2025年新加坡大数据产业展览会BIG DATA 2025_亚洲新加坡新加坡_2025-10-08 至 2025-10-09

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2025年新加坡大数据产业展览会BIG DATA 2025

展会圈，你的参展指南！

2025年新加坡大数据产业展览会

The BIG DATA 2025

展会时间:2025年10月08-09日

展会地点: 新加坡滨海湾金沙会展中心

举办周期：一年一届

主办单位：Closerstill

同期举办：2025年新加坡国际人工智能展览会AI WORLD 2025

中国总代:东方福泰（北京）国际会展有限公司

展会介绍

2025年新加坡大数据产业展览会BIG DATA 2025是东南亚地区规模领先、专业性极强的大数据领域盛会，致力于推动全球数据技术在亚太市场的融合与落地。作为新加坡数字经济战略的重要组成部分，展会汇聚来自全球的大数据平台提供商、云服务商、数据安全公司、人工智能企业及行业终端应用方，为大数据全产业链提供一个高效的展示与合作平台。

2025年新加坡大数据产业展览会BIG DATA 2025现场设置了多个主题展区，覆盖数据存储与管理、数据分析与挖掘、AI驱动的数据应用、数据安全与隐私保护、边缘计算与物联网整合等关键领域，全面展示全球大数据技术的前沿成果与实际应用案例。包括Amazon Web Services、Microsoft、Google Cloud、阿里云、华为云等在内的国际科技巨头将与东南亚本地企业联合展示其在智慧城市、金融科技、医疗健康、物流、制造业等多个垂直行业中的解决方案，体现出新加坡作为区域数据枢纽的战略地位和产业吸引力。

此外，2025年新加坡大数据产业展览会BIG DATA 2025同期还将举办多场高峰论坛与专业研讨会，邀请来自政府机构、研究院所及龙头企业的专家学者，就数据治理政策、数据主权、跨境数据流动、人工智能与大数据融合趋势等热点话题进行深入交流。新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）与多国政府代表也将出席相关会议，为区域数据经济发展提供政策支持与发展指引。

2025年新加坡大数据产业展览会BIG DATA 2025不仅是一场技术交流与展示的平台，更是构建国际合作、推动东南亚数字化进程的重要窗口。展会所带来的商机、前沿理念与行业洞察，将持续助力新加坡巩固其在全球大数据领域的领先地位。

展品范围：

一、数据基础设施与平台建设

云计算与数据中心：涵盖超大规模数据中心的建设、分布式存储架构部署、边缘计算技术方案，支持大数据系统的高效运行。

数据存储与管理：包括高性能存储服务器、分布式存储系统、数据压缩与优化技术，以及NVMe SSD、高性能磁盘阵列、大容量存储设备等硬件支持。

数据库与数据仓库系统：支持关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）、NoSQL（MongoDB、Cassandra 等）、图数据库（Neo4j）和时序数据库（InfluxDB、TimeScaleDB）等多种类型，配合数据湖与仓库解决方案。

大数据计算平台与框架：主流框架包括 Hadoop、Spark、Flink、MapReduce 等，支撑海量数据的批量和流式处理。

数据中台与云平台服务：提供企业级数据统一接入、整合、服务分发能力，结合公有云、私有云、混合云平台（IaaS/PaaS/SaaS）提升数据系统灵活性与可扩展性。

二、大数据采集与处理技术

数据采集与整合工具：实现物联网数据收集、传感器网络、日志分析、数据抓取等，支持多源异构数据融合。

ETL与数据预处理：覆盖数据提取、转换、加载流程，支持批量与流式数据处理、数据清洗与治理流程自动化。

实时与边缘数据处理：基于Kafka、Spark Streaming、Apache Flink 等技术实现流计算，结合边缘AI、5G和智能终端进行低延迟数据处理与融合。

自动化数据工程：通过低代码平台实现数据管道自动化建设、自动建模、数据质量保障等功能，降低数据开发门槛。

三、AI 驱动的大数据智能分析

机器学习与深度学习应用：包括 AutoML、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等框架支持下的分类、聚类、回归、强化学习与深度学习模型开发。

数据建模与预测分析：采用神经网络、时间序列分析等方法实现商业预测、行为建模等智能分析场景。

自然语言处理技术（NLP）：涵盖语义识别、文本挖掘、知识图谱构建、情感分析、智能客服与问答系统。

计算机视觉与视频分析：支持目标检测、人脸识别、图像分类、视频结构化解析等多维视觉数据处理。

AI大数据平台与智能决策系统：提供数据驱动的AI决策系统、AI模型训练与优化平台、智能推荐与预测引擎等功能。

四、数据安全与合规治理

数据隐私保护技术：采用动态加密、字段脱敏、数据匿名化等手段，确保用户隐私安全，实现零信任架构。

网络与数据安全体系：覆盖端点检测、漏洞扫描、入侵防御、大数据安全态势感知与行为审计分析。

数据合规与审计平台：满足 GDPR、CCPA 等国际合规要求，提供数据访问控制、日志追踪、数据使用审计等工具。

区块链与数据可信管理：应用区块链实现数据确权、去中心化存储、数据溯源、智能合约管理等新型数据可信机制。

五、大数据可视化与商业智能

可视化技术与平台：集成多种图表引擎、GIS展示、增强现实（AR）数据展示、三维可视化等技术提升数据洞察力。

商业智能与 BI 工具：支持报表生成、Dashboard平台、交互式数据探索和预测分析，赋能企业管理决策。

智能搜索与知识管理：提供企业级搜索引擎、AI 驱动知识图谱构建与信息管理系统，实现知识资产可复用。

数据驱动的决策支持系统：构建自动化分析报告系统、智能推荐模型，提升企业战略与运营响应效率。

六、大数据行业应用场景

金融科技（FinTech）：应用于智能风控、金融欺诈检测、智能投顾、客户画像、金融数据中台建设。

医疗与健康领域：包括医学影像分析、远程诊疗数据平台、疾病预测、精准医疗与药物研发数据支撑系统。

工业与制造业：支持工业物联网（IIoT）、智能排产、数字孪生、预测性维护与供应链数据优化。

智慧城市与交通治理：涵盖城市大脑建设、公共安全管理、智能交通系统、城市数据孪生平台等。

零售与电商行业：实现用户行为分析、智能推荐、精准营销、库存预测和全链路商品数据管理。

教育与科研：通过智能学习分析、个性化推荐、教育内容优化、科研数据处理提升教学与研究效率。

能源与环境管理：支持碳排放监测、电网负载预测、环保数据分析、可再生能源调度优化。

政府与公共服务：构建政务大数据平台、社会治理决策引擎、气候变化数据分析与应急响应系统。

七、前沿技术与未来趋势

大数据与量子计算融合：探索量子算法在大数据分析、加密通信、最优化问题求解中的前沿应用。

5G 与大数据融合应用：实现高速低延迟数据传输，在智能制造、远程医疗、车联网中推动数据应用实时化。

元宇宙与数据交互：分析虚拟环境中的用户行为数据，实现跨平台、多终端的数据融合和沉浸式应用监控。

区块链 + 大数据：在供应链溯源、数据确权、可信交易等领域推动可追踪的数据治理新模式。

多模态数据融合：整合图像、文本、语音等多模态数据进行联合分析，实现复杂业务场景下的信息整合。

AIGC 与数据生成：生成式AI与大数据融合，支持模型生成、数据文案撰写、智能问答、内容个性化推荐。

“数据即服务”（DaaS）模型：建立数据资产评估、交易与服务平台，实现数据商业化和价值变现。

市场介绍：

一、新加坡大数据产业市场分析

新加坡作为亚洲重要的数字经济中心，大数据产业近年来发展迅猛，已成为推动其智慧城市建设与经济数字化转型的关键力量。政府高度重视数据驱动型决策与治理，推动各行业加速数据基础设施升级与数据价值释放。目前，新加坡大数据市场涵盖数据采集、存储、处理、分析及可视化等多个环节，广泛应用于金融、医疗、物流、政府服务、制造业和零售等关键行业。新加坡的银行业和电信运营商在数据应用上尤为领先，通过引入AI和机器学习技术对客户行为进行深度分析，以提升客户体验与业务效率。

根据市场研究机构IDC的预测，新加坡大数据与分析市场规模在2025年有望突破15亿新元，年复合增长率超过10%。这种增长趋势主要受益于企业数字化程度不断提高、政府对开放数据的持续支持，以及云计算基础设施的不断完善。此外，国际科技巨头如谷歌、亚马逊、微软等均在新加坡设立区域数据中心和AI实验室，进一步带动本地大数据生态系统的发展。与此同时，本地新兴数据科技企业也不断涌现，涵盖从数据清洗与集成到实时分析和行业解决方案的全链条服务。

整体而言，新加坡正快速构建一个以大数据为核心驱动力的创新型经济体系，不仅强化其区域技术领导地位，也为本地与国际企业创造了巨大的市场机遇。随着数据隐私法规（如PDPA）进一步完善和技术成熟度的提升，新加坡大数据产业未来有望迈向更加智能、合规与高效的增长阶段。

二、新加坡大数据产业产业细分

新加坡大数据产业涵盖多个产品类别，应用于各行各业，推动商业智能和数字化转型。根据产品类型，可分为以下几个主要类别：

1、数据存储与基础设施：云存储服务（AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage）、分布式存储解决方案（Hadoop HDFS、Ceph、MinIO）、数据湖与数据仓库（Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery）、边缘计算设备（Cisco Edge Systems、NVIDIA Edge Computing）

2、数据治理与安全：数据加密与隐私保护工具（IBM Guardium、Splunk Security）、身份验证与访问管理（Okta、Microsoft Entra ID）、合规与数据管理平台（OneTrust、BigID、DataGov SG）、AI 驱动的数据监控（AI Verify、新加坡政府 AI 伦理框架）

3、实时数据处理与分析：流数据处理平台（Apache Kafka、Apache Flink、Google Dataflow）、实时数据分析工具（Palantir Foundry、Cloudera Data Platform）、预测分析与自动化决策（SAS Analytics、Microsoft Power BI）、业务智能（BI）软件（Tableau、Qlik Sense、Looker）

4、人工智能赋能的数据应用：智能风控与欺诈检测（FICO Falcon、IBM Watson AI）、医疗大数据分析（DeepMind Health、MedTech AI）、计算机视觉与图像处理（OpenCV、AWS Rekognition）、自动化营销与客户画像（Salesforce Einstein AI、Adobe Sensei）

5、数据交易与商业智能：数据交换平台（Singapore Data Marketplace、AWS Data Exchange）、市场分析与精准营销工具（Google Analytics 4、Meta Business Suite）、大数据驱动的供应链管理（SAP HANA、Oracle ERP Cloud）、区块链数据溯源（Hyperledger Fabric、IBM Blockchain）

三、新加坡大数据产业政府政策

1、推动“智慧国”计划（Smart Nation）：新加坡政府自2014年起启动“智慧国”计划，致力于将数字技术与城市治理深度融合，其中大数据是核心支撑技术之一。该计划鼓励在交通、医疗、金融、教育等多个领域应用数据技术，提升公共服务效率，并强化政府决策的科学性与前瞻性。

2、建设开放共享的数据平台：政府通过构建SingStat、Data.gov.sg等公共数据平台，推动政府数据开放和跨部门数据整合，提升数据可获取性，鼓励企业、研究机构和初创企业开发基于大数据的创新应用，助力经济转型升级。

3、完善法规体系保障数据合规：新加坡制定了《个人数据保护法案（PDPA）》和《AI伦理治理框架》，为大数据的采集、存储、使用设定了法律与伦理边界，保障公民隐私权和数据安全。同时，企业在合规操作的前提下，也能更灵活高效地利用数据资源。

4、投资人才培养与科研生态：通过SkillsFuture计划、AI Singapore项目及多所高校的产学研合作，新加坡积极培养大数据与数据科学人才，提供再培训与专业认证课程，强化本地人才储备。此外，政府鼓励跨国公司设立大数据研发中心，吸引全球人才与技术落地。

5、提供产业资金支持与创新激励：为促进大数据产业的初创和技术落地，政府设立了AI & Data Innovation Fund、Startup SG等专项基金，对企业数据创新项目、技术原型开发及商业化提供资金支持与政策便利，加快产业孵化与技术转化进程。

四、新加坡大数据产业市场趋势

新加坡大数据产业正处于快速发展阶段，随着“智慧国”（Smart Nation）计划和政府数字化转型的持续深入，数据已成为国家和企业战略资源的核心。近年来，大数据不仅广泛应用于公共服务领域，如交通管理、城市规划、医疗健康与疫情监控，也在金融科技、电子商务、制造与物流等私营领域快速落地。尤其是AI、物联网与云计算技术的发展，进一步推动了大数据的融合应用。新加坡政府积极扶持数据中心建设与跨境数据流通，为大数据生态提供了坚实的基础支撑。

此外，受益于东南亚地区数字经济的快速崛起，新加坡正加速向“区域数据枢纽”转型，吸引微软、谷歌、亚马逊等科技巨头加码投资设立区域数据中心。2025年，随着数据隐私合规政策的逐步完善，数据交易平台、数据安全解决方案和行业垂直大数据应用将成为市场新热点。尤其是在智能交通、智慧医疗和金融风控等领域，对实时数据分析、预测建模和智能决策的需求激增，为本地企业和初创公司提供了广阔的发展空间。

五、新加坡大数据产业产业概况

新加坡大数据产业具备高度成熟与系统化的产业生态，其结构覆盖数据采集、治理、分析、建模到可视化与数据驱动决策的完整价值链。政府主导的数据基础设施建设，如GovTech平台、智能国家传感网络（Sensor Platform）等，为数据标准化和共享创造良好基础。国有和私营企业在数据中心、云服务、AI平台和分析工具领域均有深度参与，推动技术快速迭代。

在企业层面，新加坡拥有大量涉及大数据技术的科技企业，包括Grab、Sea Group、Shopee等本地龙头，其在用户行为分析、智能推荐与供应链优化方面已有成熟应用。同时，AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等国际科技巨头也在新加坡布局数据中心和AI实验室，推动本地大数据基础设施和人才生态发展。新加坡国立大学（NUS）、南洋理工大学（NTU）等高等院校则为行业提供持续的技术研究与人才储备，形成产学研紧密协同的创新体系。

产业政策方面，IMDA等机构不断推出相关资助与试点项目，鼓励中小企业进行数字化转型并采用数据驱动策略。创新企业也活跃在数据采集、AI建模、安全合规与行业应用等细分领域，推动产业链多元化和技术本地化发展。整体而言，新加坡已成为全球范围内少数在大数据领域具备政策支持、技术先进和产业成熟三大优势于一体的国家，未来仍将持续扮演亚太地区大数据技术创新和应用推广的重要角色。

六、新加坡大数据产业市场动态

2025年，新加坡大数据产业保持活跃发展态势，呈现出技术创新与市场需求双轮驱动的特点。从政策层面来看，新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）与企业发展局（Enterprise Singapore）联合发布多项产业扶持政策，重点推动数据驱动型企业的孵化与成长。政府积极推动“开放数据”与“数据互通”项目，进一步提高了公共与私营部门之间的数据流动性，促进跨部门协同创新。

市场层面，企业对实时数据处理、边缘计算与数据安全的关注显著提升，催生了大量新兴技术服务商与解决方案提供商。例如，StarHub和Singtel等本地运营商推出了基于5G与AI的边缘数据服务，加速智能制造与智慧城市的部署。金融行业则持续强化客户行为分析、风险评估与反欺诈模型构建，带动大数据平台的升级换代。