艾瑞：2016互联网企业大数据产品研究报告

•优势体现：互联网基因有利于大数据的获取与处理；
•现状分析：互联网行业是大数据应用的领跑者。1）已上市互联网企业中，以BAT为首的数据驱动型媒体整体表现较好；2）未上市互联网企业中，数据驱动型企业成为领跑者；
•机遇：1）手机网民持续增长，可采集群体更加广泛；2）移动端使用时长占比超77%，信息采集更加丰富连贯；3）场景化特征为大数据发展带来新契机；
•挑战：屏幕变小、行为碎片化对大数据的应用提出更高要求。

网络媒体大数据Media

•海外发展：1）企业技术探索先行，政策推动产业发展进程；2）将自主研发与投资收购相结合，技术推动企业发展；
•优势体现：具有强媒体属性的网络服务的发展策略相对成熟；
•现状分析：中国网络媒体的数据生态系统雏形已成，多维度输出大数据能力；
•发展策略：大媒体以流量+广告服务为起点，推进产业生态形成。

• 应用情况：企业（含互联网企业）的数据相关部门（如数据中心/数据分析平台/数据商业部等），主要通过对数据的管理、分析及整合，服务于自有业务，同时不断拓展应用类型和范围。
• 价值体现：大数据处理过程中流转的数据形态可划分为静态数据和动态数据，主要通过计算过程实现其价值，其中，模型算法为数据深度挖掘的核心，能够实现预测等功能。

数据来源
目前数据来源已较为多元，维度也越加丰富，尤其是互联网行业，在数据深度与广度方面具有天然优势，而物联网、车联网等的出现丰富了数据的采集方式与采集范围。

• 应用情况：目前企业内部的数据打通已成行业趋势，未来将进一步实现行业内外的数据流通乃至共享。
• 价值体现：1）大数据能够对人群进行细化管理，并提高对特定人群的覆盖率；2）数据价值的实现与其鲜活度相关；3）大数据的核心价值不在于数据量大，而在于通过数据的沉淀与应用产生价值，其价值升级来源于数据的流通和共享。

大数据的运作效率始终是行业发展的痛点之一，制约了其发展的速度，但伴随着人们对音乐、影视等多媒体内容的需求逐渐增大，互联网媒体的呈现形式越发多元，产生了大量非结构化数据，既提高了对大数据处理效率的要求，又对海量视频进行高精度搜索和多维度分析的技术形成了尤为迫切的需求。

在现有的机器算法固有缺陷（如完全依靠用户历史行为数据的精准推荐范围越来越窄等）的驱动下，已经涌现出了协同过滤、混合智能算法等更加贴合用户需求的算法类型，未来可采集的数据维度将会越来越丰富，需通过要基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能技术进行理解、学习、预测和适应，以满足产业发展的需要。但各行业数字化程度不均匀，针对具体行业特征进行洞察与决策的智能产品还存在较大缺口。在需求驱动之下，新入企业还有较多机会点，涉及大数据基础设施、视频分析技术、智能算法、垂直领域BI等各方面。

大数据时代，数据资产的价值越发凸显，拥有大数据能力的互联网企业在整合内部数据资源之余，还通过企业并购、数据交易和企业合作等方式，积极扩充数据源。

在企业层面的数据扩张之余，未来互联网企业还将继续布局其他层次的数据链条，以采集更丰富立体的用户行为数据，联动数据生态。除了基本的电脑、手机、平板电脑外，可穿戴设备、智能家电等智能终端也将成为数据入口，一方面，通过应用软件跟踪（软件）和智能模块内置（硬件）等方式实现数据回传，结合其触网行为数据，运用大数据系统进行多维度综合分析和关联应用；另一方面，判断其使用习惯，利用算法为用户提供智能产品的个性化体验及后续增值服务。

网络媒体通过提供广告服务变现已成为一种成熟的商业模式，在此基础上，大数据的出现使广告投放效果更加精准，针对市场分布、受众属性、触网行为、媒体策略等具体投放环节的服务更加精细化，并且能够在投后进行多指标的投放效果监测评估，形成了定制化的全案广告服务。

在继续深耕广告服务的同时，基于广泛用户数据的网络媒体大数据产品，还将在提升内容质量和内容触达效率的基础上，进一步进行拓展：1）从应用形式来看，产品与服务的结合将更加紧密，产品应用形式将更加灵活；2）从业务类型来看，应用方向将向指导产品优化、支持运营决策等方面拓展，探索更多数据价值实现形式，也为数据变现提供更多想象空间；3）从输出范围来看，在服务于自有业务之余，正在逐步探索大数据能力的对外输出，向其他行业渗透，同时赋能海外，助力数据应用水平相对落后国家的数字化发展。