报告发布方：中金企信国际咨询《2024-2030年全球及中国大数据软件市场监测调研及投资潜力评估预测报告》

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1.大数据软件行业概述

大数据软件主要部署于服务器及相关硬件上，主要用于支持大数据分析及应用。根据报告，大数据软件具体构成可分为大数据管理平台、数据应用中间件、数据智能分析工具、大数据应用四类：

2.大数据软件行业发展现状

1）随着数字化转型推进，为业务赋能逐渐成为数据开发的重点

随着数字化转型的推进，各行业在完成数据基础设施建设后，为业务赋能成为数据开发工作的重点。传统数据开发工作大多通过直接调用种类繁多的大数据开源技术组件来进行，通常需要具备专业技术人员完成，业务人员很难快速参与，然而伴随业务对于数据开发的要求不断提高，不同部门间的高效协同成为完善数据开发工作、提高业务效率的关键。因此，随着数据开发工作逐渐从技术部门向各业务部门延伸，数据开发的门槛亟需降低，以使数据与各业务加速融合。

鉴于此，行业内厂商利用低代码（或零代码）思想，通过抽象大数据开发过程中常用的技术和流程，屏蔽数据开发任务的技术细节，并提供统一的集成界面，从而构建数据开发平台，以降低数据开发门槛，解决业务赋能痛点。与此同时，开发平台可以增强各组件在项目间的可复用性。根据中国信息通信研究院统计，数据开发平台能够将金融、零售、工业、医疗等不同场景下的开发组件复用率增至85%，从而降低数据的开发成本。

2）数据与数据分析的复杂度进一步提高

随着各行业数字化水平提高，业务不断数字化、线上化，数据资源不断积累，应用场景创新逐渐成为可能。前述应用方面的变化，带动大数据技术经历了多次更新升级，从专注存储的数据库，到面向统计分析的数据仓库，再到面向大数据分析应用场景的Hadoop/Spark为核心的大数据平台、数据湖等。

随着用户使用的数据种类和来源逐渐多样化，包括关系型数据、日志、音频、视频、文本、图片、地理位置信息等类型的结构化、半结构化和非结构化数据等，数据及其分析的复杂度进一步提高。

同时，随着大数据应用单位内不同架构的数据管理分析系统的建设，加重了信息孤岛（即各信息系统之间不能协调工作）问题，并增加了数据管理及分析工作的复杂性和难度。

3）利用云原生思想开发软件产品，提升效率

云原生指一种利用云计算理论开发和运行程序的方法。根据云原生概念的提出方Pivotal公司（后被VMware公司收购）定义，云原生要点包括微服务、容器、开发运维一体化（DevOps）、持续交付。

运用云原生思想开发的大数据软件产品从三个方面实现了效率提升，一是产品整体架构为实现弹性伸缩而进一步解耦和改造，各模块可与容器等底层资源单元适配，分别实现弹性扩缩容，从而提升硬件资源利用率；二是应用接口函数化，让更多能力（如统计、机器学习、流程处理等）封装成函数接口，用户可根据实际业务需要，达到更细粒度的按需使用和按需付费；三是支持多云部署，从而降低客户被单一公有云绑定风险。

4）进一步重视数据安全、数据流通

随着物联网、5G、云计算的发展，数据生命周期涉及的节点数量变多、数据形式变新，信息泄露事件频发。同时，对外的数据融合应用与对内的数据安全保护需要兼顾。零信任、隐私计算等数据安全、数据流通方面的技术得到进一步发展与应用。

3.大数据软件行业市场规模

根据中金企信统计数据，全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至2019年的170亿美元，年复合增长率为26.2%，超过硬件和服务收入的增速；预计到2024年的市场规模将达到377亿美元，年复合增长率约为21.2%。

数据整理：中金企信国际咨询

伴随着政府部门和大型企业对于数据价值重视程度的提高，以及大数据软件采购预算的增加，中国大数据软件市场规模持续增长。根据中金企信统计，该市场规模自2015年的52亿元增长至2019年的146亿元，年复合增长率为29.4%；预计到2024年的市场规模将达到492亿元，年复合增长率约为28.4%。

数据整理：中金企信国际咨询