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2020-2024年中國大數據行業投資分析及前景預測報告(上中下卷)

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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 大數據產業相關概述
1.1 大數據介紹
1.1.1 大數據的產生
1.1.2 大數據的定義
1.1.3 大數據的特點
1.1.4 大數據的類型
1.1.5 大數據典型分類
1.1.6 大數據的各個環節
1.2 大數據的價值及影響
1.2.1 大數據價值分析
1.2.2 大數據研究意義
1.2.3 大數據應用價值
1.2.4 對信息時代影響
1.3 大數據產業鏈構成分析
1.3.1 大數據產業鏈結構
1.3.2 大數據產業鏈領域
1.3.3 產業鏈價值流動方向
1.4 大數據技術層結構分析
1.4.1 大數據關鍵技術構成
1.4.2 大數據采集與預處理技術
1.4.3 大數據存儲管理技術
1.4.4 大數據處理的核心技術
1.4.5 大數據分析挖掘技術
1.4.6 大數據可視化技術
1.4.7 大數據安全技術
第二章 2017-2019年國際大數據產業發展分析
2.1 2017-2019年全球大數據產業總體發展分析
2.1.1 產業發展變革
2.1.2 產業規模狀況
2.1.3 企業類型分布
2.1.4 產業人才發展
2.1.5 數據中心發展
2.1.6 各國政府助推
2.2 歐盟大數據產業發展布局
2.2.1 歐盟通用數據保護條例
2.2.2 歐盟數據經濟規模分析
2.2.3 歐盟推進大數據產業發展
2.2.4 歐盟大數據產業戰略特點
2.2.5 產業戰略建設的相關啟示
2.2.6 歐盟布局大數據產業應用
2.2.7 歐盟大數據產業發展規劃
2.3 美國大數據產業發展分析
2.3.1 大數據發展扶持政策
2.3.2 大數據產業發展戰略
2.3.3 大數據應用案例分析
2.3.4 大數據企業分布情況
2.3.5 大數據投資情況分析
2.3.6 大數據協同創新措施
2.3.7 大數據技術發展措施
2.4 日本大數據產業發展分析
2.4.1 大數據發展歷程
2.4.2 大數據發展趨勢
2.4.3 大數據預防災害
2.4.4 “限定提供數據”條款
2.4.5 對我國大數據法律啟示
2.5 2017-2019年其他國家大數據產業發展狀況
2.5.1 法國
2.5.2 韓國
第三章 2017-2019年中國大數據產業發展分析
3.1 2017-2019年中國大數據產業發展綜述
3.1.1 大數據產業概念分析
3.1.2 大數據發展的必然性
3.1.3 大數據產業驅動主體
3.1.4 大數據產業發展階段
3.1.5 地區大數據產業聯盟
3.1.6 數字經濟的發展水平
3.1.7 大數據總體市場規模
3.1.8 大數據核心產業規模
3.2 中國大數據產業發展進程分析
3.2.1 政策方面
3.2.2 技術方面
3.2.3 應用方面
3.2.4 試點方面
3.2.5 人才方面
3.3 2017-2019年大數據產業競爭格局
3.3.1 大數據產業競爭主體分類
3.3.2 產業鏈環節競爭格局分析
3.3.3 大數據競爭企業資本層次
3.3.4 大數據百強企業統計分析
3.3.5 大數據創新場景應用服務商
3.3.6 互聯網企業布局大數據產業
3.3.7 大數據熱點應用領域的競爭
3.3.8 大數據產業競爭趨勢展望
3.4 2017-2019年中國大數據市場供需分析
3.4.1 大數據市場供給結構
3.4.2 主要行業大數據需求狀況
3.4.3 企業大數據的應用及需求
3.4.4 大數據細分領域需求場景
3.4.5 大數據熱點領域需求分析
3.4.6 數據小型機市場需求分析
3.5 中國大數據產業存在的問題
3.5.1 面臨挑戰分析
3.5.2 核心技術薄弱
3.5.3 數據相關問題
3.5.4 數據安全問題
3.5.5 人才供需問題
3.6 中國大數據產業的發展策略
3.6.1 相關政策建議
3.6.2 推進研發應用
3.6.3 避免過度建設
3.6.4 提高數據安全
3.6.5 地區發展思路
3.6.6 推動標準建設
3.6.7 打破信息孤島
第四章 大數據產業上游——數據源存儲層
4.1 數據來源層分析
4.1.1 大數據的來源渠道
4.1.2 數據資源的網絡基礎
4.1.3 數據資源SWOT分析
4.1.4 數據資源獲取難度
4.1.5 數據資源開放情況
4.2 數據存儲層分析
4.2.1 大數據存儲方式
4.2.2 大數據儲量規模分析
4.2.3 大數據存儲架構分析
4.2.4 數據倉庫建設的重要性
4.2.5 新型MPP數據庫的價值
4.3 數據存儲中心建設狀況
4.3.1 全球數據中心裝機規模
4.3.2 國內數據中心建設狀況
4.3.3 數據中心區域發展格局
4.3.4 數據中心的建設特點分析
4.3.5 數據中心的市場競爭格局
4.3.6 大數據中心未來發展趨勢
4.3.7 數據中心的布局策略分析
4.3.8 數據中心機房節能降耗策略
4.4 數據資源型企業——電信運營商
4.4.1 中國移動
4.4.1.1 企業發展概況
4.4.1.2 大數據發展優勢
4.4.1.3 移動大數據應用
4.4.2 中國電信
4.4.2.1 企業發展概況
4.4.2.2 大數據產業布局
4.4.2.3 加快數據項目建設
4.4.3 中國聯通
4.4.3.1 企業發展概況
4.4.3.2 業務發展分析
4.4.3.3 大數據項目建設
4.4.3.4 未來前景展望
4.5 數據資源型企業——BAT企業
4.5.1 阿里巴巴
4.5.1.1 企業發展概況
4.5.1.2 產品技術架構
4.5.1.3 大數據計算服務
4.5.1.4 大數據平臺演變
4.5.1.5 企業數據庫方案
4.5.2 百度公司
4.5.2.1 企業發展概況
4.5.2.2 大數據解決方案
4.5.2.3 大數據分析平臺
4.5.2.4 數據安全方案
4.5.3 騰訊公司
4.5.3.1 企業發展概況
4.5.3.2 騰訊大數據平臺
4.5.3.3 構建大數據生態
4.5.3.4 大數據布局動態
第五章 大數據產業中游——數據分析處理層
5.1 大數據處理及分析技術綜況
5.1.1 大數據采集與預處理
5.1.2 數據處理框架分析
5.1.3 數據計算模式分析
5.1.4 數據分析細分領域
5.1.5 大數據分析的優劣勢
5.2 大數據分析處理產業發展進程
5.2.1 技術生態分析
5.2.2 技術研發熱點
5.2.3 技術應用領域
5.2.4 企業布局加快
5.2.5 技術發展趨勢
5.3 大數據可視化分析技術分析
5.3.1 數據可視化的基本概述
5.3.2 大數據可視化市場規模
5.3.3 大數據可視化市場格局
5.3.4 數據可視化的研究進展
5.3.5 數據可視化的應用工具
5.3.6 數據可視化面臨的挑戰
5.3.7 數據可視化技術發展趨勢
5.4 大數據安全處理技術分析
5.4.1 大數據安全問題分析
5.4.2 大數據安全涉及的模塊
5.4.3 數據安全防護技術分析
5.4.4 數據脫敏安全控制技術
5.4.5 大數據安全防護體系分析
5.5 大數據技術擁有型企業分析
5.5.1 拓爾思
5.5.1.1 企業發展概況
5.5.1.2 大數據產品發布
5.5.2 同有科技
5.5.2.1 企業發展概況
5.5.2.2 大數據應用產品
5.5.3 浪潮集團
5.5.3.1 企業發展概況
5.5.3.2 數據基礎模型
5.5.3.3 加快推進地區合作
5.5.3.4 建立智慧城市平臺
5.5.3.5 推進數據社會化發展
5.5.4 華為公司
5.5.4.1 企業發展概況
5.5.4.2 大數據解決方案
5.5.4.3 大數據產業園建設
5.5.4.4 大數據產業合作
第六章 大數據產業下游——數據交易層
6.1 大數據交易層分析
6.1.1 大數據交易層分析
6.1.2 數據交易品種及類型
6.1.3 數據交易的影響因素
6.1.4 大數據交易標準體系
6.1.5 數據交易市場發展對策
6.2 大數據交易市場運行狀況
6.2.1 大數據交易市場環境
6.2.2 大數據交易市場構成
6.2.3 大數據交易市場規模
6.2.4 大數據市場定價方式
6.2.5 細分大數據交易狀況
6.2.6 全國首個交易中心成立
6.2.7 大數據交易產業發展動態
6.2.8 大數據交易市場人才需求
6.3 國際重點大數據交易平臺分析
6.3.1 Factual
6.3.2 InfoChimps
6.3.3 Microsoft Azure
6.3.4 Fujitsu
6.4 中國大數據交易平臺發展綜況
6.4.1 交易平臺經營范圍
6.4.2 交易平臺發展背景
6.4.3 各地大數據交易平臺
6.4.4 地區性平臺建設動態
6.4.5 平臺未來發展策略
6.5 中國典型大數據交易平臺分析
6.5.1 貴陽大數據交易所
6.5.1.1 平臺發展概況
6.5.1.2 平臺發展優勢
6.5.1.3 平臺發展劣勢
6.5.1.4 平臺運營狀況
6.5.1.5 平臺發展特點
6.5.2 數據堂交易平臺
6.5.2.1 平臺發展概況
6.5.2.2 平臺發展優勢
6.5.2.3 平臺發展劣勢
6.5.2.4 商業模式分析
6.5.3 中關村大數據交易平臺
6.5.3.1 平臺發展概況
6.5.3.2 平臺發展優勢
6.5.3.3 平臺發展劣勢
6.5.4 香港大數據交易所
6.5.4.1 平臺發展概況
6.5.4.2 平臺發展動態
第七章 大數據產業下游——數據應用層
7.1 大數據應用層分析
7.1.1 大數據應用層結構
7.1.2 大數據衍生應用層
7.2 大數據應用服務型企業介紹
7.2.1 百分點集團
7.2.1.1 企業發展概況
7.2.1.2 大數據產業布局
7.2.2 明略數據
7.2.2.1 企業發展概況
7.2.2.2 大數據分析產品
7.2.3 Talking Data
7.2.3.1 企業發展概況
7.2.3.2 未來發展態勢分析
7.3 工業大數據
7.3.1 工業大數據基本概況
7.3.2 工業大數據發展階段
7.3.3 工業大數據市場規模
7.3.4 工業大數據應用案例
7.3.5 工業大數據政策分析
7.3.6 工業大數據發展問題對策
7.3.7 工業大數據應用趨勢分析
7.4 醫療大數據
7.4.1 醫療大數據體系分析
7.4.2 醫療大數據應用場景
7.4.3 醫療大數據市場規模
7.4.4 醫療大數據市場供需
7.4.5 醫療大數據區域格局
7.4.6 醫療大數據應用案例
7.4.7 醫療大數據發展問題及對策
7.4.8 醫療大數據發展方向分析
7.5 金融大數據
7.5.1 金融大數據體系分析
7.5.2 金融大數據典型應用領域
7.5.3 金融大數據創新應用領域
7.5.4 金融大數據市場競爭格局
7.5.5 金融行業大數據發展特征
7.5.6 金融大數據應用市場規模
7.5.7 金融大數據發展挑戰及對策
7.6 交通大數據
7.6.1 交通大數據應用概況
7.6.2 交通大數據應用狀況分析
7.6.3 交通行業大數據應用需求
7.6.4 國家級交通大數據實驗室成立
7.6.5 交通大數據融合應用試點項目
7.6.6 交通出行大數據合作動態
7.6.7 交通大數據應用案例分析
7.6.8 交通大數據應用問題及對策
7.6.9 交通大數據應用未來發展展望
7.7 電信大數據
7.7.1 電信大數據源供給規模
7.7.2 電信大數據應用需求分析
7.7.3 電信行業大數據應用情況
7.7.4 電信運營商價值數據分布
7.7.5 運營商大數據的應用模式
7.7.6 運營商數據中心建設分布
7.7.7 電信行業大數據應用案例
7.7.8 電信大數據發展的挑戰及對策
7.8 零售大數據
7.8.1 零售大數據發展概況
7.8.2 零售行業數據采集方式
7.8.3 零售行業大數據應用需求
7.8.4 零售行業大數據應用現狀
7.8.5 大數據下的新零售模式
7.8.6 零售大數據發展問題及對策
7.8.7 企業應用零售大數據的方向
7.9 電商大數據
7.9.1 電商大數據的主要來源
7.9.2 大數據處理對電子商務的影響
7.9.3 電子商務大數據的應用需求
7.9.4 電子商務大數據的具體應用
7.9.5 數據分析提高電商企業績效
7.9.6 全球首個電商大數據指數發布
7.9.7 政府重視電商大數據共享工作
7.9.8 電商大數據應用的挑戰及對策
7.10 政府大數據
7.10.1 政府數據資產基本分類
7.10.2 政府大數據的頂層設計
7.10.3 政府大數據的經濟價值
7.10.4 政府部門大數據應用案例
7.10.5 政府大數據信息公開需求
7.10.6 政府大數據發展路徑分析
7.10.7 政務大數據應用趨勢分析
第八章 2017-2019年大數據應用軟件及設備分析
8.1 大數據應用軟件分析
8.1.1 大數據典型軟件分析
8.1.2 智能軟件的應用價值
8.1.3 大數據軟件市場規模
8.1.4 大數據軟件發展方向
8.2 大數據硬件設備分析
8.2.1 大數據硬件構成框架
8.2.2 大數據主要硬件設備
8.2.3 大數據硬件市場規模
8.3 大數據一體機設備分析
8.3.1 大數據一體機簡介
8.3.2 大數據一體機的優劣分析
8.3.3 大數據一體機的應用價值
8.3.4 大數據一體機的用戶類型
8.3.5 國外競爭格局與品牌分布
8.3.6 國內市場競爭格局分析
8.3.7 國內企業競爭優劣勢分析
8.3.8 國內主流品牌及其特點
第九章 2017-2019年大數據產業發展模式探究
9.1 大數據交易模式分析
9.1.1 以數據運營方式為分類標準
9.1.2 以大數據結構化程度為分類標準
9.1.3 以數據產權轉讓形式為分類標準
9.2 大數據行業盈利模式分析
9.2.1 解決方案
9.2.2 基礎設施
9.2.3 數據產品
9.2.4 行業應用
9.3 大數據行業商業模式分析
9.3.1 B2B大數據應用模式
9.3.2 技術提供及軟件開發
9.3.3 大數據咨詢分析服務
9.3.4 大數據通用服務模式
9.3.5 自有平臺大數據分析
9.3.6 信息訂制與采購模式
9.3.7 信息數據租售模式
9.4 企業大數據商業化應用模式
9.4.1 企業大數據的基本構成
9.4.2 企業大數據商業化應用背景
9.4.3 企業大數據商業化應用層面
9.4.4 企業大數據商業化應用關鍵
9.4.5 企業大數據商業化應用途徑
第十章 2017-2019年重點區域大數據行業發展分析
10.1 中國大數據產業區域發展格局
10.1.1 大數據產業集聚區域分布
10.1.2 大數據產業園區分布狀況
10.1.3 國家大數據綜合試驗區
10.1.4 各地設立大數據管理部門
10.2 大數產業區域發展指數分析
10.2.1 各省市大數據發展指數
10.2.2 各地區大數據發展潛力
10.2.3 各地區大數據發展態勢
10.2.4 其地區大數據應用態勢
10.2.5 各地區大數據技術研發
10.2.6 各地區大數據共享態勢
10.3 京津冀大數據產業集群
10.3.1 京津冀地區經濟運行情況
10.3.2 京津冀大數據產業發展綜況
10.3.3 河北省大數據產業發展狀況
10.3.4 北京市大數據產業發展狀況
10.3.5 天津市大數據產業發展綜況
10.3.6 天津市大數據產業發展動態
10.4 珠三角大數據產業集群
10.4.1 珠三角地區基本運行狀況
10.4.2 珠三角大數據產業發展綜況
10.4.3 大數據試驗區建設方案出臺
10.4.4 廣州市大數據產業發展布局
10.4.5 深圳市大數據產業發展狀況
10.5 長三角大數據產業集群
10.5.1 長三角地區基本發展狀況
10.5.2 長三角大數據產業發展綜況
10.5.3 長三角大數據產業發展特點
10.5.4 上海市大數據產業發展布局
10.5.5 浙江省大數據產業發展狀況
10.6 西南大數據產業集群
10.6.1 西南地區基本發展狀況
10.6.2 西南大數據產業發展潛力
10.6.3 重慶市大數據產業發展狀況
10.6.4 四川省大數據產業發展布局
10.7 其他地區大數據產業發展動態
10.7.1 內蒙古
10.7.2 河南省
10.7.3 安徽省
10.7.4 湖南省
10.7.5 江西省
10.8 大數據產業園區發展分析
10.8.1 大數據產業園概述
10.8.2 大數據產業園格局
10.8.3 大數據產業園分布
10.8.4 大數據產業園典型模式
10.8.5 產業園面臨機遇與挑戰
10.8.6 國家級新區布局大數據
10.9 典型發展案例——貴州大數據產業發展經驗
10.9.1 貴州大數據發展機遇及優勢
10.9.2 貴州省大數據發展地位
10.9.3 貴州大數據產業優惠政策
10.9.4 貴州大數據產業運行狀況
10.9.5 大數據與實體經濟融合
10.9.6 貴陽市大數據發展狀況
10.9.7 貴陽大數據交易規模分析
10.9.8 貴安新區大數據建設狀況
10.9.9 貴州大數據應用狀況分析
第十一章 中投顧問對中國大數據產業投資價值分析
11.1 大數據產業投資價值及機會評估
11.1.1 投資價值綜合評估
11.1.2 市場投資機會評估
11.1.3 投資發展動力評估
11.1.4 投資進入時機分析
11.1.5 產業投資象項分布
11.2 大數據行業投資壁壘分析
11.2.1 競爭壁壘
11.2.2 技術壁壘
11.2.3 資金壁壘
11.2.4 政策壁壘
11.3 大數據產業投資風險及防范
11.3.1 大數據行業投資風險綜述
11.3.2 數據的流動性和可獲取性風險
11.3.3 大數據安全風險及防范機制
11.3.4 大數據項目投資風險急劇增加
11.3.5 大數據產業投資建議與策略
11.3.6 評估大數據產業投資回報的措施
11.4 中投顧問對2020-2024年中國大數據產業預測分析
11.4.1 2020-2024年中國大數據產業影響因素分析
11.4.2 2020-2024年中國大數據產業市場規模預測
11.4.3 2020-2024年中國數據經濟市場規模預測
第十二章 中投顧問對中國大數據產業投融資分析
12.1 A股及新三板上市公司在大數據產業投資動態分析
12.1.1 投資項目綜述
12.1.2 投資區域分布
12.1.3 投資模式分析
12.1.4 典型投資案例
12.2 大數據行業投融資結構分析
12.2.1 主要融資模式
12.2.2 融資規模分析
12.2.3 融資結構分析
12.2.4 投資潛力領域
12.3 中國大數據產業融資動態分析
12.3.1 天弘基金注資數據米鋪
12.3.2 海量集團A+輪融資動態
12.3.3 商圈雷達完成新一輪融資
12.3.4 九次方大數據完成C輪融資
12.3.5 二手車大數據企業融資動態
12.3.6 醫療大數據企業融資動態
12.3.7 大數據征信平臺完成融資
12.4 中國大數據產業投資項目案例
12.4.1 城市數據湖運營項目
12.4.2 大數據系統平臺項目
12.4.3 大數據產業園建設項目
12.4.4 大數據管理平臺建設項目
12.5 中國大數據產業鏈投資機會分析
12.5.1 硬件層面投資機會分析
12.5.2 軟件層面投資機會分析
12.5.3 信息服務層面投資機會
第十三章 大數據產業發展前景及趨勢
13.1 全球大數據產業發展前景及趨勢預測
13.1.1 全球大數據收入規模預測
13.1.2 全球大數據產業發展趨勢
13.1.3 全球大數據市場發展熱點展望
13.2 中國大數據產業發展機遇及前景預測
13.2.1 財政機遇分析
13.2.2 產業發展機遇
13.2.3 行業未來發展特點
13.2.4 大數據市場熱點分析
13.2.5 大數據市場重點內容
13.2.6 大數據人才需求預測
13.3 中國大數據產業發展趨勢預測
13.3.1 大數據產業趨勢預測
13.3.2 大數據重點應用方向
13.3.3 區域特色化發展趨勢
13.3.4 產業融合發展趨勢加深
13.3.5 大數據技術發展方向分析
13.3.6 數據安全和數據流動成為焦點
13.3.7 “十三五”大數據產業發展趨勢
第十四章 大數據產業發展政策分析
14.1 大數據產業政策體系分析
14.1.1 發達國家大數據政策對比
14.1.2 大數據產業政策匯總分析
14.1.3 中國大數據產業發展綱要
14.1.4 大數據標準化白皮書分析
14.1.5 大數據產業管理機制分析
14.2 大數據產業應用類政策分析
14.2.1 金融機構大數據治理規范
14.2.2 醫療大數據政策總體分析
14.2.3 交通運輸信息資源整合
14.2.4 交通旅游大數據應用試點
14.2.5 林業大數據發展指導意見
14.2.6 水利大數據發展指導意見
14.2.7 生態環境信息化建設方案
14.2.8 國土資源大數據應用政策
14.3 “十三五”大數據產業發展規劃
14.3.1 發展目標
14.3.2 重點任務
14.3.3 保障措施
14.4 大數據產業區域性政策規劃
14.4.1 首部大數據地方法規發布
14.4.2 東莞市大數據產業發展規劃
14.4.3 福州市大數據產業發展計劃
14.4.4 北京大數據建設工作方案
14.4.5 貴州省大數據產業發展規劃
14.4.6 貴州大數據與工業融合方案
14.4.7 內蒙古大數據發展總體規劃
14.4.8 廣西省數字社會的建設規劃
14.4.9 湖南省大數據產業發展計劃
14.4.10 湖北省大數據產業發展規劃
14.4.11 河南省大數據產業發展規劃
14.4.12 河北省大數據產業發展計劃

圖表目錄

圖表1 大數據的4V特征
圖表2 大數據的類型
圖表3 大數據技術框架
圖表4 大數據的價值
圖表5 大數據產業鏈
圖表6 大數據產業主要數據資產類企業
圖表7 大數據產業鏈產值分布及發展方向
圖表8 大數據關鍵技術
圖表9 中國大數據產業鏈技術層細分
圖表10 未來大數據處理的核心技術
圖表11 數據可視化軟件平臺
圖表12 2018-2027年全球大數據細分市場規模預測
圖表13 2018年全球大數據企業類型分布
圖表14 2018年大數據產業人才分布
圖表15 2018年全球大型數據中心數量分布
圖表16 美國大數據研發與協同創新的主要政策文件
圖表17 2018年美國大數據產業企業分布
圖表18 2005-2019年NITRD預算趨勢
圖表19 日本大數據發展歷程
圖表20 2011-2018年大數據發展趨勢
圖表21 大數據產業企業布局情況
圖表22 中國大數據市場發展階段
圖表23 2017-2018年新成立的大數據產業聯盟
圖表24 2017-2023年中國數字經濟市場規模統計情況及預測
圖表25 2015-2018年大數據市場產值圖
圖表26 2015-2020年中國大數據核心產業規模及增速
圖表27 2018年大數據產業發展試點示范項目公示名單
圖表28 大數據人才培養要求
圖表29 大數據產業鏈不同環節競爭格局
圖表30 大數據企業資本層次
圖表31 中國大數據投資價值百強榜
圖表32 大數據創新場景應用服務商TOP40
圖表33 中國大數據應用領域企業
圖表34 互聯網行業大數據應用場景
圖表35 電信行業大數據應用場景
圖表36 金融行業大數據應用場景
圖表37 制造行業大數據應用場景
圖表38 企業現有的數據規模
圖表39 企業數據類型的構成
圖表40 大數據時代企業所能感覺到的數據變化
圖表41 目前企業處理大數據所面臨的問題
圖表42 企業對大數據的態度和認知
圖表43 企業在線則大數據平臺時所考慮的因素
圖表44 企業小型機的當前使用情況及未來計劃
圖表45 市場上大數據技術類人才招聘數量占比及求職人數占比
圖表46 主要城市大數據就業市場活躍度
圖表47 大數據行業求職者學歷與招聘需求占比
圖表48 大數據產業招聘及求職期望薪水分布
圖表49 中國大數據產業鏈數據源細分
圖表50 中國大數據資源SWOT分析
圖表51 2019年省級數林分布
圖表52 MPP架構圖
圖表53 2011-2017年全球數據儲量
圖表54 大數據的云存儲平臺
圖表55 MPP與Hadoop技術融合的產品架構圖
圖表56 iDB產品核心功能架構圖
圖表57 百度大數據+平臺
圖表58 九寨溝景區客流量預測系統
圖表59 峨眉山景區游客七日去向展示
圖表60 利用大數據進行在線精準營銷的效果
圖表61 騰訊大數據平臺的核心模塊
圖表62 Gaia主要結構
圖表63 TDBank的處理系統
圖表64 TDBank運行流程
圖表65 騰訊分布式數據倉庫
圖表66 Spark VS Mapreduce
圖表67 TRC運作流程
圖表68 大數據處理的關鍵層次架構
圖表69 典型大數據計算模式與系統
圖表70 數據分析細分領域和具體技術
圖表71 Palantir旗下兩大產品涉及領域
圖表72 Hadoop和Spark生態系統
圖表73 大數據技術關注度
圖表74 參數服務器工作原理
圖表75 2017年中國大數據可視化市場規模
圖表76 2017年中國大數據可視化市場份額
圖表77 大數據安全涉及模塊
圖表78 從運營商大數據到最終行業應用的加工產業鏈
圖表79 運營商建設大數據的核心需求:水平化的大數據平臺
圖表80 華為“1+N”運營商大數據解決方案
圖表81 中國大數據產業鏈交易層細分
圖表82 可交易的數據品種及類型
圖表83 影響數據交易的四大因素
圖表84 大數據交易標準體系
圖表85 大數據交易產業主要人才需求
圖表86 各地區大數據交易平臺
圖表87 數據堂商業模式
圖表88 中國大數據產業鏈大數據衍生層細分
圖表89 工業大數據分類
圖表90 國內工業大數據發展史
圖表91 國家工業大數據相關政策
圖表92 工業和信息化部相關政策
圖表93 醫療業大數據產業鏈
圖表94 醫療數據來源
圖表95 醫療數據的特性
圖表96 醫療大數據的用途
圖表97 醫療大數據企業
圖表98 2018年健康醫療數據供應概況
圖表99 2012-2017年健康醫療大數據相關企業地域分布
圖表100 2018年中國健康醫療大數據細分領域企業分布
圖表101 IBM智慧醫療“沃森醫生”
圖表102 2016-2017年BAT健康醫療大數據產業鏈布局
圖表103 金融大數據產業鏈
圖表104 大數據金融的場景應用
圖表105 大數據智能洞察金融業
圖表106 金融行業客戶的重要性
圖表107 大數據洞察推動民生銀行的轉型與創新
圖表108 大數據預測金融欺詐
圖表109 證券業大數據應用
圖表110 保險業大數據應用
圖表111 中國金融行業大數據投資結構
圖表112 智能交通的數據處理體系
圖表113 交通大數據應用領域示意圖
圖表114 大數據在滴滴出行中的應用
圖表115 廣東省高速公路省監控大數據綜合展示
圖表116 電信運營商大數據應用
圖表117 大數據與客戶生命周期管理
圖表118 我國主流數據中心區域分布
圖表119 三大運營商及第三方IDC運營商數據中心數量占比
圖表120 廣東移動使用的Apache Hadoop軟件的英特爾分發版
圖表121 電信運營商大數據處理需求
圖表122 線下零售大數據產業鏈
圖表123 線上零售大數據產業鏈
圖表124 零售行業大數據分析應用階段
圖表125 中國零售企業主要實施的大數據項目
圖表126 零售企業對大數據分析整體表現自我評價
圖表127 政府大數據應用十大工程
圖表128 中國各政府機構大數據應用
圖表129 中國大數據產業鏈硬件支撐層細分
圖表130 大數據一體機的發展演進
圖表131 大數據一體機的計算與存儲一體化
圖表132 卷積神經網絡處理一張圖片的計算量
圖表133 大數據行業目前的四大盈利模式
圖表134 大數據通用服務熱點
圖表135 企業大數據的構成
圖表136 2018年中國大數據產業資源分布圖
圖表137 2017年全國各省、市、自治區大數據發展指數
圖表138 分區域大數據發展指數
圖表139 大數據產業呈現集聚發展態勢
圖表140 2017年全國大數據發展環境指數
圖表141 全國大數據產業指數
圖表142 全國大數據應用指數
圖表143 全國各省市大數據技術研發創新分析
圖表144 2017年全國數據資源開放共享指數排名
圖表145 京津冀主導行業大數據市場發展占比
圖表146 2017年西南五省(區、市)經濟運行狀況
圖表147 各地大數據產業園數量占比與關注度分布
圖表148 各省市產業園區關注度排名
圖表149 國家級新區布局大數據產業
圖表150 中投顧問投資價值綜合評估:大數據
圖表151 中投顧問大數據產業市場機會整體評估表
圖表152 中投顧問大數據產業市場機會矩陣
圖表153 中投顧問投資發展動力評估:大數據
圖表154 中投產業投資進入時機:大數據產業
圖表155 中投產業生命周期:大數據產業
圖表156 大數據產業投資象項
圖表157 中投顧問進入壁壘評估:大數據
圖表158 中投顧問投資機會箱:大數據產業
圖表159 中投顧問對2020-2024年中國大數據產業市場規模預測
圖表160 中投顧問對2020-2024年中國數據經濟市場規模預測
圖表161 2018年A股及新三板上市公司大數據產業投資規模
圖表162 2019年A股及新三板上市公司大數據產業投資規模
圖表163 2018年A股及新三板上市公司大數據產業投資項目區域分布(按項目數量分)
圖表164 2018年A股及新三板上市公司大數據產業投資項目區域分布(按投資金額分)
圖表165 2019年A股及新三板上市公司大數據產業投資項目區域分布(按項目數量分)
圖表166 2019年A股及新三板上市公司大數據產業投資項目區域分布(按投資金額分)
圖表167 2018年A股及新三板上市公司大數據產業投資模式
圖表168 2019年A股及新三板上市公司大數據產業投資模式
圖表169 數字經濟領域投融資情況
圖表170 數字經濟各領域投融資占比
圖表171 引力傳媒大數據管理平臺整體架構圖
圖表172 大數據各層技術演進方向
圖表173 大數據政策比較框架
圖表174 各國大數據戰略規劃比較
圖表175 各國技術能力儲備政策比較
圖表176 國外政府數據開放與共享主要政策
圖表177 國外政府數據開放與共享主要政策(續)
圖表178 2015-2018年中國大數據相關政策
圖表179 地方管理機制分析
圖表180 2015-2018年健康醫療大數據相關政策
圖表181 各地大數據相關政策舉措互聯網關注和評價情況

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)。

全球的數據儲量僅在2011就達到1.8ZB,相當于每個美國人每分鐘寫3條Twitter信息,總共寫2.6976萬年。2019年全球數據量達到約41ZB。而今后十年,用于存儲數據的全球服務器總量還將增長十倍。大數據正在成為國家競爭的前沿,以及產業競爭力和商業模式創新的源泉。聯合國“數據脈動”計劃、美國“大數據”戰略、英國“數據權”運動、日本“面向2020年的ICT綜合戰略”、韓國大數據中心戰略等先后開啟了大數據戰略的大幕,有力推動了大數據產業化、市場化進程。

2017年,中國大數據產業市場規模達到4,700億元,同比增長30.6%;2018年,大數據產業市場規模約為5,300億元,同比增長15%。2019年我國大數據產業市場規模將達到6,300億元,未來五年(2020-2024)年均復合增長率約為15.47%,2023年將達到11,200億元。

十九大報告中提出“推動大數據與實體經濟深度融合”,“十四五”規劃中提出“實施國家大數據戰略”。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出臺了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初,所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃,十幾個省市設立了大數據管理局,8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說,大數據的政策體系已經基本搭建完成,目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。

數據安全保障領域,2019年6月國家互聯網信息辦公室發布《數據安全管理辦法(征求意見稿)》對網絡運營者在數據收集、處理使用、安全監督管理等方面提出了要求,為個人數據安全加上了一把鎖。截至2018年年底,中國網民規模達8.29億,互聯網普及率達59.6%,電子信息制造業、軟件和信息技術服務業、通信業、大數據產業等保持較快增長。分析預測“十四五”期間,大數據產業將迎來巨大發展機遇。

中投產業研究院發布的《2020-2024年中國大數據行業投資分析及前景預測報告》共十四章。首先介紹了大數據和大數據產業的定義、特點、地位等,接著分析了國內外大數據行業的發展及行業格局,然后分析了大數據產業鏈的上中下游行業發展狀況,并對大數據軟硬件設備、大數據發展模式、重點區域大數據產業發展布局等進行了細致的透析。隨后,報告重點分析了大數據行業的投資狀況及其未來發展前景,最后報告還分析了大數據產業的政策環境。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、中投產業研究院、中投產業研究院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。

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