企业大数据战略指南,江苏大数据企业发展战略定位
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江苏银行“最强”年报背后的“源动力”
“种树最好的时间，是在十年前。”从2013年未雨绸缪调整授信客户结构、聚焦服务高技术制造业、打造“最具互联网大数据基因的银行”，再到2014年将零售业务作为重要的战略方向，我们发现，江苏银行一个个超预期的数据均来源于前瞻的战略布局和强大的执行力。
2022年的“开门红”显然属于银行。
1月12日，银行板块相关个股走强，其中江苏银行、常熟银行、苏农银行涨幅较多。开年至今，江苏银行涨幅已超10%，远超三大指数。
而股价的走强得益于业绩的预喜。1月11日晚，江苏银行披露业绩快报，数据亮眼。
业绩的频频超预期点燃了银行板块。值得注意的是，业绩向好的同时，银行股的估值并不高。 高盈利、低估值的银行将有望形成“戴维斯双击”。
2021年“最强”成绩单
1月11日晚，江苏银行发布业绩快报显示，截至2021年末，集团资产总额为2.62万亿元，同比增长12.00%；各项存款余额1.45万亿元，同比增长11.10%；各项贷款余额1.40万亿元，同比增长16.52%。
在规模的有效带动下，江苏银行的业绩迎来加速释放期。2021年实现营业收入637.71亿元，归母净利润196.94亿元，净利润同比增速超30%，实现较高增长。
与此同时，江苏银行的资产质量也在不断提高。
数据显示，从2015年到2021年末，该行不良贷款率从1.43%下降至1.08%，拨备覆盖率从192.06%提升至307.72%，较初期提升了51.32个百分点，创出多年来新高。不良贷款率下降和拨备覆盖率提升，意味着江苏银行的资产质量持续转优，反映出江苏银行的净利润增速含金量十足。
优异业绩背后的“源动力”
数据展示的业绩只是企业经营的结果，而结果的“源动力”才值得我们深究。通过拆解江苏银行的业绩，我们发现其优异业绩的背后离不开清晰且持续的战略定位。
自立行以来，江苏银行坚决扛起服务中小企业、推动地方经济发展的责任，通过发挥区位优势，深耕本土市场，打造特色业务，不断提升自身核心竞争能力。
江苏经济发达，金融资源丰富，对公业务有着天然的区域优势，而江苏银行也借着区域禀赋在对公业务方面打造了属于自己的核心竞争力。
2020年末，江苏省GDP总量为10.27万亿元，成为第二个GDP突破10万亿元的省份。江苏省发达的经济离不开其以工业、服务业为主导的经济结构，截至2020年末，江苏省第一产业、第二产业、第三产业分别占比4%、43%、53%。全省高技术产业、装备制造业增加值比上年分别增长10.3%和8.9%，高于规模以上工业4.2%和2.8%，对规上工业增加值增长的贡献率达37.4%和71.4%。
而在江苏做强、做大制造业，推动制造业转型升级的过程中，金融机构在资源配置方面扮演了重要的角色。
作为自建行以来就扎根江苏的地方法人银行，江苏银行多年来深耕当地制造业，在服务“江苏制造”转型升级、推动先进制造业发展壮大的过程中，也实现自身高质量发展。
为抓住制造业转型升级产业结构调整机会，江苏银行早在2013年便未雨绸缪，开始调整授信客户结构，聚焦服务高技术制造业， 先进制造业贷款在制造业总贷款中的占比从2015年的30.8%提升至2020年的40%以上。
2020年年报数据显示，江苏银行小微贷款省内市场份额超过10%，连续多年排第一位，覆盖了省内1/3高新技术企业，支持科创企业逾万户， 科技 贷款余额列省内第一。
值得注意的是，在对公业务获得高质量发展的背景下，江苏银行并没有囿于当下，积极布局零售业务，将其作为重要的战略方向。
零售业务向来被银行称为“苦活”“累活”，在对公“躺赚”的年代无人问津。由于金融脱媒、利率市场化让对公进入“红海化”，而零售业务具备对象分散、风险相对较低、收益较为稳定等优势，成为各家银行竞相抢占的“蓝海”。
江苏银行自2014年将零售业务作为重要的战略方向以来，不断挖掘零售潜力，坚定“做大零售业务，深化客户经营”的战略目标，以客户为中心，精准服务消费金融细分领域，不断深化“智慧零售”转型发展，线上线下两翼齐飞，实现零售业务规模、效益的 历史 新突破。
2021年中报数据显示，江苏银行零售存款余额4201亿元，较年初增长16.9%。零售贷款余额5159亿元，较年初增长9.8%。
零售AUM规模为8723.40亿元，较年初增长超12%。零售客户总数近2400万户，财富客户、私行客户总数突破6.3万户，私行客户数较年初增长近18%。公募基金销量同比增长250%，理财产品销量同比增长超300%。
对公聚焦高端制造业、零售加快“智慧零售”转型步伐，“双轮”驱动下的江苏银行用靓丽的经营数据告诉我们其未来可期。
布局下一个十年甚至百年
论语云：“人无远虑，必有近忧”。江苏银行并没有被短期的经营成果冲昏头脑，而是早已着手为下一个十年、百年布局。
打败你的不是对手，颠覆你的不是同行，有可能是跨界。随着移动互联、人工智能等技术进入快速发展阶段，量子通信、生物技术等前沿技术打开了想象空间，第四次 科技 革命已然来临。 科技 革命将以几何量级从根本上提高生产效率，进而重构生产方式和商业模式。
银行业作为一个传承数百年，经历多次时代变局的古老行业，也裹挟进入这场 科技 革命变革。可以说，未来银行业的竞争，或许不再是单纯的存贷款之争，而是金融 科技 之间的比拼。
早在2013年，江苏银行就鲜明提出打造“最具互联网大数据基因的银行”，现在“智慧化”已位列全行战略之首。
自提出要重视“金融 科技 ”起，江苏银行便身体力行，全行一心贯彻执行。
2015年，江苏银行依托税务数据，在全国首创全线上纯信用网贷产品“税e融”。2020年，江苏银行更进一步将“税e融”“快e贷”“人才e贷”等产品全面融合，推出“随e融”平台，运用大数据、人工智能等先进技术，依托微信社交场景为广大小微企业提供线上开户、融资、理财、咨询等一站式服务。
线上化的融资解决了企业来回“跑腿”的烦恼，在方便企业融资的情况下还提升了服务质量，成为小微企业的融资“利器”。
在不断的投入和产品的数次迭代加持下，“随e融”平台取得令人艳羡的经营成果。
2021年半年报数据显示，该行小微金融智慧进化、数字转型成效显著，智慧网贷“经营随e贷”累计服务小微企业超8万户、放款金额超1200亿元。服务 科技 型企业客户超万户、贷款余额超1140亿元。创新推出“卡脖子”专项贷，强化对关键领域和核心技术的金融供给。
此外，金融 科技 还在建设全周期、全渠道、全链路的“智慧零售”上发挥了不可替代的作用。升级的“消费随e贷”产品已成功外输至多个互联网平台，既丰富了该行零售产品体系，又提升了客户体验。
大数据未来的发展趋势
由于数据科学的兴起，Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止，开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的，不能包括统计上显著数量的用户的输入。
由于物联网提供了千兆字节的可用数据，这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮，这些数据可以转化为可执行的见解。
网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点，并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好，帮助公司节省时间和成本。
数据重新定义了软件生产领域
目前，软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块，以创建一个可工作的应用程序，满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。
开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。
新版本
应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息，开发团队应该收集这两种数据流，并将它们转化为可操作的见解。
事实上，英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示，升级将不再是战略团队的关注点，而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时，机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时，新的版本就会出现。
例如，一个新版本的聊天机器人将不断升级，使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中，开发者几乎没有投入。
数据扰乱开发人员的工作模式
由于当前的工作模式正在发生巨大的变化，网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而，这并不是对程序员需求降低的问题，而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高，但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。
Web开发不再仅仅是写代码，而更多的是结构化数据，清理数据，管理数据，并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同，但在这个行业，进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。
随着代码变得越来越丰富，对于我们现在所知道的开发人员来说，这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边，他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。
数据驱动的web应用程序可以带来什么
目前，理解数据仍然可以给组织带来竞争优势，但它很快将成为最低操作要求。
数据科学可以在几个领域产生真正的影响，包括生产力、效率和个性化。
生产力和虚拟助手
网络应用能够记住我们的喜好，帮助我们重新开始，这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据，它可以提供个性化的建议，简化我们的选择。
这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务，找出你日程表上的空白，你可以利用这些空白，甚至可以阻止某些有害的习惯，比如拖延症。
加强个性化
人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边，但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今，我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动，为我们提供出色的提示。
很像Netflix和Amazon，推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。
这不仅是消费世界的下一个潮流，也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。
预测的影响
在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie，以及用户在网络会话期间提供的任何数据，将成为用户偏好的暗示，以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说，相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。
大数据的战略意义
大数据的战略意义指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力
大数据以后的发展方向是什么
行业内主要企业：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：中国大数据行业市场规模、中国大数据产业下游分布
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
2021年市场规模接近900亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。
金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。
大数据软件与服务的需求不断提升
目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。
不同类型大数据企业竞争程度差异极大
目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《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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