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,國家信息中心原黨委書記、常務副主任、全球數據資產理事會名譽主席杜平在2024全球數據資產大會上發言稱,當前數據資產的價值化和管理至少面臨三大主要難題,亟待突破。一是數據資產入表還存在會計核算合規性以及一些制度性障礙;二是數據資產商品價值的實現缺乏完善配套的市場交易制度及規則;三是數據資產的統籌管理體系,如何實現既放得開又管得好的目標,還有很長一段路要走。
中信建投研報指出,數據要素作為全新的生產要素,是我國引領全球、自上而下的重大理論創新,已全面上升至國家戰略層面。理論端,深化與拓新兩手抓,數據要素加速具象化;政策端,頂層驅動力持續增強,走深入實成為主旋律;產業端,產業需求逐步釋放,萬億藍海市場啟動在即。2024年,數據要素將從政策驅動階段,邁向「政產」共振的新階段,數據基礎設施、公共數據授權運營、數據資產入表與評估、數據應用等環節或將逐步發生明顯的邊際變化,逐步完成從政策驅動向內生驅動過渡。近期,建議關注公共數據以及數據資產評估與入表等相關投資機遇。