计算机行业大数据研究报告

©2019 Celestial Research 华辰产业研究院華辰資本CELESTIAL CAPITAL专注中国产业结构升级与创新，聚焦新一代信息技术产业发展。2018年，在中国经济周期、产业周期、资本周期与政治周期四重叠加的特殊时期，本着“深耕产业、协同发展、价值驱动、重度赋能”的愿景，华辰资本（“华辰”）应运而生，致力成为中国最专业的创新型投资机构。华辰资本总部位于中国最具发展活力与科技创新的深圳，专注于包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算、工业互联网、5G等新一代信息技术领域，通过扎实的体系化产业研究与理解能力，以产业研究、投资银行、战略咨询、产业基金等模式，为新一代信息技术企业提供企业融资、战略视野、市场协同，价值管理、供应链管理、资源整合等产业赋能。©2019 Celestial Research 华辰产业研究院新一代信息技术产业研究产业上游半导体器件1.半导体2.射频3.传感器通信器件4.无线模块5.光纤光缆6.光模块7.基站天线产业中游通信网络8.核心网网规网优及解决方案9.SDN/NFV解决方案10.网规网优产业下游通信应用11.5G通信12.卫星通信13.运营商14.室内分布技术应用15.云计算16.大数据17.人工智能18.边缘计算19.区块链20.AR/VR21.网络安全行业应用22.物联网23.智慧城市24.工业互联网25.车联网26.自动驾驶27.智能终端rQnOoQyRnMpPpQmPoRqMqRaQbPbRnPqQsQqQkPnNrOfQmMsR7NrRoOxNpPmQNZqRoR©2019 Celestial Research 华辰产业研究院目录一、产业分析 .................................................................................................................................................................................................. 04◼基本概况◼发展历程◼产业结构◼应用场景◼演进趋势◼数据安全二、市场分析 ................................................................................................................................................................................................... 14◼市场规模◼竞争格局三、企业分析 ................................................................................................................................................................................................... 18◼Splunk◼Palantir◼Informatica一、产业分析©2019 Celestial Research 华辰产业研究院资料来源：中信证券、麦肯锡、华辰资本整理图1 大数据的4V属性图3 大数据&传统数据区别图2 大数据涉及的数据类型基本概况1. 定义：大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理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。2. 企业家观点：a. “数据将取代石油，成为未来制造业最大的能源。”——马云b. “云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。” —— 张亚勤3. 变现链条：数据→信息→知识→决策。图4 大数据特征5数量GB-TB-PB-EB-ZB速度种类静态-批处理-实时单个-少数几个-许多结构化-非结构化价值形成全新洞察，使消费者和企业通过数据得到的价值实现指数级的增长为了充分把握大数据的优势，商业与运营模式需要进行相应的调整与变革模式转变大数据特征描述数据量大(Volume)2018年全球新产生的数据量为33ZB，中国产生7.6ZB，美国产生6.9ZB，超过人类有史以来所有印刷材料数据总量数据类别多(Variety)结构化数据、半结构化数据、非机构化数据数据价值密度低(Value)价值需要深度挖掘，原数据本身价值低数据时效性强(Velocity)大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强地时效性数据类型表现形式典型场景结构化数据数据库表等企业ERP、财务、HR数据库等半结构化数据邮件、HTML、报表等邮件系统、网页信息、报表系统等非结构化数据视频、音频等在线视频内容、音频内容、图形图像信等类别传统数据大数据数据对象有限的采样样本所有可用的数据，全数据样本分析要求追求结果的精确性允许不精确和不完美，接受模糊的结论分析结论强调结论背后的因果关系注重结论背后的关联关系，总结相关规则，并不关心因果关系产 业 分 析 | 基本概况©2019 Celestial Research 华辰产业研究院发展历程1. 探索期（2009-2011）：大数据产业在中国出现，并且逐步受到市场关注，典型大数据产品及服务相继上线，互联网企业率先将大数据应用落地。2. 市场启动期（2012-2013）：a. 初期，大数据概念普及，企业用户不断提升，资本市场高度关注，大数据企业上市，具有数据资产的企业谋求转型；b. 中期，由于大数据市场技术成熟度不足，市场开始第一轮洗牌，同质化较强、技术成熟度弱、商业模式不清晰的大数据产品及服务经营困难，市场认可度低；c. 后期，大数据市场持续出现新商业模式、新产品、新服务，但效果不明显，仍待市场检验，细分市场开始出现。3. 高速发展期（2014-至今）：大数据市场几种典型的商业模式得到市场印证，新产品、新服务具有稳定的刚性市场，细分市场逐渐走向差异化竞争。图5 中国大数据发展历程资料来源：易观智库、华辰资本整理6产 业 分 析 | 发展历程©2019 Celestial Research 华辰产业研究院产业结构（从数据源到数据应用的完整生态链）1. 上下游组成：a. 上游：数据来源提供商、存储、计算和分析涉及的硬件厂商及软件厂商；b. 下游：垂直应用行业、互联网、运营商等。2. 产业特点：a. 数据源：数据类型包括结构化、半结构化、非结构化数据；数据来源包括销售、营销等企业、从事数据整合的第三方机构和组织；b. 数据处理：主要包括数据的ETL（抽取、转化、加载）、存储、计算、分析等过程，涉及数据的切割、融合等动作，大量中小企业通过推出特定的插件模块、基础工具等不断推动整个技术生态的繁荣；c. 数据应用：该领域既包括传统的IT信息企业、统计分析企业，也包括新兴的大数据公司，比如Palantir、Inrix等，这些企业针对不同的行业、应用场景纷纷推出相应