2017-2023年中國大數據行業(yè)深度調研及未來發(fā)展趨勢報告

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    大數據技術是一種新一代技術和構架，它以成本較低、以快速的采集、處理和技術，從各種超大規(guī)模的數據中提取價值。大數據技術不斷涌現(xiàn)和發(fā)展，讓我們處理海量數據更加容易、更加便宜和迅速，成為利用數據的好助手，甚至可以改變許多行業(yè)的商業(yè)模式，大數據技術的發(fā)展

大數據的定義與特征

    大數據（big data）是這樣的數據集合：數據量增長速度極快，用常規(guī)的數據工具無法在一定的時間內進行采集、處理、存儲和計算的數據集合。

    數據是永遠在線的，是隨時能調用和計算的，這是大數據區(qū)別于傳統(tǒng)數據{zd0}的特征。現(xiàn)在我們所談到的大數據不僅僅是大，更重要的是數據變的在線了，這是互聯(lián)網高速發(fā)展背景下的特點。比如，對于打車工具，客戶的數據和出租司機數據都是實時在線的，這樣的數據才有意義。如果是放在磁盤中而且是離線的，這些數據遠遠不如在線的商業(yè)價值大。

    關于大數據特征方面，特別要強調的一點是數據是在線的，因為很多人認為數據量大就是大數據，往往忽略了大數據的在線特性。數據只有在線，即數據在與產品用戶或者客戶產生連接的時候才有意義。如某用戶在使用某互聯(lián)網應用時，其行為及時的傳給數據使用方，數據使用方通過某種有效加工后（通過數據分析或者數據挖掘進行加工），進行該應用的推送內容的優(yōu)化，把用戶最想看到的內容推送給用戶，也提升了用戶的使用體驗。

    博研咨詢發(fā)布的《2017-2023年中國大數據行業(yè)深度及未來發(fā)展報告》共十一章。首先介紹了大數空行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、大數據整體運行態(tài)勢等，接著分析了大數據行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀，然后介紹了大數據市場競爭格局。隨后，報告對大數據做了重點企業(yè)經營狀況分析，{zh1}分析了大數據行業(yè)發(fā)展趨勢與投資。您若想對大數據產業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資大數據行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。

    本研究報告數據主要采用國家統(tǒng)計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統(tǒng)計局，部分行業(yè)統(tǒng)計數據主要來自國家統(tǒng)計局及市場調研數據，企業(yè)數據主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監(jiān)測數據庫。

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第1章  　大數據產業(yè)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(fā)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(yè)簡介

1.3.1　大數據產業(yè)的概念

1.3.2　大數據產業(yè)鏈分析

1.3.3　大數據產業(yè)發(fā)展的必然性

1.3.4　大數據產業(yè)的地位

章　大數據產業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1　政策（Political）環(huán)境

2.1.1　發(fā)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(zhàn)略上升到國家層面

2.1.4　加快發(fā)展政務大數據

2.2　經濟（Economic）環(huán)境

2.2.1　國際經濟發(fā)展形勢

2.2.2　中國經濟運行現(xiàn)狀

2.2.3　中國經濟支撐因素

2.2.4　中國經濟發(fā)展預測

2.3　社會（Social）環(huán)境

2.3.1　人口環(huán)境分析

2.3.2　文化環(huán)境分析

2.3.3　城鎮(zhèn)化發(fā)展進程

2.3.4　行業(yè)背景分析

2.4　技術（Technological）環(huán)境

2.4.1　大數據關鍵技術介紹

2.4.2　大數據技術研發(fā)熱點分析

2.4.3　世界主要企業(yè)加快技術研發(fā)

2.4.4　數據中心發(fā)展的技術影響因素

第3章  　2013-2016年國際大數據產業(yè)發(fā)展分析

3.1　2013-2016年全球大數據產業(yè)總體發(fā)展分析

3.1.1　全球大數據產業(yè)運行特征

3.1.2　全球大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)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(yè)市場格局

3.1.5　全球運營商布局大數據業(yè)務

3.1.6　部分國家大數據發(fā)展政策環(huán)境

3.1.7　部分國家運營商大數據發(fā)展狀況

3.2　2013-2016年歐盟開放數據戰(zhàn)略分析

3.2.1　大數據產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略

3.2.2　加大技術研發(fā)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(fā)展規(guī)劃

3.3　2013-2016年美國大數據產業(yè)發(fā)展分析

3.3.1　大數據發(fā)展戰(zhàn)略

3.3.2　大數據產業(yè)現(xiàn)狀

3.3.3　大數據應用案例

3.3.4　大數據技術發(fā)展措施

3.3.5　針對安全問題的政策

3.3.6　產業(yè)發(fā)展的經驗借鑒

3.4　2013-2016年日本大數據產業(yè)發(fā)展分析

3.4.1　大數據產業(yè)地位

3.4.2　市場規(guī)模及趨勢

3.4.3　看好大數據經濟效益

3.4.4　加強制造業(yè)大數據應用

3.4.5　運行大數據預防災害

3.4.6　產業(yè)重點企業(yè)分析

3.5　2013-2016年其他國家大數據產業(yè)發(fā)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4章  　2013-2016年中國大數據產業(yè)發(fā)展分析

4.1　2013-2016年中國大數據產業(yè)發(fā)展綜述

4.1.1　產業(yè)發(fā)展階段

4.1.2　產業(yè)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　2013-2016年中國大數據產業(yè)布局

4.2.1　市場供給結構

4.2.2　應用行業(yè)分布

4.2.3　區(qū)域集聚發(fā)展

4.3　2013-2016年中國大數據產業(yè)需求分析

4.3.1　主要行業(yè)大數據需求狀況

4.3.2　企業(yè)大數據的應用及需求

4.3.3　大數據存儲領域需求分析

大數據在中國調查樣本企業(yè)數據規(guī)模年增長率

4.3.4　中國小型機市場需求分析

4.4　中國大數據產業(yè)存在的問題

4.4.1　大數據產業(yè)發(fā)展難點

4.4.2　大數據產業(yè)存在的問題

4.4.3　大數據產業(yè)的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

4.4.4　大數據應用面臨的挑戰(zhàn)

4.4.5　大數據安全問題分析

4.5　中國大數據產業(yè)的發(fā)展策略

4.5.1　大數據應作為國家戰(zhàn)略重點

4.5.2　大數據產業(yè)發(fā)展的政策建議

4.5.3　加快大數據的研發(fā)與應用

4.5.4　應避免大數據的過度建設

章　2013-2016年大數據產業(yè)發(fā)展格局分析

5.1　2013-2016年大數據產業(yè)競爭格局

5.1.1　不同規(guī)模企業(yè)的競爭力分析

大數據在中國調查樣本企業(yè)規(guī)模分布

5.1.2　IT產業(yè)競相布局大數據產業(yè)

5.1.3　網絡保險市場大數據競爭狀況

5.1.4　企業(yè)在智慧城市建設領域中的競爭

5.2　2013-2016年中國大數據產業(yè)區(qū)域發(fā)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　2013-2016年大數據產業(yè)鏈及市場主體分析

5.3.1　大數據產業(yè)鏈介紹

5.3.2　大數據產業(yè)結構

5.3.3　大數據主要子行業(yè)

5.4　2013-2016年大數據業(yè)務的商業(yè)模式

5.4.1　大數據業(yè)務商業(yè)模式類型

5.4.2　大數據商業(yè)模式及應用特點

5.4.3　重點企業(yè)大數據商業(yè)模式

5.4.4　構建創(chuàng)新的大數據商業(yè)模式

章　2013-2016年中國大數據行業(yè)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(yōu)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(yè)競爭優(yōu)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fxrj市場分析

6.2.1　大數據與商業(yè)智能的關系

6.2.2　商業(yè)智能軟件的應用價值

6.2.3　全球商業(yè)fxrj市場規(guī)模

6.2.4　全球大數據軟件市場發(fā)展態(tài)勢

6.2.5　國內大數據軟件市場發(fā)展狀況

6.2.6　國內商業(yè)智能軟件下游市場

6.2.7　全球大數據軟件市場發(fā)展?jié)摿?

第7章  　2013-2016年重點行業(yè)大數據應用分析

7.1　醫(yī)療行業(yè)

7.1.1　醫(yī)療行業(yè)大數據應用價值

7.1.2　醫(yī)療行業(yè)大數據應用場景

7.1.3　醫(yī)療行業(yè)的數據類型分析

7.1.4　大數據對醫(yī)療行業(yè)的影響

7.1.5　醫(yī)療行業(yè)大數據應用的掣肘

7.1.6　醫(yī)療大數據實現(xiàn)中的關鍵問題

7.1.7　大數據在醫(yī)療領域的發(fā)展趨勢

7.2　金融行業(yè)

7.2.1　金融行業(yè)大數據應用價值

7.2.2　金融行業(yè)大數據應用背景

7.2.3　金融行業(yè)大數據應用需求

7.2.4　金融行業(yè)大數據應用現(xiàn)狀

7.2.5　金融行業(yè)大數據特征現(xiàn)狀

7.2.6　金融行業(yè)大數據應用案例

7.2.7　大數據帶來的挑戰(zhàn)及對策

7.2.8　金融行業(yè)大數據應用發(fā)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(fā)展機遇

7.3.5　全球{sg}電商大數據指數

7.3.6　電子商務大數據應用挑戰(zhàn)

7.3.7　電商企業(yè)大數據應用策略

7.4　零售行業(yè)

7.4.1　零售行業(yè)大數據應用價值

7.4.2　零售行業(yè)大數據應用需求

7.4.3　零售行業(yè)數據采集方式

7.4.4　零售行業(yè)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(yè)

7.5.1　電信行業(yè)大數據應用價值

7.5.2　電信行業(yè)大數據應用背景

7.5.3　電信行業(yè)大數據應用需求

7.5.4　電信行業(yè)大數據應用情況

7.5.5　運營商數據中心建設動態(tài)

7.5.6　電信行業(yè)大數據應用案例

7.5.7　電信行業(yè)大數據發(fā)展機會

7.5.8　電信行業(yè)大數據應用展望

7.6　交通行業(yè)

7.6.1　交通行業(yè)大數據應用背景

7.6.2　交通行業(yè)大數據應用需求

7.6.3　交通行業(yè)大數據應用案例

7.6.4　交通行業(yè)大數據應用問題及對策

7.6.5　交通行業(yè)大數據應用發(fā)展展望

7.7　智慧城市

7.7.1　中國智慧城市發(fā)展現(xiàn)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(zhí)政中大數據應用挑戰(zhàn)

7.8.3　政府統(tǒng)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　jd管理中大數據的應用策略

7.9　其他行業(yè)

7.9.1　房地產業(yè)大數據應用狀況

7.9.2　服裝行業(yè)大數據應用分析

7.9.3　旅游行業(yè)大數據應用策略

7.9.4　影視行業(yè)大數據應用分析

7.9.5　媒體行業(yè)大數據應用狀況

第8章  　2013-2016年國外大數據行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展形勢

8.1　IBM

8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.1.2　企業(yè)經營狀況

8.1.3　項目投資動態(tài)

8.1.4　在華客戶案例

8.2　甲骨文

8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.2.2　企業(yè)經營狀況

8.2.3　大數據解決方案

8.2.4　大數據研發(fā)動態(tài)

8.2.5　企業(yè)大數據策略

8.2.6　大數據成發(fā)展重點

8.3　微軟

8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.3.2　企業(yè)經營狀況

8.3.3　大數據解決方案

8.3.4　企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

8.3.5　大數據發(fā)展現(xiàn)狀

8.4　SAP

8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.4.2　企業(yè)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(yè)發(fā)展概況

8.5.2　企業(yè)經營狀況

8.5.3　大數據發(fā)展戰(zhàn)略

8.5.4　中國市場發(fā)展策略

8.6　惠普

8.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.6.2　企業(yè)經營狀況

8.6.3　大數據領域發(fā)展動態(tài)

8.6.4　云監(jiān)控大數據解決方案

8.7　其他企業(yè)

8.7.1　Teradata

8.7.2　NetApp

8.7.3　亞馬遜

8.7.4　Google

8.7.5　Cloudera

第9章  　2013-2016年國內大數據行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展形勢

9.1　中國移動通信集團公司

9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

9.1.2　2015年公司經營狀況分析

9.1.3　2015年公司經營狀況分析

9.1.4　2016年公司經營狀況分析

9.1.5　中國移動大數據發(fā)展動態(tài)

9.2　中國電信集團公司

9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

9.2.2　2015年公司經營狀況分析

9.2.3　2015年公司經營狀況分析

9.2.4　2016年公司經營狀況分析

9.3　中國聯(lián)通集團

9.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

9.3.2　經營效益分析

9.3.3　業(yè)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(yè)發(fā)展概況

9.4.2　企業(yè)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(yè)發(fā)展概況

9.5.2　企業(yè)經營狀況

9.5.3　參與醫(yī)療產業(yè)

9.5.4　發(fā)展互聯(lián)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(yè)發(fā)展概況

9.6.2　經營效益分析

9.6.3　業(yè)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(yè)發(fā)展概況

9.7.2　經營效益分析

9.7.3　業(yè)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(yè)發(fā)展概況

9.8.2　經營效益分析

9.8.3　業(yè)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(yè)發(fā)展概況

9.9.2　云計算發(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況

9.10.2　推出大數據一體機

9.10.3　發(fā)布企業(yè)級大數據分析平臺

9.10.4　與央視合作大數據存儲系統(tǒng)

9.11　阿里巴巴集團

9.11.1　企業(yè)發(fā)展概況

9.11.2　企業(yè)經營狀況

9.11.3　企業(yè)大數據應用策略

9.11.4　B2B業(yè)務大數據模式

9.11.5　建設城市大數據平臺

章　大數據產業(yè)投資戰(zhàn)略分析

10.1　全球大數據產業(yè)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(yè)獲得風投青睞

10.1.4　大數據行業(yè)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(yè)投資現(xiàn)狀

10.2.1　大數據產業(yè)投資歷程回顧

10.2.2　大數據產業(yè)投資領域分布

10.2.3　國內外大數據創(chuàng)業(yè)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(chuàng)業(yè)企業(yè)投資方向

10.3　大數據產業(yè)投資機遇

10.3.1　大數據產業(yè)的投資機遇

10.3.2　大數據產業(yè)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(yè)潛在市場

10.4　大數據產業(yè)投資風險及防范

10.4.1　大數據行業(yè)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(yè)tzhb的措施

第11章  　2016-2020年大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢（ZY GXH）

11.1　全球大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

11.1.1　全球大數據市場規(guī)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(fā)展熱點展望

11.2　中國大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

11.2.1　大數據市場發(fā)展機會

11.2.2　大數據市場發(fā)展趨勢

11.2.3　大數據市場熱點猜想

11.2.4　應用市場發(fā)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(yè)預測分析

11.3.1　對2016-2020年全球大數據市場規(guī)模預測

11.3.2　對2016-2020年中國大數據市場規(guī)模預測

11.3.3　對2016-2020年中國移動互聯(lián)網市場規(guī)模預測

11.3.4　對2016-2020年中國金融行業(yè)大數據投資規(guī)模預測 （ZY GXH）

了解《2017-2023年中國大數據行業(yè)深度調研及未來發(fā)展趨勢報告》

報告編號：540399

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