數據價值下沉:驅動高價值數據向低價值數據遷移。過去大數據的主戰場是有能力產生高價值數據的行業，如銀行、運營商、石油開采等，IOE是這一時期主要技術解決方案。2011年以來大數據應用主戰場轉移到數據價值密度中等的行業，例如電商(淘寶京東)、社交(騰訊)、搜索(百度[微博])，影視(優酷土豆)等。我們預計，價值密度的下降將持續，因而未來的低價值數據將成為主戰場，例如視頻資料、人的行為模式、語音軌跡、天氣數據等。雖然價值密度較低，但低價值數據的體量要比高價值數據高幾個數量級，對其挖掘的市場價值將遠高于高價值數據市場。

計算成本下降正在快速驅動大數據應用場景的拓寬?？v觀過去40年IT的發展史，每一次大的變革浪潮都是由成本的下降驅動;此次大數據浪潮的主要驅動因素在于分布式計算逐漸取代集中式計算架構，這導致大規模數據處理對服務器的要求大幅降低，數據存儲計算成本大幅降低，數據對象的價值密度不斷下沉。

大數據應用行業的橫向和縱向拓展。大數據的市場空間來自于先行行業的縱向深化應用，以及新行業的橫向拓展。預計隨著物聯網的普及，各種傳感器將為視野之外的各大傳統行業帶來大量數據和應用場景。其中，比較重點的八個行業包括零售、物流倉儲、汽車制造、教育、電子科技行業、制造行業、醫療衛生、交通運輸。

政策支持形成持續催化劑。在經濟增速下滑的背景下大數據板塊是為數不多的亮點行業;9月初的《促進大數據發展行動綱要》是產業發展的一個標志性事件，然而市場對此反應并不充分。接下來市場將能看到《綱要》在地方層面的落實，成為下一階段的催化劑。

六個選股評價維度:1)上市公司B2B業務較為聚焦，且B端有能力提供豐富C端數據的;2)大數據分析能力沉淀程度強;3)數據可接觸性強;4)數據量級及廣度寬闊;5)數據單位價值相對較高;6)數據可脫敏等。我們看好在數據分析能力方面較為突出的東方國信、拓爾思，在特定行業數據方面積淀深厚的華宇軟件、千方科技，以及業務已經全部云化的全通教育。