【新三板行業(yè)研究】從概念到落地 大數據細分領(lǐng)域群雄爭霸

近年來(lái)，人人都在說(shuō)大數據。到底什么是大數據？什么樣的數據才能稱(chēng)為大數據呢？

麥肯錫（McKinsey & Company）認為大數據（Big Data）就是規模大小超過(guò)了典型數據庫軟件的采集、存儲、管理和分析等能力的數據集合。

簡(jiǎn)而言之，大數據就是全數據集合，具有數據量大、類(lèi)型繁多、價(jià)值密度低、時(shí)效性高的特點(diǎn)，是需要重新處理才能產(chǎn)生價(jià)值的信息資產(chǎn)。

大數據產(chǎn)業(yè)鏈條逐漸完善，市場(chǎng)潛力有待挖掘

大數據不只是大，產(chǎn)業(yè)鏈條逐漸完善

大數據區別于傳統數據的的最大之處就在于大數據是在線(xiàn)產(chǎn)生的、時(shí)效性很強。

簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，傳統數據可以總結為是靜態(tài)數據，是過(guò)去一段時(shí)間內的數據，那大數據就是動(dòng)態(tài)數據，是實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數據。很多人認為數據量大就是大數據，卻忽略了大數據的在線(xiàn)特性。數據只有在與用戶(hù)產(chǎn)生連接時(shí)才有意義。

從產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系來(lái)看，大數據產(chǎn)業(yè)鏈是圍繞著(zhù)大數據技術(shù)和服務(wù)而展開(kāi)的，包括一切與大數據的產(chǎn)生與集聚（數據源）、組織與管理（存儲）、分析與發(fā)現（技術(shù)）、交易、應用與衍生產(chǎn)業(yè)相關(guān)的所有活動(dòng)。經(jīng)過(guò)近些年的發(fā)展，大數據產(chǎn)業(yè)鏈條逐漸完善，具體可以分為大數據獲取層（以政府、企業(yè)和機構為主的數據源提供商）、硬件支持層（以采集、傳輸、存儲數據為主的硬件制造商）、大數據技術(shù)層（以挖掘、分析、存儲大數據和數據可視化為主的技術(shù)提供商）、大數據交易層（以數據評估、定價(jià)和撮合為主的交易服務(wù)提供商）、大數據應用層（以政府、零售、金融大數據為主的應用服務(wù)提供商）和大數據衍生層（以供應鏈金融、機器學(xué)習和人工智能為主的衍生服務(wù)提供商）。

但是，在日常應用中，大數據采集企業(yè)往往會(huì )提供大數據交易服務(wù)，因而大數據交易層通常會(huì )被歸為大數據采集層，而大數據衍生層也常常被歸為大數據應用層級。故接下來(lái)的敘述就將大數據產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行簡(jiǎn)化，分為大數據采集層、大數據硬件支持層、大數據存儲處理層和大數據應用層。

大數據產(chǎn)業(yè)圖譜

多方環(huán)境利好，市場(chǎng)潛力有待挖掘

近年來(lái)，我國大數據產(chǎn)業(yè)的宏觀(guān)政策環(huán)境不斷改善。2012年以來(lái)，工信部、發(fā)改委等部門(mén)支持了一批大數據產(chǎn)業(yè)相關(guān)項目，推進(jìn)了技術(shù)研發(fā)并取得了積極效果。2014年，《政府工作報告》明確指出，要設立新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng )業(yè)創(chuàng )新平臺，在大數據等方面趕超先進(jìn)，引領(lǐng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2015年，國務(wù)院發(fā)布了《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數據發(fā)展行動(dòng)綱要的通知》，綱要表示，中國將在2018年建成國家政府數據統一開(kāi)放平臺，實(shí)現數據統一共享平臺的全覆蓋，將在2020年底前，向社會(huì )開(kāi)放民生相關(guān)領(lǐng)域的政府數據。隨后，各地區也紛紛發(fā)布關(guān)于大數據方面的政策利好信息。

根據中國工業(yè)和信息化部發(fā)布的《大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展規劃（2016-2020年）》，截至2016年年末，我國網(wǎng)民數量超過(guò)7億，移動(dòng)電話(huà)用戶(hù)規模突破13億，月度戶(hù)均移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量達835M。政府部門(mén)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、大型集團企業(yè)積累沉淀了大量的數據資源。

再來(lái)看看大數據產(chǎn)業(yè)的“蛋糕”有多大。根據IDC（國際數據公司， International Data Corporation）的預測，到2018年，全球大數據技術(shù)和服務(wù)市場(chǎng)的復合年增長(cháng)率將達到26.4%，規模達到415億美元，會(huì )是整個(gè)IT市場(chǎng)增幅的6倍左右。同時(shí)，大數據在國內的市場(chǎng)規模同樣巨大，根據中國信息通信研究院發(fā)布的《大數據白皮書(shū)（2016）》數據顯示，2015年我國大數據核心產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)規模達到了115.9億元，增速達38.0%。同時(shí)預計了大數據核心產(chǎn)業(yè)在2017-2018年還將維持40%左右的高速增長(cháng)?？梢赃@么說(shuō)，不論是國內市場(chǎng)還是國際市場(chǎng)，大數據市場(chǎng)的潛力很大，還有待挖掘。

注：2011年、2012年國內大數據產(chǎn)業(yè)較少，未形成一定規模

來(lái)源：WIND數據庫

大數據從概念走向落地，應用場(chǎng)景不斷豐富

34家上市企業(yè)市值超3500億元

據不完全統計，2014年，國內的大數據企業(yè)不足100家，到了2015年，大數據行業(yè)企業(yè)數量已經(jīng)增加到了500家以上，而到了2017年，大數據企業(yè)已經(jīng)超過(guò)5000家。

根據WIND數據庫信息顯示，截至2017年6月末，A股市場(chǎng)有大數據概念企業(yè)34家。最新市值合計為3530.70億元，最近三年的年均復合增長(cháng)率達27.9%。其中，主板上市企業(yè)9家，市值合計984.83億元；中小板上市企業(yè)10家，市值合計1613.56億元；創(chuàng )業(yè)板上市企業(yè)15家，市值合計932.31億元。

來(lái)源：WIND數據庫（市值數據采用2017年7月13日收盤(pán)價(jià)）

資本助力市場(chǎng)，中小企業(yè)也有春天

經(jīng)過(guò)幾年的發(fā)展，我國大數據市場(chǎng)初步形成“三角形”的競爭結構，一方是以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，一方是以華為、聯(lián)想、用友等為代表的傳統IT企業(yè)，另一方是以九次方、拓爾思為代表的新起大數據企業(yè)。

國內大數據市場(chǎng)競爭格局

那么現有的大數據企業(yè)都是如何賺錢(qián)的呢？現在的大數據企業(yè)在客戶(hù)群體上分類(lèi)的話(huà)，大概可以分為三類(lèi)：

第一類(lèi)就是TO B方向。這一類(lèi)企業(yè)主要是做工具和外包服務(wù)，可以為企業(yè)提供解決方案、數據可視化和商務(wù)智能等服務(wù)，代表企業(yè)有甲骨文公司（Oracle）、IBM等。

第二類(lèi)就是TO C方向。這一類(lèi)企業(yè)主要是輔助用戶(hù)做決策，可以為用戶(hù)提供高考志愿填報、個(gè)人健康管理、選餐訂餐等服務(wù)，代表企業(yè)有有道詞典、餓了么等。

第三類(lèi)就是TO B+TO C方向。這一類(lèi)企業(yè)主要是既有企業(yè)客戶(hù)又有個(gè)人客戶(hù)的規模相對較大的企業(yè)，既可以收集用戶(hù)數據，分析出報告，然后給到相應的企業(yè)，又能根據自己的數據反饋，更好的服務(wù)用戶(hù)，代表企業(yè)有阿里巴巴、騰訊、百度等。

大數據企業(yè)類(lèi)型

當然，大數據企業(yè)的第一步就是獲取數據，像BAT、華為這樣的企業(yè)，背靠著(zhù)海量數據資源，做起大數據就有很多“先天優(yōu)勢”。那中小大數據企業(yè)的出路在哪呢？

答案就是細分市場(chǎng)。在現有的競爭格局下，再想做出一家百度或者是阿里巴巴這樣規模的企業(yè)，或許已經(jīng)是不可能的事情了。但是，按照消費者的具體需求，定制相關(guān)細分領(lǐng)域的大數據服務(wù)，或許大有可為。

大數據細分產(chǎn)業(yè)的火爆，吸引了大批資金入場(chǎng)。據新芽NewSeed數據顯示，自2015年以來(lái)，近百家大數據企業(yè)完成融資，總融資金額超百億。其中，2015年就有26家大數據公司完成融資，總融資金額超過(guò)30億元人民幣（部分企業(yè)未披露融資金額）；2016年有53家大數據企業(yè)完成融資，總融資金額超過(guò)50億元人民幣（部分企業(yè)未披露融資金額）；到了2017年，隨著(zhù)大數據產(chǎn)品的逐漸落地，融資市場(chǎng)略有降溫，2017年上半年有18家大數據企業(yè)完成融資，融資金額超過(guò)20億元，天使輪到A輪的企業(yè)居多。

注：融資金額僅統計了已披露融資金額，部分企業(yè)未披露，則未計入統計

數據來(lái)源：新芽NewSeed

從營(yíng)銷(xiāo)到網(wǎng)絡(luò )安全，應用場(chǎng)景不斷升級

對于大數據的應用場(chǎng)景，往往是按照用戶(hù)需求，在傳統行業(yè)里植入大數據元素，從而提升用戶(hù)體驗、節約企業(yè)成本。

從農牧大數據的調配生產(chǎn)到交通大數據的順暢出行，從零售大數據的精準營(yíng)銷(xiāo)到社交大數據的輿情監控，從醫療大數據的健康管理到金融大數據的產(chǎn)品配比，可以說(shuō)，大數據已經(jīng)深入到我們生活的方方面面了，并且隨著(zhù)企業(yè)的不斷創(chuàng )新，應用場(chǎng)景也正在實(shí)現優(yōu)化升級。

大數據應用層級列舉

專(zhuān)注垂直領(lǐng)域，營(yíng)收增速平穩

新三板大數據企業(yè)專(zhuān)注細分領(lǐng)域，整體研發(fā)投入較高

從前文分析的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系來(lái)看，大數據產(chǎn)業(yè)簡(jiǎn)單可以可以概括為大數據設備制造、大數據采集、存儲與處理和大數據應用。根據這一標準進(jìn)行篩選，新三板上的主營(yíng)大數據業(yè)務(wù)的企業(yè)有64家，按照其主營(yíng)業(yè)務(wù)可以分為設備制造、數據采集、數據存儲與處理以及數據應用，其中，數據應用企業(yè)最多，有37家，占比57.8%，而數據應用類(lèi)企業(yè)也是深耕各細分行業(yè)，可分為醫療大數據企業(yè)、電信大數據企業(yè)和精準營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)大數據企業(yè)等方面。

新三板大數據企業(yè)類(lèi)型

注：括號中數字表示企業(yè)數量，最小層級企業(yè)未標記企業(yè)數量。

經(jīng)過(guò)查閱發(fā)現，上述64家大數據企業(yè)主要分布在北上廣深這樣的一線(xiàn)城市，其中，坐落在北京的企業(yè)最多，有26家，占比40.6%；上海、深圳各有7家企業(yè)，均占比10.9%；廣州緊追其后，有6家企業(yè)，占比9.4%。

如此鮮明的地域分布，究其原因，不外乎以下三點(diǎn)原因：

首先，大數據的新興概念屬性。一線(xiàn)城市相對來(lái)說(shuō)更具包容性和創(chuàng )新精神，更能接收到比較前沿的信息。

其次，大數據的“燒錢(qián)”屬性。同許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一樣，大數據企業(yè)在前期融資需求十分強烈，而一線(xiàn)城市的投資機構資源十分豐富，抱著(zhù)“近水樓臺先得月”的想法，或許在一線(xiàn)城市能獲得更多的投資。

最后，一線(xiàn)城市對于高新技術(shù)企業(yè)的扶持力度也是不容忽視的一大原因。以北京中關(guān)村科技園區為例，高新技術(shù)企業(yè)會(huì )享受到相應的稅收、人才等各方面的優(yōu)惠政策。

作為新興概念行業(yè)，大數據也是一個(gè)前期研發(fā)投入較高的行業(yè)。數據顯示，2016年新三板大數據行業(yè)整體研發(fā)投入8.06億元，平均每家企業(yè)研發(fā)投入1259萬(wàn)元。其中，研發(fā)投入超過(guò)行業(yè)平均值的企業(yè)有23家，占比35.9%。而研發(fā)投入最多的企業(yè)是凱立德，2016年研發(fā)投入1.15億元。

經(jīng)過(guò)統計發(fā)現，研發(fā)投入位于1000萬(wàn)元以下的企業(yè)最多，共計37家，占比57.8%。

注：小值包含，大值不包含；如1000-3000萬(wàn)元，包含1000萬(wàn)元，不包含3000萬(wàn)元

數據來(lái)源：2016年年報

從細分行業(yè)來(lái)看，2016年平均研發(fā)投入最多的是大數據應用行業(yè)，共計投入4.97億元，平均每家企業(yè)投入1342萬(wàn)元；其次是數據存儲與處理行業(yè)，投入2.39億元，平均每家企業(yè)投入1087萬(wàn)元。

數據來(lái)源：2016年年報

當然，評價(jià)一家企業(yè)的研發(fā)水平，不能僅從研發(fā)投入這個(gè)絕對值來(lái)看，接下來(lái)，我們從研發(fā)強度（研發(fā)強度=研發(fā)投入/營(yíng)業(yè)收入*100%）入手，看一下大數據企業(yè)的研發(fā)能力如何。

以歐盟統計標準，5%以上屬于高研發(fā)強度，此類(lèi)企業(yè)一般被認為具備充分的研發(fā)競爭力優(yōu)勢；2%以下屬于中低強度，不足1%則屬于低強度。數據表明，大數據行業(yè)的整體研發(fā)強度達到11.5%，是當之無(wú)愧的高研發(fā)投入行業(yè)。有31家企業(yè)研發(fā)強度高于行業(yè)平均值，占比48.4%，其中，研發(fā)強度最高的企業(yè)是艾漫數據，達到141.4%。

經(jīng)過(guò)統計發(fā)現，研發(fā)強度在5.0%-10.0%之間的企業(yè)最多，有24家，占比36.9%。

注：小值包含，大值不包含；如30%-50%，包含30%，不包含50%

從細分行業(yè)來(lái)看，2016年研發(fā)強度最高的行業(yè)是數據存儲與處理行業(yè)，達到13.9%；其次是數據采集行業(yè)，研發(fā)強度達13.6%，反觀(guān)數據應用行業(yè)和設備制造行業(yè)，研發(fā)強度相對較低，分別為11.2%和5.9%。

企業(yè)保持高速營(yíng)收增長(cháng)

數據顯示，2016年新三板65家大數據企業(yè)中有49家企業(yè)營(yíng)收過(guò)5000萬(wàn)，占比達到76.6%。其中，營(yíng)收在5000萬(wàn)-1億元之間的企業(yè)數量最多，有24家；其次是營(yíng)收在1-2億元之間的企業(yè)有15家；營(yíng)收在2億元以上的企業(yè)數量較少，有10家。

注：小值包含，大值不包含；如3000-5000萬(wàn)元，包含3000萬(wàn)元，不包含5000萬(wàn)元

數據來(lái)源：2016年年報

從細分行業(yè)來(lái)看，能源大數據應用企業(yè)營(yíng)收均值位于首位，達5.89億元；其次是金屬大數據應用企業(yè)，營(yíng)收4.62億元。比較下來(lái)，各細分行業(yè)營(yíng)收差距較大，究其原因，可能是由于大數據+傳統強勢行業(yè)的影響沖擊，大宗商品市場(chǎng)本身的流通體量就相對較大，通過(guò)大數據技術(shù)方面的業(yè)務(wù)創(chuàng )新，企業(yè)在細分領(lǐng)域的影響就會(huì )相應地加強。

盡管新三板大數據行業(yè)的營(yíng)收規模并不大，但是，部分企業(yè)的成長(cháng)性良好。從營(yíng)收增長(cháng)率來(lái)看（為考察企業(yè)成長(cháng)的連續性，此處采用2015-2016年的平均營(yíng)收增長(cháng)率進(jìn)行分析），有57家企業(yè)實(shí)現了年均營(yíng)收正增長(cháng)，占比89.1%，其中，16家企業(yè)年均營(yíng)收增長(cháng)在50.0%-100.0%之間；年均營(yíng)收增長(cháng)在100.0%以上的有14家企業(yè)。唐宋數據以2161.3%的年增長(cháng)率排在首位，九鼎瑞信以670.0%排在第二位?？梢?jiàn)，這兩家企業(yè)的年均營(yíng)收的規模增長(cháng)都在5倍以上，也可以從側面說(shuō)明，細分大數據領(lǐng)域的企業(yè)成長(cháng)能力之強。

據易觀(guān)智庫《中國行業(yè)大數據應用市場(chǎng)專(zhuān)題研究報告2015（簡(jiǎn)版）》數據表明，2014年中國大數據市場(chǎng)行業(yè)營(yíng)收結構中，金融、通信、零售為前三大行業(yè)，營(yíng)收占比分別為16.0%、 15.6%和13.9%。政府、醫療、旅游營(yíng)收比例分別為12.7%、 9.0%和4.1%。六大行業(yè)累計占比71.3%。其他行業(yè)包括教育、制造、能源、媒體、互聯(lián)網(wǎng)等，累計占比28.7%。而像酒店管理、地理信息、天氣信息等其他細分大數據市場(chǎng)還是一片藍海的狀態(tài)，未來(lái)這些細分領(lǐng)域的發(fā)展或可期。

盈利狀況兩極分化，數據存儲類(lèi)企業(yè)賺錢(qián)更穩妥

盈利企業(yè)數量多、數額較小

前文已經(jīng)提到，大數據行業(yè)市場(chǎng)早已進(jìn)入“千舸爭流”的狀態(tài)，企業(yè)大規模的投入資金去爭取數據源、做數據分析，但是，不可否認的是，現在還有一大部分的企業(yè)不知如何數據變現——既要花費大量資金在數據存儲方面，又要投入大量的人力物力去尋求數據變現。這使得大數據行業(yè)內的許多企業(yè)盈利狀況不佳。

新三板上大數據企業(yè)的盈利狀況則是盈利企業(yè)數量多，但數額相對小，以2015-2016年兩年的數據容量來(lái)看，46家企業(yè)持續盈利，8家企業(yè)持續虧損，4家扭虧為盈，還有6家企業(yè)由盈利變?yōu)樘潛p。其中，2016年盈利的企業(yè)中，有22家企業(yè)凈利潤在1000萬(wàn)元以?xún)龋?5家企業(yè)凈利潤在1000-2000萬(wàn)元之間；凈利潤超過(guò)2000萬(wàn)元的有13家企業(yè)，最高凈利潤為5596萬(wàn)元。而在2016年虧損的企業(yè)當中，最高虧損額達到1.04億元。

從細分行業(yè)來(lái)看，46家連續盈利的企業(yè)中有8家為大數據存儲類(lèi)型企業(yè)，占比17.4%；8家連續虧損的企業(yè)則僅有1家為大數據存儲類(lèi)型企業(yè)，還有1家是數據可視化類(lèi)型企業(yè)，其余7家則是專(zhuān)注于不同細分領(lǐng)域的大數據應用層級企業(yè)，如精準營(yíng)銷(xiāo)、地理行業(yè)應用等，這幾個(gè)細分市場(chǎng)出現時(shí)間相對較短，目前尚處于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)生命周期的前期，即業(yè)務(wù)拓展期，公司數據產(chǎn)品落地與推廣、后臺的維護與運營(yíng)都需要大量的人力物力投入。

毛利率普遍較高

數據統計發(fā)現，新三板大數據行業(yè)整體的毛利率水平在35.2%。其中，有43家企業(yè)毛利率高于行業(yè)的平均水平，行業(yè)最高毛利率達到了92.6%。此外，從新三板大數據行業(yè)的細分層級方面分析，大數據存儲與處理層級毛利率最高，達45.7%；其次是數據采集層級，毛利率為44.8%；大數據應用層級排在第三位，毛利率為31.7%；設備制造層級的企業(yè)毛利率相差較大，為25.8%。

由上圖可以看出，在細分行業(yè)，金融大數據應用行業(yè)的毛利率最高，達84.1%，而金屬大數據應用行業(yè)的毛利率最低，僅為2.4%。在不同的細分領(lǐng)域，其毛利率的差異也是較大的。這與該企業(yè)本身的行業(yè)屬性有很大的關(guān)系。但是，行業(yè)的毛利率高，從側面也反映了一個(gè)行業(yè)的進(jìn)入壁壘較高，金融大數據應用行業(yè)的壁壘主要就是經(jīng)營(yíng)許可牌照、信息安全技術(shù)水平和客戶(hù)集群。

數據顯示，毛利率最高的3家企業(yè)分別是開(kāi)眼數據（834671.OC）92.6%、雅捷信息（835468.OC）84.1%和眾薈信息（837265.OC）78.6%。

其中，開(kāi)眼數據是一家專(zhuān)注于互聯(lián)網(wǎng)廣告數據的挖掘與分析的企業(yè)，是搜索引擎（SEM）、智能化互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商。進(jìn)過(guò)查閱其2016年年報發(fā)現，其主要業(yè)務(wù)是QA問(wèn)答營(yíng)銷(xiāo)，2016年產(chǎn)生營(yíng)收848萬(wàn)元，營(yíng)收占比48.7%。

雅捷信息致力于金融大數據產(chǎn)品和銀行信息化系統及智能服務(wù)，一直以來(lái)立足于國內外金融機構及企業(yè)。 公司現擁有銀行集中作業(yè)系統、DataTurbines大數據云平臺、信貸業(yè)務(wù)系統等系列產(chǎn)品，是IBM銀行領(lǐng)域的主要戰略合作伙伴。

眾薈信息是國內首個(gè)酒店業(yè)全數據平臺。以“大數據+渠道＋PMS”的創(chuàng )新模式，融合酒店行業(yè)大數據以及云計算技術(shù)，打通酒店行業(yè)數據鏈，建立良性生態(tài)圈?，F階段的主要客戶(hù)有碧桂園鳳凰國際、錦江酒店等。

大數據行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢

細分應用層級爆發(fā)出機遇

大數據并不在“大”，而在于“用”。對于很多行業(yè)而言，如何有效應用這些大規模數據、挖掘出更大的價(jià)值是成為贏(yíng)得競爭的關(guān)鍵。因此，大數據的細分應用或成為未來(lái)十年產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心趨勢，大數據產(chǎn)業(yè)鏈條的細分應用層級也或成為發(fā)展機會(huì )最大的投資領(lǐng)域。

大數據時(shí)代的核心應用方向主要包括智慧城市、旅游、醫療健康、教育、電子商務(wù)以及游戲、社交媒體等，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是未來(lái)10年IT產(chǎn)業(yè)的下一個(gè)金礦。

目前，國內一些領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，包括新浪、騰訊、阿里巴巴等，早已開(kāi)始了實(shí)質(zhì)性的探索。比如，阿里、新浪“聯(lián)姻”之后，新浪微博和淘寶之間的數據互動(dòng)更為緊密，或將打造出一個(gè)橫跨社交領(lǐng)域和電商領(lǐng)域的生活平臺。

數據蘊藏價(jià)值，但是數據的價(jià)值需要用IT技術(shù)去發(fā)現、去探索，數據的積累并不能夠代表其價(jià)值的多少。隨著(zhù)產(chǎn)業(yè)應用層級的快速發(fā)展，如何發(fā)現數據中的價(jià)值已經(jīng)成為市場(chǎng)及企業(yè)用戶(hù)密切關(guān)注的方向，因此大數據分析領(lǐng)域也將獲得快速的發(fā)展。

而隨著(zhù)大數據行業(yè)IT基礎設施的不斷完善，大數據分析技術(shù)將迎來(lái)快速發(fā)展，不同的挖掘技術(shù)，挖掘方法將是人們未來(lái)比較重視的領(lǐng)域，因為，這個(gè)領(lǐng)域直接關(guān)系到數據價(jià)值的最終體現方式。

大數據與云計算的關(guān)系愈加密切

如果再找一個(gè)可以跟大數據并駕齊驅的IT熱詞，云計算無(wú)疑是跟大數據關(guān)系非常大的一個(gè)詞語(yǔ)。很多人在提到大數據的時(shí)候總會(huì )想到云計算，二者還是有很多不同的，一句話(huà)來(lái)解釋二者：云計算是硬件資源的虛擬化，大數據則是海量數據的高效處理。

大數據的特點(diǎn)對存儲、傳輸和處理都提出了巨大的挑戰，這個(gè)問(wèn)題就需要新的技術(shù)來(lái)解決，云計算是大數據的處理器的最佳平臺，未來(lái)，這種趨勢的發(fā)展將越來(lái)越讓二者的關(guān)系更緊密。例如，亞馬遜利用云數據BI的托管服務(wù)，谷歌BigQuery中的數據分析服務(wù)，IBM的Bluemix云平臺等等，這些都是基于云的大數據分析平臺。

隨著(zhù)大數據行業(yè)的發(fā)展，尤其是數據量的爆炸式增長(cháng)，分布式存儲技術(shù)將作為未來(lái)解決大數據存儲的重要技術(shù)，并實(shí)現從縱向擴張（Scale-up）向橫向擴張（Scale-out）的轉移。

分布式存儲系統將數據分散存儲在多臺獨立的設備上，這就解決了傳統存儲方式的存儲性能瓶頸問(wèn)題。隨著(zhù)大數據量的逐漸增大，可以通過(guò)分布式的處理方式把應用復雜分散到分布式系統的各個(gè)節點(diǎn)上，分布式網(wǎng)絡(luò )存儲系統采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務(wù)器分擔存儲負荷，利用位置服務(wù)器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。

安全和隱私問(wèn)題越來(lái)越受到重視

數據價(jià)值對于企業(yè)來(lái)說(shuō)是非常重要的，但是同樣也有阻礙著(zhù)大數據發(fā)展的一些因素，在這些因素中，隱私問(wèn)題無(wú)疑是困擾大數據發(fā)展的一個(gè)非常重要的要素。

一些我們之前看似并不重要的數據信息，在大數據中心，許多這樣的信息就很可能輕松了解一個(gè)人的近期情況，從而造成了個(gè)人隱私問(wèn)題。而且如今隨著(zhù)大數據的發(fā)展，個(gè)人隱私越來(lái)越難以保護。有可能出現利用數據犯罪的情況，當然關(guān)于大數據隱私方面的法律法規并不全，還需要有專(zhuān)門(mén)的法規來(lái)為大數據的發(fā)展掃除障礙。

隨著(zhù)數據價(jià)值的越來(lái)越重要，大數據的安全穩定也將會(huì )逐漸被重視，大數據不斷增長(cháng)，無(wú)論對數據存儲的物理安全還是對數據的管理方式都要求越來(lái)越高，從而對數據的多副本與容災機制提出更高的要求。

對于大數據來(lái)說(shuō)，未來(lái)，可能將不同的行業(yè)更加細分，針對不同的行業(yè)有著(zhù)不同的分析技術(shù)。但是同樣對于大數據來(lái)說(shuō)，數據的多少雖然不意味著(zhù)價(jià)值更高，但是更多的數據無(wú)疑更有助于一個(gè)行業(yè)的分析價(jià)值的發(fā)現。例如，對于醫療行業(yè)，如果每一個(gè)醫院對自己的數據進(jìn)行分析，相信也能夠獲得相應的價(jià)值，但是如果想獲得更多的更大的價(jià)值，那么就需要全國，甚至全世界的醫療信息共享，這樣才能夠通過(guò)平臺進(jìn)行分析，獲取更大的價(jià)值。所以，為了數據可能會(huì )呈現一種共享的趨勢，數據聯(lián)盟的出現勢在必行。