中国数据可视化工具市场规模（常用数据可视化软件）

hacker 黑客接单 2023-02-05 117 5 中国数据可视化工具市场规模

北大青鸟设计培训：可视化数据分析如何推动行业发展？

随着互联网的不断发展，数据化分析成为了企业进行用户精准营销的主要 *** 。

今天，我们就一起来了解一下，在大数据互联网环境下的可视化数据营销都是如何带动行业发展的。

从二十一世纪初至今的十多年时间是中国互联网的鼎盛时期，在这期间，互联网流量为大数据产业提供了入口和资源，促进了中国大数据产业的崛起。

在大数据的生态产业链中，我们常说的数据可视化在商用领域与BI重叠，即BI的数据呈现阶段需要可视化，它主要用于取代企业内部过去的Excel+PPT的数据展现形式。

目前国内做可视化的企业有很多，但技术侧重点不同，如百度的Echarts是一个开源的可视化工具，技术重在前端，可直接为开发者使用，但不提供专业的服务，而阿里数加DataV、数字冰雹和DataHunter等都是做数据可视化大屏的，能提供专业的商业产品和服务。

根据DT大数据产业创新研究院(DTiii)发布的《2017版中国大数据产业地图》显示，2017年中国的大数据企业超过1500家，在细分领域中，提供可视化服务或BI的企业超过50家，大多数都是中小创业型企业，营业收入大多数在几百万以内。

在数据可视化企业DataHunterA轮融资发布会上，DT大数据产业创新研究院院长陈新河表示中国的大数据投资的鼎盛时期在2014~2015年，那时候出现了大量的创业企业，但很多大数据的企业因为没有业绩而破产，近两年，大数据在资本市场上遇冷，投资方主要看产品的潜力，看它是能解决一个办公室还是一个企业的问题。

对此，银泰资本的LouisLu表示，投资方在大数据方面更多的是考虑大数据产品在终端方面的实践能力、迭代速度与执行力。

DataHunterCTO马珂认为未来的数据可视化应该重视易用性，这样产品的使用门槛就会降低，如果能像Excel一样人手一份，就能将市场潜力充分发挥出来，那么，数据可视化的价值将不可 *** 。

不管是从《中国制造2050》还是现代企业信息化发展与数据化管理来看，数据可视化的前景都不容小觑，未来的数据可视化将主要在BI领域发力，具体到金融、零售、餐饮等行业，航天桥电脑培训认为，企业若想将其数据可视化的应用成为热点，先要将信息化的基础设施搭建好，然后再从技术和迭代速度上发力。

中国数据可视化工具市场规模（常用数据可视化软件）

大数据和数据可视化为什么这么受欢迎？

在现在这个数据时代，大数据在各行各业的应用给我们带来了极大的方便，就拿我们的工作来说，如果我们要做一个统计表，在没有大数据的时候，只能手动完成。但是在有了大数据之后，我们只需要在电脑上敲击几下键盘输入筛选条件，系统就能自动做出我们需要的表格。

数据可视化是将数据转化为我们通俗易懂的表格或统计图。这样的话，各种数据我们可以一目了然，减少工作时间，提高工作效率，减少不必要的资金支出，节约了金钱和时间。

数据可视化大大提高了我们在日常生活中的方便程度，之前我们需要一天才能完成的工作。但是在进行了数据的可视化之后，我们也许只需要一个小时。

所以大数据和数据可视化在面世之后就受到了极大的欢迎，我们不可否认的是大数据和数据可视化，为我们的生活，工作等各方面带来了极大方便。但是如果我们利用不当，大数据和数据可视化同样会为我们带来极大危害。

我们要正确利用大数据和数据可视化。只有正确利用了大数据和数据可视化，他们才能为我们的生活所用，为我们的生活提供更好的服务。

大数据市场有多大怎么利用大数据赚钱

“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。

“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球之一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖 *** 、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、 *** 金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅 *** 程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。