物联网时代有很多岗位，数据开发工程师是做什么的？

物联网简单的说就是物物相连的网络，通过物联网能够构建出一个万物互联的世界，而万物互联的世界必然会带来万物智能，从这个角度来看，物联网的发展空间还是非常广阔的。

物联网通常分为四个层次，分别是设备、网络、平台和应用。设备往往是物联网设计的第一步，不同的设备具备不同的功能，比如大量的传感器设备能够获取各种环境参数，对于一些工业生产环境来说，这些传感器还是非常重要的。传感器设备往往需要通过网关把数据发送到物联网平台，物联网平台根据传感器发回来的数据进行针对性的分析和判断，以便于决策是否进行相应的调整，而这正是大数据和人工智能所要关心的事情。从这个角度来看，物联网、大数据和人工智能的关系是非常密切的。

当前互联网正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网需要综合采用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术来赋能传统行业。物联网是产业互联网相关技术的基础，因为没有物联网就没有大数据，更谈不上智能化，所以物联网建设通常是产业互联网建设的排头兵。从这个角度来看，未来学习物联网相关技术是不错的选择，会有众多的发展机会。

物联网平台的解决方案是比较复杂的，目前物联网平台的研发依然处在未完全成熟的阶段，大量的技术标准还有待建立和完善，相信随着5G标准的落地，会进一步促进物联网平台标准化的建设。

什么是物联网，发展趋势怎样。学习物联网有前途吗？去年我应邀参加了上海物联网培训会，认识了物联网，并与我们陕西杨凌祥荷牌有机富硒农业专业研发有机富硒农业番茄，黄瓜，甜椒，马铃薯，红薯，猕猴桃，葡萄，苹果与上海合其家物联网公司董事长林总进行现场演讲与沟通。互联网是由美国制定的技术标准，而物联网是由中国制定技术标准的。通过物联网学习，认识了物联网公司各界朋友，今后物联网区块链将是我国重奌发展的方向，万物相连，物联网是未来信息技术发展的方向。也是信息技术一场革命。物联网是我国信息技术的发展方向。

物联网产业链全景梳理：共有四大层面

所谓产业链，是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链，是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业，通过对信息流、物流、资金流的控制，在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。

从产业链条来看，物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。

自2018年中美贸易摩擦以来，美国加大了对中国高新技术出口的限制，不断扩大实体清单，影响了中国一些科技主导型企业的发展，这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头，已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业，如：高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。

物联网产业链区域热力地图：企业主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等地区

从区域分布来看，目前我国物联网行业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区。分布在北京和广东的企业数量最多，其中感知层上市企业主要集中在北京，应用层代表上市企业主要集中在广东。

物联网相关企业数量的分布与数字经济的发展情况相关。根据新华三发布的《2021年中国城市数字经济指数蓝皮书》，全国城市数字经济评分排名前十的城市分别为上海、深圳、北京、成都、杭州、广州、无锡、南京、重庆和苏州。根据中国企业数据库企查猫，目前中国物联网企业主要分布在华东和华南及中部的四川等地，特别以广东、江苏等省市为代表。整体来看，数字经济的发展在不断推动物联网的发展。

物联网产业上市公司业绩情况：产业整体毛利率较高

从物联网代表企业的业绩情况来看，物联网产业代表企业的毛利率均值达到36%，行业整体毛利率较高。从单独企业情况来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异。上市企业具体的业绩情况如下表所示：

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府20治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。

智慧城市包括智慧政务，智慧社区，智慧教育，智慧医疗，智慧公共服务，智慧旅游等等，江苏点创科技智慧党建平台是结合各级党政机关部门的实际情况，依托互联网、可视化、数据交互、远程共享和协助等多方面建设的“智慧党建平台”系统。

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。

赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长186%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局

——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占336%的比例，剩余由254%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为776%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景

——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测

据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

目前，我国大数据企业分布在产业链各个环节，包括大数据基础的硬件、软件支撑与大数据服务。行业龙头企业均专注其重点布局领域，在各个方向拥有明显的特有优势。在区域分布方面，中国大数据企业较为集中，主要分布在京津冀与东部沿海地区。

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等

1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。

2、中国大数据细分产业结构

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。

3、中国大数据行业应用领域分布情况

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为776%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

4、中国大数据行业区域集中度

根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。

从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。

注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。

5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价

从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。

6、中国大数据行业竞争状态总结

从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。

大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。

此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。

总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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