2018-2019大数据时代计算机行业研究报告.pptx

2018-2019大数据时代计算机行业研究报告,投资要点：,大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章,对于大数据，Gartner给出的定义是需要运用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。1980年，著名未来学家阿尔文托夫勒在其著作第三次浪潮中，将“大数据”描绘为“第三次浪潮的华彩乐章”。,大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限,基于大数据对各行业的深入影响，美国、欧盟等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略，中国亦将其视为新经济的重要支撑。据信通院数据，2017年中国大数据相关产业规模为4700亿元，预计2020年有望赶超1万亿，年均复合增速近30%，其中，核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年可达329亿，空间广阔。同时，大数据投融资市场也持续升温，,2012-2016年期间，国内共发生大数据投融资事件超1600件，统计公布金额的1300余起投资，其融资总额达1200多亿，2016年同比增长189.7%。,大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王,分析大数据产业链，主要涵盖数据来源、数据管理与分析、数据应用。1）数据是行业发展的源泉，政府、BAT、运营商等是当前中国大数据的主要拥有者，另在细分领域拥有入口资源的公司也是稀缺标的。2）数据管理与分析是产业中游。数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节，其中，数据存储是产业链的支撑，参与者以传统数据库企业为主；数据安全是产业发展的重要保障，渗透数据存储、传输、交互的各个环节。而产业链最核心的当属数据分析与挖掘，其能力直接决定着大数据应用的推广程度和范围，当前Hadoop、Spark是使用较为广泛的两种处理框架，算法方面受益人,工智能，神经网络算法关注度再次高涨。3）应用为王，对大数据分析结果进行应用是完成产业商业化目标，实现价值的终点。对比市场空间、政策倾向及惠及民生等方面，我们更为看好政务大数据及医疗大数据市场，另从产品形态看，整体解决方案商更容易树立标杆案例，灯塔效应明显。,投资建议,我们认为，产业链上数据是源泉、存储是支撑、安全是保证、分析是核心、应用是价值实现。建议关注拥有位置领域入口资源的四维图新，布局芯片及AI服务器的中科曙光，以及掌握视频数据分析能力的海康威视，外加应用领域的智慧公安解决方案商美亚柏科、智慧医疗解决方案商创业软件等。,风险提示,技术遭遇瓶颈；政策有所延缓；订单低于预期；市场系统性风险1,Table_First|Table_SummaryTable_First|Table_ReportDate2018 年 11 月 07 日Table_First|Table_Rating,Table_First|Table_Chart一年内行业相对大盘走势,Table_First|Table_Author,Table_First|Table_RelateReport相关报告1、政策暖风频吹，新技术重视度再次彰显2018.11.05,2、 亚马逊、微软公布最新财报，再次彰显云计算高景气度2018.10.29,3、市场存反弹需求，短期关注超跌中长期关注高景气行业2018.10.25,2%-12%-26%-40%,2017-11,2018-03,2018-07,2018-11,计算机,沪深300,正文目录,1.2.3.,1.1.1.2.1.3.3.1.3.2.,大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章 .4大数据的定义.4为什么要研究大数据？.6大数据发展的基础：数据积累、算力提升、技术创新 .7大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限 .7大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王 .11数据来源：政府、BAT、运营商等是当前大数据的主要拥有者 .12数据管理与分析：存储是支撑、安全是保证、分析是核心.12,3.2.1 数据处理框架：Hadoop、Spark 是应用较为广泛的两种框架.123.2.2 数据处理算法：受益人工智能，神经网络算法关注度再次高涨 .19,3.3.,4.5.,数据应用：应用是完成产业商业化目标，实现价值的终点.26投资建议.28风险提示.35,图表目录图表 1：大数据 5V 特性.4图表 2：大数据发展历程.5图表 3：大数据搜索指数趋势（百度）.5图表 4：大数据贡献列举.6图表 5：全球数据规模 .7图表 6：数据的重要性归类.7图表 7：美欧日韩关于大数据的主要政策（非完全统计）.8图表 8：全球大数据核心产业规模（亿美元）.8图表 9：国内大数据相关政策（非完全统计）.9图表 10：中国大数据市场产值 .10图表 11：大数据核心产业规模.10图表 12：中国大数据领域投融资金额 .10图表 13：中国大数据领域投融资轮次分布（次）.10图表 14：2012-2016 各产业项目融资情况（单位：亿元） . 11图表 15：大数据产业链图谱 . 11图表 16：大数据处理框架（非完全统计）.13图表 17：Hadoop 物理结构.14图表 18：单点物理结构 .14图表 19：Hadoop MapReduce 运行流程.14图表 20：MapReduce 示例（统计单词）.14图表 21：HaDoop2.0 引入 YARN.15图表 22：YARN 运行流程.15图表 23：Hadoop 特性.16图表 24：Spark 框架构成.17图表 25：基于 YARN 的 Spark 架构（类 MR-YARN） .17图表 26：Spark 作业处理调度框架.17图表 27：Spark 特性.18图表 28：Spark 在各领域的应用.18图表 29：评定算法优劣的依据 .19图表 30：大数据处理算法（非完全统计，由于神经网络算法近来关注度较高故单列）,.20,图表 31：神经网络处理单元模型（神经元） .21图表 32：神经网络算法发展历程.21图表 33：BP 算法结构图（3 层）.22图表 34：RNN 循环展开结构.22图表 35：LSTM 隐含单元结构.23图表 36：卷积理念推演 .24图表 37：CNN 经典结构（LeNet-5，Yann LeCun，1998）.24图表 38：Kohonen 网络基本结构（二维平面线阵） .25图表 39：领域示意图（可以是正方形或六角形等形状）.26图表 40：中国大数据应用领域企业.26图表 41：中国政府大数据应用市场规模.27图表 42：中国医疗大数据应用市场规模.28图表 43：四维图新位置大数据服务.29图表 44：四维图新历年经营情况.30图表 45：四维图新分业务毛利情况（2017，亿元）.30图表 46：中科曙光历年经营情况.31图表 47：中科曙光分业务毛利情况（2017，亿元）.31图表 48：海康 AI Cloud 核心理念.32图表 49：海康 AI Cloud 产品家族.32图表 50：海康威视历年经营情况.32图表 51：海康威视分业务毛利情况（2017，亿元）.32图表 52：美亚柏科历年经营情况.33图表 53：美亚柏科分业务毛利情况（2017，亿元）.33图表 54：创业软件历年经营情况.34图表 55：创业软件分业务毛利情况（2017，亿元）.34,1. 大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章1.1.大数据的定义对于大数据， Gartner 给出的定义是需要运用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的大数据时代提出，大数据不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。大数据具备 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）的特点（IBM）。随着信息技术不断发展，互联网快速普及，与人们的生产、生活日益紧密，全球数据亦呈现倍数级增长的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。图表 1：大数据 5V 特性,1980 年，著名未来学家阿尔文托夫勒在其著作第三次浪潮中，将“大数据”描绘为“第三次浪潮的华彩乐章”。2003 年TheGoogleFileSystem、 2004 年MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters 、 2006 年Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData谷歌大数据三大论文发布，以及 2005 年 Hadoop 项目的诞生，使得大规模处理结构化、半结构化、非结构化数据1的廉价方案成为可能，为大数据产业的快速普及创造了基础条件。2008 年，大数据得到部分美国知名计算机研究人员认可。业界组织计算社区联,1,结构化数据：能用数据或统一结构加以表示，如数字、符号。半结构化数据：介于结构化数据与非结构化数据之间，和普通纯,文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，但和具有严格理论模型的关系数据库数据相比，半结构化的数据结构变化又很大，如 HTML、XML 文档。非结构化数据：无法用数字或统一结构表示的信息，如图像、声音、视频等。（参考易观智库）,数据量大：IDC 预计到 2020 年，全球创建和复制的信息量将达到44ZB，中国数据量将超过 8ZB,价值密度低：海量数据中，如何通过强大的机器算法，更迅速有效地完成数据的价值“提纯”，已成为目前大数据背景下亟待解决的难题,数据类型多：除文本为主的结构化数据、网页数据为代表的半结构数据，也存在大量网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据,数据真实：大数据中的内容是与真实世界生息息相关的，研究大数据就是从庞大的网络数据中提,取出能够解释和预测现实事件的过程数据流转快： 1 秒定律，要在秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了,盟（Computing Community Consortium）发表白皮书大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破，详尽阐述了大数据对社会治理的推动作用，及其潜在的商业价值。大数据正式进入世界最具有价值和影响的技术行列。,2009 年，美国政府为构建开放、透明机制，启动 Data.gov 网站向公众开放多种政府数据，包括交通、经济、医疗、教育和人口服务等。2012 年，Data.gov 已累积来自 172 个政府机构的数据集，数量从 2009 年的 47 个暴增至 40 万个以上，催化美国政府推出相关政策，加速大数据技术发展。,至此，大数据产业迎来其发展的大时代。,图表 2：大数据发展历程,图表 3：大数据搜索指数趋势（百度）,1.2.为什么要研究大数据？2015 年，亚马逊市值第一次超越沃尔玛，当前前者市值更是后者的三倍多，而亚马逊销售额中有 1/3 是依托大数据精准营销产生。通过记录顾客浏览网站时的行为数据，如所搜关键词、到访页面、关注商品、购买订单，以及不定期举行活动引导客户明确喜好，如主题投票，亚马逊搜集并分析客户属性、兴趣、需求，利用聚类等大数据模型为客户群体推荐合适商品。以色列的环境比中国大西北更恶劣，但将大数据引入农业后，以色列成为了“欧洲的厨房”。凭借较高的信息化和数字化基础，以色列农业技术公司利用大数据帮助农民根据农场的具体情况采用更加个性化的耕种方案。如 Taranis 公司利用大数据分析法推出包括预测天气、灌溉和病虫害状植物模型技术，指导农民合理灌溉、杀虫；AKOL 公司更是将不同区域农民工作习惯等人为因素纳入农作物生长及环境状况的大数据分析范畴，进一步优化方案。更甚者，在体育界，植入科技和大数据之后，美国金州勇士队在短短几年内就实现了从一个“烂”球队到 NBA 总冠军的飞跃。勇士队老板拉科布作为数据分析的坚实拥趸，把数据分析思想充分融入到球队的训练之中，最先引入球馆录像和分析系统，同时其团队统计历年 NBA 比赛，发现最有效的进攻是眼花缭乱的传球和准确的投篮，并创造了三分球新打法，助力勇士队快速成长。图表 4：大数据贡献列举,以色列农业,勇士队夺冠,12000,亚马逊、沃尔玛市值对比总市值（亿美元）,1000080006000400020000亚马逊(AMAZON)AMZN.OWALMARTWMT.N正如大数据时代所言，大数据开启了一场重大的时代转型，就像望远镜让我们感受到宇宙，显微镜让我们能够观测微生物，大数据收集、分析海量数据帮助我们更好地理解世界，是众多新发明和新服务的源泉。如今，数据已经成为重要的商业资本，可以作为前期投入创造实际经济价值，此外，大数据也撼动着医疗、教育、人文、,社交等世界的方方面面其社会价值亦不可估量。1.3.大数据发展的基础：数据积累、算力提升、技术创新在互联网快速普及、物联网加速渗透的背景下， PC、手机、传感设备等全面兴起，推动全球数据呈现倍数增长、海量集聚的特点，为大数据产业发展奠定了庞大的数据基础。根据 IDC 统计，2011 年全球创建和复制的数据总量为 1.8ZB，2016 年这一规模为 16.1ZB，预计 2020 年将达到 44ZB，在其数据时代 2025白皮书（希捷赞助）中，更是预测到 2025 年，全球创建和复制的数据总量将扩展至 163ZB（1ZB 等于 1万亿 GB）。,图表 5：全球数据规模,图表 6：数据的重要性归类同时，处理如此规模的数据量也对算力提出了巨大的挑战。所幸，摩尔定律推动处理器性能不断提升，GPU、FPGA、TPU 等高算力芯片不断涌现，为大数据产业发展保障了迅速的处理能力。在 GoogleI/02018 开发者大会上，谷歌发布了第三代 TPU处理器，基于 TPU 3.0 的新运算阵列 TPUv3 Pod 性能相比 TPUv2 Pod 有 8 倍提升，运算速度可超 100PFlops（PFlops：每秒千万亿次浮点计算）。再者，云计算、人工智能等新技术的出现也为大数据产业发展提供了技术支撑。云计算为企业实现了更为便捷的大数据解决方案，其按用量付费、可扩展的存储计算能力、便捷易部署等特点，大大降低了企业应用大数据的难度与成本，促进大数据产业加快推广。人工智能通过深度置信神经网络等领先算法，自动处理、分析大规模数据，从而获得预测性的洞察，指导或直接替代人工决策，提高大数据核心预测的效率性。2. 大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略。 2009 年，美国科学家委员会（NSTC）就发布了开,发数字数据的威力报告，初步提出发展大数据的框架，奥巴马政府亦对大数据行业大力支持，帮助美国取得世界领先地位。参考大数据白皮书（2016），IDC、Wikibon 等咨询机构分析，2016 年全球大数据核心产业规模约为 300 亿美元，预计 2020 年有望达到近 600 亿美元。图表 7：美欧日韩关于大数据的主要政策（非完全统计）,国家美国欧洲日本韩国,政策2012 年 3 月，奥巴马政府宣布启动“大数据研究与开发计划”，投入 2 亿美元进行大数据相关技术研发2013 年 5 月，奥巴马政府发布行政令，加大政府数据开放力度，以更有效地利用宝贵的公共信息资源2014 年 5 月，白宫行政办公室与总统科技顾问委员会联合发布大数据：抓住机遇，保护价值与大数据和隐私：技术视角，分别从政策和技术的角度分析了大数据的发展对社会带来的影响，特别是对隐私的影响2016 年 5 月，白宫又发布了联邦大数据研发战略计划报告，在已有基础上总结未来研发重点战略，指导大数据发展进程2012 年 9 月，欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略，旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体，预计到 2020 年，大数据技术领域新增投资将为欧盟创造 9570 亿欧元产值，增加 380 万个就业岗位2013 年英国政府发布英国数据能力发展战略规划，并建立世界首个“开放数据研究所”2013 年 6 月，安倍内阁正式公布创建最尖端信息技术国家宣言，这一以开放大数据为核心的 IT 国家战略，旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”2012 年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划,2013 年，韩国未来创造科学部提出“培育 1000 家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划，以及出台第五次国家信息化基本计划(2013-2017)等多项大数据发展战略图表 8：全球大数据核心产业规模（亿美元）,业发展规划明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化，2014 年“大数据”首次出现在政府工作报告中，奠定了行业快速发展的政策基础。而 2017 年以来，党的十九大报告、中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习、首届数字中国峰会召开等，均再次显示出领导层对加快建设数字中国的高度重视。图表 9：国内大数据相关政策（非完全统计）,时间2012-072013-072013-082014-022014-032015-032015-042015-082016-032017-012017-102017-122018-04,政策国务院发布“十二五”国家战略性新兴产业发展规划，明确提出支持海量数据存诸、处理技术的研发和产业化上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013-2015 年发布，攻克关键技术，研制大数据核心装备，形成大数据领域的核心竞争力国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见，推动商业企业加快信息基础设施演进升级，增强信息产品供给能力，形成行业联盟，制定行业标准，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接贵州关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见，打造大数据产业发展应用高地，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地大数据首次写入政府工作报告，设立新兴产业创业创新平台，在新一代移动通信、集成电路、大数据、先进制造、新能源、新材料等方面赶超先进，引领未来产业发展国务院制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场发改委创新投资管理方式建立协同监管机制的若干意见，提出运用互联网和大数据技术来创新监管的方式。国务院正式印发促进大数据发展的行动纲要，成为我国发展大数据产业的战略性指导文件十三五规划纲要提出“实施国家大数据战略”，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动 ，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新工信部印发大数据产业发展规划（20162020 年），到 2020 年技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破 1 万亿元，年均复合增长率保持 30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑中国共产党第十九次全国代表大会报告，提出加快建设创新型国家，加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，习近平总书记在主持学习时强调深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，提出要推动大数据技术产业创新发展；构建以数据为关键要素的数字经济；运用大数据提升国家治理现代化水平；运用大数据促进保障和改善民生；切实保障国家数据安全，加快建设数字中国首届数字中国建设峰会召开，会上国家互联网信息办公室发布了数字中国建设发展报告（2017），报告总结了党的十八大以来数字中国建设取得的重大成就和基本经验，评估了“十三五”信息化发展主要目标、重大任务、重点工程和优先行动的进展情况，分析了数字中国建设面临的形势，提出了下一步努力方向对于中国大数据产业的规模，目前各个研究机构均采取间接方法估算。根据信通院数据，2017 年中国大数据产业规模（包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务）为 4700 亿元人民币，同比增长 30%，且预计 2020 年这一规模有望赶超 1 万亿，年均复合增速近 30%。其中，大数据核心产业规模 2017 年为 234 亿元，同比增长 39%，预计 2018 年为 329 亿。,同时，大数据投融资市场也持续升温。根据信通院数据，2012-2016 年期间，国内共发生大数据投融资事件超 1600 件，统计公布金额的 1300 余起投资，其融资总额达 1200 多亿，2016 年同比增长 189.7%。轮次上，A 轮占比最高为 40%，天使轮次之为 38%；方向上，数据分析、应用项目等创新企业最受资本追捧。,图表 10：中国大数据市场产值,图表 11：大数据核心产业规模,图表 12：中国大数据领域投融资金额,图表 13：中国大数据领域投融资轮次分布（次）,2800,3600,4700,6200,8000,10100,20000,60004000,8000,10000,12000,2015,2016,2017 2018E 2019E 2020E,中国大数据市场产值(亿元）,84,116,168,234,329,500,200150100,250,300,350,2014,2015,2016,2017,2018E,中国大数据核心产业规模（亿元）,0,100,200,300,700600500400,2012,2013,2014,2015,2016,中国大数据领域投融资金额（亿元）,614,650,174,56,10,1,1,103,0,100,200,300,700600500400,天使轮 A轮,B轮,C轮,D轮,E轮,F轮,PE,图表 14：2012-2016 各产业项目融资情况（单位：亿元）,3. 大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王,分析大数据产业链，主要涵盖数据来源、数据管理与分析（包括集成、存储、安,全、挖掘、分析等）、数据应用。,图表 15：大数据产业链图谱,注：此图仅为示意图，并未将所有企业列出，且排名不分先后,3.1.数据来源：政府、BAT、运营商等是当前大数据的主要拥有者,