大数据IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
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1章:全球大数据产业发展现状与预测
1.1 全球已全面进入大数据时代
1.1.1 全球大数据储量规模
1.1.2 全球大数据地区分布
1.2 全球大数据厂商创新成果分析
1.2.1 大数据分析技术
1.2.2 事务处理技术
1.2.3 数据流通技术
1.2.4 大数据预测
1.2.5 机器学习
1.3 全球大数据应用现状与动向
1.3.1 国外的数据开放战略与浪潮
1.3.2 国外大数据应用现状
1.3.3 大数据已上升到国家战略高度
1.4 2015-2019年全球大数据产业回顾
1.4.1 2015-2019年全球大数据发展回顾
1.4.2 2015-2019年全球大数据热点事件
1.5 全球大数据产业商业模式分析
1.5.1 大数据内生型价值模式
1.5.2 大数据外生型价值模式
1.5.3 大数据寄生型价值模式
1.5.4 大数据产品型价值模式
1.5.5 大数据云计算服务型价值模式
1.6 全球大数据产业市场规模及预测
1.6.1 全球大数据产业规模及预测
1.6.2 全球大数据细分市场及预测
1.7 全球大数据产业市场格局分析
1.7.1 全球大数据产业企业类型分析
1.7.2 全球大数据专营厂商收入占比
1.8 全球大数据产业发展趋势与问题
1.8.1 全球大数据产业发展趋势
1.8.2 全球大数据技术发展趋势
1.8.3 全球大数据面临的主要问题
第2章:中国大数据产业发展现状与前景预测
2.1 大数据产业界定
2.1.1 大数据的定义
2.1.2 大数据的作用与影响
2.1.3 大数据产业链解析
2.2 中国大数据时代已来临
2.2.1 互联网发展状况
2.2.2 个人互联网应用状况
2.2.3 中国物联网发展状况
2.2.4 电子商务发展状况
2.3 中国政府对大数据科研的支持
2.3.1 国家和行业政策
2.3.2 国家重大科技专项
2.3.3 物联网“十三五”发展规划
2.3.4 促进大数据发展行动纲要
2.3.5 国家大数据产业发展规划
2.3.6 国家大数据综合试验区
2.4 中国大数据产业发展现状分析
2.4.1 大数据产业链建设情况
2.4.2 大数据产业生命周期分析
2.4.3 大数据市场产值分析
2.4.4 大数据产业面临的挑战
2.5 中国大数据应用实践分析
2.5.1 大数据在经济预警方面的应用
2.5.2 大数据在市场营销方面的应用
2.5.3 大数据在医疗领域的应用
2.5.4 大数据在金融领域的应用
2.6 大数据带来的机遇与挑战
2.6.1 大数据带来的机遇
2.6.2 大数据带来的挑战
2.7 中国大数据产业前景预测
2.7.1 大数据产业规模预测
2.7.2 大数据产业细分市场预测
第3章:中国企业大数据需求与应用趋势调查
3.1 调查背景
3.1.1 调查方法及样本
3.1.2 被调查企业大数据应用现状
3.2 企业大数据需求分析
3.2.1 数据规模
3.2.2 企业数据来源
3.2.3 企业政策需求
3.2.4 企业资源需求
3.3 企业大数据应用现状与规划
3.3.1 企业各类数据分析利用情况
3.3.2 企业大数据管理
3.4 企业大数据应用选型依据
3.4.1 大数据产品选型
3.4.2 企业大数据软件选择
第4章:典型领域大数据应用价值与需求分析
4.1 政府
4.1.1 政府大数据应用需求
4.1.2 政府大数据应用场景
4.1.3 政府大数据应用价值分析
4.1.4 政府大数据应用典型案例
4.1.5 政府大数据应用前景分析
4.2 电信
4.2.1 行业大数据应用需求分析
4.2.2 行业大数据应用场景分析
4.2.3 行业大数据应用价值分析
4.2.4 行业大数据应用典型案例
4.2.5 行业大数据应用前景分析
4.3 金融
4.3.1 行业大数据应用需求分析
4.3.2 行业大数据应用场景分析
4.3.3 行业大数据应用价值分析
4.3.4 行业大数据应用典型案例
4.3.5 行业大数据应用前景分析
4.4 互联网
4.4.1 行业大数据应用需求分析
4.4.2 行业大数据应用场景分析
4.4.3 行业大数据应用价值分析
4.4.4 行业大数据应用经典案例
4.4.5 行业大数据应用前景分析
4.5 零售
4.5.1 行业大数据应用需求分析
4.5.2 行业大数据应用场景分析
4.5.3 行业大数据应用价值分析
4.5.4 行业大数据应用经典案例
4.5.5 行业大数据应用前景分析
4.6 医疗
4.6.1 行业大数据应用需求分析
4.6.2 行业大数据应用场景分析
4.6.3 行业大数据应用价值分析
4.6.4 行业大数据应用典型案例
4.6.5 行业大数据应用前景分析
4.7 智慧城市
4.7.1 行业大数据应用需求分析
4.7.2 行业大数据应用场景
4.7.3 行业大数据应用价值
4.7.4 行业大数据应用典型案例
4.7.5 行业大数据应用前景分析
4.8 能源
4.8.1 行业大数据应用需求分析
4.8.2 行业大数据应用场景分析
4.8.3 行业大数据应用价值分析
4.8.4 行业大数据应用典型案例
4.8.5 行业大数据应用前景分析
4.9 制造业
4.9.1 行业大数据应用需求分析
4.9.2 行业大数据应用场景分析
4.9.3 行业大数据应用价值分析
4.9.4 行业大数据应用典型案例
4.9.5 行业大数据应用前景分析
4.10 其它领域
4.10.1 教育行业大数据应用需求
4.10.2 军事行业大数据应用需求
4.10.3 旅游行业大数据应用需求
第5章:国内外企业大数据产业战略布局
5.1 国外企业布局大数据
5.1.1 IBM
5.1.2 HP
5.1.3 Intel
5.1.4 Teradata
5.1.5 Dell
5.1.6 ORACLE
5.1.7 SAP
5.1.8 DELL EMC
5.1.9 Cisco Systems
5.1.10 Microsoft
5.1.11 Accenture
5.1.12 SAS Institue
5.1.13 Splunk
5.1.14 Amazon
5.1.15 Tableau Software
5.1.16 Hitachi Data Systems
5.1.17 Informatica
5.1.18 Fujitsu
5.1.19 Facebook
5.1.20 其它企业
5.2 国内企业布局大数据
5.2.1 互联网企业布局大数据
5.2.2 IT企业布局大数据
5.2.3 电信运营商布局大数据
5.2.4 第三方创业公司布局大数据
第6章:中国大数据产业链投资机会分析
6.1 硬件层面投资机会分析
6.1.1 大数据对数据存储需求
6.1.2 数据存储市场格局现状
6.1.3 服务器市场格局现状
6.1.4 硬件层面投资机会分析
6.2 软件层面投资机会分析
6.2.1 基础软件投资机会分析
6.2.2 应用软件投资机会分析
6.3 信息服务层面投资机会
6.3.1 IT基础设施服务业投资机会
6.3.2 信息咨询服务业投资机会
6.3.3 信息安全行业投资机会
第7章:大数据产业融资现状与趋势分析
7.1 大数据产业投资热度分析
7.1.1 大数据产业投资热潮
7.1.2 大数据产业投资趋势
7.2 大数据产业并购趋势分析
7.2.1 大数据产业并购特征
7.2.2 大数据产业并购趋势
7.3 大数据产业融资机会分析
7.3.1 大数据产业融资模式
7.3.2 大数据产业融资案例
7.3.3 大数据产业融资机会
第8章:中国大数据产业链关联企业运营分析
8.1 海量数据存储、处理、咨询相关公司(AK ZJH)
8.1.1 江苏天泽信息产业股份有限公司
8.1.2 北京拓尔思信息技术股份有限公司
8.1.3 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
8.1.4 潜能恒信能源技术股份有限公司
8.1.5 北京同有飞骥科技股份有限公司
8.1.6 上海汉得信息技术股份有限公司
8.1.7 浙大网新科技股份有限公司
8.2 数据中心建设与运维相关公司
8.2.1 荣之联科技股份有限公司
8.2.2 上海天玑科技股份有限公司
8.2.3 北京银信长远科技股份有限公司
8.3 视频化应用相关公司
8.3.1 杭州海康威视数字技术股份有限公司
8.3.2 浙江大华技术股份有限公司
8.3.3 广东威创视讯科技股份有限公司
8.3.4 华平信息技术股份有限公司
8.4 智能化与人机交互概念相关公司
8.4.1 科大讯飞股份有限公司
8.4.2 用友软件股份有限公司
8.4.3 北京东方国信科技股份有限公司
8.4.4 北京久其软件股份有限公司
8.5 信息安全类公司
8.5.1 成都卫士通信息产业股份有限公司
8.5.2 北京启明星辰信息技术股份有限公司
8.5.3 蓝盾信息安全技术股份有限公司
8.6 拥有数据资源的公司
8.6.1 阿里巴巴集团
8.6.2 腾讯控股有限公司
8.6.3 乐视网信息技术(北京)股份有限公司
8.6.4 苏宁云商集团股份有限公司
图表目录
图表1:2015-2019年全球大数据储量及其增长情况(单位:ZB,%)
图表2:2015-2019年全球大数据储量地区分布示意图
图表3:数据流通技术工具的对比
图表4:2015-2019年全球大数据发展回顾
图表5:2015-2019年全球大数据发展回顾
图表6:2015-2019年全球大数据发展回顾
图表7:2015-2019年全球大数据发展回顾
图表8:2015-2019年全球大数据发展回顾
图表9:2015-2019年全球大数据发展回顾
图表10:2020-2025年全球大数据产业市场规模及预测(单位:十亿美元)
更多图表见正文......
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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