繼物聯網、云計算之后,大數據已經成為當前信息技術產業最受關注的概念之一。大數據是為了更經濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值,而設計的新一代架構和技術。人們普遍將該定義概括為四個V,即更大的容量(Volume,從TB級躍升至PB級,甚至EB級)、更高的多樣性(Variety,包括結構化、半結構化和非結構化數據),以及更快的生成速度(Velocity)。前面三個V的組合推動了第四個因素價值(Value)。
云計算、物聯網、智慧城市、移動互聯,新技術與應用的不斷涌現,加速了大數據時代的到來。大數據,已經超越數據本身,轉向數據的資產化和服務化,轉向挖掘與分析數據帶來新商業價值,轉向以技術維護國家安全利益,并為信息服務產業和傳統商業模式帶來了巨大的機遇與挑戰。
近年來,大數據應用帶來了令人矚目的成績。大數據在互聯網、金融、零售、電商、政務服務等領域的作用越來越廣泛。數據也逐漸成為不少行業中新的生產力及新的價值來源。2013年國家工業和信息化部發布《關于數據中心建設布局的指導意見》,提出了數據中心建設和布局的基本原則,即市場需求導向原則、資源環境優先原則、區域統籌協調原則、多方要素兼顧原則和發展與安全并重原則。2015年6月17日召開的國務院常務會議上,提出部署運用大數據優化政府服務和監管,提高行政效能,未來將進一步推動政務大數據的發展。
伴隨互聯網日益滲透人們的日常生活,基于社交平臺和搜索引擎的用戶行為數據開始被廣泛應用于各個領域。因為能有效映射市場主體的情緒,互聯網大數據也逐漸成為投資市場新的基因。
目前我國大數據產業還處于發展初期,市場規模仍然比較小,而且主導廠商仍以外企居多。2016年我國大數據應用的整體市場規模將突破百億元量級,未來將形成全球最大的大數據產業帶。然而,相對于發展前景的樂觀預測,我國發展大數據產業面臨的現實挑戰更值得認真分析和對待。
發布的《2016-2020年中國大數據行業投資分析及前景預測報告》共十一章。首先介紹了大數據和大數據產業的定義、特點、地位等,接著分析了大數據的發展背景及影響因素,然后重點分析了國內外大數據行業的發展及行業格局,并對行業主要設備市場及重點行業大數據的應用進行了細致的透析。隨后,報告詳細解析了國內外大數據行業重點企業的發展形勢,最后重點分析了大數據行業的投資狀況,并對其未來發展前景做出了科學的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、產業研究中心、市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對大數據行業有個系統深入的了解、或者想投資大數據行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
第一章
大數據產業相關概述
1.1 大數據介紹
1.1.1 大數據的定義
1.1.2 大數據的產生
1.1.3 大數據的特點
1.1.4 大數據的數據來源
1.1.5 大數據的發展階段
1.2 大數據的價值及影響
1.2.1 大數據的價值
1.2.2 大數據研究意義
1.2.3 大數據對信息時代的影響
1.3 大數據產業簡介
1.3.1 大數據產業的概念
1.3.2 大數據產業鏈分析
1.3.3 大數據產業發展的必然性
1.3.4 大數據產業的戰略地位
第二章 大數據產業發展環境分析
2.1 政策(Political)環境
2.1.1 發達國家大數據政策對比
2.1.2 數據中心建設指導意見
2.1.3 大數據戰略上升到國家層面
2.1.4 加快發展政務大數據
2.2 經濟(Economic)環境
2.2.1 國際經濟發展形勢
2.2.2 中國經濟運行現狀
2.2.3 中國經濟支撐因素
2.2.4 中國經濟發展預測
2.3 社會(Social)環境
2.3.1 人口環境分析
2.3.2
文化環境分析
2.3.3 城鎮化發展進程
2.3.4 行業背景分析
2.4
技術(Technological)環境
2.4.1 大數據關鍵技術介紹
2.4.2 大數據技術研發熱點分析
2.4.3 世界主要企業加快技術研發
2.4.4 數據中心發展的技術影響因素
第三章 2013-2015年國際大數據產業發展分析
3.1 2013-2015年全球大數據產業總體發展分析
3.1.1 全球大數據產業運行特征
3.1.2 全球大數據產業發展規模
3.1.3 全球大數據應用狀況調查
3.1.4 全球大數據行業市場格局
3.1.5 全球
運營商布局大數據業務
3.1.6 部分國家大數據發展政策環境
3.1.7 部分國家運營商大數據發展狀況
3.2 2013-2015年歐盟開放數據戰略分析
3.2.1 大數據產業發展戰略
3.2.2 加大技術研發資助力度
3.2.3 探索公私合作項目
3.2.4 推進大數據應用舉措
3.2.5 歐盟大數據發展規劃
3.3 2013-2015年美國大數據產業發展分析
3.3.1 大數據發展戰略
3.3.2 大數據產業現狀
3.3.3 大數據應用案例
3.3.4 大數據技術發展措施
3.3.5 針對安全問題的政策
3.3.6 產業發展的經驗借鑒
3.4 2013-2015年日本大數據產業發展分析
3.4.1 大數據產業地位
3.4.2 市場規模及趨勢
3.4.3 看好大數據經濟效益
3.4.4 加強制造業大數據應用
3.4.5 運行大數據預防災害
3.4.6 產業重點企業分析
3.5 2013-2015年其他國家大數據產業發展狀況
3.5.1 英國
3.5.2 法國
3.5.3 澳大利亞
3.5.4 韓國
3.5.5 新加坡
第四章 2013-2015年中國大數據產業發展分析
4.1 2013-2015年中國大數據產業發展綜述
4.1.1 產業發展階段
4.1.2 產業運行情況
4.1.3 推動云基地建設
4.1.4 成立交易中心
4.2 2013-2015年中國大數據產業布局
4.2.1 市場供給結構
4.2.2 應用行業分布
4.2.3 區域集聚發展
4.3 2013-2015年中國大數據產業需求分析
4.3.1 主要行業大數據需求狀況
4.3.2 企業大數據的應用及需求
4.3.3 大數據存儲領域需求分析
4.3.4 中國小型機市場需求分析
4.4 中國大數據產業存在的問題
4.4.1 大數據產業發展難點
4.4.2 大數據產業存在的問題
4.4.3 大數據產業的現實挑戰
4.4.4 大數據應用面臨的挑戰
4.4.5 大數據安全問題分析
4.5 中國大數據產業的發展策略
4.5.1 大數據應作為國家戰略重點
4.5.2 大數據產業發展的政策建議
4.5.3 加快大數據的研發與應用
4.5.4 應避免大數據的過度建設
第五章 2013-2015年大數據產業發展格局分析
5.1 2013-2015年大數據產業競爭格局
5.1.1 不同規模企業的競爭力分析
5.1.2 IT產業競相布局大數據產業
5.1.3 網絡
保險市場大數據競爭狀況
5.1.4 企業在
智慧城市建設領域中的競爭
5.2 2013-2015年中國大數據產業區域發展狀況
5.2.1 貴州省
5.2.2 江蘇省
5.2.3 山東省
5.2.4 廣東省
5.2.5 上海市
5.2.6 重慶市
5.3 2013-2015年大數據產業鏈及市場主體分析
5.3.1 大數據產業鏈介紹
5.3.2 大數據產業結構
5.3.3 大數據主要子行業
5.4 2013-2015年大數據業務的商業模式
5.4.1 大數據業務商業模式類型
5.4.2 大數據商業模式及應用特點
5.4.3 重點企業大數據商業模式
5.4.4 構建創新的大數據商業模式
第六章 2013-2015年中國大數據行業主要設備市場分析
6.1 大數據一體機市場分析
6.1.1 大數據一體機簡介
6.1.2 大數據一體機的優劣分析
6.1.3 大數據一體機的用戶類型
6.1.4 國外競爭格局與品牌分布
6.1.5 國內市場競爭格局分析
6.1.6 國內企業競爭優劣勢分析
6.1.7 國內主流品牌及其特點
6.2 大數據處理和分析軟件市場分析
6.2.1 大數據與商業智能的關系
6.2.2 商業智能軟件的應用價值
6.2.3 全球商業分析軟件市場規模
6.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢
6.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況
6.2.6 國內商業智能軟件下游市場
6.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力
第七章 2013-2015年重點行業大數據應用分析
7.1
醫療行業
7.1.1 醫療行業大數據應用價值
7.1.2 醫療行業大數據應用場景
7.1.3 醫療行業的數據類型分析
7.1.4 大數據對醫療行業的影響
7.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘
7.1.6 醫療大數據實現中的關鍵問題
7.1.7 大數據在醫療領域的發展趨勢
7.2
金融行業
7.2.1 金融行業大數據應用價值
7.2.2 金融行業大數據應用背景
7.2.3 金融行業大數據應用需求
7.2.4 金融行業大數據應用現狀
7.2.5 金融行業大數據特征現狀
7.2.6 金融行業大數據應用案例
7.2.7 大數據帶來的挑戰及對策
7.2.8 金融行業大數據應用發展展望
7.3
電子商務
7.3.1 大數據處理對
電子商務的影響
7.3.2 電子商務大數據應用價值
7.3.3 電子商務大數據應用需求
7.3.4 電子商務大數據發展機遇
7.3.5 全球首個電商大數據指數
7.3.6 電子商務大數據應用挑戰
7.3.7 電商企業大數據應用策略
7.4
零售行業
7.4.1 零售行業大數據應用價值
7.4.2 零售行業大數據應用需求
7.4.3 零售
行業數據采集方式
7.4.4 零售行業大數據應用案例
7.4.5 零售巨頭積極運用大數據
7.5 電信行業
7.5.1 電信行業大數據應用價值
7.5.2 電信行業大數據應用背景
7.5.3 電信行業大數據應用需求
7.5.4 電信行業大數據應用情況
7.5.5 運營商數據中心建設動態
7.5.6 電信行業大數據應用案例
7.5.7 電信行業大數據發展機會
7.5.8 電信行業大數據應用展望
7.6 交通行業
7.6.1 交通行業大數據應用背景
7.6.2 交通行業大數據應用需求
7.6.3 交通行業大數據應用案例
7.6.4 交通行業大數據應用問題及對策
7.6.5 交通行業大數據應用發展展望
7.7 智慧城市
7.7.1 中國智慧城市發展現狀
7.7.2 智慧城市大數據應用需求
7.7.3 智慧城市大數據應用價值
7.7.4 智慧城市大數據應用案例
7.7.5 智慧城市大數據應用展望
7.8 政府公共服務
7.8.1 政府公共服務中大數據應用價值
7.8.2 政府網絡執政中大數據應用挑戰
7.8.3 政府統計工作中大數據應用機遇
7.8.4 大數據時代對政府信息公開的需求
7.8.5 軍隊管理中大數據的應用策略
7.9 其他行業
7.9.1
房地產業大數據應用狀況
7.9.2
服裝行業大數據應用分析
7.9.3
旅游行業大數據應用策略
7.9.4
影視行業大數據應用分析
7.9.5 媒體行業大數據應用狀況
第八章 2013-2015年國外大數據行業重點企業發展形勢
8.1 IBM
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 企業經營狀況
8.1.3 項目
投資動態
8.1.4 在華客戶案例
8.2 甲骨文
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 企業經營狀況
8.2.3 大數據解決方案
8.2.4 大數據研發動態
8.2.5 企業大數據策略
8.2.6 大數據成發展重點
8.3 微軟
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 企業經營狀況
8.3.3 大數據解決方案
8.3.4 企業發展優勢
8.3.5 大數據發展現狀
8.4 SAP
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 企業經營狀況
8.4.3 大數據解決方案
8.4.4 在中國市場的地位
8.5 EMC
8.5.1 企業發展概況
8.5.2 企業經營狀況
8.5.3 大數據發展戰略
8.5.4 中國市場發展策略
8.6 惠普
8.6.1 企業發展概況
8.6.2 企業經營狀況
8.6.3 大數據領域發展動態
8.6.4 云
監控大數據解決方案
8.7 其他企業
8.7.1 Teradata
8.7.2 NetApp
8.7.3 亞馬遜
8.7.4 Google
8.7.5 Cloudera
第九章 2013-2015年國內大數據行業重點企業發展形勢
9.1 中國移動通信集團公司
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 2013年公司經營狀況分析
9.1.3 2014年公司經營狀況分析
9.1.4 2015年公司經營狀況分析
9.1.5 中國移動大數據發展動態
9.2 中國電信集團公司
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 2013年公司經營狀況分析
9.2.3 2014年公司經營狀況分析
9.2.4 2015年公司經營狀況分析
9.3 中國聯通集團
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 經營效益分析
9.3.3 業務經營分析
9.3.4 財務狀況分析
9.3.5 未來前景展望
9.4 百度公司
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 企業經營狀況
9.4.3 百度大數據引擎
9.5 騰訊公司
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 企業經營狀況
9.5.3 參與醫療產業
9.5.4 發展
互聯網金融
9.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司
9.6.1 企業發展概況
9.6.2 經營效益分析
9.6.3 業務經營分析
9.6.4 財務狀況分析
9.6.5 未來前景展望
9.7 北京東方國信科技股份有限公司
9.7.1 企業發展概況
9.7.2 經營效益分析
9.7.3 業務經營分析
9.7.4 財務狀況分析
9.7.5 未來前景展望
9.8 北京同有飛驥科技股份有限公司
9.8.1 企業發展概況
9.8.2 經營效益分析
9.8.3 業務經營分析
9.8.4 財務狀況分析
9.8.5 未來前景展望
9.9 浪潮集團
9.9.1 企業發展概況
9.9.2 云計算發展戰略
9.9.3 大數據一體機產品
9.9.4 建立智慧城市平臺
9.10 華為技術有限公司
9.10.1 企業發展概況
9.10.2 推出大數據一體機
9.10.3 發布企業級大數據分析平臺
9.10.4 與央視合作大數據存儲系統
9.11 阿里巴巴集團
9.11.1 企業發展概況
9.11.2 企業經營狀況
9.11.3 企業大數據應用策略
9.11.4 B2B業務大數據模式
9.11.5 建設城市大數據平臺
第十章 大數據
產業投資戰略分析
10.1 全球大數據產業投資狀況
10.1.1 大數據市場的投資空間巨大
10.1.2 全球數據中心建設投入
10.1.3 大數據行業獲得風投青睞
10.1.4 大數據行業風險投資動向
10.1.5 大數據領域投融資案例
10.2 中國大數據產業投資現狀
10.2.1 大數據產業投資歷程回顧
10.2.2 大數據產業投資領域分布
10.2.3 國內外大數據
創業投資對比
10.2.4 大數據投資存在概念泡沫
10.2.5 大數據創業企業投資方向
10.3 大數據產業投資機遇
10.3.1 大數據產業的投資機遇
10.3.2 大數據產業的投資熱點
10.3.3 大數據時代的投資機遇
10.3.4 大數據應用行業潛在市場
10.4 大數據產業投資風險及防范
10.4.1 大數據行業投資風險綜述
10.4.2 數據的流動性和可獲取性風險
10.4.3 大數據項目投資風險急劇增加
10.4.4 評估大數據產業投資回報的措施
第十一章 2016-2020年大數據產業發展前景及趨勢
11.1 全球大數據產業發展前景及趨勢預測
11.1.1 全球大數據市場規模預測
11.1.2 全球大數據與分析方案市場收入預測
11.1.3 全球大數據市場人才需求預測
11.1.4 全球大數據市場發展熱點展望
11.2 中國大數據產業發展前景及趨勢預測
11.2.1 大數據市場發展機會
11.2.2 大數據市場發展趨勢
11.2.3 大數據市場熱點猜想
11.2.4 應用市場發展趨勢
11.2.5 渠道模式趨勢分析
11.2.6 技術與產品趨勢
11.3 對2016-2020年中國大數據產業預測分析
11.3.1 對2016-2020年全球大數據市場規模預測
11.3.2 對2016-2020年中國大數據市場規模預測
11.3.3 對2016-2020年中國
移動互聯網市場規模預測
11.3.4 對2016-2020年中國金融行業大數據投資規模預測
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