数据存储行业市场状况

❶ 数字经济时代，高性能数据分析存储迎来新机遇

数字经济时代，数据已成为新的核心生产要素，其重要战略资源地位和核心科学决策作用已日渐凸显。数据潜能的激发，有赖于数据的采集、存储、计算、管理和应用，其中，作为数据采集后进行处理的第一道关口，数据存储无疑是数字经济最重要的“底盘”。

海量数据爆发，数据存储成关键

当前，数据呈现指数级增长，数据规模已经从之前的GB、TB、PB，上升到EB级、甚至ZB级。据Hyperion预测，到2025年，全球数据空间将增长到163ZB，这是2011年HPC产生数据16.1ZB的10倍。爆炸式增长的数据，哺育了数字技术发展和应用，但是同时也对计算和存储提出了更高的要求。

在高性能计算（HPDA）中，计算、存储、网络三大部件缺一不可。以前，产业创新的焦点都在追求更高的算力。而随着大数据、多样性算力等相关技术的快速发展，高性能计算的重心开始从以计算为核心，向以数据为中心的计算演进；传统HPC开始向高性能数据分析（HPDA）方向演进。据IDC统计，全球67%的高性能计算中心（HPC）已经在使用AI、大数据相关技术，HPC与AI、大数据加速融合，走向以数据密集型为典型特征的高性能数据分析HPDA时代。

HPDA时代下，各行业数据量迎来了井喷式增长。地震勘探从二维向三维的演进中，数据量增加了10-20倍；电影渲染从2K升级到8K的革命中，数据量增长16倍；卫星测绘领域，探测精准度由20米缩小到2米，数据量同比增长近70倍。

数据规模激增之外，业务模型复杂以及分析效率较低等挑战，也都在呼唤着更高效率的存储。

存储作为数据的承载者，逐步成为推动HPC产业发展的新动能。然而，传统的HPC存储在混合负载性能、成本、跨协议访问等多方面存在壁垒，无法匹配HPDA场景的需求。如何打破存储性能、成本、效率的限制，充分释放数据潜能，成为制约HPC产业升级换代的掣肘。

高性能数据分析存储，加速HPC产业发展

当前，作为数据应用和数据分析的支撑平台，以及 科技 强国的关键基础设施，数据存储已成为国之重器，在金融核心交易、新型油气勘探、基因测序、自动驾驶、气象预测、宇宙 探索 等领域发挥重要作用。数据的存储与处理能力已经成为提升政府管理水平、提高企业经营效率、增强企业发展韧性的关键，数据存储正成为加速数字化转型的坚实底座。

新的产业变化以及数据存储的重要地位，对高端存储提出了新的挑战，同时也在加速存储技术的革新——从HPC部分场景向HPC/HPDA全场景扩展，存储开始承担起加速产业向“数据密集型”转型的重任。根据国际权威分析师机构Hyperion Research 2020年针对HPC市场空间的数据显示，数据存储的增速第一，远高于整体市场平均增速。

高性能数据分析（HPDA）存储，能够匹配各HPDA场景的高端存储，可以让基因测序、气象海洋、超算中心、能源勘探、科研与工业创新、智能医疗、深度学习、人脸识别等数据密集型HPDA应用场景，在效率、品质、性价比等方面实现飞跃式提升。

值得注意的是，华为OceanStor Pacific系列下一代高性能数据分析（HPDA）存储，可以高效应对超高密设计、混合负载设计以及多协议互通上的关键挑战，推动HPC产业向数据密集型升级。目前已经成功应用于自动驾驶、基因测序、气象预测、卫星遥感等众多国内外高性能计算场景企业及机构。

存储作为高性能数据分析的重要引擎，正全面释放HPC的应用价值，驱动着HPC产业不断进步，跨越“计算密集型”到“数据密集型”的鸿沟，持续推动人类 社会 繁荣 健康 发展。

❷ 大数据发展前景怎么样 这个行业有前途吗

大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。
大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。
大数据产业蓬勃发展
2015 年，全球大数据产业市场规模为1403 亿美元，预计到2020 年将达到10270 亿美元，2014-2020 年间CAGR 高达49%;
2015 年，我国大数据产业市场规模为1692 亿元，预计到2020 年将达到13626 亿元，2014-2020 年间CAGR
高达53%。大数据行业的高速发展引起的巨大的数据存储需求，将给传统IT基础设施架构带来巨大压力，为超融合带来发展良机。
企业数据规模
从数据规模的角度来说，近55.03%的企业数据规模已经超过1TB，超过样本总量的一半。其中34%的企业数据规模在1TB-10TB，11.19%的企业数据规模在10TB-50TB，9.9%的企业数据规模在50TB以上，而剩余的44.97%的企业数据规模也在500GB-1TB之间。这其中，随着大量的中小型企业快速扩张，也会有越来越多的企业数据量将迈入TB时代。
大数据细分市场份额
前瞻产业研究院据数据统计，目前全球大数据市场中，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35.40%、17.30%、14.70%、12.50%和7.90%的市场份额。
大数据产业发展趋势
开源成为技术创新主要模式
经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力，大数据整体技术体系已初步构建完成，未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取方面。
从大数据技术的发展历程上可以看出，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，即通过开放式的平台，吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善，从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步，当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入，开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位，开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。
同时，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，开源模式在新技术的发展中举足轻重。
大数据细分市场规模进一步增大
大数据相关技术的发展，将会创造出一些新的细分市场。例如，以数据分析和处理为主的高级数据服务、基于社交网络的社交大数据分析等。
大数据分析的革命性方法出现
今年，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。
大数据与云计算将深度融合
云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供新的商业价值，大数据技术与云计算技术必有更完美的结合。阿里云计算有限公司总裁胡晓明表示，2018年将是云计算与产业深度结合的元年。人们将看到各国的基础设施越来越紧密地和云计算结合起来，更多的制造企业和金融机构开始用“云”，云计算将促进科技金融提高效益。

❸ 大数据爆发性增长 存储技术面临难题

大数据爆发性增长 存储技术面临难题

随着大数据应用的爆发性增长，大数据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。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的。大数据本身意味着非常多需要使用标准存储技术来处理的数据。大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)。此外，大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。从目前技术发展的情况来看，大数据存储技术的发展正面临着以下几个难题：

1、容量问题

这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。

“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。

2、延迟问题

“大数据”应用还存在实时性的问题。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。

3、并发访问

一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。

4、安全问题

某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。

5、成本问题

成本问题“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。

对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。

6、数据的积累

许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

7、数据的灵活性

大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

存储介质正在改变，云计算倍受青睐

存储之于安防的地位，其已经不仅是一个设备而已，而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体，存储的重要性是不言而喻的。

安防监控应用对存储的需求是什么？首先，海量存储的需求。其次，性能的要求。第三，价格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段，即：模拟化、数字化、网络化。与之相适应，监控数据存储也经历了多个阶段，即：VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储，到现在的集中网络存储，以及发展到云存储阶段，正是在一步步迎合这种市场需求。在未来，安防监控随着高清化，网络化，智能化的不断发展，将对现有存储方案带来不断挑战，包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么，基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。

基于大数据战略的安防存储优势明显

当前社会对于数据的依赖是前所未有的，数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据，是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在？

目前的存储市场上，原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量，提高性能，随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时，传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级，扩容会对业务带来巨大影响。其次，传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大，分布特征明显，大多独立管理，这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛，相互之间通信困难，难以协调工作，以提高整体性能。除此之外，绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。

基于大数据战略的云存储技术与生俱来的高扩展、易管理、高安全等特性为传统存储面临的问题带来了解决的契机。利用云存储，用户可以方便的进行容量、带宽扩展，而不必停止业务，或改变系统架构。同时，云存储还具有高安全、低成本、绿色节能等特点。基于云存储的视频监控解决方案是客户应对挑战很好的选择。王宇说，进入二十一世纪，云存储作为一种新的存储架构，已逐步走入应用阶段，云存储不仅轻松突破了SAN的性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于拥有大量数据的安防监控用户来说是一个新选择。

以英特尔推出的Hadoop分布式文件系统（HDFS）为例，其提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。目前已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用，已经成为海量数据存储的事实标准。

随着信息系统的快速发展，海量的信息需要可靠存储的同时，还能被大量的使用者快速地访问。传统的存储方案已经从构架上越来越难以适应近几年来的信息系统业务的飞速发展，成为了业务发展的瓶颈和障碍。HDFS通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。最重要的是，其可以满足以下特性：可自我修复的分布式文件存储系统，高可扩展性，无需停机动态扩容，高可靠性，数据自动检测和复制，高吞吐量访问，消除访问瓶颈，使用低成本存储和服务器构建。

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❹ 大数据未来的发展前景怎么样

我国大数据行业市场规模增速连续四年保持在20%以上

随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，发现我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

❺ 云端存储技术未来的发展前景如何

海量数据催生新型的存储模式——云存储

近年来，大数据发展浪潮席卷全球，企业对信息存储提出了新的需求，云存储由此而诞生。云存储是基于云计算相关技术延伸和发展而来的全新的产品形态。

云存储的核心技术主要包括虚拟化技术、重复数据删除技术、分布式存储技术、数据备份技术、内容分发网络技术和存储加密技术。云存储利用这些核心技术将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能，从而保证数据的安全性，并节约存储空间。

云存储往企业级方向发展，市场规模持续扩大

我国云存储行业的发展可以追溯到2007年，云计算、云存储的概念在国内开始出现。2011年，云计算、云存储的概念落地;2012年，国家将云计算列为重点发展的战略性新兴产业，各大互联网企业纷纷推出自己的云存储应用，类Dropbox和类Evernote的应用层出不穷。该阶段云存储的发展以个人云存储发展为主。

2016年，监管政策收紧导致大批网盘企业关停，致使个人云存储用户规模急剧下降。企业云存储迎来高速发展期，国家积极鼓励企业上云。同时伴随着海量数据的增长，市场对信息存储的安全提出了更高的要求，各大企业也纷纷推出了存储容灾、专属企业存储等服务。

据统计，目前企业云存储占据了98.63%的云存储市场规模，个人云存储市场规模占比仅在1.37%左右。

从整体市场规模看，2015年我国云存储市场规模约为115亿元，2019年我国云存储市场规模已经达到了326亿元。2020年，海量数据的持续增长进一步推动了我国企业对云存储的需求，2020年我国云存储市场规模预计接近400亿元。

万物互联将催生更大云存储市场

未来，我国5G的发展与云计算交织并进，5G时代网络速度的提升带来万物互联，而其背后大量的数据需要有云计算强大的计算和存储能力支撑，我国云存储市场发展空间大，市场规模在未来几年仍将保持较快的增速增长，2026年有望突破1800亿元。

❻ 开展微型数据存储技术创新研发抢占未来大数据存储技术高地的建议

我国数据存储核心技术长期落后，大数据中心按照传统的 科技 房地产的思路将面临资源约束。为了防止我国存储技术“卡脖子”，节省未来海量数据存储占地空间，系统化整合资源解决当前中国大数据存储技术产品的容量问题，建议国家立项 开展微型数据存储技术创新研发 。

我国数据储存的现状和面临的问题

计算机数据存储技术是信息技术应用的核心。一切计算机应用数据都需要由物理设备来存储，以便计算机系统进行读写等处理，数据应用与数据存储恰似树干与树根的密切关系。伴随着信息技术应用的持续高速发展，可以预见未来的数据量必将呈现爆炸式增长，随之而来的海量数据存储瓶颈问题必然日趋严重，加剧着数据存储领域长期面临的容量、安全、性能、扩充、维护、灾备、监管等诸多挑战。其中，容量困境，首当其冲。

当前痛点。 为了满足数据存储容量日益增长的需求，大数据存储中心建设必不可少。放眼当下全国各地的大数据存储中心建设，由于数据存储基础核心技术缺位，流行的模式是不可持续的“ 科技 房地产”，即单纯拓展占地面积盖楼建设数据中心，进而耗费宝贵自然资源。目前我国城市监控视频图像数据受限于数据中心存储容量空间，一般只能保留一个月左右，相关的数据应用严重受制。

应用基石。 底层数据存储是信息产业发展的基石，数据存储技术产品是信息应用系统的架构基础，也是我国的关键行业技术短板。有效的数据存储技术产品涉及到所有信息技术应用场景：人工智能，信息安全，智慧城市，大数据，云计算，区块链，城市大脑，雪亮工程，城市管理视频监控，医学影像识别，等等。

严峻局面。 追溯信息技术百年来的发展轨迹，中国在数据存储基础技术领域的贡献几乎为零。国内数据存储行业主要擅长于市场侧的商业应用创新，数据存储底层管理的核心技术研发严重依赖国外的开源开放。缺乏基础研发梯队，没有关键理论 探索 ；沿袭陈旧的发展思路，习于外购器件设备；底层技术积累短缺，核心创新能力薄弱；严峻的局面至今没有重大改变。

危情险势。 中国在核心存储产品、底层支撑技术、商业应用理念上长期跟跑，遭受外部势力釜底抽薪式的“存储底层关键核心技术精准打击”的隐患和风险极大。面对复杂多变的国际环境，一旦遭遇卡脖子，如外购存储产品断货或核心技术交流封锁，举国上下所有涉及信息技术应用的行业领域都必然窒息。从而直接降低相关产业迭代发展速度，掣肘 社会 前进步伐，削弱国家治理能力，进而危及影响到国家的政治和 社会 稳定。

时不我待。 我们需要立即行动起来，通过立项开展微型数据存储技术创新研发，凝聚国内外数据存储领域资源力量，构建数据存储专业核心技术团队；从研发软件定义的存储（数据去重）技术产品入手，填补国内技术产品领域空白；启动研发微型化（原子级）数据存储设备，抢占未来数据存储领域的制高点。这项举措也是解除我国数据存储技术产品创新研发“卡脖子”危机的最佳途径。

开展微型数据存储技术创新研发的思路

我国应抓住当前数据应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，凝聚国内外资源力量，构建中国数据存储专业核心技术团队。近期：研发部署模块化数据去重技术产品，压缩海量数据存储空间需求，填补国内底层数据存储管理技术空白。远期：启动研发微型数据存储设备，抢占未来数据存储技术领域的制高点。

从开展微型数据存储技术创新研发入手，聚焦国际存储技术领域的战略性前沿技术趋势；联手科研院所、高等院校、生产企业、大型用户的资源，建设国家级核心技术团队；积极引进/培养数据存储技术人才，研发自主可控系列产品。

1.近期跟踪行业动态

对标国际顶级数据存储技术产品，砥砺学习底层模块级数据存储去重技术，压缩海量数据存储空间需求，实现自主可控国产数据存储技术管理软件产品的商务应用。基本原理是首先识别出重复的数据模块，然后优化存储多个重复数据模块中的单一模块，以及同其它重复模块的链接关系。进而减少企业级客户存储数据所需的物理空间占有量，降低采购部署数据存储设备的增量。

2.远期重点突出推进

探索 下一代数据存储技术，整合跨学科资源启动开展研发微型存储器，力图将现有基于磁盘/光盘/磁带的计算机数据存储器，转化为未来基于原子/电子运动状态的微型化数字信息采集与存取机制。其原理是将现在耗费数百万个原子的材料介质所表征的一位“0”或“1”二进制计算机数据，试图由单个原子状态变化来表征。于是，可以将现有数据存储设备体积缩小数十万乃至百万倍，最终将占地约足球场面积的大数据存储仓库缩小为便携式器件。

3.研发工作开展建议

开展微型数据存储技术创新研发应该建设成为国内领先、国际一流的数据存储技术研究机构、产业孵化温室、以及人才培养基地。

延揽数据存储技术专家领衔担纲咨询顾问。全球招聘在世界顶级数据存储公司工作多年的业界精英加盟指导。

构建中国数据存储技术研发团队。采用引进师资/开设培训课程等有效方式，积累培育国内数据存储技术力量。

结盟硅谷存储技术研究院。依托美国硅谷地区的数据存储实体公司，共享数据存储底层技术知识。

注册成立企业运营机构。开发软件定义存储（数据去重）技术产品，服务数据用户市场，遵循商务运作规律。

融资涵盖多种基金渠道。申报获取国家重大专项基础项目研发资金，吸引专业投资基金加盟。首期投资约需10亿元人民币（参考国际相关工程估值：美国IBM公司同类项目投资约600亿美元/10年）。

推动微型数据存储技术创新研发的建议

我国在开展新型基础设施建设的同时，应当抓住当前数据计算应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，建立数据存储技术的自主知识产权体系，填补国内空白，保障数字中国建设长远规划实施，推进国产数据存储产品崛起，为相关产业发展铺路。

2.建议远期紧跟世界主流研发创新步伐，聚焦研发原子级微型化数据存储技术产品（2020-2040年），在2040年前研发出原子级大数据存储技术，并逐步实现产业化。

3.建议将微型化数据存储技术创新作为国家战略。搭建政产学研用共建共治共享的中国数据存储技术联合创新平台，建设国家级重点实验室。依托科研院所/高等院校/相关企业，奠定从微型数据存储理论、硬件设计、软件开发、结构设计、系统集成等一整套原子级微型数据存储技术研发工作的基础。

4.建议国家相关部委给予配套资金支持。加快推进原子级大数据存储技术研发和产业化转化。支持申报重大 科技 项目和专项扶持资金。

5.建议形成能够长期从事数据存储技术创新的人才队伍。借鉴全球数据存储技术创新研发经验，引进海内外数据存储技术领域顶尖科学家和工程师。在高等院校与科研院所开设数据存储技术专业课程，搭建完善的国内人才培养体系。

6.建议立项过程不宜采用常规项目申报、审批流程，亟需特事特办予以批准。主要是有鉴于本项目相关的科研生产领域中，国内现有技术力量薄弱分散，评估体系资源匮乏。

7.建议项目推进应当低调快速务实：不重造势，不扬虚名，不谋近利。主要是基于当前复杂敏感的国际政治经济形势，预计本项目势将关联国家核心产业战略布局，影响未来数十年中国数字经济命脉与发展。

作 者：中央 财经 大学中国互联网经济研究院研究员 欧阳日辉

通讯员：李 翀

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❼ 大数据行业现状及前景

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显着提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显着提升。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

❽ 大数据市场未来将呈现三大发展趋势

大数据市场未来将呈现三大发展趋势

随着移动互联网、物联网等的迅速发展，新数据源不断出现，而中国数据总量的不断增长，使大数据成为一种重要资源，有利于推动零售、旅游、医疗、金融、电信、政府公共服务各个领域的业务创新。

大数据转变企业商业模式

来自于线下大数据市场(IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动，优化产品和服务路线图;线上大数据市场(互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场)的成熟度逐渐提高，以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成熟，市场体量进一步扩大。企业着力培育数据资产，积极探讨数据变现，行业大数据多集聚、少融合。

大数据产业链整体布局完整，但局部环节竞争程度差异化明显。数据采集环节，综合型大数据源市场处于结构化整合阶段，垂直型大数据源市场处于布局阶段;数据存储和数据挖掘环节市场结构稳定，国际巨头垄断，寡头格局已经形成，国内企业短期内很难超越;数据应用环节是国内企业的机会，但技术仍不成熟。

各环节产业链正在影响企业商业模式的转变。模式一：利用存储能力进行运营，满足企业和个人面临海量信息存储的需求;模式二：对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务;模式三：直接进行信息租售或提供信息租售平台;模式四：IT服务提供商提供大数据空间出租模式，通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台;模式五：针对企业需求，为运营某一环节或某一业务问题提供解决方案，实施单点技术，例如向零售商提供大数据分析技术，获得营销点子;模式六：针对企业系统需求，提供整体解决方案;模式七：BDaaS (Big data as a service)，数据应用即服务的模式，通过云服务提供在线大数据技术或者解决方案。

根据易观智库2014年中国大数据市场行业投资结构数据显示，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为16.0%、15.6%和13.9%。政府、医疗、旅游投资比例分别为12.7%、9.0%和4.1%。六大行业累计占比71.3%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比28.7%。大数据产业集群逐渐形成，即针对企业而言，以云端大数据集聚为前提条件，以行业云服务为平台，共享企业间核心竞争力。

大数据市场三大趋势渐显

大数据市场未来将呈现以下发展趋势：

其一，数据生态系统复合化程度加强。大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

其二，数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显着正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

其三，产业核心要素的掌控者主导数据生态体系。数据生态体系中的核心环节是产业的核心要素，例如电商的支付、物流、信息(信用)。掌握产业核心要素环节的企业若顺势而为，把握大数据时代的机遇，将企业自身的核心竞争力优势进一步释放，运用互联网思维，通过产业核心要素的大数据掌控数据生态的主要生态链，从而最终实现在数字经济时代的再一次腾飞。

大数据应用推动各行业发展

进一步通过数据驱动经营和营销，各零售企业会以会员为核心进行管理优化，通过以人为中心的数据驱动，实现决策优化及精准营销。行业会探索越来越多的大数据营销新模式，各类零售企业会积极尝试新机会，如微店等，寻找消费者偏好的新潮流。不断丰富外部数据源，在企业自身线下数据采集能力不断提高的同时，与更丰富的外部数据源合作将快速提升营销的精准度，包括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。

旅游大数据的应用，是尽快建立数据统一化标准，建立统一数据交换标准，区域旅游数据一体化，全国旅游数据一体化。实现大数据的三屏统一(旅游监管大屏、景区公告大屏、游客手机屏)。

通过利用医疗服务的EHRs数据、医院与医保的结算与费用数据、医学研究的学术、社会、政府数据、医疗厂商的医药、医械、临床实验数据、居民的行为与健康管理数据、政府的人口与公共卫生数据、公共社会经济生活中网络产生的数据等方面，为医疗行业的药品研发、疾病治疗、公共卫生管理、居民健康管理、健康危险因素分析提供精准数据支撑。

在传统金融运作模式下，金融机构评估消费者的信用状况、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分金融领域产品服务定价过高，部分领域成为剩余市场，这与实际的金融要求还存在一定差距。大数据将有助于推动金融和银行产业中的数据聚合，基于产业整体数据挖掘价值，推动产业的发展，推动业务模式的创新。金融业大数据目前应用的主要价值在于金融风险管理、消费智能、智能运营等。

电信企业从传统数据时代走向大数据时代。由于电信企业生产运营所需，自身生产管理系统已经具备海量以客户为中心组织的统一的视图数据资源。大数据可为电信业提升网络服务质量，增强管道智能化;更加精准的洞察客户需求，增强市场竞争力;升级行业信息化解决方案，提升客户价值;提供数据安全服务，在大数据市场建立差异化竞争优势。

大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施，一个影响整个国家和社会运行的基础性社会制度。它是治理交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等“城市病”的利器，更将为政府打开了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服务导向的政府、开放的政府，即智慧政府。其应用价值是：加强统筹规划，优化大数据形成机制;加强数据收集和信息感知，提高智慧城市感知水平;推进大数据应用，提高经济社会智慧化水平。

以上是小编为大家分享的关于大数据市场未来将呈现三大发展趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❾ 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》