数据智能行业报告：SDK基础篇（18页）

互联网时代，数据呈现“指数式”爆发增长，大数据应用可以更精准地挖掘用户需求，提高企业经营效率和业绩，市场空间广阔。随着互联网和智能硬件的快速普及，数据以爆炸方式增长，根据IDC 预测，全球数据总量增长维持在 50%以上，至 2020 年全球数据总规模达 40ZB。日常生活中，大数据无处不在，包括线上搜索、社交、购物，线下活动的地理位置等信息，有效利用这些数据可以实现精准挖掘用户需求，提高企业经营效率和业绩，尤其针对于电信、金融、医疗、电商等垂直领域。根据 Wikibon 测算，2017 年全球大数据市场规模预计达 501 亿美元。

数据智能是基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的信息和知识，使数据智能化，并通过建立模型寻求解决方案以及实现预测。从业务逻辑来说，数据智能行业可以划分为数据获取、数据挖掘、数据应用三个部分，随着数据获取的方式及数据维度的不同，又可以分为诸多细分行业，下面我们将从 SDK 行业出发进行浅析其数据获取方式、数据的广度和深度、数据变现模式等。

海外 Google Play Services SDK 渗透率一骑绝尘。根据 SafeDK 数据显示，截止 4Q18 GooglePlay Services 渗透率高达 96.3%（主要由于 Android 原生框架中包含推送等功能，渗透率高），Firebase 渗透率达 51.5% （2014 年 10 月被 google 收购），Google 处于绝对优势地位。此外，facebook、unity ads 主要涉及广告类 SDKs，覆盖旗下广告联盟（自身 APPs 和中小 APPs 集合），unity 主要凭借其在游戏虚拟引擎方面优势及渗透率。