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- 1. - 1 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 行业公司专题报告 2012 年 01 月 04 日 大数据时代的三大发展趋势及投资方向 基本结论 触摸大数据时代的脉搏，我们强烈的感受到有三类公司必将受益于该技术 的发展。第一，主动拥抱大数据技术，用互联网思维涤荡原有业务模式的 软件供应商；第二，利用客户群优势，具备垂直整合产业链潜质和能力的 公司；第三，善用数据资产或者具备数据管理、分析能力的公司。这三类 公司分别顺应大数据时代的三大发展趋势，必将具备广阔的发展空间和长 期的投资价值。 趋势之一：应用软件泛互联网化。“软件的价值是同它所协助管理的数据 的规模和活性成正比”。泛互联网化有三个特征：富界面，应用软件深度 整合网络浏览器功能，桌面、移动终端（手机，平板电脑）拥有相同的体 验和协同的功能；门户化，用户无需启用其他软件即可完成绝大多数的工 作和沟通需求。对于个性化的用户需求，可以直接调用第三方应用或者插 件完成；碎片化，把原来大型臃肿的软件，拆分成多个独立的功能组件， 用户可以按需下载使用。这三个特征的核心意义分别在于收集用户行为数 据，更懂用户；具备排他性，抢占战略性门户资源，提高客户粘性；降低 软件总体拥有成本，改变商业模式。走在应用软件泛互联网化前列的公 司，其业务模式将从单一的卖产品，逐步过渡到卖服务，是我们长期看好 的投资对象。 趋势之二：行业应用的垂直整合。大数据时代开源技术的发展已经可以和 商用软件分庭抗礼，传统的操作系统、中间件、数据库等平台级软件的同 质化趋势已经渐趋明显。最终用户的关注焦点集中如何解决企业的业务问 题，而不是购买谁的数据库或者操作系统。因此，越靠近最终用户的企 业，将在产业链中拥有越大的发言权。上演“挟天子令诸侯”的好戏，而 这个“天子”就是广泛的最终用户。产业服务巨头 IBM、Oracle 股价上涨 和微软股价十年横盘的鲜明对比是鲜明的例证。巴菲特购买 IBM 股票，更 是绝佳的注脚。更懂中国，更懂行业，更多用户的企业，是我们一贯坚持 的选择价值型投资标的的标准之一。 趋势之三：数据成为核心资产。对数据的掌控导致了对市场的支配和巨 大的经济回报。这个趋势在部分行业已经是现实。譬如电子商务、金融、 电信等行业。总体来看依然处于大数据产业链第一阶段早期。第一阶段是 内部数据整合及分析挖掘；第二阶段是企业内外部数据融合及用户行为模 式分析与数据挖掘；第三阶段是数据驱动的以消费者为中心的组织变革， 大数据产业链中，我们认为天然具备海量数据的公司、具备数据处理能力 的公司是值得投资的对象。 投资标的： 股票列表 趋势一 用友软件（旺铺助手）、广联达、大智慧、东方财富 趋势二 用友软件、广联达、石基信息、太极股份、汉得信息、远光软件 趋势三 超图软件、四维图新、易华录 拓尔思、东方国信、久其软件、卫士通、威创股份 注：投资标的仅仅表明此股票和大数据主题相关。 本报告的主要看点： 1. 揭示大数据时代的三大核 心趋势，并分析投资标的 在 该 趋 势 上 的 潜 质 和 策 略。 2. 指出软件公司改变商业模 式切实可行的、易于操作 的发展路径，并引导部分 上市公司业务模式转型。 3. 指出大数据时代软件价值 的衡量标准。 4. 指出桌面应用软件泛互联 网化的趋势；并提出评判 公 司 泛 互 联 网 潜 力 的 指 标； 5. 指出行业软件垂直整合的 趋势，并提出评判公司垂 直整合能力的指标； 6. 指 出 数 据 成 为 资 产 的 趋 势；并给出大数据的产业 链 和 目 前 产 业 所 处 的 位 置。 7. 本篇报告的主体思路在路 演中碰撞形成，并在与业 内 专 家 讨 论 中 强 化 ， 扩 展。在此一并表示感谢。 赵国栋 联系人 (8639)10702427 zhaogd@gjzq.com.cn 易欢欢 分析师 SAC 执业编号：S1130511080002 (8621)61038267 yihh@gjzq.com.cn 用使栋国赵券证金国供仅告报此 此报告仅供国金证券赵国栋使用
- 2. - 2 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 内容目录 风云际会大数据................................................................................ 7 从各类数据中快速获得信息——就是大数据 ................................................ 7 物联网的发展为大数据提供广泛的数据来源 ................................................ 7 千元智能手机的普及，使数据量呈现指数上升的趋势 .................................. 8 廉价的存储和高速的带宽是大数据诞生的必备条件...................................... 8 云计算为大数据的诞生创造了物质基础........................................................ 9 大数据时代的商机.......................................................................... 10 大数据时代发展趋势之一：——软件应用泛互联网化 .................... 11 富界面——集成浏览器，支持移动终端、PC 等设备.................................. 11 门户化——排他性，产品相互支援，提高客户粘性.................................... 12 碎片化——按需付费，改变商业模式 ......................................................... 12 App Store 模式的启示 ................................................................................ 12 传统模式下，上市公司面临的困难............................................................. 14 投资要点 .................................................................................................... 14 大数据时代发展趋势之二：——行业应用垂直整合........................ 15 开源技术的兴盛和冲击............................................................................... 15 Oracle 的行业垂直整合之路 ....................................................................... 19 巴菲特钟情 IBM ......................................................................................... 20 投资要点 .................................................................................................... 21 大数据时代发展趋势之三：——数据成为资产 ............................... 22 数据就是金钱——广联达的新生意............................................................. 22 大数据的新模式——Opera Solutionss 公司的生财之道 ............................. 22 SAS 公司——深度挖掘的典范 ................................................................... 24 企业用户对大数据的认知需要启蒙............................................................. 24 大数据的产业链.......................................................................................... 25 投资要点 .................................................................................................... 30 结束语： ........................................................................................ 31 图表目录 图表 1：大数据时代的三大发展趋势及投资方向 ............................................. 5 图表 2：大数据产业链（以广联达和 Opera 为例）......................................... 5 图表 3：投资标的简要逻辑概述 ...................................................................... 6 图表 4：大数据概述 ........................................................................................ 7 图表 5：遍布于各行各业的物联网应用时时刻刻产生大量的数据 .................... 8
- 3. - 3 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表 6：智能手机和平板电脑的出货量将超过 PC ........................................... 8 图表 7：思科对全球移动数据流量的预测（EB/月）........................................ 8 图表 8：网络处理、通过能力持续上升............................................................ 9 图表 9：CPU、存储、带宽的价格持续下降 .................................................... 9 图表 10：截止到 2011 年前三季度，中国宽带用户达到 2.5 亿规模。带宽不再 是制约泛互联网化的瓶颈................................................................................. 9 图表 11：各地云计算项目是大数据的诞生的前提条件 .................................. 10 图表 12：没有大数据技术，云计算将沦为房地产 ......................................... 10 图表 13：大数据的市场空间及对社会的贡献................................................. 10 图表 14：典型门户产品战略.......................................................................... 12 图表 15：用友泛互联网化产品简介............................................................... 12 图表 16：AppStore，苹果先行，追随者众.................................................... 13 图表 17：2010 年 AppStore 应用程序数量.................................................... 13 图表 18：2010 年 AppStore 每月新增的应用数量 ......................................... 13 图表 19：泛互联网化与传统模式的对比........................................................ 14 图表 20：转型要点 ........................................................................................ 14 图表 21：泛互联网化投资标的简介............................................................... 15 图表 22：开源软件源自代码共享,现在 IBM，Oracle 都是开源软件的推动者。 ...................................................................................................................... 16 图表 23：主流应用都有优秀的开源软件........................................................ 17 图表 24：Linux 操作系统是开源软件的一个高峰........................................... 18 图表 25：使用开源软件的服务器占市场份额的 16.25%。 ............................ 18 图表 26：开源大数据技术 Hadoop 是另一高峰 ............................................. 18 图表 27：早期采用开源大数据技术的公司 .................................................... 18 图表 28：FaceBook 庞大的信息系统以开源软件为基础构建 ........................ 19 图表 29：Oracle 的垂直一体化产品 .............................................................. 19 图表 30： Oracle 通过收购完成行业的垂直整合，股价一路走高 .................. 19 图表 31：IBM 拥有为客户提供完整的一站式解决方案 .................................. 20 图表 32：微软、Oracle、IBM 的股价走势图。产业水平化时代的霸主微软已经 风光不在！ .................................................................................................... 21 图表 33：电信运营商、终端制造商、互联网公司等垂直化整合路径对比 ..... 21 图表 34：行业垂直整合趋势下的投资标的 .................................................... 22 图表 35：银行等机构拓展业务时面临的困难和应对之道，大数据技术至关重要 ...................................................................................................................... 23 图表 36： Opera Solutionss 的业务模式，融合分析数据，介入客户业务流 程。............................................................................................................... 23 图表 37： SAS 公司 2010 年达到 24.3 亿美元............................................... 24 图表 38：SAS 公司收入结构，金融业是数据分析的先锋.............................. 24
- 4. - 4 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表 39：51%的受访者认为大数据将带来运营效率的提高，仅有 27%认为可 以更好的提供客户服务。............................................................................... 25 图表 40：可喜的是 CIO 们相比云计算而言，更关注商业智能....................... 25 图表 41：大数据产业链................................................................................. 26 图表 42：大数据时代的新的平台技术、服务、传输渠道............................... 27 图表 43：新兴大数据产业链公司融资情况一览表 ......................................... 27 图表 44：新兴大数据相关公司简介............................................................... 28 图表 45：大数据产业的发展阶段 .................................................................. 29 图表 46：Gartner 2011 年技术成熟度曲线，大数据处于高速发展期 ............ 30 图表 47：数据成为资产投资标的简介 ........................................................... 31 图表 48：投资标的 EPS 一览表 .................................................................... 31
- 5. - 5 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表1：大数据时代的三大发展趋势及投资方向 来源：国金证券研究所绘制 图表2：大数据产业链（以广联达和 Opera 为例） 来源：国金证券研究所绘制
- 6. - 6 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表3：投资标的简要逻辑概述 投资标的 大数据关系 投资逻辑简述 用友软件 趋势 1,2 拥有广泛客户群，拥有旺铺助手、会乐家园等泛互联网化产品。 广联达 趋势 1,2 拥有广泛客户群，拥有新干线等泛互联网化产品，产品具备泛互联化特质。 超图软件 趋势 3 拥有数据资产，并持续推动 GIS 领域大数据的创新和应用。 四维图新 趋势 3 拥有数据资产，具备数据资产的多元化盈利潜质。 拓尔思 趋势 3 具备非结构化数据管理、索引、搜索的能力 东方国信 趋势 3 具备结构化数据分析能力 久其软件 趋势 3 具备结构化数据分析能力 卫士通 趋势 3 拥有数据安全技术 大智慧 趋势 1 具备泛互联网化产品特质 东方财富 趋势 1 具备泛互联网化产品特质 太极股份 趋势 2 拥有广泛的客户群 威创股份 趋势 3 具备独特的数据呈现方式能力 易华录 趋势 3 具备深度整合智能交通数据，提供实时服务的潜质 来源：国金证券研究所编制
- 7. - 7 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 风云际会大数据 从各类数据中快速获得信息——就是大数据 简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大 数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多 企业的潜力。 大数据的 4 个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、 视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续 不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。 1 秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界 将其归纳为 4 个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 从数据的角度的来看，物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平 板电脑、PC 以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据 来源或者承载的方式。 例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据 革命的社会），互联网文本和文件，互联网搜索索引，呼叫详细记录，天 文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学 科的科研，军事侦察，医疗记录，摄影档案馆视频档案和大规模的电子商 务 等等。 物联网的发展为大数据提供广泛的数据来源 物联网不会单独存在，物流网世界中海量数据必须被集中到数据中心，经 过大数据技术过滤、融合、提取，与人们的生活、生产、娱乐、沟通等等 行为整合，才会发挥出巨大的经济价值。譬如车联网提供的实时交通数 据、物流数据、环境数据、MES 过程数据、医疗手术数据等等，都是大数 据的重要来源。 图表4：大数据概述 来源：国金证券研究所
- 8. - 8 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 千元智能手机的普及，使数据量呈现指数上升的趋势 智能手机、平板电脑，甚至具备网络功能的照相机、摄像机等泛互联网设 备日益普及。2011 年，平板电脑加上智能手机的出货量预计将超越传统的 PC。思科对全球移动数据流量的预测表明，未来 3 年内，移动设备制造的 数 据 呈 逐 年 翻 倍 的 趋 势 增 长 。 2012 年 每 月 产 生 的 移 动 数 据 将 达 到 1024*1024*1024GB，可以装满 3000 万多部 32G 容量的 Ipad。 廉价的存储和高速的带宽是大数据诞生的必备条件 我们把目光转向 50 年前，从计算机创世之初，CPU、存储、带宽的价格 高昂，普通企业难以问津。随着科学技术的进步，从上个世纪 60 年代 1 万美元 1M，降到现在的 1 美分 1G 的水平，价格相差亿倍。与此同时，网 络的带宽早已从同轴电缆过渡到光纤时代。在线实时观看高清电影，在几 年前还是难以想象，现在早已习以为常。网络接入方式也在从有线连接向 高速无线连接的方式转变。 图表5：遍布于各行各业的物联网应用时时刻刻产生大量的数据 来源：互联网，国金证券研究所 图表6：智能手机和平板电脑的出货量将超过 PC 图表7：思科对全球移动数据流量的预测（EB/月） 来源：KPCB 国金证券研究所
- 9. - 9 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 中国工业和信息化部部长苗圩 12 月 26 日在全年工作会上提出，工信部将 推动实施“宽带中国”战略，2012 年将以惠民生、降价格为目标，推动宽 带建设，计划到 2015 年城市家庭带宽达到 20M，农村家庭达到 4M。截止 到 2011 年 11 月底，中国固定互联网宽带接入用户为 1.55 亿户，3G 用户 1.19 亿户，IPTV 用户 1100 万户，手机视频用户超过 4000 万。2012 年， 中国综合电信业务资费同比下降 5.5%。 云计算为大数据的诞生创造了物质基础 云计算的蓬勃发展，客观上开启了大数据时代的大门。如果用道路来形象 的比喻云计算，那么大数据就是运输车中的货物。云计算为大数据提供的 存储的空间和访问的渠道。大数据是云计算的灵魂和必然的升级方向。 图表8：网络处理、通过能力持续上升 图表9：CPU、存储、带宽的价格持续下降 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 每秒周转次数（百万赫兹） 前端总线频率（百万赫兹） 转移数据量（百万兆） （百万） 0.00001 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 主内存 闪存驱动器 磁盘驱动器 （美元/兆） 来源： Plattner and Zeier, “In-Memory Data Management”, 2011, p. 15-16; * Driscoll, “Big Data Now”;国金证券研究所 图表10：截止到 2011 年前三季度，中国宽带用户达到 2.5 亿规模。带宽不再是制约泛互联网化的瓶颈 来源：DCCI 国金证券研究所
- 10. - 10 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 同时我们了解到江苏某云基地的一个云计算节点的租用价格是 7 元/天，临 近的安徽是 6 元/天，而内蒙古甚至低至 3.8 元/天。这种竞争，已经初步展 现了低层次重复建设的恶果。大数据横空出世，为政府云计算项目的升级 换代打开了思路。 大数据时代的商机 由于大数据具备体量巨大、价值稀疏、时效性强等等特点，对现有企业信 息架构、系统的冲击是不言而喻的。企业可以采用大数据技术来获得对消 费者的深刻理解，对其行为形成预判，重获主动权。在不远的未来，大数 据技术将引发政府、公共事业、制造业、流通等领域全面的变革。在这一 轮的变革当中，首先获益的是计算机产业。相关企业在软件应用泛互联网 化、行业应用垂直整合、数据成为资产三大趋势中，将率先获益。 延伸阅读，国金证券研究所发布的第一篇大数据报告，重点在于探讨大数 据对于传统企业价值。大家可以参考。本篇报告则一带而过。 图表11：各地云计算项目是大数据的诞生的前提条件 图表12：没有大数据技术，云计算将沦为房地产 来源：公开资料，国金证券研究所 图表13：大数据的市场空间及对社会的贡献 美国医疗服务业 •每年创造价值3000亿美 元 •大约0.7%的年增速 欧洲公共管理部门 •每年创造价值2500亿欧 元（约3500亿美元） •大约0.5%的年增速 全球个人位置服务 •服务商收入至少1000亿 美元 •最终用户价值高达7000 亿美元 美国零售业 •净利润增长可能达到 60%以上 •0.5%~1.0%的年增速 制造业 •产品开发、组装成本降 低50% •营运资本降低7% 来源：麦肯锡全球研究院 国金证券研究所
- 11. - 11 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 大数据的诞生和发展原动力，来自于企业改善自身经营水平、提升经营效 率的需要。长期以来，困扰企业最大的难题就是了解他的客户。索尼公司 的创始人出井伸之解释索尼衰落的根本原因时，说了一段发人深省的话： “新一代基于互联网 DNA 企业的核心能力在于利用新模式和新技术更加 贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预判，所有传统的产品 公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转 的。互联网的魅力就是‘the power of low end’”。 这句话有两层含义。第一，传统企业衰落的根本原因在于难以贴近消费 者，难以了解消费者的真正的需求。第二，互联网公司强项恰恰是天然的 贴近消费者，了解消费者。 因为消费者在互联网上留下的“足迹”被这些公司运用大数据技术全部收 集起来，及时高效的分析利用，形成预判和商务决策。从而在竞争中立于 不败之地。传统企业必然嫁接互联网企业的 DNA，否则必将沦为互联网企 业的附庸。在这一轮传统企业拥抱大数据技术，重塑自身组织结构、业务 流程的过程中，最先受益的就是可以为这些企业提供服务的信息化领域的 公司。 我们从大数据时代跳动的脉搏中，强烈的感受到有三类公司必将受益于大 数据技术的发展。第一，主动拥抱大数据技术，用互联网思维涤荡原有业 务模式的软件供应商。第二，利用客户群优势，垂直整合产业链的公司。 第三，善用数据资产或者具备数据管理、分析能力的公司。这三类公司分 别对应大数据时代的三大技术趋势 大数据时代发展趋势之一：——软件应用泛互联网化 “软件的价值是同它所协助管理的数据的规模和活性成正比”。 大数据时代，掌握更多用户行为数据，并能加以充分挖掘利用的公司，将 在竞争中赢得先机。桌面应用软件链接软件公司与互联网平台的核心纽 带。如何充分发挥桌面应用软件的纽带作用，是大数据时代的核心趋势之 一。 富界面——集成浏览器，支持移动终端、PC 等设备 富界面是指桌面应用软件与浏览器的深度融合。软件外观与传统的应用软 件雷同，但所有的数据都是来自于互联网。 在智能手机、平板、笔记本、台式机等不同的终端设备上，用户都可以获 得相同的体验和协同的功能。 泛互联网化的本质在于自然而然的收集用户的行为数据。是利用大数据思 想，嫁接互联网 DNA 的关键一步。
- 12. - 12 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 门户化——排他性，产品相互支援，提高客户粘性 门户化的核心要义在于排他性、相关性。第一排他性是指用户一旦适应一 个门户，则难以割舍，从而提供用户粘性；第二相关性是指用户在门户化 软件中，可以完成他大部分的任务，而无需离开门户。门户中相关软件互 为支援，互提供流量，促使用户粘性越来越强。 碎片化——按需付费，改变商业模式 桌面应用软件的这三个特征相互促进，缺一不可。没有互联网化，门户化 将无从谈起，碎片化将无法实现；没有门户化，则无法将互联网 DNA 发 扬光大，碎片化也就失去了依托；没有碎片化，则商业模式没有形成的突 破，在走卖拷贝的老路。 泛互联网化趋势，将引发软件企业商业模式的变革。从单一的卖软件，向 服务转型。 App Store 模式的启示 图表14：典型门户产品战略 产品 门户特征 人群特征 主要盈利来源 关联碎片化应用 Google 搜索 主动搜寻资料的用户 广告 邮件、日历、地图、企业搜索、客观 关系管理，Google+ 360 安 对电脑安全知之甚少的 用户 广告 卖流量 第三方应用推广 防火墙、网盾、网购保镖、激素浏览 器、系统急救箱 QQ 即时通讯 强社会联系的用户 增值服务 交叉推广 广告 音乐、游戏、支付、旅行等等方方面 面的网上生活 新浪微博 社交 弱社会联系的用户 广告 卖流量 增值服务 微盘、微访问、游戏、微音乐、微电 台 雅昌艺术 垂直门户 艺术品鉴赏、收藏 广告、中介、拍 卖、活动 SNS，画作推广 旺 助手 垂直门户 微型企业 服务费，交叉推广 财务管理、业务管理、客户管理 搜狗输入 法 通用 所有人群 产品交叉推广 搜狗浏览器等 来源：互联网，国金证券研究所 图表15：用友泛互联网化产品简介 旺铺助手 迎客宝 战略定位 成为中小企业云计算的门户 盈利 定价策略 月服务费 10 元。不同省份 略有差异。运营商代收 年服务费 2800 元 主要功能 漏话通、短信、 户关系管 理 产品管理、订单管理 销售过程跟踪、客户关系、产品管 理、订单管理 通信功能 标配 在新版本中增加。不是主 的功能 目标客户 小型批发企业、商铺、街头 门户店、初创阶段的小企业 电话销售为主的公司 推广渠道 运营商 直销、代理商 销售策略 尽可能占据市场 利润导向 来源：公司资料，国金证券研究所
- 13. - 13 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 应用软件泛互联网化乃大势所趋。其中以苹果公司开创的 AppStore 模式 最为典型。自 AppStore 推出以来，先后有设备制造商、操作系统开发 商、电信运营商以及独立第三方应用程序商店加入战团。 如新浪微博，开始利用庞大的客户流量和客户粘性来推广游戏、名片等等 小 的 软 件 和 服 务 。 如 360 安 全 卫 士 ， 在 占 领 安 全 入 口 的 同 时 ， 向 AppStore 扩张，推广销售自身产品与合作伙伴产品。长期来看，软件企业 如果不主动应对 AppStore 带来的挑战，必将沦为其平台上的碎片之一。 根据最新的统计，到今年 12 月，苹果 App Store 应用商店内的应用下载量 达到 180 亿次，谷歌 Android Market 的应用下载量也达到了 100 亿次。 AppStore 商业模式有几大优点，第一，是便捷的应用程序发布渠道；第 二，通过微支付，降低用户的总体拥有成本，第三，提高客户粘性，用户 一旦离开 Appstore，将无法使用原来喜欢的产品；第四，也是最重要的一 点，AppStore 更了解用户。 所以我们看到 AppStore 是天然符合我们提到的泛互联网化的趋势。长期 来看，上市公司必须思考的一个命题是，是成为别人“应用商店”上的一 个“碎片”，还是未雨绸缪，建立属于自己平台。 图表16：AppStore，苹果先行，追随者众 来源： DISTIMO，国金证券研究所 图表17：2010 年 AppStore 应用程序数量 图表18：2010 年 AppStore 每月新增的应用数量 来源：DISTIMO,国金证券研究所
- 14. - 14 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 传统模式下，上市公司面临的困难 对于传统的销售软件拷贝为主业的公司而言，一般都会面临几个难点，第 一：如何应付不同用户的差异性需求？第二：如何低成本的为用户提供服 务？第三：如何挖掘客户潜在需求，销售给其更多得相关产品？传统模式 无助于这些核心问题的解决，反而会导致软件功能不可控，售后服务难以 保障或者服务成本居高不下，难以获得用户新需求等等问题。 投资要点 重点关注具备富界面、门户化、碎片化特征的应用。能综合运用这三个特 点的公司，将具备难以估量的发展空间和投资价值。 图表19：泛互联网化与传统模式的对比 泛互联网化 传统模式 软件功能 碎片化,特定功能以独立软件 或者插件的形式提供。 大而全，大多数 能对特定用户没有 用途 销售策略 用户基本功能免费或者收费 低廉,扩展功能随需购买,降 低用户总体拥有成本 一次性销售。服务费一般按照 10% 软件价格收取 客户会计 方法 价格低廉，进费用 进成本科目。软件成为资产，但难 以折旧、管理 服务方式 通过社交网络，用户间相互 支持，自服务 上门或远程服务 新需求 了解用户，容易获得新需 求 缺乏获取需求的有效渠道 销售策略 口碑传播，病毒营销 手段单一，成本高 推广渠道 线上为主,近乎 0 成本 线下为主 来源：国金证券研究所综合分析 图表20：转型要点 领域 要点 商业模式 由卖产品向卖服务方向转变；由一次性支付向微支付转变 组织架构 由以产品为中心，向用户为中心转型 软件架构 门户化+插件化；要求软件架构向开发平台转型 网站 建立特定人群的 SNS 网站，支持用户 服务，并搜集用户行为信 息 版本发布 快速的产品发布，迭代的开发方式 来源：国金证券研究所综合分析
- 15. - 15 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 大数据时代发展趋势之二：——行业应用垂直整合 大数据时代开源技术的发展已经可以和商用软件分庭抗礼，传统的操作系 统、中间件、数据库等平台级软件的同质化趋势已经渐趋明显。最终用户 的关注焦点集中如何解决企业的业务问题，而不是购买谁的数据库或者操 作系统。因此，越靠近最终用户的企业，将在产业链中拥有越大的发言 权。上演“挟天子令诸侯”的好戏，而这个“天子”就是广泛的最终用 户。产业服务巨头 IBM、Oracle 股价上涨和微软股价十年横盘的鲜明对比 是鲜明的例证。巴菲特购买 IBM 股票，更是绝佳的注脚。更懂中国，更懂 行业，更多用户的企业，是我们一贯坚持的选择价值型投资标的的标准之 一 在这一节中，我们首先看到开源软件的兴起和繁荣客观上加速了软件同质 化的过程。像 Facebook，Google 这样的世界级的企业，其信息系统架构 就是以开源软件为基础构建。客户在技术上可选择余地越来越大，因此其 关注点，逐步转向对自身业务的关注，而非操作系统、数据库等这些基础 性的软件。接下来，我们通过对 IT 巨头的战略动向分析，指出行业垂直整 合趋势日益明显。 这节内容的亮点在于我们归纳了具备行业垂直整合能力的几项指标。并以 此指标来评判上市公司的投资价值。具体而言，包括客户类指标、产品类 指标、运营类指标。 开源技术的兴盛和冲击 开源技术的历史几乎和计算机的历史一样长。最早发端于代码共享，源于 工程师之间的交流分享的需要。开源操作系统 Linux 的诞生，将开源软件 推向了一个高峰，诞生了一批依赖开源软件生存的企业，如 Redhat。他们 主要靠收取软件的维护费谋利。Hadoop 是开源软件的又一个高峰，成功 解决了大数据时代数据分布式存储、并发式访问的问题。 大名鼎鼎的世界级平台的网站，像 facebook，Google 等，都是架构在开 源软件为核心的信息平台上。我们有理由相信，未来开源软件在企业级市 场将会占据越来越多得市场份额。 国内软件企业通过对开源软件的吸收利用，进一步整合到应用软件中，提 供给用户的一体化的解决方案。 我们简单通过一些图表简单回顾开源软件的发展现状。 图表21：泛互联网化投资标的简介 投资标的 大数据关系 泛互联网化潜质 用友软件 趋势 1,2 拥有广泛客户群，拥有旺铺助手、会乐家园等泛互联网化产品。用友软件拥有 人才、客户优势。引领国内软件厂商技术方面的变革 广联达 趋势 1,2 拥有广泛客户群，拥有新干线等泛互联网化产品，广联达的产品具备碎片化的 可能，利用造价软件、计量软件形成建筑行业实际上的门户地位，碎片化其相 关产品，将提升公司销售能力甚至改变业务模式 大智慧 趋势 1 具备泛互联网化产品特质。大智慧拥有 1000 万免费用户 目前公司并没有充 分发现和利用这 1000 万用户的价值。如果公司能够改变产品战略，发展空间 难以估量 东方财富 趋势 1 具备泛互联网化产品特质。东方财富通终端具备富界面特征，而且已经和股吧 等 SNS 性质的网站融合。如果公司进一步明确业务模式将会赢得巨大的发展 机会 来源：公司资料，国金证券研究所综合分析
- 16. - 16 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表22：开源软件源自代码共享,现在 IBM，Oracle 都是开源软件的推动者。 来源：Ninja，国金证券研究所
- 17. - 17 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表23：主流应用都有优秀的开源软件 类型 优秀开源软件 商业软件 搜索引擎 内容管理系统 ERP 系统 商业智能套件 主流应 用程序 CRM 系统 压缩/解压缩 移动 OS 浏览器 办公软件 虚拟机 PDF 工具 通讯工具 桌面系 统 及 移 动软件 播放器 操作系统 数据库 操作系 统与处 理工具 技术工具 来源：公开资料，国金证券研究所
- 18. - 18 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 说一则轶事，Google 的 GFS（Google 文件系统）是 Hadoop 技术原型之 一。当时 Google 创业之初，日子过得也是相当紧张，没有钱买价格高昂 的服务器。只好找些别人淘汰的旧机器来用，操作系统就用开源 Linux， 这样最省钱。但是旧机器经常坏，为了保证数据的安全和服务的连续性， 于是发展出来文件分布式存储，相互冗余备份的技术。现在这个技术是 Hadoop 大数据处理的核心技术之一。 如果说互联网是上帝送给中国礼物，那么开源软件就是赠送给中国软件公 司的礼物。目前开源软件在国内的发展主要受限于两个因素。第一是企业 客户的接受程度，第二是开源技术的人才。 图表24：Linux 操作系统是开源软件的一个高峰 图表25：使用开源软件的服务器占市场份额的 16.25%。 来源：Ninja，国金证券研究所 图表26：开源大数据技术 Hadoop 是另一高峰 图表27：早期采用开源大数据技术的公司 来源：LUCID 国金证券研究所
- 19. - 19 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 平台级网站的成功，有助于打消企业用户的担心。但是总体来看，开源软 件在中国企业市场唱主角，仍需时日。但我们看到这个趋势，就是开源软 件促进基础软件的同质化，并帮助应用软件走向舞台中央。 Oracle 的行业垂直整合之路 在 2011 年 6 月 28 日，Oracle 发布的消息称，Exadata 全球部署已经超过 了 1000 台。Oracle 2010 财年,在中国区销售了 28 台 Exadata，而在 2011 财年的目标是销售 60 台。 ExaData 的正式的官方解释是“新一代海量关系数据管理平台”，以数据 为中心，综合处理结构化与非结构化数据，支持 Oracle 的企业级应用软 件，集成 Sun 公司的主机、存储。为客户提供垂直一体化的应用、数据解 决方案。 从 Oracle 公司完成的重大收购，可以清晰的看出其垂直一体化的战略发展 路径。在数据库产品取得行业领袖位置以后，首先向产业链下游扩张，先 后收购 PeopleSoft（强项在于企业人力资源管理）、Sieble（企业客户关 系管理）、海波龙（商业智能分析），加强对终端客户的掌控，直接为其 图表28：FaceBook 庞大的信息系统以开源软件为基础构建 来源：LUCID，国金证券研究所 图表29：Oracle 的垂直一体化产品 图表30： Oracle 通过收购完成行业的垂直整合，股价一路走高 ERP CRM Warehouse Data Mart HR 2005年9月完 成对全球最 大CRM软件 厂商Siebel的 收购 2004年12 月完成对 Peoplesoft 的收购 2007年4月 完成对海 波龙的收 购 2008年1 月完成对 BEA的收 购 2009年4 月完成对 SUN的 收购 来源：公司资料，Google 财经，国金证券研究所
- 20. - 20 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 提供应用软件、咨询服务。成为与德国软件巨头 SAP 分庭抗礼的企业管理 软件供应商。 接下来向产业链上游扩张，2008 年收购了中间件巨头 BEA，一举成为和 IBM 并驾齐驱的中间件供应商。2009 年，收购服务器制造商——SUN 公 司。从此 Oracle 建立了产业链上下游全部覆盖的伟业。打包主机、操作系 统、数据库、中间件、应用软件，形成战略性的新产品 ExaData。 巴菲特钟情 IBM IBM 刚刚度过了其百年华诞。从企业史的角度来看，像 IBM 这样横跨三个 世纪依然青春焕发的企业，实在是屈指可数。因此论述 IBM 成功的书籍、 文章可谓汗牛充栋，我们也不赘述。 唯一我们需要指出的是，IBM 的长盛不衰的秘诀之一，就是对客户的理解 和把握。IBM 在 1992 年时面临最严重的危机，当时也是以微软和英特尔 为代表的 PC 时代如日中天之际。当时 IBM 信任总裁指出 IBM 的最大的价 值就是可以为他的用户的提供的完整的解决方案。 现在我们看到 IBM 涵盖企业的方方面面，从其文化战略咨询、组织流程梳 理、一直到 IT 治理、系统建设、主要应用软件、中间件、数据库、操作系 统、主机一应俱全。巴菲特正是看到 IBM 的这种巨大的整合优势，和 IT 产业的类消费股特征，而果断出手。 图表31：IBM 拥有为客户提供完整的一站式解决方案 来源：Hoover；Onesource；Factiva；麦肯锡；国金证券研究所
- 21. - 21 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 本报告无意探讨行业水平发展和垂直整合之间的轮动效应，如果投资人对 此感兴趣，我们会专题论述。我们的重点在于指出这个趋势，并根据这个 趋势做出合理的投资判断。 投资要点 行业垂直整合趋势中，公司的竞争力体现在对终端用户的掌控和理解。终 端用户的数量越多，用户对公司的依赖越强，那么公司就拥有越强的整合 能力。 可以从客户、产品、运营三个层面来评估公司的行业垂直化整合能力。其 中最为核心的因素是客户。客户的数量的多寡、续单率的高低、维系手段 的有效与否，判断公司对客户掌控能力的核心指标； 图表32：微软、Oracle、IBM 的股价走势图。产业水平化时代的霸主微软已经风光不在！ 微软十年的股价跑输道琼斯指数 Oracle垂直整合见成效 IBM一站式解决方案提供商获得股神青睐 来源：Google 财经；国金证券研究所 图表33：电信运营商、终端制造商、互联网公司等垂直化整合路径对比 来源：Vision；国金证券研究所
- 22. - 22 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 产品方面，评价公司是否具备行业垂直整合的能力，主要包括相关多元化 能力、产品架构的柔性、以及交付方式的方面的改进； 运营方面最重要的考虑的因素是有关人才的选拔、考核、培育体系。是否 具备足够的行业咨询人才，架构人才，如何评价这些人才的贡献，是运营 方面的重点内容之一。 大数据时代发展趋势之三：——数据成为资产 对数据的掌控导致了对市场的支配和巨大的经济回报。一些公司已经在销 售或者租赁数据包，获得了不菲的收入。像广联达、四维图新等。另外一 些公司围绕大数据的存储、传输、整理、分析、挖掘，发展出新的技术和 新 的 服 务 模 式 。 这 些 公 司 大 多 位 于 欧 美 ， 其 中 佼 佼 者 如 Opera Solutionss，致力于提供大数据的挖掘服务，为银行、保险开发新的产 品，确定投保比例等高度专业化的领域提供高端的服务；再如 SAS 公司， 一直致力于数据统计软件的开发和销售，30 余年来一直稳步成长。 在本节我们无需画蛇添足的论证为什么数据会成为资产，也不再罗列各行 业数据的情况。而是通过对新兴公司的简介，来把握数据资产发展的脉 搏。海外风投机构，扎堆的拥向这些公司，我们可以从中得到些许借鉴。 围绕数据成为资产这一趋势，我们首先指出以数据为核心的产业链正在形 成。一条是数据的采集、整理、租赁、销售产业链，一条是数据的存储技 术、分析技术、分发技术的产业群落。 数据就是金钱——广联达的新生意 市场都了解广联达主要收入来源是计量软件、造价软件等版权销售。但是 广联达已经开始销售“建筑材料价格信息”来赚取利润。因为广联达的业 务集中在建筑领域，所有他们有机会接触各地的建筑材料信息。这些价格 受经济形势、供求关系影响变动迅速。而广联达的客户需要精确的数据来 确定一所建筑的造价。 广联达收集各地的建材价格数据，处理后，打包销售给客户。这块收入占 比还很小。但很好的诠释了数据就是金钱，数据就是资产的观点。类似的 模式还有四维图新，高德软件、超图软件等 GIS 领域的公司，这些公司的 业务模式 TMT 研究员都耳熟能详，不再赘述。 未来可以在数据深加工方面演绎更多的商业模式。我们也从中得出第一条 投资结论。天然拥有数据的公司，是我们的大数据领域的投资对象。 大数据的新模式——Opera Solutionss 公司的生财之道 在介绍 Opera 之前，先看看银行等机构，他们在扩展业务的时候，主要面 临哪些问题？ 图表34：行业垂直整合趋势下的投资标的 客户指标 产品指标 运营指标投资标的 数量 续单率 维系手段 多元化 架构 交付方式 人才结构 组织效能 考核体系 用友软件 -- -- 广联达 -- -- 石基信息 -- -- 紫光华宇 -- -- 数字政通 -- -- 远光软件 -- -- 强， 弱 来源：国金证券研究所综合分析 注：对公司指标的描述随着我们公司不断的深入了解，定期修正
- 23. - 23 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 银行、保险等机构，拓展业务并非一帆风顺，同样面临他的客户是谁？客 户喜欢什么产品等等难题。概扩来看，大数据技术可以在市场营销、产品 销售、客户服务、产品研发、风险管理方面发挥巨大的作用。 图表35：银行等机构拓展业务时面临的困难和应对之道，大数据技术至关重要 销售 服务 市场营销 产品研发 风险 目前状态描述 •交叉销售比率低 •有限的数据驱动流程 •失败的交易 •跨渠道服务知名度低 者差异化待遇 •细分客户需求并进行区 别对待的能力有限 •客户认为公司以产品为 中心（而非客户） •有限的绑定客户能力 •产品产异化不显著 •深层次的数据风险 •相对成熟的数据风险管 理 定义主要 功能 目标状态描述 •提升交叉销售比率，引导潮流 •能够优化实时选择 •评估结构化需求 •跨渠道的实时转移、处理服务 •积极主动的提供外延服务 •更加靠近客户，提供量身定制 的绑定式价格差异服务 •能够使用客户数据影响产品研发 •基于绑定产品结构进行关系型产 品定价 •由客户整体信用决定 •根据预测建模的能力 业内优秀案例 通常情况下做不到在所 有领域都是第一 目前状态 目标状态 来源：麦肯锡，国金证券研究所 图表36： Opera Solutionss 的业务模式，融合分析数据，介入客户业务流 程。 消费者信用 记录等数据 提供分析所 需数据 提交数据 研究报告 征信数据 银行客户 付费 付费 第三 方数 据 客户详细 资料 区域储蓄 数据 医院病历 数据 用户偏好 数据 初步 整理 构建 模型 运算 分析 生成 报告 金融客户 保险客户 消费品企 业客户 信用卡数据 证券交易数据 医疗保险信息 消费者行为信息 来源：公司资料，国金证券研究所综合整理
- 24. - 24 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 Opera Solutionss 公司 2008 年转向大数据服务，为银行信用卡部门设计 新的产品和营销方案；帮助保险部门确定寿险、车险等的赔率；美国的一 些投行也借助于 Opera 的服务，确定应该对哪些用户推出新的产品。 Opera 是典型的大数据融合服务性的公司，他本身不拥有数据，通过购买 或者搜集用户的行为信息（如金融行业征信数据，医疗行业用户就诊记 录）为客户的商业决策提供精准的信息，并协助客户设计新产品。 Opera 借助大数据技术，掌握消费者的行为信息，介入客户的业务决策流 程中去。美国资本市场对此深度认同，获得首轮投资 8500 万美元，公司 估值逾 3 亿美元。值得一提的是，他的数据服务业务目前仅仅盈亏平衡而 已。 SAS 公司——深度挖掘的典范 SAS 是全球商业智能和分析软件与服务领袖。全球 50,000 多家企业都在 通过 SAS 软件对数据进行深入挖掘，帮助企业更快、更准确地进行业务决 策；与客户和供应商建立更具盈利性的关系；遵守政府法规；在研究上取 得重大突破；对产品和流程加以完善；从而改进企业绩效。只有 SAS 在综 合的企业智能平台 内提供一流的数据整合、存储、分析和商业智能应用。 迄今为止，SAS 公司在全球设有分公司共 424 处，员工超过 10,000 名 。 SAS 的行业解决方案已在全球超过 40,000 家的企业中使用，其中包括全 球财富 500 强 94%以上的企业。 企业用户对大数据的认知需要启蒙 目前，大数据在美国也属于前沿技术，从 Opera 和 SAS 两家公司的业务 收入结构来看，金融业是应用数据统计分析和大数据技术最为积极的行 业。 在 Economist Intelligence Unit Survey 做的一项调查中，51%的受访者大 数据将带来运营效率的提高，36%的人认为可以帮助决策，有 27%认为可 以更好的提供客户服务，24%的人认为有助于提供新产品或者新服务。这 个调查结果和目前大数据所处的阶段是相适应的。 多数人认为大数据还是 Goolge、Amazon、Facebook 等的专利。国内客 户多认为是阿里巴巴、京东商城、百度等公司才关心的技术。显然，对于 大数据的认知，还需要一段启蒙过程。 图表37： SAS 公司 2010 年达到 24.3 亿美元 图表38：SAS 公司收入结构，金融业是数据分析的先锋 金融服务, 42% 政府部门, 15% 服务, 11% 通讯业, 7% 生命科学, 6% 制造业, 5% 零售业, 4% 能源和电力行 业, 3% 教育业, 3% 医疗保健业, 2% 其他, 2% 来源：百度百科，国金证券研究所
- 25. - 25 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 令人欣慰的是，在 IBM 公司的另外一项调查中，发现对于云计算而言，公 司的 CEO 更关心商业智能和数据分析。 同时我们需要指出，大数据时代的商业智能不同于传统的分析技术。从技 术架构的底层就完全不同，指导理念也有质的飞跃。如果商业智能公司固 守既有技术，企图新瓶装旧酒，无疑将会在大数据时代被抛弃。 大数据的产业链 图表39：51%的受访者认为大数据将带来运营效率的提高，仅有 27%认为可以更好的提供客户服务。 来源：Economist Intelligence Unit Survey，国金证券研究所 图表40：可喜的是 CIO 们相比云计算而言，更关注商业智能 来源：IBM 国金证券研究所
- 26. - 26 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 考察具有代表性的新兴公司后，我们进一步总结大数据这种代表未来的技 术，它的产业链构成。 大数据的产业链自底向上有主要三层构成。第一层是企业内部交易数据和 企业外部的用户行为数据、物联网数据等等。这一层的主要任务是数据的 采集、传输、采集等工作；第二层次是信息层，去芜存菁，提炼形成价值 密度更高的信息。信息层，可以产生诸如数据包销售、租赁等业务模式。 也会诞生一批靠搜集各类数据为主业的公司。如网络信息爬虫、区域数据 提供商等等；第三个层次是知识层。对于知识利用，则需要人工介入，主 要需要融合行业信息。Opera 公司的业务就是在知识层。 广联达公司在信息层面，销售初级的数据产品。Opera 公司在知识层面， 已经介入其客户的业务流程中。类似广联达业务模式的公司还有 TMT 研 究员如数家珍的超图软件、四维图新、高德软件等。 新兴的技术类公司提供大数据的采集、存储、传输等技术。这类公司也是 海外 PE 追逐的对象。具体情况参见下表。 图表41：大数据产业链 来源：公司资料，国金证券研究所综合整理
- 27. - 27 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表42：大数据时代的新的平台技术、服务、传输渠道 图表43：新兴大数据产业链公司融资情况一览表 ▪ 基于SQL语言: 面对 OLAP的传统行和列 ▪ 不基于SQL或map- reduce的: 由谷歌率先 发起 ▪ 数据流: 基于运行商数据直接 生成任意图形 新平台技术 数据入 口/汇聚 数据平台 分析 不同范围的服务 ▪ 前提：传统交付模式 - 单片或 基于设备的解决方案 ▪ 云: 能够充分利用物理设施的 弹性，以实现处理快速增长数 据的能力 “数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分布 式平台。” - Forrester analyst Jim Kobielus 新的传输方案 公司名称 最新融资 时间 融资额 （$） 轮次 Opera Solutions 2011/9 8400 万 A MapR 2000 万 Zettaset 300 万 Cloudera 2011/11 4000 万 B ParAccel 2011/6 2200 万 C DataStax 2011/11 1100 万 B Neo Technology 2011/9 1060 万 A Datameer 2011/5 925 万 B MISO 2011/12 400 万 B GoodData 2011/8 1500 万 A 来源：麦肯锡，公开资料，国金证券研究所
- 28. - 28 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 图表44：新兴大数据相关公司简介 公司简介 大数据产品介绍 Opera Solutions 为政府和工业提供大企业和政府组织解决方案、垂 直解决方案两种主要产品 计算机系统可以一次性采集数十亿条数据，分析这些数 据，并从中获得有关消费者、市场等见解 Quantivo Quantivo 是为各种规模的企业提供大数据解决方案 的领先供应商 推出云计算为基础的分析平台从多种来源组合业务数据， 能帮助用户提出正确的问题，以获得最佳答案 信 息 深 度 分 析 ACXIOM 简单来说，主营业务是数据库营销 结合消费者数据和分析，提供咨询解决方案 MapR Technologie s MapR 通过创新显著提升了 Hadoop 平台的性能， 让 Hadoop 更加可靠、便宜、易于管理并方便 MapR 主要作用是使 Hadoop 变为一个速度更快、可靠性 更高、更易于管理的分布式计算服务和存储平台 Zettaset Zettaset 平台是一个企业的数据分析套件 主要帮助帮助用户进入数据库，进行数据分析 Cloudera CLOUDERA 业务领域涵盖企业信息化系统、商务 智能等多种 IT 产品与服务 发布了一款可用来搭建云计算平台，处理海量数据的免费 软件 HStreaming 专业提供大数据分析平台 Hstreaming 实现了基于 Hadoop 分布的不间断实时分析 Microsoft 全球最大的电脑软件提供商 通过推出 Apache Hadoop 和相关的 SQL Azure Hadoop 服务，宣布进入大数据领域 SAP SAP 是目前全世界排名第一的 ERP 软件 SAP 正式发布了 HANA 产品 ParAccel 提供快速、选择性查询和列存储数据库，并基于大 规模并行处理优势特点的产品 其平台支持一系列针对各种复杂、先进应用的工作负载报 告和分析 数 据 挖 掘 相 关 技 术 及 服 务 VERTICA 分析及数据管理软件公司 Vertica 的技术用于帮助 客户“以必要的速度和规模货币化数据 开发了用于存储和查询数据库的数据管理解决方案其产品 包括 Vertica 分析数据库、云和分析数据库应用等 PERVASIVE 为需要高度弹性、迅速实施以及低实施成本的中小 型企业设计符合需求的数据基础建设软件 Pervasive 产品能执行 Oracle、DB2、Sybase 及 SQL Server 等不同数据库间的大量数据转移，能整合 SAP 等 不同应用系统 GoodData 产品是建立在云计算基础上的数据分析服务平台， 有一些 saas 应用程序 企业客户还可把 GoodData 的方案嵌入自己的云计算产 品，然后直接访问业务面板和更为先进的数据仓库 EMC EMC 公司是全球信息存储及管理产品、服务和解 决方案方面的领先公司 EMC 推出了自己的 Hadoop 软件工具，Greenplum HP 全球性的资讯科技公司，主要专注于打印机、数码 影像、软件、计算机与资讯服务等业务 惠普收购了 Vertica——提供高效数据存储和快速查询的列 存储数据库实时分析平台 Teradata 全球最大、专注于数据仓库，大数据分析和整合营 销管理解决方案的厂商 Teradata 推出 Teradata Aster MapReduce 平台，推进大 数据分析的应用 Kognitio Kognitio 自定义为业界速度最快，最具可扩展性， 最实惠的的数据库分析平台 Kognitio WX2 提供内存分析能力和快速的访问能力 FirstRain FirstRain 是一种商业信息搜索和监测工具 除了拥有一套关键的公司信息数据库外，其能够从新闻、 博客、行业、政府、科研和大学资源等开放网站上挖掘和 整合信息 NETEZZA Netezza 从事存储和分析数据软件与硬件的集成， 也是为数不多的已经获得客户的数据存储公司之一 公司产品系统性能要高于传统数据库厂商相应系统的 10- 100 倍，而其成本却是他们的三分之一 数 据 采 集 、 传 输 和 存 储 Rosslyn Analytics 通过先进的数据分析技术为顾客创造不可替代的价 值 开发了业界首个基于云的自动化分析平台 RA.Pid，此平台 简化了数据的收集及处理过程 来源：国金证券研究所
- 29. - 29 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 大数据的产业链可以粗略的划分为三个阶段，第一阶段是内部数据整合及 分析挖掘；第二阶段是企业内外部数据融合及用户行为模式分析与数据挖 掘；第三阶段是数据驱动的以消费者为中心的组织变革。北美部分企业已 经处在第二阶段早期。国内金融行业开始第一阶段的深化应用。 Gartner 发布的 2011 年技术成熟度曲线中，大数据处于高速发展期。在产 业角度看处于高速成长期。 图表45：大数据产业的发展阶段 房地产 交通 挖掘行业 内部数据 政府 数据驱动 组织变革 电信教育 金融 客户集群一 客户集群二 圆圈面积表明市场空间 报表 服务业 整合行业 外部数据 知识 智慧 来源：国金证券研究所
- 30. - 30 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 投资要点 在数据成为资产这一历史趋势中，有三条投资主线。第一，类似广联达、 四维图新、超图软件在开展业务过程中，天然产生大量行业数据的公司； 第二，具备数据建模、分析、处理能力的公司；第三，提供大数据技术或 者建设大数据平台的公司。其中第三条投资主线在 A 股市场缺乏标的。 VC 机构可以参考前文列举的海外新兴公司。 数据成为资产后，必将带来安全问题、数据展示等问题。因此还有两条投 资辅线。第一提供数据安全的公司。如卫士通。第二提供统一展示公司。 久其软件、微创股份。久其提供报表软件，而微创股份提供大型显示设 备。 图表46：Gartner 2011 年技术成熟度曲线，大数据处于高速发展期 来源：Gartner 国金证券研究所
- 31. - 31 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 结束语： 在路演过程中，我们感受到市场对新技术、新趋势的关切。路演的过程也是我 们学习的过程，在于许多资深的投资者碰撞过程中，我们的理解也逐渐深入。 我们团队始终保持对市场的敬畏之心，对产业的殷殷之意。更觉“还原研究本 质，贴近事实真相”的要义。如果我们的报告能为大家带来一点点启发，就是 我们的辛勤工作的最佳回报！ 预告： 在下一篇报告中，我们将深入行业一线，深度访谈公司，沿着三个技术趋势逐 步展开。解剖标杆公司，探寻大数据技术在中国落地之道。敬请关注。 图表47：数据成为资产投资标的简介 投资标的 投资逻辑 简述 超图软件 拥有 GIS 数据 承建“数字中国”项目。该项目聚合各个部委、司局的数据，事关国计民生。 四维图新 拥有地图数据 收集整理地图数据 广联达 拥有建筑行业 数据 收集整理建材价格数据 拓尔思 具备数据管理 技术 具备搜索技术，易于扩展到企业内容管理领域。搜索技术是大数据的基石之一 东方国信 具备商业智能 技术 在电信行业具备商业智能技术。但需要技术的升级换代。 久其软件 具备商业智能 技术 在多个领域具备商业智能技术。但需要技术的升级换代。 威创股份 具备显示技术 具备多种用途的大型显示屏幕和显示技术，适用于数据中心等多种场所。 易华录 具备智能交通 数据 整合交通信息，有深度利用智能交通数据的潜力。 来源：公司资料，国金证券研究所综合分析 图表48：投资标的 EPS 一览表 代码 股票名称 11年EPS 12年EPS 13年EPS 11年P/E 12年P/E 11-12PEG 股价 11-12增长 12-13增长 年初至今相 对涨跌幅% 一年相对 涨跌幅% 600588.SH 用友软件 0.70 0.93 1.26 25.63 19.27 0.78 17.94 0.33 0.35 -22.02 -18.85 002410.SZ 广联达 1.05 1.55 2.25 31.51 21.35 0.66 33.09 0.48 0.45 -29.34 -27.06 300036.SZ 超图软件 0.53 0.79 1.10 36.72 24.77 0.76 19.51 0.48 0.40 -2.33 -1.69 002405.SZ 四维图新 0.65 0.83 1.15 29.92 23.43 1.08 19.45 0.28 0.38 -56.99 -54.51 300229.SZ 拓尔思 0.67 0.88 1.17 40.75 30.87 1.27 27.30 0.32 0.32 62.02 62.02 300166.SZ 东方国信 1.55 2.37 3.46 36.54 23.91 0.69 56.71 0.53 0.46 19.52 19.52 002279.SZ 久其软件 0.59 0.72 1.05 30.56 25.04 1.39 18.03 0.22 0.46 -38.32 -36.31 002268.SZ 卫士通 0.55 0.78 1.10 28.93 20.14 0.66 15.80 0.44 0.40 -22.32 -21.52 601519.SH 大智慧 1.46 1.92 - 7.36 5.61 0.24 10.77 0.31 - -57.31 -57.31 300059.SZ 东方财富 0.48 0.68 0.95 38.93 27.25 0.91 18.53 0.43 0.40 -47.57 -47.21 002368.SZ 太极股份 0.67 0.94 1.29 26.46 18.90 0.66 17.73 0.40 0.38 -33.67 -30.48 002308.SZ 威创股份 0.40 0.60 0.84 25.50 17.00 0.51 10.20 0.50 0.40 -22.16 -22.04 来源：国金证券研究所
- 32. - 32 - 敬请参阅最后一页特别声明 大数据专题 上海 北京 深圳 电话：(8621)-61356534 电话：010-6621 6979 电话：0755-33516015 传真：(8621)-61038200 传真：010-6621 5599-8803 传真：0755-33516020 邮箱：researchsh@gjzq.com.cn 邮箱：researchbj@gjzq.com.cn 邮箱：researchsz@gjzq.com.cn 邮编：201204 邮编：100032 邮编：518000 地址：上海浦东新区芳甸路 1088 号紫竹 国际大厦 7 楼 地址：中国北京西城区金融街 27 号 投资广场 B 座 4 层 地址：深圳市福田中心区福中三路 1006 号诺德金融中心 34B 特别声明： 本报告版权归“国金证券股份有限公司”（以下简称“国金证券”）所有，未经事先书面授权，本报告的任何部分 均不得以任何方式制作任何形式的拷贝，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。经 过书面授权的引用、刊发，需注明出处为“国金证券股份有限公司”，且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修 改。 本报告的产生基于国金证券及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，但国金证券及其研究人员对这 些信息的准确性和完整性不作任何保证，对由于该等问题产生的一切责任，国金证券不作出任何担保。且本报告中 的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，在不作事先通知的情况下，可能会随时调整。 客户应当考虑到国金证券存在可能影响本报告客观性的利益冲突，而不应视本报告为作出投资决策的唯一因 素。本报告亦非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的邀请。 证券研究报告是用于服务机构投资者和投资顾问的专业产品，使用时必须经专业人士进行解读。国金证券建议 客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。报告本身、报告 中的信息或所表达意见也不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，国金证券不就报告中的内容对最终操作 建议做出任何担保。 在法律允许的情况下，国金证券的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为 这些公司正在提供或争取提供多种金融服务。 本报告反映编写分析员的不同设想、见解及分析方法，故本报告所载观点可能与其他类似研究报告的观点及市 场实际情况不一致，且收件人亦不会因为收到本报告而成为国金证券的客户。 本报告仅供国金证券股份有限公司的机构客户使用；非国金证券客户擅自使用国金证券研究报告进行投资，遭 受任何损失，国金证券不承担相关法律责任。