工业大数据应用在哪些方面？

大数据的行业已经大面积覆盖，纵观未来三十年都属于紧俏行业，目前我国对于大数据的就业人员需求很大，所以说大数据的就业前景非常乐观。

伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。

大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

目前我国本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2016年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。

大数据分析在业务中使用的流程分为数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。毕业生可以根据自己的兴趣和特长选择就业。

大数据产业，是指大数据的产业集群、产业园区，涵盖大数据技术产品研发、工业大数据、行业大数据、大数据产业主体、大数据安全保障、大数据产业服务体系等组成的大数据工业园区。大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要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。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。

3生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。

4工业供应链分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。

大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。

帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。

8工业污染与环保检测

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。

5G、大数据、工业互联网、云计算、人工智能等新一代信息技术与行业经济深度融合，加快了工业经济数字化、网络化、智能化进程，从根本上改变了经济发展方式。重塑了全球产业链分工。

数字经济正以“变局者”的姿态，给全世界带来巨大变化，数字化转型已经成为企业首要且不可回避的命题。据IDC调查报告显示，在全球TOP2000的企业中，2/3的CEO 将数字化转型作为企业战略的核心。

就如前一阵子“阿里新掌门”张勇在2019杭州云栖大会上强调的“在数字化驱动和承载的新经济和新社会当中，一切都在被重新定义。”各行各业都在全面走向数字化运营、数字化产业升级。

在资金和技术的推动之下，有些行业已经找到了“头部模式”，但是对于众多的工业企业来说是机会也是挑战。

2019——工业互联网动荡的一年

在经济下行的压力下，工业企业也开始依靠企数字化转型来达到提升效率，降低成本，提升经济效益。

工业互联网平台向上承载应用生态，向下接入系统设备，是连接工业用户企业、设备厂商、服务提供商等的枢纽，是工业互联网建设和发展的核心。

目前，我国已经成为世界上工业互联网产业培育土壤最为旺盛的过国家，截止2019年上半年，已经有超过849%的中国制造型企业开始了数字化转型。已经诞生出具有一定影响力的平台50余家，部分平台的工业设备连接数量超过了10万套，然而，在进行数字化转型的过程中，大部分企业都和预期相差甚远。

万变不离其宗，工业行业所面临这一切的关键在于实现数字化转型。我们已经由热火朝天的炒作概念走到了实际效益的阶段，很多企业也由于缺乏对数字化战略的错误认识和牢固的企业根基，在激烈的市场竞争中败下阵来。

因为我国大量企业尤其是中小企业的工业设备相对老旧，协议不开放导致连接困难。在平台基础框架、边缘计算架构、大数据管理、微服务架构、APP开发等方面，主流的技术架构将成为工业互联网新入企业的主要选择。因此，随着平台的速度加快将倒逼设备数据采集技术实现爆发性增长，从而促生很多本地化、行业化的中国特色采集技术的出现，并进一步推进相关技术标准的研究和发展。

IT技术——工业企业数字化战略的核心

IT架构作为战略就绪的核心点，其重构的路径可由数字化走向智能化， 企业IT架构的演进分为三个阶段：电子化——信息化——智能化。

1、电子化

其特点是交易驱动，通过将原来的线下交易转移到网上，可以在一定程度上解决效率问题。实现企业数字处理的电子化还存在的许多问题，如系统建设无计划、无序、无组织、无业务线随机建设、系统重叠严重等。

2、信息化

其特点是流程驱动，打破部门壁垒，实现整个企业的业务流程信息化。接下来，我可以从四个方面来理解信息阶段的it架构：集中化、集成化、专业化和标准化。

集中化：在企业内部，各个分子公司的应用系统集中成组。

集成化：建立一个SOA或ESB系统来支持系统之间的数据传输。

专业化：按照专业化制度。

标准化：建立企业标准。

虽然it体系结构已经发展到信息化阶段，但系统之间的烟囱屏障仍然存在。

3、智能化

其特点是数据驱动。运用人工智能、大数据等技术，重构企业组织、流程和规则，促进企业经营管理的智能化。在智能化阶段，企业可以通过it架构实现业务重塑、创建新的业务模式、关注生态圈、实现企业平台。智能化阶段的企业it架构包括三个层次：前端应用层（如b2b协作、内部商城、新零售等应用）、中间能力层（如结算、税务、会计、支付等）和后端数据层（如数据仓库、数据应用等）。

平台战略——提速数字化转型

面对企业整体数字化转型需求和市面上的碎片化供给，企业原有的自研，定制加标准化产品采购的建设模式已经难以为继。平台+生态的新模式成为必然。

平台化之所以重要，就是因为它赋予或加强了企业在以用户为中心的现代商业战争中最最最核心的能力：用户响应力。这种能力可以帮助企业在商战上先发制人，始终抢得先机。

要用好平台的能力，首先是明确方向，与企业战略匹配；其次是自上而下设计，避免碎片化的方案；三是自下而上实施，项目管理是核心，项目数据是企业的核心数据，因此项目层数字化能力的建设是核心的抓手；最后，阶段推进，价值驱动，从高价值业务做起，价值驱动，试点先行，样本引路，强力推广。

企业需要一个用于构建和运行应用和服务的平台，来自动执行并集成DevOps、持续交付、微服务和容器等概念，帮助企业提高开发资源利用率， 加速资源整合和优化，促进和推动企业数字化、互联网化、智能化转型。

“1+N”平台体系——构建企业数字化转型的最佳阵容

工业企业数字化转型迫切需要一站式集成供应链平台建设方案和服务。市场上的数字产品和方案普遍缺乏整体的数字战略规划，导致路径不清晰；产品应用星罗棋布，整体信息水平较低；数据不流动，业务系统、数据之间没有聚合和交互，数据孤岛现象严重，不能充分发挥数据的价值；技术体系落后，整体维修性差，性能稳定问题突出。

数商云工业供应链系统开发“1+N”工业供应链平台体系，分PC端和App端，利用自主研发的优势，和行业多年的经验积累，为解决诸多客户总结行业痛点，积累完善产品系列而诞生的供应链管理的软件。

“1+N”工业互联网平台体系，秉承一个理念，建设一个平台，具备关键技术，搭载N个应用，做到对传统工业企业的关键要素进行全面的感知和实时互联，实现平台的数字化、系统化、智能化，从而驱动工业企业的转型升级。

一个理念：是指数字化企业理念，是工业企业转型升级的核心引擎。它结合先进的精益建造理论方法，集成人员、流程、数据、技术和业务系统，实现工业的全过程、全要素、全参与方的数字化、在线化和智能化，构建项目、企业和行业的平台生态新体系，从而推动以新设计、新建造、新运维为代表的产业升级。

一个平台：是我们的工业，包含了技术、数据和业务，是驱动工业企业数字化转型的核心引擎。他是我们能够根据客户的需求，快速通过组件生成应用，组成灵活解决方案的保障，也是我们能够连接产业链上的生态合作伙伴的软硬件产品，共同为客户服务的一个必需品。供应链平台

关键技术：通过大数据技术提供项目层的全量数据，并提供数字资产管理，数据服务管理，以及数据智能处理（统计，汇总，预测，科学分析）能力；平台能够从现场、影像中提取信息并应用。

N个应用：一套兼容应用生态伙伴的集成应用。完善地覆盖业务场景。

不难看出，通过数字化思路，以及信息技术来改进工业企业各干系组织、协同作业的新工业方式，将有效满足数字时代施工企业项目管理的新需求。数字化转型是整个经济体的大发展趋势，企业在顺应发展潮流加快自身转型的时候，切记不可本末倒置，牢记用技术提升体验，用数据挖掘价值的核心思想。未来，数商云供应链将能更好地赋能智慧工业，承载起智慧工业互联网的蓝图构想。

作者：云朵匠 | 数商云(微信ID：shushangyun_com)

11 核心焦点从上云互通转向借助人工智能深挖工业大数据价值

工业互联网的建设促进了企业IT系统的云化迁移，实现了ICT系统与OT系统间要素的流转，打通了数据孤岛，企业得以获取灵活便捷、高效率、低成本的信息化、网络化、数字化基础，但要想实现真正的数字化和智能化则必须借助人工智能技术对工业数据价值进行充分挖掘。数据是工业互联网的核心资产，也是其价值创造的来源，对数据分析和挖掘的深度在很大程度上决定了工业互联网实际应用价值的高低。目前对数据挖掘价值依赖程度高的生产管控类及设备管理服务类应用是我国工业互联网的高热度场景，结合深度数据分析的设备 健康 管理、生产质量管理、生产工艺优化、能耗与排放管理等应用为工业企业创造了运维成本及能耗成本降低、产品质量及服务价值提升等显著的直接优化价值。

12 人工智能是工业互联网实现真正数智化价值的前提

工业互联网之于工业企业而言，是企业实现数字化、网络化、智能化转型的工具，其中平台层搭建了工业数据汇聚与处理的基础，工业软件的应用本质上实现数字化和自动化，强调机器设备的自动化功能，工业互联网的互联工具应用则是强调

企业内外部的打通与协同，是工业角度的互联网+模式，人工智能的加入是在数字化、网络化的基础上实现真正的智能化。工业互联网为工业企业提供通用的算力-工业云计算和边缘计算、算据-工业大数据以及算法-工业人工智能，其中大数据作为人工智能技术发挥作用的必要燃料，其背后价值的挖掘深度决定了工业互联网价值呈现的合理逻辑是从网络化、数字化转而最终实现智能化，这也正是工业企业实现降本增效、升级优化的必经之路。

二、人工智能成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手

强化数据洞察力，拓宽工业互联网可解问题边界

工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化，人工智能技术从广义上来看正是一种通过算法模型对数据的处理方式，人工智能技术因此开始进入工业互联网产品建设方的视野，成为服务商拉高产品价值的落脚点。以深度学习和知识图谱的为代表的人工智能技术从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，为解决工业各领域诊断、预测与优化问题提供得力工具，进一步扩大了工业互联网平台可解工业问题边界的深度和广度。人工智能驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网实现数据价值深挖掘，强化了工业企业的数据洞察能力，成为打通智能制造最后一公里的关键环节。

使能工业互联网形成数据优化闭环，催生多场景系统化应用

工业领域内存在着纷繁复杂的应用场景，产品研发设计、产品瑕疵质检、生产工艺优化、流程自动化等许多场景的工业机理复杂、数据分析能力需求较高，人工智能因此被视为是使能工业互联网形成数据优化闭环的关键。目前以深度学习、知识图谱、自然语言处理为代表的人工智能技术正处于多方创新和突破的时期，通过与工业领域知识融合的不断加深，AI技术正逐渐加速向工业互联网渗透，在工业企业“研产供销管”业务链条下形成众多落地应用。从工业AI技术角度来看，主要有声音、图像、知识图谱和自然语言方向的应用，声音和图像多用于质量检测与安全监管两个领域，是目前应用较多，经济效益较为明显的场景；自然语言处理更多用在智能助手，这里有别于智能客服，智能助手更加垂直和专业，如设备维修助手；知识图谱则擅长处理大规模、复杂、多点的问题，典型应用是产品质量回溯。

以解决通用型问题为能力基础，面向特定行业差异化延伸

工业智能的本质是通用人工智能技术与工业场景、机理、知识结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化配置等创新应用。工业智能在工业系统各层级各环节已形成了相对广泛的应用，其细分应用场景可达到数十种，正如前文所述工业领域不同细分行业对工业互联网类型与功能的需求各不相同，工业智能亦是如此。不同行业依托工业智能，获取解决通用型问题的能力的同时，基于行业特点、面向行业特性痛点问题延伸出差异化方向。

五、人工智能在工业互联网中的部署

应用部署将从以平台侧为主向平台+边缘共生演进

当前人工智能主要通过三种模式融入工业互联网。第一，直接将AI算法或模型嵌入工业互联网平台层，以提升平台层数据分析能力；第二，提供工业AI软件系统，并通过云端部署形成标准化的工业互联网SaaS层应用；第三，提供一套工业互联网框架下包含软件和边缘侧硬件的完整系统。部署过程中会根据行业类别、产品相似度、场景条件、问题共性等因素对不同AI模型进行组合，对同一个行业来说，针对同一个环节将模型尽量标准化以实现移植应用。现阶段工业智能应用以平台侧为主，后期会向边缘侧发展，边缘侧的实时性要求需要AI模型产出的结论与产线或者设备形成控制闭环，艾瑞认为目前我国工业企业自动化程度不一，现场数据质量不高，并且企业对于人工智能的应用较为保守，时下落地较多的应用无论是安全监管还是质量检测都主要集中于平台侧，边缘侧工业智能的下一阶段发展需要配套基础设施和能力的共建。

六、基于AI的工业互联网参与者拓展思路

技术为先，场景为王，合作共赢

随着《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等多份国家政策文件的发布，开展人工智能与工业结合应用成为了重要发展趋势。工业领域每个下游行业场景都有

其原生的价值链条，同时各个行业的Know – how有着较高的壁垒，人工智能服务商在开展工业领域业务时，大多基于自身技术优势和特点去寻找适合实景落地的垂直细分行业或者某一共通性工业场景，在特定场景应用中持续打磨自身工业智能产品和服务。“聚焦”被大多数AI厂商视为优先的发展策略，通过与成熟的工业互联网平台型企业开展合作，以融入而非自主开发的方式获取平台能力，不仅极大地减少了自研开发的成本和风险，而且为迭代、优化、创新自身工业智能解决方案提供了丰富的资源储备。

数据、算法、算力的不足制约了AI在工业领域的普及应用

人工智能技术本身的发展离不开数据的支撑，工业领域由于自身复杂、多样且专业性强的行业特性，导致其缺乏优秀的工业主题AI数据模型，也没有很好的工业标注数据集用于AI算法训练。此外包括底层硬件、计算框架、开发平台等AI基础设施在工业领域的建设也较为落后，这直接限制了工业智能化的发展。数据、算法和算力的短板导致了当前AI技术在工业领域的应用场景主要呈现点状分布，普及范围有限。

人工智能在工业领域应用的市场前景广阔

2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营（公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等），互联网与金融行业也位居前列，然而作为国民经济支柱产业的工业在人工智能市场份额中仅占到5%。随着人工智能与工业互联网共同被纳入新型基础设施建设范畴，行业双双提速发展的态势基本确定，加之工业领域多样化的场景需求，预计未来五年，中国工业领域中人工智能技术的使用率将显著提高，工业智能的应用市场前景将十分广阔。

人工智能将重新切割工业互联网投入空间

2020年以机器学习与深度学习、知识图谱、NLP、计算机视觉为技术主导的我国工业智能应用核心产业规模为68亿元，年均复合增长率达到2796%，产业整体具备高成长性。然而目前人工智能服务商多以自身独立的系统交付工业智能解决

方案，工业互联网平台服务商提供的平台AI功能也以基于开源框架的算法模型自主开发为主，平台AI功能集中于基础性的数据分析能力优化，AI技术并未在工业互联网中实现广泛化应用。总体来看，现阶段工业智能与工业互联网的结合应用呈星点状分布，未来随着工业互联网对数据价值深度挖掘的依赖性提升，人工智能技术将加速向工业互联网融入，工业互联网建设的资金投入比例将重新洗牌。

四大工业智能布局方向助力工业互联网塑造竞争优势

工业互联网的真正价值不在于为工业企业锦上添花而应是雪中送炭，人工智能技术的注入是以系统化的方法和规则助力工业互联网解决工业实际场景中的某些痛点。基于深度学习技术的计算机视觉在质检、巡检等场景中实现了机器代人，在提高生产效率的同时释放了企业人力成本；以知识图谱、自然语言处理为主的认知智能技术，促进了工业知识的积累，提升了企业决策速度与精度；AutoML平台的模型自动化塑造能力则提高了算法模型在实景中的适配性。AI技术的纵向升级使得采用多种路径解决复杂工业问题成为可能，未来融合多种AI技术的工业互联网将是相关服务商打造竞争优势的重要切口。

在过去的几年里，物联网蓬勃发展。根据行业研究，到2021年，全球将安装350亿台物联网设备，到2025年将安装7544亿台。本质上，作为一个技术驱动的互联设备网络，物联网有潜力更好地实现系统内的数据共享。它让机器和设备进行交互的能力将会对各行各业行业产生积极影响。

从使用物联网设备的数据密集型体验到基本的健康和安全需求，几乎没有什么趋势能够超越它，从而加剧了其重要性。

1连网设备制造商将投资医疗保健

远程医疗需求仍有望继续增加。据行业专家称，由于便利和更实惠的价格，消费者对数字医疗设备的兴趣越来越大，到2026年，该技术将增长至1856亿美元。

2物联网将在制造业普及

制造业和其他使用昂贵机器的环境已经体验到了远程监控的好处。在物联网驱动技术的帮助下，制造商和制药企业今年能够将工业资产与远程 *** 作连接起来，确保在大流行期间一切如常。根据行业报告，这些好处和积极影响有望在2021年为物联网带来大量投资。基础行业专家、特别是现场服务公司和工业设备公司将越来越多地使用此技术，从而使连网机器在2021年继续获得发展动力。

3行为互联网有望发展壮大

行为互联网(IoB)从各种来源捕获人们生活的“数字信息”，公共或私人实体可以利用这些信息来影响行为。

这里的一些有用的技术工具包括位置跟踪、大数据和面部识别。这一趋势凸显了将客户放在每个组织战略中心的重要性，以确保长期成功。

4智能建筑技术将推动员工体验转型

根据2021年的行业报告，智能建筑技术将专注于物联网应用，以实现智能办公举措。这些举措将包括智能照明、能源和环境监测，以及基于传感器的空间利用和活动监测。

1、全球主要国家大数据战略布局

大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为抢抓未来发展机遇的战略性技术，各国都将大数据产业上升至国家战略高度。

2、全球大数据储量高速增长 2020年市场规模接近2000亿美元

——全球大数据储量规模高速增长

根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为43ZB(相当于4724亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为66ZB和86ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了8721%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为161ZB和216ZB。2018年全球大数据储量达到330ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

根据全球知名数据提供商Statista的数据统计，2020年，全球大数据储量约为47ZB。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

——全球大数据产业规模持续增长 2026年将超过3600亿美元

根据IDC数据，2020-2024年全球大数据市场规模在五年内约实现104%的复合增长率，预计2024年全球大数据市场规模约为2983亿美元，据此测算，2020年全球大数据市场规模约为1959亿美元，到2026年，全球大数据市场规模将超过3600亿美元。

3、全球大数据产业竞争格局：美国大数据发展领先全球 中国逐步抢占市场

——全球大数据中心主要分布在美国 中国占比持续提升

根据Statista最新发布的统计数据，全球大数据中心主要集中在美国、中国及日本。截止2020年末，美国大数据中心数量占全球的比例达到39%，中国占比达到10%，日本为6%。同时，由2017-2020年全球大数据中心数量的分布变化趋势来看，中国的份额越来越大，说明中国大数据产业的潜在空间巨大。

——美国在全球的大数据支出中所占份额超一半

根据IDC《2021年V1全球大数据支出指南》数据，2021年全球大数据与分析(BDA)解决方案支出规模预计将达到2157亿美元，比2020年增长101%。

从地域来看，美国是最大的市场，2021年BDA支出超过1100亿美元，其次是日本和中国，BDA支出预计分别达到124亿美元和119亿美元，另一个预计2021年BDA支出超过100亿的国家是英国。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

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