摘要：隨著互聯網用戶激增，手機已經實現了數據化、寬帶化。在瀏覽網站上、使用設備上、通信服務系統里，數據都以指數級的速度增長。而具有資源優勢的運營商正好位于大流量、大數據信息“金礦”上。目前大數據應用相對其他產業比較成形的就是互聯網企業，這些握有大量數據資產的互聯網企業正急于如何將大數據信息化轉化為商業價值。
一.國內互聯網的大數據產業政策及現狀
（1）國內互聯網的大數據產業政策
目前我國互聯網的大數據產業興起不久，對其相關政策、規定、監管辦法等還沒有完善。但是近年政府部門在相關領域的指導政策對互聯網大數據產業進行了肯定和支持。《國務院關于促進信息消費擴大內需的若干意見》出臺，國家層面上已經意識到互聯網基礎設施會對信息消費的產業產生非常大影響。國家將推動“信息消費”作為一種經濟發展戰略，除了直接拉動消費、擴大內需之外，有助于推進第三產業，特別是信息服務業的轉型升級，并有望成為推動中國經濟持續增長的新著力點。
信息消費將在相當長時間內成為中國拉動有效需求、穩定經濟增長的強力引擎，是繼住房、汽車之后的消費熱點與亮點。從而給互聯網大數據產業的成長打下了政策基礎。
其中《關于大力發展電子商務加快培育經濟新動力的意見》和2014年信貸政策工作意見，都表明了政府對互聯網創新型企業融資的支持和推動互聯網大數據產業發展的意向。
（2）互聯網大數據產業發展現狀
隨著互聯網用戶激增，手機已經實現了數據化、寬帶化。在瀏覽網站上、使用設備上、通信服務系統里，數據都以指數級的速度增長。而具有資源優勢的運營商正好位于大流量、大數據信息“金礦”上。目前大數據應用相對其他產業比較成形的就是互聯網企業，這些握有大量數據資產的互聯網企業正急于如何將大數據信息化轉化為商業價值。
目前互聯網大數據應用主要已經開始改變傳統運營方式和盈利模式，并取得一定成功。主要集中體現在兩大方面：
①提升用戶體驗，進行精細化運營，提高網絡營銷效率。互聯網企業以及運營商擁有下面類數據：一是用戶賬號里基礎數據。二是協議類型如套餐服務得到的用戶消費能力。三是業務類型數據，如用戶選擇的游戲、閱讀、音樂類，代表個人興趣、愛好的數據。四是訪問的URL。用戶經常看的網站、搜索關鍵詞等。五是終端信息，每個終端能力、特征不同，最終使用的業務也會不同。
基于以上數據，通過大數據分析手段，找到最合適和滿足用戶需求的產品特點，從而指導產品設計開發，業務上線后持續跟蹤分析用戶的在線訂購、使用問題等，為優化業務策略提供數據支持，提高業務質量和客戶體驗。最終達到精細化網絡營銷，提高客戶滿意度和銷售效率。像谷歌、阿里、百度這種互聯網巨頭企業在這方面已經比較成熟，并且其收入很大比例也是來源于此。
②在互聯網大數據助推下進行的商業模式創新及業務的延伸。大數據不僅幫助企業優化運營績效，更重要的是，互聯網大數據給企業帶來了業務創新的機遇和能力。例如未來全球電子商務一定是社會化的，因為沒有任何一家公司有能力建立一家快遞公司運貨到全世界各地，也沒有任何一家公司能夠采購到全世界的商品賣給全世界的消費者。而阿里巴巴通過打造商業的基礎設施，吸引賣家、快遞等各方公司參與，通過這種商業創新模式將各行業企業連接到生態圈里，進而打造全球電子商務的一體化。
此外互聯網大數據應用日益得到人們的認可，越來越多的行業開始關注、開發應用互聯網大數據。醫療保健、零售商、制造業等傳統行業已開始積極挖掘互聯網數據帶來的商業價值。
（3）應用現狀
自從上世紀70年代駛入信息高速公路，互聯網始終在不斷發展中前進。今天的人們從聯系平臺到瀏覽平臺，到交互平臺，到工作平臺，逐步進入大數據時代。互聯網行業積累的數據，對于企業和個人都有很大價值。總結互聯網大數據，可以根據數據來源分為14類數據：電商數據，支付數據，交友數據，社區數據，新聞資訊數據，視頻數據，瀏覽器數據，搜索數據，游戲數據，音樂數據，旅游數據，地圖數據，餐飲數據，ID數據。其中以百度為首的搜索引擎企業的優勢在于搜索數據、瀏覽器數據；以阿里為首的電商企業的優勢在于電商數據和支付數據；以騰訊為首的社交類企業的優勢在于交友、游戲等數據。對不同類型的數據進行挖掘，對于企業和個人甚至政府都具有較高的價值。
二．互聯網大數據市場規模及需求分析
（1）國內大數據市場規模
根據國務院印發的《國務院關于促進信息消費擴大內需的若干意見》規劃，到2015年，中國信息消費規模超過3.2萬億元，年均增長20%以上，帶動相關行業新增產出超過1.2萬億元，其中基于互聯網的新型信息消費規模達到2.4萬億元，年均增長30%以上。
按此推算，信息消費的增量部分規模將占到GDP增量部分規模的12%左右，每年為GDP增長貢獻大約1個百分點，并且可以帶動全國相關產業的發展，這將極大地促進中國經濟持續、平穩地發展。基于電子商務、云計算等信息平臺的消費快速增長，自2014年中國互聯網用戶數據市場進入快速發展。預計2020年國內互聯網大數據市場規模總量將突破320億人民幣。
2014-2020年中國互聯網大數據應用市場規模
（2）國內大數據需求分析
傳統產業人士通常認為大數據是大型互聯網公司的“專利”。當阿里通過互聯網平臺將大數據應用連接到傳統企業，并帶來巨大的商業價值后，通信行業、金融行業、服務零售業以及傳統的裝備制造業等，都紛紛開始進軍大數據。
根據調查顯示，32.5%的公司正在搭建大數據平臺，處于測試階段；約29.5%的公司已經在生產環節實踐大數據，并有成功的產品。總體看目前正在開發和已經使用的大數據應用平臺占比超過6成，而準備開發的占24.52%，并且這個比例還會日漸上升，說明企業對大數據的需求明顯加大。
企業大數據平臺使用情況
目前互聯網大數據平臺應用場景主要集中在社交網絡、B2C業務、精準營銷、在線音視頻業務、廣告監測五大方面。最終目的都是將互聯網數據資源轉化為商業資產進行變現。因此很多企業積極組建大數據研發團隊。據調查顯示，對大數據有需求的公司中，超三成的研發團隊僅有1-10人，次居第二的10-50人的規模占到了25.65%,兩種規模的研發團隊就超過5成。可見，當下對大數據的需求已經不止大型公司，大數據的市場需求正不斷增長。
企業大數據研發團隊規模
三．國內大數據競爭格局
從目前互聯網數據資源和市場影響力情況看，國內大數據競爭格局主要成3個梯隊：
第一梯隊:企業規模及用戶覆蓋全國的大型互聯網公司。這些互聯網公司在數據庫體量、數據處理深度及速度、平臺效應、研發實力及營銷精準度帶方面上都是國內相較成熟的。這些公司市值達到千億。目前國內企業中的百度、阿里、騰訊互聯網巨頭云平臺覆蓋率占較高比例，也是中國互聯網大數據行業的領軍者。
第二梯隊：專業領域企業大數據公司，這些企業在數據量、平臺效應等雖然沒有BAT那樣強大，但在某些細分領域中有一定突破優勢。如人民網、拓爾思等的輿情監測分析，美亞柏科網路信息安全的大數據應用，天澤信息的車聯網IT服務上都有自己的特色。
第三梯隊：初創型互聯網大數據公司。國內除去百度、阿里等巨頭公司自身有實力研發使用大數據，其他大部分公司數據需要第三方公司提供服務。初創型大數據公司針對某一垂直領域，選取不同受眾進行數據處理分析，從而為目標客戶搭建數據大平臺。這類公司目前處于初創期但發展潛力值得期待，如永洪科技、聚道科技、智拓通達等。
四．國內大數據主要公司的核心競爭力
當前互聯網大數據的積累和應用以百度、騰訊和阿里巴巴較為成熟。BAT在大數據的應用上雖然有共同的地方，但由于各自的數據來源和商業模式的不同，其大數據應用也有不同的特色。
百度、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由于其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基于大數據的開放和合作角度看，百度和阿里巴巴相對更加開放。對于重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬件和健康大數據等。
（1）百度
①百度大數據來源
最重要的是來源是通過爬蟲搜集的100多個國家的近萬億網頁數據，數據量是在EB級的規模。其中包括網頁數據、視頻和圖片等數據，也有結構化的數據，如用戶的點擊行為數據，廣告客戶的付費行為數據等。
②百度大數據服務三類人群
第一類是互聯網網民，通過大數據和自然語言處理技術讓網民的搜索更加準確；第二類是廣告主，通過大數據讓廣告主的廣告和搜索關鍵詞的匹配度更高，或者和網民正在瀏覽的網頁內容匹配度更高；第三類也是在重點推進的是百度大數據引擎，重點服務傳統行業擁有較大數據體量的企業。
③百度大數據引擎構成
百度大數據引擎代表了互聯網企業數據服務能力開放和合作的趨勢，百度大數據引擎由以下三方面構成：開放云、數據工廠、百度大腦。
百度大數據引擎的作用具體體現在兩方面：
·對于政府機構：利用百度大數據引擎的大數據能力，則可以政府相關部門規劃和運營管理，如衛生部門擁有流感報告數據、全國流感樣病例哨點監測和病原學監測數據，如果和百度的搜索記錄及全網數據結合，便可進行流感預測、疫苗接種指導。
·對于企業：很多企業也擁有海量大數據，不過很多企業的大數據處理和挖掘能力比較弱，如果應用百度大數據引擎，則可以對海量數據進行可靠低成本的存儲，進行智能化的由淺入深的價值挖掘。
（2）阿里巴巴
阿里巴巴大數據整體發展方向是以激活生產力為目的的DT(datatechnology，數據技術驅動)數據時代發展。阿里巴巴大數據未來將由“基于云計算的數據開放+大數據工具化應用”組成：
·基于云計算的數據開放。云計算使中小企業可以在阿里云上獲得數據存儲、數據處理服務，也可以構建自己的數據應用。阿里分布式的存儲平臺和在這個平臺上的算法工具，可以更好的為數據開發者所用；阿里的大數據開放之后，線上線下的數據能夠串聯起來，所有人都是數據提供方，也是數據的使用者。
·在大數據應用上，馬云已經在整個數據應用上確定了兩個方針：
第一個方針：從IT到DT（數據技術），DT就是點燃整個數據和激發整個數據的力量，
被管理所用，被社會所用，被銷售所用，為制造業所用，為消費者信用所用。
第二個方針：讓阿里巴巴的數據、讓阿里巴巴的工具能夠成為中國商業的基礎設施。阿里巴巴已經開始在轉型，阿里將由自己直接面對消費者變成支持電商面對消費者，阿里會根據其已有的運營和數據經驗，開發更多的工具，幫助網商成長，讓網商們更懂得用最好的工具去服務好消費者。
(3)騰訊
騰訊的大數據目前更多的是為騰訊企業內部運營服務，相對于阿里和百度，數據開放程度并不高。但騰訊大數據在服務企業內部的應用場景和服務上有自己的優勢。
騰訊90%以上的數據已經實現集中化管理，數據集中在數據平臺部，有超過100多個產品的數據已經集中管理起來，而且是集中存儲在騰訊自研數據倉庫（TDW）。騰訊大數據從數據應用的不同環節可以分為四個層面，包括數據分析、數據挖掘、數據管理和數據可視化。
·數據分析層面有四個產品：自助分析、用戶畫像、實時多維度分析和異動智能定位工具。
·數據挖掘層面的產品應用：精準廣告系統、用戶個性化推薦引擎和客戶生命周期管理。
·在數據管理層面則有：TDW（騰訊數據倉庫）、TDBank（數據銀行）、元數據管理平臺和任務調度系統和數據監控。
·在數據可視化層面有：自助報表工具、騰訊羅盤、騰訊分析和騰訊云分析等工具。
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