2017-2022年中国大数据市场深度调查及投资方向研究报告
大数据
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2017-2022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:2017-03-29
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2014 年我国大数据市场规模达到 84 亿元人民币,依照中国信息通信研究院的估算,2015 年达到 了 115.9 亿元,增速 38%。2016 至 2018年中国大数据市场规模增长还将维持在 40%左右的高增长。大数据在经过了几年的发展后,已经获得了社会的广泛认可。根据中国信息通信研究院针对 大数据认可度及应用情况的调查结果显示,超过 95%的企业都认为大数据非常重要,其中 58%的 企业认为大数据不可或缺,39%的企业认为大数据可以锦上添花。在如此的热度和关注度下,部分 行业如互联网、电信、金融行业已经实现了较高水平的应用,但是批发零售业有超过 80%的企业没 有大数据应用计划。就应用情况来看,44%的企业没有部署大数据和应用,24%的企业已经部署但 是未能实现大数据应用,仅有 32%的企业正在进行大数据运用, 可见大数据的运用普及度仍有很大 的提升空间。目前来看,大数据的发展仍旧受到一些制约,其中明显的制约因素包括政策限制、隐 私保护、数据资源短缺、技术水平不足、投资要求过高以及投入回报不明显等等。

企业对于大数据作用的看法    

企业大数据应用情况

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 33

第一章大数据产业基本概述 33

第一节 大数据基本概念 33

一、大数据的定义 33

二、大数据的特征 33

三、大数据的类型 34

四、大数据与BI的区别 35

第二节 大数据产生的历史背景 36

一、信息技术的进步 36

二、互联网的诞生与发展 37

三、云计算的发展与应用 39

四、物联网的发展 40

五、社交网络的发展 40

六、智能终端的普及 41

第三节 大数据的作用与影响 42

一、大数据的作用与意义 42

1、对于国家和政府 42

2、对于企业 45

3、对于个人 47

二、大数据的商业价值 48

三、大数据的影响与趋势 51

1、对信息技术产业的影响 51

2、对信息技术应用的影响 52

第四节 大数据产业链解析 53

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

2、数据组织与管理层 56

3、数据分析与发现层 56

4、数据应用与服务层 56

第五节 大数据关键技术分析 57

一、大数据与云计算 57

1、编程模型 57

2、海量数据分布存储技术 62

3、海量数据管理技术 64

4、虚拟化技术 64

5、云计算平台管理技术 65

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 67

9、云安全 67

二、大数据处理工具 69

1、Hadoop 69

2、HPCC 69

3、Storm 70

4、ApacheDrill 72

5、RapidMiner 73

6、PentahoBI 73

第六节 大数据带来的机遇与挑战 77

一、大数据带来的机遇 77

1、大数据的挖掘和应用成为核心 77

2、大数据为信息安全带来发展契机 79

3、使商业智能和信息安全增速加快 80

二、大数据带来的挑战 80

1.人才 80

2.技术 83

3.信息安全 85

第二部分大数据行业市场分析 87

第二章全球大数据产业发展现状与预测 87

第一节 全球已全面进入大数据时代 87

一、全球大数据储量规模 87

二、全球大数据地区分布 88

第二节 全球大数据厂商创新成果分析 90

一、Hadoop分发 90

二、下一代数据仓库 95

三、大数据分析平台和应用 102

1、大数据分析的分类 102

2、数据分析的算法复杂度 105

3、大数据分析应用 106

四、大数据即服务 109

1、大数据即服务定义 109

2、大数据即服务的用例 109

3、大数据即服务元素 110

第三节 全球大数据应用现状与动向 110

一、国外的数据开放战略与浪潮 110

1、国外推行大数据战略的原因 110

2、国外推行大数据战略的主要做法 113

二、国外大数据应用现状与经济价值 114

1、美国大数据应用现状与价值 114

2、欧洲大数据应用现状与价值 115

3、日本大数据应用现状与价值 115

三、大数据已上升到国家战略高度 116

1、美国提出大数据发展计划 116

2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域 116

3、日本新ICT战略重点关注大数据 118

4、韩国推出大数据中心战略 119

第四节 2016年全球大数据产业回顾 119

一、2016年全球大数据发展回顾 119

二、2016年全球大数据热点事件 121

1、技术平台全面发展 121

2、大数据一体机盛行 124

3、企业对大数据的投入增加 128

4、业界巨头加快产业链布局 129

5、新兴企业不断涌现 130

第五节 全球大数据产业商业模式分析 131

一、大数据内生型价值模式 131

二、大数据外生型价值模式 131

三、大数据寄生型价值模式 132

四、大数据产品型价值模式 132

五、大数据云计算服务型价值模式 132

第六节 全球大数据产业市场规模及预测 132

一、全球大数据产业规模及预测 132

二、全球大数据细分市场及预测 133

1、全球大数据细分市场 133

2、大数据专业服务市场及预测 134

3、大数据计算机市场规模及预测 136

4、大数据软件市场规模及预测 136

第七节 全球大数据产业市场格局分析 138

一、全球大数据产业企业类型分析 138

二、全球大数据专营厂商收入占比 138

三、全球大数据专营厂商市场格局 139

第八节 全球大数据产业发展趋势与问题 140

一、全球大数据产业发展趋势 140

二、全球大数据技术发展趋势 142

1、技术趋向多样化 142

2、基于云的数据分析平台将更趋完善 143

3、数据分析集逐步扩大 143

三、全球大数据面临的主要问题 143

1、大数据存储技术 143

2、数据深度分析与挖掘 144

3、数据安全 144

4、隐私保护 146

第三章中国大数据产业发展现状与前景预测 148

第一节 中国大数据时代已来临 148

一、互联网发展分析 148

1、互联网网民规模 148

中国网民规模和互联网普及率

中国手机网民规模及其占网民比例

2、互联网资源规模 149

二、社交媒体发展分析 150

1、新闻网站 150

2、网络视频 156

3、搜索引擎 157

4、即时通信 159

5、网络社区 163

6、微博 166

7、博客/个人空间 169

三、物联网发展分析 173

1、中国物联网行业的发展现状 173

2、中国物联网行业的发展规模 174

四、电子商务发展分析 177

1、中国电子商务行业发展概述 177

2、中国电子商务行业发展规模 179

五、移动设备发展分析 181

六、数据量分析 187

第二节 中国政府对大数据科研的支持 189

一、863计划 189

二、国家重大科技专项 192

三、物联网“十三五”发展规划 198

第三节 中国大数据产业发展现状分析 208

一、大数据产业链建设情况 208

二、大数据产业生命周期分析 208

三、大数据产业市场规模分析 209

四、大数据应用行业投资分布 213

五、大数据产业面临的挑战 221

第四节 中国大数据应用实践分析 223

一、大数据在经济预警方面的应用 223

二、大数据在市场营销方面的应用 225

三、大数据在医疗领域的应用 226

1、临床操作 226

2、付款/定价 229

3、研发 230

4、新的商业模式 231

5、公众健康 232

四、大数据在金融领域的应用 232

第五节 2013-2016年中国大数据最新动向 239

一、企业大数据产品与技术动向 239

二、中关村大数据产业链雏形初现 244

三、地方政府推出政策助推大数据发展 246

四、华为联手英国大学开发“大数据” 249

第六节 2017-2022年中国大数据产业前景预测 250

一、大数据产业总体规模预测 250

二、大数据产业细分市场预测 251

1、大数据基础架构硬件市场预测 251

2、大数据软件市场发展前景预测 254

3、大数据服务市场发展前景预测 255

第七节 中国大数据产业发展路线图 257

一、多措并举,推进大数据产业化进程 257

1、支持信息服务企业发展转型 257

2、加大投入力度,加快技术突破 257

3、加强基础数据整合 258

二、加快推广应用,引导大数据发展 258

1、推动示范应用 258

2、推进智慧城市建设 258

三、优化信息化发展环境,加大专业人才培养力度 259

1、发挥行业协会作用 259

2、加强培训 259

3、加大数据人才培养力度 259

第四章中国企业大数据需求与应用趋势调查 260

第一节 调查背景 260

一、被调查者所属行业 260

二、被调查者企业规模 261

三、被调查企业每月新增数据规模 261

第二节 企业大数据需求分析 262

一、企业数据系统架构存在的问题 262

二、企业面临的数据技术难题 263

三、企业数据挖掘和分析面临的问题 264

第三节 企业大数据应用现状与规划 265

一、企业数据处理产品的服务商 265

二、企业大数据投入情况 266

三、企业部署开源大数据解决方案的计划 267

四、企业大数据的部署规模 268

第四节 企业大数据应用选型依据 269

一、企业做数据产品选型时考虑的因素 269

二、企业关注的数据产品特性 269

三、企业选择服务商时考虑的因素 270

第五节 企业大数据应用趋势分析 271

一、企业关注的数据管理新技术 271

二、企业如何看待商业智能的未来 272

第三部分大数据行业需求分析 273

第五章典型领域大数据应用价值与需求分析 273

第一节 政府 273

一、电子政务建设现状 273

二、政府大数据应用需求 288

三、政府大数据应用场景 289

四、政府大数据应用价值分析 291

五、政府大数据应用典型案例 292

六、政府大数据应用前景分析 293

第二节 电信 295

一、行业大数据应用需求分析 295

二、行业大数据应用场景分析 296

三、行业大数据应用价值分析 301

四、行业大数据应用典型案例 303

五、行业大数据应用前景分析 304

第三节 金融 306

一、行业信息化建设现状 306

二、行业数据量及其特征 308

三、行业大数据应用需求分析 309

四、行业大数据应用场景分析 311

五、行业大数据应用价值分析 314

六、行业大数据应用典型案例 316

七、行业大数据应用前景分析 319

第四节 互联网 321

一、行业数据储量与特点 321

二、行业大数据应用需求分析 322

三、行业大数据应用前景分析 325

第五节 零售 326

一、行业信息化现状分析 326

二、行业大数据应用经典案例 328

第六节 医疗 330

一、行业信息化建设情况 330

二、行业大数据应用场景分析 332

三、行业大数据应用价值分析 334

四、行业大数据应用典型案例 336

五、行业大数据应用前景分析 337

第七节 智慧城市 339

一、智慧城市建设情况分析 339

1、智慧城市投资规模及预测 339

2、智慧城市IT投资分析 340

二、智慧城市大数据应用需求 341

三、智慧城市大数据应用经典案例 345

四、智慧城市大数据应用前景 349

第八节 能源 352

一、行业信息化建设现状分析 352

二、行业大数据应用需求分析 353

三、行业大数据应用经典案例 356

第九节 制造业 357

一、行业信息化建设现状 357

二、行业数据量及其特点 361

三、行业大数据应用需求分析 363

四、行业大数据应用场景分析 367

五、行业大数据应用价值分析 368

第十节 其它领域 371

一、教育行业大数据应用需求 371

二、军事行业大数据应用需求 375

三、旅游行业大数据应用需求 377

第一节 国外企业布局大数据 381

一、IBM 381

二、HP 382

三、Intel 382

四、Teradata 383

五、Dell 384

六、ORACLE 384

七、SAP 384

八、EMC 385

九、CiscoSystems 386

十、Microsoft 387

十一、Accenture 387

十二、Fusion-io 387

十三、PwC 393

十四、SASInstitue 394

十五、Splunk 394

十六、Deloitte 395

十七、Amazon 395

十八、TableauSoftware 395

十九、NetApp 396

二十、Hitachi 397

二十一、Informatica 397

二十二、Fujitsu 398

二十三、其它企业 398

1、Google 398

2、Facebook 398

3、Twitter 399

4、Wal-Mart 400

5、ZARA 400

6、Datameer 401

7、Connotate 401

8、ClearStoryData 403

9、Siemens 404

10、OperaSolution 404

11、MuSigma 404

第二节 国内企业大数据布局情况 405

一、互联网企业布局大数据 405

1、百度 405

2、淘宝 407

3、腾讯 408

4、阿里巴巴 408

5、新浪 409

6、盛大网络 411

二、IT企业布局大数据 412

1、浪潮 412

2、华为 413

3、联想 414

4、神州数码 415

5、东软 416

三、电信运营商布局大数据 417

1、中国电信 417

2、中国移动 419

3、中国联通 420

第三节 国内外企业大数据布局比较 425

第四部分大数据产业投资价值分析 432

第七章中国大数据产业链投资机会分析 432

第一节 硬件层面投资机会分析 432

一、大数据对数据存储需求 432

二、数据存储市场格局现状 432

1、移动硬盘市场格局 432

2、U盘、闪存卡市场格局 433

三、服务器市场格局现状 434

四、硬件层面投资机会分析 436

第二节 软件层面投资机会分析 438

一、基础软件投资机会分析 438

二、应用软件投资机会分析 438

第三节 信息服务层面投资机会 440

一、IT基础设施服务业投资机会 440

二、信息咨询服务业投资机会 441

三、信息安全行业投资机会 442

四、中国大数据产业投资象限 443

第八章大数据产业融资现状与趋势分析 444

第一节 大数据产业投资热度分析 444

一、大数据产业投资热潮 444

二、大数据产业投资趋势 446

第二节 大数据产业并购趋势分析 449

一、大数据产业并购动向 449

二、大数据产业并购特征 450

三、大数据产业并购趋势 451

第三节 大数据产业融资机会分析 452

一、大数据产业融资模式 452

1、PE/VC 452

2、上市融资 454

3、天使投资 455

二、大数据产业融资案例 456

1、风投融资案例 456

2、种子融资案例 456

3、大宗融资案例 457

三、大数据产业融资机会 458

第九章中国大数据产业链关联企业运营分析 460

第一节 海量数据存储、处理、咨询相关公司 460

一、江苏天泽信息产业股份有限公司 460

1、公司发展简介 460

2、公司组织架构分析 460

3、公司主要产品及特点 460

4、公司经营情况分析 461

(一)企业偿债能力分析 461

(二)企业运营能力分析 462

(三)企业盈利能力分析 465

5、公司经营优劣势分析 466

6、公司最新发展动向 466

二、北京拓尔思信息技术股份有限公司 467

1、公司发展简介 467

2、公司组织架构分析 467

3、公司主要产品及特点 467

4、公司研发能力分析 470

5、公司经营情况分析 470

(一)企业偿债能力分析 470

(二)企业运营能力分析 472

(三)企业盈利能力分析 475

6、公司经营优劣势分析 476

7、公司最新发展动向 476

三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司 477

1、公司发展简介 477

2、公司主要产品及特点 477

3、公司研发能力分析 477

4、公司经营情况分析 478

(一)企业偿债能力分析 478

(二)企业运营能力分析 480

(三)企业盈利能力分析 483

5、公司经营优劣势分析 484

6、公司最新发展动向 485

第二节 数据中心建设与运维相关公司 485

一、荣之联科技股份有限公司 485

1、公司发展简介 485

2、公司主要产品及特点 485

3、公司经营情况分析 486

(一)企业偿债能力分析 486

(二)企业运营能力分析 488

(三)企业盈利能力分析 490

4、公司经营优劣势分析 491

5、公司投资并购情况 491

6、公司最新发展动向 492

二、上海天玑科技股份有限公司 493

1、公司发展简介 493

2、公司组织架构分析 493

3、公司主要产品及特点 493

4、公司研发能力分析 493

5、公司经营情况分析 494

(一)企业偿债能力分析 494

(二)企业运营能力分析 495

(三)企业盈利能力分析 498

6、公司投资并购情况 499

7、公司最新发展动向 500

三、北京银信长远科技股份有限公司 500

1、公司发展简介 500

2、公司经营情况分析 501

(一)企业偿债能力分析 501

(二)企业运营能力分析 502

(三)企业盈利能力分析 505

3、公司经营优劣势分析 506

第三节 视频化应用相关公司 507

一、杭州海康威视数字技术股份有限公司 507

1、公司发展简介 507

2、公司组织架构分析 507

3、公司主要产品及特点 508

4、公司研发能力分析 509

5、公司营销网路分析 509

6、公司经营情况分析 510

(一)企业偿债能力分析 510

(二)企业运营能力分析 512

(三)企业盈利能力分析 515

7、公司经营优劣势分析 516

二、浙江大华技术股份有限公司 517

1、公司发展简介 517

2、公司主要产品及特点 517

3、公司研发能力分析 518

4、公司营销网络分析 519

5、公司经营情况分析 519

(一)企业偿债能力分析 519

(二)企业运营能力分析 521

(三)企业盈利能力分析 524

6、公司经营优劣势分析 525

第四节 智能化与人机交互概念相关公司 525

一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 525

1、公司发展简介 525

2、公司主要产品及特点 526

3、公司研发能力分析 527

4、公司经营情况分析 528

(一)企业偿债能力分析 528

(二)企业运营能力分析 530

(三)企业盈利能力分析 533

5、公司经营优劣势分析 534

6、公司最新发展动向 535

二、用友软件股份有限公司 535

1、公司发展简介 535

2、公司组织架构分析 536

3、公司主要产品及特点 537

4、、公司研发能力分析 541

5、公司经营情况分析 541

(一)企业偿债能力分析 541

(二)企业运营能力分析 543

(三)企业盈利能力分析 546

6、公司经营优劣势分析 547

7、公司最新发展动向 547

第五节 信息安全类公司 548

一、成都卫士通信息产业股份有限公司 548

1、公司发展简介 548

2、公司主要产品及特点 549

3、公司研发能力分析 552

4、公司经营情况分析 552

(一)企业偿债能力分析 552

(二)企业运营能力分析 554

(三)企业盈利能力分析 557

5、公司经营优劣势分析 558

6、公司投资并购情况 559

7、公司最新发展动向 559

二、北京启明星辰信息技术股份有限公司 559

1、公司发展简介 559

2、公司组织架构分析 559

3、公司主要产品及特点 560

4、公司研发能力分析 560

5、公司经营情况分析 561

(一)企业偿债能力分析 561

(二)企业运营能力分析 563

(三)企业盈利能力分析 566

6、公司最新发展动向 567

三、蓝盾信息安全技术股份有限公司 567

1、公司发展简介 567

2、公司主要产品及特点 568

3、公司研发能力分析 569

4、公司经营情况分析 569

(一)企业偿债能力分析 569

(二)企业运营能力分析 571

(三)企业盈利能力分析 574

5、公司经营优劣势分析 575

6、公司最新发展动向 575

第六节 拥有数据资源的公司 576

一、阿里巴巴集团 576

1、公司发展简介 576

2、公司组织架构分析 576

3、公司主要产品及特点 576

4、公司经营情况分析 579

(一)企业偿债能力分析 579

(二)企业运营能力分析 581

(三)企业盈利能力分析 584

5、公司经营优劣势分析 585

6、公司投资并购情况 585

7、公司最新发展动向 586

二、腾讯控股有限公司 586

1、公司发展简介 586

2、公司主要产品及特点 587

3、公司经营情况分析 593

(一)企业偿债能力分析 594

(二)企业运营能力分析 595

(三)企业盈利能力分析 598

4、公司经营优劣势分析 599

5、公司发展战略分析 600

6、公司投资并购情况 601

图表目录

图表 1大数据产业链全景图 55

图表 22016年中国搜索引擎市场占有率 158

图表 32016年全球搜索引擎市场占有率 158

图表 42011-2016年中国电子商务市场交易规模 179

图表 5中国电子商务主要细分市场发展预期 180

图表 62016年中国移动通信设备分制式市场份额 182

图表 72016年中国移动通信设备市场区域结构 182

图表 82017-2022年中国大数据整体市场趋势预测 209

图表 9关键影响因素分析—促进因素: 209

图表 10被调查者所属行业 260

图表 11被调查者所在企业的规模 261

图表 12被调查者所在企业每月新增的数据规模 261

图表 13被调查者认为企业数据系统架构存在的问题 263

图表 14被调查者所在企业面临的数据技术难题 263

图表 15被调查者所在企业数据挖掘和分析面临的问题 264

图表 16被调查者所在企业数据处理产品的服务商 265

图表 17被调查者所在企业大数据投入情况 266

图表 18被调查者所在企业部署开源大数据解决方案的计划 267

图表 19被调查者所在企业大数据的部署规模 268

图表 20被调查者所在企业做数据产品选型时考虑的因素 269

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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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