第一篇：2017中國大數據應用發展報告-精讀

近日，中國管理科學學會大數據管理專委會、國務院發展研究中心產業互聯網課題組、社會科學文獻出版社共同舉辦的《大數據應用藍皮書：中國大數據應用發展報告No.1（2017）》發布會在北京舉行。本書是國內首本研究大數據應用的藍皮書。

藍皮書旨在描述當前中國大數據在相關行業及典型代表企業應用的狀況，分析當前大數據應用中存在的問題和制約其發展的因素，并根據當前大數據應用的實際情況，對其未來發展趨勢做出研判。

藍皮書認為，從應用的角度看，大數據并非一個全新的產業，而是與已有產業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數據發展的往往并不是大數據本身，而是大數據所應用的行業和領域原本存在的問題，如行業管制、行政壟斷、要素不能自由流動，等等。因此，推動大數據應用的發展，需對不當的行業管理模式進行改革，對既有利益格局進行調整。即便在企業內部，大數據應用也不僅僅是個技術問題，而且是涉及業務流程重組和管理模式變革的問題，是對企業管理能力的一個考驗。

大數據應用的三個關鍵點

大數據應用的三個關鍵點是數據從哪里來？數據怎么用？成果誰買單？ 數據從哪里來？

關于數據來源，普遍認為互聯網及物聯網是產生并承載大數據的基地。互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累并持續產生海量數據。物聯網設備每時每刻都在采集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據金礦，正在不斷產生各類應用。國外關于大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如房地產交易、大宗商品價格、特定群體消費信息，等等。從嚴格意義上說，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，也是當前在國內比較常見的應用資源。

在國內還有一類是政府部門掌握的數據資源，普遍認為質量好、價值高，但開放程度差。許多官方統計數據通過灰色渠道流通出來，經過加工成為各種數據產品。《大數據綱要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，認為大數據技術可以實現這個目標。實際上，長期以來政府部門間信息數據相互封閉割裂是治理問題而不是技術問題。面向社會的公共數據開放愿望雖十分美好，但恐怕一段時間內可望而不可即。在數據資源方面，國內“小數據”、“中數據”應用并不充分，試圖一步跨入大數據時代，借機一并解決前期信息化過程中沒能解決的問題，前景并不樂觀。另外，由于中國互聯網公司業務主要在國內，其大數據資源也不是全球性的。

藍皮書分析指出，數據從哪里來是我們評價大數據應用的第一個關注點。一是要看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是“富礦”還是“貧礦”，能否保障這個應用的實效。對于來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要借助其他資源渠道。對于從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對于從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪里來是分析大數據應用的起點，如果一個應用沒有可靠的數據來源，再好、再高超的數據分析技術都是無本之木。

數據怎么用？

數據怎么用是我們評價大數據應用的第二個關注點。《大數據綱要》規劃了許多大數據應用領域和方向，包括公共部門和產業領域，實際上是提出了許多需要大數據解決的問題或期待大數據完成的任務。如何解決這些問題，如何把數據資源轉化為解決方案，實現產品化，這是我們特別關注的問題。大數據只是一種手段，并不能無所不包、無所不用。我們關注大數據能做什么、不能做什么，現在看來，大數據主要有以下幾種較為常用的功能。

追蹤。互聯網和物聯網無時無刻不在記錄，大數據可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數據應用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。

識別。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。

畫像。通過對同一主體不同數據源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品；對企業畫像，可以準確判斷其信用及面臨的風險。

提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基于統計的預測，大數據大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。

匹配。在海量信息中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現產品搭售和供需匹配。大數據匹配功能是互聯網約車、租房、金融等共享經濟新商業模式的基礎。

優化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種算法對路徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升內部效率；對公共部門而言，節約公共資源、提升公共服務能力。

上述概括并不一定完備，大數據肯定還有其他更好的功能。當前許多貌似復雜的應用，大都可以細分成以上幾種類型。例如，貴州推行的“大數據精準扶貧項目”，從大數據應用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實現精準篩選和界定，找對扶貧對象；通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進行監控和評估；通過配對、優化，可以更好發揮扶貧資源的作用。這些功能也并不都是大數據所特有的，只是大數據遠遠超出以前的技術，可以做得更精準、更快、更好。當然，技術無法左右利益，貴州扶貧目標的完成，并不是有了大數據就萬事大吉了。

成果誰買單？ 成果誰買單是我們評價大數據應用的第三個也是最后一個關注點。道理很簡單，不創造價值的應用不是好應用。能不能創造價值，關鍵看誰買單。我們不需要那些靡費公帑的“樣板”工程、“面子”工程，也不需要那些炫耀神技、制造概念的創富故事。我們關注大數據的應用是否實實在在提升能力、改善績效。如果大數據用于自身的產品設計、營銷推廣、資源配置，那就看企業競爭力是不是提升了，看企業最終是不是比以前更賺錢了。如果大數據用于為第三方提供服務，那就看是不是有人愿意付費、愿意持續付費。但如果是用于公共領域，還要看政府或公共部門的付費值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。

當我們面對一項大數據應用時，只要簡單問一問上面三個問題——數據哪里來、數據怎么用、成果誰買單——就能揭開許多“偽裝”。比如，許多應用并沒有可靠的數據來源，或者數據來源不具備可持續性；還有些應用并沒有技術或市場支撐，只是借助大數據風口套取政府部門或一些投資者的“傻錢”罷了。當然，如果經得起上述“大數據三問”，也并不一定算得上優秀，但也離優秀的大數據應用不遠了。表1列舉了本書中收集的幾個案例，從數據來源、應用方式和創值空間三個角度，可以清晰揭示大數據是如何應用的。當然，這些案例反映的大數據應用既非面面俱到，也不是盡善盡美。我們希望通過這些實際的案例表明大數據應用躊躇前行的步伐和未來發展的前景。

工業大數據面臨三大制約因素

1.工業大數據安全和開放體系亟待建立

數據安全和數據開放體系建立是工業大數據大規模應用的兩個重要前提。如前所述，我國多數工業企業的信息化建設基本上均是由業務部門在業務開展過程中根據自身的局部需求出發，開展建設，缺少統一規劃，形成了部門割據的信息化煙囪，導致數據編碼不一致，系統之間不能相互通信，業務流程不能貫通。因此，我國工業企業無論在數據的總量上，還是數據的質量上，均和歐美發達國家制造企業存在較大差距，且由于行業壟斷或商業利益等原因，數據的開放程度也不高。

另一個制約我國工業大數據應用發展的重要因素是政策法規體系不健全。工業大數據的開發和利用既要滿足工業企業典型應用場景的業務發展需求，也要防止涉及國家、企業秘密的數據發生泄露。而目前，我國在工業大數據的利用、評價、交換以及信息安全保護方面的法律法規尚有待進一步健全，這在很大程度上抑制了工業大數據應用的廣度和深度，不利于工業大數據生態系統的建設和培育。

2.基于工業大數據的企業管理理念和運作模式變革

隨著智能設備、物聯網技術、智能傳感器、工業軟件以及工業企業管理信息系統等在工業企業的廣泛應用，綜合利用各種感知、互聯、分析以及決策技術，通過實時感知、采集、監控現場制造加工狀況、物流情況、生產準備情況、技術狀態管理情況，并開展數據挖掘分析，急需工業大數據平臺和相關技術的支撐。

工業大數據應用目的是推動工業企業基于對內外部環境相關數據的采集、存儲和分析，實現企業與內外部關聯環境的感知和互聯，并利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支撐工業企業基于數據進行決策管控，提升企業決策管控的針對性、有效性。3.工業大數據人才缺乏制約產業發展

工業大數據技術應用的關鍵是揭示各種典型工業應用場景下，各種數據的內在關聯關系，因此，工業大數據技術的應用者不但要掌握工業大數據的相關知識和工具，還需要深刻了解制造業典型業務場景，并結合工業大數據的分析和可視化展示情況，結合業務場景進行合理解讀，此外，還需要結合業務場景進行解決方案的制訂和管理決策，以上工業大數據人才的要求將大大制約工業大數據產業發展進程。

整體上，工業大數據對復合型人才的能力需求更強烈，目前我國工業大數據的高級管理決策人才、數據分析人才、平臺架構人員、數據開發工程師、算法工程師等多個方向均存在較大缺口，極大阻礙了工業大數據產業的發展。

工業大數據技術和應用的四大發展趨勢

1.工業大數據應用的外部環境日益成熟

以工業4.0和工業互聯網為代表的智能化制造技術已成為制造業發展的趨勢，智能化制造技術的研究和應用推動了工業傳感器、控制器等軟硬件系統和先進技術在工業領域的應用，智能制造應用不斷成熟，一方面正在逐步打破數據孤島壁壘，實現人與機器、機器與機器的互聯互通，為工業數據的自由匯聚奠定基礎，另一方面進一步增強了工業大數據的應用需求，使得工業大數據應用的外部環境日益成熟。

2.人工智能和工業大數據融合加深

工業大數據的廣泛深入應用，離不開機器學習、數據挖掘、模式識別、自然語言理解等人工智能技術清理數據、提升數據質量和實現數據分析的智能化，工業大數據的應用和安全保障都離不開人工智能技術，而人工智能的核心是數據支持，工業大數據反過來又促進人工智能技術的應用發展，兩者的深度融合成為發展的必然趨勢。

3.云平臺成為工業大數據發展的主要方向

工業大數據云平臺是推動工業大數據發展的重要抓手。傳統的互聯網大數據處理方法、模型和工具難以直接使用，增加了工業大數據的技術壁壘，導致工業大數據解決方案非常昂貴，云平臺的出現，為工業企業特別是中小型工業企業隨時、按需、高效地使用工業大數據技術和工具提供了便宜、可擴展、用戶友好的解決方案，大大降低了工業企業擁抱工業大數據的門檻和成本。

4.工業大數據將催生新的產業

除了云平臺，新的大數據可視化和自動化軟件也能大大簡化工業大數據的數據處理、分析過程，打破了大數據專家和外行之間的壁壘。這些軟件的出現使得企業可以自主利用工業大數據，做相對簡單的工業大數據分析，以及外包復雜的工業大數據應用需求給專業工業大數據服務公司，從而催生新產業，包括工業大數據存儲、清理、分析、可視化等相關的軟件開發、外包服務等。

國防大數據：搶占未來戰爭制高點的基石

大數據時代的國防建設需要新的國防戰略思想體系來指導。未來作戰是各軍種一體化行動的聯合作戰，國防大數據生之于此，并可以更好地為未來聯合作戰服務。國防大數據是大數據在國防與軍事領域的應用，是保衛國家主權、統一，領土完整和安全而展開的軍事活動所生成的各種數據資源，是綜合了國防和大數據的需求，表現了國防大數據主要的內涵和特點。

國防大數據要求處理數據更高效、數據來源更可靠、數據安全系數更高，注重將重大國防和軍事任務進行數據融合，注重信息防御和數據安全管理，例如國防動員數據、軍事情報、戰場的實時動態、武器使用維護數據等。掌握國防與軍事大數據的優勢，才能打贏未來信息化戰爭，真正地把握未來戰場的主動權。

與傳統的大數據概念相比，國防大數據綜合了大數據定義和國防應用需求，它具有大數據的一般特征，又具有其獨特的軍事特性。歸納起來，它繼承了傳統大數據“4V”特點，又具有其獨特的“6S”特性。

從規模（Volume）上講，大量的國防大數據研發項目提供了豐富的情報來源，隨著現代數據獲取手段和能力的提高，國防數據已經達到了PB級規模；

從種類（Variety）上說，國防數據包括國防戰略數據、國防動員數據、國防科技數據、軍事訓練數據、裝備保障數據等多種類型的數據，包含文本、圖像、視頻、音頻、光電信等多種表現形式，種類混雜、處理難度高；

從速度（Velocity）上看，各類傳感器、雷達、衛星產生的高速數據流，相比當前民用數據管理系統，寫入速度大大加快；從數據價值（Value）方面分析，國防大數據對于國家安全、作戰指揮、軍事訓練、行動決策、裝備保障、軍事人力資源管理等方面起著至關重要的作用。

一是超復雜性（SuperComplexity），國防大數據涉及面廣、種類多樣、信息維度高、冗余度大，分析處理難度遠大于民用大數據；

二是超保密性（SuperSecrecy），軍用數據直接關乎國家的安全，是敵方竊取的重點，需要更安全高效的保障；

三是高機動性（SpeedDeployment），當前戰場形勢瞬息萬變，戰場環境復雜，國防大數據應具備陸海空天電網空間靈活調配和互聯互通的能力；

四是高安全性（Security），國防大數據在處理、存儲過程中更多地考慮是否遭受打擊等問題，因此其環境保障能力應較強；

五是強對抗性（StrongCountermeasures），國防大數據在情報偵察、武器控制、軍事訓練等方面體現了非合作的特征，也時常出現數據偽裝欺騙、數據非法竊取等現象；六是強實時性（Sooner），戰場機會稍縱即逝，處理數據速度越快、指揮鏈越短，越能更快地搶占先機，贏得戰爭的勝利。

習近平主席曾在網絡安全和信息化會議上指出：沒有信息化就沒有現代化，沒有網絡安全就沒有國家安全，要制定實施國家網絡安全和信息化發展戰略、宏觀規劃和重大政策，不斷增強網絡安全保障能力，信息技術十分重要，在國防軍事領域運用大數據技術勢在必行，也是實現中國夢、強軍夢的具體戰略舉措。因此，在數據日益開源的情況下，充分利用國防大數據的價值，對于國防和軍事現代化建設具有重大意義。首先，大數據是制訂國防和軍事戰略計劃的基礎，構建國防和軍事大數據技術平臺，是科學制定國家戰略的重要環節。大數據的重要特點之一是全數據，而不是樣本數據，建立國防大數據倉庫，可以詳細記錄和獲取國防和軍事領域所需要的全部數據，避免出現以偏概全的情況；通過對大量數據采集、分析、處理和配置，結合人工智能、計算分析等方法挖掘分析，可以發現有價值的規律，完成科學的預測，幫助制訂合理有效的國防戰略規劃。

其次，大數據是進行信息化戰爭研究的重要手段，在戰場情報獲取、作戰指揮決策等方面能夠發揮重要作用。對戰爭的傳統研究模式可以感知交戰過程和作戰結果，卻無法模擬復雜多變的戰場態勢，無法呈現戰爭內在的關聯和規律。運用大數據分析技術可以對各渠道得來的海量信息進行實時化、智能化處理和仿真模擬，更加科學地分配兵力兵器，形成高效的打擊方案。

最后，大數據是打破體系內壁壘的有效方法。我軍剛剛進行了一體化聯合作戰的改革，很多體制機制還不健全，原有的各軍兵種之間的差異和壁壘很大。此前，各軍兵種之間各自為戰，各自擁有自主的指揮平臺，沒有實現互聯互通，數據規模不等、格式不

一、質量各異，無法實現共享。通過大數據加強一體化指揮作戰平臺的建設和數據共享，加強各基層部隊搜集數據、存儲數據、共享數據的意識，可大大提高體系作戰能力。

當前，依靠經驗直覺進行作戰指揮的優勢正在急劇下降，大多數軍事強國已經認識到利用國防大數據的意義，將大數據技術作為國防科技發展的重要方向。美軍投入巨額資金，確定了“數據支持決策、彈性系統設計、網絡空間戰、電子戰與電子防護、反大規模殺傷性武器、自主系統和人工系統”等重點研究領域。對于我國來說，加強國防軍事數據的發展建設也刻不容緩。充分利用國防大數據的潛在價值，樹立大數據理念、完善制度機制、加強數據專業技術人才培養、構建大數據決策支持系統，對推動我國國防和軍隊建設具有重要的戰略意義。

金融大數據將成為宏觀決策和監管的新工具

目前業內的金融大數據強調在微觀層面的應用，例如評價消費者的信用風險、支持投資決策、識別金融主體的身份等。隨著大數據分析和挖掘技術的不斷提高，微觀的金融大數據可以經過整合、匹配和建模，來支持宏觀的金融監管和決策。傳統的金融監管和決策以定性為主，輔助以簡化的量化指標，對實際情況缺乏充分的把握，而大數據技術可以充分利用底層的細粒度的微觀數據，整合分散的信息，融合不同維度的信息，帶來具有及時性、前瞻性和更為準確的決策支持，提高監管水平和決策能力。本節將以金融系統性風險管理、銀行存款保險費率的計算、對欺詐交易的檢測和經濟結構變化四個方面為例介紹金融大數據在宏觀金融決策和監管中的應用。

（一）金融關聯的系統性風險管理

金融危機之后，全球金融市場的關聯性遠勝于過去。市場的互動性一旦大大加強，就會導致流動性風險和系統性風險，造成市場恐慌。國內的信貸擔保圈（多家企業通過互相擔保或聯合擔保而產生的特殊利益群體）就是金融關聯的典型代表。由于信貸市場的發展，關聯的企業越來越多，互相形成擔保圈，甚至形成一張巨大的網。在經濟平穩增長期，擔保圈會降低中小企業融資的難度，推動民營經濟的發展。然而，一旦經濟下行，擔保圈就會顯露其負面影響——加劇信貸風險。如若處理不當，極易引發系統性金融風險。過去幾年，在南方企業擔保流行的省份，往往一家企業出現信貸不良，一群企業遭殃，一個行業陷入泥潭，整個地區面臨系統性風險，一些本來毫不相干，資金鏈正常，經營良好的企業也由于擔保關聯，跌入破產的深淵。

信貸市場擔保圈問題一度愈演愈烈，傳統的擔保圈分析方法對理解、處理擔保圈問題作用有限。企業之間擔保貸款本來是一種中性的信用增進方式，恰當地使用會產生風險釋緩作用，由于擔保圈風險迭出，銀行和監管部門把問題歸結到擔保貸款本身，目前各家銀行采取了比較嚴格的限制條款來避免擔保貸款的發生。

任何信貸產品都存在風險，金融機構本身就是經營風險的專業機構。本文的研究認為，從專業角度來說，擔保圈風險發生的根本原因，是缺乏合適的風險管理工具，沒有對擔保圈進行正確的風險管理。

目前對于擔保圈的量化風險分析存在以下問題。

首先是缺乏擔保圈全量的大數據，沒有足夠的信息支撐。各家銀行和當地的監管機構只有局部的企業擔保關聯數據，構不成完整的擔保圈視圖，風險信息有缺漏。無法了解整個擔保圈相關企業的詳細信息，因此處理具有系統性風險特點的擔保圈風險具有很大的局限性。

其次是無法對擔保圈風險進行建模，對風險進行正確的量化描述。傳統的風險分析工具都是對單個企業進行風險建模，適合對企業的貸款金額、貸款質量以及信貸行為建模，對于企業之間的關聯關系無法進行量化描述和風險分析。

因此我國有必要借助大數據的復雜系統分析方法，啟動對擔保圈的深入分析，為化解因擔保圈引發的金融風險創造條件。要考慮到如下條件：一是央行征信系統已收集了大量豐富的企業擔保關系數據。截至2015年底，中國人民銀行征信中心為2146萬企業建立了信用檔案，有信貸記錄的企業超過596萬家，關聯關系信息（僅限于有貸款卡的用戶）超過2億條。二是復雜網絡技術已日趨成熟。復雜網絡是由數量巨大的節點（研究對象）和節點之間錯綜復雜的關系（對象之間的關系）共同構成的網絡結構。復雜網絡分析技術針對越來越多、越來越復雜的事物之間的關聯關系進行非線性建模，可以較好地解決大數據的數據量（Volume）、數據復雜程度（Variety）和處理速率（Velocity）等基本問題。

隨著金融市場的創新和發展，金融風險變得越來越復雜，需要更多的數據支撐和復雜的數學模型來量化描述，大數據技術將成為未來金融風險管理的利器。

（二）銀行存款保險費率的計算

2015年5月，作為金融市場化進一步深入的重大舉措，銀行存款保險制度正式開始實施，這不僅有利于穩定宏觀金融，也對利率市場化后商業銀行的穩健經營和有序競爭有利。存款保險費率的厘定是存款保險制度的一個核心，而保費的估算是設計存款保險方案中的難題之一。保費結構的設計，在很大程度上決定了存款保險對于參保銀行的可接受度。想降低道德風險并減少逆向選擇，取決于合理的保費結構。國內對于銀行存款保險的研究以定性為主，對保險費率計算的量化分析比較欠缺。

從國外信貸數據的應用情況來看，信貸數據有助于銀行監管者準確評估監管對象的信用風險狀況。對于建立了公共征信系統的國家來說，風險分析技術可以成為有效的監管工具，由于銀行業的危機通常和高的不良貸款率相關，信貸數據常常用于信貸市場監控和銀行監管，是銀行監管統計數據的補充。因此，央行信貸大數據不僅可以幫助商業銀行管理信用風險，還可以支持監管和宏觀經濟分析。未來的研究可以利用信貸大數據，基于預期損失模型來計算銀行存款保險費率，從最基礎的信貸數據單元開始計算，給保費制定提供更加及時、準確的決策支持。

（三）進行精細化的金融監管

技術進步加上日益復雜的市場，會使得金融監管機構的工作變得艱難復雜，但大數據技術的發展提供了化解之道，讓金融市場維持良性運轉成為可能。如金融監管機構正利用計算和“機器學習”算法的最新進展，掃描金融市場信息和公司財報，從中找出欺詐或市場濫用行為的蛛絲馬跡。這些基于大數據分析技術的新型監管工具是金融交易欺詐偵查的未來，有越多的數據積累，其功能就將越強大。美國證交會幾年前就推出了一個被稱為“機械戰警（Robocop）”的計算機程序（學名“會計質量模型”），用證交會的金融數據庫檢查企業利潤報告，從中搜尋可能隱藏的異常行為——激進的會計手法或赤裸裸的欺詐。“機械戰警”的具體情況、手法，透露給外界的信息甚少，但其基本思路是：通過大數據分析，發現多個可能暗示著潛在會計問題的重要指標。

（四）觀測產業結構調整的新角度

金融大數據的深入挖掘還可以反映宏觀經濟變化的規律。例如，可以通過信貸大數據來觀測產業結構的調整。截至2015年底，2146萬戶企業及其他組織被收錄進企業征信系統，有596萬戶擁有信貸記錄，該系統累計提供信用報告查詢服務6.1億次。該系統數據有三大特點：

一、全面，數據采集覆蓋了國內絕大部分金融機構；

二、真實，所采集數據來自金融機構實際發生的每筆信貸業務，統計結果得自每筆業務數據匯總相加，數據可追溯從而可還原每筆明細；

三、時間跨度長，企業征信系統始自銀行信貸登記咨詢系統，2005年起提供對外服務，已運行了十年有余，意味著系統收集的數據超過十年，因此，對于分析國內企業的行業行為和行業情況很有價值。例如可以將這些賬戶級的信貸數據，逐層整合成企業級和行業級，利用大數據挖掘、分析，從信貸市場角度剖析產業結構的變化。

藍皮書指出，金融大數據分析可以成為宏觀金融決策和監管的有力工具，可以在市場化金融發展的過程中發揮重要的作用。與微觀金融大數據的應用方面很多金融科技公司沒有足夠的金融大數據的情況不同，國內的金融大數據都掌握在政府和監管部門的手中，金融大數據的宏觀應用有著良好的數據條件，更容易見到成效。

旅游大數據將支持智慧旅游城市建設加快推進

藍皮書指出，大數據城市建設，核心是要打破信息壁壘，通過信息共享互通，提高效率，將一個個“信息孤島”有效地串聯起來，將信息高速公路轉化為現實的產業生態體系建設，形成“線上一條路，線下一個圈”的線上線下聯合發展模式，充分體現出“智慧”的特點。依托旅游大數據，形成以智慧城市基礎設施為依托，以各級旅游集散中心為樞紐，以旅游大數據平臺為信息中樞，以智慧旅游技術產品應用為媒介的分析系統，為旅游者提供導航、導游、導覽、導購的全程式旅游服務。同時，通過基于大數據“云+端”的架構處理，確保旅游監管系統、旅游信息發布系統、景區管理系統數據的統一。例如遵義市重點開發了旅游資源基礎數據庫和旅游大數據分析系統，并在景區的游客中心、賓館飯店大堂、大型商場影院、機場、汽車站、火車站等客流密集區或重要節點安裝智慧旅游多媒體查詢顯示屏。通過這種面向市場一線的架構處理，監管部門可確保多種系統運營的同步性、統一性和即時性。

旅游大數據平臺可以收集互聯網，例如論壇、博客、微博、微信、電商平臺、點評網等有關旅游評論數據，通過網評大數據庫進行分詞、聚類、情感分析，了解游客的消費習慣、價值取向，從而全面掌握旅游目的地的供需狀況及市場評價，為政府和涉旅企業做決策提供依據。如百度大數據產品百度預測已初步具備類似功能，可以預測景區未來兩日的人流及舒適度，為游客出行提供指導。

第二篇：大數據產業發展應用思考

加快貴州大數據產業發展應用的思考

當前，對于貴州省來講，大數據產業的發展，既是新時期全省經濟社會建設的嶄新內容，也是政府部門電子政務管理的一項重要工作。在全國和全省經濟發展的大視野下，如何按照國家大數據產業的戰略部署，對加快貴州大數據產業的發展和應用進行深入研究和思考，已成為政府部門、高等院校、研究機構、產業部門乃至社會公眾日益關注的熱點問題，具有十分重要的現實作用和戰略意義。

一、加快大數據產業的發展和應用

1、大數據的定義及基本特征

大數據是通過快速獲取、處理、分析后，從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交換數據與傳感數據。同時，大數據是一項有價值的國家資本，應對公眾開放，而不是把其禁錮在政府體制內，因此積極倡導政府數據開放, 使公眾可以通過任何數據平臺了解和獲取政府開放的數據信息和公共服務。所以，大數據具有數據體量(volumes)大、數據類別(variety)大、數據處理速度(Velocity)快、數據真實性(Veracity)高、巨大的數據價值和數據低密度(Value high and Lowdensity)成反比的基本特征，這些特征表明了大數據不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占經濟社會發展的前沿，意味著隨著市場交易與應用數據等新數據大量生成，傳統數據的局限被打破，將為企業提供有效的信息并確保其真實性及安全性。所以，大數據不僅指其數據本身的規模，也包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統。對國家和地區來講，只有加強大數據技術研發，才能搶占時代發展的前沿和先機。

2、加快大數據產業的發展和應用

大數據產業是指一切與大數據的產生于集聚、組織與管理、分析與發現、應用與服務相關的經濟活動的集合，以挖掘分析服務為核心，包括數據中心、寬帶網絡等基礎設施服務，數字內容服務、物聯網服務、位置服務等信息服務，智能終端制造、電子元器件制造等電子產品制造，以及智能交通、互聯網金融和智慧城市等應用服務。實踐表明，繼云計算、物聯網和移動互聯網之后，大數據正成為信息技術的新熱點，產業發展的新方向，將對整個人類的生產與生活產生巨大影響，對國家和地區的經濟與社會帶來深刻變革。對目前經濟尚不發達的貴州省來講，加快大數據產業的發展和應用，把握大數據發展方向，推動大數據開發應用，發展大數據服務產業，是推進貴州省信息技術產業集聚發展和經濟社會跨越發展的重要抓手，對推動貴州工業結構調整、加快新型工業化和城鎮化進程、打造貴州經濟社會發展升級版，具有十分重要的戰略意義和現實作用。

二、貴州發展大數據產業的優勢和存在問題

1、貴州發展大數據產業的優勢

2014年2月，貴州省人民政府印發了《關于加快大數據產業發展應用若干政策的意見》和《貴州省大數據產業應用規劃綱要(2014—2020年)》，為 我省發展大數據產業指明了方向。為實現到2020年我省大數據帶動相關產業規模達到4500億元的目標，應對當前我省大數據產業的發展優勢進行分析。

一是氣候環境優良的生態優勢。貴州省屬熱帶季風濕潤氣候，夏季平均氣溫低于25℃，全年風速以微風為主，沒有明顯沙塵天氣，空氣質量常年優良。地質結構穩定，遠離地震帶，災害風險低。優良的生態環境為發展大數據基礎設施提供了獨特的優勢。

二是水煤資源豐富，電力價格低廉的能源優勢。貴州水能蘊藏量居全國第六位，平均106千瓦/公里2，為全國平均的1.5倍。煤炭資源儲量居全國第五位，煤氣層資源量列全國第二位，全省火電裝機容量超過2000萬千瓦。電力價格具有競爭優勢，貴州省工業用電平均價格明顯低于國內其他地區。能源優勢能夠為大數據企業提供廉價、穩定的電力資源，降低企業運行成本。

三是地理位置和交通便利的優勢。貴州省位于我國中部和西部地區的結合地帶，連接成渝經濟區、珠三角經濟區、北部灣經濟區，是我國西南地區的重要經濟走廊。近年來，貴州省抓緊建設以龍洞堡國際機場為核心的“一干十三支”民航系統，以黔桂、成貴等鐵路干線和貴廣高鐵、滬昆高鐵為代表的鐵路運輸網絡正在形成，2014年進入“高鐵時代”。貴州省公路路網結構日趨完善，高速公路通車里程3261公里，2015年通車里程突破5100公里，實現“縣縣通高速”的目標。持續優化的交通條件，使貴州省經濟走廊的地位進一步凸顯。

四是具有西部重要增長極、內陸開放新高地的戰略優勢。黨中央、國務院高度重視貴州省的發展，先后出臺的《全國主體功能區規劃》、《國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發展的若干意見》、《西部大開發“十二五”規劃》和《黔中經濟區發展規劃》等政策規劃，都明確了對貴州省的支持政策。2014年1月6日，國務院批復貴安新區作為西部地區重要的經濟增長極、內陸開放型經濟新高地和生態文明示范區的戰略定位，進一步加大了對貴州省發展的支持力度。

2、貴州發展大數據產業中存在的主要問題

貴州省在發揮產業優勢的同時，應十分重視目前存在的以下重要問題：

一是大數據產業基礎薄弱。從全省和地區來看，大數據產業基礎還比較薄弱，如大數據產業的結構不夠完整，缺少具有較大規模、掌握核心技術、能夠帶動數據產業發展的行業龍頭企業，對全省和地區的產業帶動效果有限，由于高端產業鏈資源不足，在產業鏈的發展上，各個環節尚未形成上下游能夠協作發展的模式。

二是傳統企業對大數據認識不足。由于傳統企業對大數據加快企業轉型升級的運營理念認識不足，缺乏對企業的創新技術，企業內部的數據“孤島”現象嚴重，不能對其數據價值進行充分挖掘和利用，加上對數據的管理技術和架構落后，導致不具備對大數據的處理能力，不僅數據安全和防范意識差，而且存在數據泄漏的問題。

三是大數據應用方面人才匱乏。貴州省由于處于中西部地區，經濟發展相對落后，與發達地區相比，大數據人才缺乏，特別是高層次、復合型的大數據科學家、首席數據分析專家短缺嚴重。盡管2014年貴州省成立了大數據研究院，貴州大學、貴州師范大學也分別成立了大數據學院，但培養的人才需要四年之后才能畢業，加上技術創新服務體系不健全，各類創新創業孵化平臺建設不足，所以，大數據應用方面的人才匱乏已成為當前大數據產業發展的“短板”，如何集聚人才，是迫切需要解決的問題之一。

四是信息產業邊緣化和產業結構不合理問題比較突出。當前，貴州省信息產業規模總量小，缺乏大型龍頭企業，企業之間沒有形成有效的產業鏈，加之信息產業根基不牢，配套產業缺失、關聯度不高，尚未形成有效的產業鏈集群發展模式，在全國信息產業布局中，處于相對邊緣化的地位。2013年，貴州省電子信息制造業產值、軟件和信息服務業主營業務收入、電信業務總量分別僅占全國的0.23%、0.32%、2.17%。另外，大數據產業結構也不合理，主要集中在電子元器件領域，新一代移動通信系統、智能終端，計算機、服務器等產業高端、新興領域基本處于空白;且多數企業處于價值鏈低端，核心競爭力弱，高速增長缺乏動力引擎。針對存在的問題，應采取卓有成效的對策措施加以解決。

三、加快貴州大數據產業發展的對策措施

1、培育市場需求，加強需求端引導

一是當好需求拉動發展的中介人。大數據產業發展統籌機構應增設專門的管理職能，負責進行行業應用及產品和服務供給匹配，在應用企業和供給企業之間當好需求拉動發展的中介人。同時，負責協調解決對接過程中出現的重大問題，因此機構中應吸納大數據產業專家智囊團作為外腦輔助機構。

二是開展行業應用示范。借鑒國外成功經驗，加快政府相關部門數據開放進度，引導和推動大數據行業應用試點示范項目開展。面向電信、金融、流通、醫療、能源、文化科技融合等數據量大的領域，為大數據產業發展和推廣運用提供范例和借鑒。

三是求效做實政府采購引導。制定政府部門和公用事業單位大數據應用采購目錄，將“云上貴州”系統平臺、數據安全、數據分析和云服務等大數據服務納入政府采購目錄，各級政府要安排專項資金支持政府采購。

2、提升核心技術，打造行業優勢

一是加強同北京中關村技術合作，盡快形成貴州省大數據產業自有核心技術。通過建立聯席會議制度，加強兩地干部的掛職與交流。落實中關村企業落地項目優惠政策，鼓勵貴州本地企業與中關村大數據企業進行多層次的合作，對在理念交流、管理輸入、人才引進、市場合作等多方面的項目給予資金資助。

二是積極爭取國家支持。積極參與工信部、科技部大數據科技攻關和產業發展規劃實施工作，加強和深化產學研用合作，完善自主創新體系建設。積極參與國家973光存儲重大科研項目，開展國際合作，提升NVD光存儲產品技術，加快光盤陣列技術及其產業化進程。

三是加快推進創新成果轉化。引進大數據研發中心、工程技術(研究)中心等技術創新和產業化機構。組織實施大數據關鍵技術產品產業化項目，用于整合、處理、管理和分析大數據的關鍵技術產品產業化。加快推動以北斗導航為核心的地質災害預報預警、交通運輸監管、智慧旅游等應用示范，支持位置信息服務業務發展。

3、加快招商引資，引進國內外強勢企業落戶貴州

一是通過引進產業中具有核心地位的龍頭企業，培育有競爭優勢的大數據產業集群。在產業特色、技術水平、產學研結合等創新要素整合上有所突破，彌補產業鏈發展的短板。通過注入科技、信息化和品牌元素，促進現有產業不斷精細化，提升現有企業的質量效益，將優勢產業打造具有競爭優勢的產業集群。

二是圍繞“7+N”云工程應用和產業鏈培育，組建專門招商團隊，采取精準招商和專業招商，大力引進世界500強和國內電子100強企業落戶貴州。進一步鞏固和擴大招商引資成果，形成大項目帶小項目，主體項目帶配套項目、上游項目帶下游項目產業集聚的良好局面。

三是認真貫徹落實《關于加快大數據產業發展應用若干政策的意見》、《貴州省大數據產業發展應用規劃綱要(2014—2020年)》，及時兌現財政扶持、金融支持、用地保障、電力供給等方面的優惠政策措施。同時，加快政府職能轉變，增強服務意識，提高服務效率，積極營造招商引資和產業發展環境。

4、戰略運營本地企業，提升核心競爭力

一是引進國內外大數據產業鏈龍頭企業作為戰略投資者開展合作，大力孵化培育本地云計算大數據領先企業。并以其為龍頭，帶動行業中第一梯隊其余企業做大做強。通過向重點支持的企業、第一梯隊其余企業提供市場、品牌、人力資源、財務、法律、行政等孵化服務，幫助其發展壯大。

二是重點推進貴陽云計算大數據創新孵化基地建設，吸納云計算、大數據的外源資本、前沿技術和人才，有效提升本地企業核心競爭力，推動更多的企業成為創新主體，力爭在一些關鍵領域切實掌握自主知識產權，進而增強區域產業發展整體競爭力，培育更多創新型企業參與到產業鏈條中高附加值產業環節。

三是發揮本地企業集中大數據產業信息分析人員和業務應用人員的智慧，以貴州省內數據資源豐富的政府部門為切入點，以智慧交通、智慧醫療、商業零售業為重點，探索推廣關系挖掘和沉淀價值利用模式，盡快推廣數據托管和交易平臺商業模式，探索占領周邊省份市場。

5、拓寬融資渠道，夯實產業基礎

一是加大政府資金投入力度。設立大數據產業發展專項資金，建立大數據產業財政投入長效增長機制。各級政府要加大財政預算支持力度，把大數據產業發展專項資金列入預算。成立省大數據產業引導資金聯席會議，共同研究資金支持導向和重點項目支持方式。

二是積極吸引社會資金參與。引導各類風險投資機構加大對大數據發展的投資力度，鼓勵金融機構為符合條件的大數據企業提供貸款。加快擔保體系建設，積極探索借鑒“風險池”資金管理方式，推行聯合擔保，分擔融資風險，擴大融資擔保能力，拓寬大數據企業融資渠道。支持擔保機構加大對大數據產業知識產權質押貸款的擔保支持力度。

三是創新產業發展融資模式。建立大數據產業發展專項投融資平臺，封閉運行，由各市(區)政府按一定比例注入資本金，提高平臺的融資能力。根據項目具體情況，探索采用“特許經營”、“公私合營(PPP模式)”、“建設移交(BT模式)”等融資模式。加強要素市場與資本市場的有效融合。

6、強化人才支撐，促進持續發展

一是以大數據領域研發和產業化項目為載體，積極引進和培養一批領軍人才和高端人才。聘請國內頂級專家學者作為產業發展顧問。鼓勵符合條件的國內外大數據領軍企業家、海外高層次人才、院士、國家級專家學者、“千人計劃”專家、知名大數據高端創新人才和創新團隊創立大數據企業。

二是推動省內外高校與行業企業、科研院所深度合作，為貴州省培養大數據技術研發、市場推廣、服務咨詢等應用型人才。與北京大學、清華大學、中科院等重點高校科研院所簽訂協議，定向培養和輸送信息技術類人才。鼓勵企業與大專院校建立訂單式人才培養機制，與花溪大學城、清鎮職教城合作，為大數據企業提供訂單式培訓，就地解決大數據企業發展所需的中初級人才。

三是著力培養“業務+數據+技術”專業化人才。大數據應用最關鍵的部分是數據分析和挖掘數據價值。貴州省在進行人才引進和資源培養時，數據科學家是目前大數據產業發展急需的專業化人才，他們能夠建立高級分析模型，發現趨勢和隱藏的模式，使大數據真正發揮作用。

7、統籌數據資源，保障數據安全

一是盡快制定信息安全法、反垃圾電子郵件法、手機垃圾短信治理法及網絡和新媒體廣告法，為個人數據保護提供全面的立法支持框架。在立法完成之前，通過政府規章性文件的方式規范數據資源共享交換、開發利用、隱私保護等關鍵環節，在法律層面避免信息泄露和信息濫用等問題，保障大數據產業發展環境。

二是制定相關標準規范。面向大數據平臺建設和應用服務需求，制定大數據采集、管理、共享、交易等標準規范，明確收集數據的范圍和格式、數據管理的權限和程序以及開放數據的內容等。明確大數據采集、管理、交換等標準，制定數據開放目錄并及時更新。

三是完善信息安全保障機制。加強大數據環境下信息安全認證體系建設，做好信息安全頂層設計，有效保障數據采集、傳輸、處理等各個環節的安全可靠。圍繞信息系統安全、基礎設施安全、云平臺安全、網絡通信安全、數據安全、身份認證與管理等方面，開展全面系統的信息安全保障試點工作，探索建立信息安全保障體系。

8、完善服務保障，為產業保駕護航

一是組織產業發展統計體系與監測基礎性研究。一方面，盡快明確大數據產業在行業分類中的具體范圍，制訂關鍵技術和產品目錄。根據《貴州省大數據產業發展應用規劃綱要(2014-2020年)》確定的重點方向和任務，梳理現有行業分類標準，盡快明確貴州省大數據產業發展的具體范圍。分行業制訂產業發展的關鍵技術和產品目錄，以便提高宏觀管理能力，加強對具體工作的指導，確保財稅、金融政策有針對性地扶持重點技術和產品。另一方面，選擇典型優勢領域，盡快做好與現有統計口徑的銜接。優先選擇具有比較優勢基礎的領域，積極開展“大數據產業分類基礎指標”理論研究，面向省內行業組織、企業廣泛征求意見，在工作層面完善形成對應的統計指標和統計渠道。以此為基礎，盡快建立大數據產業統計監測制度和動態調整機制。

二是建立大數據產業發展政府平臺。組織專業人員進行大數據產業應用研究，匯總大數據產業應用案例，在共享平臺上及時動態公布。同時，組織專業人員對大數據產業發展運行進行研究，篩選構建大數據產業發展監測指標體系，在共享平臺上及時動態公布;對大數據數據重大項目進行匯總整理，在共享平臺上及時動態公布項目進展，以及對大數據產業資金使用情況進行匯總整理，在共享平臺上及時動態公布，接受專業機構和社會公眾監督。

三是創新政策扶持。首先，將大數據產業發展優先納入新型城鎮化發展規劃、新興產業發展規劃和科技專項，圍繞大數據硬件、軟件開發生產到產品、服務，從基地建設、資源供給、人才開發、企業培育、國際合作、產業基金、運營合作、財稅政策、試點建設、協調推進等方面制定有利于產業啟動和發展的政策和措施，給予重點支持。其次，將大數據產業與潛力應用行業進行政策設計統籌考慮，通過政策創新鼓勵應用行業與大數據產業發展有效對接，重點探索促進大數據產業信息共享平臺的鼓勵政策，在產業發展中更多引入市場機制;探索應用行業與大數據產業資金“一攬子使用”鼓勵政策，增強產業發展融資能力。第三，社會資本支持產業發展也應有明確的規章制度進行權利設定和責任約束。通過制定民間資本進入大數據產業發展實施細則，明確準入標準、主體資格、主體責任與權利、享受的優惠政策、進入流程、責任和懲罰機制等事宜。并及時向政府有關部門共享信息和向社會公開，以接受全方位監督，確保資金參與時效。

四是加強組織保障，優化管理體制。按照“一辦一中心一企業”的格局，加強大數據統籌管理力量。整合現有信息數據管理資源，設立副廳級事業編制的貴州省大數據產業發展中心，承擔全省數據資源管理和技術支撐工作。適時成立國有控股的云上貴州大數據產業發展有限責任公司，作為投融資平臺對貴州省大數據企業及項目進行股權投資，牽頭募集資金建立省大數據產業風險投資基金，負責承擔系統平臺建設和運營，參與政府數據資源管理和開發應用。有效發揮貴陽市大數據產業專家咨詢委員會職能，積極引進國內外大數據領域的優秀專家學者，參與擬定相關技術標準，協助擬定推進大數據產業發展的相關政策，為貴陽市推進大數據產業提供決策咨詢。

建議由省經濟和信息化委牽頭，建立跨部門、跨地區、跨行業的大數據發展協同推進機制，加強重大問題協調力度。設立貴州省數據資源管理辦公室、產業發展專家委員會，為大數據產業發展與應用提供決策支持。明確數據資源管理機構，指導省直各部門開展數據資源登記和分級，統籌管理各部門之間的數據交換和交互需求，推動政府數據資源整合、公開共享、開發利用。各地各部門要強化服務意識，加強協調配合，建立跨地區、跨部門和跨層級的政府信息交換和共享機制，為大數據管理和商業應用創造條件、提供方便。各地區要及時制定配套措施，抓好政策落實，形成政策疊加效應和強大合力，推動全省以大數據產業為重點的信息產業實現跨越發展。

第三篇：2017年中國數據分析行業發展報告

2017年中國數據分析行業發展報告

篇一：2017年中國大數據行業分析及發展趨勢預測(目錄)

2017-2022年中國大數據行業市場分析預測及投資前景評估報告（目錄）

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公司介紹

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我們的服務領域

2017-2022年中國大數據行業市場分析預測及投資前景評估報

告（目錄）

【出版日期】2017年

【關 鍵 字】大數據

【交付方式】Email電子版/特快專遞

【價

格】紙介版：8000元電子版：8000元紙介+電子：8500元 【網 址】/story/302700 大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向。大數據時代網民和消費者的界限正在消弭，企業的疆界變得模糊，數據成為核心的資產，并將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。因此，大數據對國家治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。如今的數據已經成為一種重要的戰略資產，它就像新時代的石油一樣，極富開采價值。如果能夠看清大數據的價值并且迅速行動起來，那么在未來的商業競爭中會占得先機。

眾所周知，依托價格相對較低的硬件和開源軟件構成的組合，大數據大幅降低了普通企業獲得“智慧”的門檻。而在過去，商業智能才是企業獲得“智慧”的主要技術手段，一個典型的商業智能需要基于傳統數據倉庫實現，需要專用硬件和專業ETL工具，項目投資不菲而且建設周期長，這就讓大量中小企業對商業智能望而卻步。正是基于此，當同樣能給企業帶來“智慧”的大數據一出現，就受到企業的普遍歡迎。全球大數據技術及服務市場復合年增長率將達31.7%，2016年收入將達到238億美元，將增速約為信息通信技術市場整體增速的7倍之多。2013年中國大數據市場規模達7.8億元，從2014年到2017年期間，每年將保持60%的增長。

大數據時代將引發新一輪信息化投資和建設熱潮。到2020年全球將總共擁有35ZB的數據量，預測未來大數據產品在三大行業的應用就將產生7千億美元的潛在市場，未來中國大數據產品的潛在市場規模有望達到1.57萬億元，給IT行業開拓了一個新的黃金時代。數據處理技術和設備提供商、IT系統咨詢和ERP/CRM/BI改造服務商、智能化和人機交互應用以及信息安全提供商將獲巨大需求，相應公司將獲得機會。

本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數

據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。

報告目錄：

第一部分 大數據行業發展概述

第一章 2015年中國大數據行業宏觀環境分析第一節 大數據行業定義分析

一、行業定義

二、行業產品分類

第二節 2015年大數據行業宏觀環境分析

一、政策環境

二、經濟環境

三、技術環境

四、社會環境

篇二：2017年大數據行業概況及發展趨勢展望分析報告

2017年1月出版

第1頁

一、行業主管部門、監管體制及相關政策........................................3

1、行業主管部門.......................................................................................................3

2、行業主要法律法規和相關政策..........................................................................3

二、行業概況...................................................................................4

1、大數據行業發展概況..........................................................................................4

2、大數據行業發展趨勢..........................................................................................6

3、上下游發展對行業的影響..................................................................................6（1）云計算行業是大數據行業最重要的上游行業...................................7（2）泛娛樂產業既是大數據行業內容來源的上游，也是大數據行業應

用的下游............................................................................................................7（3）下游應用廣泛的精準廣告行業............................................................8

4、行業的市場情況.................................................................................................10

5、會展業概況.........................................................................................................11

三、行業壁壘.................................................................................12

1、技術壁壘.............................................................................................................12

2、行業先入壁壘.....................................................................................................12

3、人才壁壘.............................................................................................................13

四、相關公司簡介..........................................................................13

1、深圳市慧動創想科技有限公司........................................................................13

2、北京影譜科技股份有限公司............................................................................13

3、北京騰云天下科技有限公司............................................................................14

4、北京品友互動信息技術股份有限公司...........................................................14

5、北京艾漫數據科技股份有限公司...................................................................15 第2頁

一、行業主管部門、監管體制及相關政策

1、行業主管部門

行業沒有特定的主管部門及管理體制，僅接受工商局和稅務局管理，并且不存在自律組織。

2、行業主要法律法規和相關政策

我國高度重視大數據未來發展，以下是2012年以來國內關于大數據行業相關政策匯總：

2012年7月，國務院發布《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》，明確提出支持海量數據存儲、處理技術的研發和產業化。

2013年7月，重慶市發布《重慶市大數據行動計劃》，提出2017年將大數據產業培育成全市經濟發展的重要增長極。

2013年7月，上海市印發《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃（2013-2015年）》，指出數據硬件及大數據軟件產品具備產業核心競爭力。

2014年2月，國務院公布《關于促進信息消費擴大內需的若干意見》，推動商業企業加快信息基礎設施演進升級，構建大數據產業鏈，促進創新鏈與產業鏈有效銜接。

2015年3月，國務院部發布《制定“互聯網+”行動計劃》，推動移動互聯網、云計算、大數據、物聯網與現代制造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導互聯網企業拓展國際市場。

第3頁

篇三：2017年最新互聯網+大數據行業分析報告

(說明：此文為WORD文檔，下載后可直接使用)目 錄

一、大數據概述.............................................................1

1、大數據簡介............................................................1

2、大數據特征............................................................1

3、大數據的技術..........................................................2

4、大數據的應用..........................................................2

5、大數據處理方法........................................................2

二、大數據發展現狀與趨勢分析................................................4

1、國外現狀..............................................................4

2、國內現狀..............................................................5

3、發展趨勢分析..........................................................6

三、重點應用領域及行業企業分析..............................................8

1、重點應用領域..........................................................9

2、重點企業.............................................................14

3、國內運營商分析.......................................................19

四、存在問題及對策分析....................................................20

1、數據量的成倍增長挑戰數據存儲能力.....................................20

2、數據類型的多樣性挑戰數據挖掘能力.....................................20

3、對大數據的處理速度挑戰數據處理的時效性...............................20

4、數據跨越組織邊界傳播挑戰信息安全.....................................20

5、大數據時代的到來挑戰人才資源.........................................21

一、大數據概述

1、大數據簡介

隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長。大量新數據源的出現導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。這些數據已經遠遠超越了目前人力所能處理的范疇，如何管理和使用這些數據，逐漸成為一個新的領域，于是大數據的概念應運而生。

2、大數據特征

大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到收集、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策目的的咨詢。大數據不單單是指數量的量大，而且包括了以下的四個方面：

首先，數據的體量（volumes）大，大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T），和我們所熟知的G相比，體量不可謂不大。其次，是數據類別（variety）大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。再次，是數據處理速度（velocity）快，在數據體量龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最后，是指數據的真實性（veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限被打破，信息的真實性和安全性顯得極其重要。

3、大數據的技術

大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。主要可分為：數據采集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測和結果呈現等8種技術。同時，由這幾種技術形成了批處理、流處理和交互分析三種計算模式。

4、大數據的應用

大數據的應用范圍非常廣。有機構預測，“大數據”的發展，將使零售業凈利潤增長60%以上，制造業的產品開發、組裝成本將下降50%以上。

在制造行業，企業通過對網上數據分析了解客戶需求和掌握市場動向，并對大數據進行分析后，就可以有效實現對采購和合理庫存量的管理，大大減少因盲目進貨而導致銷售損失。

在商業上，國外一些超市利用對手機的定位和購物推車獲得商場內顧客在各處停留時間，利用視頻監視圖像軟件分析顧客購物行為，優化商場布局和貨架排列。

在政府決策上，分析幾十年來的天氣數據，將各地降雨、氣溫、土壤狀況和歷年農作物產量做成精密圖表，就可以預測農產品生產趨勢，政府的激勵措施、作物存儲量和農業服務也可以隨之確定。

5、大數據處理方法

大數據的處理方法有很多，普遍適用的大數據處理流程，可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析，最后是數據挖掘。

（1）、采集。大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因

為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進行負載均衡和分片是需要深入的思考和設計。

（2）、導入/預處理。雖然采集端本身會有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

（3）、統計分析。統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。

（4）、挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。

第四篇：報告精讀 非物質文化遺產藍皮書：中國非物質文化遺產保護發展報告(2017)

報告精讀

非物質文化遺產藍皮書：中國非物質文化遺產保

護發展報告（2017）

2017年10月29日，由中山大學和社會科學文獻出版社聯合主辦的“中國非遺保護數據庫、中國俗文學文獻數據庫及《非物質文化遺產藍皮書》新書發布暨非遺保護研討會”，在廣州中山大學舉辦。我國非遺保護實踐在制度建設、宣傳展示和人才培養三大方面有了新的拓展2016我國非遺保護實踐在以下三個方面有了新的拓展：第一，在制度建設方面，2016年新出臺或調整了一些政策、法規，具體如下所示。自2016年開始，國家級非遺代表性傳承人傳習補助經費標準由每人每年1萬元提高至2萬元。文化部辦公廳還印發了《關于進一步加大對非遺代表性傳承人開展傳習活動支持力度、落實好傳習補助經費的通知》，要求各地文化部門協調財政部門，相應提高省級及省級以下非遺代表性傳承人傳習補助經費標準。2017年3月12日國務院通過了文化部、工業和信息化部、財政部《中國傳統工藝振興計劃》，部署促進中國傳統工藝的傳承與發展，為非遺的保護和發展提供了保障。山東、浙江、江蘇等地也陸續啟動了省級傳統工藝振興計劃的研究和起草。在這個政策的指引下，一系列振興傳統工藝的探索實踐陸續展開。雅昌集團、木真了服裝公司、清華大學、蘇州工藝美術職業技術學院、上海大學、故宮博物院等企業、高校和機構分別在新疆哈密、湖南湘西、貴州雷山、青海果洛、安徽黃山設立了5個傳統工藝工作站，在尊重當地文化傳統和民間手工藝人的前提下，幫助當地傳統工藝企業和傳承人群解決工藝難題、提高產品品質、培育品牌、拓展市場、擴大就業。目前已經初見成效，2016年10月北京恭王府舉辦的以“為民族傳承、為生活創新”為主題的傳統工藝創意生活展，就是工作站階段性成果一次集中展示，為傳統工藝與現代設計結合提供了模式與范例。2016年9月29日國務院發布了《國務院關于同意設立“文化和自然遺產日”的批復》，同意自2017年起將每年6月第二個星期六的“文化遺產日”，調整設立為“文化和自然遺產日”。2016年12月6日，國務院發布了首部《中國的中醫藥》白皮書，全面闡述了中國政府對振興發展中醫藥事業的堅定決心和信心。2016年12月25日，《中華人民共和國中醫藥法》由中華人民共和國第十二屆全國人民代表大會常務委員會第二十五次會議通過，自2017年7月1日起施行。《中國的中醫藥》白皮書的發布與《中華人民共和國中醫藥法》的出臺，突顯了國家對中醫藥保護和發展的高度重視，中醫藥振興發展從此有了法律保障。2016年，為確保搶救性記錄工程的質量和效果，文化部組織編寫了《國家級非物質文化遺產代表性傳承人搶救性記錄工程操作指南》。在人類和國家級、省級的非遺名錄申報、公布方面，2016年我國新增人類非遺代表作項目1項，省級非遺代表性項目882項。2016年11月28日至12月2日在聯合國教科文組織保護非物質文化遺產政府間委員會第十一屆常會上，中國申報的“二十四節氣——中國人通過觀察太陽周年運動而形成的時間知識體系及其實踐”正式被列入聯合國教科文組織“人類非物質文化遺產代表作名錄”。截止截至2016年底，我國共有31項非遺項目入選“人類非物質文化遺產代表作名錄”，7項非遺項目入選“急需保護的非物質文化遺產名錄”，1項入選“非物質文化遺產優秀實踐名冊”。此外，2016年重慶市、黑龍江省、江蘇省、山東省、湖北省、陜西省和寧夏回族自治區等省、市、自治區分別公布了一批新的省級非物質文化遺產代表性名錄，共增加425項；另有吉林省、浙江省、湖南省和廣西省廣西壯族自治區公示了新的省級非物質文化遺產代表性項目名錄，增加了357項。截至2016年底，已公布國家級非遺代表性項目1372項（不含自項），省級非遺代表性項目13087項。第二，在非遺保護的宣傳、展示方面，2016年除了利用傳統的節日、展會等形式開展形式多樣性的非遺宣傳、展示、比賽和體驗活動外，還充分發揮新媒體技術的作用，促進了非遺的互聯網“分享”發展，取得了顯著的宣傳效果。2016年，廣東連山的瑤族盤王節，西藏拉薩的雪頓節，山東濟南的“第四屆中國非物質文化遺產博覽會”，廣東深圳的“第十二屆中國(深圳)國際文化產業博覽交易會”、浙江東陽的“第十一屆中國(東陽)木雕竹編工藝美術博覽會”等都是我國非遺宣傳、展示活動的代表。尤為值得注意的是，2016年非遺展示、展覽，大量運用了新媒體技術，包括AR技術、互聯網等。如東陽木雕企業用AR技術開發的“映像木雕城”APP，具有3D樣板間、云產品庫以及AR試穿家具等核心功能，觀眾可以利用APP現場體驗AR技術，將紅木家具“搬入”自家房間，可從任意角度觀察紅木家具的細部特點，大大增強了展示效果。再如清華美院的碩/博士生在2016年暑期利用網絡直播的形式將他們“探寶之旅”與網友分享，引起社會對非遺項目及其傳承人的廣泛關注。阿里巴巴文化中國在浙江杭州舉辦了一場“網絡紅人向非遺傳承人一對一拜師學藝”的同步直播，一天就吸引了百萬網友的圍觀。國際性的非遺展示、展覽與交流活動，也在2016年有了新的發展。代表性的活動有“國際苗族花山節”“中國文化節”“東亞文化之都”“相約北京”“首屆中國—中東歐國家非物質文化遺產保護專家級論壇”等，這些活動以民族聚會過節、“一帶一路”沿線國家的交流或以學術論壇等方式進行，推動我國與世界在非遺保護上交流、共享，也為中國文化走出去創造了條件。第三，在人才培訓方面，2016年文化部針對非遺傳承人、管理者和參與者舉行了一系列的培訓活動，培養了大批非遺保護人才，強化了非遺保護能力建設。文化部、教育部聯合啟動了中國非物質文化遺產傳承人群研修研習培訓計劃（以下簡稱“研培計劃”）。該計劃以非遺中覆蓋面最廣、有助于帶動脫貧增收的傳統工藝類項目為切入點，以提高傳承能力為抓手，委托高校等相關單位開展研修、研習和培訓，幫助非遺項目持有者、從業者等傳承人群強基礎、拓眼界、增學養，提高文化自信和可持續發展能力。截至2016年底，我國共有57所參與高校舉辦了研修、研習、培訓班160余期，近萬名培訓學員受益。2016年9月，全國搶救性記錄工程培訓班在京舉辦，對搶救性記錄工程中的文獻搜集、田野調查、口述史訪談、非遺實踐拍攝、資源后期整理編輯等方面開展專題培訓。2016年10月，文化部非遺司、外聯局在北京共同主辦了“《保護非物質文化遺產公約》培訓班”。來自各省區市文化廳局、非遺保護中心、入選聯合國教科文組織非遺名錄保護單位的相關負責人，以及參加研培計劃的57所高校的相關代表，共計260多位學員參加了培訓。受邀的國內外專家圍繞《公約》的基本概念及精神內涵、保護非遺的倫理原則、國內外實踐經驗等進行了深入的解析。對于許多一線的非遺保護工作者而言，此次系統地學習《公約》精神的機會難得，激發了他們思考和規劃符合《公約》精神的可持續性健康發展的非遺保護之路。2016年11月，聯合國教科文組織亞太地區非遺國際培訓中心等單位在上海舉辦了“《保護非物質文化遺產公約》中國師資培訓履約班”。該培訓的對象定位于參與研培計劃的57所高校的講師、教授和院系負責人，以期培訓一批能使用中文講解《公約》要義的師資力量，將公約精神傳授給參加研培計劃的廣大傳承人群，傳遞給更多的學生和民眾。我國非遺保護發展中存在的七個方面的問題需引起注意2016年的非遺保護工作有了很多新的進展，但在很多方面仍然存在不足之處。第一，宣傳、展示較多，傳承活動相對較少。2016年非遺展會和宣傳活動較多，大眾與非遺互動更多是瀏覽式的參與，僅僅了解了非遺的形式和表現，對于非遺傳承活動接觸較少，“輕保護”現象依然存在。在“后申遺時代”，如何更好地保護和傳承非遺，讓非遺真正融入民眾的日常生活等，仍是有待解決的課題。第二，非遺檔案和數據庫建設有待完善。非遺檔案和數據庫建設是非遺保護的重要措施，利用數字技術記錄和保存非遺項目，對后續研究或重新恢復具有重要意義。文化部正在開展國家級非物質文化遺產代表性傳承人搶救性記錄工作，但各省對非物質文化遺產代表性傳承人搶救性記錄工作重視不夠，許多地區非遺檔案和數據庫建設滯后，內容缺乏更新，數據欠缺、形式單一，無法有效地提供社會服務。第三，對高新技術利用較少、程度低。現階段社會各界都處于信息化革命的浪潮之中，社會各個領域都在融合信息技術以適應現代社會的發展。在非遺保護工作實踐中，數字化技術更多是應用于非遺的記錄和保存，較少有傳承人將高新技術應用于非遺的宣傳和推廣，數字技術更是鮮見于非遺項目的傳承過程中，導致數字技術無法發揮自身的優勢。這一方面是由于傳承人群對于新技術的接觸和掌握程度低，另一方面則是對于技術的認識不到位，認為技術和非遺是兩種相互隔離的體系內容，導致兩者無法融合。第四，非遺傳承人話語權有待加強。在非遺項目保護中，政府、學者、其他社會力量終究是非遺項目的相關者，是“文化他者”，民眾才是非遺項目真正的持有人和承載者，非遺保護的實踐工作應該更加注重他們的聲音，關注他們的訴求，協調好各方面的需求，只有這樣才能真正讓非遺得到傳承與發展，不斷延續下去。第五，非遺保護理念有待提高。非遺傳承人群培訓計劃實施的目的是增強非遺傳承人群在審美、造型等方面的見識和認知，同時提高對現代社會需求和運作方式的學習和理解，提高傳承人群的自身素質，進而使其自覺對非遺項目進行改造和創新發展，獲得更好的生命力，但是在實際操作時，要防范有些培訓老師簡單利用西方藝術理論和審美范式對傳承人群的改造，以免對傳承人群原有的審美和思維模式造成過度影響。第六，理論研究與保護實踐脫節現象依然存在。非遺理論研究的很多內容，都滯后于非遺保護實踐，理論研究無法對保護實踐產生良好的先行指導作用。同時，對于非遺保護的實踐性研究內容，缺乏檢驗的環節，研究成果如何轉化為保護的實踐仍需要繼續進行探討。第七，非遺學科化建設仍然十分滯后。非遺的理論研究內容與保護實踐相比存在著滯后和脫節的現象，缺少理論指導的實踐難免會出現偏差，同時由于非遺學科建設的滯后，現階段對于非遺的研究者大多從自身的學術背景出發，或從民俗學角度，或從人類學角度對非遺進行研究，由于其學術背景的不同而導致其追求的目標不同，而這些目標是否是非遺學科的目標則有待進一步驗證。我國傳統戲劇類非遺保護發展中加大對劇本創作及人才培養的扶持2016年，國家加大對傳統戲劇劇本創作及人才培養的扶持力度。在國家藝術基金2016資助項目中，49部傳統戲劇獲得大型舞臺劇和作品創作資助項目，41部傳統戲劇獲得小型劇（節）目和作品創作資助項目，14位傳統戲劇編劇獲得青年藝術創作人才資助項目，29部傳統戲劇獲得傳播交流推廣資助項目，34位傳統戲劇人才獲得藝術人才培養資助項目。為加大對國有戲曲企業和民營戲曲演藝團體的戲曲劇本創作的扶持力度，文化部從2015年開始實施“戲曲劇本孵化計劃”。2016戲曲劇本孵化計劃最后確定原創大戲一類和二類作品各8部。此外，文化部還在“十三五”規劃期間組織實施“劇本扶持工程”，2016劇本扶持工程入選名單包括：京劇劇本3部、昆曲劇本1部、地方戲劇本5部、話劇劇本3部、兒童劇劇本3部，共計15部。在傳統戲劇人才培養方面，2016年7月15日，戲曲人才培養“千人計劃”在北京正式啟動。根據計劃，自2016年至2020年，文化部每年舉辦一期戲曲編劇、導演、作曲、舞美高級研修班，預計培養1000名戲曲創作人才。2016年首批戲曲藝術人才培養“千人計劃”共有135名學員入選。為加強地方戲人才培養工作，2016年9月26日文化部在北京召開了加強地方戲人才培養工作會議，提出“三結合”的人才培養模式：一是供需結合，根據戲曲事業發展的需求制定戲曲人才培養規劃和計劃，地方院校為地方戲培養人才，中國戲曲學院等院校則擔負為全國培養高端人才的任務；二是團校結合，打通院校跟藝術院團之間的通道，建立團校聯動機制，解決藝術院校師資實踐不足的問題，盤活藝術院團人才資源；第三是學用結合，把真正想演戲的好學生招上來，院校把學生到院團登臺表演情況作為重要考核指標。在國家的鼓勵和指導下，各地的在傳統戲劇保護工作方面也在不同程度上、以不同的方式加強地方劇種的劇本創作和人才培養工作。北京市率先探索政府與學院的合作新路徑，2016年1月21日北京市文化局與中國戲曲學院簽訂戰略合作框架協議，在京劇流派傳承創新、戲曲藝術創新實踐、戲曲藝術人才培養和戲曲文化傳播推廣四大領域展開合作。傳統美術類非物質文化遺產保護，在新政策下傳統美術社區傳承有五個異化傾向基于傳統美術的特質，反觀近年來新政策下的傳統美術社區傳承，會發現，雖然傳統美術在活化利用中重獲生機，但卻潛藏著消解固有特質的“異化”傾向。重民生、重產業、重普及、重創意、重多元應用的進程中，一些地區的傳統美術正走向同質化、低端化、機械化、偽劣化、文化內涵和實用性缺失等窘境。第一，培訓速成化、技藝簡化與手工復雜性的消解。在許多地區，出于精準扶貧等需要，傳統美術技能速成班成為一種潮流。如2016年陜西省寧強縣的“巾幗脫貧行動” 中共招收300余人的六期羌族刺繡技能培訓班，每期僅有10天的培訓 ；云南省蒙自市為脫貧致富而舉辦的刺繡集中培訓僅為期5天 ；湖南城步苗族自治縣共計70名農村婦女參加“巧手脫貧”苗繡培訓班僅為期7天……這類針對社區民眾的、以致富脫貧而非培養興趣為目的的技藝培訓，僅僅是為期數天的大規模速成班，背離了傳統美術的手工復雜性，其成效有待商榷——初學者往往只學到皮毛就從事生產，使傳統美術的社區傳承停留在低層次的水平。更有甚者，過度簡化技藝以圖擴大傳承面，如2016年首度開設的蜀繡簡化課，嘗試以兩種針法代替蜀繡的130余種針法。這類做法從短期看，的確有利于技藝入門，但長此以往將有損手作智慧和地域獨特性。第二，勞動重復化、機械化與情感個性的消解。與培訓速成化相衍生的，是傳統美術由承載社區民眾情感的生活藝術，變成了非情感性的勞動密集型產業，充滿創造力的手工藝人變成了重復勞動的產業工人。如有的泥泥狗專業合作社，社員們在制作車間集約化生產，捏制、涂底漆、點畫等工序都分別由專人完成；而傳統的泥泥狗制作則是藝人依祖先傳下的“老樣子”憑直觀感覺進行創造捏制而成的，而且它作為從女蝸“摶土造人”時流傳下的吉祥物，在流水作業中也消解了本應有的神圣意味。而更多的情況是，一些手工含量大的傳統美術項目，走上了機器換工的路子。如福建省惠安縣截至2016年已有約35%的石雕企業采用智能設備進行自動化生產，以往需10名工人用1周才能完成的石獅，一臺石雕機器人用1天時間即可完工；新疆阿合奇縣在將民族刺繡當做縣域特色經濟時，力主引進電腦繡花生產線，提高服裝刺繡機械化水平……一些學者直指“產業開發狀態下，傳統工藝開發存在功利化、異化問題”，許多地區的傳統美術資源正變為勞動重復化甚至機械化的工業產物，失去其作為情感載體的獨特價值，引人擔憂。第三，高度電商化、外來訂單依賴化與鄉土性的消解。在精準扶貧、“互聯網+”等政策影響下，傳統美術走上了較以往的社區“內銷”而言更便捷的電商銷售和訂單銷售路線，它突破了區位條件限制，使許多鄉土產品走向了全國乃至全球，無疑令人欣喜。然而，高度的電商化和對訂單的高度依賴，使消費市場產生明顯的導向作用，進而影響到供給側——傳統美術中蘊含的鄉土性逐步瓦解。如近年來一些柳編公司在海外市場的激勵下，嘗試設計研發全球化，聘請國外設計師注入歐洲流行元素設計柳編產品；以往建造出人民大會堂石柱、毛主席紀念堂等整體工程的惠安石雕，在發展電商的大環境下，亦開始制作適用于網上零售的家用衛浴產品、茶盤等；歷來作為日用品而與蘇繡、蜀繡等工藝品相區別的苗繡，也隨著大量外來訂單而改變應用范圍，秀山“金珠苗繡”超過1/3的訂單來自企業LOGO的定制……如此這般，因外來市場需求而改變世代相承的鄉土作品體系，雖是對當代社會的適應性轉型，但很可能走向“千藝一律”的同質化。如何在網絡化、全球化的語境下仍然保留鄉土特色，成為傳統美術社區傳承面臨的一大難題。第四，現代設計和強勢技藝入侵化與文化基因性的消解。近年來，在鼓勵創新、鼓勵傳統與現代對話的大環境下，也出現了一些在對傳統美術蘊含的根性文化缺乏理解而隨意應用的情況，損害了其文化基因。如一些包裝設計師設計包裝時，強行使用與產品本身的功能和定位完全不符的民間美術圖案，不僅未起到傳統圖案的應有作用，還對受眾產生誤導；還有一些設計師，對傳統社區的進入“常常是帶有侵略性的，他們去貴州的時候，讓村民織他們想要的布，長此以往，10年后那些村民將不再會織自己的花樣”。不僅現代設計“入侵”，不同流派的傳統美術也面臨著互相“入侵”的趨勢，以“刺繡蘇繡化”為例，2016年江西婺源成立“蘇繡研究中心婺源基地”，吸納和培訓婺源本地繡娘；遼寧鞍山開設多期社區蘇繡班 ；新疆克孜勒蘇柯爾克孜自治州派12位繡娘前往蘇州學習蘇繡……其實婺繡、遼寧民間刺繡、新疆民族刺繡各有深厚的文化基因，根據文化相對論并無優劣之分，應慎防因過度學習和滲透，使技藝交流變成技藝替代。第五，衍生品泛化、民藝旅游淺表化與實用性的消解。近年來受發展文化創意產業、建設美麗鄉村等政策影響，傳統美術日益活化利用，其中最顯著的是文創衍生品開發和民藝旅游推廣。不過，在某些情況下，由于衍生品泛化（即擴大為傳統美術存在的主要形態）和民藝旅游淺表化，也瓦解了社區生活中原本占據主導的實用性。如鳳翔泥塑本有豐富的民俗功用，如在孩子歲時紀念日時長輩贈泥塑虎以祈其成長，而隨著旅游業興起，藝人們以銷定產，使得許多傳統產品近于滅絕；蔚縣剪紙在文化產業發展中也呈現了出傳統剪紙文化符號弱化、失去原有韻味等情況。此外，一大批傳統美術特色園區和村鎮的上馬，如浙江省青田縣的石文化4A級旅游線路、浙江省東陽市的木雕產品購物游、河南省鎮平縣的4A級旅游景區玉雕灣國際玉城等，都主打吃住行游購娛一條龍，雖然取得了較佳的經濟效益，但“綜觀其實踐不難看出，很多小鎮的建設難以脫離‘資本搭臺、文化唱戲’的規律……難逃‘千鎮一面、一哄而上和盲目造鎮’等結局”，未能充分發掘傳統美術實用性的民藝旅游，前景堪憂。傳統醫藥類非遺發展自身存在四個方面的缺陷第一，思想學說未能推廣。思想學說是對技藝手法、臨床驗方的指導理論，對流派的發展深度和廣度起到決定性的作用。推廣思想學說，有助于弘揚自身價值觀、樹立文化形象、增強學術影響力，主要通過結合社會活動的方式實現。例如編寫著述、發表論文、參與科研項目，以及舉辦思想研討會、成立學術研究中心等。而很多醫藥流派，因為傳承人不擅文字或祖傳秘籍不外傳的原因，主要以口傳親授的方式傳承，留給世人的著述屈指可數，甚至沒有。如此會加劇傳承的不穩定性和不完整性，非遺是否存活完全取決于傳承人，一旦記憶失傳，非遺即面臨瀕危乃至滅亡的命運。以畬族醫藥為例。畬族沒有本民族的文字，而畬族醫藥屬于自然科學的范疇，專業性太強，并且在發展過程中存在著巫醫不分的情況。對于科學與封建相結合的部分，人們難以去偽存真地判別，因此對畬族醫藥的研究文獻少之又少。這種情況下，畬族醫藥只能依靠語言進行技藝傳授，導致它的丟失情況嚴重，造成難以挽回的損失。第二，傳承基地數量有限。大力培養傳承型人才，是傳統醫藥類非遺現階段的重點任務。隨著市場對中醫人才標準化要求的提升，越來越多的傳承人會進入醫科院校接受專業而全面的醫學基礎教育，但同質化的教材削弱了地方醫學特色，顯然不利于真正傳承、弘揚地方中醫流派的學說思想。所以，建立專門的傳承基地，或是與高校聯合進行人才培養，有助于保證傳承人知識基礎的全面性，地方流派的特色絕學也不至流失。但由于資金缺乏、被傳承人數量少等原因，醫藥類非遺的傳承尚處于各自單槍匹馬、孤軍奮戰的狀態，大多非遺都沒有專屬的傳承基地，也未與高等院校進行長期而深入的合作，傳承力和影響力十分有限。第三，對文化品牌建設的重視度不夠。文化品牌反映了深厚的歷史淵源和思想內涵，是醫學流派開展保護、管理、傳播等系列措施的無形載體，對其發展和延續有持久的影響力。樹立文化招牌、塑造文化形象，是促進傳承的必要手段。然而，許多醫學流派對自身文化形象的塑造顯得單薄和平淡，傳播力也很有限。例如位處廣州荔灣區的西關正骨流派曾建立專屬的宣傳網站，以圖文形式對正骨文化做了基本介紹，更新一些相關新聞、中醫保健知識，并采取了互動模式，對留言里的疑難問題予以專業解答。雖然初衷值得肯定，并收到了一定成效，但也存在形式單調、內容稀少、更新頻率低的問題，對網站的管理尚需進一步完善。而細觀其歷史，西關正骨并不缺乏有價值的文化素材，例如何竹林“穿腸破肚能活命”的傳說，黃飛鴻與西關正骨的深厚淵源，武術之鄉的種種風俗傳統，少林傷科和西關正骨的內在聯系等等。這些都牽涉到廣奧深厚的醫學和武術文化，在傳說故事、影視作品、文學評論等領域都有較大的發揮空間，卻未得到充分利用。歸根到底，缺乏重視度、資金不足、文宣人才稀少是主要的原因。第四，社會影響力不足。擴大社會影響力，對傳承活動無疑會產生巨大的推動作用。社會影響力取決于流派自身實力、自我營銷能力和社會地位高低，可以通過多種對外渠道不斷升級。但由于類型和活動區域所限，傳統醫藥類非遺可參與的社會活動通常在小范圍以內，例如義診服務、健康咨詢，以及少量的文化交流，對外參與度不高，因而社會影響力非常有限。

第五篇：2013中國印刷業發展數據全揭秘

總結：2013中國印刷業發展數據

【內容提要】2013年中國印刷業總產值首次突破1萬億元，達到10398.5億元，整體規模排在全球第二位，全國共有印刷企業10.5萬家，從業人員341.5萬人，全行業資產總額10624.7元，利潤總額796.2億元，對外加工貿易額837.5億元，去年中國印刷業總產值比上一年增長9.3%。

2014年7月3日，為期4天的2014中國（上海）國際印刷周隆重開幕。在于上海新國際展覽中心E6館主會場舉辦的印刷周主論壇上，國家新聞出版廣電總局印刷發行司司長王巖鑌發表了題為《推動中國印刷業實現可持續發展》的主旨演講。演講中，王司長首次發布了2013年中國印刷業發展的最新數據2013年中國印刷業總產值首次突破1萬億元

王司長表示，根據2014年印刷企業校驗的統計，2013年中國印刷業總產值首次突破1萬億元，達到10398.5億元，整體規模排在全球第二位，全國共有印刷企業10.5萬家，從業人員341.5萬人，全行業資產總額10624.7元，利潤總額796.2億元，對外加工貿易額837.5億元，去年中國印刷業總產值比上一年增長9.3%。

“這是前年中國印刷業的增速首次從2位數回落到1位數（9.6%）后，去年的增速繼續有所放緩，但仍高于國民經濟的增長速度。”王司長強調說，“2013年中國印刷業繼續保持了穩中有進、提質增效、綠色發展。”

中部地區印刷產值平均增長率達20%

“從2011年到2013年，中部地區（包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南6省）印刷產值由1094億元增長到1538億元，平均增長率為20%，遠超11%的全國平均水平；外商投資總額由原來20億美元增長到38.9億美元，對外加工貿易額由31.3億元增長到62億元，幾乎都翻了一番。”

王司長表示，以上成績，印證了近年來東部沿海地區“騰籠換鳥”，印刷業作為偏向勞動密集型的產業，由東部地區向中西部地區梯度轉移的步伐明顯加快。

規模以上重點印刷企業利潤同比增長20%

“截至2013年底，全國共有規模以上重點印刷企業（年產值在5000萬元以上）3075家，資產總額為6247.5億元，比上一年增長19%，占全行業的59%，顯示規模以上重點印刷企業的主力軍地位繼續鞏固。這批企業實現印刷產值5816.4億元，比上一年增長4%，工業增加值1483.4億元，比上一年增長12.4%，利潤總額498.6億元，比上一年增長20%。”

王司長強調，雖然這批企業產值增速有所下降，但工業增加值和利潤總額均快速增長，說明規模以上重點印刷企業的產品附加值和盈利能力在持續提高。

“目前，我們印刷產值超過10億元的大型骨干印刷企業已經超過40家。同時，近年來分工較細特點明顯的綠色印刷、數字印刷、藝術品印刷等中小企業數量快速上升，影響力日益擴大。”她表示，中國印刷業基本形成了大型骨干企業引領輻射、中小特色企業協調補充的良好發展態勢。

各類印刷產品結構持續優化

王司長表示，近年來，中國各類印刷產品之間的比例和整體結構在持續優化。

一是出版物印刷產值保持穩定增長，占整個印刷總產值的比重基本不變。反映在數據上，從2011年到2013年，出版物印刷產值由1313.9億元增長到1585.6億元，占印刷總產值的比重基本維持在15%左右。書刊印刷充分滿足了人民群眾的閱讀需求。

二是包裝裝潢印刷產值保持快速增長，占整個印刷總產值的比重穩步提升。反應在數據上，2013年，包裝裝潢印刷產值達到7742億元，占印刷總產值的比重由2009年的65%提高到2013年的75%。

三是高品質書刊和商品包裝的印刷產值的比重不斷提高。高品質書刊主要使用涂布印刷紙，一般用于攝影藝術畫冊，兒童圖畫書，高檔彩色雜志等；高品質商品包裝主要使用白紙板，一般用于高檔化妝品，食品盒等。

“反映在數據上，我國涂布印刷紙占印刷用紙的比重從2003年的8.9%提高到2013年的15.4%，白紙板占印刷用紙的比重從2003年的20%提高到2013年的27.2%。目前，我國印刷產品結構在滿足大眾化需求的同時，呈現品質化、個性化、訂制化的多元發展趨勢。” 王司長強調說。

500多家印刷企業已具備綠色印刷生產能力

“三年來，綠色印刷實施取得了積極成果。綠色印刷標準，檢測正在完善，已有500多家印刷企業具備綠色印刷生產能力，全國10多億冊中小學教科書從今年秋季學期將基本實現綠色印刷。”

王司長表示，為發揮引導激勵作用，總局從2012年開始就多方呼吁國家對綠色印刷給予扶持獎勵。在閻曉宏副局長的協調下，財政部文資辦在2013年中央文化產業發展專項資金中，給予了全國43家印刷企業2.768億元的綠色印刷專項扶持。

“據估算，這些財政扶持至少帶動了社會50億元的綠色印刷投資。中央財政政策是方向標，具有極強的導向性。去年，北京和上海兩市財政分別拿出3000萬元和400多萬元專項資金用于補貼和獎勵綠色印刷。對于扶植印刷業實現環保、節能、品質、綠色發展，起到了至關重要的推動作用。”

數字印刷實現產值占印刷總產值的比重首次達到1%

談到數字印刷發展時，王巖鑌表示，2013年，我國數字印刷實現產值103億元，比上一年增長63%，占印刷總產值的比重首次達到1%。全國共有專營和兼營數字印刷企業2488家，數字印刷生產設備7715臺（套）均比上一年增長兩倍多。

“與傳統印刷相比，數字印刷繼續保持了迅猛的發展態勢。我在去年按需印刷論壇上講到，發展數字印刷，理念決定方向，軟件重于硬件，增值贏得未來。這一年來，我們很欣喜的看到，業內各方對數字印刷發展的模式、技術和運營路徑的探索，取得了很多積極的進展。”王司長表示。

印刷對外加工貿易額增長8.5%

2013年，我國對外加工貿易出口總額為8608億美元，比上一年下降了0.2%。而我國印刷對外加工貿易額為837.5億元，比上一年增長了8.5%。

“數據顯示，近兩年雖然國家對外貿易整體增速放緩，但中國印刷業對外加工貿易卻一直保持著持續穩定的增長。”王司長強調，印刷對外加工貿易的發展，不僅培育了一批技術裝備先進、管理科學規范、符合國際標準的外向型骨干印刷企業，而且這些骨干企業還帶動輻射了一批中小特色印刷企業的快速成長，不斷提升了中國印刷產業的整體素質。

“與發達國家相比，中國印刷具有成本優勢；與發展中國家相比，中國印刷具有質量優勢。越來越多的中國印刷企業在國際競爭中脫穎而出。”天津印刷在線（天羽愛德印刷）