Büyük verinin genel pazar büyüklüğü 100 milyara ulaşıyor ve finans ve devlet işleri alanındaki uygulamalar pazarın% 70'ini oluşturuyor
Lieyun Not: AiAnalysis, Pekin'de düzenlenen Çin Büyük Veri Zirvesi Forumu'nda "Çin Büyük Veri Sektörü Raporu" nu yayınladı. "Rapor" a göre 2017 yılında büyük veri sektörünün toplam pazar büyüklüğü 100 milyar olup, bunun endüstri uygulama bölümü büyük veri sektörünün en büyük bölümü olan 70 milyar'dır.Büyük veri finans, hükümet işleri ve internette en yüksek olgunluğa sahiptir. Makale kaynağı: aşk analizi ifenxi (ID: ifenxicom)
Büyük verinin genel pazar büyüklüğü 100 milyardır ve pazar segmenti en büyük uygulama ölçeğine sahiptir
"Rapor", tüm büyük veri endüstrisinin temel platformlar, genel teknolojiler ve endüstri uygulamaları gibi çok sayıda pazar segmentine ayrıldığını gösteriyor. 2017'de genel büyük veri pazarı büyüklüğü 100 milyar oldu.
Pazar segmentinde, temel platformların genel pazar büyüklüğü yaklaşık 10 milyar yuan ve genel teknolojinin genel pazar büyüklüğü yaklaşık 20 milyar yuan'dır. Endüstri uygulama katmanında, çeşitli endüstrilerde büyük verilerin uygulanması büyük ölçüde farklılık gösterir.Görece olgun uygulamalara sahip finans ve hükümet alanlarının piyasa büyüklüğü 20 milyar yuan'dır. Tüm endüstri uygulama pazarı ölçeği 70 milyardır.
Büyük veri finans, hükümet işleri ve İnternette en yüksek olgunluğa sahiptir
"Rapor", çeşitli sektörlerdeki büyük verilerin olgunluğunun altyapı, pazar büyüklüğü ve uygulama kapsamı ile yakından ilişkili olduğunu göstermektedir.
Araştırmaya göre, finans, hükümet işleri ve İnternet gibi üç sektördeki BT yatırımı her sektörün ön saflarında yer alıyor. "İnternet + hükümet işleri", hükümet işleri bulut ve hükümet işleri büyük verisinin popülerleşmesiyle, hükümetin 2017'deki BT yatırımı 80 milyar yuan'ı aştı. Çin'in toplam BT yatırımının% 5-10'unu oluşturuyor. Finans her zaman BT yatırımını vurgulayan bir sektör olmuştur.Örnek olarak bankaları ele alalım. 2017'de Çin bankacılık sektörünün toplam BT yatırımı 80 milyar yuan ve tüm finans sektörünün BT yatırımı 100 milyar yuan'ı aştı.
Altyapının olgunluğunun da büyük verinin uygulanmasında büyük etkisi olacaktır. Bilişim, büyük verinin temelidir.İnternet sektörü en yüksek düzeyde bilişim sektörüne sahiptir.Finans ve kamu sektörü bilişim inşasına 20. yüzyılın başlarında başlamıştır. On yıldan fazla bir süredir devam eden gelişmenin ardından, temel bilişim tamamlanmıştır. Medikal, endüstriyel ve diğer alanlarla karşılaştırıldığında, finans, hükümet ve İnternet endüstrileri daha yüksek oranda yapılandırılmış veri ve yüksek derecede veri standardizasyonuna sahiptir.
Bulut bilişim, büyük veri, yapay zeka ve IoT teknolojilerinin entegrasyonu geleceğin trendi ve genel çözümler sunan şirketler en büyük fırsata sahip
"Rapor", yabancı ülkelerden farklı olarak, Çin pazarındaki bulut bilişim, büyük veri, AI, IoT ve diğer teknolojilerin neredeyse aynı anda patladığını belirtti. Kurumsal müşterilerin aynı anda bulut bilişim, büyük veri, yapay zeka ve diğer ürünleri satın alması. Kurumsal müşterilerin nihai hedefi yenilerini geçmek. Gelir ve giderlerin azaltılması için teknoloji, bu hedefe ulaşmak için birden fazla teknolojinin entegrasyonunu gerektirir, teknoloji sınırları yavaş yavaş bulanıklaşır.
Büyük verilerin temeli olarak bulut bilişim, işletmelerin BT donanım maliyetini büyük ölçüde azaltabilir ve BT bütçesinin% 50'den fazlası büyük veriye, yapay zekaya ve diğer uygulamalara yatırılacaktır. Yapay zeka, yardımlı karar vermeden alternatif karar almaya kadar büyük verilerin evrimini teşvik ederek, büyük veri tedarikçilerinin araç yazılımı tavanını aşmasına ve geliştirme alanını 10 kat büyütmesine olanak tanır. Akıllı müşteri hizmetleri alanında, AI teknolojisinin gelişimi, teknoloji satıcılarının pazar alanını 3 milyardan 30 milyara 40 milyara çıkardı.
IoT teknolojisinin gelişimi, çevrimdışı verileri ve makine verilerini tamamlar, büyük veri uygulamalarına daha çeşitli veriler getirir ve daha zengin uygulama senaryoları üretir. Pazarlama alanında, WIFI, Bluetooth, kameralar ve diğer kanallar aracılığıyla, çevrimiçi ve çevrimdışı veriler bağlanarak, kullanıcıların tüm yaşam döngüsünü izlemek ve kullanıcı dönüşüm oranlarını iyileştirmek için pazarlama kapalı döngüsünün tamamını oluşturur.
Birden fazla teknolojinin entegrasyonu, müşteri ihtiyaçlarının daha fazla çeşitlenmesini ve karmaşıklığını teşvik etti.Genel çözümler sunan büyük veri şirketleri, gelecekteki eğilimlerle daha uyumlu, tüm endüstri zincirinde daha önemli bir konuma sahip ve daha derin senaryo tabanlı uygulamalar sağlıyor.
AiAnalytics'te kıdemli bir analist olan Li Zhe'nin yaptığı konuşmanın metni aşağıdadır.
Konuşma Kaydı
Li Zhe: Büyük veri endüstrisinin gelecekteki eğilimlerine bakarken, öncelikle Çin ile Amerika Birleşik Devletleri arasındaki teknoloji yollarının gelişimindeki farklılıklara, sadece büyük veriye değil, aynı zamanda bulut bilişim ve yapay zekaya da dikkat etmeliyiz.
Bu resimden birkaç sonuç çıkarabiliriz:
İlk olarak, ABD pazarının, temel platformun olgunluğundan başlayarak ve kademeli olarak üst düzey uygulamalara doğru genişleyen teknoloji odaklı olduğunu görüyoruz. AWS, 2006 yılında dış dünyaya hizmetler sundu. 2009-2010'da büyük veri platformu şirketleri Cloudera ve Hortonworks kuruldu. 2015'te Google, TensorFlow platformunu açtı. Bu etkinlikler bulut bilişim, büyük veri ve yapay zekanın hızlı bir geliştirme aşamasına girmesini sağladı.
Çin pazarına daha çok uygulamalar ve politikalar hakimdir. Bulut bilişim endüstrisinin hızlı gelişiminin nedeni, 2012-2013 yıllarında oyunların ve diğer mobil internetin patlamasıdır. 2014-2015'te hükümet, tüm endüstrinin hızlı gelişimini teşvik etmek için büyük veriye uygun bir dizi politika yayınladı .
Bu nedenle Çin pazarındaki uygulama odaklı şirketler daha hızlı gelişiyor. Yurtdışında işlem gören büyük veri şirketleri Splunk, Tableau, Cloudera ve MongoDB, temel platform ve genel teknoloji katmanına sahip şirketlerdir. İç pazarda hızla gelişen TalkingData ve Tongdun Teknoloji gibi şirketlerin tamamı uygulama odaklı şirketlerdir.
İkincisi, her bir teknoloji arasında uzun bir zaman aralığının olduğu ABD pazarından farklı olarak, Çin pazarı bulut bilişim, büyük veri, yapay zeka ve diğer teknolojiler kısa bir zaman aralığına sahip ve neredeyse aynı anda patlıyorlar.
Bu nedenle, çeşitli endüstrilerdeki verilerin gelişimi eşit değildir ve farklı endüstrilerin penetrasyon oranları büyük ölçüde değişir. Aynı zamanda, büyük veri endüstrisi sadece büyük veriye bakamaz, bulut bilişim ve yapay zekanın büyük veri endüstrisi üzerindeki etkisine odaklanmalıdır.
İlk olarak, bulut bilişimin büyük veriler üzerindeki etkisine bakıyoruz.
Bulut bilişimin büyük veri endüstrisi üzerindeki en büyük etkisi, tüm altyapının maliyetini düşürmektir.Gelecekte, BT bütçesinin% 50'den fazlası uygulama katmanına, yani büyük veriye ve yapay zekaya yatırılacaktır. BT bütçesinin yapısı, soldaki eşkenar üçgenden sağdaki ters üçgene dönüşecektir.
Bankaları örnek alırsak, üst düzey uygulamalar ne olursa olsun, Amerikan bankaları BT inşasında Çin bankalarının önünde olacak. Araştırmamıza göre Çin bankalarının bilişim yatırımlarının% 70'i donanım, kalan% 30'u yazılım ve hizmetler alanında. ABD'de BT bütçelerinin yalnızca% 15-20'si donanıma yatırılıyor ve yazılım ve hizmetlere daha fazla bütçe yatırılıyor.
İkinci etki, büyük veri hizmetlerinin teslimat maliyetini birkaç aylık ilk teslimat süresinden birkaç haftaya kadar düşüren kapsayıcı teknolojisinin olgunluğudur.
Üçüncü etki, SaaS'ın penetrasyon oranı artmaya devam ettikçe, bulutta daha fazla verinin toplanarak veri ara bağlantısına ulaşmayı kolaylaştırmasıdır.
İkinci olarak, yapay zekanın büyük veri üzerindeki etkisine bakıyoruz.Yakı teknolojisi, büyük verinin araç yazılımının tavanını aşmasına, pazar alanını 10 kat büyütmesine ve büyük veri şirketlerinin insan gücüne bağımlılığını azaltmasına ve kişi başına üretkenliği artırmasına yardımcı olabilir.
Örnek olarak akıllı müşteri hizmetlerini ele alalım: Müşteri hizmetleri yazılım pazarı çok küçük, yaklaşık 3 ila 5 milyar, ancak tüm müşteri hizmetleri pazarı çok büyük. Çin'de 3 ila 5 milyon müşteri hizmetleri personeli bulunmaktadır 50.000 ila 60.000 ortalama işçilik maliyetine göre, tüm müşteri hizmetleri pazarı 200 milyarı aşmaktadır. Bunların% 15-20'si akıllı müşteri hizmetleri ile değiştirilirse, tüm pazar alanı 30-40 milyar olacaktır.
Bununla birlikte, üreticiler sadece müşteri hizmetleri yazılımı yaparsa, personel verimliliğini artırmak için veri analizi ve diğer teknolojileri ekleseler bile, insan pazarına ulaşmak yine de zordur.Ancak, AI teknolojisi ile insan kaynaklarını değiştirmek mümkündür ve üreticiler bu 300- 40 milyar pazar.
Kamu güvenliği alanında, Minglue Data gibi şirketler, "Kamu Güvenliği Beyni" olan kamu güvenliği müşterilerine derinlemesine hizmet vererek sektörün bilgi haritasını oluşturur. Minglue Data, "Kamu Güvenliği Beynini" oluşturduktan sonra, diğer illerin ve şehirlerin kamu güvenlik bürolarına hizmet verirken hizmet döngüsünü büyük ölçüde kısaltacak, şirketin insan gücüne olan bağımlılığını azaltacak ve işin yeniden üretilebilirliğini artıracaktır.
Çeşitli teknolojiler neredeyse aynı anda patladığından, birden fazla teknolojinin entegrasyonunun gelecekteki trend olduğuna ve çeşitli endüstrilerin verimliliğini büyük ölçüde artıracağına karar veriyoruz.
Aşağıdaki resim, veri kaynakları, veri toplama, veri standardizasyonu, veri analizi ve veri uygulamasını içeren büyük verinin iş zinciridir. Çeşitli teknolojilerin aslında tüm zincir üzerinde etkisi olacağı görülebilir.
IoT teknolojisi, orijinal eksik çevrimdışı verileri ve makine verilerini tamamlar. Örneğin, pazarlama alanında, önceden mevcut olan verilerin çoğu çevrimiçi veriler, kullanıcılar tarafından tıklanan reklamlar ve web sayfalarının tarama davranışıydı. IoT'nin WIFI, Bluetooth, kamera vb. Aracılığıyla geliştirilmesi, kullanıcıların çevrimdışı davranışlarını izleyebilir ve tüm kapalı döngüyü açabilir.
Kullanıcılar çevrimiçi reklamları izler, resmi web sitesindeki ürünlere göz atar, fiziksel mağazalarda deneyim ve satın alma yapar ve çevrimiçi ve çevrimdışı entegrasyonu gerçekleştirir ve dönüşüm verimliliğini artırmanın daha fazla yolu vardır.
Bulut bilişim, veri toplamayı kolaylaştırır ve veri toplamanın zorluğunu azaltır. AI teknolojisi, veri analizi yeteneklerini geliştirir. Akıllı finans ve vergilendirme alanında, geleneksel yazılım, küçük ve mikro işletmelerin muhasebeci pazarı için otomasyona ve zekaya sahip değildir. Muhasebeci SaaS yazılımının yaygınlaşması, giderek daha fazla küçük ve orta ölçekli verinin buluta yakınlaşmasını ve elde etmek için makine öğrenimi ve diğer AI teknolojilerine güvenmesini sağlamıştır. Otomatik muhasebe, otomatik vergi beyannamesi.
Geçmişte, her muhasebeci 20 ila 30 şirkete hizmet verdi, ancak SaaS tarafından geliştirilen muhasebe yazılımına, büyük veriye, AI teknolojisine vb. Güvenerek, 100 ila 200 hizmet verebilir ve gelecekte daha da geliştirilecektir. Bu, geleneksel muhasebe şirketlerinin temel muhasebe hizmetlerinden çok müşteri kazanımı ve katma değerli hizmetlere odaklanmasını sağlayacak ve hesap şirketlerinin hizmet yarıçapı genişleyecektir.
Birden fazla teknolojinin entegrasyonundan sonra, müşteri ihtiyaçları daha çeşitli ve karmaşık hale gelecektir.Bu nedenle, genel çözüme sahip olan şirketin en büyük fırsata sahip olduğuna karar veriyoruz.
Endüstriyel zincir perspektifinden bakıldığında, genel çözümler sunan şirketler müşterilere daha yakındır ve kıyaslama müşterileri edinmek daha kolaydır.
Tek noktadan yetenekler sağlayan büyük veri şirketleri, daha çok teknoloji sağlayıcıları rolündedir, tüm müşteri ihtiyaçlarını karşılayamaz ve müşteri bütçelerinin yalnızca küçük bir bölümünü hesaba katabilirler ve entegratörler daha büyük bir paya sahip olacaktır. Genel çözüm şirketi, aşağıdan yukarıya hizmetler sağlar, böylece orijinal teknoloji sağlayıcısından geçmişte entegratör rolüne dönüşme fırsatına sahiptir.
Bu, birkaç fayda sağlayacaktır:
Birincisi, büyük veri şirketlerinin ulaşabileceği bütçe daha büyük olacaktır.
İkincisi, diğer ihtiyaçlara genişletilebilir.
Amerika Birleşik Devletleri'nde, ilk olarak birçok Fortune 500 müşterisini sanallaştırma ürünleriyle kazanan VMware adında bir sanallaştırma şirketi var, ancak şimdi hızlı büyümesini destekleyen SDS ve SDN işletmeleridir.
SDN işi, VMware'in yeni bir şirket olan Nicira'yı satın almasıyla geliştirildi. Nicira satın alındığında geliri yoktu, ancak VMwarein SDN işletmesinin 1 milyar ABD doları gelir elde etmesi yalnızca üç yıl sürdü. Teknik nedenlerin dışında bir başka neden de, VMware'in güçlü müşteri kaynaklarına sahip olması ve yeni ürünlerini müşterilere sunma şansının daha yüksek olmasıdır.
Üçüncüsü, diğer müşterileri edinme eşiğini düşürün.
Kurumsal hizmet pazarında, müşteri kazanımı, özellikle müşteri güvenini kazanmak için uzun bir süreye sahip yeni başlayanlar için çok yüksek bir eşik değerine sahiptir. Bir finansal büyük veri şirketi bankacılık pazarına girdiğinde, erken aşamada POC yapmak bir yıl alabilir.
Bir kıyaslama müşteriniz varsa, onu benzer şirketlere tanıttığınızda zorluk büyük ölçüde azalacaktır. Benchmark müşterilerinin, ister aynı büyüklükteki müşterilere hizmet ediyor ister beline batıyor olsun, bir işaret etkisi vardır.
Senaryolar açısından bakıldığında, genel çözümlere sahip şirketlerin senaryoları derinleştirme ve değeri artırma şansı daha yüksektir.
Perakende alanında, birçok şirket pazarlamadan başlar, ancak envanter yönetimi ve tedarik zinciri yönetimine girmek zordur. Çünkü bu şirketlerin çoğu tam bir çözüm değil, pazarlama araçları sağlıyor. Genel çözüm şirketi, müşterilerin büyük bir veri platformu oluşturmalarına yardımcı olarak başlayacak ve ön uç pazarlamadan arka uç işletmeye kadar olan kesimleri ve tüm bağlantıları veri yoluyla birbirine bağlamak için daha fazla fırsata sahip olacak.
Bunun nedeni, Çin'in mevcut müşteri yeteneklerinin nispeten yetersiz olması ve araçları doğrudan kullanmanın maliyeti ve zorluğunun yüksek olmasıdır. Büyük veri şirketlerinin işlerine odaklanmaları gerekir.Düşük değere sahip basit bir ürünün engel oluşturması zordur.
Daha sonra, her bir segment hakkındaki kararımız da dahil olmak üzere, tüm büyük veri endüstrisinin endüstri haritasını paylaşacağız. Bu resim, temel platformdan üst düzey endüstri uygulamalarına kadar tüm büyük veriyi dört ana bölüme ayıran bölümümüzdür.
Temel platform, işlem veritabanları, analitik veritabanları ve bu iki tür veritabanını çevreleyen bilgi işlem motorlarına bölünmüştür.
Temel platforma giden iki yön vardır, biri veri yönü ve diğeri teknoloji yönüdür. Veri yönünde, veri kaynaklarına sahip olup olmadıklarına bağlı olarak birinci taraf ve üçüncü taraf olarak ikiye ayrılan iki tür satıcı vardır. Teknik yön, BI ve görselleştirme, günlük analizi vb. Dahil olmak üzere büyük veri platformundaki evrensel veri işleme teknolojisini ifade eder.
Endüstri uygulamaları, her senaryo ile doğrudan yüzleşen ve çeşitli sektörlerin senaryolarını çözmek için büyük veri teknolojisini kullanan daha fazla şirkettir.
Bu, özetlediğimiz büyük veri pazarının ölçeğidir. En büyük pazar endüstri uygulamalarıdır ve temel platform, pazarın en küçük bölümüdür.
Araştırmamıza göre 2017'de tüm Çin büyük veri pazarının büyüklüğü 100 milyar idi.Hesaplamalarımızın mantığı temel olarak iki kategoriye ayrılıyor:
Yöntemlerden biri Yukarıdan Aşağıya'dır. Örneğin, Çin'deki iş zekası pazarının boyutunu tahmin ettiğimizde, önce küresel pazardaki iş zekası pazar büyüklüğüne bakarız. Küresel iş zekası pazar büyüklüğü yaklaşık 18 milyar ABD dolarıdır. Bilişim teknolojisi, Çin ve dünyadaki iş zekası yatırımlarının oranı aşağı yukarı aynı olmalıdır. Küresel pazardan biraz daha düşük olacak. Küresel BT yatırımı yaklaşık 3,6 trilyon ABD doları ve Çin'in BT yatırımı yaklaşık 2,3 trilyon yuan ... Bu nedenle, Çin'in BI pazarının büyüklüğünün yaklaşık 13,5 milyar yuan olduğunu tahmin ediyoruz.
Başka bir örnek olarak, sektörde kullanılan endüstriyel büyük verinin pazar büyüklüğünde yaklaşık 10 milyar yuan olduğu tahmin ediliyor. Yöntemimiz, sektördeki olgun şirketlerin girdi oranını, genel endüstriyel çıktı değerindeki büyük verinin oranını çıkarmak için kullanmaktır. State Grid'in 2017 geliri 2 trilyon yuan ve her yıl büyük verilere yapılan toplam yatırım 500 milyon yuan idi. Goldwind'in 2017 geliri 26 milyar ve büyük veriye yatırımı 5-10 milyon arasında ... Buradan, belirlenen büyüklüğün üzerindeki işletmelerin yatırım oranının yaklaşık% 1-2 olduğu yargılanabilir.
Diğeri Aşağıdan Yukarı. En büyük şirketin gelirine ve pazar payına odaklanın. Temel platform pazarında, esas olarak Oracle'a bakıyoruz çünkü en yüksek pazar payına sahip. 2017'de, Asya-Pasifik bölgesinin geliri 4,5-5,0 milyar ABD doları veri olup, veri tabanı oranı muhtemelen yaklaşık% 30'unu oluşturacaktır, bu nedenle 1 milyar ABD doları ölçeğindedir. Çin pazar geliri bu veriden daha düşük olacaktır. Oracle'ın payı şu şekildedir: % 40 ile% 50 arasında. Bu nedenle, yerel temel platformların pazar büyüklüğünün 10 milyar civarında olduğuna karar veriyoruz.
Diğer bir örnek de AI platformudur. AI platformu (veri bilimi platformu) alanının, esas olarak iç pazar göz önüne alındığında 2 milyardan fazla olduğuna karar veriyoruz. Bu alandaki en büyük şirket, yıllık 3 milyar ABD doları geliri olan SAS'tır ve Asya-Pasifik bölgesindeki pazar payı yaklaşık Yaklaşık% 10'unu oluşturuyor ve pazar payı% 50-60 olacak, bu nedenle tüm pazar büyüklüğü yaklaşık 2,5 milyar olacak.
Çeşitli alt alanlar açısından bakıldığında, yine de büyük verinin endüstri uygulamalarına odaklanacağız.Büyük verinin en büyük değeri kesinlikle endüstri uygulamalarına yansıyor.
Hükümetin büyük veri geliştirme planından yola çıkarak, tüm büyük veri pazarı 2020'de 1 trilyona ulaşacak. Ancak BT yatırımı açısından 2017'de BT yazılım ve hizmetlerine yapılan yatırım yalnızca 150 milyar oldu. Bu nedenle, gelecekte büyük veri sağlayıcılarının ana bütçesi BT'den değil, iş bütçesinden gelecektir. Yalnızca endüstri uygulamaları yapan şirketlerin iş bütçesini alma şansı daha yüksektir. Bu nedenle, endüstri uygulamalarının gelecekte en büyük segment olacağını düşünüyoruz.
Temel olarak çeşitli endüstrilerdeki büyük verilerin olgunluğunu değerlendirmek için finans ve devlet işleri alanlarına odaklanıyoruz. Aşk analizi büyük veri olgunluk modeline göre, esas olarak çeşitli sektörlerin olgunluğunu ve büyük verinin çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu pazar ölçeğinden, altyapıdan ve uygulama kapsamından değerlendiriyoruz.
Öncelikle, analizimiz aracılığıyla en olgun olanlar İnternet, finans ve devlet işleri. Finansal BT yatırımı çok büyük olmalı Bankaların yıllık BT yatırımı 80 milyar yuan. Menkul kıymetler ve sigorta ile birlikte tüm finansal BT yatırımı 100 milyar yuan'dan fazla. Devlet işlerine yapılan yıllık BT yatırımı yaklaşık 80 milyar.
Bu iki sektör, tüm Çin'deki BT yatırımının çok yüksek bir bölümünü oluşturmaktadır. Çin'in 2,3 trilyon BT yatırımının yaklaşık 1 trilyonu operatör kaynağıdır. Bu kısım hariç tutulduğunda, finans ve devlet işleri toplam yatırımın% 20'sinden fazlasını oluşturacaktır.Bu aşamada büyük veri yatırımı esas olarak BT bütçesinden gelir.
İkincisi, İnternet, finans ve hükümet işleri en eksiksiz bilgi oluşturma yapısıdır.Buradaki bilişim yapısı sadece temel iş sistemlerinin kurulması değil, aynı zamanda verilerin standardizasyonu ve yapısıdır. Tıbbi altyapı nispeten eksiksiz ve BT yatırımı da yüksek, ancak öncelikli salgının nedeninin veri standardizasyonu sorunu olduğunu düşünmüyoruz.
Veri iş zincirinde, finans ve İnternet artık erişilebilir durumdadır ve tıp alanında veri standardizasyonu hala kurulmaktadır. Yüksek derecede veri standardizasyonu, derinlemesine uygulamalar üretmeyi kolaylaştırır.
Üçüncüsü, finans ve devlet alanlarındaki şirketler en hızlı büyümeye ve en büyük hacme sahiptir. Araştırmamıza göre, 2017'de TalkingData, Tongdun Technology ve Bairong Financial Services gibi şirketlerin tümü onaylanmış gelir olarak 100 milyon RMB'yi aştı ve 100 milyon RMB gelir, kurumsal hizmet şirketleri için büyük bir eşik.
Genel teknoloji alanında, endüstri uygulamalarına girme fırsatına sahip şirketlere dikkat edeceğiz. İş zekası ve görselleştirme, kullanıcı davranışı analizi, yapay zeka platformu ve müşteri uygulama sorunlarıyla doğrudan yüzleşen diğer alanlar, endüstri uygulamalarını kesmek için daha fazla fırsata sahiptir.
Örneğin, kullanıcı davranışı analizinde Shence Data ve GrowingIO gibi şirketler, ilk doğrudan yön büyük veriyi pazarlamaktır, böylece orijinal araç yazılımının nispeten küçük pazar segmentinden pazarlama pazarına atlayacaklar ve biliyoruz ki, Pazarlama pazarının tamamı trilyon seviyeli bir pazardır ve GSYİH'nın% 2-3'ünü oluşturur.
Veri hizmeti pazarında, bunun endüstri uygulamalarıyla kombinasyonuna da bakacağız. Saf veri ticareti şirketlerinin sınırlı fırsatlara sahip olduğuna ve birinci taraf platformların kademeli olarak yükseleceğine karar veriyoruz. Bunun arkasında birkaç neden var:
Birincisi, politikalar açısından, 2017 Güvenlik Yasası'nın yayınlanması, birinci taraf veri şirketleri için iyi olacak olan veri gizliliği ve veri uyumluluğu gereksinimlerini büyük ölçüde artırmıştır, ancak üçüncü taraf veri şirketlerinin işleri birçok kısıtlamaya tabidir. Sektör karşılaştırmalı değerlendirme müşterileri ayrıca tanınmış ve uyumlu şirketlerle işbirliği yapmaya daha isteklidir.
İkincisi, verilerin uygulamalarla entegre edilmesi gerektiğinden, sürekli olarak güncellenebilen sıcak verilere ihtiyaç duyar Birinci taraf veri şirketlerinin bunu başarması daha kolaydır, bu nedenle verilerin kendisi sürekli olarak işleri tarafından oluşturulur. Üçüncü taraf şirketler için, birden çok partiden veri toplamak ve sürekli olarak güncelleme yapmak daha pahalıdır.
Temel platform pazarında, yeni taleplerin getirdiği artan pazarın daha dikkate değer olduğuna inanıyoruz. Sektör uygulamalarına ve veri analizi ihtiyaçlarına dayalı olarak analitik veritabanları pazarıdır.
İşlemsel veri tabanı pazarına giriş engelleri çok yüksek olup, bankalar gibi ana müşterilerin üretim ortamlarında veri tabanlarını değiştirmek çok zordur.Bunda büyük işletmelerin kabul etmesi zor olan veri kaybı gibi riskler vardır. Analitik veritabanları temelde çevrimdışı senaryolarda oluşturulur ve bu konuda herhangi bir risk yoktur.
Bu pazar şu anda 10 milyar ve 2020'de 15-20 milyara ulaşacağını tahmin ediyoruz. Asıl artış analitik veri tabanlarından geliyor. Küresel temel platform pazarı ölçeği 46 milyar ABD dolarıdır ve bunun% 50-60'ı işlem veritabanlarıdır ve% 40-50'si analitik veritabanlarıdır. Ancak, yerel analitik veritabanı yalnızca% 10'luk bir paya sahiptir ve gelecekteki penetrasyon oranı hala çok büyüktür. İyileştirme alanı.
Bu makale Lieyun.com'dandır. Yeniden basıldıysa, lütfen kaynağı belirtin:
