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1、大数据行业分析报告 2022年大数据行业发展前景及规模分析大数据市场发展历程(1）萌芽时期（20世纪90年代至21世纪初)1997年，美国国家航空航天局武器研究中心的大卫埃尔斯沃思和迈克尔考克斯在他们研究数据可视化中首次使用了“大数据”的概念。1998年，Science杂志发表了一篇题为大数据科学的可视化的文章，大数据作为一个专用名词正式出现在公共期刊上。在这一阶段，大数据只是作为一个概念或假设，少数学者对其进行了研究和讨论，其意义仅限于数据量的巨大，对数据的收集、处理和存储没有进一步的探索。(2）发展时期(21世纪初至2010 年)21世纪前十年，互联网行业迎来了一个快速发展的时期。2001
2、年，美国Gartner公司率先开发了大型数据模型。同年，DougLenny提出了大数据的3V特性。2005年，Hadoop技术应运而生，成为数据分析的主要技术。2007年，数据密集型科学的出现，不仅为科学界提供了一种新的研究范式，而且为大数据的发展提供了科学依据。2008年，Science杂志推出了一系列大数据专刊，详细讨论了一系列大数据的问题。2010 年，美国信息技术顾问委员会发布了一份题为“规划数字化未来”的报告，详细描述了政府工作中大数据的收集和使用。在这一阶段，大数据作为一个新名词，开始受到理论界的关注，其概念和特点得到进一步丰富，相关的数据处理技术层出不穷，大数据开始显现出活力。(
3、3）兴盛时期(2011年至今)201l 年，通用商用机械公司开发了沃森超级计算机，通过每秒扫描和分析4TB数据打破了世界纪录，大数据计算达到了一个新的高度。随后，MGI 发布了大数据前沿报告，详细介绍了大数据在各个领域的应用，以及大数据的技术框架。2012年在瑞士举行的世界经济论坛讨论了一系列与大数据有关的问题,发表了题为大数据，大影响的报告，并正式宣布了大数据时代的到来。2011年之后大数据的发展可以说进入了全面兴盛的时期，越来越多的学者对大数据的研究从基本的概念、特性转到数据资产、思维变革等多个角度。大数据也渗透到各行各业之中，不断变革原有行业的技术和创造出新的技术，大数据的发展呈现出一片
4、蓬勃之势。2011年以后,大数据的发展可以说已经进入了全面繁荣的时期。大数据渗透到各行各业，不断改变原有行业的技术，创造新技术，大数据的发展呈现出旺盛的趋势。图表：全球行业大数据市场发展周期资料来源：中国行业大数据产业链分析图表：大数据产业链资料来源：中国行业大数据生态图谱图表：中国行业大数据生态图谱资料来源：中国行业大数据市场发展规模据统计，2016年中国行业大数据市场规模达到4153.6亿元，2020年中国行业大数据市场规模达到10270.3亿元。2016-2021年中国行业大数据市场规模现状如下所示：图表：2016-2021年中国行业大数据市场规模现状行业整体趋势预测（1）数据管理软件趋
5、向于统一多数据模型的平台随着大数据厂商技术实力的提升，逐渐出现了能够提供多数据库模型的大数据平台技术。相比多种数据库产品的集成方案，多种数据库模型统一的大数据平台的优势包括：1）提升场景效率。同一份数据可以分别采用多种数据模型存放，解决不同场景的处理效率问题；2）统一分析管理。关联不同模型的数据，统一分析管理；3）降低运维成本。无需维护多种数据库，降低运维成本；4）降低数据持有成本，同一份数据在不同的数据模型当中不需要全量存储，不同模型只需要存储必要的数据内容即可，在查询时可以通过关联的方式获取全量信息。未来多模型数据平台将通过不断提高计算、存储引擎的处理能力，从操作响应速度、数据并发能力、数
6、据管理成本等多个角度优化企业的数据需求，成为多模大数据平台的重要发展趋势。（2）分布式系统成为行业技术架构主要的发展方向为了处理 TB 以及 PB 级别以上的数据规模，分布式的架构将数据分散在网络上多个通过高速网络互联的节点上联合计算。因为数据分布在不同节点，在进行计算任务时，任务也会被切分成多个子任务，分发到多个节点上同时进行计算，能充分利用整个集群各个节点的计算资源、存储资源和 IO 资源，可线性提升集群的存储和处理能力。因此，分布式架构能较好的处理该类问题，这也是分布式架构相对于传统单机架构的核心优势。在大数据场景下，分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明
7、显优势，能够较好的满足大数据分析的需求。此外，近年来，分布式技术不断发展，在提供高弹性、支持高并发的同时，支持关系型数据库中强事务性的特性，成为大数据技术的重要发展方向。（3）云原生大数据平台架构成为未来的主要发展方向面对客户日益增长的海量数据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原生的大数据平台架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless 等核心技术，提供了高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计算分析的能力。相比传统数据库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能够提供强大的创新能力、丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式。（4）国家加速数据要素
8、市场建设，推动数据安全流通技术的商业化加速当前，丰富的数据要素资源已经涵盖了政府、金融、运营商、房地产、医疗、能源、交通、物流、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域。同时，由于数据的流通和利用是数据要素价值创造的前提。而跨域、跨中心的数据融合计算需求，以及数据要素在开放流通环节中的安全需求（包括“可用不可见”、“可用不可得”、“可用不出域”等），都使得数据的安全可信流通成为数据要素的市场化配置的重要一环，也是各行业数字化转型过程中和过程后的必由之路。随着数据安全法、个人信息保护法的实施，以安全为前提的数据开放利用将迎来新一轮发展机遇。隐私计算是在处理、分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大。在国家加速数据要素市场建设和重视数据安全和隐私保护的大背景下，数据安全防护技术、隐私计算技术的应用普及和商业化在加速进行。图表：行业整体趋势预测资料来源：大数据行业市场前景如何？