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2018-2023年中国大数据行业竞争格局分析及发展前景预测报告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

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【报告导读】

《2018-2023年中国大数据行业竞争格局分析及发展前景预测报告》由中研普华大数据行业分析专家领衔撰写,主要分析了大数据行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对大数据行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的大数据行业数据分析,帮助客户评估大数据行业投资价值。

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    第一章 大数据产业相关概述

    1.1 大数据介绍

    1.1.1 大数据的产生

    1.1.2 大数据的定义

    1.1.3 大数据的特点

    1.1.4 大数据的类型

    1.1.5 大数据典型分类

    1.1.6 大数据的各个环节

    1.2 大数据的价值及影响

    1.2.1 大数据的价值

    1.2.2 大数据研究意义

    1.2.3 大数据的应用价值

    1.2.4 对信息时代的影响

    1.3 大数据产业链构成分析

    1.3.1 大数据产业链结构

    1.3.2 大数据产业链领域

    1.3.3 产业链价值流动方向

    1.4 大数据技术层结构分析

    1.4.1 大数据关键技术构成

    1.4.2 大数据采集与预处理技术

    1.4.3 大数据存储管理技术

    1.4.4 大数据处理的核心技术

    1.4.5 大数据分析挖掘技术

    1.4.6 大数据可视化技术

    1.4.7 大数据安全技术

    第二章 2015-2017年国际大数据产业发展分析

    2.1 2015-2017年全球大数据产业总体发展分析

    2.1.1 产业发展变革

    2.1.2 市场规模分析

    2.1.3 市场竞争格局

    2.1.4 应用状况调查

    2.1.5 产业布局分析

    2.2 欧盟大数据产业发展布局

    2.2.1 欧盟推进大数据产业发展

    2.2.2 欧盟大数据产业发展战略

    2.2.3 欧盟大数据产业战略特点

    2.2.4 产业战略建设的相关启示

    2.2.5 欧盟布局大数据产业应用

    2.2.6 欧盟大数据产业发展规划

    2.3 美国大数据产业发展分析

    2.3.1 大数据产业发展战略

    2.3.2 大数据产业发展状况

    2.3.3 大数据应用案例分析

    2.3.4 大数据技术发展措施

    2.3.5 针对安全问题的政策

    2.3.6 产业发展的经验借鉴

    2.3.7 布局大数据预测市场

    2.4 日本大数据产业发展分析

    2.4.1 大数据产业地位

    2.4.2 大数据发展规模

    2.4.3 制造业大数据应用

    2.4.4 运行大数据预防灾害

    2.4.5 产业重点企业分析

    2.4.6 大数据产业发展展望

    2.5 2015-2017年其他国家大数据产业发展状况

    2.5.1 英国

    2.5.2 法国

    2.5.3 澳大利亚

    2.5.4 韩国

    第三章 2015-2017年中国大数据产业发展分析

    3.1 大数据产业简介

    3.1.1 大数据产业的概念

    3.1.2 大数据产业的战略地位

    3.1.3 大数据产业发展的必然性

    3.2 2015-2017年中国大数据产业发展综述

    3.2.1 市场发展阶段

    3.2.2 产业驱动主体

    3.2.3 行业发展水平

    3.2.4 行业发展规模

    3.2.5 产业发展提速

    3.3 2015-2017年大数据产业竞争格局

    3.3.1 大数据产业竞争主体分析

    3.3.2 产业链环节竞争格局分析

    3.3.3 大数据竞争企业资本层次

    3.3.4 互联网企业布局大数据产业

    3.3.5 IT产业竞相布局大数据产业

    3.3.6 大数据热点应用领域的竞争

    3.3.7 网络保险市场大数据竞争状况

    3.3.8 大数据产业竞争趋势展望

    3.4 2015-2017年中国大数据市场供需分析

    3.4.1 大数据市场供给结构

    3.4.2 主要行业大数据需求状况

    3.4.3 企业大数据的应用及需求

    3.4.4 大数据细分领域需求分析

    3.4.5 大数据存储领域需求分析

    3.4.6 数据小型机市场需求分析

    3.5 中国大数据产业存在的问题

    3.5.1 数据相关问题

    3.5.2 顾问服务不足

    3.5.3 技术发展问题

    3.5.4 数据安全问题

    3.5.5 人才供需问题

    3.6 中国大数据产业的发展策略

    3.6.1 相关政策建议

    3.6.2 推进研发与应用

    3.6.3 避免过度建设

    3.6.4 提高数据安全

    3.6.5 打破数据信息孤岛

    第四章 大数据产业上游——数据源存储层

    4.1 数据来源层分析

    4.1.1 大数据的来源渠道

    4.1.2 数据资源SWOT分析

    4.1.3 数据资源获取难度

    4.1.4 数据源市场规模分析

    4.2 数据存储层分析

    4.2.1 大数据存储方式

    4.2.2 大数据储量规模分析

    4.2.3 大数据存储架构分析

    4.2.4 数据仓库建设的重要性

    4.2.5 数据处理技术的核心

    4.2.6 新型MPP数据库的价值

    4.3 数据存储中心建设状况

    4.3.1 数据中心的投资建设加快

    4.3.2 大数据中心布局趋势分析

    4.3.3 数据中心面临的挑战及机遇

    4.3.4 数据中心发展的技术影响因素

    4.4 数据资源型企业——电信运营商

    4.4.1 中国移动

    4.4.1.1 企业发展概况

    4.4.1.2 大数据发展优势

    4.4.1.3 移动大数据应用

    4.4.2 中国电信

    4.4.2.1 企业发展概况

    4.4.2.2 大数据产业布局

    4.4.2.3 加快数据中心建设

    4.4.3 中国联通

    4.4.3.1 企业发展概况

    4.4.3.2 大数据业务分析

    4.4.3.3 逐步实现数据共享

    4.4.3.4 未来前景展望

    4.5 数据资源型企业——BAT企业

    4.5.1 阿里巴巴

    4.5.1.1 企业发展概况

    4.5.1.2 数据化精准营销

    4.5.1.3 建设大数据平台

    4.5.1.4 企业数据库方案

    4.5.2 百度公司

    4.5.2.1 企业发展概况

    4.5.2.2 大数据解决方案

    4.5.2.3 大数据应用合作

    4.5.2.4 产业园建设规划

    4.5.3 腾讯公司

    4.5.3.1 企业发展概况

    4.5.3.2 腾讯大数据平台

    4.5.3.3 构建大数据生态

    4.5.3.4 大数据布局动态

    第五章 大数据产业中游——数据分析处理层

    5.1 大数据处理及分析技术综况

    5.1.1 大数据采集与预处理

    5.1.2 数据处理框架分析

    5.1.3 数据计算模式分析

    5.1.4 数据分析细分领域

    5.1.5 大数据分析的优劣势

    5.2 大数据分析处理产业发展进程

    5.2.1 技术生态分析

    5.2.2 技术研发热点

    5.2.3 技术应用领域

    5.2.4 企业布局加快

    5.2.5 技术发展趋势

    5.3 大数据可视化分析技术分析

    5.3.1 数据可视化的基本概述

    5.3.2 数据可视化的研究进展

    5.3.3 数据可视化的应用工具

    5.3.4 数据可视化面临的挑战

    5.3.5 数据可视化技术发展趋势

    5.4 大数据安全处理技术分析

    5.4.1 大数据安全问题分析

    5.4.2 大数据安全涉及的模块

    5.4.3 数据安全防护技术分析

    5.4.4 数据脱敏安全控制技术

    5.4.5 大数据安全防护体系分析

    5.5 大数据技术拥有型企业分析

    5.5.1 拓尔思

    5.5.1.1 企业发展概况

    5.5.1.2 大数据产品发布

    5.5.2 同有科技

    5.5.2.1 企业发展概况

    5.5.2.2 大数据应用产品

    5.5.3 浪潮集团

    5.5.3.1 企业发展概况

    5.5.3.2 数据基础模型

    5.5.3.3 加快推进地区合作

    5.5.3.4 建立智慧城市平台

    5.5.3.5 推进数据社会化发展

    5.5.4 华为公司

    5.5.4.1 企业发展概况

    5.5.4.2 大数据解决方案

    5.5.4.3 助力地方大数据发展

    5.5.4.4 大数据产业布局

    第六章 大数据产业下游——数据交易层

    6.1 大数据交易层分析

    6.1.1 大数据交易层分析

    6.1.2 数据交易品种及类型

    6.1.3 数据交易的影响因素

    6.1.4 大数据交易标准体系

    6.2 大数据交易市场运行状况

    6.2.1 大数据交易市场环境

    6.2.2 大数据交易市场构成

    6.2.3 大数据交易市场规模

    6.2.4 大数据市场定价方式

    6.2.5 细分大数据交易状况

    6.2.6 全国首个交易中心成立

    6.2.7 大数据交易平台发展分析

    6.2.8 大数据交易市场人才需求

    6.3 国际重点大数据交易平台分析

    6.3.1 Factual

    6.3.2 InfoChimps

    6.3.3 Microsoft Azure

    6.3.4 Fujitsu

    6.4 中国大数据交易平台发展综况

    6.4.1 交易平台经营范围

    6.4.2 交易平台发展背景

    6.4.3 各地大数据交易平台

    6.4.4 地区性平台建设动态

    6.4.5 平台未来发展策略

    6.5 中国典型大数据交易平台分析

    6.5.1 贵阳大数据交易所

    6.5.2 数据堂交易平台

    6.5.3 中关村大数据交易平台

    第七章 大数据产业下游——数据应用层

    7.1 大数据应用层分析

    7.1.1 大数据应用层结构

    7.1.2 大数据衍生应用层

    7.2 大数据应用服务型企业介绍

    7.2.1 百分点集团

    7.2.1.1 企业发展概况

    7.2.1.2 大数据产业布局

    7.2.2 明略数据

    7.2.2.1 企业发展概况

    7.2.2.2 大数据分析产品

    7.2.3 TalkingData

    7.2.3.1 企业发展概况

    7.2.3.2 未来发展态势分析

    7.3 工业大数据

    7.3.1 工业大数据基本概况

    7.3.2 工业大数据发展阶段

    7.3.3 工业大数据市场规模

    7.3.4 工业大数据应用案例

    7.3.5 政府推动工业大数据发展

    7.3.6 工业大数据发展问题及对策

    7.3.7 工业大数据应用趋势分析

    7.4 医疗大数据

    7.4.1 医疗大数据体系分析

    7.4.2 医疗大数据市场规模

    7.4.3 医疗大数据应用价值

    7.4.4 医疗大数据应用场景

    7.4.5 医疗大数据应用案例

    7.4.6 医疗大数据发展问题及对策

    7.4.7 医疗大数据发展方向分析

    7.5 金融大数据

    7.5.1 金融大数据体系分析

    7.5.2 金融大数据典型应用领域

    7.5.3 金融大数据创新应用领域

    7.5.4 金融大数据市场竞争格局

    7.5.5 金融行业大数据发展特征

    7.5.6 金融大数据应用市场规模

    7.5.7 金融大数据应用案例分析

    7.5.8 金融大数据发展挑战及对策

    7.6 交通大数据

    7.6.1 交通大数据应用概况

    7.6.2 交通大数据应用状况分析

    7.6.3 交通大数据应用市场规模

    7.6.4 交通行业大数据应用需求

    7.6.5 国家级交通大数据实验室成立

    7.6.6 交通大数据应用案例分析

    7.6.7 交通大数据应用问题及对策

    7.6.8 交通大数据应用未来发展展望

    7.7 电信大数据

    7.7.1 概况

    7.7.2 电信大数据源供给规模

    7.7.3 电信大数据应用需求分析

    7.7.4 电信大数据应用市场规模

    7.7.5 电信行业大数据应用情况

    7.7.6 运营商数据中心建设分布

    7.7.7 电信行业大数据应用案例

    7.7.8 电信大数据发展的挑战及对策

    7.8 零售大数据

    7.8.1 零售大数据发展概况

    7.8.2 零售行业数据采集方式

    7.8.3 零售行业大数据应用需求

    7.8.4 零售行业大数据应用现状

    7.8.5 零售行业大数据应用案例

    7.8.6 零售大数据发展问题及对策

    7.8.7 企业应用零售大数据的方向

    7.9 电商大数据

    7.9.1 电商大数据的主要来源

    7.9.2 大数据处理对电子商务的影响

    7.9.3 电子商务大数据的应用需求

    7.9.4 电子商务大数据的具体应用

    7.9.5 数据分析提高电商企业绩效

    7.9.6 全球首个电商大数据指数发布

    7.9.7 电商大数据应用的挑战及对策

    7.10 政府大数据

    7.10.1 政府大数据的基本内涵

    7.10.2 政府大数据的顶层设计

    7.10.3 政府大数据的经济价值

    7.10.4 政府大数据应用市场规模

    7.10.5 政府大数据信息公开需求

    7.10.6 政府大数据发展对策分析

    7.10.7 政务大数据应用趋势分析

    第八章 2015-2017年大数据应用软件及设备分析

    8.1 大数据应用软件分析

    8.1.1 大数据典型软件分析

    8.1.2 智能软件的应用价值

    8.1.3 大数据软件市场规模

    8.1.4 大数据软件发展方向

    8.2 大数据硬件设备分析

    8.2.1 大数据硬件构成框架

    8.2.2 大数据主要硬件设备

    8.2.3 大数据硬件市场规模

    8.3 大数据一体机设备分析

    8.3.1 大数据一体机简介

    8.3.2 大数据一体机的优劣分析

    8.3.3 大数据一体机的用户类型

    8.3.4 国外竞争格局与品牌分布

    8.3.5 国内市场竞争格局分析

    8.3.6 国内企业竞争优劣势分析

    8.3.7 国内主流品牌及其特点

    第九章 2015-2017年大数据产业发展模式探究

    9.1 大数据交易模式分析

    9.1.1 以数据运营方式为分类标准

    9.1.2 以大数据结构化程度为分类标准

    9.1.3 以数据产权转让形式为分类标准

    9.2 大数据行业盈利模式分析

    9.2.2 解决方案

    9.2.3 基础设施

    9.2.4 数据产品

    9.2.5 行业应用

    9.3 大数据行业商业模式分析

    9.3.1 B2B大数据应用模式

    9.3.2 技术提供及软件开发

    9.3.3 大数据咨询分析服务

    9.3.4 自有平台大数据分析

    9.3.5 信息订制与采购模式

    9.3.6 信息数据租售模式

    9.4 企业大数据商业化应用模式

    9.4.1 企业大数据的基本构成

    9.4.2 企业大数据商业化应用背景

    9.4.3 企业大数据商业化应用层面

    9.4.4 企业大数据商业化应用关键

    9.4.5 企业大数据商业化应用途径

    第十章 2015-2017年重点区域大数据行业发展分析

    10.1 中国大数据产业集群分布

    10.2 京津冀大数据产业集群

    10.2.1 京津冀地区经济运行情况

    10.2.2 京津冀大数据产业发展综况

    10.2.3 北京市大数据产业发展状况

    10.2.4 天津市大数据产业发展综况

    10.3 珠三角大数据产业集群

    10.3.1 珠三角地区基本发展状况

    10.3.2 珠三角大数据产业发展综况

    10.3.3 大数据试验区建设方案出台

    10.3.4 广州市大数据产业发展状况

    10.3.5 深圳市大数据产业发展状况

    10.4 长三角大数据产业集群

    10.4.1 长三角地区基本发展状况

    10.4.2 长三角大数据产业发展综况

    10.4.3 上海市大数据产业发展状况

    10.4.4 浙江省大数据产业发展状况

    10.5 西南大数据产业集群

    10.5.1 西南地区基本发展状况

    10.5.2 西南大数据产业发展综况

    10.5.3 重庆市大数据产业发展状况

    10.6 大数据产业园区发展分析

    10.6.1 大数据产业园格局

    10.6.2 大数据产业园分布

    10.6.3 大数据产业园典型模式

    10.6.4 国家级新区布局大数据

    10.7 典型发展案例——贵州大数据产业发展经验

    10.7.1 贵州大数据发展机遇及优势

    10.7.2 贵州大数据产业优惠政策

    10.7.3 贵州大数据产业运行状况

    10.7.4 贵州大数据产业发展特点

    10.7.5 贵阳大数据交易规模分析

    10.7.6 贵州大数据应用状况分析

    10.7.7 贵州省大数据产业发展目标

    第十一章 中国大数据产业投资情况分析

    11.1 中国大数据产业投资环境分析

    11.1.1 经济环境分析

    11.1.2 社会环境分析

    11.1.3 技术环境分析

    11.2 大数据产业创新创业情况分析

    11.2.1 创业指数分析

    11.2.2 专利申请状况

    11.2.3 创业主体上升

    11.3 大数据行业投融资结构分析

    11.3.1 产业投资象项

    11.3.2 主要融资模式

    11.3.3 融资规模分布

    11.3.4 融资轮次分析

    11.3.5 融资行业分布

    11.4 中国大数据产业融资动态分析

    11.4.1 天弘基金注资数据米铺

    11.4.2 海量集团A+轮融资动态

    11.4.3 商圈雷达完成新一轮融资

    11.4.4 九次方大数据完成C轮融资

    11.4.5 贵阳市引进大数据投资项目

    11.5 大数据市场并购状况分析

    11.5.1 大数据并购背景分析

    11.5.2 并购成为产业布局途径

    11.5.3 大数据产业并购动态

    11.5.4 大数据产业并购特征

    11.5.5 大数据产业并购趋势

    11.6 中国大数据产业链投资机会分析

    11.6.1 硬件层面投资机会分析

    11.6.2 软件层面投资机会分析

    11.6.3 信息服务层面投资机会

    11.7 大数据产业投资风险及防范

    11.7.1 大数据行业投资风险综述

    11.7.2 数据的流动性和可获取性风险

    11.7.3 大数据安全风险及防范机制

    11.7.4 大数据项目投资风险急剧增加

    11.7.5 评估大数据产业投资回报的措施

    第十二章 大数据产业发展前景及趋势

    12.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测

    12.1.1 全球大数据收入规模预测

    12.1.2 全球大数据产业发展趋势

    12.1.3 全球大数据市场发展热点展望

    12.2 中国大数据产业发展前景预测

    12.2.1 大数据市场热点猜想

    12.2.2 大数据市场发展机会

    12.2.3 大数据市场重点内容

    12.2.4 大数据人才需求预测

    12.3 中国大数据产业发展趋势预测

    12.3.1 区域特色化发展趋势

    12.3.2 产业融合发展趋势加深

    12.3.3 大数据技术发展方向分析

    12.3.4 数据安全和数据流动成为焦点

    12.3.5 “十三五”大数据产业发展趋势

    12.4 2018-2023年中国大数据产业预测分析

    12.4.1 中国大数据产业发展因素分析

    12.4.2 2018-2023年全球大数据市场规模预测

    12.4.3 2018-2023年中国大数据市场规模预测

    12.4.4 2018-2023年中国移动互联网市场规模预测

    第十三章 大数据产业发展政策分析

    13.1 大数据产业政策体系分析

    13.1.1 发达国家大数据政策对比

    13.1.2 中国大数据产业发展纲要

    13.1.3 中国大数据产业促进方案

    13.1.4 数据中心建设指导意见

    13.1.5 大数据产业管理机制分析

    13.2 大数据产业应用类政策分析

    13.2.1 医疗大数据应用发展政策

    13.2.2 交通大数据应用政策分析

    13.2.3 林业大数据发展指导意见

    13.2.4 生态环境大数据建设方案

    13.2.5 国土资源大数据应用政策

    13.2.6 农业农村大数据试点方案

    13.3 “十三五”大数据产业发展规划

    13.3.1 发展目标

    13.3.2 重点任务

    13.3.3 保障措施

    13.4 大数据产业区域性政策规划

    13.4.2 首部大数据地方法规发布

    13.4.3 北京市大数据产业发展规划

    13.4.4 贵州省大数据产业发展规划

    13.4.5 广东省大数据产业发展规划

    13.4.6 福建省大数据产业发展规划

    13.4.7 浙江省大数据发展实施计划

    13.4.8 湖北省大数据产业发展规划

    13.4.9 河南省大数据产业发展规划

    图表目录

    图表:大数据的4V特征

    图表:大数据的类型

    图表:大数据技术框架

    图表:大数据的价值

    图表:大数据产业架构图

    图表:大数据细分领域涉及的产品和服务

    图表:大数据产业主要数据资产类企业

    图表:大数据产业链产值分布及发展方向

    图表:大数据关键技术

    图表:中国大数据产业链技术层细分

    图表:未来大数据处理的核心技术

    图表:数据可视化软件平台

    图表:2016-2027年全球大数据产业结构及预测

    图表:2014-2020年全球大数据竞争格局及预测

    图表:2014-2020年美国大数据产业市场规模及增长率

    图表:2014-2020年日本大数据市场规模走势

    图表:中国大数据市场发展阶段

    图表:各省(区市)大数据发展指数排名(1-16名)

    图表:2014-2016年中国大数据产业市场规模增长情况

    图表:中国大数据细分市场规模占比

    图表:大数据产业链不同环节竞争格局

    图表:大数据企业资本层次

    图表:中国大数据应用领域企业

    图表:互联网行业大数据应用场景

    图表:电信行业大数据应用场景

    图表:金融行业大数据应用场景

    图表:制造行业大数据应用场景

    图表:企业现有的数据规模

    图表:企业数据类型的构成

    图表:大数据时代企业所能感觉到的数据变化

    图表:目前企业处理大数据所面临的问题

    图表:企业对大数据的态度和认知

    图表:企业在线则大数据平台时所考虑的因素

    图表:精准营销在企业大数据体系中的位置

    图表:2015年中国移动互联网用户APP分类月均活跃用户规模TOP20

    图表:企业小型机的当前使用情况及未来计划

    图表:市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比

    图表:主要城市大数据就业市场活跃度

    图表:大数据行业求职者学历与招聘需求占比

    图表:大数据产业招聘及求职期望薪水分布

    图表:中国大数据产业链数据源细分

    图表:中国大数据资源SWOT分析

    图表:中国数据源市场规模及增长率

    图表:MPP架构图

    图表:2011-2015年全球大数据储量规模走势

    图表:大数据的云存储平台

    图表:未来大数据处理的核心技术

    图表:MPPHadoop技术融合的产品架构图

    图表:大数据资源及应用

    图表:iDB产品核心功能架构图

    图表:百度大数据+平台

    图表:九寨沟景区客流量预测系统

    图表:峨眉山景区游客七日去向展示

    图表:利用大数据进行在线精准营销的效果

    图表:腾讯大数据平台的核心模块

    图表:Gaia主要结构

    图表:TDBank的处理系统

    图表:TDBank运行流程

    图表:腾讯分布式数据仓库

    图表:Spark VS Mapreduce

    图表:TRC运作流程

    图表:大数据处理的关键层次架构

    图表:典型大数据计算模式与系统

    图表:数据分析细分领域和具体技术

    图表:Palantir旗下两大产品涉及领域

    图表:HadoopSpark生态系统

    图表:大数据技术关注度

    图表:参数服务器工作原理

    图表:大数据安全涉及模块

    图表:从运营商大数据到最终行业应用的加工产业链

    图表:运营商建设大数据的核心需求:水平化的大数据平台

    图表:华为“1+N”运营商大数据解决方案

    图表:中国大数据产业链交易层细分

    图表:可交易的数据品种及类型

    图表:影响数据交易的四大因素

    图表:大数据交易标准体系

    图表:2015年各地加速建立大数据交易平台

    图表:大数据交易产业主要人才需求

    图表:各地的大数据交易平台

    图表:中国大数据产业链大数据衍生层细分

    图表:国内工业大数据发展史

    图表:工业大数据市场规模

    图表:医疗业大数据产业链

    图表:医疗数据来源

    图表:医疗数据的特性

    图表:医疗大数据的用途

    图表:医疗大数据企业

    图表:医疗大数据应用市场规模

    图表:IBM智慧医疗“沃森医生”

    图表:金融大数据产业链

    图表:大数据金融的场景应用

    图表:大数据智能洞察金融业

    图表:金融行业客户的重要性

    图表:大数据洞察推动民生银行的转型与创新

    图表:大数据预测金融欺诈

    图表:证券业大数据应用

    图表:保险业大数据应用

    图表:中国金融行业大数据投资结构

    图表:中国金融大数据市场规模预测

    图表:中信银行大数据应用技术架构图

    图表:客户综合分析管理系统功能架构图

    图表:客户生命周期服务管理

    图表:智能交通的数据处理体系

    图表:交通大数据应用领域示意图

    图表:交通大数据应用市场规模及增长趋势

    图表:大数据在滴滴出行中的应用

    图表:广东省高速公路省监控大数据综合展示

    图表:电信运营商大数据应用

    图表:2015年电信业务量统计表

    图表:电信大数据应用市场规模及增长趋势

    图表:大数据与客户生命周期管理

    图表:我国主流数据中心区域分布

    图表:三大运营商及第三方IDC运营商数据中心数量占比

    图表:广东移动使用的Apache Hadoop软件的英特尔分发版

    图表:电信运营商大数据处理需求

    图表:线下零售大数据产业链

    图表:线上零售大数据产业链

    图表:零售行业大数据分析应用阶段

    图表:中国零售企业主要实施的大数据项目

    图表:零售企业对大数据分析整体表现自我评价

    图表:政府大数据应用十大工程

    图表:2014-2020年中国政府大数据应用市场规模及增长率

    图表:大数据软件和服务发展方向

    图表:中国大数据产业链硬件支撑层细分

    图表:大数据行业目前的四大盈利模式

    图表:企业大数据的构成

    图表:大数据产业区域分布图

    图表:2017上半年京津冀三产GDP占比情况

    图表:京津冀主导行业大数据市场发展占比

    图表:各地大数据产业园数量占比与关注度分布

    图表:各省市产业园区关注度排名

    图表:国家级新区布局大数据产业

    图表:大数据双创热情指数走势

    图表:大数据领域专利申请数量

    图表:成功融资的创业企业数量

    图表:大数据产业投资象项

    图表:2017年大数据领域投融资概览

    图表:大数据领域融资案例(部分)

    图表:大数据领域最新融资过亿企业名单

    图表:大数据领域融资轮次分布

    图表:大数据领域行业应用分布情况

    图表:大数据各层技术演进方向

    图表:2018-2023年全球大数据市场规模预测

    图表:2018-2023年中国大数据市场规模预测

    图表:2018-2023年中国移动互联网市场规模预测

    图表:大数据政策比较框架

    图表:各国大数据战略规划比较

    图表:各国技术能力储备政策比较

    图表:国外政府数据开放与共享主要政策

    图表:国外政府数据开放与共享主要政策(续)

    图表:地方管理机制分析

    图表:交通信息资源目录体系

    图表:生态环境大数据管理工作机制

    图表:各地大数据相关政策举措互联网关注和评价情况

  • 继物联网、云计算之后,大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值,而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”,即更大的容量(Volume,从TB级跃升至PB级,甚至EB级)、更高的多样性(Variety,包括结构化、半结构化和非结构化数据),以及更快的生成速度(Velocity)。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值(Value)。

      全球的数据储量仅在2011就达到1.8ZB(或1.8万亿GB),相当于每个美国人每分钟写3条Twitter信息,总共写2.6976万年。2015年全球大数据储量达到8.61ZB。而今后十年,用于存储数据的全球服务器总量还将增长十倍。大数据正在成为国家竞争的前沿,以及产业竞争力和商业模式创新的源泉。联合国“数据脉动”计划、美国“大数据”战略、英国“数据权”运动、日本“面向2020年的ICT综合战略”、韩国大数据中心战略等先后开启了大数据战略的大幕,有力推动了大数据产业化、市场化进程。

      2017年1月17日,工业和信息化部正式发布了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》(工信部规〔2016〕412号,以下简称《规划》)。《规划》明确了“十三五”时期大数据产业的发展思路、原则和目标,将引导大数据产业持续健康发展,有力支撑制造强国和网络强国建设。互联网强势发展以及政策力挺将推动大数据产业不断发展,“十三五”期间,大数据产业链公司将迎来巨大发展机遇。

      本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报刊杂志的基础信息等公布和提供的大量资料,对国际、国内大数据行业市场发展状况、关联行业发展状况、行业竞争状况、优势企业发展状况、消费现状以及行业营销进行了深入的分析,在总结中国大数据行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国大数据行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。本报告是大数据行业生产、经营、科研企业及相关研究单位极具参考价值的专业报告。

  • 中研普华集团的研究报告着重帮助客户解决以下问题:

    ? 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?

    ? 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?

    ? 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?

    ? 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?

    ? 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?

    ? 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?

    ? 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制……

    数据支持

    权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。

    中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。

    国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavio Analysis、
    Gartenr等。

    一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。

    研发流程

    步骤1: 设立研究小组,确定研究内容

           针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。

    步骤2:市场调查,获取第一手资料

      ●  访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;

      ●  实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。

    步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源

      ●  报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);

      ●  国内、国际行业协会出版物;

      ●  各种会议资料;

      ●  中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);

      ●  专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);

      ●  企业内部刊物与宣传资料。

    步骤4:核实来自各种信息源的信息

      ●  各种信息源之间相互核实;

      ●  同相关产业专家与销售人员核实;

      ●  同有关政府主管部门核实。

    步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告

    步骤6:核实检查初步研究报告

           与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。

    步骤7:撰写完成最终研究报告

           该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。

    步骤8:提供完善的售后服务

           对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。

    社会影响力

    中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。

     

    如需了解更多内容,请访问市场调研专题:

    专项市场研究  产品营销研究  品牌调查研究  广告媒介研究  渠道商圈研究  满意度研究  神秘顾客调查  
    消费者研究   重点业务领域  调查执行技术  公司实力鉴证  关于中研普华  中研普华优势  服务流程管理

公司介绍CONTENT OVERVIEW

中研普华集团是中国领先的产业研究专业机构,拥有十余年的投资银行、企业IPO上市咨询一体化服务、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验。公司致力于为企业中高层管理人员、企事业发展研究部门人员、风险投资机构、投行及咨询行业人士、投资专家等提供各行业丰富翔实的市场研究资料和商业竞争情报;为国内外的行业企业、研究机构、社会团体和政府部门提供专业的行业市场研究、商业分析、投资咨询、市场战略咨询等服务。目前,中研普华已经为上万家客户(查看客户名单)包括政府机构、银行业、世界500强企业、研究所、行业协会、咨询公司、集团公司和各类投资公司在内的单位提供了专业的产业研究报告、项目投资咨询及竞争情报研究服务,并得到客户的广泛认可;为大量企业进行了上市导向战略规划,同时也为境内外上百家上市企业进行财务辅导、行业细分领域研究和募投方案的设计,并协助其顺利上市;协助多家证券公司开展IPO咨询业务。我们坚信中国的企业应该得到货真价实的、一流的资讯服务,在此中研普华研究中心郑重承诺,为您提供超值的服务!中研普华的管理咨询服务集合了行业内专家团队的智慧,磨合了多年实践经验和理论研究大碰撞的智慧结晶。我们的研究报告已经帮助了众多企业找到了真正的商业发展机遇和可持续发展战略,我们坚信您也将从我们的产品与服务中获得有价值和指导意义的商业智慧!

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