大数据发展市场深度分析与投资前景预测报告（2013）

　　 第1章 大数据概述 6
1.1 大数据定义 6
1.2大数据技术格局 8
1.3 大数据的发展特点 10
1.4 大数据相关技术 10
1.5 大数据与云计算的关系 11

第2章 中国大数据发展背景及影响因素 14
2.1大数据发展背景 14
2.1.1大数据发展带来意义和价值 14
2.1.2 大数据发展面临的问题 17
2.1.3 大数据的挑战 18
2.1.4 大数据技术发展的脉络和现状 19
2.1.5 国外经验为国内大数据发展增加信息 22
2.2大数据发展推动因素 26
2.2.1 国家战略发展驱动 26
2.2.2信息化发展推动 29
2.2.2.1云计算对大数据的促进 30
2.2.2.2 物联网对大数据的促进 32
2.2.2.3 泛互联网化带来数据分析的需求 33
2.3大数据发展遇到问题及阻力 34
2.3.1 大数据时代企业需要的能力 34
2.3.2 通过海量的数据中获得洞察力 34
2.3.3 数据洞察力转化为实际行动 35

第3章 大数据在行业中的应用分析 36
3.1医疗领域 36
3.1.1医疗领域大数据应用价值 36
3.1.2大数据在医疗行业应用状况及前景 37
3.1.3 医疗行业大数据应用产业链分析 42
3.2 金融 42
3.2.1金融领域大数据应用价值 42
3.2.2大数据在金融行业应用状况及前景 43
3.2.3金融行业大数据应用产业链分析 43
3.3电子商务 44
3.3.1电子商务领域大数据应用价值 44
3.3.2大数据在电子商务行业应用状况及前景 45
3.3.3电子商务行业大数据应用产业链分析 45
3.4零售 46
3.4.1零售领域大数据应用价值 46
3.4.2大数据在零售行业应用状况及前景 47
3.4.3零售行业大数据应用产业链分析 51
3.5电信 51
3.4.1电信领域大数据应用价值 51
3.4.2大数据在电信行业应用状况及前景 53
3.4.3 电信行业大数据应用产业链分析 54
3.6 交通 55
3.6.1交通领域大数据应用价值 55
3.6.2大数据在交通行业应用状况及前景 56
3.6.3 交通行业大数据应用产业链分析 58

第4章 大数据产业链组成及业务模式分析 59
4.1大数据产业产业链分析 59
4.2 大数据产业链主要成员及业务模式分析 60
4.3大数据产业链投资并购 65
4.4大数据产业链前景 67

第5章 企业大数据应用需求调研分析 71
5.1企业大数据发展现状调查 71
5.2企业云计算部署情况分析 76
5.3企业对大数据处理的需求分析 78
5.4企业属性分析 80

第6章 大数据方案商发展分析 87
6.1 SAP 87
6.1.1发展定位 87
6.1.2发展策略 88
6.1.3优劣势分析 88
6.2O racle 89
6.2.1发展定位 89
6.2.2发展策略 90
6.2.3优劣势分析 90
6.3 IBM 91
6.3.1发展定位 91
6.3.2发展策略 92
6.3.3优劣势分析 93
6.4 EMC 94
6.4.1发展定位 94
6.4.2发展策略 94
6.4.3优劣势分析 95

第7章 大数据机厂商发展分析 96
7.1 Oracle 96
7.1.1发展定位 96
7.1.2发展策略 96
7.1.3优劣势分析 97
7.2 SAP 97
7.2.1发展定位 97
7.2.2发展策略 98
7.2.3优劣势分析 98
7.3 IBM 99
7.3.1发展定位 99
7.3.2发展策略 99
7.3.3优劣势分析 99
7.4 微软 100
7.4.1发展定位 100
7.4.2发展策略 100
7.4.3优劣势分析 100
7.5 浪潮 101
7.5.1发展定位 101
7.5.2发展策略 101
7.5.3优劣势分析 102

第8章 大数据机产业发展趋势分析 103
8.1大数据应用的发展方向 103
8.2 大数据软件市场规模及预测 110
8.3大数据一体机市场规模及预测 112
　　Y.报告
图表目录
图表 1 大数据产业链全景图 6
图表 2 大数据产业相关企业一览图 8
图表 3 大数据的四个主要特征 10
图表 4 将从大数据获得的深度信息转化成行动 14
图表 5 大数据时代构建消费者全面兴趣图谱 15
图表 6 大数据面临的挑战 17
图表 7 大数据生态系统概览 18
图表 8 “大数据”关键词搜索量处于激增阶段 19
图表 9 相当于云计算2008 年左右的水平 19
图表 10 Gartner 2011 年技术成熟度曲线，大数据处于高速发展期 20
图表 11 技术演进历史揭示未来是大数据驱动的智慧型经济模式 20
图表 12 美国商业数据中心分布 22
图表 13 荷兰数据中心分布 23
图表 14 欧美典型数据中心能效控制案例 23
图表 15 大数据描述 28
图表 16 大数据产业概况 29
图表 17 2008-2012年中国医疗信息化市场规模增长趋势图 35
图表 18 电信运营商海量数据分析处理分类模型 51
图表 19 电信运营商海量数据分析处理需求 52
图表 20 管理软件的产品组合框架 58
图表 21 大数据产业结构示意图 59
图表 22 中国外置磁盘存储器市场结构 59
图表 23 中国服务器市场品牌关注比例分布 60
图表 24 国内数据库软件市场结构 60
图表 25 2008-2012 年国内重点行业IT 投资规模 61
图表 26 中国重点行业数据中心发展历程 62
图表 27 政府、金融、通信、电力四大行业相关软件企业 62
图表 28 中国数据中心IT 市场规模与增长示意图 63
图表 29 2008-2012 年中国信息安全产品市场规模及增长率预测 63
图表 30 巨头在大数据时代的业务布局 65
图表 31 数据信息的增长给企业带来机遇 66
图表 32 三大行业占全球GDP 的比重 67
图表 33 2011-2015年中国IT市场规模增长趋势图 68
图表 34 中国大数据产业投资象限 69
图表 35 EMC产品及策略 90
图表 36 Oracle 扮演IBM狙击手的角色 92
图表 37 IBM依然保持银行电信业强势地位 95
图表 38 微软在中小企业市场具有竞争优势 96
图表 39 大数据的市场空间及对社会的贡献 100
图表 40 计算机和信息服务产业将在大数据浪潮中首先获益 101
图表 41 2011-2016年中国大数据应用市场规模及预测 102
图表 42 软硬一体化公司的净利润率远超行业平均水平 106
图表 43 以智能手机市场为例，软硬一体化苹果和三星攫取了绝大部分的行业利润 106
图表 44 能够为客户提供所有IT 服务的公司，将掌控产业的主导权 107