2016年最新中国大数据产业生态图谱 - 安防知识网 - 资讯

互联网环境下蕴含丰富洞察、决策和优化能力的海量、高增长率和多样复杂化的信息资产，本报告正是从这几个方面分析国内大数据生态圈的发展现状的，并着重介绍不同数据类型、不同行业的大数据异同等情况。

　　互联网环境下蕴含丰富洞察、决策和优化能力的海量、高增长率和多样复杂化的信息资产，本报告正是从这几个方面分析国内大数据生态圈的发展现状的，并着重介绍不同数据类型、不同行业的大数据异同等情况。

　　垂直化应用的扩张需借助生态化

　　#积极创立以自身技术为基础的数据标准

　　#形成可持续的大数据服务商业模式，并能够持续盈利

　　#垂直化应用厂商的大数据服务必须与具体行业或上下游产业结合形成生态化扩张

　　行业化应用依托于信息化及互联网化的加速

　　#行业化应用厂商需要在行业线上线下数据源的整合及模型训练上不断完善

　　#行业化应用厂商必须深谙行业业务，并能准确判断线上业务对线下业务的冲击点

　　#持续专注于提高用户的转化与变现效果

　　平台型战略受到追捧

　　#云存储需通过差异化的增值服务实现业务的长期持续发展

　　#SaaS 、PaaS 、IaaS 服务盘活了云存储，使其成为众多企业大数据的载体，但平台的数据存取效率仍是目前的瓶颈

　　#第三方数据平台的发展在于依托自身数据产品实现盈利，保证现金流流转

　　技术平台不断丰富数据管理的手段

　　#战略层面，技术路线的选择比市场战术的运用对厂商的发展更具决定性

　　#战术层面，招募架构师等核心技术人才是该类厂商生存并能够长久发展的关键

　　物联网连接的数据采集与数据管理

　　#物联网厂商的发展重在布局，包括生态环境的构建及技术标准的确立等

　　#与行业业务的紧密结合以及软硬件一体化人才的争夺是厂商发挥更大价值的关键

　　各内容类互联网服务竞相成为数据源

　　#各类互联网服务公司贡献着数据源，但其本质是各自领域的专业化服务商

　　#厂商需要积极挖掘历史数据以提供智能化增值服务，并与内容创作者与提供商形成良好生态关系

　　#图片、音视频等非结构化数据成为当前数据类型主体

　　大数据建设领域仍被国际厂商占据

　　#各方不同产品线之间竞争与合作关系共存，利益最大化才是策略制定的基石

　　#国际领先厂商需要在对需求趋势的前瞻性判断、与政府及国内合作伙伴保持良好关系、实现从软件到服务的价值转移等方面不断拓展

　　#技术积累及注重变现的风格决定了数据可视化等领域成为国内厂商的沃土，但厂商仍需在对客户业务的理解深度及模型的抽象能力上不断提升

　　大数据行业化提供商磨砺的三大武器

　　#数据形成

　　#模型训练

　　#弹性可扩展计算形态

　　大数据行业化应用的机会与看点

　　附录：大数据企业名录

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