2016-2022年中国大数据市场深度调查及投资方向研究报告
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2016-2022年中国大数据市场深度调查及投资方向研究报告

发布时间:2016-10-14
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移动互联网、移动终端和数据感应器的出现,使数据以超出人们想象的速度在快速增长。预计到2020年产生的数量将增至44ZB,超出 存储空间6ZB。在数据爆炸式增长的同时,数据的种类也在增加,这对于数据存储 和数据处理形成了挑战。全球大数据的市场规模近年来高速增长,预计未来几年随 着数据增长增速加快,大数据的市场规模的增长也将提速。预计2015年全球大数据 市场规模为421亿美元,增长近50%。而中国大数据市场规模2014年达到767亿元, 同比增长27.83%。预计到2020年,中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元, 复合增长率达50%。

数据的膨胀需要更多的数据 中心来存储和处理数据,同时云计算、互联网的高速发展也需要硬件设施来提供支 持。互联网+已经成为各个行业的发展趋势,IDC业务必将成为云时代的 “商业地产”, 为互联网发展提供成长的土壤,在此领域耕耘的公司将最先并持续受益,同时也面 临着相当激烈的市场竞争。国内IDC近年来发展迅速,未来几年增速将保持在40%左右。

全球大数据市场规模及预测(单位:十亿美元)

国内 IDC 市场规模及预测(单位:亿元)

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一部分大数据行业发展综述 28

第一章大数据产业基本概述 28

第一节 大数据基本概念 28

一、大数据的定义 28

二、大数据的特征 29

三、大数据的类型 29

四、大数据与BI的区别 30

第二节 大数据产生的历史背景 31

一、信息技术的进步 31

二、互联网的诞生与发展 34

三、云计算的发展与应用 37

四、物联网的发展 39

五、社交网络的发展 39

六、智能终端的普及 40

第三节 大数据的作用与影响 43

一、大数据的作用与意义 43

1、对于国家和政府 43

2、对于企业 46

3、对于个人 48

二、大数据的商业价值 49

三、大数据的影响与 50

1、对信息技术产业的影响 50

2、对信息技术应用的影响 51

第四节 大数据产业链解析 52

一、大数据的生态系统 53

二、大数据产业的概念 54

三、大数据产业链构成 55

1、数据产生与集聚层 55

按照从硬件-基础软件-应用软件-信息服务和数据生成-存储-处理-应用两条线各4个维度来划分大数据的产业结 构,涉及11大类主要的产品和服务:采集设备、存储设备、服务器、数据库软件、采集监测软件、智能搜索与分析软件、系统集成、IT基础设施服务、咨询实施服务、信息安全以及云计算。

大数据产业结构示意图

2、数据组织与管理层 55

3、数据分析与发现层 55

4、数据应用与服务层 56

第五节 大数据关键技术分析 56

一、大数据与云计算 56

1、编程模型 56

2、海量数据分布存储技术 59

3、海量数据管理技术 61

4、虚拟化技术 64

5、云计算平台管理技术 64

6、并行计算和并行算法 65

7、Web2.0 66

8、面向服务的体系结构SOA 66

9、云安全 67

二、大数据处理工具 69

1、Hadoop 69

2、HPCC 70

3、Storm 71

4、ApacheDrill 72

5、RapidMiner 73

6、PentahoBI 74

第六节 大数据带来的机遇与挑战 75

一、大数据带来的机遇 75

1、大数据的挖掘和应用成为核心 75

2、大数据为信息安全带来发展契机 75

3、使商业智能和信息安全增速加快 76

二、大数据带来的挑战 77

1、人才 77

2、技术 77

3、信息安全 79

第二部分大数据行业市场调研 81

第二章全球大数据产业发展现状与预测 81

第一节 全球已全面进入大数据时代 81

一、全球大数据储量规模 81

在全球大数据细分领域中,行业解决方案细分市场占比最大,高达35%;软件 及相关服务占据了全球超过30%的大数据市场份额,其中计算机分析服务占比17%、 数据库服务占比13%、基础软件占比4%。

2015 年全球大数据各细分领域市场份额

2015 年全球数据库软件市场份额

二、全球大数据地区分布 81

第二节 全球大数据厂商创新成果分析 81

一、Hadoop分发 82

二、下一代数据仓库 82

三、大数据分析平台和应用 82

1、大数据分析的分类 82

2、数据分析的算法复杂度 84

3、大数据分析应用 89

四、大数据即服务 89

1、大数据即服务定义 90

2、大数据即服务的用例 91

3、大数据即服务元素 91

第三节 全球大数据应用现状与动向 91

一、国外的数据开放战略与浪潮 91

1、国外推行大数据战略的原因 92

2、国外推行大数据战略的主要做法 94

二、国外大数据应用现状与经济价值 96

1、美国大数据应用现状与价值 96

2、欧洲大数据应用现状与价值 98

3、日本大数据应用现状与价值 99

三、大数据已上升到国家战略高度 99

1、美国提出大数据发展计划 99

2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域 104

3、日本新ICT战略重点关注大数据 104

4、韩国推出大数据中心战略 110

第四节 2015年全球大数据产业回顾 110

一、2015年全球大数据发展回顾 110

二、2015年全球大数据热点事件 111

1、技术平台全面发展 111

2、大数据一体机盛行 112

3、企业对大数据的投入增加 112

4、业界巨头加快产业链布局 114

5、新兴企业不断涌现 114

第五节 全球大数据产业商业模式分析 115

一、大数据内生型价值模式 115

二、大数据外生型价值模式 115

三、大数据寄生型价值模式 116

四、大数据产品型价值模式 116

五、大数据云计算服务型价值模式 116

第六节 全球大数据产业市场规模及预测 116

一、全球大数据产业规模及预测 117

二、全球大数据细分市场及预测 117

1、全球大数据细分市场 117

2、大数据专业服务市场及预测 118

3、大数据计算机市场规模及预测 118

4、大数据软件市场规模及预测 119

第七节 全球大数据产业市场格局分析 119

一、全球大数据产业企业类型分析 119

二、全球大数据专营厂商收入占比 120

三、全球大数据专营厂商市场格局 120

第八节 全球大数据产业发展趋势与问题 121

一、全球大数据产业发展趋势 121

二、全球大数据技术发展趋势 122

1、技术趋向多样化 122

2、基于云的数据分析平台将更趋完善 122

3、数据分析集逐步扩大 122

三、全球大数据面临的主要问题 123

1、大数据存储技术 123

2、数据深度分析与挖掘 123

3、数据安全 124

4、隐私保护 124

第三章中国大数据产业发展现状与趋势分析 127

第一节 中国大数据时代已来临 127

一、互联网发展分析 127

1、互联网网民规模 127

2、互联网资源规模 134

二、社交媒体发展分析 139

1、新闻网站 139

2、网络视频 140

3、搜索引擎 140

4、即时通信 141

5、网络社区 142

6、微博 142

7、博客/个人空间 143

三、物联网发展分析 144

1、中国物联网行业的发展现状 144

2、中国物联网行业的发展规模 146

四、电子商务发展分析 147

1、中国电子商务行业发展概述 147

2、中国电子商务行业发展规模 152

五、移动设备发展分析 155

六、数据量分析 159

第二节 中国政府对大数据科研的支持 166

一、863计划 166

二、国家重大科技专项 166

三、物联网“十三五”发展规划 168

第三节 中国大数据产业发展现状分析 169

一、大数据产业链建设情况 169

二、大数据产业生命周期分析 170

三、大数据产业市场规模分析 173

四、大数据应用行业投资分布 175

五、大数据产业面临的挑战 175

第四节 中国大数据应用实践分析 176

一、大数据在经济预警方面的应用 176

二、大数据在市场营销方面的应用 178

三、大数据在医疗领域的应用 178

1、临床操作 178

2、付款/定价 181

3、研发 182

4、新的商业模式 184

5、公众健康 184

四、大数据在金融领域的应用 185

第五节 2013-2016年中国大数据最新动向 185

一、企业大数据产品与技术动向 185

二、中关村大数据产业链雏形初现 187

三、地方政府推出政策助推大数据发展 189

四、华为联手英国大学开发“大数据” 189

第六节 2016-2022年中国大数据产业趋势分析 190

一、大数据产业总体规模预测 190

二、大数据产业细分市场预测 191

1、大数据基础架构硬件市场预测 191

2、大数据软件市场趋势预测分析 194

3、大数据服务市场趋势预测分析 197

第七节 中国大数据产业发展路线图 200

一、多措并举,推进大数据产业化进程 200

1、支持信息服务企业发展转型 200

2、加大投入力度,加快技术突破 200

3、加强基础数据整合 201

二、加快推广应用,引导大数据发展 201

1、推动示范应用 201

2、推进智慧城市建设 201

三、优化信息化发展环境,加大专业人才培养力度 202

1、发挥行业协会作用 202

2、加强培训 202

3、加大数据人才培养力度 202

第四章中国企业大数据需求与应用趋势调查 203

第一节 调查背景 203

一、被调查者所属行业 203

二、被调查者企业规模 203

三、被调查企业每月新增数据规模 204

第二节 企业大数据需求分析 205

一、企业数据系统架构存在的问题 205

二、企业面临的数据技术难题 206

三、企业数据挖掘和分析面临的问题 207

第三节 企业大数据应用现状与规划 208

一、企业数据处理产品的服务商 208

二、企业大数据投入情况 209

三、企业部署开源大数据解决方案的计划 210

四、企业大数据的部署规模 210

第四节 企业大数据应用选型依据 211

一、企业做数据产品选型时考虑的因素 211

二、企业关注的数据产品特性 212

三、企业选择服务商时考虑的因素 212

第五节 企业大数据应用趋势分析 213

一、企业关注的数据管理新技术 213

二、企业如何看待商业智能的未来 214

第三部分大数据行业需求分析 216

第五章典型领域大数据应用价值与需求分析 216

第一节 政府 216

一、电子政务建设现状 216

二、政府大数据应用需求 217

三、政府大数据应用场景 220

四、政府大数据应用价值分析 226

五、政府大数据应用典型案例 227

六、政府大数据应用前景分析 231

第二节 电信 233

一、行业大数据应用需求分析 233

二、行业大数据应用场景分析 235

三、行业大数据应用价值分析 236

四、行业大数据应用典型案例 238

五、行业大数据应用前景分析 239

第三节 金融 240

一、行业信息化建设现状 240

二、行业数据量及其特征 242

三、行业大数据应用需求分析 244

四、行业大数据应用场景分析 246

五、行业大数据应用价值分析 246

六、行业大数据应用典型案例 249

七、行业大数据应用前景分析 251

第四节 互联网 252

一、行业数据储量与特点 252

二、行业大数据应用需求分析 253

三、行业大数据应用前景分析 254

第五节 零售 256

一、行业信息化现状分析 256

二、行业大数据应用经典案例 259

第六节 医疗 260

一、行业信息化建设情况 260

二、行业大数据应用场景分析 260

三、行业大数据应用价值分析 266

四、行业大数据应用典型案例 267

五、行业大数据应用前景分析 268

第七节 智慧城市 270

一、智慧城市建设情况分析 270

1、智慧城市投资规模及预测 271

2、智慧城市IT投资分析 271

二、智慧城市大数据应用需求 273

三、智慧城市大数据应用经典案例 273

四、智慧城市大数据应用前景 276

第八节 能源 277

一、行业信息化建设现状分析 277

二、行业大数据应用需求分析 278

三、行业大数据应用经典案例 280

第九节 制造业 280

一、行业信息化建设现状 281

二、行业数据量及其特点 282

三、行业大数据应用需求分析 284

四、行业大数据应用场景分析 284

五、行业大数据应用价值分析 285

第十节 其它领域 287

一、教育行业大数据应用需求 287

二、军事行业大数据应用需求 287

三、旅游行业大数据应用需求 290

第六章国内外企业大数据产业战略布局 294

第一节 国外企业布局大数据 294

一、IBM 294

二、HP 295

三、Intel 297

四、Teradata 298

五、Dell 300

六、ORACLE 302

七、SAP 304

八、EMC 305

九、CiscoSystems 306

十、Microsoft 306

十一、Accenture 309

十二、Fusion-io 310

十三、PwC 313

十四、SASInstitue 314

十五、Splunk 317

十六、Deloitte 321

十七、Amazon 322

十八、TableauSoftware 324

十九、NetApp 325

二十、Hitachi 329

二十一、Informatica 330

二十二、Fujitsu 331

二十三、其它企业 333

1、Google 333

2、Facebook 335

3、Twitter 339

4、Wal-Mart 341

5、ZARA 342

6、Datameer 343

7、Connotate 344

8、ClearStoryData 345

9、Siemens 345

10、OperaSolution 350

11、MuSigma 351

第二节 国内企业大数据布局情况 351

一、互联网企业布局大数据 352

1、百度 352

2、淘宝 352

3、腾讯 352

4、阿里巴巴 353

5、新浪 353

6、盛大网络 355

二、IT企业布局大数据 355

1、浪潮 355

2、华为 360

3、联想 364

4、神州数码 365

5、东软 367

三、电信运营商布局大数据 368

1、中国电信 368

2、中国移动 369

3、中国联通 370

第三节 国内外企业大数据布局比较 376

第四部分大数据产业投资价值分析 378

第七章中国大数据产业链投资机会分析 378

第一节 硬件层面投资机会分析 378

一、大数据对数据存储需求 378

二、数据存储市场格局现状 382

1、移动硬盘市场格局 382

2、U盘、闪存卡市场格局 383

三、服务器市场格局现状 385

四、硬件层面投资机会分析 386

第二节 软件层面投资机会分析 386

一、基础软件投资机会分析 386

二、应用软件投资机会分析 387

第三节 信息服务层面投资机会 387

一、IT基础设施服务业投资机会 387

二、信息咨询服务业投资机会 389

三、信息安全行业投资机会 391

四、中国大数据产业投资象限 394

第八章大数据产业融资现状与趋势分析 396

第一节 大数据产业投资热度分析 396

一、大数据产业投资热潮 396

二、大数据产业投资趋势 397

第二节 大数据产业并购趋势分析 398

一、大数据产业并购动向 399

二、大数据产业并购特征 403

三、大数据产业并购趋势 403

第三节 大数据产业融资机会分析 406

一、大数据产业融资模式 406

1、PE/VC 406

2、上市融资 409

3、天使投资 415

二、大数据产业融资案例 420

1、风投融资案例 420

2、种子融资案例 426

3、大宗融资案例 427

三、大数据产业融资机会 428

第九章中国大数据产业链关联企业运营分析 430

第一节 海量数据存储、处理、咨询相关公司 430

一、江苏天泽信息产业股份有限公司 430

1、公司发展简介 430

2、公司组织架构分析 430

3、公司主要产品及特点 431

4、公司经营情况分析 431

5、公司经营优劣势分析 439

6、公司最新发展动向 440

二、北京拓尔思信息技术股份有限公司 441

1、公司发展简介 441

2、公司组织架构分析 442

3、公司主要产品及特点 442

4、公司研发能力分析 445

5、公司经营情况分析 445

6、公司经营优劣势分析 453

7、公司最新发展动向 453

三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司 458

1、公司发展简介 458

2、公司主要产品及特点 462

3、公司研发能力分析 464

4、公司经营情况分析 465

5、公司经营优劣势分析 473

6、公司最新发展动向 474

第二节 数据中心建设与运维相关公司 474

一、荣之联科技股份有限公司 474

1、公司发展简介 475

2、公司主要产品及特点 475

3、公司经营情况分析 476

4、公司经营优劣势分析 484

5、公司投资并购情况 485

6、公司最新发展动向 486

二、上海天玑科技股份有限公司 486

1、公司发展简介 486

2、公司组织架构分析 487

3、公司主要产品及特点 488

4、公司研发能力分析 489

5、公司经营情况分析 489

6、公司投资并购情况 497

7、公司最新发展动向 498

三、北京银信长远科技股份有限公司 499

1、公司发展简介 499

2、公司经营情况分析 500

3、公司经营优劣势分析 508

第三节 视频化应用相关公司 509

一、杭州海康威视数字技术股份有限公司 509

1、公司发展简介 509

2、公司组织架构分析 509

3、公司主要产品及特点 510

4、公司研发能力分析 510

5、公司营销网路分析 511

6、公司经营情况分析 511

7、公司经营优劣势分析 520

二、浙江大华技术股份有限公司 521

1、公司发展简介 521

2、公司主要产品及特点 521

3、公司研发能力分析 521

4、公司营销网络分析 522

5、公司经营情况分析 522

6、公司经营优劣势分析 531

第四节 智能化与人机交互概念相关公司 531

一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 531

1、公司发展简介 531

2、公司主要产品及特点 532

3、公司研发能力分析 532

4、公司经营情况分析 534

5、公司经营优劣势分析 543

6、公司最新发展动向 544

二、用友软件股份有限公司 544

1、公司发展简介 544

2、公司组织架构分析 545

3、公司主要产品及特点 545

4、、公司研发能力分析 547

5、公司经营情况分析 547

6、公司经营优劣势分析 556

7、公司最新发展动向 556

第五节 信息安全类公司 557

一、成都卫士通信息产业股份有限公司 558

1、公司发展简介 558

2、公司主要产品及特点 560

3、公司研发能力分析 560

4、公司经营情况分析 561

5、公司经营优劣势分析 569

6、公司投资并购情况 569

7、公司最新发展动向 570

二、北京启明星辰信息技术股份有限公司 570

1、公司发展简介 570

2、公司组织架构分析 571

3、公司主要产品及特点 572

4、公司研发能力分析 573

5、公司经营情况分析 573

6、公司最新发展动向 581

三、蓝盾信息安全技术股份有限公司 581

1、公司发展简介 582

2、公司主要产品及特点 582

3、公司研发能力分析 583

4、公司经营情况分析 583

5、公司经营优劣势分析 592

6、公司最新发展动向 592

第六节 拥有数据资源的公司 592

一、阿里巴巴集团 592

1、公司发展简介 592

2、公司组织架构分析 593

3、公司主要产品及特点 596

4、公司经营情况分析 597

5、公司经营优劣势分析 601

6、公司投资并购情况 601

7、公司最新发展动向 601

二、腾讯控股有限公司 602

1、公司发展简介 602

2、公司主要产品及特点 602

3、公司经营情况分析 602

4、公司经营优劣势分析 607

5、公司投资前景分析 613

6、公司投资并购情况 614

图表目录

图表 1 存储价格的下降 33

图表 2 网络带宽的增加 33

图表 3 “广播”加“接收”模式 35

图表 4 “请求”加“响应”模式 35

图表 5 网络生活 36

图表 6 谷歌公司数据中心内一景 38

图表 7 移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球出货量对比图 41

图表 8 移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球保有量对比图 42

图表 9 大数据概念示意图 54

图表 10 MapReduce程序的具体执行过程 57

图表 11 GFS与传统分布式文件系统的区别 59

图表 12 写控制信号和写数据流 60

图表 13 BigTable的逻辑结构 63

图表 14 BigTable中存储记录板位置信息的结构 64

图表 15 云计算平台的管理系统 65

图表 16 云服务 67

图表 17 用于实时分析的MongoDB架构 83

图表 18 RCFile的行列混合存 85

图表 19 MDX→MapReduce简略示意图 86

图表 20 Hadoop多维分析平台架构图 87

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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