数据流的经济价值
数据流的经济价值 最终研究报告 作者: PaulFoleyAatifFoltey狗 AlexandraGemmellJonahRys 1 ChiaraVinciguerra 内部标识 合同编号:LC-01646044VIGIE编号:2020-0698 欧盟委员会 通信网络，内容和技术总局E-未来网络单元E2-云和软件联系人： AlexandraPaul 电子邮件：CNECT-E2@ec.europa.eu 欧盟委员会B-1049布鲁塞尔 欧盟委员会 数据流的经济价值 最终研究报告 通信网络、内容和技术总局 2023EN 欧洲直接是一项服务，以帮助您找到有关欧盟的问题的答案 免费电话号码(*): 0080067891011 （*）提供的信息是免费的，大多数电话也是如此（尽管某些运营商，电话亭或酒店可能会向您收费） 法律通知 本文件为欧洲委员会准备，但其观点仅代表作者立场，并不反映欧洲委员会的意见。因此，本出版物的重用可能产生的任何后果，欧洲委员会概不负责。委员会亦不对本研究中包含的数据准确性作出保证。有关欧洲联盟的更多信息，请访问互联网（http://www.europa.eu）。 PDFISBN978-92-76-61611-5doi:10.2759/019969KK-03-22-315-EN-N 欧盟委员会不对本出版物的重新使用所产生的任何后果负责。卢森堡：欧盟出版办公室，2023年 ©EuropeanUnion,2023 欧盟委员会的文档重用政策由2011年12月12日的欧盟委员会决定2011/833/EU实施（OJL330,14.12.2011,p.39）。除非另有注明，此文档的重用授权根据国际创作共用4.0许可协议（CC-BY4.0）进行（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。这意味着只要适当给予信用，并标明任何修改，重用便是允许的。 对于非欧盟拥有的任何使用或复制元素，可能需要直接寻求相应的版权所有者的许可。 通信网络、内容和技术总局 2023EN Contents Abstract11 海峡12 ExecutiveSummary13 简历18 1.研究目标和方法：导言24 1.1.的目标研究24 1.2.研究如何满足研究目标24 1.3.为什么重要：更大的图片30 1.4.Definitions35 1.4.1.互联网流量和数据流量35 1.4.2.云计算36 1.4.3.Edge计算37 1.4.4.主要云数据中心38 1.4.5.边缘数据中心39 1.4.6.定义数据和data40 1.5.概述结果42 1.51.企业购买云的特点服务44 1.52.购买云的企业的影响和好处服务49 1.53.云数据流量52 1.5.4云和边缘设施的位置以及2030年的开发场景。60 1.55.云服务的影响和优势提供者68 1.56.云数据的价值概述流量72 1.5.7.云数据流可视化tool72 1.6.分析框架和方法74 1.7.用于调查云数据的参数流量74 1.8.云数据中需要调查的关键元素流量75 1.8.1.这15个领域79被调查 1.82.Methods调查80 1.83.方法A：企业面试81 1.84.方法B：分析欧统局的云吸收统计81 1.85.方法C：数据流研究开发、外推和细化82 1.86.方法D：分析路由器管理软件82 1.8.7.方法E：从回程数据流分析能耗研究83 1.88.方法F：边缘、云和RRF政策和投资审查83 1.89.方法G：来自数据中心的就业创造分析研究83 1.8.10.方法H：数据中心研究的能耗分析 ........................................................................................................................84 1.811.方法J：云服务提供商的云价格分析服务84 1.812.方法K：云服务提供商访谈84 1.9.结论84 2.云使用企业87 2.1.企业云利用率88 2.11.企业购买云的特点服务89 2.12.Conclusion97 2.2.企业方法论访谈98 2.21.访谈调查：抽样和问卷98 2.22.Country选择99 2.23.Sector选择101 2.24.The调查101 2.25.企业调查结论102 2.3.企业调查概述参与者102 2.31.企业受访者：劳动力规模和扇区103 2.3.2.将企业受访者与欧盟统计局进行比较data106 2.3.3.云服务的吸收：比较受访者和欧盟统计局data107 2.4.的价值云服务109 2.41.导言111 2.42.评估经济价值：支付意愿方法111 2.43.分析云服务的价值和云数据的价值流112 2.4.4.云的价值services.113 2.45.结论：云的价值和好处服务119 2.5.云数据的企业经济价值流量119 2.51.导言119 2.5.2.由于与使用文件相关的云数据流而导致的“数据恢复置信度增加”的值存储服务120 2.5.3.因与云安全软件相关的云数据流而导致的计算安全方面的增强信心的价值应用程序122 2.5.4.由于与云企业相关的云数据流而提高企业效率的价值应用程序123 2.5.5.来自与数据分析相关的云数据流的卓越企业智能的价值服务125 2.5.6.与云计算平台相关的云数据流带来的创新价值托管126 2.5.7.增强协作的价值与使用联合数据关联的云数据流的结果云服务128 2.5.8.使用联合云与非欧盟合作伙伴合作服务129 2.5.9.基于云的数据产生的企业二次收益支付意愿比较流量132 2.6.结论：云服务的价值和云数据的价值流量134 3.云数据量流量136 3.1.云数据流型号137 3.11.基于云的数据建模流137 3.12.计算总互联网交通138 3.13.计算企业互联网交通139 3.14.计算每个互联网流量员工141 3.2.计算云数据流量142 3.2.1.计算在企业中购买云服务的员工数量互联网142 3.2.2.计算购买云服务的企业中每个员工的云数据流互联网143 3.2.3.。从2016年到2030年，云数据按经济部门和公司规模流动 ......................................................................................................................146 3.24.开发云数据流型号149 3.25.结论153 3.3.云数据的回程能源需求流量155 3.31.回程能量要求155 3.4.结论158 4.云和边缘设施(存储、作业和能源)161 4.1.云和边缘的位置设施162 4.11.云和边缘的地理分布设施162 4.2.云和边缘设施容量和利用率165 4.21.评估云和边缘设施数据存储容量165 4.22.估算云和边缘设施168 4.23.估计云和边缘的工作创造设施171 4.3.云数据在哪里流动go?174 4.4.云数据流向非欧盟云和边缘设施179 4.41.调查流向非EU27、EFTA和英国云和边缘的云数据设施179 4.5.云和边缘的恢复和弹性计划设施180 4.51.恢复和弹性计划181 4.52.数字罗盘边缘节点目标183 4.5.3.欧洲自由贸易联盟国家的边缘发展政策和UK185 4.6.结合政策DigitalDecade目标与云和边缘设施数据存储需求预测的情景分析2030186 4.61.开发云和边缘设施部署型号187 4.6.2.将云和边缘设施部署到20222030187 4.6.3..RRF数字资金2022支持的预测边缘节点数据存储 to2030189 4.64.云和边缘设施部署模型和方案发展192 4.65.云和边缘设施部署的组件模型193 4.66.场景1：基线部署场景194 4.67.场景2：RRF影响部署情景199 4.68.场景3：最佳部署场景203 4.69.三者的比较场景207 4.7.结论：云和边缘设施存储、作业和能源207 5.云服务提供商好处210 5.1.Introduction210 5.2.购买的云服务的收入企业212 5.21.Introduction212 5.22.收集价格的方法技术服务212 5.23.云的价格服务216 5.24.购买云的企业数量服务219 5.25.计算云服务提供商从云销售中获得的收入服务220 5.3.云服务的次要优势提供者223 5.4.结论：云服务提供商好处224 6.经济价值分析225 6.1.研究目标：云数据的价值流量227 6.11.的核心目标这项研究227 6.12.的附加元素研究234 6.2.研究的其他要素：价值、益处和费用234 6.2.1.如何组合研究组件来计算云数据的经济价值流量237 6.3.使用云服务的企业的直接好处：云服务值241 6.31.使用企业的云直接利益241 6.3.2.企业每EX云数据流的直接收益：每EX243 6.4.云服务的成本和收益提供者245 6.41.企业购买云的云提供商收入服务245 6.4.2.云提供商从购买云的企业获得的云数据流的每EX收入服务247 6.4.3.与向购买云的企业提供云服务相关的云服务提供商成本服务248 6.44.云服务提供商成本：云中的能耗设施248 6.45.云服务提供商成本：在云中创造就业机会设施250 6.46.根据云数据的EX创建云设施工作流量251 6.5.社会和其他方面的成本和收益利益相关者253 6.5.1.云数据流能量要求253 6.6.结论：经济价值分析254 6.6.1.Introduction254 6.6.2.的核心目标研究255 6.6.3.研究的其他要素直接检查影响255 6.6.4.Concluding表257 6.6.5.EU27成员的云数据流价值概述国家258 6.6.6.EFTA中云数据流的价值概述国家259 6.6.7.云数据流的价值概述UK260 7.数据可视化Tool261 7.1.数据可视化tool261 7.2.可视化工具：结构和样式262 7.21.可视化工具结构262 7.22.可视化工具结构262 7.3.可视化工具域和指标263 7.31.云使用企业263 7.32.基于云的数据流量265 7.33.云基础设施、存储容量、工作和能源消费266 7.34.云服务提供者266 7.35.云数据的经济价值流量267 7.4.结论：数据可视化tool267 附件269 8.11.Country选择269 8.12.Sector选择273 8.13.问卷275 Abstract 研究云数据流的价值、数量和趋势是一个复杂的过程。目前仅有少数研究成功开发了绘制和监控数据流的方法，比如欧盟委员会委托进行的研究“数据流动地图”（MappingDataFlows）。但至今无人能计算出云数据流的经济价值。 本研究作为欧洲委员会倡议“欧盟云数据流监控”的一部分，提供了创新且可复制的方法，以监测、估算并预测至2030年欧盟、欧洲自由贸易联盟国家以及英国的云数据流量价值。 为了收集原始数据并分析采用云服务的企业特性、它们的经济影响以及云数据流的影响，我们在欧盟27个成员国（捷克共和国、德国、希腊、波兰、西班牙和瑞典）的1,200家私营和公共部门企业中进行了访谈。研究结果和其他研究结果显示，2022年欧盟的云数据流总量为11.2EX。2022年与云数据流相关的总经济价值为205亿欧元，这意味着每EX云数据流对应的经济价值为18.3亿欧元。 研究的分析框架已开发出工具，用于连续分析云数据流量的体积及其到2030年的相关经济价值。此分析框架在未来可用于分析和监控欧洲联盟内外的数据流量趋势，以体积和经济价值为指标，为欧盟政策、贸易和投资决
