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中国大数据产业的发展现状与趋势分析近年来，大数据产业在中国经济发展中扮演越来越重要的角色。
如何把握大数据的时代机遇，促进中国大数据产业的发展，已经成为了政府、企业和学术界都亟待解决的问题。
一、大数据产业兴起概述大数据产业是以大数据为核心，以技术为支撑，包括数据应用、系统集成、业务开发、数据开发、数据共享等领域的产业。
随着数字化、互联网化、智能化、大数据时代的到来，大数据产业已经成为中国产业发展的重要支撑。
从数据量来看，中国是全球最大的数据生产国之一，大数据产业规模不断增长。
根据中国国家信息中心发布的2019年中国大数据行业发展报告，中国大数据产业发展的行业规模已经超过1.5万亿元，具有较快的增长速度。
在工业、交通、医疗、金融、教育等各个领域，大数据技术和产业都在不断地得到应用和推广。
二、中国大数据产业的现状在大数据产业发展中，中国面临着不少困难和挑战。
现阶段的中国大数据产业还存在以下问题：1、产业生态不完整：整个大数据产业生态还没有建立完整，缺乏产业链的齐全和配套的政策支持。
2、技术能力弱：虽然中国已经涌现出了一些优秀的大数据企业，但是整体技术水平仍然较为落后，有待提高。
3、数据能力有限：目前的数据三废处理、数据整合、数据清洗等环节耗费人力和物力较多，数据质量和数据应用能力都还有待提高。
三、中国大数据产业发展的趋势随着技术创新的不断推进，大数据产业在未来的发展中也将面临着新的机遇和挑战。
1、产业生态将更加完整随着大数据产业的发展逐渐成熟，相关产业也会逐渐完善，从而形成较为完备的产业链。
同时，政府部门也将会出台配套的政策支持，促进大数据产业的发展。
2、技术能力将会更强新技术的不断涌现，将会极大地推动中国大数据产业的快速发展。
例如，人工智能、云计算、5G网络等技术的发展将会给大数据产业带来新的“生命力”。
3、数据应用能力更强未来，大数据的应用场景和深度将会进一步提升。
以物流行业为例，大数据已经能够预测货物的运输时间，提高准时送达率；同时，大数据还可以在电商、医疗保健、人力资源管理等领域的应用中发挥重要作用。
中国大数据分析平台行业研究报告一、引言随着互联网时代的到来，大数据成为推动经济社会发展的重要驱动力。
在这个时代，大数据分析平台的兴起为企业提供了更加全面、精准的商业智能解决方案。
本报告旨在对中国大数据分析平台行业进行深入研究，揭示其发展现状、趋势以及面临的挑战。
二、市场概况1.市场规模中国大数据分析平台行业自2008年发展至今，市场规模呈现快速增长的趋势。
据统计数据显示，2019年中国大数据分析平台行业市场规模达到500亿元，预计到2025年将达到2000亿元。
2.市场竞争格局目前，中国大数据分析平台行业竞争激烈，主要的参与者包括国内外知名科技企业以及一些新兴创业公司。
腾讯、阿里巴巴、百度等公司凭借其技术实力和市场份额在行业中占据主导地位，但也面临来自国际竞争对手的挑战。
三、行业发展趋势1.人工智能与大数据融合随着人工智能技术的不断发展，大数据分析平台将更加注重与人工智能的融合。
未来，人工智能将成为大数据分析平台的核心驱动力，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。
2.云计算技术的应用云计算技术的兴起为大数据分析平台的发展提供了强大的支持。
通过云计算技术，大数据分析平台可以实现高效、灵活的数据存储和计算能力，大幅降低企业的运营成本和维护成本。
3.行业应用场景多元化随着大数据分析平台技术的成熟以及各行业对数据分析需求的增长，行业应用场景将进一步多元化。
金融、零售、制造等传统行业将成为大数据分析平台的主要应用领域，同时新兴行业如医疗健康、物联网等也将迎来快速发展。
四、发展机遇与挑战1.政策利好中国政府多次出台政策支持大数据行业发展，为大数据分析平台提供了良好的发展环境和政策支持。
2.数据安全与隐私问题随着大数据时代的到来，数据安全和隐私问题成为了大数据分析平台发展面临的重要挑战。
平台企业需要加强数据安全保护，建立完善的数据隐私管理机制。
3.技术创新和人才培养大数据分析平台行业的发展离不开技术创新和人才的培养。
新经济形势下我国数据要素市场发展现状分析摘要：数据要素市场是数字经济的重要组成部分，也是我国十四五时期经济发展和安全的关键领域。
数据要素市场对我国数字经济以及整个经济体系有着重要作用，数据要素市场可以提高数据资源的开发利用效率、推动数字经济与实体经济深度融合、提高全要素生产率、促进数据资源的公平分配、保障数据权益主体的合法权益、实现数据共享共治共赢等，从而更好地服务于我国经济体系现代化建设。
本文探讨了我国数据要素交易市场的背景以及现状，指出了我国数据要素市场建设政策存在的不足和改进空间，如资金支撑和人才支撑力度不够、政企合作模式不完善、数据创新能力有待提高等，并提出了相应的建议和对策。
关键词：数据要素市场；数字经济；数据资源；全要素生产率一、研究背景与意义“十四五”时期，我国面临空前复杂的市场环境。
数据要素作为信息时代的产物，在当前市场环境下具有举足轻重的地位。
数据要素是数字经济的核心引擎，是推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革的关键力量，是重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的全新动力，释放数据要素价值是“十四五”时期数字经济发展的导向和目标[1]。
2019年10月31日，党的十九届四中全会通过了《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，首次将数据要素与土地、劳动力、资本、技术等生产要素并列，从而确定了数据要素在当前新发展格局下的重要地位。
中国数据要素市场建设，是推动数字经济高质量发展的重要举措。
数据要素市场通过构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度，促进数据合规高效流通使用，激发数据价值创造和价值实现，赋能实体经济数字化转型，增强经济社会发展新动能，实现全体人民共享数字经济发展红利[2]。
加速推进我国数据要素市场的建设，是当前“十四五”时期我国经济转向高质量发展的关键举措，对我国实现全面建设社会主义现代化国家的战略目标有着重要意义。
大数据行业分析研究报告随着信息技术的不断发展和互联网的普及，大数据行业迅速崛起并成为了当今社会中不可或缺的一部分。
本报告旨在从多个角度进行分析，揭示大数据行业的现状、趋势以及潜在的机遇和挑战。
一、行业概述大数据行业是指通过收集、整理、存储和分析大量的数据，从中发现有价值的信息和模式，并为决策提供科学依据的产业。
它与传统的数据处理方法不同，大数据行业主要侧重于处理大量非结构化和半结构化的数据，通过利用各种技术手段挖掘数据背后的价值。
二、行业发展趋势1. 数据量的爆炸式增长随着物联网的兴起和社交媒体的普及，大数据行业所需处理的数据量呈现爆炸式增长。
从每天产生的海量监测数据、社交数据、移动设备数据等可以看出，数据量的增长速度迅猛，给大数据行业带来了巨大的机遇与挑战。
2. 人工智能的崛起大数据与人工智能有着密不可分的关系，两者相互促进，共同推动着各行各业的变革。
人工智能的普及和应用使得大数据行业能够更好地处理和分析数据，发现更多的数据关联与模式，提供更准确的预测和决策支持。
3. 隐私和安全问题的挑战大数据的广泛应用也带来了隐私和安全问题。
个人隐私的泄露和数据安全的风险直接影响到大数据行业的发展。
因此，在大数据的收集、存储和处理过程中，加强隐私保护和数据安全措施是必不可少的。
三、大数据行业现状分析1. 应用领域广泛大数据行业在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于金融、医疗、能源、教育、零售等。
无论是企业经营决策还是政府行政管理，大数据分析都起到了重要的作用。
通过对大数据的分析，可以发现潜在的市场需求和商业机会，提高企业的竞争力。
2. 技术创新不断推进大数据行业的快速发展离不开技术的支撑和创新。
大数据分析算法、云计算、人工智能、区块链等新技术的不断推进，为大数据行业的发展提供了强有力的支持。
未来，技术创新将继续推动大数据行业朝着更高水平发展。
3. 人才缺口问题亟待解决大数据行业的发展离不开专业人才的支持，但目前大数据领域的专业人士供不应求。
２０２１年２６期 （９月中旬）摘要：随着科学技术飞速发展，数字经济应运而生。
数字经济是一种以数字技术作为核心的新型产业模式，由于符合当前国情和发展需要，在推动传统产业发展及转型升级方面有着重要作用。
如今，数字化知识和信息成为关键生产要素，新技术、新业态层出不穷。
因此，相关人员要对数字经济进行更加深入的研究，掌握其特点，有效促进数字经济和其他产业的融合与创新，使得数字经济能够创造更多的经济效益。
本文以数字经济为研究对象，结合当前发展现状，对未来的发展趋势进行了分析，望能给相关工作者提供参考。
关键词：数字经济；融合与创新；发展现状；发展趋势近些年得益于互联网的快速发展，相关领域都取得了较大进步，给数字经济带来了更为广阔的发展空间。
数字经济的快速发展，不仅可以放大和倍增数字对于社会经济发展的作用，还能够有效解决传统经济在发展中出现的各种问题。
我们要根据经济增长态势进行分析，把握时机、抓住机遇，以数字经济带动我国产业的转型和升级。
一、数字经济的概念最早的数字经济概念是由OECD(经济合作组织)提出的，发展至今仍无统一的明确定义。
我们可以简单地将数字经济理解为是以信息网络为载体，发生在虚拟空间的数字交易和数字技术使用等的经济活动，是一种新型经济形式。
主要载体是数字经济相关产品及服务，当前数字经济正处于高速增长阶段，得益于大数据、云计算、物联网等科学技术的发展，结合实体经济，数字经济可以为社会经济发展提供强大的动力。
二、国内外数字经济发展现状毫无疑问，当前世界正在进入一个全新的数字时代，全球主要发达国家都已将数字经济作为发展经济的重点，并在数字技术中不断创新，以在世界竞争中谋求发展的新优势。
(一)国外发展现状最近几年智能技术发展迅猛，包括剑桥、UCLA在内的各大名校为了更好地使用当前数字化经济的发展成果，纷纷增设了关于数字化竞争等课程。
有的国家已经开始创建数字和电子政府，得到的结果是行政效率大大提升。
当前国外尚未构建数字经济发展机制的国家已经为数不多了，多数国家都希望能够在数字经济的推动下使国家的社会经济得到全面发展。
2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息二、内容介绍中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。
2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。
进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。
我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。
北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。
长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。
珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。
大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。
大数据行业“十三五”规划主要目标，到2020年，大数据在国民经济和社会各领域广泛应用，推动全国信息化总体水平再上新台阶，迈入世界先进水平。
推动制定一批国家、行业和地方大数据标准，引进和培育大数据龙头企业，建设大数据产业基地，将大数据打造成为国民经济新兴支柱产业。
中国产业调研网发布的中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告（201 5年版）认为：到2020年，形成50个大数据产业示范园区，引进和培育100户大数据龙头企业，通过大数据带动相关产业规模达20万亿元，建成全球领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。
推动我国大数据产业稳步快速发展，到2020年，大数据产业体系基本健全，业务形态较为齐备，创新能力显著增强，安全保障能力明显提高。
《中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告（2015年版）》对大数据行业相关因素进行具体调查、研究、分析，洞察大数据行业今后的发展方向、大数据行业竞争格局的演变趋势以及大数据技术标准、大数据市场规模、大数据行业潜在问题与大数据行业发展的症结所在，评估大数据行业投资价值、大数据效果效益程度，提出建设性意见建议，为大数据行业投资决策者和大数据企业经营者提供参考依据。
正文目录第一部分大数据行业发展综述第一章大数据产业基本概述第一节大数据基本概念一、大数据的定义二、大数据的特征三、大数据的类型四、大数据与BI的区别第二节大数据产生的历史背景一、信息技术的进步二、互联网的诞生与发展三、云计算的发展与应用四、物联网的发展五、社交网络的发展六、智能终端的普及第三节大数据的作用与影响一、大数据的作用与意义1、对于国家和政府2、对于企业3、对于个人二、大数据的商业价值三、大数据的影响与趋势1、对信息技术产业的影响2、对信息技术应用的影响第四节大数据产业链解析一、大数据的生态系统二、大数据产业的概念三、大数据产业链构成1、数据产生与集聚层2、数据组织与管理层3、数据分析与发现层4、数据应用与服务层第五节大数据关键技术分析一、大数据与云计算1、编程模型2、海量数据分布存储技术3、海量数据管理技术4、虚拟化技术5、云计算平台管理技术6、并行计算和并行算法7、Web2.08、面向服务的体系结构SOA9、云安全二、大数据处理工具1、Hadoop2、HPCC3、Storm4、ApacheDrill5、RapidMiner6、PentahoBI第六节大数据带来的机遇与挑战一、大数据带来的机遇1、大数据的挖掘和应用成为核心2、大数据为信息安全带来发展契机3、使商业智能和信息安全增速加快二、大数据带来的挑战1．人才2．技术3．信息安全第二部分大数据行业市场分析第二章全球大数据产业发展现状与预测第一节全球已全面进入大数据时代一、全球大数据储量规模二、全球大数据地区分布第二节全球大数据厂商创新成果分析一、Hadoop分发二、下一代数据仓库三、大数据分析平台和应用1、大数据分析的分类2、数据分析的算法复杂度3、大数据分析应用四、大数据即服务1、大数据即服务定义2、大数据即服务的用例3、大数据即服务元素第三节全球大数据应用现状与动向一、国外的数据开放战略与浪潮1、国外推行大数据战略的原因2、国外推行大数据战略的主要做法二、国外大数据应用现状与经济价值1、美国大数据应用现状与价值2、欧洲大数据应用现状与价值3、日本大数据应用现状与价值三、大数据已上升到国家战略高度1、美国提出大数据发展计划2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域3、日本新ICT战略重点关注大数据4、韩国推出大数据中心战略第四节2014年全球大数据产业回顾一、2014年全球大数据发展回顾二、2014年全球大数据热点事件1、技术平台全面发展2、大数据一体机盛行3、企业对大数据的投入增加4、业界巨头加快产业链布局5、新兴企业不断涌现第五节全球大数据产业商业模式分析一、大数据内生型价值模式二、大数据外生型价值模式三、大数据寄生型价值模式四、大数据产品型价值模式五、大数据云计算服务型价值模式第六节全球大数据产业市场规模及预测一、全球大数据产业规模及预测二、全球大数据细分市场及预测1、全球大数据细分市场2、大数据专业服务市场及预测3、大数据计算机市场规模及预测4、大数据软件市场规模及预测第七节全球大数据产业市场格局分析一、全球大数据产业企业类型分析二、全球大数据专营厂商收入占比三、全球大数据专营厂商市场格局第八节全球大数据产业发展趋势与问题一、全球大数据产业发展趋势二、全球大数据技术发展趋势1、技术趋向多样化2、基于云的数据分析平台将更趋完善3、数据分析集逐步扩大三、全球大数据面临的主要问题1、大数据存储技术2、数据深度分析与挖掘3、数据安全4、隐私保护第三章中国大数据产业发展现状与前景预测第一节中国大数据时代已来临一、互联网发展分析1、互联网网民规模2、互联网资源规模二、社交媒体发展分析1、新闻网站2、网络视频3、搜索引擎4、即时通信5、网络社区6、微博7、博客/个人空间三、物联网发展分析1、中国物联网行业的发展现状2、中国物联网行业的发展规模四、电子商务发展分析1、中国电子商务行业发展概述2、中国电子商务行业发展规模五、移动设备发展分析六、数据量分析第二节中国政府对大数据科研的支持一、863计划二、国家重大科技专项三、物联网“十二五”发展规划第三节中国大数据产业发展现状分析一、大数据产业链建设情况二、大数据产业生命周期分析三、大数据产业市场规模分析四、大数据应用行业投资分布五、大数据产业面临的挑战第四节中国大数据应用实践分析一、大数据在经济预警方面的应用二、大数据在市场营销方面的应用三、大数据在医疗领域的应用1、临床操作2、付款/定价3、研发4、新的商业模式5、公众健康四、大数据在金融领域的应用第五节2013-2014年中国大数据最新动向一、企业大数据产品与技术动向二、中关村大数据产业链雏形初现三、地方政府推出政策助推大数据发展四、华为联手英国大学开发“大数据”第六节2014-2019年中国大数据产业前景预测一、大数据产业总体规模预测二、大数据产业细分市场预测1、大数据基础架构硬件市场预测2、大数据软件市场发展前景预测3、大数据服务市场发展前景预测第七节中国大数据产业发展路线图一、多措并举，推进大数据产业化进程1、支持信息服务企业发展转型2、加大投入力度，加快技术突破3、加强基础数据整合二、加快推广应用，引导大数据发展1、推动示范应用2、推进智慧城市建设三、优化信息化发展环境，加大专业人才培养力度1、发挥行业协会作用2、加强培训3、加大数据人才培养力度第四章中国企业大数据需求与应用趋势调查第一节调查背景一、被调查者所属行业二、被调查者企业规模三、被调查企业每月新增数据规模第二节企业大数据需求分析一、企业数据系统架构存在的问题二、企业面临的数据技术难题三、企业数据挖掘和分析面临的问题第三节企业大数据应用现状与规划一、企业数据处理产品的服务商二、企业大数据投入情况三、企业部署开源大数据解决方案的计划四、企业大数据的部署规模第四节企业大数据应用选型依据一、企业做数据产品选型时考虑的因素二、企业关注的数据产品特性三、企业选择服务商时考虑的因素第五节企业大数据应用趋势分析一、企业关注的数据管理新技术二、企业如何看待商业智能的未来第三部分大数据行业需求分析第五章典型领域大数据应用价值与需求分析第一节政府一、电子政务建设现状二、政府大数据应用需求三、政府大数据应用场景四、政府大数据应用价值分析五、政府大数据应用典型案例六、政府大数据应用前景分析第二节电信一、行业大数据应用需求分析二、行业大数据应用场景分析三、行业大数据应用价值分析四、行业大数据应用典型案例五、行业大数据应用前景分析第三节金融一、行业信息化建设现状二、行业数据量及其特征三、行业大数据应用需求分析四、行业大数据应用场景分析五、行业大数据应用价值分析六、行业大数据应用典型案例七、行业大数据应用前景分析第四节互联网一、行业数据储量与特点二、行业大数据应用需求分析三、行业大数据应用场景分析四、行业大数据应用价值分析五、行业大数据应用经典案例六、行业大数据应用前景分析第五节零售一、行业信息化现状分析二、行业数据量与特点分析三、行业大数据应用场景分析四、行业大数据应用价值分析五、行业大数据应用经典案例六、行业大数据应用前景分析第六节医疗一、行业信息化建设情况二、行业数据量及其特点三、行业大数据应用场景分析四、行业大数据应用价值分析五、行业大数据应用典型案例六、行业大数据应用前景分析第七节智慧城市一、智慧城市建设情况分析1、智慧城市投资规模及预测2、智慧城市IT投资分析二、智慧城市大数据应用需求三、智慧城市大数据应用价值四、智慧城市大数据应用经典案例五、智慧城市大数据应用前景第八节能源一、行业信息化建设现状分析二、行业大数据应用需求分析三、行业大数据应用场景分析四、行业大数据应用价值分析五、行业大数据应用经典案例六、行业大数据应用前景分析第九节制造业一、行业信息化建设现状二、行业数据量及其特点三、行业大数据应用需求分析四、行业大数据应用场景分析五、行业大数据应用价值分析六、行业大数据应用典型案例七、行业大数据应用前景分析第十节其它领域一、教育行业大数据应用需求二、军事行业大数据应用需求三、旅游行业大数据应用需求第六章国内外企业大数据产业战略布局第一节国外企业布局大数据一、IBM1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比6、大数据业务结构分析二、HP1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比6、大数据业务结构分析三、Intel1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比四、Teradata1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比6、大数据业务结构分析五、Dell1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据业务结构分析六、ORACLE七、SAP1、大数据布局进程2、大数据解决方案3、给用户带来的价值4、大数据收入及占比5、大数据业务结构分析八、EMC1、大数据布局进程2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比6大数据业务结构分析九、CiscoSystems1、大数据布局进程2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、大数据收入及占比5、大数据业务结构分析十、Microsoft1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比6、大数据业务结构分析十一、Accenture1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据收入及占比4、大数据业务结构分析十二、Fusion-io1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、大数据业务结构分析十三、PwC1、大数据市场定位2、大数据收入及占比3、大数据业务结构分析十四、SASInstitue1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、大数据收入及占比5、大数据业务结构分析十五、Splunk十六、Deloitte1、大数据市场定位2、大数据收入及占比3、大数据业务结构分析十七、Amazon1、大数据布局线路2、大数据解决方案3、大数据收入及占比4、大数据业务结构分析十八、TableauSoftware1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、大数据收入及占比十九、NetApp1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、大数据收入及占比5、大数据业务结构分析二十、Hitachi1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值二十一、Informatica1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比二十二、Fujitsu1、大数据布局线路2、大数据市场定位3、大数据解决方案4、给用户带来的价值5、大数据收入及占比二十三、其它企业1、Google2、Facebook3、Twitter4、Wal-Mart5、ZARA6、Datameer7、Connotate8、ClearStoryData9、Siemens10、OperaSolution11、MuSigma第二节国内企业大数据布局情况一、互联网企业布局大数据1、百度2、淘宝3、腾讯4、阿里巴巴5、新浪6、盛大网络二、IT企业布局大数据1、浪潮2、华为3、联想4、神州数码5、东软三、电信运营商布局大数据1、中国电信2、中国移动3、中国联通第三节国内外企业大数据布局比较第四部分大数据产业投资价值分析第七章中国大数据产业链投资机会分析第一节硬件层面投资机会分析一、大数据对数据存储需求二、数据存储市场格局现状1、移动硬盘市场格局2、U盘、闪存卡市场格局三、服务器市场格局现状(订购电话:400-612-8668)四、硬件层面投资机会分析第二节软件层面投资机会分析一、基础软件投资机会分析二、应用软件投资机会分析第三节信息服务层面投资机会一、IT基础设施服务业投资机会二、信息咨询服务业投资机会三、信息安全行业投资机会四、中国大数据产业投资象限第八章大数据产业融资现状与趋势分析第一节大数据产业投资热度分析一、大数据产业投资热潮二、大数据产业投资趋势第二节大数据产业并购趋势分析一、大数据产业并购动向二、大数据产业并购特征三、大数据产业并购趋势第三节大数据产业融资机会分析一、大数据产业融资模式1、PE/VC2、上市融资3、天使投资二、大数据产业融资案例1、风投融资案例2、种子融资案例3、大宗融资案例三、大数据产业融资机会第九章中国大数据产业链关联企业运营分析第一节海量数据存储、处理、咨询相关公司一、江苏天泽信息产业股份有限公司1、公司发展简介2、公司组织架构分析3、公司主要产品及特点4、公司经营情况分析5、公司经营优劣势分析6、公司最新发展动向二、北京拓尔思信息技术股份有限公司1、公司发展简介2、公司组织架构分析3、公司主要产品及特点4、公司研发能力分析5、公司经营情况分析6、公司经营优劣势分析7、公司最新发展动向三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司1、公司发展简介2、公司主要产品及特点3、公司研发能力分析4、公司经营情况分析5、公司经营优劣势分析6、公司最新发展动向第二节数据中心建设与运维相关公司一、荣之联科技股份有限公司1、公司发展简介2、公司主要产品及特点3、公司经营情况分析4、公司经营优劣势分析5、公司投资并购情况6、公司最新发展动向二、上海天玑科技股份有限公司1、公司发展简介2、公司组织架构分析3、公司主要产品及特点4、公司研发能力分析5、公司经营情况分析6、公司投资并购情况7、公司最新发展动向三、北京银信长远科技股份有限公司1、公司发展简介2、公司经营情况分析3、公司经营优劣势分析第三节视频化应用相关公司一、杭州海康威视数字技术股份有限公司1、公司发展简介2、公司组织架构分析3、公司主要产品及特点4、公司研发能力分析5、公司营销网路分析6、公司经营情况分析7、公司经营优劣势分析二、浙江大华技术股份有限公司1、公司发展简介2、公司主要产品及特点3、公司研发能力分析4、公司营销网络分析5、公司经营情况分析6、公司经营优劣势分析第四节智能化与人机交互概念相关公司一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司1、公司发展简介2、公司主要产品及特点3、公司研发能力分析4、公司经营情况分析5、公司经营优劣势分析6、公司最新发展动向二、用友软件股份有限公司1、公司发展简介2、公司组织架构分析3、公司主要产品及特点4、公司研发能力分析5、公司经营情况分析6、公司经营优劣势分析7、公司最新发展动向第五节信息安全类公司一、成都卫士通信息产业股份有限公司1、公司发展简介2、公司主要产品及特点3、公司研发能力分析4、公司经营情况分析5、公司经营优劣势分析6、公司投资并购情况7、公司最新发展动向二、北京启明星辰信息技术股份有限公司1、公司发展简介2、公司组织架构分析3、公司主要产品及特点4、公司研发能力分析5、公司经营情况分析6、公司最新发展动向三、蓝盾信息安全技术股份有限公司1、公司发展简介2、公司主要产品及特点3、公司研发能力分析4、公司经营情况分析5、公司经营优劣势分析6、公司最新发展动向第六节济研咨询拥有数据资源的公司一、阿里巴巴集团1、公司发展简介2、公司组织架构分析3、公司主要产品及特点4、公司经营情况分析5、公司经营优劣势分析6、公司投资并购情况7、公司最新发展动向二、腾讯控股有限公司1、公司发展简介2、公司主要产品及特点3、公司经营情况分析4、公司经营优劣势分析5、公司发展战略分析6、公司投资并购情况图表目录图表“广播”加“接收”模式图表“请求”加“响应”模式图表Map函数处理模式图表Reduce函数处理模型图表GFS与传统分布式文件系统的区别图表写控制信号和写数据流模型图表2012-2014年全球大数据产业规模图表2015-2020年全球大数据产业规模预测图表2014年全球大数据细分市场规模占比分析图表2012-2014年全球大数据计算机市场规模分析图表2015-2020年全球大数据计算机市场规模预测分析图表2012-2014年全球大数据软件市场规模分析图表2015-2020全球大数据软件市场规模预测分析图表2011-2012年2月全球顶级专业大数据厂商收入明细分析图表2011年全球顶级专业大数据厂商收入市场占比图表2012年全球大数据专营厂商收入占比分析图表基于云的数据分析平台框架示意图图表不同数据存储量的企业采取SaaS模式占比图表2011-2014年我国互联网网民数量分析图表2009-2014年6月我国手机网民贵及占网民比例分析图表2012.12-2013.6年中国互联网基础资源对比图表中国IPv6地址数量图表中国IPv4地址数图表中国分类CN域名总数图表中国分类CN域名数量分析图表中国网站数量图表中国国际出口宽带及增长率分析图表主要骨干网络国际出口宽带条数图表2012年12月-2014年6月即时通信网民数及使用量率图表2012年12月-2014年6月手机即时通信网民数及使用率图表2012年12月-2014年6月博客/个人空间网民数及使用率图表2012年12月-2014年6月微博网民数及使用率图表2012年12月-2014年6月手机微博网民数及使用率图表2012年12月-2014年6月社交网站网民数及使用率图表2011-2014年我国大数据产业规模及增长率分析图表2014-2019年我国大数据产业规模及增量预测图表2015-2020年我国大数据产业基础构架硬件市场规模预测图表2015-2020年我国大数据产业软件市场规模预测图表2015-2020年我国大数据产业专业服务市场规模预测图表被调查者所属行业图表被调查者所在企业的规模图表被调查者所在企业每月新增的数据规模图表被调查者认为企业数据系统架构存在的问题图表被调查者所在企业面临的数据技术难题图表调查者所在企业数据挖掘和分析面临的问题图表被调查者所在企业数据处理产品的服务商图表被调查者所在企业大数据投入情况图表被调查者所在企业部署开源大数据解决方案的计划图表被调查者所在企业大数据的部署规模图表被调查者所在企业做数据产品选型时考虑的因素。
