赛迪顾问-大数据生命周期全景与产业发展IADP模型研究(3)

面临着新一轮的产业洗牌。

在长长的大数据产业链的前端和中端，IT行业将进一步垂直整合；从数据采集、传输、存储到数据处理、分析，都将成为大数据发展的基础设施。为了满足大数据时代对整体解决方案的需求，大数据方案提供商不断扩展自己的产品线，并致力于推出软硬件一体化的集成设备，因而加速了“硬件+软件+服务”的IT行业垂直整合进程。例如：IBM近几年持续收购商业分析领域的公司，提升自身产品的分析能力。Oracle持续投资Sun的核心技术，完善软硬一体化的大数据战略。EMC收购数据仓储技术提供商Greenplum及敏捷软件（Agile Software）开发服务与工具供应商Pivotal Labs，从而为客户提供一体化的解决方案。

表2 近几年IT巨头在大数据领域的并购情况 公司 VMware 时间 2012.4.25 2010.9.3 HP 2011.2 2011.8 Teradata 2011 2010.9 2010.10 IBM 2009.10 2009.1 2012.3 2010 EMC 2010.7 2009.7 收购数据分析和统计软件供应商SPSS，花费12亿美元 收购业务规则管理软件商ILOG，花费3.4亿美元 收购软件开发公司Pivotal Labs 收购NAS厂商Isilon Systems 收购数据库软件商Greemplum，花费3亿美元 收购数据复制解决方案商Data Domain 收购情况 收购数据分析公司Cetas，仅成立18个月 收购存储企业3PAR，花费23.5亿美元 收购分析及数据管理软件公司Vertica 收购海量数据公司Autonomy，花费100亿美元 收购Aprimo和Aster Data两家大数据技术处理公司 收购商业分析公司Netezza，花费17亿美元 收购网络分析软件公司Coremetrics 数据来源：赛迪顾问 2012，11

然而在大数据产业链末端，即数据应用，产业发展却如江河入海一般开阔，生态系统个体变得极为庞大和丰富。既有腾讯这类能够提供丰富应用的大型企业，同时也由于开源技术的广泛应用和以App Store为代表的新兴商业模式的发展，催生了大批的小微型企业。受旺盛的需求所牵引，此类小微型企业还将继续蓬勃发展。

值得注意的是，拥有卓越的数据处理和数据分析技术的企业成为整个产业链上最为耀眼

的明珠，在资本市场上备受青睐。这一企业群体的未来发展将充满变数和分化，或被更大型的、具有高整合能力的企业收购（如表3所示），或成功融资，倚靠自身的技术优势获得更长久的发展，还可能分化出专门租售数据的企业。

表3 大数据企业2012年的融资情况 公司名称 Splunk 成立时间 2003 融资规模 2.3亿美元 业务领域 大数据分析服务的 软件提供商 商业智能和数据分析 解决方案提供商 笔记软件供应商 实时及历史社交 数据平台 大数据技术的初创公司 大数据分析服务提供商 数据备份和存储 解决方案提供商 Birst Evernote Datasift ClearStory Data Sumo Logic Code42 2004 2007 2010 2600万美元 7000万美元 1500万美元 —— 2010 2007 获得谷歌投资 1500万美元 5250万美元 数据来源：赛迪顾问 2012，11

（二）应用发展趋势

大数据应用正成为未来新一代信息技术融合应用的交汇和升级。物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等都是新一代信息技术具体的应用形态，大数据伴随这些应用不断增长，云计算则为这些海量的、多样化的大数据提供存储和运算的支撑平台。以大数据应用为导向，各项新一代信息技术应用产生的信息将不断汇集，并通过对不同来源数据的统一性、综合性的处理、分析与优化，将结果反馈或交叉反馈到物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用中，又进一步改善使用体验，并创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。

大数据应用在政府、行业、个人三个层面呈现出不同的应用特征，具有广阔的应用前景和空间。

1、政府应用：提升政府科学管理水平

随着我国经济的发展和城市化进程的不断深化，政府各部门对于经济调控、城市建设、防灾减灾和人口的管理等领域的工作呈现出新的特点，其管理难度逐年增加。如何利用信息

化技术提升政府部门的科学管理的能力，在城市交通、社保管理和灾害防备等关系到国计民生领域实现科学高效的管理，已经成为政府各部门当前面临的重大课题。大数据作为新一代信息技术，可以在广泛收集各类数据的基础上，对于数据进行有效分类和分析，为政府决策提供高效、详实和科学的科学参考，目前大数据技术已经应用于交通管理、水利监测和社保服务等领域，对新时期提升政府科学管理的水平具有重大示范作用。

? 水利监测：科学监控，灾害预警

（1）业务特征

数据量逐年激增，IT系统负担加重。随着近年来我国对于水利开发、灾害防备的需求日益突出。在当前数据量急剧增长的情况下，原有IT系统已经不能满足规划需要，亟待通过新一代信息技术升级现有系统，适应新时期的业务需求。

管理区域分隔，信息孤岛拉低效能。我国的水利资源广泛分布于多个省区，以黄河为例，黄河水利委员会所辖流域横跨新疆、青海、甘肃和内蒙数个网络建设尚不成熟的西部省市。在防汛减灾、水量调度、工程管理、办公自动化、水土保持、遥感监测、档案管理等方面存在数据条块分割现象，容易形成信息孤岛，数据利用率明显降低。

（2）应用趋势

黄河流域的水利建设和治理工程历来受到广泛关注。在当下的信息时代，黄河流域亟需更智慧的治理方案，从而能够预防各种灾害，为国家西部战略提供基础保障。为打造一个黄河流域的信息服务和决策支持平台，最终实现黄河的长治久安和黄河流域经济、自然环境的可持续发展。水利部近年来通过“数字黄河”工程加快黄河水利信息化进程，促进信息技术在黄河治理开发与管理中发挥更显著的成效。然而，水利监控及水灾防治的复杂性决定了“数字黄河”工程的复杂度随时间推移变得越来越高，面临更加严峻的挑战，大数据可以帮助管理部门深入分析水温历史数据，有效预测未来趋势，对于水利资源开发利用和灾害防备具有重要意义。

IBM通过和黄河水利委员会展开合作，帮助其构建黄河数据交换与共享服务平台，高效适应水利系统工程复杂性的需求。利用InfoSphere系列产品联邦、实时复制的技术优势，黄河水利委员会得以集成现有的业务系统，有效消除各个业务系统和组织结构之间的信息孤岛，实现黄河数据资源的单一视图，并同时保证了数据的完整性、及时性、准确性和一致性，并首次达成了原数据的可视化的统一管理。

? 交通管理：流量调控，保障畅通

（1）业务特征

多途径数据采集，实现大数据下的智慧交通。数字交通就是将融合传感器、监控视频和GPS等设备产生的海量数据，甚至与气象监测设备产生的天气状况等数据相结合，从中提取出真正需要的信息，及时而准确地发送给交通管理部门和参与者。

分析交通数据，科学合理规划出行路线。在获得有关交通数据之后，通过对上述数据进行综合分析，不仅能够将交通路径和实时路况信息提供给交通参与者，同时还能根据交通数据分析出最佳的出行方式和路线，从而提高出行效率。

（2）应用趋势

交通拥堵是伴随着城市发展的顽疾，如何有效规划出行路线、合理控制交通流量以及完

善交通环境是每座大城市都迫在眉睫亟待解决的难题。随着信息技术的蓬勃发展，人们采用先进的传感技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术，对各种交通数据进行大量采集和系统分析，实现对道路和交通状况的全天候和全天时感知。例如路面放置的传感器、路口安装的监控视频以及车辆上配置全球定位系统（GPS），都可以对每一条道路实时监控，对每一辆车进行控制，以提高交通效率和交通安全性。

在智能交通系统中，每隔一定时段智能交通系统就会同步主要路段的交通状况、发生交通事故路段、重点拥堵路段、公交运行状况等标准信息，交通管理部门未来可以利用新一代大数据中心平台加载相应信息，通过系统计算出目前各主要干道的车流量，判断拥堵程度，通过短信、广播的形式，将实时路况信息发送到车主的终端设备上便于及时调整路线，顺畅通行。

? 社保管理：信息升级，城乡统筹

（1） 业务特征

在我国社会保障体系发展的过程中，由于种种历史原因造成社保核心平台建设一直面临着统筹层次较低、各地系统建设过于分散、信息化水平参差不齐、社保系统与其他系统之间存在信息鸿沟等问题，各种信息系统之间亟需整合。由于上述原因，造成社保主管部门很难对各地庞大的社保数据信息进行有效的收集管理和科学高效的分析，严重制约了我国社会保障工作实现有效城乡统筹。近年来，在人力资源和社会保障部等主管政府部门的大力推动下，已经逐步实现了新建的社保信息系统与已有系统的整合、市县系统与省级系统的整合、跨区域的系统整合、城镇社保系统与农村社保系统的整合、社保系统与地税、财政、工商、银行等部门之间系统的信息互通等。通过利用大数据等新一代信息技术，对上述整合系统产生的数据进行科学整理分析，可以有效实现城乡一体化数据共享，科学合理的预测出我国未来人口老龄化趋势，提前做好社会保障准备工作，在完善城乡社保统筹的基础上，进一步提升我国社会保障工作科学化管理水平。

（2） 应用趋势

社保“一卡通”是“十二五”期间社保信息化的重点，人社部将“一卡通”定位为提升社保事业公共服务水平的重要抓手。《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》提出要加强社会保障、医疗卫生等重要信息系统建设，要健全覆盖城乡居民的社会保障体系。人社部《社会保障事业“十二五”规划》提出全面发行社会保障卡，积极推进社会保障卡应用，“全国统一的社会保障卡发放数量达到8亿张，覆盖60%人口”的目标。未来中国社保信息化建设将突出“一卡通”这一重点，社保卡的应用范围将包括人力资源和社会保障各个险种、各个业务领域，并且搭载了金融功能，可办理金融业务，尤其在就医、购药时的医疗保险结算方面将发挥巨大的便民作用。

社保“一卡通”将是实现我国社保信息化升级、相关信息城乡统筹和信息共享的有效手段。然而，随着我国社保系统覆盖人群范围逐年扩展以及“一卡通”业务功能的逐步丰富，“一卡通”将产生的海量数据信息，并且呈现出几何式增长态势，以大数据技术为代表的新一代信息技术将成为相关政府主管部门对于海量信息进行合理分类、科学分析、有效预测的

重要技术保障，未来将会被广泛应用于我国社会保障和人口管理等领域。

2、行业应用：增强企业科学决策能力

随着社会生活网络化的趋势不断发展，消费者的购物习惯、消费感受、潜在消费意愿等信息都可以通过数据形式呈现。以前企业对数据的关注主要是存储和传输，作为企业战略资源的数据还远远未被挖掘。根据预测，大数据挖掘和应用将可以创造出超万亿美元的商业价值，数据将会成为企业的利润之源。因此，近年来企业对于大数据价值的认识不断深刻，开始注重增强数据的收集、整理和提取和分析能力，推动企业决策机制从“业务驱动”向“数据驱动”转变，增强科学决策能力，提高业务竞争力。

? 金融行业：数据分析，业务创新

（1）业务特征

近年来，我国经济领域取得重大成就。金融行业为实体经济的发展提供了有效保障和强大支撑。随着我国实体经济的飞速发展，金融业的服务范围也在不断扩展。无论是信用担保业务、企业授信、个人贷款、资产评估和国际结算，每时每刻都会产生类型各异、数量庞大的各类交易数据，如何利用有效的信息技术手段对上述数据进行科学有效的管理和分析，进行差异化服务，是提升业务信息化的关键。 （2） 应用趋势

一项报告显示，近几年商务智能一直排在金融行业CIO们议程表上的第一位，说明了智能决策的重要性。金融行业高度依赖信息数据，应用大数据方法与技术收集、处理、分析金融数据，并对数据进行挖掘提取，寻找其中有价值的信息，并将这些信息转化为知识，帮助公司做出及时准确的决策。此外随着全球金融行业竞争的进一步加剧，金融创新已成为影响金融企业核心竞争力的主要因素。有数据显示95%的金融创新都极度依赖信息技术，因此金融业对信息技术的依赖性大。大数据可以帮助金融公司分析历史数据，寻找其中的金融创新机会。

近期，某厂商为银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而开展更有针对性的营销活动；此外，基于大数据仓库，银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据；最后通过提供全面的客户数据，营销团队可以按照低、中、高价值对客户进行分类，根据银行整体经营策略，积极地提供相应的个性化服务。

? 电信行业：巩固实力，提升服务

（1）业务特征

近些年由于无线上网和智能手机的推广，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。从全球移动网络中语音和数据流量的状况来看，2009年末，数据流量超过了语音流量，到2011年数据流量已经超过语音流量的两倍。2010年全球移动数据流量比2009年增长159%，达

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