2020-2021中国大数据市场趋势洞察报告 目 录 市场 规模 2 产业 环境 1 竞争 格局 3 生态发展 5 应用状况 4 发展趋势 6 大数据 （ BigData）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处 理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据定义 大数据 BI是指伴随大数据技术的发展，企业数据量进一步扩大，且存在大量非结构化 数据， BI将通过人工智能技术进行数据分析和应用，并将覆盖领域拓展至全行业数据。 大数据 BI定 义 本报告 在对大数据整体状况进行分析的基础上 ， 聚焦 于 大数据 BI领域 ，大数据 BI是大 数据、商业经济和 人工智能三者深度融合的领域，其特点是业 态新、增速 快，技术创 新密集 。 范围界定 背景说明 产业环境 01 大 数据产业 是对数量巨大、 来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新 能力的新一代信息技术和服务业态。大 数据应用领域十分广泛 ， 已成为驱动产业发展的重要资源引擎，从国家层面到地方政 府都在大力推动大数据产业发展。 政策 在党中央国务院的统 一决策部署下，我国 从中央层面到地方 层 面纷纷 出台了促进大 数据与实体经济融合 发展的系列政策，不 断完善 和优化 制度环 境，引导和带动大数 据融合相关产业蓬勃 发展 。 1 经济 2019 年我国数字经 济总量可突破 40万亿 占 GDP 比重达 超过 三分之一。数字经济 已经成为带动中国经 济增长的核心动力。 新零售、移动互联、 共享经济的发展为大 数据发展提供了重要 应用场景 。 2 社会 社会生活数字化进度 加速，大数据是洞察 民生需求，提高民生 服务的重要工具，利 用大数据深度开发各 类便民应用，社会公 共服务便捷化、交通 出行智能化都是基于 大数据的智能产品和 服务 。 3 技术 大数据逐渐形成以开 源为主导、多种技术 和架构并存的技术体 系，数据分析处理技 术、数据流通等技术 不断迭代成熟， 大数 据与人工智能、 物联 网、区块链等周边技 术融合发展速度加快 。 4 17.6 21.3 26.6 33.3 42.5 55.6 19.6% 21.0% 25.0%25.2% 27.5% 30.8% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 0 10 20 30 40 50 60 2015年 2016年 2017年 2018年 2019E2020E 2015-2020年 中国大数据 BI市场规模增长情况 市场规模（亿元） 增长率 (%) 大数据 BI领域 ， 是大数据、商业经济和人工智能三个领域结合 比较紧密的产业形态，业态新、增速快 ， 2019年预计大数据 BI市场 规模达 42.5亿元，增长 27.5%，同期增速高于大数据总体市场规 模增速四个百分点。 融合 应用 数据 服务 云计算资源管理平台 网络、存储和计算等硬件设 施 方法工具：数据采集、数据分析（流处理、交互查询、批处 理、机器学习、人工智能）和数据呈现 数据交易 服务 数据安全 服务 技术 数据分析和 可视化服务 政府大数据 金融大数据工业大数据 健康医疗大 数据 营销大数据 文娱大数据 空间地理大 数据 交通大数据 大数据产业结构总体分为基础层、数据服务层和融合应 用层，基础层为硬件设施和平台管理工具，数据服务层以数 据的流转服务为主，融合层为大数据行业定制应用。 大数据总体产业结构及大数据 BI市场规模 02 基础 支撑 大 数据 BI产业链结构总体 上由数据源、数据整合、数据 仓库、数据展现工具以及数据 的应用等五个方面构成。其中 数据源由运营系统、计费系统、 综合营帐系统、网管系统、资 源管理系统、客服管理系统和 外部系统等组成，再往上经由 数据结构进行数据的抽取，把 数据整合后放入数据仓库，同 时进行数据的挖掘；通过数据 展现工具对数据进行可视化分 析，满足各种应用需求。 大 数据 BI产业链 结构分析 02 应用 运营系统 计费系统 网管系统 外部数据 数据仓库 数据挖掘 综合 报表 专题 分析 动态 查询 信息 门户 综合 报表 专题 分析 动态 查询 信息 门户 综合营账 系统 资源管理 系统 客服管理 系统 数据接口 （数据抽取） 展现 工具 数据 仓库 数据 整合 数据源 数据来源：海比研究，中国软件网 , 截止 到 2019年不完全统计， 中国共建设大数据产业中心有 46 个 ，分布在全国 18个 省市自治区， 其中大数据园区数量 4个 以上的有 广东省、浙江省、河南省以及福建 省。 大 数据产业园分布在全国范围 来看，东南西北中区域皆 有，分布 比较均匀。 大数据产业园区数量及分布 03 河南 湖南 江苏 2 北京 湖北 四川 内蒙古 重庆 福建 浙江 贵州 辽宁 山东 上海 广东 陕西 河北 安徽 1 1 2 3 42 2 2 2 3 1 2 3 3 4 4 从大数据 BI应用市场份额方面来看， 帆软 、 SAP、 IBM、 Oracle、 微软 、 阿里云 等企业领跑第一梯队；从技术创 新来看， 神策数据、 tableau以及 思迈特软件 等一马当先。 大数据 BI市场 格局 03 数据来源：海比研究，中国软件 网 市场规模 技 术 创 新 东软 微软 数字冰雹 Oracle IBM 帆软 SAP 恒泰实达 阿里云 神 策数据 海致 诸葛 io GrowingIO 思迈特软件 永洪 tableau l多数企业对大数据 BI平台数据权 限管控 、 探索式自主分析以及快 速搭建业务数据模型等功能有着 强烈需求 ， 这几种功能被选择的 比例高达 90%以上； lOLPA多维分析 ， 包括上卷 、 下钻 、 旋转 、 切片 、 联动 、 跳转等分析 功能也是企业用户选择的一大需 求 ， 有 88%的企业选择该功能； 另外 ， 大数据处理性能 、 自主数 据处理技术 、 可在移动端查看数 据分析等功能都有半数企业选择 该类需求 。 企业用户对 大 数据 BI产品 功能需求 强度分析 04 98.1% 96.9% 90.5% 88.0% 64.2% 63.4% 51.1% 0%20%40%60%80%100%120% 企业 BI平台数据权限管控 探索式自主分析 快速搭建业务数据模型 OLAP多维分析 大数据处理性能 自主数据处理 移动数据分析查看 企业用户对 大 数据 BI产品 功能需求 强度分析 数据来源：海比研究，中国软件 网 l从数据来看 ， 目前大数据 BI 产品应用在我国企业主要层 面中的平均普及率已经超过 50%， 达到 53.7%的渗透 率水平 。 l分应用层结构来看 ， 大数据 BI在企业领导层的应用渗透 率最高 ， 接近 60%， 在业务 管理层和业务执行层的渗透 率也在 50%以上 。 未来大数 据 BI在企业商业决策 、 业务 指导中越来越普及 。 59.6% 55.9% 53.4% 45.7% 13.1% 40.4% 44.1% 46.6% 54.3% 86.9% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 领导层 业务管理层 业务执行层 IT部门 其他 2019年大数据 BI在企业渗透率及企业各层面应用比例情况 应用企业占比 未应用企业占比 大数据 BI在企业各层面应用情况及渗透率 04 数据来源：海比研究，中国软件 网 企业内部产生是企业数据的主要来源，客户数据是企业的 第二大数据源。 企业主要利用大数据主要进行营销分析和客户分析，由此可见 前端业务是大数据应用的主要驱动力。 企业大数据 的 主要 来源 及应用场景 04 2.8% 24.5% 51.6% 56.8% 65.1% 0%20% 40% 60% 80% 其他 供应链管理 内部运营管理 客户分析 营销分析 2019年企业大数据应用场景 55.2% 49.1% 40.3% 29.6% 14.8% 14.1% 8.8% 1.9% 0%20% 40% 60% 企业内部生产数据 客户 /用户数据 企业内部经营管理数据 互联网公开数据 从外部购买的数据 政府免费开放的数据 社交平台数据 其他 2019年企业 大数据来源情况 数据来源：海比研究，中国软件 网 SaaS私有云部署是企业对大数据云服务最为偏好的类型， 安全问题是企业上云过程中绕不过去的坎儿。 企业 选择 大数据云服务产平台首要考虑的两大因素是产品的稳定性和 产品的安全性。 对 大数据 产品 部署类型 的 选择偏好及考虑因素 04 65.3% 61.6% 40.3% 37.9% 35.1% 24.6% 12.8% 2.1% 0%10%20%30%40%50%60%70% 产品的稳定性 产品的安全性 售后服务水平 产品可扩展性 产品的性价比 产品的易用性 产品成功案例 其他 2019年中国企业选择大数据平台考虑的因素 41.7% 39.2% 39.6% 34.4% 25.1% 15.3% 4.8% 0%10%20%30%40%50% SaaS私有云部署 SaaS公有云服务 云端大数据分析工具 通用 IaaS(虚拟机和存储 ) 云端可视化工具 在线 MapReduce服务 其他 2019年中国企业对大数据云服务产品类型选择偏好 数据来源：海比研究，中国软件 网 大数据的应用使企业实现了更加智能的决策，提升了企业的 运营效率，对管理风险的益处也颇大。 企业 对各种大数据管理 方式 的 选择 偏好 以及 应用效果 分析 04 2.1% 22.7% 25.9% 29.1% 36.8% 49.2% 57.8% 0%10%20%30%40%50%60%70% 其他 改善了客户满意度 增强了生产能力 创造了新的业务收入 能够更好的管理风险 提升了运营效率 实现了更智能的决策 2019年企业 大 数据 产品 应用 效果分析 数据安全管理类型的大数据产品是企业的首选，另外被选择超 过 三成 的大数据产品有数据开放平台主数据管理等类型。 46.9% 37.5% 33.8% 34.2% 30.1% 28.6% 22.5% 22.4% 18.2% 19.5% 0%10%20%30%40%50% 数据安全管理 数据开放平台 主数据管理 数据集成管理 数据共享与交换平台 数据质量管理 数据模型管理 数据标准管理 数据生命周期管理 元数据管理 2019年企业 对各种 大数据 管理方式 选择 偏好 数据来源：海比研究，中国软件 网 数据库是企业利用大数据的主要类型，高达 74.5%的比例，文 档、邮件及日志数据也是企业日常利用率比较高的数据类型。 从企业对数据资源的需求偏好来看，企业工商信息、社保信 息类数据资源是企业需求偏好比较大的类型。 企业 对各种大数据文件 类型 利用及 对 不同 数据 资源的需求偏好情况 04 45.2% 39.6% 35.1% 34.8% 35.6% 33.2% 31.9% 21.7% 19.3% 4.6% 0%10%20%30%40%50% 企业工商信息 社保保障信息 市政管理 教育科研 交通服务 劳动就业 气象环境 医疗健康 食品药品 其他 2019年中国企业对数据资源的需求偏好 74.5% 51.2% 33.8% 15.5% 14.2% 3.1% 0% 50%100% 数据库 文档、邮件或日志文件 图像视频 音频语音 社交媒体数据 其他 2019年企业 对 各种 大数据文件 类型利用 情况 数据来源：海比研究，中国软件 网 大数据产业生态发展已成为我国各个地方推进数字化建设的重要途径 ， 在各地大数据生态建设中 ， “ 大数据中心 ” 成为 一个区域新的增长亮点 。 比如 ， 山东 、 福建 、 浙江 、 广西等省新成立了省级大数据管理局；广东在原有大数据管理局的基础 上 ， 新组建了省政务服务数据管理局；贵州大数据管理局等已存在机构 ， 也被明确提升至省政府直属机构级别 。 当前 ， 我国 以八大国家大数据综合试验区为引领的大数据发展态势已基本奠定 。 其中 ， 京津冀地区着力打造大数据走廊格局 ， 初步形成 了大数据协同发展体系；以上海为核心的长三角地区 ， 持续推进大数据与当地智慧城市建设 ， 以及云计算 、 人工智能等其他 新一代信息技术发展深度结合；珠三角地区在大数据应用创新 、 产品研发及产业管理方面率先发展 ， 已颇有成效；贵州 、 重 庆 、 河南 、 沈阳等四个试验区大数据产业近年来发展迅猛 ， 有望成为我国大数据发展的新增长极；而位于内蒙古自治区的基 础设施类综合试验区 ， 则充分发挥其在气候 、 资源 、 地形上的优势 ， 不断加大资源整合力度 ， 与东部 、 中西部地区的产业合 作不断增强 ， 在绿色集约的原则下逐步开始了跨越式发展 。 随着 大数据技术与物联网 、 云计算 、 人工智能等新技术的相互融合渗透 ， 多技术融合的新 应用正在不断 涌现 ， 大数据已 广泛应用 于各个领域 。 我国大数据产业发展快速增长 ， 产业规模不断扩大 ， 产业链条加速完善 ， 企业实力不断增强 。 国内 大 数据公司业务覆盖领域日益完备 ， 在数据采集 、 数据存储 、 数据分析 、 数据安全与数据可视化等领域成长起了一批有一定实 力与突出特色的大数据企业代表 。 阿里 、 华为 、 百度 、 腾讯等企业的平台处理能力跻身世界前列 ， 华为 、 联想等公司在数据 存储 、 处理等软硬件设备市场的优势逐渐显著 。 围绕大 数据智能应用 、 用户行为画像 、 可视化分析等创新服务模式的公司正 在快速崛起 ， 涌现 出一批像帆软 、 东软 、 神策数据以及思迈特软件等 一批优秀企业 。 大数据产业生态特点 05 帆软软件 （ 以下简称 “ 帆软 ” ） 成立于 2006年 ， 是中国专业的 大数据 BI和分析平台提供商 ， 专注商业智能和数据分析领域 ， 致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案 。 帆软在专业 水准 、 组织规模 、 服务范围 、 企业客户数量上均为业内前列 ， 先后获得包括 Gartner、 IDC、 CCID在内的众多专业咨询机构的 认可 。 2018年入选福布斯中国非上市企业潜力榜 50强 ， 2018年 ， 2019年连续入选中国大数据企业 50强 。 l行业产品和行业解决方案 ， 阿米巴 、 零售管家和医药数据魔方等； l工具产品主要有终端展示和商业智能工具 ， 比如 FineMobile移动 BI大屏数据可视化和 FineReportFineBI等； l数据应用研究服务主要有大数据理论建设研究 ， 趋势报告产出 ， 案例研究和前沿书籍出版等； l帆软服务模块包括技术支持和二次开发 ， 项目管理 ， 数据库仓库 搭建 ， 可视化开发 ， 社区服务以及人才培养服务 ， 数据运营部 BI 工程师培训 ， 报表工程师培训 。 FineReport定位基础报表工具 ， 更多功能有待完善和加强 。 优势： 劣势： 产品和服务体系健全 ， 报表产品开发的后端建设到产品使用培训 ， 搭建起产品的完整服务体系 ， 可以让客户快速而深入的掌握公司产品 ， 发 挥出产品的真正优势；另外作为大数据商业智能服务商 ， 帆软的二次开发和定制化服务为细分客户服务 ， 增强客户体验方面有着强大的支撑 。 帆 软 大数据 BI公司 帆 软 05 优 势 劣 势 公 司 介 绍 产 品 介 绍 神策数据 （ SensorsData） 隶属于神策网络科技 (北京 )有限 公司 ， 是专业的大数据分析平台服务提供商 ， 致力于帮助客户 实现数据驱动 。 公司围绕用户级大数据分析和管理需求 ， 推出 神策分析 、 神策用户画像 、 神策智能运营 、 神策智能推荐 、 神 策客景等产品 。 神策用户画像是面向业务的用户标签及用户画像管理中台 ， 支持全 端采集用户行为数据 ， 整合业务数据等多种数据源 ， 帮助企业构建 体系化用户标签图书馆 ， 输出用户画像 ， 赋能业务实现用户精细化 运营和精准营销； 神策智能运营是基于分群标签的全流程运营闭环分析系统 ， 通过用 户精准分群 、 灵活创建并管理营销活动计划 ， 一键执行计划触达用 户 ， 并实时分析活动效果 ， 真正形成自动化 、 精细化的运营闭环 。 产品的埋点技术延迟和漏报比较高 ， 埋点流程涉及多方协作 ， 效率比较低 。 优势： 劣势： 在客户数据安全性方面神策给出 “ SaaS+大数据 +私有化部署 ” 的解决方案 ， 在充分保障客户数据安全性的前提下 ， 给予客户最为便捷和易 用的数据分析服务；另外神策数据的实时在线 、 随时分析的灵活应用特性 ， 满足了客户对数据分析时效性的需求 ， 为客户最大化创造价值 。 神 策数据 大数据 BI公司 神策数据 05 优 势 劣 势 公 司 介 绍 产 品 介 绍 东软大数据与人工智能平台采用业界先进的技术和设计理念 ， 且具备多项国家发明专利 。 通过大数据与人工智能完美的协同 工作 ， 可以帮助客户更快 、 更好 、 更高效的构建智能数据平台 ， 为客户的商业价值创新提供坚实 、 可靠的基础保障 。 大数据产品有待进一步向行业细分领域延伸 。 优势： 劣势： 东软大数据与人工智能平台采用业界先进的技术和设计理念 ， 且具备多项国家发明专利 。 通过大数据与人工智能完美的协同工作 ， 可以帮助 客户更快 、 更好 、 更高效的构建智能数据平台 ， 为客户的商业价值创新提供坚实 、 可靠的基础保障 。 东软 大数据 BI公司 东 软 05 优 势 劣 势 公 司 介 绍 产 品 介 绍 l一体化大数据融合平台 它能够实现各种业务系统数据的整合 、 交换和共享 ， 从而形成一套 准确 、 干净 、 完整的数据集合 ， 促进数据开放共享 ， 提升决策者的 市场应变力 。 l数据分析与可视化 提供一站式自助探索式可视化分析与数据大屏服务；融合人 、 业务 和物的高级数据分析服务 ， 有效驱动企业更精准的客户洞察和运营 优化 ， 帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值 。 思迈特软件成立于 2011年 11月 14日 ， 致力于为企业客户提供 一站式商业智能解决方案 “ 更聪明的大数据分析软件 ， 快 速挖掘企业数据价值 ” 。 思迈特软件是国家认定的 “ 高新技术 企业 ” ， 以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命 ， 专注于商 业智能 (BI)与大数据分析软件产品与服务 。 公司核心产品 “ 思迈特商业智能与大数据分析软件 Smartbi是 企业级商业智能和大数据分析平台 ， 经过多年的持续发展 ， 整合 了各行业的数据分析和决策支持的功能需求 。 Smartbi满足最终用 户在企业级报表 、 数据可视化分析 、 自助分析平台 、 数据挖掘建 模 、 AI智能分析等大数据分析需求 。 产品生态体系有待继续完善 。 优 势 劣 势 优势： 劣势： 思迈特软件产品体系丰富 ， 构建起销售 、 产品整合 、 产品应用的生态系统 ， 与上下游厂商 、 专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服 务 ， 通过 Smartbi应用商店 （ BI+行业应用 ） 为客户提供场景化 、 行业化数据分析应用 。 应用领域广阔 、 合作客户遍及全国各地 。 公 司 介 绍 产 品 介 绍 思迈 特软件 大数据 BI公司 思迈特软件 05 17.6 21.3 26.6 33.3 42.5 55.6 73.4 19.6% 21.0% 25.0% 25.2% 27.5% 30.8% 32.0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 2015年2016年2017年2018年 2019E2020E2021E 2015-2021年中国大数据 BI市场规模及趋势预测 市场规模（亿元）增长率(%) 纵观从 2015年以来 ， 五年间 大数据 BI的年复合增长率达 25%， 市场规模逐年加速增长 ， 2019年 增速为 27.5%， 随着物联网的普 及 ， 数据生产量将会成倍增加 ， 大数据与人工智能的深度融合将 会为大数据的应用打开更广阔的 空间 ， 预计 2021年中国大数据 BI 市场规模将达到 73.4亿元 ， 实 现增速 30%以上 。 大数据 BI市场规模发展趋势 06 数据来源：海比研究，中国软件 网 行业发展趋势及商业机会洞察 06 随着大数据时代的到来，大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使传统网络安全防护面 临严重威胁与全新挑战，数据安全性、个人信息保护及大数据平台自身安全等方面受关注的热度和建 设力度都会逐步强化。 随着大数据应用规模的增加 ， 数据的 安全和隐私保护成为需要高度关注的 热点 1 国内 BI市场的竞争格局将在 2020年有较大变化，其中国产品牌所占份额将大幅提升，国内有实力上规 模的厂商将开始增多，帆软一家独大的局面会有所变化。 大数据 BI市场将会风起云涌 ， 众多实 力型规模企业冒出水面 2 BI市场已从高层领导决策需求开始转向部门主管甚至全员需求，数据分析将从专业数据分析师向业务 人员扩展，为业务改进与创新提供支持。让一线员工拥有数据分析能力成为 BI厂商 2020年的一项重要 任务。 数据分析人员将在 2020年迎来飞速 增长3 大数据是企业数字化的基础，解决了数字化生产经营模式的问题，区块链是一种可以建立信任的数据 库技术，能够帮助企业实现价值的转移和传递，解决了企业数字化转型中信任和交易的问题，区块链 技术将会丰富大数据的应用场景，两者的融合将会在未来加速企业数字化的进程 。 基于区块链技术的大数据应用场景逐 渐变得更为丰富 4 到 2025年，预计超过 50%的数据工作将实现自动化，随着机器学习智能化程度的提高，为大数据的分 析与应用变得更加自动化提供了重要的推动力。 大数据在智能化的加持下 ， 数据分析 工作将变得更加自动化 5