大数据如今已不是什么新鲜事情，其本质是将单个可能没有价值的数据收集起来，通过对多个数据的获取、整合和分析，挖掘出新的信息，这个也是大数据的价值所在。我们现在每天电脑处理的数据已经超过10年前整个互联网的处理量，互联网底层沉淀了大量的数据源，这些数据加以整合，无论是对政府监管、对产业趋势判断、对企业风险以及战略制定都有极高的利用价值。

随着近些年中游大数据处理工具逐渐成型并走向成熟，大数据过去三年由概念逐步走向产业应用阶段，未来两年将进入稳步爬升恢复阶段。今年产业政策不断出台，制约大数据发展的顽疾已被肃清，可以预见2017年大数据产业规模将继续保持高增长。

大数据规模增长强劲

全球第一家IT研究咨询公司GARTNER被认为是IT行业最权威的数据发布者。2016年该公司发布了一张中国信息通信技术成熟度曲线图，截止2016年7月中国大数据产业的期望值已经下降至泡沫破灭期的底部区域，这意味着大数据已经脱离了概念炒作周期，处于技术落地并加速向平台发展的趋势当中。2014年GARTNER也曾发布同样的曲线图，不同的是，彼时大数据产业刚刚过去期望膨胀期的最高点，而且预期的产业走向成熟期的时间是5-10年，但2016年的图显示产业距离生产成熟期的时间已经缩短到不足两年，换言之，2018年前后大数据产业将走进成熟期。

大数据的产业趋势同样得到国内官方数据的支撑，根据工信部电信部门的大数据报告，2014年国内大数据规模仅为84亿元，但到了2015年该数值提升至115.9亿元，同比增长38%，2016年国内大数据产业规模进一步扩容，达到168亿元，同比增速提升至45%，整个产业过去三年规模扩张已经翻倍。该部门还预计到2020年大数据年均增速将保持30%以上。

如果从微观的角度看，大数据规模的持续扩大是存在内生逻辑的。大数据产业链可简单分为上游的数据源，中游的底层软件和数据分析工具，下游的大数据应用，其中中游工具是产业链价值变现的核心。处理软件市场原来是由Hadoop统治，不过现在是Spark与Hadoop齐头并进，与Hadoop相比，Spark可将输出结果保存在内存中，解决了内存分析数据成本高昂的问题，同时Spark运行速度更快，编程更加容易，从而可更好适应冗繁的数据挖掘分析项目。工欲善其事、必先利其器，过去10年处理软件成型并走向成熟是产业快速成长的关键点，包括亚马逊、Cloudera、BAT都在加速Spark人才的培训。工具的普及也让产业链的价值向上下游跃进，如三大电信运营商、华为纷纷将大数据纳入战略规划中；国内三大互联网巨头陆续开放自己的大数据平台；大数据在工业、公安系统、旅游、农业以及政府行政部门等领域运用。

政策密集出台

大数据从2013年开始被炒作，随后三年逐步回落至低谷，主要原因在于国内的大数据面临多个问题，其中最为关键的是数据源开放问题，尤其是政府部门的数据源。

大数据的开发完全依赖于数据源，数据源是最基础的资源，有了这个基础大数据才能不断的创作新的资源。正如美国人所言，这个和油田一样，可以源源不断挖掘出新的财富，而且越挖越有价值。目前大数据80%的业务量来源于政府，但多年来各地、各部门各自为政，数据源获取难度较大，使得大数据业务难以开展。不过进入2017年，随着多项政策落地，这一问题已经解决。

首先，今年1月份工信部就发布了《大数据产业规划（2016-2020年）》，规划提出了7项重点任务，目标到2020年，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年复合增速将达到30%。《规划》同时还提出，未来将培育10家核心龙头、500家应用企业、建设10-15个大数据综合实验区等。该规划出台提高了行业进入门槛，对基础设施建设布局有了新的规划，对有技术沉淀以及行业布局的核心龙头是利好。

其次，国务院近日印发了《政务信息系统整合共享实施方案》，方案提出到今年底，基本完成国务院内部政务信息系统整合清理工作，到2018年上半年，实现国务院各部门以及国务院与地方政府信息系统互联互通。这是继去年《政务信息资源共享管理暂行办法》之后又一重磅文件。

再者，近期工信部表示，我国将建设过过一体化的国家大数据中心，推动公共数据开放和基础数据资源跨部门、跨区域共享、提供数据应用效率和使用价值，同时加强安全监管，严厉打击非法泄露和出卖个人数据行为，维护网络数据安全。

上述三项政策正好解决了大数据在数据源开放、信息共享、应用领域等方面的问题，因此市场判断行业可能会迎来新的发展契机。

个股方面，可关注东方国信、初灵信息两家公司，其中重点留意东方国信。公司是大数据行业龙头，原来是给联通、电信以及铁通做BI业务的，近几年逐步向金融、工业、农业、旅游、医疗等其他行业大数据布局，目前是国内大数据产业链布局最完善的企业。剔除掉过去过去几年并购承诺的业绩增量，公司依靠在电信的大数据业务，也能实现稳健增长。目前公司估值仅有34倍，若今年能保持30%以上的增速，预期PE可降到25倍左右，估值明显低估。

当然公司也不是没有弊端，数据源是一个大问题。公司的数据源目前主要依靠外部公司提供，公司只是提供数据加工所需的技术和模型。硅谷大数据独角兽Palantir因为拥有强大的数据库，估值已经达到200亿美金，东信的业务如果能向上游数据源延伸，发展成为平台型企业，估值上千亿元也不是没有可能的事。

需要注意的是，当前大数据也存在瓶颈。大数据的根基在IT系统，但目前企业所用的IT系统是建立在IOE+Cisco模型基础上的，这样的模型不适合大数据发展，因为企业会面临更高的成本与技术难题。现在产业提出去IOE化理论，但又面临国家安全问题，突破这个瓶颈可能需要一次IT产业技术变革，难度很大。

表：部分大数据概念股一览

数据来源：Wind