2016-2017年中国大数据产业发展蓝皮书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

中国电子信息产业发展研究院 著

图书标签:

• 大数据
• 产业发展
• 中国
• 蓝皮书
• 2016-2017
• 行业分析
• 数据分析
• 市场研究
• 信息技术
• 经济发展

店铺： 玖创图书专营店

出版社： 人民出版社

ISBN：9787010180199

商品编码：28955743193

包装：平装-胶订

出版时间：2017-09-01

基本信息

书名：2016-2017年中国大数据产业发展蓝皮书

定价：100.00元

作者：中国电子信息产业发展研究院

出版社：人民出版社

出版日期：2017-09-01

ISBN：9787010180199

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书稿系工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院组织撰写的年度行业发展分析报告，是对大数据行业2016年度发展状况的分析和2017年发展前景的预测。具体内容分八部分：“综合篇”主要探讨2016年全球大数据产业发展状况；“行业篇”主要探讨重点行业的发展战略及成就；“区域篇”主要探讨重点区域的的发展战略及成就；“园区篇”重点园区的发展战略及成就；“企业篇”主要探讨重点企业的发展战略及成就；“政策篇”主要探讨2016年中国大数据产业政策环境和中国大数据产业重点政策；“展望篇”介绍主要研究机构预测性观点并展望2017年中国大数据产业发展形势。
选题送审备案 否

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

2016-2017年中国大数据产业发展蓝皮书 一、 产业概览与宏观环境分析 2016-2017年，中国大数据产业在国家战略的强力推动下，迎来了一个蓬勃发展的黄金时期。这一时期，大数据不再仅仅是技术概念，而是深刻渗透到经济社会发展的各个角落，成为驱动创新、提升效率、优化决策的关键引擎。 1. 政策驱动下的战略布局： 中国政府高度重视大数据发展，将其提升至国家战略层面。2015年发布的《中国制造2025》、2016年的《国家信息化发展战略纲要》以及2017年印发的《促进大数据发展行动纲要》等一系列顶层设计，为大数据产业的发展描绘了清晰的蓝图。这些政策不仅明确了大数据在国家发展中的核心地位，更在数据资源开放共享、数据安全保障、产业生态构建、人才队伍培养等方面提出了具体要求和指导方向。 数据资源整合与开放： 政府积极推动各部门、各行业的数据资源整合，鼓励公共数据资源的开放共享，为社会资本参与大数据应用开发提供便利。政务数据开放是此阶段的重点，旨在打破“信息孤岛”，提升政府治理能力。 安全与合规建设： 伴随着数据应用的深化，数据安全和个人隐私保护的重要性日益凸显。国家开始着力构建数据安全法律法规体系，强调数据跨境流动管理，引导企业建立健全数据安全管理制度，防范数据泄露和滥用风险。 产业生态培育： 政策鼓励建立多元化的大数据产业生态，支持大数据技术研发、产品创新、服务提供以及应用推广。同时，也注重培育区域性大数据产业集聚区，形成规模效应和竞争优势。 人才队伍建设： 认识到人才在驱动大数据产业发展中的关键作用，国家开始加强大数据相关学科建设，支持高校和研究机构培养高端人才，并鼓励企业引进和留住大数据专业人才。 2. 宏观经济环境的深刻影响： 2016-2017年，中国经济正处于结构性调整和转型升级的关键时期。经济增速趋于平稳，但增长动能正在从投资和出口转向消费和服务业。在这种背景下，大数据产业的发展与宏观经济的互动日益紧密。 供给侧结构性改革的助力： 大数据技术能够帮助企业更精准地分析市场需求、优化生产流程、提高资源利用效率，从而有力支持供给侧结构性改革，淘汰落后产能，培育新动能。 消费升级与个性化需求的驱动： 居民消费能力和消费意愿的提升，带来了对个性化、定制化产品和服务的需求。大数据在用户行为分析、精准营销、产品推荐等方面发挥着不可替代的作用，成为满足这些需求的重要技术支撑。 “互联网+”战略的深化： “互联网+”战略的深入推进，将互联网的创新成果深度融入经济社会各领域，大数据作为“互联网+”的核心要素，其应用场景不断拓宽，从传统的互联网行业向实体经济、民生服务等领域渗透。 3. 全球大数据发展趋势的联动： 在国际层面，大数据、人工智能、云计算等技术融合发展的趋势日益明显。中国大数据产业的发展也紧密跟随全球步伐，积极吸收国际先进理念和技术，同时也在探索符合自身国情的创新发展路径。 全球技术浪潮的引领： 人工智能的兴起，为大数据分析提供了更强大的工具和方法，使得更深层次、更复杂的洞察成为可能。云计算的普及，降低了大数据存储和计算的门槛，使得更多中小企业也能参与到大数据应用中来。 数据要素的国际化认知： 全球范围内，数据作为新的生产要素的认知日益深化，各国都在积极探索数据资源的价值化和流通机制。中国在此期间也逐步探索数据交易和价值实现的方式。 二、 产业发展现状与关键领域分析 2016-2017年，中国大数据产业在技术、应用、市场等多个维度都取得了显著进展。 1. 技术支撑体系的日趋完善： 大数据技术的进步是产业发展的基石。这一时期，大数据的基础技术体系不断成熟，并且呈现出多元化、集成化的发展趋势。 数据采集与存储： 随着物联网、移动互联网的普及，数据量呈现爆炸式增长。分布式存储技术（如HDFS）、NoSQL数据库等技术得到广泛应用，能够处理PB甚至EB级别的数据。流式数据处理技术（如Kafka、Flink）也得到快速发展，实现了对实时数据的秒级响应。 数据处理与计算： 以Hadoop生态系统为代表的大数据处理框架（如MapReduce、Spark）在企业级应用中得到了广泛部署。Spark因其内存计算的优势，在性能上超越了MapReduce，成为主流的大数据计算引擎。同时，MPP数据库、数据仓库等传统技术在云化和大数据的背景下得到升级和融合。 数据分析与挖掘： 机器学习、深度学习算法在大数据分析中的应用日益深入。各种开源的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）的出现，降低了算法应用的门槛。数据可视化工具（如Tableau、Power BI）的普及，使得复杂的数据洞察更加直观易懂。 数据安全与隐私保护： 随着数据安全事件的增多，数据加密、访问控制、脱敏技术、隐私计算等技术的研究与应用得到加强。数据安全成为企业和政府关注的重点。 2. 应用场景的多元化与深度化： 大数据技术已经不再局限于互联网行业，而是深刻渗透到国民经济的各个领域，催生了大量的创新应用。 政务大数据： 智慧城市建设： 通过整合交通、环境、安全、医疗等公共数据，提升城市运行效率和管理水平。例如，交通流量预测、公共安全预警、环境污染监测等。 精准扶贫： 利用大数据分析贫困人口信息，实现精准识别、精准施策、精准评估。 社会治理： 运用大数据分析民情民意，辅助政策制定，提升社会治理的科学性和精细化水平。 金融大数据： 风险控制： 信用评估、反欺诈、内控管理等，利用海量数据分析识别潜在风险。 精准营销： 客户画像、产品推荐、个性化服务，提升客户满意度和业务转化率。 智能投顾： 基于大数据分析的投资建议，为用户提供个性化的资产配置方案。 医疗健康大数据： 疾病预测与预警： 流行病监测、疾病风险预测，辅助公共卫生决策。 精准医疗： 基于基因组学、影像学等大数据，实现个性化的诊断和治疗。 慢病管理： 通过可穿戴设备等收集数据，对患者进行持续监测和干预。 工业大数据： 智能制造： 生产过程优化、设备故障预测、产品质量追溯，提升生产效率和产品质量。 供应链管理： 需求预测、库存优化、物流调度，降低运营成本。 零售与电商大数据： 用户行为分析： 购物路径、偏好分析，指导商品研发和营销策略。 个性化推荐： 根据用户历史行为和兴趣，推荐相关商品。 库存与定价优化： 基于市场需求和竞争情况，动态调整库存和价格。 媒体与文化大数据： 内容生产与推荐： 分析用户喜好，指导内容创作，实现精准的内容分发。 舆情监测： 实时掌握公众对企业、产品、事件的看法。 交通出行大数据： 智慧交通： 交通流量优化、拥堵预测、公共交通调度。 自动驾驶： 车辆感知、决策控制等核心技术高度依赖大数据。 3. 市场格局与主要参与者： 2016-2017年，中国大数据产业市场呈现出快速增长的态势，市场参与者也日益多元化。 互联网巨头： 百度、阿里巴巴、腾讯等互联网公司凭借自身在海量数据、技术研发、应用场景等方面的优势，成为大数据产业的重要推动者，并在云服务、人工智能等领域展开激烈竞争。 传统IT企业： 华为、浪潮、联想等传统IT硬件厂商，积极转型，提供大数据解决方案、软硬件一体化产品和云服务。 大数据初创企业： 大量专注于特定领域（如数据分析、数据安全、数据交易）的初创企业涌现，凭借技术创新和灵活的商业模式，在市场中占据一席之地。 咨询服务机构： 埃森哲、IBM等国际咨询公司，以及国内的咨询机构，为企业提供大数据战略规划、实施落地等专业服务。 行业解决方案提供商： 专注于特定行业（如金融、医疗、政务）的大数据解决方案提供商，为行业客户提供定制化服务。 三、 挑战与机遇 尽管大数据产业在2016-2017年取得了显著成就，但依然面临着一系列挑战，同时也孕育着巨大的发展机遇。 1. 面临的挑战： 数据孤岛与共享难题： 尽管政策鼓励，但部门间、行业间的数据壁垒依然存在，数据共享机制不完善，阻碍了数据的价值最大化发挥。 数据安全与隐私保护的压力： 随着数据应用的深入，数据泄露、滥用等安全事件时有发生，公众对个人隐私的担忧加剧，对数据安全和隐私保护提出了更高要求，但也可能限制某些数据的采集和使用。 高端人才的稀缺： 大数据领域的专业人才，尤其是具备跨领域知识和实战经验的复合型人才，仍然供不应求。 技术成熟度与落地难度： 部分前沿大数据技术仍在发展初期，在实际应用中可能面临集成困难、成本高昂等问题。 商业模式的探索： 如何将数据转化为可持续的商业价值，构建清晰有效的商业模式，仍然是许多企业需要解决的问题。 数据质量与标准缺失： 不同来源的数据质量参差不齐，缺乏统一的数据标准，增加了数据清洗、整合的难度。 2. 蕴藏的机遇： 国家战略的持续支持： 国家对大数据产业的重视程度将持续提升，政策支持力度将进一步加大，为产业发展提供良好的宏观环境。 新兴技术的融合驱动： 人工智能、5G、物联网、区块链等新兴技术的快速发展，将与大数据深度融合，催生更多颠覆性的应用场景和商业模式。 实体经济的数字化转型需求： 传统行业对数字化、智能化转型的迫切需求，为大数据应用提供了广阔的市场空间。 “一带一路”倡议带来的新机遇： “一带一路”沿线国家对大数据基础设施和应用的需求，为中国大数据企业“走出去”提供了新的发展机遇。 数据交易市场的逐步建立： 随着数据要素价值的日益凸显，数据交易市场将逐步建立和完善，为数据流通和价值变现提供平台。 应用场景的持续创新： 随着技术和理解的深入，大数据将不断拓展新的应用边界，解决更复杂、更具挑战性的社会和经济问题。 四、 发展趋势展望 展望未来，中国大数据产业将继续保持强劲的发展势头，并呈现出以下几个关键趋势： 技术驱动下的智能化升级： 人工智能将成为大数据分析的核心驱动力，实现从“描述性分析”到“预测性分析”乃至“处方性分析”的跨越。 数据价值的深度挖掘与变现： 更加注重数据资产的梳理、评估和交易，探索更多元化的数据价值实现路径。 数据安全与隐私保护的常态化： 随着法规的完善和技术的进步，数据安全和隐私保护将成为大数据产业发展的基石，相关技术和解决方案将得到更广泛的应用。 产业生态的协同共赢： 更加强调跨界融合和生态合作，构建开放、共享、合作的大数据产业生态系统。 行业应用场景的深化拓展： 大数据将更加深入地服务于实体经济，推动传统行业的数字化、网络化、智能化转型。 区域发展更加均衡： 在国家政策引导下，更多区域将抓住大数据发展机遇，形成特色化、差异化的产业布局。 2016-2017年是中国大数据产业发展的关键时期，奠定了坚实的基础，孕育了巨大的潜力。未来的中国大数据产业，必将在技术创新、应用落地、产业生态构建等方面，书写更加辉煌的篇章。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的应用场景观察者的角度来看，我更关注那些能直接与我工作产生关联的具体案例和指标体系。一本好的蓝皮书，不应该只是停留在宏观经济的层面，它必须深入到行业痛点。例如，在数据安全和隐私保护日益成为焦点的背景下，这本书对于数据治理的框架搭建有没有提供清晰的参考模型？或者，它有没有详细剖析不同行业（如金融、制造）在数据集成和分析能力上的成熟度差异？我个人的直观感受是，那两年很多企业都在谈大数据，但真正能将其转化为可执行的商业智能（BI）的凤毛麟角。如果这本书能提供一套衡量数据成熟度的标准，并对不同梯队的参与者进行分类画像，那么它对于行业内的自我对标和技术升级路径的规划，将具有无可替代的实用价值。那将是一份关于“我们现在在哪里，以及我们应该往哪里去”的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计风格，似乎暗示了一种官方或半官方的背书感，这对于判断其信息源的权威性至关重要。我的一个疑问是，在这样一个快速迭代的科技领域，信息滞后性是最大的挑战。如果这本书的统计口径和调研方法没有做到足够的前沿和灵活，那么它提供的“发展蓝皮书”的参考价值可能会在发布后不久就开始衰减。我希望看到的是，它在界定“大数据产业”边界时所展现出的清晰逻辑。是仅仅聚焦于存储、计算和平台技术？还是也囊括了数据服务外包、数据资产交易等更深层次的价值链环节？那些被反复提及的关键技术名词，如Hadoop生态系统的演变、Spark的普及率，以及NoSQL数据库的市场占有率变动，如果能有详实的数据支持，那么这本书才能真正担当起“蓝皮书”所代表的权威性。我期待它能提供一种时间切片下的技术谱系图。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本厚重的统计年鉴，我首先被它那严谨的封面设计和扎实的装帧质量所吸引。显然，这是一部耗费了大量心血和时间去收集、整理和分析数据的成果。那种扑面而来的专业气息，让人立刻意识到这不是一本轻松的读物，而是一份需要坐下来，沏上一壶茶，才能慢慢品味的行业深度报告。我尤其欣赏它在数据可视化方面的努力，那些精心设计的图表和流程图，即便只是匆匆扫过，也清晰地勾勒出了过去一年间中国数字经济脉络的复杂走向。虽然我尚未深入研究每一个细分的市场报告，但仅凭目录结构就能感受到其广度与深度兼备的野心。它似乎试图构建一个全景式的视角，涵盖了从基础设施建设到应用层创新的各个关键环节，这对于任何想要在数据领域寻找战略方向的专业人士来说，无疑是一张极具参考价值的路线图。这本书的价值，可能更多地体现在它所提供的数据基石上，而非仅仅是某几家企业的成功故事。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我对这类行业报告的阅读习惯是带着一种批判性的审视进入的。这类报告往往容易陷入“报喜不报忧”的窠臼，将市场上的成功神话过度放大，而对那些因技术不成熟、商业模式跑不通而夭折的项目轻描淡写。因此，我非常关注它在论述“挑战”和“风险”部分所投入的笔墨和深度。一个成熟的产业分析，必然要涵盖市场壁垒、人才缺口以及投资回报率（ROI）的真实困境。这本书是否敢于揭示当时存在的过度投资、数据孤岛化严重，以及因技术复杂性导致的中小企业参与门槛过高等深层次问题？如果它能以一种平衡且不失深刻的笔触，描绘出产业光环背后的阴影与挣扎，那么这本书的价值就不再仅仅是一份宣传资料，而成为了一个值得后人研究和引以为戒的产业镜鉴。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这样的行业白皮书，总会有一种被宏大叙事裹挟的感受。我试着跳出那些密密麻麻的数字和模型，去捕捉其中蕴含的时代情绪。2016到2017年，正是国内“互联网+”概念深入渗透，技术红利开始向数据驱动转型的重要节点。这本书的笔触，无疑捕捉到了那种从野蛮生长向精细化运营过渡的微妙张力。我期待看到的是，它如何平衡政策导向与市场自发力量之间的关系。比如，在云计算和AI刚刚开始大规模商业化落地的那个时期，监管环境是如何应对这种技术迭代的？它有没有对当时新兴的垂直应用领域，如智慧城市或精准医疗，做出具有前瞻性的判断和数据支撑？这本书的叙事风格，如果能带着一种历史的厚重感，去反思过去几年的技术泡沫与真实价值的区分，那将是极其宝贵的精神财富。我希望能从中读出那种“摸着石头过河”的探索与迷茫，而不是事后诸葛亮的总结陈词。