艾瑞:2016互联网企业大数据产品研究报告

发布时间: 2016-12-23 10:20
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中国数据驱动型互联网企业大数据产品研究报告 2016年

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聚焦网络媒体大数据,研究其体系架构及相关产品

大数据Data
•发展阶段:从信息驱动向数据智能驱动进阶;
•产业结构:由数据源、技术服务及应用类型共同构成;
•数据来源:企业自有数据是主流数据源,数据的流通和共享将成趋势;
•数据管理:数据挖掘与可视化成行业热点,数据管理向垂直行业分化;
•分析处理:文本、图像、语音分析相对成熟,视频分析存在探索空间;
•应用类型:从独立数据产品向完整行业解决方案发展,定制化将成趋势。


互联网大数据Internet

•优势体现:互联网基因有利于大数据的获取与处理;
•现状分析:互联网行业是大数据应用的领跑者。1)已上市互联网企业中,以BAT为首的数据驱动型媒体整体表现较好;2)未上市互联网企业中,数据驱动型企业成为领跑者;
•机遇:1)手机网民持续增长,可采集群体更加广泛;2)移动端使用时长占比超77%,信息采集更加丰富连贯;3)场景化特征为大数据发展带来新契机;
•挑战:屏幕变小、行为碎片化对大数据的应用提出更高要求。


网络媒体大数据Media

•海外发展:1)企业技术探索先行,政策推动产业发展进程;2)将自主研发与投资收购相结合,技术推动企业发展;
•优势体现:具有强媒体属性的网络服务的发展策略相对成熟;
•现状分析:中国网络媒体的数据生态系统雏形已成,多维度输出大数据能力;
•发展策略:大媒体以流量+广告服务为起点,推进产业生态形成。


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中国大数据产业现状分析

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大数据产业图谱

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大数据应用广泛,价值升级来源于数据流通及共享

概述:本报告的大数据产业图谱以大数据产品的角度出发,对产业链角色进行划分。其中,数据管理与数据分析部分包括了大数据基础架构及相关分析技术,能够实现大数据的存储、分析、挖掘、可视化等环节。而在数据源与数据应用方面,从功能和流程角度来看具有高度的关联性及一致性,涉及行业极其广泛。


数据应用

大数据应用已渗透电信、金融、医疗、人力资源、物流、天气等多个行业,从产品角度来看,除传统的工具/产品化服务、行业应用及解决方案外,大数据应用也包括商业智能等分析服务。
应用情况:目前大数据应用的主要输出形式是可视化报表,未来将在功能方面进一步融合提升。
典型大数据行业应用:
•物流:优化整体运输流程,实现实时查询把控。
•营销:应用形式成熟落地,既提高了用户对目标商品的获取效率,又改善了商家的投放效果。

数据管理与分析
大数据基础架构包括多种数据库及相关分析计算技术,能够支持数据的采集、清洗、集成、存取、分析、挖掘等环节,从功能角度来看,除传统的数据处理过程外,可视化分析等分析服务也是基础架构的一环。
  • 应用情况:企业(含互联网企业)的数据相关部门(如数据中心/数据分析平台/数据商业部等),主要通过对数据的管理、分析及整合,服务于自有业务,同时不断拓展应用类型和范围。
  • 价值体现:大数据处理过程中流转的数据形态可划分为静态数据和动态数据,主要通过计算过程实现其价值,其中,模型算法为数据深度挖掘的核心,能够实现预测等功能。



数据来源
目前数据来源已较为多元,维度也越加丰富,尤其是互联网行业,在数据深度与广度方面具有天然优势,而物联网、车联网等的出现丰富了数据的采集方式与采集范围。
  • 应用情况:目前企业内部的数据打通已成行业趋势,未来将进一步实现行业内外的数据流通乃至共享。
  • 价值体现:1)大数据能够对人群进行细化管理,并提高对特定人群的覆盖率;2)数据价值的实现与其鲜活度相关;3)大数据的核心价值不在于数据量大,而在于通过数据的沉淀与应用产生价值,其价值升级来源于数据的流通和共享。



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中国网络媒体大数据产业分析

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2003年-2015年海外网络媒体大数据政策及技术发展历程

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大数据已成海外网络媒体标配,其大数据发展历程与技术的迭代紧密相关,一方面,根据业务需求自主研发尖端技术,为数字化发展奠定基础;另一方面,通过投资或收购大数据技术相关公司,整合业务,提高整体效能。无论是大数据的存储形式还是运行机制的优化,都给产业带来了深远的影响。这对中国互联网媒体的大数据产业发展起到了示例作用。

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中国数据驱动型网络媒体的大数据战略

媒体数据对外开放的程度正在逐步提高,同时应用范围渐趋丰富,除指导广告投放、实现精准触达外,还将向产品优化指导、运营决策支持、舆情监测分析等方向拓展;此外,媒体数据还将进一步支持智能技术的发展和实现。而外部数据获取和使用的行业标准,将伴随着加密技术的发展而加速形成;同时,外部数据也将对来源广泛的多维数据进行数据联动的方式和价值进行进一步探索。伴随着媒体数据的开放程度进一步提高,甚至形成企业间的战略联动,媒体数据的使用价值将提升,在数据话语权上占据主导地位。

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中国网络媒体大数据应用地图

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中国网络媒体大数据的机遇与挑战

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中国大数据发展的主要行业问题

大数据产业在我国的发展过程中,数据资产价值极高的政府数据的运用程度逐步提高,但其整体的数据质量和集中度仍处于较低水平,输出方式也存在优化空间。此外,大数据相关的法律法规尚不完善,隐私界限、数据归属、数据生命周期等相关概念未形成统一标准,没有对行业起到实质的监管作用。聚焦到行业中,企业间数据合作共享意识薄弱,数据孤岛情况严重,企业往往通过投资并购而非合作方式获取数据,数据流通效率低且难度大。

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中国大数据发展的企业主要问题

国内大数据产业在应用方面尚未成熟,一方面,整体技术水平有限,存在跨平台跨终端的数据流失;另一方面,大数据领域专业人才存在较大缺口。整体上,数据解决方案同企业业务结合有限,在决策支持方面起到的作用还较小,数据对业务的推动效果不如期望,同时,市场教育不足,中小企业数据需求和意识较弱,大数据的商业模式尚不成熟。

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中国大数据产业中隐私界限、数据归属及定价标准发展方向

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中国大数据技术产业链机会点梳理

大数据的运作效率始终是行业发展的痛点之一,制约了其发展的速度,但伴随着人们对音乐、影视等多媒体内容的需求逐渐增大,互联网媒体的呈现形式越发多元,产生了大量非结构化数据,既提高了对大数据处理效率的要求,又对海量视频进行高精度搜索和多维度分析的技术形成了尤为迫切的需求。

在现有的机器算法固有缺陷(如完全依靠用户历史行为数据的精准推荐范围越来越窄等)的驱动下,已经涌现出了协同过滤、混合智能算法等更加贴合用户需求的算法类型,未来可采集的数据维度将会越来越丰富,需通过要基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能技术进行理解、学习、预测和适应,以满足产业发展的需要。但各行业数字化程度不均匀,针对具体行业特征进行洞察与决策的智能产品还存在较大缺口。在需求驱动之下,新入企业还有较多机会点,涉及大数据基础设施、视频分析技术、智能算法、垂直领域BI等各方面。

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中国大数据企业数据入口拓展

大数据时代,数据资产的价值越发凸显,拥有大数据能力的互联网企业在整合内部数据资源之余,还通过企业并购、数据交易和企业合作等方式,积极扩充数据源。

在企业层面的数据扩张之余,未来互联网企业还将继续布局其他层次的数据链条,以采集更丰富立体的用户行为数据,联动数据生态。除了基本的电脑、手机、平板电脑外,可穿戴设备、智能家电等智能终端也将成为数据入口,一方面,通过应用软件跟踪(软件)和智能模块内置(硬件)等方式实现数据回传,结合其触网行为数据,运用大数据系统进行多维度综合分析和关联应用;另一方面,判断其使用习惯,利用算法为用户提供智能产品的个性化体验及后续增值服务。

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中国大数据企业数据出口拓展

网络媒体通过提供广告服务变现已成为一种成熟的商业模式,在此基础上,大数据的出现使广告投放效果更加精准,针对市场分布、受众属性、触网行为、媒体策略等具体投放环节的服务更加精细化,并且能够在投后进行多指标的投放效果监测评估,形成了定制化的全案广告服务。

在继续深耕广告服务的同时,基于广泛用户数据的网络媒体大数据产品,还将在提升内容质量和内容触达效率的基础上,进一步进行拓展:1)从应用形式来看,产品与服务的结合将更加紧密,产品应用形式将更加灵活;2)从业务类型来看,应用方向将向指导产品优化、支持运营决策等方面拓展,探索更多数据价值实现形式,也为数据变现提供更多想象空间;3)从输出范围来看,在服务于自有业务之余,正在逐步探索大数据能力的对外输出,向其他行业渗透,同时赋能海外,助力数据应用水平相对落后国家的数字化发展。

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不同时期的大数据发展特征总结

在大数据技术与服务的发展过程中,可视化产品/服务极大地推动了大数据应用产品/服务的普及,降低了其使用门槛,同时也促进了数据挖掘维度的丰富化,催生了更多大数据的应用类型。基于云端多年积累的海量基础数据,通过与数据挖掘、机器学习和人工智能算法的结合,在多种表现形式共同作用的条件下,将为产业智能赋能,解放一部分人的工作,并使用户与场景的交互方式发生变化,使用户使用的服务变得更加贴合偏好、更加方便智能,从而改善用户在应用使用中的体验,增加浏览、点击、支付等操作行为的频率和转化效率,进而提高企业的整体运营效率。

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