2025年大數據行業市場規模是通過大量的一手調研和覆蓋主要行業的數據監測(包括目標產品或行業在指定時間內的產量、產值等,具體根據人口數量、人們的需求、年齡分布、地區的貧富度調查)的基礎數據信息,並通過自主研發的多個市場規模和發展前景估算模型,為客戶提供可靠地市場和細分市場規模數據以及趨勢判斷,協助客戶判斷目標市場規模及發展前景,為市場開發和市場份額估算提供可靠、持續的數據支持。
市場規模不僅僅只是大數據產品在某個範圍內的市場銷售額,也涵蓋了是用戶量規模或者銷售量規模。我們根據大數據所集中的區域、發展的階段、用戶數量進行現有市場的估算;其次,再根據大數據潛在用戶及發展趨勢對未來市場進行估算。最終,可獲知大數據產品市場的總體規模。
在大數據市場規模的測算上,我們主要採用了如下幾種方法
一、源推算法
即將本行業的市場規模追溯到催生本行業的源行業,通過對源行業數據的解讀,推導出大數據行業的數據。
二、強相關數據推算法
所謂強相關,可以理解為兩個行業的產品的銷售有很強的關係,通過與大數據行業強相關行業的分析,印證市場規模數據的準確性。
三、需求推算法
即根據大數據產品的目標客戶的需求出發,來測算目標市場的規模。
四、抽樣分析法
即在總體中通過抽樣法抽取一定的樣本,再根據樣本的情況推斷總體的情況。抽樣方法主要包括:隨機抽樣、分層抽樣、整體抽樣、系統抽樣和滾雪球抽樣等。
五、典型反推法
依據研究團隊對於單個品牌(尤其是龍頭品牌)的銷售額和市場份額的研究,倒推整個行業的規模。
8月2日,国家信息中心原党委书记、常务副主任、全球数据资产理事会名誉主席杜平在2024全球数据资产大会上发言称,当前数据资产的价值化和管理至少面临三大主要难题,亟待突破。一是数据资产入表还存在会计核算合规性以及一些制度性障碍;二是数据资产商品价值的实现缺乏完善配套的市场交易制度及规则;三是数据资产的统筹管理体系,如何实现既放得开又管得好的目标,还有很长一段路要走。
中信建投研报指出,数据要素作为全新的生产要素,是我国引领全球、自上而下的重大理论创新,已全面上升至国家战略层面。理论端,深化与拓新两手抓,数据要素加速具象化;政策端,顶层驱动力持续增强,走深入实成为主旋律;产业端,产业需求逐步释放,万亿蓝海市场启动在即。2024年,数据要素将从政策驱动阶段,迈向“政产”共振的新阶段,数据基础设施、公共数据授权运营、数据资产入表与评估、数据应用等环节或将逐步发生明显的边际变化,逐步完成从政策驱动向内生驱动过渡。近期,建议关注公共数据以及数据资产评估与入表等相关投资机遇。