大数据产业园可行性研究报告Word文档格式.docx
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大数据时代是继云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命时期。
云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。
物联网、云计算等已经为大数据时代做好了准备,大数据的发掘应用能带来新一波生产率增长和消费者盈余浪潮,那么大数据企业以及大数据产业园是否具有投资价值呢?
本报告以投资大数据产业园为切入点,分析研究大数据产业园可行性,同时在可行性分析的基础上提出合理的园区建设和招商建议。
一、大数据产业园概要
(一)大数据产业园
产业园是产业集群的重要载体和组成部分,大数据产业园即是大数据企业的孵化平台,是大数据企业的集群地,是大数据企业走向产业化道路的催化剂。
(二)大数据企业
根据业界对大数据以及大数据企业的理解,广义的大数据企业指产生大量数据的企业和处理运用大量数据的企业,例如产生大量通讯记录数据的电信通讯企业,对电话通讯信息进行处理分析的电信增值业务运营商,产生交易数据的电商平台,对网上购物记录搜集并进行分析的相关网站企业。
狭义的大数据企业指进行专业搜集、处理、分析和运用大量各类数据等相关工作的企业。
本报告后文所指大数据企业均指狭义的大数据企业(特别标注除外)。
(三)大数据产业园出现背景
其一,计算机的发展和便携式智能设备的出现。
随着集成电路技术按照摩尔定律高速发展,占据集成电路应用大半江山的计算机技术也日新月异,同时各种各样的智能设备分支普遍出现并应用,如智能手机,佩戴式计算机系统(如谷歌眼镜)等。
计算机技术和便携智能设备的出现发展让生活更加便利,把以前需要用实际行动才能完成的动作变成了只需在虚拟世界中动动手指就可以完成的数据交流,如网购、订餐、订票等。
其二,消费者购物和其他消费的虚拟化增加了商家提升销售额的难度。
以往消费者心理和行为分析理论及方法已不能满足需求,商家亟需新的分析方式分析消费者习惯。
其三,政府机关或其他企事业单位为提升公共服务和管理效率,紧跟潮流,相继采用了电子办公系统、电子监控系统等,其搜集或者产生的相关信息和收到的反馈投诉以大量数据如山洪暴发般激增,亟需专业的数据处理分析组织进行专业处理分析。
其四,云计算(cloudcomputing)、物联网等技术的出现为大数据时代的到来做好了技术铺垫,增加了民间大数据处理的可能性。
(四)大数据产业园发展现状
截至2013年12月份,根据创想智慧城市研究中心的研究,全国已建或拟建的大数据产业园区超过十个。
其中,陕西、天津、重庆的大数据产业园区规划较为明确。
陕西西咸新区沣西新城已在信息产业园中规划了国内首家以大数据处理与服务为特色的产业园区。
根据重庆市政府出台的《重庆市大数据行动计划》,到2017年,重庆市将打造2至3个大数据产业示范园区,培育10家核心龙头企业、500家大数据应用和服务企业,引进和培养1000名大数据产业高端人才,形成500亿元大数据产业规模,建成国内重要的大数据产业基地。
二、大数据产业园必要性及可行性分析
(一)大数据产业园必要性
1、电子商务转型升级刺激大数据产业园需求
目前,比较出名的电子商务企业或者网站主要有淘宝、亚马逊中国、京东、苏宁网易、当当网、天猫、国美网上商城、美团、一淘网、
聚划算、XX团购导航等,其他中小型电商平台更是不计其数,竞争十分激烈。
在各大电子商务购物平台之中,目前普遍采用的是B2C模式,即是企业对个人用户的EC(ElectronicCommerce,电子商务),因此各大电商购物平台都在努力实现转型升级,寻求突破现在销售瓶颈的措施,以期提升自身核心竞争力,扩大市场份额。
艾润咨询发布报告显示,2013年前三季度中国中小企业B2B(B2B是指企业对企业之间的营销关系)电商市场营收达52.5亿元,环比增加5.8%,同比增长则达22.9%,呈现出回暖现象。
艾润咨询表示,电商市场回暖一部分是因为世界经济大环境有所改观,另一方面则是因为各大电商平台采取基于大数据的B2B模式。
艾润咨询指出,大数据是未来电商市场的发展方向之一。
近日,阿里巴巴做出了一个具有里程碑意义的举措——推出了较新的C2B模式。
C2B模式即由客户定制商品,提出意向成交价格,由商家来决定是否接受客户的要求。
假如商家接受客户的要求,那么交易成功;
假如商家不接受客户的要求,那么就是交易失败。
同时,阿里包下了美的、九阳、苏泊尔等十个品牌的12条生产线,专为天猫特供小家电。
阿里通过所掌握的数据以及分析成果,去指导这些生产线的研发、设计、生产、定价。
C2B模式对企业的大量数据处理能力提出了硬性要求,即要从海量数据里分析出顾客的购物意向和购物倾向,从而实现“想顾客所想”和对顾客的个性化定制。
竞争促进升级,电商购物平台转型升级,推陈出新,强烈刺激了大数据需求,扩大大数据处理分析需求缺口,有利于大数据产业园的出现。
2、各大行业待处理数据量逐渐过载迹象明显
全球互联网的网民每个月下载的流量,在1998年平均只有1兆,在2003年达到100兆,2008年达到1G,2014年全球网民平均每天下载会达到10G。
2012年和2013年全世界新产生的信息量,等于从信息时代开始一直到2011年底信息量的总和,而2011年全世界的数据规模是1.8ZB[1]。
网络里的数据分为自媒体数据、日志数据、富媒体数据,以及企事业单位数据、政府数据等。
就日志数据而言,新浪微博现在一秒要接受100万以上的响应请求;
XX日前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近万亿,每天大约要处理60亿次搜索请求,约几十PB数据;
中国联通用户上网记录条数高达83万条/秒,约一亿条/月,对应数据量为300TB/月,或3.6PB/年。
医院也产生大数据。
广州中山大学第一附属医院2008年已经保存100个TB的数据,估计到2015年要1000个TB。
视频监控摄像头在国内广泛应用,也产生大数据。
很多城市的摄像头多达几十万个,一个月的数据量达到数十PB。
中国工商银行拥有2.2亿用户和6亿个账户,每日处理多达2亿个交易。
中国石油集中统一信息系统管理8600万吨/年的成品油销售业务,年处理3450万张单据。
中国航信目前运行着超过2000台硬件设备,每秒钟事务处理能力11000TNX/S,每天为100万旅客提供订票离港服务,阿里巴巴集团拥有的数据达到30P(1P=100万GB)。
各大集团公司每天所需处理分析的数据量日渐增大,趋于过载。
回顾各行业历史发展轨迹,把工作量大且难的数据处理分析业务外包给大数据企业将成为未来的可能趋势。
(二)大数据产业园可行性分析
1、宏观环境PEST分析
PEST宏观环境分析方法作为目前常用的分析方法,主要从四个方面进行分析,即政治(politics)、经济(economy)、社会(society)和技术(technology)。
(1)政治法律政策环境分析
首先,大数据企业属于知识密集型企业,而大数据产业园则是培育大数据企业的基地,因此,按照相关规定大数据产业园及大数据企业能享受到一系列的政策优惠。
①税收优惠(即国家规定的所得税)。
根据新企业所得税法规定:
通过认定的高新技术企业减按15%的税率征收企业所得税。
高新技术企业的有效期为三年,期满后可以继续复审,通过复审的继续享受税收优惠,复审后的证书有效期仍为3年。
②海关(进出口)、出入境方面比较便利。
③金融信贷优惠,具有融资优势和投资便利,高新技术可以作价入股。
④优先行政审批、许可,直通车服务。
⑤企业借聘和从内地调入科技人员以及人员赴港出国,享受优惠。
⑥在海外设立研究开发机构或销售机构的高新技术企业,给予优惠。
⑦优先保证用电、用水和通讯。
⑧建设用地和购置住房,给予优惠
其次是政策支持。
《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》提出支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化;
《物联网“十二五”发展规划》中,也将信息处理技术列为四项关键技术创新工程之一,其中包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,另外三项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术和信息安全技术也是大数据产业的重要组成部分,与大数据产业发展密切相关。
(2)经济环境分析
亚马逊于去年12月获得“预期递送(anticipatoryshipping)”新专利,使该公司甚至能在客户点击“购买”之前就开始递送商品,亚马逊此项专利借助于大量用户数据的分析。
阿里巴巴推出全新的C2B电商模式,此种模式也是也是借助于对大量用户定制信息的处理分析。
中信银行通过多维数据分析,在各个方面大幅提升,如对于通过特定网络申请渠道的新客户,之前审核通过率仅为25%左右,现在已高达70~80%。
中信信用卡的消费额在2013年上半年实现了同比高达73.63%的增长率,达到2008.19亿元。
也正是得益于客户量的增长以及深度挖掘客户行为,使得中信信用卡收入实现了同比增加12.87亿元、上半年收入达到38.66亿元的丰厚回报。
大数据时代刚来就受到了大型企业的不断追捧,随着大量数据处理带来的优势以及利润逐步被人们认识,未来对大数据企业和产业园的需求也将逐步增大。
(3)社会环境分析
目前,大数据主要来源于互联网和智能终端。
中国国家互联网信息办公室副主任任贤良透露,至2013年9月底,中国网民数量达到6.04亿,互联网普及率达到45%,超过世界平均水平;
互联网已经覆盖到中国所有县级以上城市和超过99%的乡镇,86.7%的行政村开通了宽带。
根据工信部发布的数据,截至5月份,我国手机上网用户数达到7.83亿户。
中国手机网民已经形成庞大规模,并保持快速发展的态势,其中智能手机占据42.97%,非智能手机占57.03%。
然而《2010年年度信息流通普查报告》显示,互联网产生的大量数据信息中未被使用的信息比例高达99.4%,存在于未被使用部分的高信息价值无法得到有效的开发、利用。
随着人民生活水平不断提高,来自互联网和移动智能设备的数据信息还会进一步增多,亟需对信息进一步挖掘、处理、分析和利用,这进一步刺激和扩张了企事业单位单位和个人对大数据处理分析的需求。
(4)技术环境分析
云计算技术、便携式智能设备技术、物联网技术等为大数据时代提供了技术支撑。
2、大数据产业园SWOT分析
优势(S)
专业化、集群化,有利大数据企业企业孵化;
培养新产业链,促进就业;
劣势(W)
新兴行业面临巨大的困境;
具体政策支持较少;
相关专业人才稀少;
供需市场情况未卜,需求需要刺激扩张;
机遇(O)
移动互联网普及提升数据化程度;
我国人口基数大,移动互联网不断普及,将产生大量各种数据;
各行业电子化、智能化程度逐渐增高
威胁(T)
房产行业威胁大数据产业园供地;
目前企事业单位数据处理外包情况少,内部消耗较多;
三、可行性分析结论
综合所述,我国的各个宏观方面已经初步具备了适合大数据产业园发展的条件。
大数据时代的到来和以往其他行业发展革新一样,不仅
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