El mercado de los grandes datos mostrará tres tendencias de desarrollo importantes en el futuro.

La cadena industrial de big data está generalmente completa, pero el grado de competencia varía significativamente en ciertos segmentos. En el segmento de adquisición de datos, el mercado integral de fuentes de big data se encuentra en la etapa de integración estructurada, mientras que el mercado vertical de fuentes de big data se encuentra en la etapa de diseño. El segmento de almacenamiento y minería de datos tiene una estructura de mercado estable, dominada por gigantes internacionales, formando un oligopolio que las empresas nacionales encontrarán difícil de superar a corto plazo. El segmento de aplicación de datos presenta una oportunidad para las empresas nacionales, pero la tecnología aún es inmadura.

Con el rápido desarrollo de Internet móvil, Internet de las cosas y otras tecnologías, constantemente surgen nuevas fuentes de datos. El crecimiento continuo del volumen total de datos de China convierte al big data en un recurso importante, propicio para impulsar la innovación empresarial en diversos campos como el comercio minorista, el turismo, la atención médica, las finanzas, las telecomunicaciones y los servicios públicos gubernamentales.

Los gigantes de TI y los proveedores con negocios de big data únicos en el mercado de big data fuera de línea (el mercado de aplicaciones de big data y negocios de plataformas de big data de empresas de TI) están comenzando a tomar medidas, optimizando sus hojas de ruta de productos y servicios. El mercado de big data en línea (el mercado de datos de usuarios de Internet y el mercado financiero en línea, principalmente finanzas de Internet) está madurando gradualmente, con aplicaciones de big data en línea centradas en finanzas y comercio minorista que maduran, expandiendo aún más el tamaño del mercado. Las empresas se están enfocando en cultivar activos de datos y explorar activamente la monetización de datos, con el big data industrial tendiendo a estar más concentrado en lugar de integrado. La cadena industrial de big data está generalmente bien estructurada, pero el nivel de competencia varía significativamente en los diferentes segmentos. En el segmento de adquisición de datos, el mercado integral de fuentes de big data se encuentra en una fase de integración estructural, mientras que el mercado vertical de fuentes de big data se encuentra en la fase de implementación. Los segmentos de almacenamiento y minería de datos tienen una estructura de mercado estable, dominada por gigantes internacionales, formando un oligopolio que las empresas nacionales encontrarán difícil de superar a corto plazo. El segmento de aplicación de datos presenta una oportunidad para las empresas nacionales, pero la tecnología sigue siendo inmadura.

Estos segmentos de la cadena industrial están influyendo en la transformación de los modelos de negocio de las empresas.

Modelo 1: Utilizar la capacidad de almacenamiento para la operación para satisfacer las necesidades masivas de almacenamiento de información de empresas y particulares;

Modelo 2: Predecir el comportamiento de las entidades relevantes después de la minería y el análisis de datos para realizar negocios;

Modelo 3: Alquilar o vender directamente información o proporcionar una plataforma de alquiler de información;

Modelo 4: Los proveedores de servicios de TI ofrecen modelos de alquiler de espacio de big data, comenzando con el simple almacenamiento de archivos y gradualmente

expandiéndose a plataformas de agregación de datos mediante el alquiler de espacio virtual;

Modelo 5: Proporcionar soluciones para procesos operativos específicos o problemas de negocio adaptados a las necesidades empresariales, implementando tecnologías de punto único, como proporcionar tecnología de análisis de big data a los minoristas para obtener ideas de marketing;

Modelo 6: Proporcionar soluciones integrales para las necesidades del sistema empresarial;

Modelo 7: BDaaS (Big Data as a Service), un modelo de aplicación de datos como servicio, que proporciona tecnología o soluciones de big data en línea a través de servicios en la nube.

Según los datos de la Estructura de Inversión de la Industria del Mercado de Big Data de China de 2014 de Analysys, las finanzas, las telecomunicaciones y el comercio minorista fueron las tres principales industrias, representando el 16.0%, 15.6% y 13.9% de la inversión, respectivamente. Las inversiones del gobierno, la atención médica y el turismo representaron el 12.7%, 9.0% y 4.1% respectivamente. Estas seis industrias principales representaron colectivamente el 71.3% del total. Otras industrias, incluidas la educación, la manufactura, la energía, los medios y Internet, representaron el 28.7% acumulado. Se está formando gradualmente un clúster de la industria de big data, lo que significa que para las empresas, este clúster se basa en la agregación de big data basada en la nube y los servicios de nube industrial como plataforma para compartir la competitividad central.

El mercado de big data exhibirá las siguientes tendencias de desarrollo en el futuro:

En primer lugar, el ecosistema de datos se volverá cada vez más complejo. El mundo del big data no es solo una red informática única y masiva, sino un ecosistema compuesto por numerosos componentes activos y diversos participantes. Esto incluye proveedores de equipos terminales, proveedores de infraestructura, proveedores de servicios de red, proveedores de acceso a la red, habilitadores de servicios de datos, proveedores de servicios de datos, minoristas de servicios de puntos de contacto, y muchos otros participantes. Actualmente, se ha formado el marco básico de dicho ecosistema de datos. El desarrollo futuro tenderá hacia la segmentación de roles dentro del sistema (segmentación del mercado); ajustes a los mecanismos del sistema (innovación del modelo de negocio); y ajustes a la estructura del sistema (ajustes al entorno competitivo), aumentando así gradualmente la complejidad del ecosistema de datos.

En segundo lugar, la gestión de datos se ha convertido en una competencia central, que impacta directamente el rendimiento financiero. Una vez que arraigue el concepto de que "los activos de datos son activos corporativos centrales", las empresas tendrán una definición más clara de la gestión de datos, convirtiéndola en una competencia central para el desarrollo continuo. La planificación estratégica y la utilización de los activos de datos se han convertido en el centro de la gestión de datos corporativos. La eficiencia de la gestión de activos de datos está significativamente correlacionada positivamente con la tasa de crecimiento de los ingresos del negocio principal y los ingresos por ventas. Además, para las empresas con una mentalidad centrada en Internet, la competitividad de los activos de datos representa el 36.8%, y la efectividad de la gestión de activos de datos afecta directamente el rendimiento financiero de la empresa.

En tercer lugar, quienes controlan los elementos centrales de la industria dominan el ecosistema de datos. Los eslabones centrales en el ecosistema de datos son los elementos centrales de la industria, como el pago, la logística y la información (crédito) en el comercio electrónico. Las empresas que controlan estos elementos centrales de la industria, aprovechando las oportunidades de la era del big data, pueden liberar aún más sus ventajas competitivas centrales, utilizar el pensamiento de Internet y controlar la cadena ecológica principal del ecosistema de datos a través del big data sobre los elementos centrales de la industria, logrando finalmente otro salto adelante en la era de la economía digital.

Además, al aprovechar los datos para impulsar las operaciones y el marketing, las empresas minoristas optimizarán la gestión con los miembros en el centro. A través de enfoques basados en datos y centrados en las personas, pueden lograr una toma de decisiones optimizada y un marketing preciso. La industria explorará cada vez más nuevos modelos de marketing de big data, y diversas empresas minoristas probarán activamente nuevas oportunidades, como las microtiendas, para identificar nuevas tendencias en las preferencias de los consumidores. El enriquecimiento continuo de las fuentes de datos externas, al tiempo que se mejoran sus propias capacidades de recopilación de datos fuera de línea, mejorará rápidamente la precisión del marketing a través de la cooperación con fuentes de datos externas más ricas, incluidas instituciones de investigación de mercado autorizadas y gigantes de Internet líderes.

La aplicación de big data en turismo tiene como objetivo establecer rápidamente estándares de datos unificados, estándares de intercambio de datos unificados y datos turísticos regionales y nacionales integrados. Esto logrará un big data unificado en tres pantallas (pantallas de monitoreo turístico, pantallas de anuncios de áreas escénicas y pantallas móviles de turistas). Al utilizar datos de EHR de servicios de atención médica, datos de liquidación y gastos de hospitales y seguros médicos, datos académicos, sociales y gubernamentales de investigación médica, datos de fabricantes de productos farmacéuticos, dispositivos médicos y ensayos clínicos, datos de comportamiento de residentes y gestión de la salud, datos de población y salud pública gubernamentales, y datos generados en red de la vida socioeconómica pública, se proporciona soporte de datos preciso para el desarrollo de fármacos, el tratamiento de enfermedades, la gestión de la salud pública, la gestión de la salud de los residentes y el análisis de factores de riesgo para la salud en la industria médica.

Bajo los modelos de operación financiera tradicionales, las instituciones financieras carecen de la capacidad de evaluar la solvencia de los consumidores, su poder adquisitivo y su voluntad de consumir, lo que lleva a precios excesivamente altos de productos y servicios en algunos sectores financieros y deja algunas áreas como mercados excedentes, que aún no cumplen con los requisitos financieros reales. El big data ayudará a promover la agregación de datos en las industrias financiera y bancaria, extraer valor basándose en los datos generales de la industria, impulsar el desarrollo de la industria y promover la innovación del modelo de negocio. El valor principal de las aplicaciones de big data en la industria financiera actualmente reside en la gestión de riesgos financieros, la inteligencia del consumidor y las operaciones inteligentes.

Las empresas de telecomunicaciones están pasando de la era de los datos tradicional a la era del big data. Debido a las necesidades de producción y operaciones de las empresas de telecomunicaciones, sus propios sistemas de gestión de producción ya poseen recursos de datos masivos, centrados en el cliente y con una vista unificada. El big data puede mejorar la calidad del servicio de red y mejorar la inteligencia de la canalización para la industria de las telecomunicaciones; proporcionar información más precisa sobre las necesidades de los clientes y mejorar la competitividad del mercado; actualizar las soluciones de TI de la industria y aumentar el valor del cliente; y proporcionar servicios de seguridad de datos, estableciendo una ventaja competitiva diferenciada en el mercado de big data.

El big data no es meramente una gran cantidad de datos y sus tecnologías de procesamiento correspondientes, sino también una forma de pensar, una infraestructura crucial y un sistema social fundamental que influye en la operación de toda la nación y la sociedad. Es una herramienta poderosa para abordar "enfermedades urbanas" como la congestión del tráfico, el smog, la dificultad de acceso a la atención médica y la seguridad alimentaria. Además, abrirá una ventana de políticas para que los gobiernos comprendan la opinión pública, creando un gobierno basado en plataformas, un gobierno orientado al servicio y un gobierno abierto, un gobierno inteligente. Su valor de aplicación incluye: fortalecer la planificación general y optimizar el mecanismo de formación de big data; mejorar la recopilación de datos y la percepción de la información para mejorar el nivel de percepción de las ciudades inteligentes; y promover aplicaciones de big data para mejorar el nivel de inteligencia económica y social.