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　　大數據，或稱巨量資料 、海量資料 ，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過截至**主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 網絡上每***筆搜索，網站上每***筆交易，敲打鍵盤，點擊鼠標的每***個輸入都是數據，整理起來分析排行，它的功能可不僅僅止于事后被動了解市場，搜集起來的資料還可以被規畫，引導開發更大的消費力量。大數據的常見特點是4V：數據體量巨大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、處理速度快（Velocity）。“大數據”是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。

　　物聯網、云計算、移動互聯網等新技術的發展，使得手機、平板電腦、PC及遍布地球各個角落的傳感器，成為數據來源和承載方式。據估計，互聯網上的數據量每兩年會翻一番，到**年末，互聯網上的數據量將達到每年667EB（1EB=230GB）。這些數據絕大多數是“非結構化數據”，通常不能為傳統的數據庫所用，但這些龐大的數據“寶藏”將成為“未來的新石油”。大數據所能帶來的巨大商業價值，被認為將引領一場足以與20世紀計算機革命匹敵的巨大變革。大數據正在對每個領域造成影響，在商業、經濟和其他領域中，決策行為將日益基于數據分析，而不再是憑借經驗和直覺。大數據正在成為政府和企業競爭的新焦點。各大企業正紛紛投向大數據促生的新藍海，給大數據行業帶來新的發展機遇。

第1章 大數據概述

　　1.1 大數據定義

　　1.2 大數據技術格局

　　1.3 大數據的發展特點

　　1.4 大數據相關技術

　　1.5 大數據與云計算的關系

第2章 中國大數據發展背景及影響因素

　　2.1 大數據發展背景

　　　　2.1.1 大數據發展帶來意義和價值

　　　　2.1.2 大數據發展面臨的問題

　　　　2.1.3 大數據的挑戰

　　　　2.1.4 大數據技術發展的脈絡和現狀

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　　　　2.1.5 國外經驗為國內大數據發展增加信息

　　2.2 大數據發展推動因素

　　　　2.2.1 國家戰略發展驅動

　　　　2.2.2 信息化發展推動

　　　　2.2.2 .1云計算對大數據的促進

　　　　2.2.2 .2 物聯網對大數據的促進

　　　　2.2.2 .3 泛互聯網化帶來數據分析的需求

　　2.3 大數據發展遇到問題及阻力

　　　　2.3.1 大數據時代企業需要的能力

　　　　2.3.2 通過海量的數據中獲得洞察力

　　　　2.3.3 數據洞察力轉化為實際行動

第3章 大數據在行業中的應用分析

　　3.1 醫療領域

　　　　3.1.1 醫療領域大數據應用價值

　　　　3.1.2 大數據在醫療行業應用狀況及前景

　　　　3.1.3 醫療行業大數據應用產業鏈分析

　　3.2 金融

　　　　3.2.1 金融領域大數據應用價值

　　　　3.2.2 大數據在金融行業應用狀況及前景

　　　　3.2.3 金融行業大數據應用產業鏈分析

　　3.3 電子商務

　　　　3.3.1 電子商務領域大數據應用價值

　　　　3.3.2 大數據在電子商務行業應用狀況及前景

　　　　3.3.3 電子商務行業大數據應用產業鏈分析

　　3.4 零售

　　　　3.4.1 零售領域大數據應用價值

　　　　3.4.2 大數據在零售行業應用狀況及前景

　　　　3.4.3 零售行業大數據應用產業鏈分析

　　3.5 電信

2014 China big data and big data profession study business case analysis report

　　　　3.4.1 電信領域大數據應用價值

　　　　3.4.2 大數據在電信行業應用狀況及前景

　　　　3.4.3 電信行業大數據應用產業鏈分析

　　3.6 交通

　　　　3.6.1 交通領域大數據應用價值

　　　　3.6.2 大數據在交通行業應用狀況及前景

　　　　3.6.3 交通行業大數據應用產業鏈分析

第4章 大數據產業鏈組成及業務模式分析

　　4.1 大數據產業產業鏈分析

　　4.2 大數據產業鏈主要成員及業務模式分析

　　4.3 大數據產業鏈投資并購

　　4.4 大數據產業鏈前景

第5章 企業大數據應用需求調研分析

　　5.1 企業大數據發展現狀調查

　　5.2 企業云計算部署情況分析

　　5.3 企業對大數據處理的需求分析

　　5.4 企業屬性分析

第6章 大數據方案商發展分析

　　6.1 sap

　　　　6.1.1 發展定位

　　　　6.1.2 發展策略

　　　　6.1.3 優劣勢分析

　　6.2 o racle

　　　　6.2.1 發展定位

　　　　6.2.2 發展策略

　　　　6.2.3 優劣勢分析

　　6.3 ibm

　　　　6.3.1 發展定位

　　　　6.3.2 發展策略

2014年中國大數據行業現狀調研及大數據企業經營情況分析報告

　　　　6.3.3 優劣勢分析

　　6.4 emc

　　　　6.4.1 發展定位

　　　　6.4.2 發展策略

　　　　6.4.3 優劣勢分析

第7章 大數據機廠商發展分析

　　7.1 oracle

　　　　7.1.1 發展定位

　　　　7.1.2 發展策略

　　　　7.1.3 優劣勢分析

　　7.2 sap

　　　　7.2.1 發展定位

　　　　7.2.2 發展策略

　　　　7.2.3 優劣勢分析

　　7.3 ibm

　　　　7.3.1 發展定位

　　　　7.3.2 發展策略

　　　　7.3.3 優劣勢分析

　　7.4 微軟

　　　　7.4.1 發展定位

　　　　7.4.2 發展策略

　　　　7.4.3 優劣勢分析

　　7.5 浪潮

　　　　7.5.1 發展定位

　　　　7.5.2 發展策略

　　　　7.5.3 優劣勢分析

第8章 中智?林?大數據機產業發展趨勢預測

　　8.1 大數據應用的發展方向

　　8.2 大數據軟件市場規模及預測分析

2014 nián zhōngguó dà shùjù hángyè xiànzhuàng diàoyán jí dà shùjù qǐyè jīngyíng qíngkuàng fēnxī bàogào

　　8.3 大數據一體機市場規模及預測分析

圖表目錄

　　圖表 1 大數據產業鏈全景圖

　　圖表 2 大數據產業相關企業一覽圖

　　圖表 3 大數據的四個主要特征

　　圖表 4 將從大數據獲得的深度信息轉化成行動

　　圖表 5 大數據時代構建消費者全面興趣圖譜

　　圖表 6 大數據面臨的挑戰

　　圖表 7 大數據生態系統概覽

　　圖表 8 “大數據”關鍵詞搜索量處于激增階段

　　圖表 9 相當于云計算2008 年左右的水平

　　圖表 10 gartner 2011 年技術成熟度曲線，大數據處于高速發展期

　　圖表 11 技術演進歷史揭示未來是大數據驅動的智慧型經濟模式

　　圖表 12 美國商業數據中心分布

　　圖表 13 荷蘭數據中心分布

　　圖表 14 歐美典型數據中心能效控制案例

　　圖表 15 大數據描述

　　圖表 16 大數據產業概況

　　圖表 18 電信運營商海量數據分析處理分類模型

　　圖表 19 電信運營商海量數據分析處理需求

　　圖表 20 管理軟件的產品組合框架

　　圖表 21 大數據產業結構示意圖

　　圖表 22 中國外置磁盤存儲器市場結構

　　圖表 23 中國服務器市場品牌關注比例分布

　　圖表 24 國內數據庫軟件市場結構

　　圖表 26 中國重點行業數據中心發展歷程

　　圖表 27 政府、金融、通信、電力四大行業相關軟件企業

　　圖表 28 中國數據中心it 市場規模與增長示意圖

　　圖表 29 2008-2012 年中國信息安全產品市場規模及增長率預測分析

2014中國ビッグデータとビッグデータの専門職研究ビジネスケース分析レポート

　　圖表 30 巨頭在大數據時代的業務布局

　　圖表 31 數據信息的增長給企業帶來機遇

　　圖表 32 三大行業占全球gdp 的比重

　　圖表 33 2011-2018年中國it市場規模增長趨勢圖

　　圖表 34 中國大數據產業投資象限

　　圖表 35 emc產品及策略

　　圖表 36 oracle 扮演ibm狙擊手的角色

　　圖表 37 ibm依然保持銀行電信業強勢地位

　　圖表 38 微軟在中小企業市場具有競爭優勢

　　圖表 39 大數據的市場空間及對社會的貢獻

　　圖表 40 計算機和信息服務產業將在大數據浪潮中首先獲益

　　圖表 41 2011-2018年中國大數據應用市場規模及預測分析

　　圖表 42 軟硬一體化公司的凈利潤率遠超行業平均水平

　　圖表 43 以智能手機市場為例，軟硬一體化蘋果和三星攫取了絕大部分的行業利潤

　　圖表 44 能夠為客戶提供所有it 服務的公司，將掌控產業的主導權

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