近日，中國電子信息產業發展研究院在工業和信息化部信軟司指導下發布了《中國大數據產業發展水平評估報告(2017年)》(以下簡稱《評估報告》)。作為《大數據產業發展規劃(2016-2020 年)》頒佈後的第一個年度大數據產業評估報告，為我國大數據產業健康發展和相關產業管理工作提供了有力支撐。現將報告主要內容予以展示，以饗讀者。
推動大數據產業持續健康發展，是黨中央、國務院作出的重大戰略部署，是實施國家大數據戰略、實現我國從數據大國向數據強國轉變的重大舉措。
目前，在主管部門和各地方省市的積極推動下，我國大數據產業發展已經取得了積極進展，大數據基礎環境不斷優化、數據資源大量積累、大數據企業快速發展、行業應用不斷深化，但由於大數據定義和邊界的不清晰、相關統計體系的缺失，造成業界對我國大數據產業發展取得的成績、存在的問題、所處的發展階段等情況難有準確的判斷。
在此背景下，工信部信軟司指導中國電子信息產業發展研究院發佈《中國大數據產業發展評估報告（2017年）》（以下簡稱《報告》），這是工信部《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》發佈後的第一個年度評估報告。《報告》重點聚焦於區域、行業、企業三個層面，通過制定指標體系測算髮展指數，剖析發展水平、層次和特點，分析存在的不足和問題，這對於研判應採取的政策措施、推動我國大數據產業快速發展具有積極作用。
《報告》分為總體篇、區域篇、行業篇、企業篇、展望篇五個篇章。
總體篇在《大數據產業發展規劃（2015-2020）》確定的新方向和新要求基礎上，全面闡述了大數據產業概念及界定、發展概況與評估體系。
區域篇結合往年《中國大數據產業生態地圖》，重點比較了全國各省市大數據產業發展水平，並從環境、產業、應用三個層面剖析了區域大數據的發展特點。
行業篇圍繞大數據+時代到來引發的新變革，對各行業大數據發展水平進行了評估，並從基礎環境、數據彙集、行業應用三方面分析了行業大數據發展特點。
企業篇圍繞基礎畫像、技術研發以及市場拓展三個維度對我國大數據企業進行了綜合評估和梳理分析，並且首次評出大數據企業TOP100，同時對產業鏈環節、行業解決方案、特色細分領域大數據企業做了重點剖析比較，評出大數據企業TOP5。
大數據產業涉及到經濟社會的方方面面，在各行業各領域中都有大數據產業的融合滲透，其涵蓋範圍很廣。從概念定義上來看，大數據產業指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主的相關經濟活動，包括數據資源建設、數據軟硬件產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務。亦可從三個產業層次理解：
一是大數據核心產業：指專門應用於大數據運行處理生命週期的軟件、硬件、服務等，包括大數據硬件、大數據軟件、大數據服務和行業大數據。其中行業大數據指的是面向行業特點的大數據解決方案等。
二是大數據關聯產業：指在大數據運行處理的過程中，為其提供基礎設施、處理工具、相關技術等的產業，包括雲計算、物聯網、互聯網、移動互聯網、人工智能、虛擬現實等。
三是大數據融合產業：指大數據與其他行業領域融合產生的新興業態、升級業態，包括智能製造、智慧農業、智慧城市、機器人、智能交通、智慧醫療、智能家居、智能網聯汽車等。
本報告中所涉及的大數據產業主要指大數據核心產業，在企業篇特色細分領域大數據企業評價中會涉及部分大數據關聯產業及融合產業。 大數據運行生命週期涵蓋從數據的產生到採集、數據傳輸、存儲，再到分析挖掘，直至最終的呈現與應用。
《報告》在區域、行業、企業三個方向分別建立了大數據產業評估標準。區域大數據發展評估指標主要圍繞我國31個省、市、自治區對區域大數據產業發展水平進行評估。
行業大數據發展評估指標主要圍繞工業、金融、教育等10個行業對行業大數據發展水平進行評估。企業大數據發展評估指標主要評估開展大數據相關業務的主要企業的發展水平。
《報告》中區域大數據發展評估指標用於評估一定區域範圍內大數據產業的發展水平，主要針對省域區域範圍。區域大數據發展評估主要從三個方向展開：一是評估區域大數據產業發展的基礎環境；二是評估區域大數據產業發展水平；三是評估區域大數據應用發展水平。區域大數據發展評估指標由3個一級指標和10個二級指標構成。
《報告》中行業大數據發展評估指標用於評估面向特定行業應用的大數據產業發展水平，重點行業包括工業、政務、交通、醫療、教育、旅遊、金融、電信、農業和商貿。
行業大數據發展評估主要從四個方向展開：一是評估行業大數據發展的基礎環境；二是評估行業數據資源採集及彙集水平；三是評估行業大數據應用水平；四是評估行業大數據應用效益。行業大數據發展評估指標由4個一級指標和10個二級指標構成。
《報告》中企業大數據發展評估指標用於評估開展大數據業務的大數據企業發展水平。企業大數據發展評估主要從三個方向展開：一是評估企業的綜合發展水平；二是評估企業在大數據領域開展技術和產品研發創新的能力；三是評估企業在市場競爭中地位。
企業大數據發展評估指標由基礎畫像、研發創新和市場拓展3個一級指標和8個二級指標構成。同時，對產業鏈環節、行業解決方案、特色細分領域大數據企業做了重點剖析比較。
我國各省（市）大數據產業的發展由於政策環境、產業基礎、應用特點等不同而表現出明顯的梯級分佈特徵，大數據產業發展地區集聚效應顯著。
2016年，國家大數據綜合試驗區引領產業發展，其所在區域的大數據產業發展總指數在全國大數據產業發展總指數的佔比高達38.5%。
2016年，大數據產業區域集聚發展格局逐步形成，長三角地區、珠三角地區、中西部地區和東北地區大數據產業集聚發展態勢明顯。
2016年，我國東部、西部、中部、東北四個分區產業發展差異化明顯，從總體水平來看，東部地區大數據發展水平最高，佔全國大數據發展總指數的44%，西部地區緊隨其後，在全國總指數中佔比達到31%。中部地區和東北地區佔比分別為17%和8%。
2016年，區域大數據產業發展環境持續優化，各省市的發展環境平均指數為8.2，20個省市的發展環境指數在7以上，佔比65%；同時，各省市發展環境階梯化特徵明顯，特別是浙江、上海、廣東、福建4個省市受信息化發展基礎好、組建建設比較完善等因素影響，發展環境指數在10以上。
2016年，各省市大數據產業平穩增長，但發展水平差距較大，全國大數據產業發展平均指數為9.99，北京、江蘇、浙江、山東、上海這五大省市大數據產業發展處於全國領先水平，佔全國總指數值的比重超過40%。而云南、吉林、河北、內蒙古、廣西等11個省市指數值低於5，佔全國指數的比重僅為8.8%。
2016年，全國各省市積極開展大數據應用，並且以政務大數據為突破口積極推進大數據應用，應用指數平均值為10.67，取得較好成效；同時，大數據應用在發達省市率先突破，廣東、浙江、四川、江蘇、福建、上海、山東、貴州、河南等排名前10的省市的大數據應用總指數達152.7，佔全國的比重超過46%，體現出較強的領先優勢。
我國行業大數據總體發展水平受各行業大數據發展水平受基礎環境、數據彙集、行業應用等因素影響，總指數為288.65，平均發展指數為28.87，行業大數據整體發展情況較好，由高至低依次為：金融、政務、交通、電信、商貿、醫療、教育、旅遊、工業、農業。
隨著《促進大數據發展行動綱要》等政策的進一步貫徹落實，大數據在各行業的應用逐漸加快，進入穩步成長階段，整體呈現差異化態勢，金融、政務大數據在十大行業大數據中凸顯引領作用，指數分別為45.37、42.39，佔整體指數的比例分別為的16%、15%。
從消費端和生產端來看，消費端（金融、政務、交通、電信、商貿、醫療、教育、旅遊）的大數據發展指數佔總體發展指數的89%，生產端（工業、農業）的大數據發展指數佔總體發展指數的11%，我國行業大數據發展正在由消費端向生產端逐漸滲透。
基礎環境特點：隨著《促進大數據發展行動綱要》等一系列配套政策的貫徹落地和實施，我國各行業大數據基礎環境的持續優化，其中，在政務領域，政策的連續出臺使政務大數據的基礎環境具有明顯的優勢，評估指數為16.16，高出平均值6.99，佔整體指數的18%，高居首位。
數據彙集特點：以行業大數據的數據採集率、數據集聚能力和數據流通水平為行業大數據數據匯聚發展水平的主要評估因素，數據彙集總指數為87.88，平均指數為8.79，各行業數據彙集水平呈現較為明顯的三階梯局勢，並形成了較為明顯的“數據鴻溝”現象。
行業應用特點：以行業市場空間、龍頭企業/單位投入佔比以及行業大數據平臺（國家級）數量為評估行業應用發展水平的主要評估因素，大數據行業應用水平評估總指數為109.08，平均指數為10.91，整體來看，行業應用指數差別懸殊不大。醫療、農業行業應用指數分別為5.99、4.39，低於平均指數的4.92、6.52，佔整體發展指數的5.49%、4.03%，應用水平將具有巨大的發展空間。
總體來看，我國大數據企業整體呈現“金字塔”狀的實力分佈。
從金字塔上層來看，我國大數據企業發展指數高於50的企業數量佔比僅為5%，其中大數據企業發展指數處於50到100之間的僅佔3.2%，高於100的僅佔1.8%，位於金字塔尖端。
從金字塔中層來看，我國大數據企業發展指數處於30到50之間的企業數量佔比為6%，處於20到30之間的企業數量佔比為19.3%；從金字塔底層來看，我國大數據企業發展指數處於20以下的企業數量佔比高達69.7%，可以看出這一區間集聚了我國大多數從事大數據相關業務的中小微企業。
基於大數據企業發展評估指標體系，對我國大數據相關企業進行了梳理總結和分析評估，最終得出2016年我國大數據企業發展指數前百強名單。
從基礎畫像來看，我國大數據企業基礎畫像指數呈現較為明顯的斜率變化趨勢，按照基礎畫像指數區間分佈，可以分為領軍企業、中堅企業、長尾企業三類企業。
一是領軍企業優勢突出，數量僅佔比9.22%，指數和佔比為56.30%，指數跨度從53.71到10.73，均值為26.96,極差為42.98；二是中堅企業實力均衡，數量佔比29.49%，指數和佔比34.95%，指數跨度從10.26到2.06，均值為5.23,極差為8.20；三是長尾企業數量眾多，數量佔比高達61.29%，指數和佔比僅8.75%,指數跨度從1.99到0.08，均值為0.63，極差為1.91。
領軍企業之間的差異也很大，競爭力之間的差距較為明顯；長尾企業大多數處於初創和融資階段，企業運營尚未步入正規。企業之間指數差異小，指數波動幅度也較為平緩，但未來發展潛力巨大。
從技術研發來看，我國大數據企業技術研發指數平均值為9.29，企業分佈整體呈現“龍頭企業領先、中小微企業為主體”的格局。
一方面，以華為、中興等通信企業和BAT等互聯網企業為代表的龍頭企業技術研發實力遙遙領先，技術研發指數均超過44，技術研發指數超過20的龍頭企業數量佔比為6.45%，平均指數達到39.04，指數總和為546.53，指數佔比達到27.10%。同時，龍頭企業之間技術研發能力差異較大，排名第1的華為（78.76）與排名第14的攜程（20.49）技術研發指數極差達到58.27，技術研發指數大於20的企業間技術研發指數方差達到17.00。
另一方面，我國大數據企業技術研發指數低於20的企業佔比達到93.55%，技術研發指數總和為1470.43，指數佔比為72.90%。但我國中小微型大數據企業技術研發能力整體處於較低水平，平均指數僅為7.24，低於全國平均水平，企業間差異性較小，技術研發指數方差僅為3.51，表明我國中小微型大數據企業之間在技術創新方面競爭激烈，技術研發能力整體水平有待提高。
從市場拓展來看，我國大數據企業呈現出“主體平穩、少量突出”的分佈格局，行業整體呈穩步發展態勢，我國大數據企業市場拓展指數平均值為5.92。
一方面，市場拓展指數小於12的企業數量佔到92.17%，指數和達到1023.83，指數佔比為79.76%，表明我國絕大多數大數據企業保持了穩步增長的發展趨勢，同時該部分企業市場拓展指數平均值僅為5.12，略低於全國平均水平，表明我國大多數大數據企業市場拓展能力不足，還需進一步穩固已有市場並且開拓新興市場。
另一方面，市場拓展指數超過12的大數據企業佔比為7.83%，總指數和為259.84，指數佔比達到20.24%，指數平均值達到15.28，表明我國大數據龍頭企業市場拓展能力強勁，以較少的企業數量佔據了一定的市場份額，成為我國大數據產業發展的重要引領力量。
根據對我國大數據企業綜合競爭力情況分析評估，我國大數據企業綜合競爭力整體分佈比較集中，少數龍頭企業優勢突出。以華為、阿里巴巴、騰訊、中興、百度為代表的信息技術龍頭企業處於第一陣營，發展指數領先優勢十分明顯，排名第1的華為與排名第11位的浪潮之間的指數跨度高達87。
同時，隨著企業排名向後推移，企業發展指數的跨度逐漸降低，企業的實力更加接近，排名第15位的東軟集團與排名100位的中油瑞飛之間的指數跨度僅為22。絕大部分大數據企業發展指數處於20以下，具有廣闊的發展潛力空間。
通過對基礎畫像、技術研發以及市場拓展三大指標在發展指數中的佔比情況對標分析，我們可以將大數據企業分為基礎帶動型、創新驅動型和市場拓展型三大類型，現階段來看，隨著我國大數據產業處於創新發展及應用帶動的上升期，我國大數據企業發展大多以研發創新、專利佈局等創新驅動為主，比例高達72.3%；以大數據基礎軟硬件廠商為代表的基礎帶動型企業佔比為15.9%。
受數據主權以及數據跨境流動等因素的影響，我國大數據企業仍以國內市場為主，大多數企業並未承接相關國際業務，市場拓展型企業佔比僅為11.8%，然而，隨著國家“一帶一路”戰略的深入推進，大數據產業也將在“一帶一路”沿線國家加緊佈局，未來市場拓展型企業比重將有所上升。
基於對大數據產業鏈條的分析研究，我們將大數據產業鏈條分為數據採集、數據存儲、數據預處理、數據分析挖掘、數據可視化、數據流通等六大環節。
當前我國大數據企業業務範圍不斷拓展，幾乎覆蓋了產業鏈的各個環節，其中以從事大數據分析挖掘業務的企業最為集中，所佔比例高達63.7%；從事數據採集業務的企業佔比為37.4%；從事IDC、數據中心租賃等數據存儲業務的企業比重最低，僅為8.5%；從事數據分類、清洗加工、脫敏等預處理業務的企業佔比為27.8%；從事數據可視化相關業務的企業佔比14.3%；從事大數據交易、交換共享等數據流通業務的企業佔比為18.3%。
隨著國家大數據戰略的深入推進實施，各地方配套政策和實施細則不斷髮布和落實，我國大數據產業發展與地方經濟發展和傳統行業轉型升級關係愈加密切，大數據對地方產業融合滲透作用日趨明顯，整體呈現普遍發展的繁榮景象。
然而，受地方人才、資金、市場等要素的影響，大數據企業尤其是骨幹企業發展仍呈現集聚態勢，80%以上的企業集聚在北京、天津、山東、江蘇、浙江、上海、廣東、福建等東部沿海信息技術產業基礎較好的省市；此外，在東北、中西部等重點城市，如貴陽、成都、西安、武漢、長沙、鄭州、合肥、哈爾濱、瀋陽、大連等也呈現集聚分佈，大數據企業數量所佔比例超過18%。
根據大數據技術及應用的發展情況，我們重點聚焦數據採集、數據存儲、數據預處理、數據分析、數據可視化、數據流通等六大產業環節，並對相關產業環節大數據龍頭企業進行分析和評價。
我國大數據產業環節龍頭企業發展指數相對比較均衡，指數跨度並不大，跨度從20.01到12.77，均值為14.47，極差為7.73。
數據分析環節龍頭企業發展指數水平較高，發展指數達到20，其他5個產業環節的龍頭企業平均指數為13.36，仍與數據分析環節存在不小的差距。
數據分析挖掘作為大數據產業鏈的核心環節，產業附加值最高，這一環節集聚了大部分有實力的大數據企業，隨著大數據產業發展及應用的深入，大數據分析環節必將湧現出更多的獨角獸企業。
根據大數據在政府治理、民生服務以及重點行業的應用情況，我們重點聚焦政務、工業、健康醫療、交通、農業、金融、教育、能源等17個行業領域，並對相關行業大數據龍頭企業進行排名。
我國主要行業大數據龍頭企業呈現“齊頭並進”的發展態勢，17個主要行業大數據企業平均發展指數為23.10，最高的安防大數據企業發展指數達到39.72，最低的營銷大數據企業發展指數為14.55，政務、旅遊、教育等12個行業應用大數據企業平均發展指數為22.63，處於全行業發展指數平均值水平，表明我國大多數行業大數據龍頭企業發展水平相當。
一方面，安防和安全大數據企業發展水平較高，發展指數均超過30，表明我國專注於安全的大數據領軍企業發展層次較高，同時也反映出大數據安全是我國大數據產業發展中的重點領域，相關企業的發展也受到越來越多的關注和重視。
另一方面，電信、能源和營銷三個行業大數據企業平均發展指數僅為16.21，低於全行業整體發展指數平均水平，電信、能源等行業大數據發展主要依靠綜合性龍頭企業帶動（本排名並未納入國內三大運營商以及電力、石油等巨型央企），專業化大數據企業發展空間相對狹小，發展層次有待提高。
本節重點結合數據中心IDC、基因測序、工控安全、數據庫、智能建築、區塊鏈、虛擬現實、機器學習、計算機視覺、徵信分析、商業智能BI、車聯網、開源計算、智能語音、工控安全等15個特色細分領域對大數據企業進行排名（不納入華為、阿里、騰訊、百度等綜合型龍頭企業）。
15個特色細分領域大數據龍頭企業發展水平可主要分為三個區間。
一是從事數據中心業務和基因測序的龍頭企業處於第一陣營，兩類企業整體發展水平較高，平均發展指數維持在20左右，從事數據中心業務龍頭企業具有大量的硬件資源支撐，固定資產總額優勢相對明顯，且當前數據中心市場服務器租賃託管等業務運營和拓展模式相對成熟。
二是從事工控安全、數據庫、區塊鏈、機器學習、車聯網等10類細分領域大數據相關業務的龍頭企業處於第二陣營，平均發展指數處於12.35到16.4之間，整體發展較為均衡。其中，以工控安全、數據庫、數據營銷、車聯網、智能語音等為代表的大數據相關業務，由傳統的業務模式向新興領域轉型提升的需求十分迫切，這些領域龍頭企業大多數已經完成蛻變，且在與大數據融合業務方面取得良好進展。區塊鏈業務由於處於應用起步階段，龍頭企業總體水平相對不高，但由於螞蟻金服的崛起整體拉高了區塊鏈龍頭企業的平均發展指數。
三是以虛擬現實、開源技術和計算機視覺為代表的第三陣營，整體發展指數相對較低，處於11左右，虛擬現實、計算機視覺屬於前沿技術，技術研發投入大，應用市場處於起步階段；開源技術重在技術積累，屬於底層核心技術，龍頭企業資產及業務收入規模偏小，市場拓展難以形成規模。
本報告由工信部信息化和軟件服務業司指導，中國電子信息產業發展研究院副院長樊會文負責組織研究工作，中國電子信息產業發展研究院軟科學處董凱對課題研究提供了全面支持，中國電子信息產業發展研究院軟件產業所潘文、韓健、蒲松濤、呂海霞、陳光、王宇霞、劉倩、薛棟、石健、鍾新龍等作為課題組成員承擔了本報告的專題調研、數據整理、研究分析和報告撰寫工作。
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