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前言：

4月27日，中国大数据网发布《中国大数据分析行业研究报告》，报告研究了中国大数据分析的技术趋势和市场趋势，并对细分市场中的新兴型厂商做了重点分析。

为了推动科技产业的发展，中国大数据网本年度将持续组织业内专家，结合自有的数据和信息，并采取访谈调研、专家研讨等多种方式，对科技产业的细分市场开展定量和定性的分析，给出观点和结论。本次发布的是大数据分析行业细分市场的研究成果。

核心观点：

在研究报告中，中国大数据网行业研究团队对大数据分析市场发展趋势提出了如下观点：

1. 大数据基础设施中的湖仓一体化已经成为此领域厂商的必争之地，也是大数据产业赖以生存的未来基础，“十四五”期间国产化数据库、数据湖、数据仓库、湖仓一体化产品将有长足发展。未来的大数据分析将以湖仓一体为基础设施。

2. 流批一体化也正成为新的市场机会，一体化架构会有更多大型客户采用，并成为未来新的架构标准，被更多中小型客户效仿。

3. 人工智能/机器学习正在与传统大数据应用快速结合，在商业智能以及所有大数据应用领域都展现出了强大的生命力，人工智能算法与大数据应用场景相结合中蕴藏着庞大的市场机会。

4. 基于日志大数据和人工智能技术的智能运维是传统IT运维的未来，市场体量巨大，有望快速成长出更多的中型以上规模的企业。

大数据产品概念：

大数据是数据的集合，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征，是推动经济转型发展的新动力。

大数据应用的蓬勃发展是社会进步的必然结果，互联网普及之后, 数据的生成、获取、复制、消费呈现岀指数级发展的趋势，这些数据 来自气象卫星、交通摄像头、车联网、电力/能源/工业/环保行业的数控设备和传感器、社交媒体动态、音频视频消费习惯、移动应用的 用户使用行为、购物平台的浏览和购买记录、服务器的事务记录及安 全日志等等，企业和政府利用这些数据制定决策，完善流程和政策，并打造以用户为中心的产品、服务和体验。

通过挖掘和分析这些数据， 企业能够提高自身的竞争力和抗风险能力，把握新机遇，革新业务模式；政府能够洞察趋势、制定岀更科学的决策和政策。

在现代社会环境下，不进行大数据分析，就会“耳聋眼瞎”。

大数据分析

市场规模和发展趋势：

Scale and Trend：

自2014年以来，“大数据”每年都写入国务院《政府工作报告》，成为国家重点战略。

工信部《“十四五”大数据产业发展规划》阐明,大数据产业将保持高速增长，到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。

-市场规模

据IDC预测，中国大数据市场2021年整体规模超110亿美元，且有望在2025年超过250亿美元，呈现岀强劲的增长态势。

至2025年，预计中国大数据硬件市场约占40%，超过软件和服务，增长稳定；大数据软件市场占比将逐年提升，2025年超30%的市 场支岀将流向软件。

中国大数据网对大数据软件市场的进一步细分做了独立研究，2021年中国大数据软件市场支出中，大数据基础设施占比为42%，大数据分析占比为30%、大数据应用占比为28%。

以此推算，2021年中国大数据分析市场支岀为10亿美元，2025年有望超过22亿美元。

-大数据分析市场具有如下趋势：

• 国产化产品蓬勃发展

• 云化部署持续增长，公有云、非公有云部署同步发展

• 大数据分析平民化

01 国产化产品蓬勃发展

国产化的大数据基础实施及大数据分析产品蓬勃发展，相较于国 外产品在细分领域的专精，国产化产品的发展更多地体现了集成，这也体现了国内用户的需求特点，即需要覆盖数据整合、数据加工、数据治理、数据分析、数据大屏的全链条需求，国产化产品更能适应这种市场需求。

02 云化部署持续增长，公有云、非公有云部署同步发展

大数据时代的数据源不仅仅是数据库时代的结构化数据，而是存在越来越多的半结构化和非结构化数据，它们几乎是天然地放在云计算环境中。

国内云环境的实际部署与国外较大规模使用公有云的状况不同，中国政府用户和一些重点行业（如金融、电信等）对公有云的使用还是相对较少，这些客户更多地使用自己的私有云/行业云环境， 因此中国用户的大数据硬件采购金额占比也高于国外，本地部署及私有云/行业云模式仍需要采购大量硬件设备，大数据软件也需要部署到属地环境中。

03 大数据分析平民化

与大型企业不同，数量巨大的中小企业更愿意采用公有云的方式进入大数据领域，云计算大数据平台开箱即用、按需付费的模式极大地降低了中小企业使用大数据的技术门槛和资金投入门槛。

云计算大数据平台背后的专业技术公司，能够将技术进步的成果第一时间提供给用户，人工智能技术带来的效率提升以及技术门槛的降低，可以快速普惠到最终用户，大数据分析开始平民化，大量的业务人员开始从事大数据分析工作，而无需专门的技术人员支持。

反过来，用户数量的大幅度增加也进一步促进了数据分析技术和业务的发展，形成良好的生态。

对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的学习，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。在技术行业里面，每天都会有新的东西出现，需要关注最新技术动态，不断学习。任何一般技术都是先学习理论，然后在实践中不断完善理论的过程。如果你觉得自学效率太慢，可以了解一下黑马程序员的大数据课程，毕业拿高薪。

据最新发布的《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅 46 万，未来 3 - 5 年内，大数据人才的缺口将高达 150 万。

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从城市角度看，北京、上海、深圳、杭州、广州属于大数据人才储备的第一梯队，大数据人才数最多，需求量也最大。目前，这些城市的大数据相关产业发展优势明显，特别是人工智能逐渐成熟，亟需大量会编程、懂平台开发的专业大数据人才。

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