谷银基金行业月度简报 | 大数据板块

政策、知识、技术

大数据是国家基础性战略资源， 国家政策持续推动大数据产业发展

2016年“十三五规划”中国家明确提出实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，加快推动数据资源共享开放和应用开发。2017 年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016－2020 年）》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作。 发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。预计未来将有更多部门出台相应具体政策， 推动大数据行业的发展。 

六大层级构成大数据产业链完整闭环

大数据产业链包括一切与大数据产生与聚集（数据源）、组织与管理（储存）、分析与发现（技术）、交易、应用与衍生产业相关的所有活动。按照数据价值实现流程，贵阳大数据交易所将大数据产业链分为六大层级：数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易层、大数据应用层与大数据衍生层，其中每一层都包含相应的 IT 硬件设施、软件技术与信息服务等，构成了大数据产业链的完整闭环。

中美差距缩小将是我国大数据产业催化剂

行业内普遍认为我国大数据行业与美国存在三到五年的差距，未来几年美国作为大数据优势国家仍将领跑世界，并且对外输出先进的理念与技术，美国大数据发展仍然代表大数据发展方向。

我们认为，我国大数据行业想要快速发展并占领全球制高点必然需要缩小与美国的距离。因此消除与美国大数据行业之间的差异将是我国大数据行业的重要催化剂，主要有三点：1、数据文化的确立；2、技术工具的革新；3、数据交易共享的开放。

以应用为代表的下游产业将成为大数据主体

根据《2016 年中国大数据交易产业白皮书》的数据，未来几年我国大数据应用市场规模将以 87.6%的复合增长率增长，我们根据《白皮书》数据计算，到 2020 年大数据应用市场规模份额将达到 40%，成为大数据中规模最大的产业，与此同时，衍生层市场和交易层市场也快速增长，2014-2020 年复合增长率分别为 88.0%和 72.4%，2020 年市场份额分别为 18.5%和 4.0%，以应用为代表的下游产业将成为大数据主体。

政府和金融大数据应用落地最快，工业领域应用前景可期

从规模数据上看，政府与金融大数据应用市场规模远远大于其他行业，同时政府金融两行业市场规模的年复合增长率也稳居前二，政府金融大数据已经率先落地，政府大数据已经广泛的应用到交通、公安、法检等各个专业领域，金融大数据也已经应用到银行、金融等领域，并延伸了金融边界。根据我们的排序，工业领域大数据落地速度超过应用，加之大数据是工业互联网核心价值，未来大数据在工业领域应用前景可期。

热点、趋势、动态

全球数据流量爆发，基于对海量数据管理应用的大数据产业迅猛发展

来自 Wikibon 预测，全球大数据市场规模将从2014年的183亿美元， 增加到2026年的922亿美元，年复合增长率为14.4%。根据中国通信研究院的测算， 2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，同比增长30%，预计2018-2020年增速将保持在30% 以上。

全球大数据市场仍然较为分散， Palantir 在巨头林立的市场中占据 3%的市场份额

Wikibon 指出，在大数据市场发展的初期，硬件设计制造商增长最快，如IBM、HPE、Cisco 等传统设备商率先起步。其后是甲骨文（Oracle）和 NetApp 等信息服务巨头。AWS、Azure等IaaS 企业也迅速在大数据领域占据一席之地。专业化大数据可视化公司 Palantir 在巨头林立的市场中占据3%的市场份额。Wikibon 预测到2026 年，大数据软件应用产品预计将以每年 20%的速度增长，比硬件和大数据专业服务快得多。 Wikibon 认为增长最快的四个大数据应用分别为：数据管理（CAGR 14%）、流分析（CAGR 24%）、数据库（CAGR 18%） 和大数据应用分析和工具（23% CAGR），Palantir、Trovicor、UTIMACO、SS8 等专业化大数据应用企业异军突起。

我国2020年大数据市场间接带动产业规模将达到万亿级别    

网络内容安全业务国内市场机遇大，大数据业务实现全产业链布局

根据 Gartner 的数据，2017年中国网络安全市场规模为31.7亿美元，预计2018年达到35.5亿美元，并且当前国内网络安全市场渗透率远未达到全球平均水平，因此未来市场空间广阔。大数据产业已经上升为国家战略，根据中商产业研究院数据，2016年我国大数据产业规模为 2485亿元，预2018年将达到6000亿元，2020年有望突破万亿元。当前，公司网络内容安全和大数据业务收入占比较低，但是呈现逐年提高大趋势，在海内外市场同步拓展和产业链全线布局的战略下，这两大业务有望成为公司新的业绩增长点。 

我国垂直行业大数据应用普及是大趋势

根据通信研究院调查，在1572家中国企业样本中，其中已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，与2016年相比上升4.5%，垂直行业中特别是金融等领域大数据应用增加明显。 调查结果显示，接近2/3（65.2%）的企业已经成立了数据分析相关部门，企业对数据分析的重视程度进一步提高。另外，目前没有数据分析相关部门，但正在计划成立相关数据部门的企业占比为24.4%。 

互联网巨头引领大数据产业发展，热门行业应用竞争激烈

以北京、上海、广东为代表的京津冀、长三角、珠三角地区是大数据产业聚集发展的核心区域，基于良好的信息技术产业基础，这些地区已经形成了较为完备的产业链，产业规模也在不断扩大，吸纳了全国比较优秀的信息技术人才，为相关企业向大数据产业迅速转型奠定了良好基础，同时，这些地区涌现了很多初创公司加入数据存储和数据分析的开发和研究中。除此之外，以贵州、重庆、武汉为中心的大数据产业圈，通过政府推动大数据产业发展的政策引导，区域积极引进大数据产业相关企业，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济发展。 

BAT 等互联网巨头引领大数据产业

国内互联网企业业务布局各个方向拥有大量用户，拥有巨量的数据，企业对这些数据进行采集于分析，用于支撑其自身的电子商务、定向广告和影视娱乐等传统业务，来获取更多的经济效益。同时，在互联网产业 O2O的趋势下，互联网企业逐渐将业务延伸到金融、保险、旅游、教育、交通服务等多个领域，在这一过程中又进一步丰富了数据来源，促进了分析技术的发展，扩展了大数据分析在诸多行业的应用。

                             BAT 大数据相关产品

热门行业应用竞争较为激烈

随着大数据逐渐成熟，基础设施逐渐完善，产业上游已经初具规模，各种行业应用不断落地。从需求方来看，企业对于大数据应用的需求持续增强，并着力培育自身的数据资产，各类大数据应用逐渐落地，并成为产业链的核心。从供给方来看，新兴技术推动大数据技术环境趋向成熟，行业大数据应用逐渐丰富，大数据生态系统多元化程度加强。相比于全球大数据应用于广泛的领域，我国应用主要集中在政府、金融、电商、医疗健康等领域，竞争较为激烈。

中国大数据应用领域企业

投资并购重组

智能商业服务商微盟完成D2轮2亿美元融资，凯欣创投、GIC领投

2018年6月29日，凯欣亚洲投资集团、新加坡政府投资有限公司、四维资本、新加坡大华创业投资管理公司、韩投伙伴（上海）创业投资管理有限责任公司等投资上海微盟企业有限公司2亿美元。今年4月，微盟刚刚宣布完成10.09亿元的D1轮融资，由上海自贸区基金、国和投资、一村资本、天堂硅谷领投。据悉，继D1轮之后，微盟此次融资金额再次刷新微信生态服务商的融资记录。

上海微盟企业有限公司位于中国上海市宝山区。成立于2013年04月16日。注册地：中国上海市宝山区。简称：微盟。上海晖硕信息科技有限公司，成立于2013年04月16日，从事于移动互联网技术开发服务和推广营销服务。业务范围涉及到微信公众平台的代运营与服务，移动手机站制作与优化，专业级的APP设计与开发，移动互联网广告平台投放，基于微博的社会化客户关系管理系统的研发，公司战略方向通过微博+移动站+app+scrm打造移动互联网的闭环，为客户提供移动互联网一体化的解决方案。产品包括HSMob(晖硕移动广告投放平台)、HSJifen（晖硕积分墙）。

据公开资料显示，微盟由微信开发服务商起家，现已发展成为一家专注于移动社交营销的互联网多元化集团企业。目前微盟业务范围包括软件开发、广告营销，电商、金融、投资和大数据等，形成了集商业云、营销云、销售云、服务云为一体的“四朵云”云生态。

微盟创始人兼CEO孙涛勇表示，“微信营销和会员服务只是未来微盟业务的一小部分，他将带领微盟进军整个CRM（客户关系管理）服务市场。一直以来，微盟的愿景是成为中国最大的企业级服务商，成为中国版的Salesforce。”

截至目前，微盟已经完成5轮融资，融资金额超30亿元，下图为品途商业评论（ID：pintu360）制历年融资表。

零氪科技宣布完成10亿元D轮融资 国家队基金入场

猎云网 7月4日报道，近日，零氪科技宣布已经在上半年完成D轮融资，本轮融资达10亿人民币，成为医疗大数据和人工智能领域第一个独角兽企业，特别值得一提的是，经国务院批准成立的，全球最大的主权财富基金之一“中国投资有限责任公司”是这一轮非常重要的投资者。

零氪科技是一家肿瘤大数据解决方案提供商，通过临床数据融合系统，帮助医院和科室建立结构化病历数据库，提高诊断、随访、科研等各环节的效率，同时建立了结构化电子病历，覆盖3000余种疾病，帮助医生进行临床研究和决策。

零氪科技用数据绘制的“中国肿瘤患者就诊迁徙图”

在零氪科技的创业初期，在中国乃至欧美发达国家，医疗大数据在临床实践的应用尚处于起步阶段，没有成熟的经验和模式可以借鉴，作为 “拓荒者”，零氪尝试从医疗实践中存在的“病例量大、病历非结构化、随访困难、行业无标准、数据隐私和安全”这五大问题去“突围”。

与传统的技术导向的互联网公司非常不同的是，零氪科技在三年多的时间里组建了一支横跨“医学、科研、技术、产业服务”的超千人的创业团队，为医疗机构、行业监管部门、各级政府以及医药产业、保险机构等提供大数据整体解决方案。

2016年，零氪在卫计委医管中心指导下，联合中国医师协会等先后制定“数据结构化标准”和“中国首部胸外科疾病术语集”，形成“数据结构化标准”和技术要求，奠定中国临床病历结构化之基石。

2017年，零氪与王辰院士牵头的全国呼吸医联体、季加孚教授牵头的全国胃肠肿瘤联盟、以及如天津肿瘤医院、以及以河南省肿瘤医院为牵头单位的食管癌数据中心等建立合作，搭建区域乃至全国专病临床科研数据中心和大数据协作平台，促进我国医疗大数据汇聚和开放共享。

零氪科技创始人兼CEO张天泽表示，从2015年开始，零氪科技通过大量创新和技术研发，已实现了数据处理量呈几何级增长。截止2018年上半年，零氪医疗大数据平台的肿瘤单病种渗透率已达到60%，超越美国。在完成数据治理和技术储备的基础上，零氪科技自2018年起开始从落地AI辅助诊疗应用、带动“互联网+医疗健康”升级、激活创新医药产业服务等多方面着手实现数据的价值交付与兑现。

具体来说，零氪科技从标准度、互联度、更新度、丰富度、量度5个维度定义了高质量数据，建立了一整套智能化数据处理体系，并由此形成了行业领先的数据治理理念。经过几年的努力零氪建立的标准化医疗数据平台已经能够直接应用人工智能研究、临床科研、药品研发及评价等。

在天津市科委的支持下，零氪科技与天津市胸科医院达成合作共识，共同建立了京津冀首个肺癌AI辅助诊疗平台，依托在天津建立的中国乃至全球最大的肿瘤队列数据运营和随访中心，服务肿瘤患者40万人。

除此之外，零氪科技也已经与泰格医药、昆拓医药等CRO龙头达成战略合作，并为齐鲁、丽珠、沈阳三生、贵州益佰、罗氏、阿斯利康、诺华、强生等中国本土及全球TOP级药企提供创新性RWS、医疗市场洞察、精准患者招募和患者管理等服务，以数据流+规模化服务，使临床试验成本降低30%,从而加速新药研发和更好地帮助药企完成上市后药品一致性和安全性评价。

尽管成立不到4年，零氪科技已经受到了国家的关注。2017年12月，在第四届世界互联网大会上，零氪科技成为唯一一家入选“十大互联网最佳实践案例”的创业期公司；2018年3月，零氪科技成为国务院发展研究中心企业研究所在“医疗大数据与人工智能”领域的重点研究企业。

2018年4月，在吴阶平医学基金会的支持下，零氪科技联合国内十家知名三甲医院，在ASCO这个国际顶级医学舞台上连发九篇基于中国数据导出“中国医学证据”的世界级学术成果；2018年6月，中共中央政治局常委、国务院副总理、京津冀协同发展领导小组组长韩正考察零氪科技，并鼓励中国企业要坚持走自主创新之路。

上市公司/标杆企业分析

可视化后端市场映射：从大数据分析独角兽Palantir，看后端大数据运营分析应用的价值

Palantir 是一家以大数据可视化分析产品闻名于世的美国公司，总部位于帕罗奥图。“Palantir”寓意为通过魔法看到一切的水晶球，主要客户为政府和金融机构。美国中央情报局（CIA）是Palantir 最早期的客户，CIA 旗下的In-Q-Tel 基金也是最早的投资者，其后美国国家安全局（NSA）和联邦调查局（FBI）陆续成为公司的顾客。公司最著名的案例是以大数据技术协作美国军方成功定位和击毙基地组织首脑本〃拉登。

Palantir 的大数据分析平台，通过图（graphs），地图（maps），统计（statistics），集合（set theory）四大产品功能帮助客户分析结构或非结构化数据。Palantir 基于大数据挖掘的项目已经涉及反欺诈、反恐战争、网络间谍、经济刺激计划执行情况、医保、乃至

自然灾害等各国领域。

Palantir 产品的理念是：人类的视觉、思维仍然是分析大数据最有效的方式，计算机是处理、管理大量数据的最有效的工具。Palantir 通过独有的技术处理聚合分散的数据，寻找模式，并将结果展现在彩色、易于理解的图像中，帮助政府、高校和企业解决问题。

图1：Palantir 业务流程，涵盖了大数据采集、处理和应用三个层次

图2：Palantir地图可视化产品实例：通过移动端数据预测台风可能的受灾人群，帮助美国政府减灾

Palantir 的业务很好地诠释了大数据产业链的三大环节：即数据采集、数据处理以及数据应用。

数据采集：包括自有数据库、合作方数据库以及第三方数据。包括：1、自有数据库指

客户系统内的业务、用户、机器数据，如AWS、Facebook 等互联网巨头的用户数据、情报数据、企业ERP/CRM 中的数据等，通常是企业私有财产；2、合作方数据指客户与Palantir共享的数据，在1 的基础上进行授权处理；3、第三方数据指在公开渠道收集的数据，包括Facebook 等社交媒体数据、访谈、公共记录等公开资源。

数据处理：包括Palantir 的数据仓库、数据集市以及商业智能系统。

数据应用：利用独家的大数据技术，结合客户行业业务场景的落地应用。例如2010 年与IWM 合作发现了两个跨国黑客网络Ghostnet 和the Shadow Network；帮助摩根大通查找客户盗号事件的线索。

图3：Palantir 的历年收入图（单位：百万美元）

Palantir 是一家纯产品导向的公司，Palantir 的员工基本为工程师，即“没有市场、没有公关、没有销售”模式。根据美国股权交易平台SharesPost 报告估计，2015 年公司估值已经超过200 亿美元，按照2014 收入测算PS 达到近20 倍，成为当年继Uber、小米、Airbnb 之后，全球估值第四高的创业公司，是实现大数据技术落地的典范。2015年，Palantir 的在手订单超过17 亿美元，收入接近20 亿美元。

报告显示，购买Palantir 软件的合同费用在500~1000 万美元，客户需要预付20%的经费，剩余部分在客户满意后在支付，一般订单周期为3 年，体现公司在客户关系中的强势地位。2018 年3 月，美国国防部宣布Palantir 在一项招标中击败了其他七家公司，获得美国军方10 年8.76 亿美元的合同，此后将为美国军方提供可视化应用。在未来，Palantir 将与雷神公司合作，替换掉美军当前的“分布式通用地面系统”（Distributed Common Ground System）。

图4：Palantir 的各轮融资和估值，目前已经超过200亿美元

发展路径：依托军方、国安起步，向大金融延伸，走向多种商业智能。Palantir Technologies在2004 年成立时，客户除了CIA 和美军外，主要包括数十个美国联邦、州和地方执法机构，类似国内国安、公安和网信办市场。在2014 年，公司的政府业务占比高达70%。其客户包括美国国防部、CIA、FBI、陆海空三军、纽约和洛杉矶警察局服务。CIA 的订单和跟投为公司品牌注入强大的“背景支持”。同时培育了成熟的平台和核心技术。2010年摩根大通的第一个订单后，公司进入市场空间更大的金融市场，不同于政府、军方这样的买方垄断市场，面向金融企业的分析产品溢价能力更强，产品附加值更高。公司自此从政府市场开始走向企业服务，实现业务多元化。

目前，公司已经形成了两个产品线Palantir Gotham，（主要是应用于国防与安全领域）和Palantir Metropolis，（主要应用于金融领域）。到了2017 年，SharesPost 认为公司的非政府业务已经占55%的比例。

图5：Palantir 在2017 年的企业业务收入已经超过了政府业务收入

图6：到 2016年 ，联邦政府授予 Palantir 的合同价值超过1 亿美元

Palantir 的腾飞启示录：从政府和大型企业市场向多应用场景发展。Palantir 成立时全球大数据市场处于萌芽阶段，大多数企业对大数据应用仍然有待启蒙。Palantir 在发展第一阶段完全以产品为导向，获得权威政府情报机构订单，定位于超高市场影响力的政府情报、安全领域，通过突出案例（猎杀本拉登）让市场认识行业价值；第二阶段，在细分行业领域打响名号后，公司定价较高的其他领域，实现技术沉淀和品牌积累的快速变现，完成估值飞跃；在第三阶段，Palantir 凭借已有人才和成熟产品积累，向其他行业渗透。

国内网络可视化基础架构厂商有望从数据提取层向数据应用的延伸，有望突破设备市场的天花板，实现向千亿大数据市场的飞跃。国内网络可视化处于起步阶段，数据采集环节中独家数据壁垒极高，往往是政府机构和几家拥有巨量客户积累的互联网企业独有。我们看好具有设备商巨头背景，与网络安全、公安相关部门建立了良好的互信关系的企业，他们将在数据获取方面形成独家壁垒。目前，中新赛克、恒为等网络可视化基础架构厂商具有先天优势。他们已经在数据采集环节进行了充分积累，建设了完备的销售渠道同时，对于客户在网络安全领域的大数据采集、处理、应用等环节有充分的理解和丰富的行业经验。有望由纯数据采集前端的硬件企业蜕变为跨行业的大数据运营商，同时有望会与前端设备功能实现一体化解决方案的方式提供给客户，实现前后端协同。

网络可视化厂商有望凭借大数据应用经验累积，实现跨行业发展。大数据企业的竞争力主要体现在数据应用环节中适应场景的能力，包括客户关系、行业理解、响应速度等。大数据应用环节下游不同行业应用逻辑等差别较，客户、业务逻辑等也大不相同，用传统软件标准化的产品解决所有问题将不能满足企业需求。以最早应用可视化技术的金融行业为例，其业务场景就包括了支付、征信、资产管理等专业化领域。用户一般缺乏分析工具，技术能力不足，甚至对自己的需求都无法定义。数据能做什么、如何关联、怎么样利用的问题，将由大数据应用公司来解答，带来巨大的附加价值。因此，专注某大类行业，再寻求向其他跨行业的场景复制是国内网络可视化企业向大数据市场发展的路径。