大数据行业专题：新老”十倍百倍行业： 万亿规模大数据变现的中国路径选择

东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券大数据行业专题 证券研究报告·行业研究·大数据行业 “新老”十倍百倍行业：万亿规模大数据变现的中国路径选择 增持（维持） 投资要点  大数据变现的关键—全局性和相关性：大家对大数据的理解大多偏重于数据量“大”的概念上。但是，大家往往看到了数量巨大，而没有看到全局性和相关性的重要性。我们认为孤立的行业数据分析，其商业价值十分有限并且效率低下。各行业信息采集渠道获取的离散化、碎片化的信息数据都难以独立发挥作用，并且很可能带来截然相反的判断。孤立行业数据分析的局限性证实了大数据能否变现的必要条件就是打通各个行业之间的数据。而现状是各个行业的数据是隔离的，行业之间的沟通存在巨大障碍。这也正体现了运营商用户数据的优越性。  中国特色的路径选择—信息安全：对于信息安全，市场更加关注的是“对外：防止攻击”这个方面；而对于“对内：行为记录”则有所忽视。跨行业收集用户数据的真实性、时效性、成本等难点决定了在目前，最好的获取渠道就是运营商的网络记录信息数据。智能手机，作为个人移动互联网的主要入口，决定了手机号成为个人唯一的标识信息，具备整合全部离散信息的能力。其主要优点在于下面几点。信息全面性：用户所有的信息发送/接收都通过运营商数据服务，可通过单一手机号信息判定用户全部行为。信息关联性：用户行为时间先后顺序，信息处理流程，多个数据应用之间的关联关系。信息有效性：庞大的网管系统和成熟的数据处理技术保障信息有效可靠。信息权威性：运营商作为互联网服务中立方，具备信息内容权威性，保障信息不被篡改或者造假。正是这些特性赋予了运营商独有的信息采集、信息记录、信息安全保护的有效渠道。  大数据应用的障碍—伦理和法律：大数据应用从提出之日起就有来自各方各业对其安全性的多种担忧和质疑。我们认为大数据眼前的“变现”不只在于商业价值的提升，其政务、监管方面的优势明显，而且未来的车联网、物联网更是能大幅提高全社会的效率。所以，大数据应用的总体趋势是不可逆的。它的优越性决定了其必然有“双刃剑”的特性，这也是大幅提高效率的每一次技术变革必然要经历的过程。短期看，运营商的大数据应用处在探索期，主要将与第三方厂商合作共同开发数据价值，并对大数据的合理合法应用进行探索。中长期看，法律法规将随着大数据应用实践的推进，而逐渐完善，从而反过来推动运营商大数据行业进一步稳定发展。  投资建议：我们认为，运营商将会成为数据来源的BAT之外的“第四极”，并且凭借自身管道优势，在拥有BAT的数据同时，拥有BAT没有的众多行业数据。整个大数据变现进程将在今年有明显体现。信息收集和分析：建议关注永鼎股份，初灵信息，信威集团，东方国信。信息存储和计算：建议关注美利纸业、广东榕泰、宝信软件。核心数据源：建议关注中国联通。  风险提示：行业发展不及预期风险。 2016年7月21日 证券分析师 徐力 执业资格证书号码： S0600515080001 xul@dwzq.com.cn 行业走势 相关研究 1． 云计算和大数据行业：了解其中真实的谎言 2016年2月1日 2． 云计算基础设施：引力波理念颠覆云计算服务器行业 2016年2月15日 3． 云计算基础设施：强强联合，低成本就是硬道理 2016年2月15日 4． 云计算基础设施：利润释放的前导财务报表信号 2016年3月28日 5． 云计算基础设施：德银比我乐观的多 2016年5月6日 6． 新“三大运营商”，ICT资本支出的新寡头 2016年5月13日 云计算行业 2016年7月21日 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 1. 数据变现的关键—全局性和相关性 一直以来我们对大数据的研究最终都必须落实到变现：大数据之所以有价值，主要在于提高效率，降低成本。例如把用户转化率由千分之一提高为百分之一，看起来不起眼，但是效率提升十倍。 1.1. 大数据的“大”—数量巨大，但全局性、相关性必不可少 我们对大数据的理解大多偏重于数据量“大”的概念上。据IBM研究院预测，仅仅在中国，数据在2020年就能达到40ZB左右。 如果一个硬盘容量为1TB（1024GB），需要400亿个硬盘，如果今后硬盘容量增长10倍，则需要40亿个硬盘，不可能所有数据都存储下来，按照普通数据存储18个月，重要数据存储10年，预计数据存储需要4亿的硬盘。 图表 1 ：全球数据存储量的统计及预测 资料来源：IBM研究院，东吴证券研究所 但是，大家往往看到了数量巨大，而没有看到全局性和相关性的重要性。事实上，大数据分析从古至今一直存在，其本质上就是对大量相互关联的数据根据需要抓住重点进行分析，从而提高决策的成功率。以前的智者诸葛亮，没有大数据分析，但他也在政治、军事上取得了巨大的成功，主要是他把握了全局—“上知天文，下知地理”。 现在我们着重提出这个概念主要是因为我们要将这个以往只能依赖人脑有限处理能力的分析过程交由芯片和算法得到更加具象可量化的分析结果。大大提高了它的分析范围和精确度。 1.2. 孤立的行业数据分析，价值有限 1 2.1 4.19 7.85 13.88 23.5 38.99 0.995238095 0.873508353 0.768152866 0.693083573 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 10 20 30 40 50 2014.0 2015.0 2016.0 2017.0 2018.0 2019.0 2020.0 数据存储量（ZB） 年增长率 云计算行业 2016年7月21日 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 现代社会的细分行业众多，多个行业都拥有大量的客户群体。相应地，细分行业市占率大的厂商自然可以获取对应行业的用户数据。最鲜明地例子就是BAT巨头厂商：阿里巴巴拥有全国最大的电商用户数据；百度有最大的搜索用户数据；腾讯有最大的社交用户数据。我们认为孤立的行业数据分析，其商业价值十分有限并且效率低下。 1.2.1. 案例1：个人用电数据 图表 2 ：随机用户用电数据 资料来源：互联网，东吴证券研究所 问题：此人家庭用电数据变化极大，到底是什么原因导致的？ 猜想1：分别代表冬季和夏季的用电量？ 猜想2：经济情况变化，收入升高，买了大量的新型电器？ 猜想3：还是收入降低，没钱到外面去花天酒地，回归家庭生活？ 猜想4：这是一个典型的股民，炒股赔惨了，电费都交不起，最近才缓过来？ 可见，缺乏关联信息导致无从分析，甚至完全相反的结论。 1.2.2. 案例2：个人搜索记录信息 问题：某个人近两周频繁搜索奔驰豪华SUV相关信息，是否是潜在购车客户？ 猜想1：此用户短期内有购车需求，是优质潜在客户。 猜想2：豪华车只是他的兴趣爱好，但经济情况使得短期内只能是梦想而已。 缺乏关键相关信息导致预测的结果完全相反。 所以，离散化、碎片化的信息——各行业信息采集渠道获取的数据0 100 200 300 400 500 用电量（度） 云计算行业 2016年7月21日 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 都难以独立发挥作用。试想一下，如果某一厂商可以获得下图所示的多个行业关联性、全局性的可靠数据，其商业价值将大幅提升。 图表 3 ：常见全局性、关联性数据 资料来源：互联网，东吴证券研究所 1.3. 大数据的“变现”—最大障碍在于行业数据之间的隔离 孤立行业数据分析的局限性证实了大数据能否变现的必要条件就是打通各个行业之间的数据。 但是现在现状是各个行业的数据是隔离的，行业之间的沟通存在巨大障碍。 障碍1：信息隔离，各行业有独立而相互保密的信息采集渠道。 障碍2：身份认定难，即使不同行业之间交换数据，很难确定数据归属同一个用户。 障碍3：交流成本高，每个行业需要和多达10几个行业对接数据，才能进行合理的用户分析。 障碍4：信息安全保障困难，用户数据频繁交换，导致用户数据泄露和篡改等安全隐患。  结论1：大数据变现，关键在于通过大数据能够获取什么样的信息， “大”仅仅是其中一部分。  结论2：大数据更加关键的在于数据的全局性和相关性，只有把握全面的数据，快速而简单把消费者进行个体素描，然后再进行精准营销，大数据变现才具有实际的商业价值。 例如，客户转化率由千分之一上升为百分之一，不要小看这一点点的提高，实际上效率提升了10倍，意味着同样的销售额，营销成本降低到十分之一，或者同样的营销成本，收入上升十倍。否则，大数据将价值受限。为什么部分实业会觉得大数据很难“变现”，主要的原因也就在这里。 云计算行业 2016年7月21日 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 2. 中国特色的路径选择—信息安全 图表 4 ：数据信息安全 资料来源：东吴证券研究所 2.1. 信息安全——市场忽略的“对内：行为记录” 对于信息安全，市场更加关注的是“对外：防止攻击”这个方面；而对于“对内：行为记录”则有所忽视。 例如市场上对打车软件的使用是否安全有很多争论，但是，大家都忽视了一点，打车软件的服务和被服务方的交易是有记录的，一个理性的人，如果想做坏事，都要好好考虑，是否真的要做？如果一个不理性的愣头青，在哪一个平台都是一样，所以，各种租车行业的安全问题，不应集中在是否互联网叫车上，而应集中在司机是否专业上。 图表 5 ：常见打车软件安全争议 资料来源：互联网，东吴证券研究所 2.2. 信息安全—管道的作用逐步凸显 难点1：数亿用户，如何对他们进行逐个的消费行为或个人特征的对内：行为记录 对外：防止攻击 信息安全 云计算行业 2016年7月21日 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 素描？ 难点2：TMT技术的发展，使得个性获得张扬，行业越来越细分，越来越多，现在不是360行，而是3600行，如何打通行业壁垒，获取珍贵数据？ 难点3：在如此众多且分散的数据面前，获取数据的成本是多少，不仅仅是钱的问题，同时也是要投入多少人力的问题？ 难点4：消费者的口味变化越来越快，时效性很重要，如何保证快速获取 难点5：传统调研的真实性存在疑问，远远不如真实的无干扰情况下更能反映用户的真实想法？ 目前来看，最好的获取渠道就是运营商的网络记录信息数据。 图表 6 ：运营商的管道作用 资料来源：互联网，东吴证券研究所 智能手机，作为个人移动互联网的主要入口，决定了手机号成为个人唯一的标识信息，具备整合全部离散信息的能力。其主要优点在于：  信息全面性：用户所有的信息发送/接收都通过运营商数据服务，可通过单一手机号信息判定用户全部行为。  信息关联性：用户行为时间先后顺序，信息处理流程，多个数据应用（查询、出行、消费）之间的关联关系。  信息有效性：庞大的网管系统和成熟的数据处理技术保障信息有效可靠。  信息权威性：运营商作为互联网服务中立方，具备信息内容权威性，保障信息不被篡改或者造假。 云计算行业 2016年7月21日 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 2.3. 信息安全—“对内：行为记录”的功能，只有运营商能完成 信息安全，尽量减少信息盗用、诈骗，从其他行业入手，无疑是事倍功半，而运营商的网络，及其所有权的性质，从运营商入手，无疑是事半功倍，实际上，国家也是这么做的。 图表 7 ：某运营商网络监控实测数据 数据来源：某运营商网络监控实测数据，东吴证券研究所 从行业应用的角度，运营商不仅仅是数据来源，也是“征信”的最好方式，有什么比在完全放松状态下，能