态系统研究的理论源起生态系统理论，研究的核心基础理论包括：演化经济学，战略管理理论中的产业竞争理论、资源基础观、动态能力理论和关系视角理论，创新管理理论中的开放式创新。基于战略管理理论的创新生态系统研究强调资源对于创新生态系统中企业获取竞争优势的影响。国内外学者也从不同视角研究了创新生态系统中有关资源的问题：(1)资源的定义：JorgMusiolik(2012)对创新系统资源进行了定义，认为系统资源是技术创新系统中成员间的交互产生的；(2)基于资源的系统构成：李恒毅，宋娟(2014)通过分析各类资源的形成机理、相互关系及其在系统构建过程中的作用，研究新技术创新生态系统的形成；姚铮等(2016)研究了新产品开发中不同程度网络－技术资源组合对新产品开发市场绩效与风险的作用机理，为提高产品创新中的资源配置效率提供了决策支持与理论依据；(3)资源的共享机制：戚湧(2013)等提出通过搭建高效资源共享服务平台提高协同创新主体资源共享；张亚明，刘海鸥(2014)从共享理念、共享机制以及共享环境多个维度提出促进资源共享的对策建议。目前，对于大数据环境下创新生态系统的边界确定、大数据资源在创新生态系统中的作用机理缺乏深入研究。未来，创新生态系统的研究需要进一步关注如下方面：首先，理论方面，亟待从理论与多理论的逻辑出发寻找解释创新生态系统各层次不同主体与创新资源的关系、资源共享机制，各类资源的逻辑关系，基于资源的利益分配对策；其次，研究方法上，既能精确地分析创新生态系统内创新资源的变化，又能讨论外部环境大数据资源的变化，并可分析各利益主体资源共享过程中的行为演变。

3快递业研究现状及评述

国外对快递业发展的研究重点集中在：网络设计和优化问题、技术市场监管和行业的回顾及展望。全球快递协会(GEA)迄今为止已经对包括中国、美国、荷兰、英国等在内137个国家的快递市场容量、市场准入政策和关税壁垒进行了分析。在快递业总体发展研究中，2005年5月牛津经济预测团队的《TheImpactofTheExpressDeliveryIndustryonTheGlobalEconomy》提出了很多有价值的观点，并被众多快递领域的研究者不断应用。该研究报告以多个国家的真实案例和调查问卷数据为分析基础，核心内容如下：对全球快递业经营规模的现状和未来发展进行了估计；对快递业在促进贸易以及强化贸易优势方面的作用进行了分析；对快递业在促进企业生产效率提高和吸引投资方面的作用进行了分析；对快递业对全球经济增长的影响(直接影响)及其发展前景进行了预测；对于那些对快递业发展有限制作用的政策进行了分析。国内对快递业发展的研究重点与国外相比，大量研究集中在对快递产业的竞争力战略、发展趋势及产业链方面。对中国快递业发展的研究国内较具代表性的是由中国快递市场研究课题组2006年著写的《中国快递市场研究报告》，该报告主要分了三个研究板块：对快递业的整体研究、专题研究和快递业相关政策法规研究。匡旭娟(2008)从动态演化视角研究快递业，运用运输经济学和演化经济学的相关理论，分析并解释了快递业资源、产品、网络经济与快递网络形态互动反馈的内在机理。苑春荟(2011)基于产业链视角，从宏观层面、中观层面、微观层面提出了相应的发展策略。昝兴勇(2011)建立了快递企业的价值链模型，设计了5种快递价值链类型，详细分析了快递企业价值链对商业模式创新研究的适用性和科学性，并对快递企业商业模型创新的机制进行了分析。季彤(2012)运用SCP范式理论归纳出了影响快递业发展的微观因素；运用产业关联度理论确定了影响快递业发展的宏观因素；再者，运用灰色关联度方法定量分析了相关产业与快递业的关联度，提出了与相关产业协同发展的建议和措施。杜艳(2013)对中国快递产业链进行了全面分析，绘制了中国快递产业链结构模型，并对快递产业链的形成机理、存在问题和发展趋势进行了深入分析，同时也提出了若干促进中国快递业发展的政策措施建议。倪明，孙潜(2013)在回顾与总结当前快递业运营模式的基础上，结合SDN理论，提出快递业新运营模式，并对其优势进行分析。无论国际还是国内，关于快递业发展的研究存在以下不足：一是对以产业链理论专门分析快递产业发展的研究甚少；二是缺乏对互动环境下快递业发展的动态分析。

4结语

基于前述文献研究，基于大数据资源观的快递业创新生态系统构建必须紧扣创新系统理论强调的“主体之间相互依赖”和生态学强调的“主体与环境的相互作用”，审视“大数据”时代快递业创新生态系统的运行环境、运营模式、合作方式、客户市场等特征，剖析“大数据”时代创新生态系统演化的内在机理和外部机制，优化以“大数据”资源为基础的快递业关键创新业务和活动流程，分层次分体系构建一个良好的快递业创新生态系统。

参考文献

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