大数据企业生存现状分析

自2014年我国政府报告首次提出“大数据”，从正式登陆中国舞台到上升至国家战略，大数据已经逐渐成为我国数字建设的重要组成部分。

在国家政策持续推动下，大数据产业落地进程加快，产业价值被进一步发掘。2017年我国大数据市场规模已达358亿元，年增速达到47.3%，规模已是2012年的35亿元的10倍。预计2020年，我国大数据市场规模将达到731亿元。然而，在如此庞大的产业规模之下大数据企业发展如何，以及大数据企业的应用落地状况怎样，哪些领域又是资本关注的主要对象,这些都成为了当下我们所要思考的问题。

中国大数据产业市场规模、趋势

随着各行业面对海量数据存储和应用的需求日益迫切，信息科技特别是大数据应用技术正在加速发展。我国政府已经颁布了十年的国家信息化发展战略纲要，立足于全面打造国际先进、安全可控的核心技术体系，带动集成电路、基础软件、核心元器件等薄弱环节实现根本性突破，着力构筑移动互联网、云技术、大数据、物联网等领域发展优势。

“互联网 ”时代下，人类所产生的数据量呈爆炸性增长，大约每两年翻一番。据中国产业信息网发布的报告显示，从2011年至2015年，中国大数据市场规模以30.1%的复合增长率高速增长。其中在大数据市场中，增长率最高的是存储市场，将以50%的速度增长，远远高于其他非大数据产品相关的市场。数据显示，2016年，全球IDC市场整体规模继续保持稳定增长，总规模达到451.9亿美元，增速达17.5%。2016年中国IDC市场继续保持高速增长，市场总规模为714.5亿元人民币，同比增长37.8%；预计2020年全球数据产生量会达到40ZB。

中国在大数据领域具有巨大的市场潜力，越来越多的IT供应商将中国大数据业务作为发展的热点。总的来看，未来大数据市场将呈现以下发展趋势：

一是开源软件为大数据市场带来更多机会。开源软件不会抑制市场的商业机会，相反将会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。

二是大数据推动软件公司间的并购。大数据概念范围非常广，包括非机构化数据从存储、处理到应用各个环节，与大数据相关的软件厂商也非常多，但是有没有哪一家厂商可以覆盖大数据的各个方面，因此大型IT厂商将为了完善自己的大数据产品线进行并购。

三是针对大数据一体化的设备市场迅速增长。自云计算和大数据概念被提出后，针对该市场推出的软硬件一体化设备就层出不穷。我们认为，在未来几年里，数据仓库一体机、NOSQL一体机以及其他一些将多种技术结合的一体化设备将进一步快速发展。

四是出现打包的大数据行业分析应用。随着大数据逐渐走向各个行业，基于行业的大数据分析应用需求也日益增长。未来几年中针对特定行业和业务流程的分析应用将会以预打包的形式出现，这将为大数据技术供应商打开新的市场。

五是大数据推动基础架构横向拓展。为了支持大数据非结构化、不断刷新的特点，大数据的基础架构层面也会在未来发生变化。大数据的基础架构支撑已经不仅限于高性能计算层面，而且需要硬件产品更好地支持虚拟化和分布式架构的软件。同时，基于固态存储的分层存储解决方案、智能化的负载网络结构也都会得到更多应用。

六是中国成为全球最重要的大数据市场之一。中国的互联网用户和移动互联网用户数量全球最多，这些终端设备每时每刻都在互联网上创造数据。同时近年来中国企业级存储的出货量也达到全球第二位。庞大的数据容量不但令众多国际厂商重视中国，也使得中国的大数据应用具备了不同于国外的特点。

大数据行业投融资情况

自2011年以来，大数据领域成功融资的企业数量逐年增加，2014年进入快速上升阶段，环比增长176.47%，2014年以来持续稳步增长，2016年获得融资的企业数量达到221多家。据数据统计显示，截至2017年8月初，大数据领域有183家企业获得融资,大数据领域持续获得资本市场的高度青睐。

以BAT为代表的互联网企业大数据布局

BAT是我国互联网企业中大数据布局较早，也是具有竞争优势的公司。其中阿里布局大数据产业最早，腾讯其次，百度则最晚。

阿里

阿里大数据发展战略在2008年提出，但最早可以追溯到2003年阿里Oracle单节点时期的建立。随后，围绕电商业务，阿里在数据集群、数据仓库方面做出了部署。如今提到阿里大数据，一是以阿里电商业务基础建立起来的阿里数据，二是阿里云。

腾讯

2009年7月，腾讯搭建第一个Hadoop集群，标志着腾讯大数据之路正式开启。

与阿里不同，腾讯大数据主要围绕其社交、游戏业务展开。坐拥海量的用户数据，腾讯的大数据布局主要以三个方面展开：分析、工具、平台。

百度

BAT中，百度大数据战略提出时间最晚，但举措频频。

2013年，百度成立深度学习实验室，发力人工智能。2014年4月24日，百度对外宣布开放“大数据引擎”，以开放云、数据工厂和百度大脑三个为核心组件，通过平台化和接口化的方式，对外开放其大数据存储、分析和智能化处理等核心能力。

大数据发展面临的挑战

中桥国际调研咨询针对中国455家企业所做的一项研究表明，当前企业在大数据存储方面面临诸多挑战。首先，巨大的数据量将给企业的存储容量带来压力，现有存储容量往往不能满足需求。

其次传统存储资源配置不合理和传统IT分层管理的方式，导致系统IT资源配置和管理的复杂性较高。购买新存储虽然可以满足海量数据和应用多元化对存储容量和性能的需求，但造成了企业存储采购和运营成本高的问题。

企业在实现应用多元化的同时还要保证业务处理速度，因而对系统的并行处理能力也提出了更高的要求。此外，大数据类型的多样化和复杂性，增加了企业非结构化数据分析的难度。