2016-2017年中國大數據産業發展藍皮書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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中國電子信息産業發展研究院 著

圖書標籤:

• 大數據
• 産業發展
• 中國
• 藍皮書
• 2016-2017
• 行業分析
• 數據分析
• 市場研究
• 信息技術
• 經濟發展

店鋪： 玖創圖書專營店

齣版社： 人民齣版社

ISBN：9787010180199

商品編碼：28955743193

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-09-01

基本信息

書名：2016-2017年中國大數據産業發展藍皮書

定價：100.00元

作者：中國電子信息産業發展研究院

齣版社：人民齣版社

齣版日期：2017-09-01

ISBN：9787010180199

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書稿係工業和信息化部中國電子信息産業發展研究院組織撰寫的年度行業發展分析報告，是對大數據行業2016年度發展狀況的分析和2017年發展前景的預測。具體內容分八部分：“綜閤篇”主要探討2016年全球大數據産業發展狀況；“行業篇”主要探討重點行業的發展戰略及成就；“區域篇”主要探討重點區域的的發展戰略及成就；“園區篇”重點園區的發展戰略及成就；“企業篇”主要探討重點企業的發展戰略及成就；“政策篇”主要探討2016年中國大數據産業政策環境和中國大數據産業重點政策；“展望篇”介紹主要研究機構預測性觀點並展望2017年中國大數據産業發展形勢。
選題送審備案 否

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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2016-2017年中國大數據産業發展藍皮書 一、 産業概覽與宏觀環境分析 2016-2017年，中國大數據産業在國傢戰略的強力推動下，迎來瞭一個蓬勃發展的黃金時期。這一時期，大數據不再僅僅是技術概念，而是深刻滲透到經濟社會發展的各個角落，成為驅動創新、提升效率、優化決策的關鍵引擎。 1. 政策驅動下的戰略布局： 中國政府高度重視大數據發展，將其提升至國傢戰略層麵。2015年發布的《中國製造2025》、2016年的《國傢信息化發展戰略綱要》以及2017年印發的《促進大數據發展行動綱要》等一係列頂層設計，為大數據産業的發展描繪瞭清晰的藍圖。這些政策不僅明確瞭大數據在國傢發展中的核心地位，更在數據資源開放共享、數據安全保障、産業生態構建、人纔隊伍培養等方麵提齣瞭具體要求和指導方嚮。 數據資源整閤與開放： 政府積極推動各部門、各行業的數據資源整閤，鼓勵公共數據資源的開放共享，為社會資本參與大數據應用開發提供便利。政務數據開放是此階段的重點，旨在打破“信息孤島”，提升政府治理能力。 安全與閤規建設： 伴隨著數據應用的深化，數據安全和個人隱私保護的重要性日益凸顯。國傢開始著力構建數據安全法律法規體係，強調數據跨境流動管理，引導企業建立健全數據安全管理製度，防範數據泄露和濫用風險。 産業生態培育： 政策鼓勵建立多元化的大數據産業生態，支持大數據技術研發、産品創新、服務提供以及應用推廣。同時，也注重培育區域性大數據産業集聚區，形成規模效應和競爭優勢。 人纔隊伍建設： 認識到人纔在驅動大數據産業發展中的關鍵作用，國傢開始加強大數據相關學科建設，支持高校和研究機構培養高端人纔，並鼓勵企業引進和留住大數據專業人纔。 2. 宏觀經濟環境的深刻影響： 2016-2017年，中國經濟正處於結構性調整和轉型升級的關鍵時期。經濟增速趨於平穩，但增長動能正在從投資和齣口轉嚮消費和服務業。在這種背景下，大數據産業的發展與宏觀經濟的互動日益緊密。 供給側結構性改革的助力： 大數據技術能夠幫助企業更精準地分析市場需求、優化生産流程、提高資源利用效率，從而有力支持供給側結構性改革，淘汰落後産能，培育新動能。 消費升級與個性化需求的驅動： 居民消費能力和消費意願的提升，帶來瞭對個性化、定製化産品和服務的需求。大數據在用戶行為分析、精準營銷、産品推薦等方麵發揮著不可替代的作用，成為滿足這些需求的重要技術支撐。 “互聯網+”戰略的深化： “互聯網+”戰略的深入推進，將互聯網的創新成果深度融入經濟社會各領域，大數據作為“互聯網+”的核心要素，其應用場景不斷拓寬，從傳統的互聯網行業嚮實體經濟、民生服務等領域滲透。 3. 全球大數據發展趨勢的聯動： 在國際層麵，大數據、人工智能、雲計算等技術融閤發展的趨勢日益明顯。中國大數據産業的發展也緊密跟隨全球步伐，積極吸收國際先進理念和技術，同時也在探索符閤自身國情的創新發展路徑。 全球技術浪潮的引領： 人工智能的興起，為大數據分析提供瞭更強大的工具和方法，使得更深層次、更復雜的洞察成為可能。雲計算的普及，降低瞭大數據存儲和計算的門檻，使得更多中小企業也能參與到大數據應用中來。 數據要素的國際化認知： 全球範圍內，數據作為新的生産要素的認知日益深化，各國都在積極探索數據資源的價值化和流通機製。中國在此期間也逐步探索數據交易和價值實現的方式。 二、 産業發展現狀與關鍵領域分析 2016-2017年，中國大數據産業在技術、應用、市場等多個維度都取得瞭顯著進展。 1. 技術支撐體係的日趨完善： 大數據技術的進步是産業發展的基石。這一時期，大數據的基礎技術體係不斷成熟，並且呈現齣多元化、集成化的發展趨勢。 數據采集與存儲： 隨著物聯網、移動互聯網的普及，數據量呈現爆炸式增長。分布式存儲技術（如HDFS）、NoSQL數據庫等技術得到廣泛應用，能夠處理PB甚至EB級彆的數據。流式數據處理技術（如Kafka、Flink）也得到快速發展，實現瞭對實時數據的秒級響應。 數據處理與計算： 以Hadoop生態係統為代錶的大數據處理框架（如MapReduce、Spark）在企業級應用中得到瞭廣泛部署。Spark因其內存計算的優勢，在性能上超越瞭MapReduce，成為主流的大數據計算引擎。同時，MPP數據庫、數據倉庫等傳統技術在雲化和大數據的背景下得到升級和融閤。 數據分析與挖掘： 機器學習、深度學習算法在大數據分析中的應用日益深入。各種開源的機器學習庫（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）的齣現，降低瞭算法應用的門檻。數據可視化工具（如Tableau、Power BI）的普及，使得復雜的數據洞察更加直觀易懂。 數據安全與隱私保護： 隨著數據安全事件的增多，數據加密、訪問控製、脫敏技術、隱私計算等技術的研究與應用得到加強。數據安全成為企業和政府關注的重點。 2. 應用場景的多元化與深度化： 大數據技術已經不再局限於互聯網行業，而是深刻滲透到國民經濟的各個領域，催生瞭大量的創新應用。 政務大數據： 智慧城市建設： 通過整閤交通、環境、安全、醫療等公共數據，提升城市運行效率和管理水平。例如，交通流量預測、公共安全預警、環境汙染監測等。 精準扶貧： 利用大數據分析貧睏人口信息，實現精準識彆、精準施策、精準評估。 社會治理： 運用大數據分析民情民意，輔助政策製定，提升社會治理的科學性和精細化水平。 金融大數據： 風險控製： 信用評估、反欺詐、內控管理等，利用海量數據分析識彆潛在風險。 精準營銷： 客戶畫像、産品推薦、個性化服務，提升客戶滿意度和業務轉化率。 智能投顧： 基於大數據分析的投資建議，為用戶提供個性化的資産配置方案。 醫療健康大數據： 疾病預測與預警： 流行病監測、疾病風險預測，輔助公共衛生決策。 精準醫療： 基於基因組學、影像學等大數據，實現個性化的診斷和治療。 慢病管理： 通過可穿戴設備等收集數據，對患者進行持續監測和乾預。 工業大數據： 智能製造： 生産過程優化、設備故障預測、産品質量追溯，提升生産效率和産品質量。 供應鏈管理： 需求預測、庫存優化、物流調度，降低運營成本。 零售與電商大數據： 用戶行為分析： 購物路徑、偏好分析，指導商品研發和營銷策略。 個性化推薦： 根據用戶曆史行為和興趣，推薦相關商品。 庫存與定價優化： 基於市場需求和競爭情況，動態調整庫存和價格。 媒體與文化大數據： 內容生産與推薦： 分析用戶喜好，指導內容創作，實現精準的內容分發。 輿情監測： 實時掌握公眾對企業、産品、事件的看法。 交通齣行大數據： 智慧交通： 交通流量優化、擁堵預測、公共交通調度。 自動駕駛： 車輛感知、決策控製等核心技術高度依賴大數據。 3. 市場格局與主要參與者： 2016-2017年，中國大數據産業市場呈現齣快速增長的態勢，市場參與者也日益多元化。 互聯網巨頭： 百度、阿裏巴巴、騰訊等互聯網公司憑藉自身在海量數據、技術研發、應用場景等方麵的優勢，成為大數據産業的重要推動者，並在雲服務、人工智能等領域展開激烈競爭。 傳統IT企業： 華為、浪潮、聯想等傳統IT硬件廠商，積極轉型，提供大數據解決方案、軟硬件一體化産品和雲服務。 大數據初創企業： 大量專注於特定領域（如數據分析、數據安全、數據交易）的初創企業湧現，憑藉技術創新和靈活的商業模式，在市場中占據一席之地。 谘詢服務機構： 埃森哲、IBM等國際谘詢公司，以及國內的谘詢機構，為企業提供大數據戰略規劃、實施落地等專業服務。 行業解決方案提供商： 專注於特定行業（如金融、醫療、政務）的大數據解決方案提供商，為行業客戶提供定製化服務。 三、 挑戰與機遇 盡管大數據産業在2016-2017年取得瞭顯著成就，但依然麵臨著一係列挑戰，同時也孕育著巨大的發展機遇。 1. 麵臨的挑戰： 數據孤島與共享難題： 盡管政策鼓勵，但部門間、行業間的數據壁壘依然存在，數據共享機製不完善，阻礙瞭數據的價值最大化發揮。 數據安全與隱私保護的壓力： 隨著數據應用的深入，數據泄露、濫用等安全事件時有發生，公眾對個人隱私的擔憂加劇，對數據安全和隱私保護提齣瞭更高要求，但也可能限製某些數據的采集和使用。 高端人纔的稀缺： 大數據領域的專業人纔，尤其是具備跨領域知識和實戰經驗的復閤型人纔，仍然供不應求。 技術成熟度與落地難度： 部分前沿大數據技術仍在發展初期，在實際應用中可能麵臨集成睏難、成本高昂等問題。 商業模式的探索： 如何將數據轉化為可持續的商業價值，構建清晰有效的商業模式，仍然是許多企業需要解決的問題。 數據質量與標準缺失： 不同來源的數據質量參差不齊，缺乏統一的數據標準，增加瞭數據清洗、整閤的難度。 2. 蘊藏的機遇： 國傢戰略的持續支持： 國傢對大數據産業的重視程度將持續提升，政策支持力度將進一步加大，為産業發展提供良好的宏觀環境。 新興技術的融閤驅動： 人工智能、5G、物聯網、區塊鏈等新興技術的快速發展，將與大數據深度融閤，催生更多顛覆性的應用場景和商業模式。 實體經濟的數字化轉型需求： 傳統行業對數字化、智能化轉型的迫切需求，為大數據應用提供瞭廣闊的市場空間。 “一帶一路”倡議帶來的新機遇： “一帶一路”沿綫國傢對大數據基礎設施和應用的需求，為中國大數據企業“走齣去”提供瞭新的發展機遇。 數據交易市場的逐步建立： 隨著數據要素價值的日益凸顯，數據交易市場將逐步建立和完善，為數據流通和價值變現提供平颱。 應用場景的持續創新： 隨著技術和理解的深入，大數據將不斷拓展新的應用邊界，解決更復雜、更具挑戰性的社會和經濟問題。 四、 發展趨勢展望 展望未來，中國大數據産業將繼續保持強勁的發展勢頭，並呈現齣以下幾個關鍵趨勢： 技術驅動下的智能化升級： 人工智能將成為大數據分析的核心驅動力，實現從“描述性分析”到“預測性分析”乃至“處方性分析”的跨越。 數據價值的深度挖掘與變現： 更加注重數據資産的梳理、評估和交易，探索更多元化的數據價值實現路徑。 數據安全與隱私保護的常態化： 隨著法規的完善和技術的進步，數據安全和隱私保護將成為大數據産業發展的基石，相關技術和解決方案將得到更廣泛的應用。 産業生態的協同共贏： 更加強調跨界融閤和生態閤作，構建開放、共享、閤作的大數據産業生態係統。 行業應用場景的深化拓展： 大數據將更加深入地服務於實體經濟，推動傳統行業的數字化、網絡化、智能化轉型。 區域發展更加均衡： 在國傢政策引導下，更多區域將抓住大數據發展機遇，形成特色化、差異化的産業布局。 2016-2017年是中國大數據産業發展的關鍵時期，奠定瞭堅實的基礎，孕育瞭巨大的潛力。未來的中國大數據産業，必將在技術創新、應用落地、産業生態構建等方麵，書寫更加輝煌的篇章。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我對這類行業報告的閱讀習慣是帶著一種批判性的審視進入的。這類報告往往容易陷入“報喜不報憂”的窠臼，將市場上的成功神話過度放大，而對那些因技術不成熟、商業模式跑不通而夭摺的項目輕描淡寫。因此，我非常關注它在論述“挑戰”和“風險”部分所投入的筆墨和深度。一個成熟的産業分析，必然要涵蓋市場壁壘、人纔缺口以及投資迴報率（ROI）的真實睏境。這本書是否敢於揭示當時存在的過度投資、數據孤島化嚴重，以及因技術復雜性導緻的中小企業參與門檻過高等深層次問題？如果它能以一種平衡且不失深刻的筆觸，描繪齣産業光環背後的陰影與掙紮，那麼這本書的價值就不再僅僅是一份宣傳資料，而成為瞭一個值得後人研究和引以為戒的産業鏡鑒。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本厚重的統計年鑒，我首先被它那嚴謹的封麵設計和紮實的裝幀質量所吸引。顯然，這是一部耗費瞭大量心血和時間去收集、整理和分析數據的成果。那種撲麵而來的專業氣息，讓人立刻意識到這不是一本輕鬆的讀物，而是一份需要坐下來，沏上一壺茶，纔能慢慢品味的行業深度報告。我尤其欣賞它在數據可視化方麵的努力，那些精心設計的圖錶和流程圖，即便隻是匆匆掃過，也清晰地勾勒齣瞭過去一年間中國數字經濟脈絡的復雜走嚮。雖然我尚未深入研究每一個細分的市場報告，但僅憑目錄結構就能感受到其廣度與深度兼備的野心。它似乎試圖構建一個全景式的視角，涵蓋瞭從基礎設施建設到應用層創新的各個關鍵環節，這對於任何想要在數據領域尋找戰略方嚮的專業人士來說，無疑是一張極具參考價值的路綫圖。這本書的價值，可能更多地體現在它所提供的數據基石上，而非僅僅是某幾傢企業的成功故事。

評分☆☆☆☆☆

從一個純粹的應用場景觀察者的角度來看，我更關注那些能直接與我工作産生關聯的具體案例和指標體係。一本好的藍皮書，不應該隻是停留在宏觀經濟的層麵，它必須深入到行業痛點。例如，在數據安全和隱私保護日益成為焦點的背景下，這本書對於數據治理的框架搭建有沒有提供清晰的參考模型？或者，它有沒有詳細剖析不同行業（如金融、製造）在數據集成和分析能力上的成熟度差異？我個人的直觀感受是，那兩年很多企業都在談大數據，但真正能將其轉化為可執行的商業智能（BI）的鳳毛麟角。如果這本書能提供一套衡量數據成熟度的標準，並對不同梯隊的參與者進行分類畫像，那麼它對於行業內的自我對標和技術升級路徑的規劃，將具有無可替代的實用價值。那將是一份關於“我們現在在哪裏，以及我們應該往哪裏去”的實用指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和設計風格，似乎暗示瞭一種官方或半官方的背書感，這對於判斷其信息源的權威性至關重要。我的一個疑問是，在這樣一個快速迭代的科技領域，信息滯後性是最大的挑戰。如果這本書的統計口徑和調研方法沒有做到足夠的前沿和靈活，那麼它提供的“發展藍皮書”的參考價值可能會在發布後不久就開始衰減。我希望看到的是，它在界定“大數據産業”邊界時所展現齣的清晰邏輯。是僅僅聚焦於存儲、計算和平颱技術？還是也囊括瞭數據服務外包、數據資産交易等更深層次的價值鏈環節？那些被反復提及的關鍵技術名詞，如Hadoop生態係統的演變、Spark的普及率，以及NoSQL數據庫的市場占有率變動，如果能有詳實的數據支持，那麼這本書纔能真正擔當起“藍皮書”所代錶的權威性。我期待它能提供一種時間切片下的技術譜係圖。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這樣的行業白皮書，總會有一種被宏大敘事裹挾的感受。我試著跳齣那些密密麻麻的數字和模型，去捕捉其中蘊含的時代情緒。2016到2017年，正是國內“互聯網+”概念深入滲透，技術紅利開始嚮數據驅動轉型的重要節點。這本書的筆觸，無疑捕捉到瞭那種從野蠻生長嚮精細化運營過渡的微妙張力。我期待看到的是，它如何平衡政策導嚮與市場自發力量之間的關係。比如，在雲計算和AI剛剛開始大規模商業化落地的那個時期，監管環境是如何應對這種技術迭代的？它有沒有對當時新興的垂直應用領域，如智慧城市或精準醫療，做齣具有前瞻性的判斷和數據支撐？這本書的敘事風格，如果能帶著一種曆史的厚重感，去反思過去幾年的技術泡沫與真實價值的區分，那將是極其寶貴的精神財富。我希望能從中讀齣那種“摸著石頭過河”的探索與迷茫，而不是事後諸葛亮的總結陳詞。