168大数据
标题: 中国大数据企业评级 白皮书 （2016年1月简版） [打印本页]
作者: 168主编 时间: 2016-1-14 10:37
标题: 中国大数据企业评级 白皮书 （2016年1月简版）
中国大数据企业评级 白皮书 （2016年1月简版）
一、大数据产业分析
1.1大数据综述
大数据时代不是突然出现的，实际上过去的几十年间，数学分析就已经涉猎金融行业了，诺贝尔经济学奖获得者哈里•马克维茨、威廉•夏普、罗伯特•恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型，预测金融市场产品收益同风险波动的关系。大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。
大数据引发巨大社会和经济变革的潜力，得到了各国政府、全球学术界和工业界的高度关注和重视。美国、日本以及欧洲一些发达国家政府都从国家战略层面提出了一系列的大数据发展计划，以推动全社会对大数据技术和应用的探索和研究。对于中国而言，在经历了30多年的高速发展之后，各种严峻问题也伴随而生，包括产业升级、社会稳定、环境保护、医疗健康和食品安全等方面的挑战。因此，亟需将大数据的发展提升到战略高度，以此为契机，通过各种创新和探索，推动产业升级和创新、经济转型和民生建设。
我国的大数据发展不仅是时代的需要，更有着得天独厚的基础优势。我国庞大的人口和经济规模为大数据发展提供了肥沃的土壤，也为理念、技术和模式的创新提供了无限的可能性。可见，大力发展大数据产业,主动掌握新一代信息技术产业发展的主动权,推动整个国家和社会的良性、可持续发展，是以大数据为代表的第三次产业革命带给我国的历史契机。
1.2全球大数据产业分析 大数据依然是全球范围内信息产业的焦点领域之一。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。开源技术逐步降低了企业进军大数据领域的门槛，加之数据量的规模化增长和应用场景的越发丰富，越来越多的企业加入大数据掘金浪潮，创业企业不断涌现，互联网巨头和传统IT厂商加速投资并购以争夺市场领袖地位。
全球大数据市场结构从垄断竞争向完全竞争格局演化。企业数量迅速增多，产品和服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据 35.4%、17.3%、14.7%、12.5%和 7.9%的市场份额。云服务的市场份额为 6.3%，基础软件占据 3.8%的市场份额，网络服务仅占据了2%的市场份额。
总体看来，大数据进入了从概念炒作向实际应用的关键转折期，面向不同行业的特色需求和用户的个性化需求，企业加快了技术、产品和应用模型的迭代速度，大数据市场竞争愈加激烈。
1.3我国大数据产业分析 我国大数据仍处于起步发展阶段，各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。调查数据显示，2014年，我国大数据市场规模达到 75.7亿元，2014年我国大数据市场规模同比增长28.4%，比 2013年24.7%的增速回升3.7个百分点，但与全球53.2%的增速仍有不小的差距。值得关注的是，全球大数据市场规模增速在未来几年呈现持续缓慢下降的趋势，而我国大数据市场规模增长速度在逐步提升。随着我国大数据快速发展，我国大数据市场规模在全球大数据市场规模中的比重将越来越大，并最终与全球增速保持同步。
国内大数据市场竞争格局将会发生重大转变
大数据三大“流派”逐渐形成，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，以腾云天下、数据堂、国云数据、时趣互动、美林数据等为代表的大数据应用创新企业。互联网企业表现强势，百度、阿里巴巴、腾讯、京东、奇虎360等互联网企业抓紧布局大数据领域，纷纷推出大数据产品和服务，抢占数据资源；传统IT企业开始尝试涉足大数据领域，其产品和服务多是基于原有业务开展；大数据应用创新企业受限于资源和商业模式，还要面对互联网企业的并购行为，竞争实力尚显不足。
产业链的分工将日益清晰和细化，随着数据价值认知的深化，用户对于数据的质量要求越来越高，由于标签的准确性、无效或错误值的比例、数据检索的效率和数据关联的精准度等指标对产业链上各类产品或服务价格的影响日渐加大。同时，在综合性的大型数据交易平台带动下，围绕数据所产生的各类需求能够得到最大程度的凸显，必然会促进大数据产业链的划分逐渐清晰和细化，诸如数据采集、汇聚、加工、交易和分析等环节在内的细分产业都将得到极大的推动。此外，企业在大数据产业链中的定位将会更加明确和聚焦。当前很多跨越了多个环节的企业，将会根据自身的优势和特点来重新定位在大数据产业链中的角色，可以预见的是某些数据拥有者将专注于对外提供数据服务，而目前横跨分析和应用环节的企业将会有很大一部分成为专业的分析技术提供商。
应用领域的行业分布仍不够全面，全球的大数据应用主要集中在金融、保险、电信、媒体、政府、零售、交通、公共服务、医疗健康等。而由于国情的不同，我国当前的大数据应用热点主要集中在，金融、保险、医疗健康、娱乐、广告、教育等领域，在有所交叉的同时体现出了很大的差异性。当前，我国大数据应用的模式和方向上较为单一，倾向于抄袭或模仿国外现成的案例，其中最为典型的就是金融行业的应用对比。
逐渐形成多个细分的垂直行业生态，随着大数据应用在不同行业的落地和深入，数据分析终将成为企业日常运作的基础性工作。应用环节对于数据、平台和分析的需求会逐渐细化，并连锁式地、逐一反向作用于产业链上游的各个环节，进而形成具有行业特色的大数据垂直生态系统。这一趋势将对基础架构和分析环节产生较大影响。大数据分析所涉及的理论和技术因数据类型、数据规模和应用场景而异，最终无法收敛于统一的数学模型，因此必然会在算法层面产生各种分支，衍生出侧重于不同行业的分析技术供应商。
产业聚集现雏形，合作协同发展成常态。2014年，我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域（占70%）、长三角地区（占16%）、珠三角地区（占8%）和中西部四个集聚发展区（占6%），各具发展特色。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，合作步伐不断在加快，产学研协同创新发展初见成效。我们注意到以行业应用为基础的细分领域产业合作也在快速发展。
1.4大数据企业评价指标 中国CDO精英俱乐部（首席数据官联盟）为帮助用户更客观公正地认识国内大数据企业，更准确地了解国内大数据产业发展，邀请多位大数据专家制定大数据企业评价指标，并用国内近400家大数据企业数据进行验证。具体指标如下：
一级指标 | 二级指标 | 三级指标 |
技术能力 | 1.研发经费投入 | （1）研发经费投入占主营业务收入比重 |
2.研发人力投入 | （1）研发人员占就业人员比重
（2）研发人员中高级人才所占比重 |
3.技术支持能力 | （1）技术支持机构数量
（2）技术支持人员占就业人员比重 |
知识产权能力 | 4.知识产权创造 | （1）发明专利数量
（2）软件著作权数量 |
5.知识产权运用 | （1）已实施发明专利占全部发明专利的比重
（2）专利许可与转让收入与新产品销售收入的比值 |
创新驱动能力 | 6.创新价值实现 | （1）成功案例数量
（2）新产品(包括新版本)销售收入占主营业务收入比重 |
7.市场影响力 | （1）细分领域市场份额
（2）产品知名度 |
企业健康度 | 8.财务与资源健康度 | （1）注册资本
（2）资产规模 （3）成立时间 （4）年销售额 （5）流动资金 （6）企业可利用外部资源 |
9.人力资源健康度 | （1）领导者素质
（2）员工数量 （3）人力资源流动率 |
二、中国大数据企业排行榜（2015-11） 中国CDO精英俱乐部在2015年11月汇集百余大数据专家在对中国大数据全产业链近400家公司分析之后推出 《中国大数据公司年度排行榜》（2015-11），此次榜单的推出也是具有里程碑意义的榜单，通过《中国大数据企业排行榜》（2015-11）能够让我们更直观、更彻底的了解在大数据领域各企业的服务及解决方案能力情况。
此次榜单推出的是基于国家总理提出：“大数据产业，是中国推动互联网+战略的重要支撑”，国家主席提出“发展大数据确实有道理”的背景下，引用麦肯锡统计报，以大数据源类、大数据技术类、大数据应用类三位一体进行全方位分析。榜单参与成员来自大数据领域的企业创始人（合伙人），高校的大数据领域教授（专家），知名企业大数据业务负责人。同时还得到了Bi168大数据社区、华南CIO联盟、西南CIO联盟、河北CIO联盟、深圳CIO联盟、四川CIO联盟、数据架构师联盟、Pentaho中国、中国机械工业信息中心等多个知名组织大力支持。
2.1规则说明 根据大数据企业评价指标（见1.4），邀请多位领域专家对国内大数据企业进行打分，根据打分结果进行排名，本次排名含37个三级维度，共计185家大数据公司。由于市场在不断发生变化，企业也是不断发展，所以排名也会随着时间推移不断更新。当前排名只说明当前了解的企业情况。
备注：未纳入阿里、腾讯、百度、奇虎360、华为、中兴等超大型公司。
完整PDF下载地址：
作者: delong 时间: 2016-1-14 17:50
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作者: nalnait 时间: 2016-1-14 23:11
谢谢 呵呵
作者: bluepy 时间: 2016-1-15 10:54
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作者: longshu13 时间: 2016-1-21 14:15
感谢楼主资料..............................................................................................
作者: qweytr 时间: 2016-5-10 00:25
必须给一个大大的赞啊，狂顶顶顶
希望以后还能分享更多的资料，多多交流
作者: adamcao 时间: 2016-8-10 16:53
十分需要这个资料，希望能够对大数据企业有更多的了解
作者: janeyo 时间: 2016-8-22 12:07
谢谢啦
作者: sunmn 时间: 2016-9-5 23:48
非常有价值，赞一个。对于了解国内大数据公司的实力和竞争对比情况，非常有帮助。
作者: wish 时间: 2016-9-13 14:04
感谢~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
作者: wish 时间: 2016-9-13 14:05
感谢楼主提供这么好的资料~
作者: degenerate 时间: 2017-3-10 09:58
学习一下，谢谢分享
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