2019-2025年中國大數據行業(yè)市場需求預測及投資未來發(fā)展趨勢報告

第一章大數據產業(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(huán)節(jié)

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　大數據的應用價值

1.2.4　對信息時代的影響

1.3　大數據產業(yè)鏈構成分析

1.3.1　大數據產業(yè)鏈結構

1.3.2　大數據產業(yè)鏈領域

1.3.3　產業(yè)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2016-2018年國際大數據所屬產業(yè)發(fā)展分析

2.1　2016-2018年全球大數據產業(yè)總體發(fā)展分析

2015-2018年全球數據中心機架數（單位：萬架）

2.1.1　產業(yè)發(fā)展變革

2.1.2　市場規(guī)模分析

2.1.3　市場競爭格局

2.1.4　應用狀況調查

2.1.5　產業(yè)布局分析

2.2　歐盟大數據產業(yè)發(fā)展布局

2.2.1　歐盟推進大數據產業(yè)發(fā)展

2.2.2　歐盟大數據產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略

2.2.3　歐盟大數據產業(yè)戰(zhàn)略特點

2.2.4　產業(yè)戰(zhàn)略建設的相關啟示

2.2.5　歐盟布局大數據產業(yè)應用

2.2.6　歐盟大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

2.3　美國大數據產業(yè)發(fā)展分析

2.3.1　大數據產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略

2.3.2　大數據產業(yè)發(fā)展狀況

2.3.3　大數據應用案例分析

2.3.4　大數據技術發(fā)展措施

2.3.5　針對安全問題的政策

2.3.6　產業(yè)發(fā)展的經驗借鑒

2.3.7　布局大數據預測市場

2.4　日本大數據產業(yè)發(fā)展分析

2.4.1　大數據產業(yè)地位

2.4.2　大數據發(fā)展規(guī)模

2.4.3　制造業(yè)大數據應用

2.4.4　運行大數據預防災害

2.4.5　產業(yè)重點企業(yè)分析

2.4.6　大數據產業(yè)發(fā)展展望

2.5　2016-2018年其他國家大數據產業(yè)發(fā)展狀況

2.5.1　英國

2.5.2　法國

2.5.3　澳大利亞

2.5.4　韓國

第三章2016-2018年中國大數據所屬產業(yè)發(fā)展分析

3.1　大數據產業(yè)簡介

3.1.1　大數據產業(yè)的概念

3.1.2　大數據產業(yè)的戰(zhàn)略地位

3.1.3　大數據產業(yè)發(fā)展的必然性

3.2　2016-2018年中國大數據產業(yè)發(fā)展綜述

3.2.1　市場發(fā)展階段

3.2.2　產業(yè)驅動主體

3.2.3　行業(yè)發(fā)展水平

3.2.4　行業(yè)發(fā)展規(guī)模

3.2.5　產業(yè)發(fā)展提速

3.3　2016-2018年大數據產業(yè)競爭格局

3.3.1　大數據產業(yè)競爭主體分析

3.3.2　產業(yè)鏈環(huán)節(jié)競爭格局分析

3.3.3　大數據競爭企業(yè)資本層次

3.3.4　互聯(lián)網企業(yè)布局大數據產業(yè)

3.3.5　IT產業(yè)競相布局大數據產業(yè)

3.3.6　大數據熱點應用領域的競爭

3.3.7　網絡保險市場大數據競爭狀況

3.3.8　大數據產業(yè)競爭趨勢展望

3.4　2016-2018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(yè)大數據需求狀況

3.4.3　企業(yè)大數據的應用及需求

3.4.4　大數據細分領域需求分析

3.4.5　大數據存儲領域需求分析

3.4.6　數據小型機市場需求分析

3.5　中國大數據產業(yè)存在的問題

3.5.1　數據相關問題

3.5.2　顧問服務不足

3.5.3　技術發(fā)展問題

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(yè)的發(fā)展策略

3.6.1　相關政策建議

3.6.2　推進研發(fā)與應用

3.6.3　避免過度建設

3.6.4　提高數據安全

3.6.5　打破數據信息孤島

第四章大數據產業(yè)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SWOT分析

4.1.3　數據資源獲取難度

4.1.4　數據源市場規(guī)模分析

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(guī)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　數據處理技術的核心

4.2.6　新型MPP數據庫的價值

4.3　數據存儲中心建設狀況

4.3.1　數據中心的投資建設加快

4.3.2　大數據中心布局趨勢分析

4.3.3　數據中心面臨的挑戰(zhàn)及機遇

4.3.4　數據中心發(fā)展的技術影響因素

4.4　數據資源型企業(yè)——電信運營商

4.4.1　中國移動

4.4.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

4.4.1.2　大數據發(fā)展優(yōu)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(yè)發(fā)展概況

4.4.2.2　大數據產業(yè)布局

4.4.2.3　加快數據中心建設

4.4.3　中國聯(lián)通

4.4.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

4.4.3.2　大數據業(yè)務分析

4.4.3.3　逐步實現數據共享

4.4.3.4　未來前景展望

4.5　數據資源型企業(yè)——BAT企業(yè)

4.5.1　阿里巴巴

4.5.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

4.5.1.2　數據化精準營銷

4.5.1.3　建設大數據平臺

4.5.1.4　企業(yè)數據庫方案

4.5.2　百度公司

4.5.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

4.5.2.2　大數據解決方案

4.5.2.3　大數據應用合作

4.5.2.4　產業(yè)園建設規(guī)劃

4.5.3　騰訊公司

4.5.3.1　企業(yè)發(fā)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(tài)

4.5.3.4　大數據布局動態(tài)

第五章大數據產業(yè)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(yōu)劣勢

5.2　大數據分析處理產業(yè)發(fā)展進程

5.2.1　技術生態(tài)分析

5.2.2　技術研發(fā)熱點

5.2.3　技術應用領域

5.2.4　企業(yè)布局加快

5.2.5　技術發(fā)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　數據可視化的研究進展

5.3.3　數據可視化的應用工具

5.3.4　數據可視化面臨的挑戰(zhàn)

5.3.5　數據可視化技術發(fā)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(yè)分析

5.5.1　拓爾思

5.5.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

5.5.1.2　大數據產品發(fā)布

5.5.2　同有科技

5.5.2.1　企業(yè)發(fā)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(yè)發(fā)展概況

5.5.3.2　數據基礎模型

5.5.3.3　加快推進地區(qū)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(fā)展

5.5.4　華為公司

5.5.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

5.5.4.2　大數據解決方案

5.5.4.3　助力地方大數據發(fā)展

5.5.4.4　大數據產業(yè)布局

第六章大數據產業(yè)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

6.2　大數據交易市場運行狀況

6.2.1　大數據交易市場環(huán)境

6.2.2　大數據交易市場構成

6.2.3　大數據交易市場規(guī)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　大數據交易平臺發(fā)展分析

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(fā)展綜況

6.4.1　交易平臺經營范圍

6.4.2　交易平臺發(fā)展背景

6.4.3　各地大數據交易平臺

6.4.4　地區(qū)性平臺建設動態(tài)

6.4.5　平臺未來發(fā)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

6.5.2　數據堂交易平臺

6.5.3　中關村大數據交易平臺

第七章大數據產業(yè)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(yè)介紹

7.2.1　百分點集團

7.2.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.2.1.2　大數據產業(yè)布局

7.2.2　明略數據

7.2.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.2.2.2　大數據分析產品

7.2.3　TalkingData

7.2.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.2.3.2　未來發(fā)展態(tài)勢分析

7.3　工業(yè)大數據

7.3.1　工業(yè)大數據基本概況

7.3.2　工業(yè)大數據發(fā)展階段

7.3.3　工業(yè)大數據市場規(guī)模

7.3.4　工業(yè)大數據應用案例

7.3.5　政府推動工業(yè)大數據發(fā)展

7.3.6　工業(yè)大數據發(fā)展問題及對策

7.3.7　工業(yè)大數據應用趨勢分析

7.4　醫(yī)療大數據

7.4.1　醫(yī)療大數據體系分析

7.4.2　醫(yī)療大數據市場規(guī)模

7.4.3　醫(yī)療大數據應用價值

7.4.4　醫(yī)療大數據應用場景

7.4.5　醫(yī)療大數據應用案例

7.4.6　醫(yī)療大數據發(fā)展問題及對策

7.4.7　醫(yī)療大數據發(fā)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(chuàng)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(yè)大數據發(fā)展特征

7.5.6　金融大數據應用市場規(guī)模

7.5.7　金融大數據應用案例分析

7.5.8　金融大數據發(fā)展挑戰(zhàn)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　交通大數據應用市場規(guī)模

7.6.4　交通行業(yè)大數據應用需求

7.6.5　國家級交通大數據實驗室成立

7.6.6　交通大數據應用案例分析

7.6.7　交通大數據應用問題及對策

7.6.8　交通大數據應用未來發(fā)展展望

7.7　電信大數據

7.7.1　概況

7.7.2　電信大數據源供給規(guī)模

7.7.3　電信大數據應用需求分析

7.7.4　電信大數據應用市場規(guī)模

7.7.5　電信行業(yè)大數據應用情況

7.7.6　運營商數據中心建設分布

7.7.7　電信行業(yè)大數據應用案例

7.7.8　電信大數據發(fā)展的挑戰(zhàn)及對策

7.8　零售大數據

7.8.1　零售大數據發(fā)展概況

7.8.2　零售行業(yè)數據采集方式

7.8.3　零售行業(yè)大數據應用需求

7.8.4　零售行業(yè)大數據應用現狀

7.8.5　零售行業(yè)大數據應用案例

7.8.6　零售大數據發(fā)展問題及對策

7.8.7　企業(yè)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(yè)績效

7.9.6　全球首個電商大數據指數發(fā)布

7.9.7　電商大數據應用的挑戰(zhàn)及對策

7.10　政府大數據

7.10.1　政府大數據的基本內涵

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　政府大數據應用市場規(guī)模

7.10.5　政府大數據信息公開需求

7.10.6　政府大數據發(fā)展對策分析

7.10.7　政務大數據應用趨勢分析

第八章2016-2018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(guī)模

8.1.4　大數據軟件發(fā)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(guī)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(yōu)劣分析

8.3.3　大數據一體機的用戶類型

8.3.4　國外競爭格局與品牌分布

8.3.5　國內市場競爭格局分析

8.3.6　國內企業(yè)競爭優(yōu)劣勢分析

8.3.7　國內主流品牌及其特點

第九章2016-2018年大數據產業(yè)發(fā)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(yè)盈利模式分析

9.2.2　解決方案

9.2.3　基礎設施

9.2.4　數據產品

9.2.5　行業(yè)應用

9.3　大數據行業(yè)商業(yè)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(fā)

9.3.3　大數據咨詢分析服務

9.3.4　自有平臺大數據分析

9.3.5　信息訂制與采購模式

9.3.6　信息數據租售模式

9.4　企業(yè)大數據商業(yè)化應用模式

9.4.1　企業(yè)大數據的基本構成

9.4.2　企業(yè)大數據商業(yè)化應用背景

9.4.3　企業(yè)大數據商業(yè)化應用層面

9.4.4　企業(yè)大數據商業(yè)化應用關鍵

9.4.5　企業(yè)大數據商業(yè)化應用途徑

第十章2016-2018年重點區(qū)域大數據行業(yè)發(fā)展分析

10.1　中國大數據產業(yè)集群分布

10.2　京津冀大數據產業(yè)集群

10.2.1　京津冀地區(qū)經濟運行情況

10.2.2　京津冀大數據產業(yè)發(fā)展綜況

10.2.3　北京市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

10.2.4　天津市大數據產業(yè)發(fā)展綜況

10.3　珠三角大數據產業(yè)集群

10.3.1　珠三角地區(qū)基本發(fā)展狀況

10.3.2　珠三角大數據產業(yè)發(fā)展綜況

10.3.3　大數據試驗區(qū)建設方案出臺

10.3.4　廣州市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

10.3.5　深圳市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

10.4　長三角大數據產業(yè)集群

10.4.1　長三角地區(qū)基本發(fā)展狀況

10.4.2　長三角大數據產業(yè)發(fā)展綜況

10.4.3　上海市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

10.4.4　浙江省大數據產業(yè)發(fā)展狀況

10.5　西南大數據產業(yè)集群

10.5.1　西南地區(qū)基本發(fā)展狀況

10.5.2　西南大數據產業(yè)發(fā)展綜況

10.5.3　重慶市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

10.6　大數據產業(yè)園區(qū)發(fā)展分析

10.6.1　大數據產業(yè)園格局

10.6.2　大數據產業(yè)園分布

10.6.3　大數據產業(yè)園典型模式

10.6.4　國家級新區(qū)布局大數據

10.7　典型發(fā)展案例——貴州大數據產業(yè)發(fā)展經驗

10.7.1　貴州大數據發(fā)展機遇及優(yōu)勢

10.7.2　貴州大數據產業(yè)優(yōu)惠政策

10.7.3　貴州大數據產業(yè)運行狀況

10.7.4　貴州大數據產業(yè)發(fā)展特點

10.7.5　貴陽大數據交易規(guī)模分析

10.7.6　貴州大數據應用狀況分析

10.7.7　貴州省大數據產業(yè)發(fā)展目標

第十一章中國大數據產業(yè)投資情況分析

11.1　中國大數據產業(yè)投資環(huán)境分析

11.1.1　經濟環(huán)境分析

11.1.2　社會環(huán)境分析

11.1.3　技術環(huán)境分析

11.2　大數據產業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況分析

11.2.1　創(chuàng)業(yè)指數分析

11.2.2　專利申請狀況

11.2.3　創(chuàng)業(yè)主體上升

11.3　大數據行業(yè)投融資結構分析

11.3.1　產業(yè)投資象項

11.3.2　主要融資模式

11.3.3　融資規(guī)模分布

11.3.4　融資輪次分析

11.3.5　融資行業(yè)分布

11.4　中國大數據產業(yè)融資動態(tài)分析

11.4.1　天弘基金注資數據米鋪

11.4.2　海量集團A+輪融資動態(tài)

11.4.3　商圈雷達完成新一輪融資

11.4.4　九次方大數據完成C輪融資

11.4.5　貴陽市引進大數據投資項目

11.5　大數據市場并購狀況分析

11.5.1　大數據并購背景分析

11.5.2　并購成為產業(yè)布局途徑

11.5.3　大數據產業(yè)并購動態(tài)

11.5.4　大數據產業(yè)并購特征

11.5.5　大數據產業(yè)并購趨勢

11.6　中國大數據產業(yè)鏈投資機會分析

11.6.1　硬件層面投資機會分析

11.6.2　軟件層面投資機會分析

11.6.3　信息服務層面投資機會

11.7　大數據產業(yè)投資風險及防范

11.7.1　大數據行業(yè)投資風險綜述

11.7.2　數據的流動性和可獲取性風險

11.7.3　大數據安全風險及防范機制

11.7.4　大數據項目投資風險急劇增加

11.7.5　評估大數據產業(yè)投資回報的措施

第十二章大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢

12.1　全球大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

12.1.1　全球大數據收入規(guī)模預測

12.1.2　全球大數據產業(yè)發(fā)展趨勢

12.1.3　全球大數據市場發(fā)展熱點展望

12.2　中國大數據產業(yè)發(fā)展前景預測

12.2.1　大數據市場熱點分析

12.2.2　大數據市場發(fā)展機會

12.2.3　大數據市場重點內容

12.2.4　大數據人才需求預測

12.3　中國大數據產業(yè)發(fā)展趨勢預測

12.3.1　區(qū)域特色化發(fā)展趨勢

12.3.2　產業(yè)融合發(fā)展趨勢加深

12.3.3　大數據技術發(fā)展方向分析

12.3.4　數據安全和數據流動成為焦點

12.3.5　“十三五”大數據產業(yè)發(fā)展趨勢

12.4　2019-2025年中國大數據產業(yè)預測分析

12.4.1　中國大數據產業(yè)發(fā)展因素分析

12.4.2　2019-2025年全球大數據市場規(guī)模預測

12.4.3　2019-2025年中國大數據市場規(guī)模預測

12.4.4　2019-2025年中國移動互聯(lián)網市場規(guī)模預測

第十三章大數據產業(yè)發(fā)展政策分析(ZY GXH)

13.1　大數據產業(yè)政策體系分析

13.1.1　發(fā)達國家大數據政策對比

13.1.2　中國大數據產業(yè)發(fā)展綱要

13.1.3　中國大數據產業(yè)促進方案

13.1.4　數據中心建設指導意見

13.1.5　大數據產業(yè)管理機制分析

13.2　大數據產業(yè)應用類政策分析

13.2.1　醫(yī)療大數據應用發(fā)展政策

13.2.2　交通大數據應用政策分析

13.2.3　林業(yè)大數據發(fā)展指導意見

13.2.4　生態(tài)環(huán)境大數據建設方案

13.2.5　國土資源大數據應用政策

13.2.6　農業(yè)農村大數據試點方案

13.3　“十三五”大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

13.3.1　發(fā)展目標

13.3.2　重點任務

13.3.3　保障措施

13.4　大數據產業(yè)區(qū)域性政策規(guī)劃(ZY GXH)

13.4.2　首部大數據地方法規(guī)發(fā)布

13.4.3　北京市大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

13.4.4　貴州省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

13.4.5　廣東省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

13.4.6　福建省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

13.4.7　浙江省大數據發(fā)展實施計劃

13.4.8　湖北省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

13.4.9　河南省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃