2017-2023年中國大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展回顧與市場前景預(yù)測報(bào)告

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　　大（big data），指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的"加工能力"，通過"加工"實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的"增值"。

　　隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。《著云臺》的師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

　　中國市場調(diào)研在線發(fā)布的中國大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展回顧與市場前景預(yù)測報(bào)告（2017-2020年）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。

　　中國政府在數(shù)據(jù)開放水平上排名靠后

　　現(xiàn)在的社會是一個(gè)高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。

　　目前，互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融行業(yè)等行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平較高，而傳統(tǒng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展緩慢。我們，2015 年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將達(dá)到115.9億元，增速達(dá)38%。預(yù)計(jì)2016至2018年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模還將維持40%左右的高速增長。

　　全球數(shù)據(jù)量走勢

　　全球大數(shù)據(jù)走勢

　　中國大數(shù)據(jù)走勢

　　大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2015年開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革 命，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。

　　《中國大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展回顧與市場前景預(yù)測報(bào)告（2017-2020年）》在多年大數(shù)據(jù)行業(yè)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國大數(shù)據(jù)行業(yè)市場的發(fā)展現(xiàn)狀，通過資深研究團(tuán)隊(duì)對大數(shù)據(jù)市場資訊進(jìn)行整理分析，并依托國家qw數(shù)據(jù)資源和長期市場監(jiān)測的數(shù)據(jù)庫，對大數(shù)據(jù)行業(yè)進(jìn)行了全面、細(xì)致的調(diào)研分析。

　　中國市場調(diào)研在線發(fā)布的《中國大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展回顧與市場前景預(yù)測報(bào)告（2017-2020年）》可以幫助投資者準(zhǔn)確把握大數(shù)據(jù)行業(yè)的市場現(xiàn)狀，為投資者進(jìn)行投資作出大數(shù)據(jù)行業(yè)前景預(yù)判，挖掘大數(shù)據(jù)行業(yè)投資價(jià)值，同時(shí)提出大數(shù)據(jù)行業(yè)投資策略、營銷策略等方面的建議。

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第1章   大數(shù)據(jù)概述

　　1.1 大數(shù)據(jù)定義

　　1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)格局

　　1.3 大數(shù)據(jù)的發(fā)展特點(diǎn)

　　1.4 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)

　　1.5 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

第2章   中國大數(shù)據(jù)發(fā)展背景及影響因素

　　2.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展背景

　　　　2.1.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展帶來意義和價(jià)值

　　　　2.1.2 大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的問題

　　　　2.1.3 大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

　　　　2.1.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)和現(xiàn)狀

　　　　2.1.5 國外經(jīng)驗(yàn)為國內(nèi)大數(shù)據(jù)發(fā)展增加信息

　　2.2 大數(shù)據(jù)發(fā)展推動因素

　　　　2.2.1 國家戰(zhàn)略發(fā)展驅(qū)動

　　　　2.2.2 信息化發(fā)展推動

　　　　2.2.2 .1云計(jì)算對大數(shù)據(jù)的促進(jìn)

　　　　2.2.2 .2 物聯(lián)網(wǎng)對大數(shù)據(jù)的促進(jìn)

　　　　2.2.2 .3 泛互聯(lián)網(wǎng)化帶來數(shù)據(jù)分析的需求

　　2.3 大數(shù)據(jù)發(fā)展遇到問題及阻力

　　　　2.3.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)需要的能力

　　　　2.3.2 通過海量的數(shù)據(jù)中獲得洞察力

　　　　2.3.3 數(shù)據(jù)洞察力轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動

第3章   大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用分析

　　3.1 醫(yī)療領(lǐng)域

　　　　3.1.1 醫(yī)療領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值

　　　　3.1.2 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用狀況及前景

　　　　3.1.3 醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈分析

　　3.2 金融

　　　　3.2.1 金融領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值

　　　　3.2.2 大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用狀況及前景

　　　　3.2.3 金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈分析

　　3.3 電子商務(wù)

　　　　3.3.1 電子商務(wù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值

　　　　3.3.2 大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)行業(yè)應(yīng)用狀況及前景

　　　　3.3.3 電子商務(wù)行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈分析

　　3.4 零售

　　　　3.4.1 零售領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值

　　　　3.4.2 大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)應(yīng)用狀況及前景

　　　　3.4.3 零售行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈分析

　　3.5 電信

　　　　3.4.1 電信領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值

　　　　3.4.2 大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)應(yīng)用狀況及前景

　　　　3.4.3 電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈分析

　　3.6 交通

　　　　3.6.1 交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值

　　　　3.6.2 大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)應(yīng)用狀況及前景

　　　　3.6.3 交通行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈分析

第4章   大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈組成及業(yè)務(wù)模式分析

　　4.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析

　　4.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈主要成員及業(yè)務(wù)模式分析

　　4.3 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈投資并購

　　4.4 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈前景

第5章   企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求調(diào)研分析

　　5.1 企業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)查

　　5.2 企業(yè)云計(jì)算部署情況分析(訂購電話:010-62665210)

　　5.3 企業(yè)對大數(shù)據(jù)處理的需求分析

　　5.4 企業(yè)屬性分析

第6章   大數(shù)據(jù)方案商發(fā)展分析

　　6.1 SAP

　　　　6.1.1 發(fā)展定位

　　　　6.1.2 投資策略

　　　　6.1.3 優(yōu)劣勢分析

　　6.2 Oracle

　　　　6.2.1 發(fā)展定位

　　　　6.2.2 投資策略

　　　　6.2.3 優(yōu)劣勢分析

　　6.3 IBM

　　　　6.3.1 發(fā)展定位

　　　　6.3.2 投資策略

　　　　6.3.3 優(yōu)劣勢分析

　　6.4 EMC

　　　　6.4.1 發(fā)展定位

　　　　6.4.2 投資策略

　　　　6.4.3 優(yōu)劣勢分析

第7章   大數(shù)據(jù)機(jī)廠商發(fā)展分析

　　7.1 Oracle

　　　　7.1.1 發(fā)展定位

　　　　7.1.2 投資策略

　　　　7.1.3 優(yōu)劣勢分析

　　7.2 SAP

　　　　7.2.1 發(fā)展定位

　　　　7.2.2 投資策略

　　　　7.2.3 優(yōu)劣勢分析

　　7.3 IBM

　　　　7.3.1 發(fā)展定位

　　　　7.3.2 投資策略

　　　　7.3.3 優(yōu)劣勢分析

　　7.4 微軟

　　　　7.4.1 發(fā)展定位

　　　　7.4.2 投資策略

　　　　7.4.3 優(yōu)劣勢分析

　　7.5 浪潮

　　　　7.5.1 發(fā)展定位

　　　　7.5.2 投資策略

　　　　7.5.3 優(yōu)劣勢分析

第8章   博研咨詢： 2017-2023年大數(shù)據(jù)機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析

　　8.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展方向

　　8.2 2017-2023年大數(shù)據(jù)軟件市場規(guī)模及預(yù)測

　　8.3 2017-2023年大數(shù)據(jù)一體機(jī)市場規(guī)模及預(yù)測

圖表目錄（部分）

　　圖表：1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈全景圖

　　圖表：2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)一覽圖

　　圖表：3 大數(shù)據(jù)的四個(gè)主要特征

　　圖表：4 將從大數(shù)據(jù)獲得的深度信息轉(zhuǎn)化成行動

　　圖表：5 大數(shù)據(jù)時(shí)代構(gòu)建消費(fèi)者全面興趣圖譜

　　圖表：6 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)

　　圖表：7 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)概覽

　　圖表：8 "大數(shù)據(jù)"關(guān)鍵詞搜索量處于激增階段

　　圖表：9 2016年云計(jì)算水平

　　圖表：10 2016年Gartner技術(shù)成熟度曲線，大數(shù)據(jù)處于高速發(fā)展期

　　圖表：11 技術(shù)演進(jìn)歷史揭示未來是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧型經(jīng)濟(jì)模式

　　圖表：12 美國商業(yè)數(shù)據(jù)中心分布

　　圖表：13 荷蘭數(shù)據(jù)中心分布

　　圖表：14 歐美典型數(shù)據(jù)中心能效控制案例

　　圖表：15 大數(shù)據(jù)描述

　　圖表：16 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)概況

　　圖表：17 2014-2016年中國醫(yī)療信息化市場規(guī)模增長趨勢圖

　　圖表：18 電信運(yùn)營商海量數(shù)據(jù)分析處理分類模型

　　圖表：19 電信運(yùn)營商海量數(shù)據(jù)分析處理需求

　　圖表：20 管理軟件的產(chǎn)品組合框架

　　圖表：21 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)示意圖

　　圖表：22 中國外置磁盤存儲器市場結(jié)構(gòu)

　　圖表：23 中國服務(wù)器市場品牌關(guān)注比例分布

　　圖表：24 國內(nèi)數(shù)據(jù)庫軟件市場結(jié)構(gòu)

　　圖表：25 2014-2016年國內(nèi)重點(diǎn)行業(yè)IT 投資規(guī)模

　　圖表：26 中國重點(diǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)中心發(fā)展歷程

　　圖表：27 政府、金融、通信、電力四大行業(yè)相關(guān)軟件企業(yè)

　　圖表：28 中國數(shù)據(jù)中心IT 市場規(guī)模與增長示意圖

　　圖表：29 2017-2023年中國信息安全產(chǎn)品市場規(guī)模及增長率預(yù)測

　　圖表：30 巨頭在大數(shù)據(jù)時(shí)代的業(yè)務(wù)布局

　　圖表：31 數(shù)據(jù)信息的增長給企業(yè)帶來機(jī)遇

　　圖表：32 三大行業(yè)占全球GDP 的比重

　　圖表：33 2014-2016年中國IT市場規(guī)模增長趨勢圖

　　圖表：34 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資象限

　　圖表：35 EMC產(chǎn)品及策略

　　圖表：36 Oracle 扮演IBM狙擊手的角色

　　圖表：37 IBM依然保持銀行電信業(yè)強(qiáng)勢地位

　　圖表：38 微軟在中小企業(yè)市場具有競爭優(yōu)勢

　　圖表：39 大數(shù)據(jù)的市場空間及對社會的貢獻(xiàn)

　　圖表：40 計(jì)算機(jī)和信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)將在大數(shù)據(jù)浪潮中首先獲益

　　圖表：41 2017-2023年中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模及預(yù)測

　　圖表：42 軟硬一體化公司的凈利潤率遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平

　　圖表：43 以智能手機(jī)市場為例，軟硬一體化蘋果和三星攫取了絕大部分的行業(yè)利潤

　　圖表：44 能夠?yàn)榭蛻籼峁┧蠭T 服務(wù)的公司，將掌控產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)權(quán)

略..........................

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報(bào)告編號：533057

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