本報告的大數據產業圖譜以大數據產品的角度出發，對產業鏈角色進行劃分。其中，數據管理與數據分析部分包括了大數據基礎架構及相關分析技術，能夠實現大數據的存儲、分析、挖掘、可視化等環節。而在數據源與數據應用方面，從功能和流程角度來看具有高度的關聯性及一致性，涉及行業極其廣泛。

　 數據應用

大數據應用已滲透電信、金融、醫療、人力資源、物流、天氣等多個行業，從產品角度來看，除傳統的工具/產品化服務、行業應用及解決方案外，大數據應用也包括商業智能等分析服務。

應用情況：目前大數據應用的主要輸出形式是可視化報表，未來將在功能方面進一步融合提升。

典型大數據行業應用：

物流：優化整體運輸流程，實現實時查詢把控。

營銷：應用形式成熟落地，既提高了用戶對目標商品的獲取效率，又改善了商家的投放效果。

　　 數據管理與分析

大數據基礎架構包括多種數據庫及相關分析計算技術，能夠支持數據的采集、清洗、集成、存取、分析、挖掘等環節，從功能角度來看，除傳統的數據處理過程外，可視化分析等分析服務也是基礎架構的一環。

應用情況：企業（含互聯網企業）的數據相關部門（如數據中心/數據分析平臺/數據商業部等），主要通過對數據的管理、分析及整合，服務于自有業務，同時不斷拓展應用類型和范圍。

價值體現：大數據處理過程中流轉的數據形態可劃分為靜態數據和動態數據，主要通過計算過程實現其價值，其中，模型算法為數據深度挖掘的核心，能夠實現預測等功能。

　　 數據來源

目前數據來源已較為多元，維度也越加豐富，尤其是互聯網行業，在數據深度與廣度方面具有天然優勢，而物聯網、車聯網等的出現豐富了數據的采集方式與采集范圍。

應用情況：目前企業內部的數據打通已成行業趨勢，未來將進一步實現行業內外的數據流通乃至共享。

價值體現：1）大數據能夠對人群進行細化管理，并提高對特定人群的覆蓋率；2）數據價值的實現與其鮮活度相關；3）大數據的核心價值不在于數據量大，而在于通過數據的沉淀與應用產生價值，其價值升級來源于數據的流通和共享。

　　 大數據Data

發展階段：從信息驅動向數據智能驅動進階；

產業結構：由數據源、技術服務及應用類型共同構成；

數據來源：企業自有數據是主流數據源，數據的流通和共享將成趨勢；

數據管理：數據挖掘與可視化成行業熱點，數據管理向垂直行業分化；

分析處理：文本、圖像、語音分析相對成熟，視頻分析存在探索空間；

應用類型：從獨立數據產品向完整行業解決方案發展，定制化將成趨勢。

互聯網大數據Internet

優勢體現：互聯網基因有利于大數據的獲取與處理；

現狀分析：互聯網行業是大數據應用的領跑者。1）已上市互聯網企業中，以BAT為首的數據驅動型媒體整體表現較好；2）未上市互聯網企業中，數據驅動型企業成為領跑者；

機遇：1）手機網民持續增長，可采集群體更加廣泛；2）移動端使用時長占比超77%，信息采集更加豐富連貫；3）場景化特征為大數據發展帶來新契機；

挑戰：屏幕變小、行為碎片化對大數據的應用提出更高要求。

　 網絡媒體大數據Media

海外發展：1）企業技術探索先行，政策推動產業發展進程；2）將自主研發與投資收購相結合，技術推動企業發展；

優勢體現：具有強媒體屬性的網絡服務的發展策略相對成熟；

現狀分析：中國網絡媒體的數據生態系統雛形已成，多維度輸出大數據能力；

發展策略：大媒體以流量+廣告服務為起點，推進產業生態形成。

　　 以下為報告全文：

責任編輯：陳近梅