2014中国大数据市场 有亮点也有问题

2015-1-23 11:00| 发布者: anfzh| 查看: 833| 评论: 0|来自: C114中国通信网

摘要: 2014年,虽然大数据应用还没有深入普及,但是已经有越来越多的行业用户尝试引入大数据相关技术解决如何管理、利用日益增长的各类数据,而往往这样的技术引入都或多或少伴随着IT产品和方案(如中高端存储系统)的更新换代。特别是像互联网、金融、电信、政府这样的行业,对于客户行为分析、信息甄别、影像对比等方面的需求日益增加,在最近一两年和未来两三年,都已经或计划应用更多的大数据技术,并且倾向于采购更加高效和灵活的大数据系统,使得大数据市场投资规模迅速增长,计世资讯出版的《2014-2015年中国大数据市场现状与发展趋势研究报告》表明,2014年中国大数据市场达到了5.8亿元,增长率为48.7%。

2014年,虽然大数据应用还没有深入普及,但是已经有越来越多的行业用户尝试引入大数据相关技术解决如何管理、利用日益增长的各类数据,而往往这样的技术引入都或多或少伴随着IT产品和方案(如中高端存储系统)的更新换代。特别是像互联网、金融、电信、政府这样的行业,对于客户行为分析、信息甄别、影像对比等方面的需求日益增加,在最近一两年和未来两三年,都已经或计划应用更多的大数据技术,并且倾向于采购更加高效和灵活的大数据系统,使得大数据市场投资规模迅速增长,计世资讯出版的《2014-2015年中国大数据市场现状与发展趋势研究报告》表明,2014年中国大数据市场达到了5.8亿元,增长率为48.7%。

2012年-2014年中国大数据市场规模

在这样的高速增长形势下,大数据市场带给人们的既有欣喜,也有教训;既有成功,也有失败。总体来看,2014年中国大数据市场主要凸显了两大亮点和两大问题。

亮点一:传统行业热烈拥抱大数据

2014年,虽然大数据的应用还没有深入普及,但是已经有越来越多的行业用户引入大数据相关技术,管理、利用日益增长的各类数据提升企业竞争力。例如,银行在业务集中处理中心应用大数据技术,以减少人为干预,提升工作效率和减低审计风险;电力行业在安监系统中应用大数据技术,以增强事故预警的准确性;制造行业应用大数据技术来优化生产流程,提升产品治疗;交通部门利用大数据技术检测一场交通流量变化,调配公共交通资源等等。

计世资讯认为,这种应用将会继续深入发展,更多的行业会引入大数据技术,特别是互联网、电子商务、金融、电信、公共事业、医疗等行业。

亮点二:大数据催热一体机等细分市场高速增长

早期的大数据实施给用户带来的体验并不令人满意。项目的实施周期和成本都高于预期,投资回报率(ROI)的目标鲜有实现。熟练人才的缺乏以及为了获得和保留这些人才而投入的成本被认为是项目拖延的主因。硬件和软件的融合,以及与特定应用更为紧密的集成成为数据中心的一个主要趋势。这一趋势又会进一步受到客户愿望的推动,将更具有可管理性、高效、灵活和成本效率高的一体机等产品需求明显增加。2014年,中国大数据一体机市场增长率达到了55.6%。

问题一:全国在建大数据园区突破100家,数据共享率严重不足

2014年开始,“大数据”不再作为概念进行传播,而是作为战略布局深入各地区引领社会经济发展,随着各省大数据产业园区建设步伐的加快,我国大数据产业布局即将形成。十月以来,随着重庆仙桃数据谷正式启动建设,新疆与阿里巴巴战略合作,至此,全国在建的各种大数据园区已经突破100家,通过对这些大数据园区进行系统研究发现,这些园区存在着资源共享率低、利用率低、信息采集重叠率高,信息不一致、不完整等诸多问题。其中,数据共享率低的问题尤为严重,初步统计,目前单个园区内的各大数据平台数据共享率不足20%

一些城市大数据园区的相关负责人普遍认为,在智慧城市中,大数据正扮演越来越重要的角色。如何有效挖掘、分析大数据,是高效解决城市运营问题的关键。在实际智慧城市建设的基本操作层面,必须要十分强调数据的共享共用。当前,由于受多种利益驱动等因素的影响,数据共享共用的瓶颈制约在很大程度上尚未真正突破。

以现在各地各级政府各个部门都在大力建立和应用各自专属的信息系统,一个人口数据库,公安部门、计生部门、民政部门都有各自的信息平台,甚至省、市、区各有不同的平台,平台间、系统间缺乏融合的载体,数据不能共享共用,形成了很多信息孤岛。要解决这个问题,就要打破信息壁垒,进行信息系统的整合,让已有的数据通起来。

问题二:部分行业Hadoop项目面临失败的危险

2014年,很多金融企业内部早期的大数据项目面临这失败的危险,原因很明确,这些项目往往是在企业刚做完数据仓库之后,在大数据概念刚刚进入国内时,有些企业的IT部门为了争取更多的预算和体现效绩,仓促上马,只是在原有数据仓库基础上做了简单的资源共享,随着业务的不断扩大,这些早期的大数据项目遇到了成本、运维经验等方面的多重压力。

“部署大数据是要有成本的,购买软件许可的费用、实施费用和因为大数据而添置的硬件费用等都不是一个小数目,起步成本是比较高的。大数据的收益是逐渐体现的,例如因为资源整合和缩减的空间占用,维护费用的减低都需要一定时间才能体现。更重要的是,用户经验的积累也需要时间,对初期的困难准备不足或者遇到困难就退缩,必然导致大数据项目的失败。”这位负责人表示。


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