通过研究发现, 本轮大数据发展的主要驱动力是互联网的快速普及, 但是随着移动终端市场的渗透率逐渐饱和, 我国互联网市场规模增速明显放缓, 物联网将成为下一轮数据爆炸式增长的主要来源, 并且会极大提高我国数据信息的价值密度.
摘要: 通过研究发现, 本轮大数据发展的主要驱动力是互联网的快速普及, 但是随着移动终端市场的渗透率逐渐饱和, 我国互联网市场规模增速明显放缓, 物联网将成为下一轮数据爆炸式增长的主要来源, 并且会极大提高我国数据信息的价值密度. 得益于政策的推动, 目前我国大数据产业已经能进入快速推进期, 未来大数据与云计算以及人工智能的融合度将不断加深.
2018 年全球大数据储量达到 33ZB(1ZB=1 万亿 GB), 其中中国的数据产量占比最高, 约占全球数据产量的 23%, 并且我国数据产量的增长速度十分迅猛, 平均每年增长速度比全球快 3%.
我国互联网普及率超过 60%, 成为本轮大数据发展的主要驱动力
我国互联网普及率稳步增加, 给我国大数据的发展奠定了雄厚的数据基础. 如图 1 所示, 2008 年我国网民数量只有 2.98 亿人, 之后便呈现出一路上升的态势, 截至 2018 年底, 我国网民数量已达 8.29 亿人, 2008 至 2018 年期间我国网民数量年平均增长率 CAGR 为 9.75%. 互联网普及率方面, 2008 年我国互联网普及率仅为 22.6%, 之后便稳步增长, 2018 年底达到了 59.6%, 预计 2019 年底, 我国互联网普及率将突破 60%. 随着互联网市场饱和度的逐渐提高, 我国互联网普及率的同比增速已经下降到较低水平, 但整体网民数量仍在不断增加. 由于网民数量不断增多, 大规模的多样化数据资源被积累起来, 为我国大数据产业的发展奠定了雄厚的数据基础. 根据日前 IDC 披露的数据, 截至 2018 年底, 我国数据量为 7.6ZB, 相同时点美国的数据量为 6.9ZB, 预计 2025 年我国数据量将达到 48.6ZB.
我国数据资源价值密度不断提高, 促进我国由数据大国向数据强国转变
我国数据量庞大, 但是整体价值密度较低. 本轮大数据的发展主要得益于互联网的普及, 随之而来的是我国数据资源价值量偏低, 标准化与准确性偏低, 整体利用率不高的现状. 如图 2 所示, 从 2015 年我国数据资源分布结构方面来看, 数据信息价值量较低的娱乐数据占比最高为 46%, 其次是非娱乐图像数据占比 37%, 而数据信息价值含量较高的生产力数据与物联网数据合计占比仅为 11%, 尽管近几年我国物联网在逐渐发展, 工业数据与物联网数据也在不断累计, 但是由于物联网的发展尚处于探索阶段, 高价值的物联网数据尚未呈现出爆炸式的增长格局, 目前我国仍有将近一半的数据资源为价值含量较低的娱乐数据.
我国移动互联网市场规模增速放缓, 物联网将成为下一轮数据信息爆炸式增长的主要驱动因素, 并且会极大提高数据信息的价值密度. 根据中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告 (2019)》显示, 截至 2018 年底我国网民规模达到 8.29 亿, 其中手机网民规模达到了 8.17 亿元, 网民通过手机接入互联网的比例高达 98.6%, 但是随着移动终端的渗透率逐渐饱和, 移动互联网市场增速开始放缓, 如图 3 所示, 2014 年我国移动互联网市场规模同比增速高达 183.84%, 之后便呈现出连年下降的态势, 2018 年已经下降至 38.4%. 另一方面, 我国物联网产业近些年来发展十分迅速, 根据工信部披露的数据, 2008 年我国物联网市场规模仅为 780 亿元, 2018 年这一数字已超过 1.2 万亿元, 年平均增长率 CAGR 为 28.2%, 目前依然处于高速增长阶段, 物联网的发展必然伴随着局域连接与广域连接(包括蜂窝和 LPWA) 的爆发, 并且叠加 5G 商业化落地的推动作用, 联网终端会进一步增多, 将会产生海量的生产力数据与物联网数据, 在为我国大数据产业的发展持续提供巨大规模新增数据量的同时, 不断提高数据信息的价值密度, 从而促进我国由数据大国向数据强国转变.
我国大数据产业进入快速推进期, 与云计算以及人工智能不断深入融合
我国大数据产业市场规模与产业规模增长迅速, 进入快速发展期. 2015 年我国开始提出《大数据发展行动纲要》大力支持大数据产业发展, 并于 2016 年将大数据上升为国家战略层次, 得益于政策的重视与推动, 近些年来我国大数据产业发展迅速, 根据公开数据显示, 2015 年我国大数据产业整体规模 2800 亿元, 之后便保持着年均 30.34% 速度扩张, 截至 2018 年底, 我国大数据产业规模增长至 6200 亿元, 并且预测 2020 年突破 1 万亿元大关.
大数据与云计算以及人工智能结合紧密, 未来会协同发展, 不断深入融合. 云计算是大数据的基础, 大数据的特色在于对海量数据进行分布式挖掘, 但是单台电脑在规定时间内无法实现大规模的数据处理, 必须依托云计算的分布式处理, 分布式数据库和云存储, 虚拟化技术. 大数据与云计算的结合共同促进了人工智能的发展, 作为人工智能的基础层, 大数据结合云计算能够对采集到的大量数据进行迅速而准确的分析与判断, 从而对人工智能技术层以及应用层起到支撑作用. 人工智能是新一轮的技术革命, 未来发展空间巨大, 人工智能的崛起必将促进大数据与云计算的融合度不断加深.
结语
大数据是信息时代的产物, 时至今日, 数据信息俨然成为了堪比石油, 黄金以及钻石的战略资源, 近年来相关政策日渐完善, 我国大数据产业在技术以及应用等方面均取得了明显的进展, 并且随着物联网的普及以及人工智能的发展, 我国大数据产业必将迎来更加广阔的发展空间.
来源: http://iot.51cto.com/art/201908/601400.htm