政策扶持康复辅助器具产业 爆发式增长可期|大数据|康复|器具_新浪财经_新浪网
政策扶持康复辅助器具产业 爆发式增长可期近日，民政部、发改委、科技部、工信部、质检总局、中国残联等6部门和单位联合印发了《关于开展国家康复辅助器具产业综合创新试点的通知》,决定在全国选择12个地市级行政区域，在最大限度利用现有资源的基础上，开展康复辅助器具产业综合创新试点。通过试点，将康复辅助器具产业打造成为推动经济转型升级的先导产业，产业增长速度超过本地区GDP增长速度，为全国加快发展康复辅助器具产业积累经验。早在2016年10月，国务院就印发了《关于加快发展康复辅助器具产业的若干意见》。我国有2亿多老年人、8500万残疾人，康复辅助器具需求人数多、市场潜力大。意见的出台是我国首次以国务院名义对康复辅助器具产业进行顶层设计和谋篇布局，无论从供给端还是需求端都给予政策的大力支持，意味着在国家层面首次将康复辅助器具产业作为一个独立的业态，促进其持续健康发展。康复医疗市场潜力巨大，数据显示，2013年我国康复医疗市场仅为200亿元，人均仅为15元，仅为美国的3%。随着老龄化加快、慢性病患病率提升和残疾人康复需求释放，我国康复医疗市场每年保持30%以上的高速增长，预计未来5年市场空间将超过1000亿，发展潜力巨大。康复器械品类繁多，厂商各有侧重。按照产品功能可以分为：康复诊疗类、功能增强与生活辅助类以及环境无障碍改造与控制类，具体细分产品多达数百种。国产康复器械将向两个方面发展，一是将既有中高端产品与信息化智能化相结合，搭建远程康复技术平台，通过终端康复器械进入健康大数据领域；二是自主研发康复。考虑到我国康复器械的发展水平，健康大数据的落地相对会更加迅速。在政策的支持下，随着医院康复科建设浪潮兴起，康复产业链将迎来爆发式增长。A股市场相关上市公司中(300430.SZ)、(300246.SZ)、桑乐金(300247.SZ)以及(002223.SZ)等值得关注。比特客户端
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瑞星数腾达成战略合作 共推大数据安全
　　近日，宣布与数腾公司已展开战略合作，共同开发安全产品。目前，双方合作的第一款产品――瑞星备份恢复系统(以下简称：RBS)已经正式上线，该产品能够为用户提供大数据备份、即时恢复等服务，避免数据损毁及业务中断等问题，是在“+”时代必备的大数据安全产品。
　　图：瑞星备份恢复系统(RBS)
　　近年来，我国的信息产业数据量发展极为迅速，据媒体报道，到2020年，我国的数据总量将占全世界的24%。中国工程院院士李德毅曾指出，大数据是新时代的资产，然而我国对大数据的经营管理模式仍处于粗放式管理。今年，国内知名互联网企业连续发生业务中断事故，其中包括瘫痪、滴滴宕机等知名事件，由此可见，我国的企业数据涉及到部分仍旧处于薄弱环节。此外，IDC数据显示，2014年国内专用备份设备的市场容量已达3-4亿人民币，未来几年该市场年复合增长率可达20%。综上所述，大数据安全的发展前景巨大，而大数据安全建设将全面影响每个企业和个人的工作和生活。
　　本次瑞星与数腾联合推出的RBS产品，是一款针对“互联网+”的大数据安全产品，能够为用户提供系统整体应急保障、故障接管以及数据恢复服务，避免由硬件故障、运维操作失误、搬迁、更新换代等原因引起的数据丢失损毁、业务中断等问题。相较于等国外数据备份产品，RBS具有自助式操作、部署简单、高可用性、实时备份、即时恢复、系统资源占用少等优点。此外，RBS还可支持数据归档管理、日志管理、增量备份、数据秒级同步、一体化整体恢复、单个分区数据恢复、单个文件恢复、仿真演练、系统整体应急等功能。
　　瑞星副总裁张雨牧表示，从信息安全层面剖析“互联网+”可看出，未来的企业安全将由、终端安全、网络安全、移动安全及大数据安全组成，因此，瑞星也推出了针对这五个方向的“企业信息安全+”战略。目前，瑞星已经拥有国内首个安全解决――瑞星虚拟化系统安全软件，本次RBS的推出，将进一步完善瑞星在“互联网+”下的大数据安全策略，同时，瑞星安全研究院的研发团队还在积极研究等方向的安全产品。
　　数腾CEO马建军介绍，“数腾是一家业界领先的数据与业务保障及运维方案厂商，在数据备份与系统应急上有着同类厂商不可比拟的技术优势，本次与瑞星合作，是看中瑞星在信息安全方面的技术实力以及瑞星在企业安全市场中的品牌号召力和渠道影响力。本次的RBS产品只是双方合作的一部分，未来，数腾还将继续发挥在数据、数据备份上的优势，与瑞星共同研发其他形式的大数据安全产品”。
　　瑞星公司简介：
　　瑞星公司主营业务为信息安全整体解决方案的研发、销售及相关增值服务。公司自成立以来一直专注于信息安全领域，以优质的产品和专业的“安全+”服务，向政府、企业及个人提供基于桌面安全、边界安全、管理安全、审计安全、移动安全、虚拟化安全等核心技术的整体解决方案，帮助所有用户有效应对各种类型的信息安全威胁。公司的主要业务包括企业及个人两大部分。企业级业务涉及：企业终端安全防护、企业网络边界防护、企业网络安全预警、企业网络监测、企业信息审计、虚拟化信息安全、安全、企业移动安全、企业信息安全检测、企业信息、企业数据恢复、应急响应服务等领域。个人级业务涉及：个人电脑终端安全、个人移动安全、个人网络边界防护、个人数据恢复等领域。
　　数腾公司简介：
　　上海数腾软件科技有限公司是业界领先的数据与业务保障及运维方案提供商。拥有深入的数据结构技术与全面的业务安全运维经验，拥有100多人技术与研发团队。
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中国大数据企业估值榜：72家大数据创新公司，如何领跑万亿市场？
中国大数据企业估值榜：72家大数据创新公司，如何领跑万亿市场？
关蕾 | 来源：爱分析
2017年，大数据真正落地的一年，虽然整个行业仍处于早期，但发展势头不减。部分细分领域格局初定，头部公司正在兑现高估值预期，同时新的潜力公司还在不断冒出。时隔一年，爱分析对中国大数据企业估值榜进行更新，涵盖基础平台、通用技术、数据交易、行业应用及数据安全5大领域72家公司。从榜单和实际调研来看，行业应用类公司数量最多、增长最快，今年的主角注定是行业应用类公司。
本文共4223字，预计阅读时间1分41秒近一年以来，整个大数据行业正在加速成熟，特别是行业应用层呈现爆发式增长。
大数据挖掘、分析、可视化等技术环节正在与各行各业深度融合，技术如何落地是今年最火热的话题。大数据变现的商业模式日渐清晰，整个行业不再像去年那般浮夸，高估值公司正在兑现预期。
据工信部预测数据计算，2017年中国大数据产业规模近2万亿人民币，2020年将增长至5万亿，年复合增速达35.7%。
技术创新和渗透，尤其是基础设施层面，是大数据产业快速发展最核心的驱动力。一方面，云计算是大数据的IT基础，海量、繁杂、实时性强的大数据必须依托于云计算的分布式架构，二者相辅相成，一个是原料，一个是方法，云化渗透率提升将支撑大数据进一步提速。
另一方面，人工智能像是大数据的一个杀手级应用，大数据让算法更加智能，AI对数据的需求促使大数据行业爆发，人工智能的逐渐成熟将促进大数据市场规模进一步扩大。
2016年9月，爱分析首次发布中国大数据企业估值榜，以树立大数据行业标杆，勾勒市场格局，受到了行业和投资领域各方极大关注。
一年多以来，爱分析实地调研了80余家大数据创新公司，访谈了近百位大数据行业专家、企业决策者和投资者，总结下来，我们看到大数据产业在2017年有以下几个重要变化。
一，政策层面。自我国在2015年首提大数据战略以来，在过去一年，多个省、市相继成立了大数据管理和服务机构，多个国家部委和地方政府出台了与行业、细分领域结合紧密的大数据产业政策，大数据在农业、交通、环保、医疗等领域已有明确的指导文件，进一步表明大数据产业正进入应用阶段。
二，数据源层面。《网络安全法》颁布，加强了对数据源、数据获取、数据交易环节的监管，促使行业洗牌，去伪存真。相比以前，企业对数据源的认知从热捧趋于理性，逐渐认识到数据必须与场景应用结合，才能产生价值，单纯的数据购买价值有限。因此，数据交易业务在产业链上的价值正在减弱，数据分析业务的价值获得进一步提升。
三，客群层面。经过几年的发展，大数据的行业热点已从技术转移至应用，正在与行业深度结合。大数据在精准营销、用户管理等互联网行业应用场景已近完善，覆盖了大部分互联网客户。如今，传统行业的大数据应用在快速发展，以工业为例，大数据的应用开始向设备运维、故障预测等方向延伸。整体来看，大数据的受众客群正从互联网转至传统产业领域。
四，商业模式层面。客群的转变使得大数据公司的商业模式也随之调整，传统行业客群定制化需求强烈，标准化产品的价值有限，难以满足客户需求，由此，咨询属性强的业务是创新公司现阶段的发展重点。
爱分析通过调研和研究国内外标杆及创新公司，结合评价模型和估值模型，现正式发布“爱分析中国大数据企业估值榜”第二版，作为大数据行业阶段性研究成果发布，供企业决策者及投资者参考。
上榜企业需满足以下条件：1）主营业务以大数据为核心、为企业级客户提供产品、服务或解决方案；2）独立核算且在中国大陆运营的创新公司，包含上市和非上市、新三板挂牌公司；3）在各自领域具有独特的竞争力；4）在技术、产品和服务、业务模式上具备一定的创新性。
本次榜单涵盖了基础平台、通用技术、数据交易、行业应用、数据安全等细分领域，分为5个一级标签，20个二级标签，共计72家上榜企业，总估值达1102亿元，基本覆盖了大数据行业各细分赛道的主要创新公司，入围门槛为2亿估值。
与上次榜单相比，不少公司上调估值，榜单上还出现了不少新面孔，爱分析精选了三家代表公司——明略数据、同盾科技、零氪科技，作简要分析与介绍。
明略数据在本次上榜企业中估值变动最大，从上期14亿上调至40亿。作为大数据行业应用类标杆企业，明略数据直接对标Palantir，成立3年，营收每年保持3倍增长，实力不俗。
明略数据从公安大数据切入，该领域需求迫切、预算充足，地市级公安每年IT预算达千万量级，是优质的应用行业之一。其核心业务在行业知识图谱的建立，技术壁垒高。
明略数据通过在公安领域深耕、产品化率提高、人工智能转型等策略，将业务逐步拓展至金融、工业领域。
爱分析通过在业务模式、客户群、收入结构、毛利空间、增速等多维度对标与明略数据相似的国外大数据公司，给予40亿人民币估值。
金融风控类应用是大数据在营销应用之后下一个成熟领域，以反欺诈、信用评估为主要服务方向。相比之下，金融大数据的市场空间更大，目前玩家最多，是竞争最激烈的大数据行业应用领域。
成立于2013年的同盾科技，在不到3年时间里完成了四轮融资，成为金融大数据领域的中坚力量。目前，同盾合作机构数千家，其中金融机构占比最高，每天信贷数据调用量在千万级别。同盾数据生态体系建设最早，在数据质量层面竞争壁垒高。
爱分析认为，金融领域是大数据行业应用的优质赛道之一，其应用场景正待丰富完善，市场仍有较大成长空间。同盾科技是在大数据风控领域拥有最多数量合作方的机构，凭借先发优势和技术实力，在资源和产品上打造其核心竞争力，占据了一定市场。
新上榜的零氪科技是一家医疗大数据公司，成立3年，团队800人，服务于包括协和、华西、湘雅等400多家医院，为医院提供数据采集、数据结构化等服务，通过患者随访团队实现临床数据闭环，建立肿瘤患者数据库，辅助诊疗等业务逐步上线。
爱分析判断，大数据在医疗行业开始逐步渗透，将早就下一个大数据重要应用，并产生一批重量级创新企业。
医疗领域核心数据来自医院和患者，互联网等其他第三方数据价值十分有限。面对千亿量级的国内市场，零氪科技掌握丰富的医疗资源，高质量的临床数据和患者康复数据是关键壁垒。
此外，零氪科技在肿瘤数据库建立方面积累较深，这种切垂直领域的打法可以将单个病种研究的更加深入，能够打造较厚的护城河，在未来或将取得长足发展，爱分析给予其较高的市场预期。
头部公司聚焦做营收，腰部公司关注纵向拓展客群
从体量上看，大数据产业处于初步发展阶段，仍未出现10亿美金以上巨头。按照体量，爱分析将估值30-60亿人民币的公司划归为头部公司，10-30亿为腰部公司，10亿以下为初长型公司。
从过去一年来看，头部公司逐渐在兑现之前较高的估值预期，更注重商业化落地，将业务逐步从单一行业横向拓展至多行业领域。
此外，做营收也是头部公司主要变化，发展迅猛的公司2017年订单收入将达到3亿，个别甚至可能远超这个数字，多数公司每年以2-3倍高速发展，如TalkingData、明略数据等。
腰部公司在当前阶段，更聚焦在单个细分领域纵深，以行业标杆客户切入，围绕单个行业化的产品在行业内纵向开拓客群，普遍以每年1-2倍增速成长，如晶赞科技、星环科技、海云数据等。
初长型公司多数在根据市场需求打磨产品，会先切几个不同行业做市场验证，探索适合的细分领域、客群和打法，获取标杆客户是这些公司目前发力重点，如昆仑数据、佳格天地等。
（点击查看大图）
基础平台层发展缓慢，通用技术层需要行业化
从产业图谱的角度，入榜的大数据创新公司可分为5种类型：基础平台、通用技术、数据交易、行业应用、数据安全。
基础平台类以大数据基础支撑为主营业务，产品和服务不拘泥于单一行业，通用性强。如提供基础平台的星环科技，基础分析引擎的第四范式，数据库的巨杉数据等。
基础平台领域玩家不多，但因为云厂商、传统硬件厂商也瞄准这个市场，基础平台类公司发展将受到一定影响。
通用技术类主要是以技术本身服务企业级客户，代表公司有提供数据分析可视化的海云数据，用户行为分析的神策数据，日志分析的日志易等。
由于客群的变化，传统企业对展示的需求较强，BI与可视化类公司的价值在上升。目前，通用技术类公司也在逐步与应用结合，打造行业化产品。
数据交易类受政策影响较大，在产业链上的重要性受到挤压。新环境需要新打法，背靠大树无疑是最高效的打法。随着新法实施，个人数据只有在授权后才能允许交易和流通，背靠大树的公司天然具备数据的授权，其他第三方公司则会受到政策影响。
新上榜的千寻位置由中国兵工集团和阿里巴巴控股，提供实时厘米级的高精准定位服务；联通控股的智慧足迹，凭借优质的大数据资源，提供位置信息拓展的大数据服务。此类以数据资源驱动的公司在未来或将取得长足发展。
数据安全类用大数据分析解决企业的信息安全问题，核心价值在于对安全事件的预判。
爱分析认为，过去大型企业对安全的需求停留在合规上，重心正转向解决实际的安全问题，因此，大数据驱动的安全理念将对传统信息安全市场产生巨大冲击，在未来将出现爆发式增长。上榜的数据安全类公司数量较少，以瀚思科技、明朝万达为代表。
行业应用层市场巨大，问题与机会共存
行业应用类公司在这一年发展最为迅速，上榜数量最多，总体量最大。这类公司为行业客户提供解决业务实际需求的大数据解决方案，以标杆企业切入，用咨询属性更强的定制化策略，逐步丰富应用场景，打造行业化产品。例如，营销大数据TalkingData，金融大数据同盾科技，工业大数据昆仑数据等。
大数据在互联网相关的营销领域发展最成熟，应用方向非常明确，技术与应用结合的实现路径最清晰，市场竞争格局相对稳定，无新公司出现。
金融领域将是下一个重要市场，当下市场格局竞争最为激烈，上榜企业数量多。目前大数据在金融领域的应用方向明确，但技术与应用结合尚不成熟，客户对公司的落地能力存在质疑，这给新公司入场的机会。
大数据在传统行业，如政务、公安、工业等正逐步落地，有一定的应用方向，但尚不成熟，技术与应用的结合也在探索，还需做市场教育和搭建大数据平台等基础类工作，多种数据打通是目前存在的主要问题，在大数据平台上做上层应用是下一步趋势。
医疗行业是信息化程度高、数据结构化程度低的领域，处理繁杂的非结构化数据是目前的主要问题，之后再做与应用结合的分析工作，现阶段而言，数据清洗比建模更重要。
农业领域普遍的信息化程度低，数据采集是主要问题，现在通过卫星等空间数据一定程度上获得改善，但应用方向有待市场验证。
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大数据的8个最佳实践
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& & & & & &大数据如果应用不当可能很容易失控，并可能消耗企业资源和预算。在这里将介绍避免混乱的一些大数据的最佳实践。
大数据可以为用户提供卓越的洞察力，也有可能让企业不堪重负。而企业根据其收集数据做出自己的选择。企业面临的主要问题是大数据是由技术专业人员收集的技术解决方案，但最佳实践是其业务流程。
由于资源和输入设备得到爆炸式增长，人们收集到的数据比以往更多。根据IBM公司的调查，大多数美国公司存储的数据量为100TB，而美国的政府部门和企业每年因数据损坏而造成损失高达3.1万亿美元。
然而，企业创建数据湖或数据仓库并将它们存满数据，其中大部分数据未被使用或曾被使用过。企业的数据湖将快速积累成为存满数据的信息池。
最基本的问题是许多数据只得到了部分处理或完全偏离了基础。数据收集不正确或收集手段没有正确定义。企业的业务很明显与大数据有关。
这对于商业数据库中使用的常规的、日常的、小级别的数据来说是个小问题。对于企业来说，需要大数据处理大量的信息。因为其数据的规模巨大，获得收益或混淆的可能性也越大。因此，&正确&变得更为重要。
那么在大数据中&正确&意味着什么呢?
大数据最佳实践：8个关键原则
事实是，&大数据的最佳实践&的概念正在演变，因为数据分析领域本身正在迅速发展。不过，企业需要与可能的最佳策略进行竞争。因此提出一些最佳实践，希望企业能够避免被大量无用数据淹没，不会淹没在数据湖中。
(1)定义大数据业务目标
IT行业有一个坏习惯，就是像Hadoop集群这样的新鲜事物容易分散人们的注意力。在企业开始利用大数据分析过程之前，了解业务需求和目标应该是企业采取的第一步，也是最重要的一步。企业用户必须明确他们想要的结果。
这是企业管理层必须率先实现，并且在技术方面必须遵循的地方。如果企业的管理层没有明确的业务目标，那么将不能收集并正确创建数据。很多组织收集了一切能够收集的数据，然后再去清除他们不需要的东西。这会造成很多不必要的工作，因此企业应该清理出所需要的信息，而不是收集全部信息。
(2)评估并与合作伙伴制定战略
大数据项目不应该由IT部门孤立完成。它必须涉及数据所有者，这将是一个业务部门，或者是一个提供大数据技术的供应商或咨询机构，这些供应商可以为组织带来外部的视角和眼光，并评估组织当前的情况。
在制定战略的过程中，应该持续进行检查，以确保企业收集所需的数据，并且会为企业提供所需的见解，就像厨师在整个烹饪过程中时刻检查自己的工作一样。而不只是收集所有内容之后再进行检查，因为如果在此期间数据出错，这意味着检查数据要一直回溯到起点，并在不必要的时候启动。
企业通过与那些从项目中获益的人一起工作，可以确保一起参与进来，从而取得成功。
(3)企业确定自己拥有什么以及在大数据中需要什么
大量的数据并不等同于良好可用的数据。企业可能会在某个地方将正确的数据混合在一起，但它会由企业自己决定。收集的随机数据越多，越是经常杂乱无章，形式各异。
同样重要的是确定企业所拥有的是其所没有的东西。一旦收集了项目所需的数据，就确定可能缺少什么，在这些工作开始之前一定要把一切都准备好。
企业并不总是能够事先知道需要什么数据字段，所以一定要确保软件的灵活性，以便在实施过程中调整。这与确定企业拥有什么以及在大数据中需要什么的理念相吻合。
其底线是企业必须测试数据并检查结果。企业可能会惊讶地发现没有得到需要的答案。在企业首先开展该项目之前，最好先找出答案。
(4)保持持续的沟通和评估
有效的协作需要利益相关者和IT部门之间的持续沟通。企业的目标可能会在项目的进行期间发生变化，如果发生这种情况，必须将变更信息传达给IT部门。企业可能需要停止收集一种形式的数据，并开始收集另一种形式的数据。企业不希望这种情况持续下去。
绘制一张清晰的地图，在某些地点打破预期或期望的结果。如果是一个为期12个月的项目，每三个月检查一次。这给了企业一个复习和改变课程的机会。
(5)如果启动缓慢，需要利用大数据快速反应
企业开展的第一个大数据项目不应该过于雄心勃勃。需要要从概念验证或试点项目开始，这样的项目规模相对较小，并且易于管理。
选择企业想改善业务流程的一个领域，但是在事情出错或错误严重的情况下它不会有太大的影响。另外，如果问题不需要解决，不要强迫采用大数据解决方案。
企业还应该使用敏捷技术和迭代方法来实现。敏捷是一种操作手段，并不局限于开发。敏捷开发是什么?例如写一小段代码，然后开始测试多种方法，然后再添加，再进行彻底测试、冲洗、重复。这是一种可以应用于任何过程的方法，而不仅仅是编程。
使用敏捷和迭代实现技术，可以根据当前需求在短时间内提供快速解决方案，而不是一次性瀑布方法。
(6)评估大数据技术要求
根据调研机构IDC公司的数据，绝大多数数据是非结构化的，可能高达90%。但是企业仍然需要查看数据来自哪里以确定最佳数据存储。企业可以选择SQL或NoSQL以及两种数据库的各种变体。
企业需要实时洞察力还是在做事后评估?可能需要Apache Spark进行实时处理，或者可以使用Hadoop(这是一个批处理过程)。还有用于分散在多个地点的数据的地理数据库，这可能是具有多个地点和数据中心的公司的要求。
另外，企业需要查看每个数据库的具体分析功能，看看它们是否适用。IBM公司收购了高性能分析设备商Netezza公司，而Teradata和Greenplum嵌入了SAS加速器，Oracle在其Exadata系统的分析中使用了R语言的特殊实现，PostgreSQL具有特殊的分析编程语法。因此，需要查看这些工具如何能够满足其需求。
(7)与云中的大数据保持一致
企业在采用云计算时必须谨慎，因为可能采用按量计费，而大数据意味着要处理大量数据。但是，云计算也有很多优点。公共云可以即时或至少非常快速地进行配置和扩展。Amazon EMR和Google BigQuery等服务允许快速建立原型。
首先是使用它来快速构建企业的环境原型。使用数据子集和亚马逊和微软等云计算提供商提供的许多工具，企业可以在几个小时内建立、开发和测试环境，并将其用于测试平台。然后，当企业制定出一个坚实的运营模式时，将其移回内部部署的数据中心进行工作。
云计算的另一个优点是企业收集的大部分数据都可能驻留在那里。在这种情况下，企业没有理由将数据转移到内部部署数据中心。许多数据库和大数据应用程序都支持来自云计算和本地的各种数据源，因此，如果企业在云中收集数据，请务必将其留在那里。
(8)管理企业的大数据人才，并一直关注合规性和访问的问题
大数据是一个新兴的领域，而不是像Python或Java编程这些可以自学成才的领域。麦肯锡全球研究院的一项研究表明，2018年全球将缺乏140至190万名拥有必要专业知识的人员，另外还缺乏基于分析结果作出决策的150万名相关管理人员和分析师。
首先必须明确的是谁应该有权访问数据，以及有多少访问权限。数据隐私是当今的一个主要问题，尤其是欧洲即将实施严格的通用数据保护条例(GDPR)，这将对企业的数据使用造成严格的限制。
企业确保清除所有数据隐私问题以及谁有权访问敏感数据。企业应该关注其他治理问题，如营业额?确定哪些数据(如果有的话)可以进入公共云，哪些数据必须保留在本地部署数据中心，以及谁控制什么。
最后，虽然一些高校正在为数据科学设置和增加相关课程，但这些课程并没有标准，每个课程计划在重点和技能方面都略有不同。所以，有时企业并不需要招聘具有数据科学硕士学位的技术人员，因为他们可能不了解企业使用的工具或其所在的行业。再次，鉴于技能短缺的情况，企业可能需要做到这一点，可以在垂直行业中培训他们。下一条：
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