| 大數據時代來臨首先由數據豐富度決定的。社交網絡興起，大量的UGC（互聯網術語，全稱為User Generated Content，即用戶生成內容的意思）內容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據出現了。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更準確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從數據量來說，截至**已進入大數據時代，但現在的硬件明顯已跟不上數據發展的腳步。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。且中國物聯網校企聯盟認為，物聯網的發展離不開大數據，依靠大數據提供足夠有利的資源。 | |
| 雖然大數據截至**在國內還處于初級階段，但是商業價值已經顯現出來。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基于數據交易即可產生很好的效益；其次，基于數據挖掘會有很多商業模式誕生，定位角度不同，或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘，或側重優化，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加利潤。 | |
| 未來，數據可能成為最大的交易商品。但數據量大并不能算是大數據，大數據的特征是數據量大、數據種類多、非標準化數據的價值最大化。因此，大數據的價值是通過數據共享、交叉復用后獲取最大的數據價值。未來大數據將會如基礎設施一樣，有數據提供方、管理者、監管者，數據的交叉復用將大數據變成一大產業。 | |
| 中國的大數據應用處在起步階段。淘寶、騰訊以及百度這些互聯網巨頭是率先使用大數據技術的用戶，但他們主要基于開源軟件自主開發大數據應用。電信和銀行領域開始對大數據技術和 服務產生濃厚的興趣。未來**年我國大數據市場將突破百億元。**年市場規模達到***億元，**年還將持續發酵，未來**年內有望突破***億元，**年有望達到百億規模，整個行業發展空間巨大。中國大數據技術和 服務市場未來**年的復合增長率將達***%，其中增長率最高的是存儲市場，將達***%，服務器市場的增長率則是***%，遠遠高于其它非大數據產品相關的市場。 | |
第1章 大數據產業基本概述 |
產 |
1.1 大數據基本概念 |
業 |
| 1.1.1 大數據的定義 | 調 |
| 1.1.2 大數據的特征 | 研 |
| 1.1.3 大數據的類型 | 網 |
| 1.1.4 大數據與bi的區別 | ｗ |
1.2 大數據產生的歷史背景 |
ｗ |
| 1.2.1 信息技術的進步 | ｗ |
| 1.2.2 互聯網的誕生與發展 | ． |
| 1.2.3 云計算的發展與應用 | Ｃ |
| 1.2.4 物聯網的發展 | ｉ |
| 1.2.5 社交網絡的發展 | ｒ |
| 1.2.6 智能終端的普及 | ． |
1.3 大數據的作用與影響 |
ｃ |
| 1.3.1 大數據的作用與意義 | ｎ |
| （1）對于國家和政府 | 中 |
| （2）對于企業 | 智 |
| （3）對于個人 | 林 |
| 1.3.2 大數據的商業價值 | ４ |
| 1.3.3 大數據的影響與趨勢預測分析 | ０ |
| （1）對信息技術產業的影響 | ０ |
| （2）對信息技術應用的影響 | ６ |
1.4 大數據產業鏈解析 |
１ |
| 1.4.1 大數據的生態系統 | ２ |
| 1.4.2 大數據產業的概念 | ８ |
| 1.4.3 大數據產業鏈構成 | ６ |
| （1）數據產生與集聚層 | ６ |
| （2）數據組織與管理層 | ８ |
| （3）數據分析與發現層 | 產 |
| （4）數據應用與服務層 | 業 |
1.5 大數據關鍵技術分析 |
調 |
| 1.5.1 大數據與云計算 | 研 |
| （1）編程模型 | 網 |
| （2）海量數據分布存儲技術 | ｗ |
| （3）海量數據管理技術 | ｗ |
| （4）虛擬化技術 | ｗ |
| （5）云計算平臺管理技術 | ． |
| （6）并行計算和并行算法 | Ｃ |
| （7）web2.0 | ｉ |
| （8）面向服務的體系結構soa | ｒ |
| （9）云安全 | ． |
| 1.5.2 大數據處理工具 | ｃ |
1.6 大數據帶來的機遇與挑戰 |
ｎ |
| 1.6.1 大數據帶來的機遇 | 中 |
| （1）大數據的挖掘和應用成為核心 | 智 |
| （2）大數據為信息安全帶來發展契機 | 林 |
| （3）使商業智能和信息安全增速加快 | ４ |
| 1.6.2 大數據帶來的挑戰 | ０ |
| （1）人才挑戰 | ０ |
| （2）技術挑戰 | ６ |
| （3）信息安全挑戰 | １ |
第2章 全球大數據產業發展現狀與預測分析 |
２ |
2.1 全球已全面進入大數據時代 |
８ |
| 2.1.1 全球大數據儲量規模 | ６ |
| 2.1.2 全球大數據地區分布 | ６ |
2.2 全球大數據廠商創新成果分析 |
８ |
| 2.2.1 hadoop分發 | 產 |
| 2.2.2 下一代數據倉庫 | 業 |
| 2.2.3 大數據分析平臺和應用 | 調 |
| 2.2.4 大數據即服務 | 研 |
| 2.2.5 非hadoop大數據平臺 | 網 |
2.3 全球大數據應用現狀與動向 |
ｗ |
| 全.文：http://www.qdlaimaiche.com/2/09/DaShuJuHangYeFenXiBaoGao.html | |
| 2.3.1 國外的數據開放戰略與浪潮 | ｗ |
| 2.3.2 國外大數據應用現狀與經濟價值 | ｗ |
| （1）美國大數據應用現狀與價值 | ． |
| （2）歐洲大數據應用現狀與價值 | Ｃ |
| （3）日本大數據應用現狀與價值 | ｉ |
| 2.3.3 大數據已上升到國家戰略高度 | ｒ |
| （1）美國提出大數據發展計劃 | ． |
| （2）歐盟將大數據作為horizon2020計劃優先領域 | ｃ |
| （3）日本新ict戰略重點關注大數據 | ｎ |
| （4）韓國推出大數據中心戰略 | 中 |
2.4 2023年全球大數據產業回顧 |
智 |
| 2.4.1 2023年全球大數據發展回顧 | 林 |
| 2.4.2 2023年全球大數據熱點事件 | ４ |
| （1）技術平臺全面發展 | ０ |
| （2）大數據一體機盛行 | ０ |
| （3）企業對大數據的投入增加 | ６ |
| （4）業界巨頭加快產業鏈布局 | １ |
| （5）新興企業不斷涌現 | ２ |
2.5 全球大數據產業商業模式分析 |
８ |
| 2.5.1 大數據內生型價值模式 | ６ |
| 2.5.2 大數據外生型價值模式 | ６ |
| 2.5.3 大數據寄生型價值模式 | ８ |
| 2.5.4 大數據產品型價值模式 | 產 |
| 2.5.5 大數據云計算服務型價值模式 | 業 |
2.6 全球大數據產業市場規模及預測分析 |
調 |
| 2.6.1 全球大數據產業規模及預測分析 | 研 |
| 2.6.2 全球大數據細分市場及預測分析 | 網 |
| （1）全球大數據細分市場 | ｗ |
| （2）大數據專業服務市場及預測分析 | ｗ |
| （3）大數據計算機市場規模及預測分析 | ｗ |
| （4）大數據軟件市場規模及預測分析 | ． |
2.7 全球大數據產業市場格局分析 |
Ｃ |
| 2.7.1 全球大數據產業企業類型分析 | ｉ |
| 2.7.2 全球大數據專營廠商收入占比 | ｒ |
| 2.7.3 全球大數據專營廠商市場格局 | ． |
2.8 全球大數據產業發展趨勢與問題 |
ｃ |
| 2.8.1 全球大數據產業發展趨勢預測分析 | ｎ |
| 2.8.2 全球大數據技術發展趨勢預測分析 | 中 |
| （1）技術趨向多樣化 | 智 |
| （2）基于云的數據分析平臺將更趨完善 | 林 |
| （3）數據分析集逐步擴大 | ４ |
| 2.8.3 全球大數據面臨的主要問題 | ０ |
| （1）大數據存儲技術 | ０ |
| （2）數據深度分析與挖掘 | ６ |
| （3）數據安全 | １ |
| （4）隱私保護 | ２ |
第3章 中國大數據產業發展現狀與前景預測分析 |
８ |
3.1 中國大數據時代已來臨 |
６ |
| 3.1.1 互聯網發展分析 | ６ |
| （1）互聯網網民規模 | ８ |
| （2）互聯網資源規模 | 產 |
| 3.1.2 社交媒體發展分析 | 業 |
| （1）新聞網站 | 調 |
| （2）網絡視頻 | 研 |
| （3）搜索引擎 | 網 |
| （4）即時通信 | ｗ |
| （5）網絡社區 | ｗ |
| （6）微博 | ｗ |
| （7）博客/個人空間 | ． |
| 3.1.3 物聯網發展分析 | Ｃ |
| （1）中國物聯網行業的發展現狀調研 | ｉ |
| （2）中國物聯網行業的發展規模 | ｒ |
| 3.1.4 電子商務發展分析 | ． |
| （1）中國電子商務行業發展概述 | ｃ |
| （2）中國電子商務行業發展規模 | ｎ |
| 3.1.5 移動設備發展分析 | 中 |
| 3.1.6 數據量分析 | 智 |
3.2 中國政府對大數據科研的支持 |
林 |
| 3.2.1 863計劃 | ４ |
| 3.2.2 國家重大科技專項 | ０ |
| 3.2.3 物聯網“十三五”發展規劃 | ０ |
3.3 中國大數據產業發展現狀分析 |
６ |
| 3.3.1 大數據產業鏈建設狀況分析 | １ |
| 3.3.2 大數據產業生命周期分析 | ２ |
| 3.3.3 大數據產業市場規模分析 | ８ |
| 3.3.4 大數據應用行業投資分布 | ６ |
| 3.3.5 大數據產業面臨的挑戰 | ６ |
3.4 中國大數據應用實踐分析 |
８ |
| 3.4.1 大數據在經濟預警方面的應用 | 產 |
| 3.4.2 大數據在市場營銷方面的應用 | 業 |
| 3.4.3 大數據在醫療領域的應用 | 調 |
| 3.4.4 大數據在金融領域的應用 | 研 |
| 3.5.1 企業大數據產品與技術動向 | 網 |
| 3.5.2 中關村大數據產業鏈雛形初現 | ｗ |
| 3.5.3 地方政府推出政策助推大數據發展 | ｗ |
| 3.5.4 華為聯手英國大學開發“大數據” | ｗ |
| 3.6.1 大數據產業總體規模預測分析 | ． |
| 3.6.2 大數據產業細分市場預測分析 | Ｃ |
| （1）大數據基礎架構硬件市場預測分析 | ｉ |
| （2）大數據軟件市場發展前景預測分析 | ｒ |
| （3）大數據服務市場發展前景預測分析 | ． |
3.7 中國大數據產業發展路線圖 |
ｃ |
| 3.7.1 大數據產業未來發展路線圖 | ｎ |
第4章 中國企業大數據需求與應用趨勢調查 |
中 |
4.1 調查背景 |
智 |
| 4.1.1 被調查者所屬行業 | 林 |
| 4.1.2 被調查者企業規模 | ４ |
| 4.1.3 被調查企業每月新增數據規模 | ０ |
4.2 企業大數據需求分析 |
０ |
| 4.2.1 企業數據系統架構存在的問題 | ６ |
| 4.2.2 企業面臨的數據技術難題 | １ |
| 4.2.3 企業數據挖掘和分析面臨的問題 | ２ |
4.3 企業大數據應用現狀與規劃 |
８ |
| 4.3.1 企業數據處理產品的服務商 | ６ |
| 4.3.2 企業大數據投入狀況分析 | ６ |
| 4.3.3 企業部署開源大數據解決方案的計劃 | ８ |
| 4.3.4 企業大數據的部署規模 | 產 |
4.4 企業大數據應用選型依據 |
業 |
| 4.4.1 企業做數據產品選型時考慮的因素 | 調 |
| 4.4.2 企業關注的數據產品特性 | 研 |
| 4.4.3 企業選擇服務商時考慮的因素 | 網 |
4.5 企業大數據應用趨勢預測 |
ｗ |
| 4.5.1 企業關注的數據管理新技術 | ｗ |
| 4.5.2 企業如何看待商業智能的未來 | ｗ |
第5章 典型領域大數據應用價值與需求分析 |
． |
5.1 政府 |
Ｃ |
| 5.1.1 電子政務建設現狀調研 | ｉ |
| 5.1.2 政府大數據應用需求 | ｒ |
| 5.1.3 政府大數據應用場景 | ． |
| 5.1.4 政府大數據應用價值分析 | ｃ |
| 5.1.5 政府大數據應用典型案例 | ｎ |
| 5.1.6 政府大數據應用前景預測 | 中 |
5.2 電信 |
智 |
| 5.2.1 行業大數據應用需求分析 | 林 |
| 5.2.2 行業大數據應用場景分析 | ４ |
| 5.2.3 行業大數據應用價值分析 | ０ |
| 5.2.4 行業大數據應用典型案例 | ０ |
| 5.2.5 行業大數據應用前景預測 | ６ |
5.3 金融 |
１ |
| 5.3.1 行業信息化建設現狀調研 | ２ |
| 5.3.2 行業數據量及其特征 | ８ |
| 5.3.3 行業大數據應用需求分析 | ６ |
| 5.3.4 行業大數據應用場景分析 | ６ |
| Development Research and Market Outlook Forecast Report on China's Big Data Industry (2024-2030) | |
| 5.3.5 行業大數據應用價值分析 | ８ |
| 5.3.6 行業大數據應用典型案例 | 產 |
| 5.3.7 行業大數據應用前景預測 | 業 |
5.4 互聯網 |
調 |
| 5.4.1 行業數據儲量與特點 | 研 |
| 5.4.2 行業大數據應用需求分析 | 網 |
| 5.4.3 行業大數據應用場景分析 | ｗ |
| 5.4.4 行業大數據應用價值分析 | ｗ |
| 5.4.5 行業大數據應用經典案例 | ｗ |
| 5.4.6 行業大數據應用前景預測 | ． |
5.5 零售 |
Ｃ |
| 5.5.1 行業信息化現狀分析 | ｉ |
| 5.5.2 行業數據量與特點分析 | ｒ |
| 5.5.3 行業大數據應用場景分析 | ． |
| 5.5.4 行業大數據應用價值分析 | ｃ |
| 5.5.5 行業大數據應用經典案例 | ｎ |
| 5.5.6 行業大數據應用前景預測 | 中 |
5.6 醫療 |
智 |
| 5.6.1 行業信息化建設狀況分析 | 林 |
| 5.6.2 行業數據量及其特點 | ４ |
| 5.6.3 行業大數據應用場景分析 | ０ |
| 5.6.4 行業大數據應用價值分析 | ０ |
| 5.6.5 行業大數據應用典型案例 | ６ |
| 5.6.6 行業大數據應用前景預測 | １ |
5.7 智慧城市 |
２ |
| 5.7.1 智慧城市建設情況分析 | ８ |
| （1）智慧城市投資規模及預測分析 | ６ |
| （2）智慧城市it投資分析 | ６ |
| 5.7.2 智慧城市大數據應用需求 | ８ |
| 5.7.3 智慧城市大數據應用價值 | 產 |
| 5.7.4 智慧城市大數據應用經典案例 | 業 |
| 5.7.5 智慧城市大數據應用前景 | 調 |
5.8 能源 |
研 |
| 5.8.1 行業信息化建設現狀分析 | 網 |
| 5.8.2 行業大數據應用需求分析 | ｗ |
| 5.8.3 行業大數據應用場景分析 | ｗ |
| 5.8.4 行業大數據應用價值分析 | ｗ |
| 5.8.5 行業大數據應用經典案例 | ． |
| 5.8.6 行業大數據應用前景預測 | Ｃ |
5.9 制造業 |
ｉ |
| 5.9.1 行業信息化建設現狀調研 | ｒ |
| 5.9.2 行業數據量及其特點 | ． |
| 5.9.3 行業大數據應用需求分析 | ｃ |
| 5.9.4 行業大數據應用場景分析 | ｎ |
| 5.9.5 行業大數據應用價值分析 | 中 |
| 5.9.6 行業大數據應用典型案例 | 智 |
| 5.9.7 行業大數據應用前景預測 | 林 |
5.10 其它領域 |
４ |
| 5.10.1 教育行業大數據應用需求 | ０ |
| 5.10.2 軍事行業大數據應用需求 | ０ |
| 5.10.3 旅游行業大數據應用需求 | ６ |
第6章 國內外企業大數據產業戰略布局 |
１ |
6.1 國外企業布局大數據 |
２ |
| 6.1.1 ibm | ８ |
| （1）大數據布局線路 | ６ |
| （2）大數據市場定位 | ６ |
| （3）大數據解決方案 | ８ |
| （4）給用戶帶來的價值 | 產 |
| （5）大數據收入及占比 | 業 |
| （6）大數據業務結構分析 | 調 |
| 6.1.2 hp | 研 |
| （1）大數據布局線路 | 網 |
| （2）大數據市場定位 | ｗ |
| （3）大數據解決方案 | ｗ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ｗ |
| （5）大數據收入及占比 | ． |
| （6）大數據業務結構分析 | Ｃ |
| 6.1.3 intel | ｉ |
| （1）大數據布局線路 | ｒ |
| （2）大數據市場定位 | ． |
| （3）大數據解決方案 | ｃ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ｎ |
| （5）大數據收入及占比 | 中 |
| 6.1.4 teradata | 智 |
| （1）大數據布局線路 | 林 |
| （2）大數據市場定位 | ４ |
| （3）大數據解決方案 | ０ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ０ |
| （5）大數據收入及占比 | ６ |
| （6）大數據業務結構分析 | １ |
| 6.1.5 dell | ２ |
| （1）大數據布局線路 | ８ |
| （2）大數據市場定位 | ６ |
| （3）大數據解決方案 | ６ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ８ |
| （5）大數據收入及占比 | 產 |
| （6）大數據業務結構分析 | 業 |
| 6.1.6 oracle | 調 |
| （1）大數據布局線路 | 研 |
| （2）大數據市場定位 | 網 |
| （3）大數據解決方案 | ｗ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ｗ |
| （5）大數據收入及占比 | ｗ |
| （6）大數據業務結構分析 | ． |
| 6.1.7 sap | Ｃ |
| （1）大數據布局進程 | ｉ |
| （2）大數據市場定位 | ｒ |
| （3）大數據解決方案 | ． |
| （4）給用戶帶來的價值 | ｃ |
| （5）大數據收入及占比 | ｎ |
| （6）大數據業務結構分析 | 中 |
| 6.1.8 emc | 智 |
| （1）大數據布局進程 | 林 |
| （2）大數據市場定位 | ４ |
| （3）大數據解決方案 | ０ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ０ |
| （5）大數據收入及占比 | ６ |
| （6）大數據業務結構分析 | １ |
| 6.1.9 cisco systems | ２ |
| （1）大數據布局進程 | ８ |
| （2）大數據市場定位 | ６ |
| （3）大數據解決方案 | ６ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ８ |
| （5）大數據收入及占比 | 產 |
| （6）大數據業務結構分析 | 業 |
| 6.1.10 microsoft | 調 |
| （1）大數據布局線路 | 研 |
| （2）大數據市場定位 | 網 |
| （3）大數據解決方案 | ｗ |
| （4）給用戶帶來的價值 | ｗ |
| （5）大數據收入及占比 | ｗ |
| （6）大數據業務結構分析 | ． |
| 6.1.11 accenture | Ｃ |
| （1）大數據布局線路 | ｉ |
| （2）大數據市場定位 | ｒ |
| （3）大數據收入及占比 | ． |
| （4）大數據業務結構分析 | ｃ |
| 6.1.12 fusion-io | ｎ |
| （1）大數據布局線路 | 中 |
| （2）大數據市場定位 | 智 |
| （3）大數據解決方案 | 林 |
| （4）給用戶帶來的價值 | ４ |
| （5）大數據收入及占比 | ０ |
| 中國大數據行業發展調研與市場前景預測報告（2024-2030年） | |
| （6）大數據業務結構分析 | ０ |
| 6.1.13 pwc | ６ |
| （1）大數據市場定位 | １ |
| （2）大數據收入及占比 | ２ |
| （3）大數據業務結構分析 | ８ |
| 6.1.14 sas institue | ６ |
| （1）大數據布局線路 | ６ |
| （2）大數據市場定位 | ８ |
| （3）大數據解決方案 | 產 |
| （4）給用戶帶來的價值 | 業 |
| （5）大數據收入及占比 | 調 |
| （6）大數據業務結構分析 | 研 |
| 6.1.15 splunk | 網 |
| （1）大數據市場定位 | ｗ |
| （2）大數據解決方案 | ｗ |
| （3）給用戶帶來的價值 | ｗ |
| （4）大數據收入及占比 | ． |
| （5）大數據業務結構分析 | Ｃ |
6.2 國內企業大數據布局狀況分析 |
ｉ |
| 6.2.1 互聯網企業布局大數據 | ｒ |
| （1）百度 | ． |
| （2）淘寶 | ｃ |
| （3）騰訊 | ｎ |
| （4）阿里巴巴 | 中 |
| （5）凡客 | 智 |
| （6）新浪 | 林 |
| （7）盛大網絡 | ４ |
| 6.2.2 it企業布局大數據 | ０ |
| （1）浪潮 | ０ |
| （2）華為 | ６ |
| （3）聯想 | １ |
| （4）神州數碼 | ２ |
| （5）東軟 | ８ |
| （6）用友 | ６ |
| 6.2.3 電信運營商布局大數據 | ６ |
| （1）中國電信 | ８ |
| （2）中國移動 | 產 |
| （3）中國聯通 | 業 |
| 6.2.4 第三方創業公司布局大數據 | 調 |
6.3 國內外企業大數據布局比較 |
研 |
第7章 中國大數據產業鏈投資機會分析 |
網 |
7.1 硬件層面投資機會分析 |
ｗ |
| 7.1.1 大數據對數據存儲需求 | ｗ |
| 7.1.2 數據存儲市場格局現狀調研 | ｗ |
| （1）移動硬盤市場格局 | ． |
| （2）u盤市場格局 | Ｃ |
| （3）閃存卡市場格局 | ｉ |
| 7.1.3 服務器市場格局現狀調研 | ｒ |
| 7.1.4 硬件層面投資機會分析 | ． |
7.2 軟件層面投資機會分析 |
ｃ |
| 7.2.1 基礎軟件投資機會分析 | ｎ |
| 7.2.2 應用軟件投資機會分析 | 中 |
7.3 信息服務層面投資機會 |
智 |
| 7.3.1 it基礎設施服務業投資機會 | 林 |
| 7.3.2 信息咨詢服務業投資機會 | ４ |
| 7.3.3 信息安全行業投資機會 | ０ |
7.4 中國大數據產業投資象限 |
０ |
第8章 大數據產業融資現狀與趨勢預測 |
６ |
8.1 大數據產業投資熱度分析 |
１ |
| 8.1.1 大數據產業投資熱潮 | ２ |
| 8.1.2 大數據產業投資趨勢預測分析 | ８ |
8.2 大數據產業并購趨勢預測 |
６ |
| 8.2.1 大數據產業并購動向 | ６ |
| 8.2.2 大數據產業并購特征 | ８ |
| 8.2.3 大數據產業并購趨勢預測分析 | 產 |
8.3 大數據產業融資機會分析 |
業 |
| 8.3.1 大數據產業融資模式 | 調 |
| （1）pe/vc | 研 |
| （2）上市融資 | 網 |
| （3）天使投資 | ｗ |
| 8.3.2 大數據產業融資案例 | ｗ |
| （1）風投融資案例 | ｗ |
| （2）種子融資案例 | ． |
| （3）大宗融資案例 | Ｃ |
| 8.3.3 大數據產業融資機會 | ｉ |
第9章 中知?林?－中國大數據產業鏈關聯企業運營分析 |
ｒ |
9.1 海量數據存儲、處理、咨詢相關公司 |
． |
| 9.1.1 江蘇天澤信息產業股份有限公司 | ｃ |
| （1）公司發展簡介 | ｎ |
| （2）公司組織架構分析 | 中 |
| （3）公司主要產品及特點 | 智 |
| （4）公司研發能力分析 | 林 |
| （5）公司經營情況分析 | ４ |
| （6）公司經營優劣勢分析 | ０ |
| （7）公司最新發展動向 | ０ |
| 9.1.2 北京拓爾思信息技術股份有限公司 | ６ |
| （1）公司發展簡介 | １ |
| （2）公司組織架構分析 | ２ |
| （3）公司主要產品及特點 | ８ |
| （4）公司研發能力分析 | ６ |
| （5）公司經營情況分析 | ６ |
| （6）公司經營優劣勢分析 | ８ |
| （7）公司投資并購狀況分析 | 產 |
| （8）公司最新發展動向 | 業 |
| 9.1.3 廈門市美亞柏科信息股份有限公司 | 調 |
| （1）公司發展簡介 | 研 |
| （2）公司組織架構分析 | 網 |
| （3）公司主要產品及特點 | ｗ |
| （4）公司研發能力分析 | ｗ |
| （5）公司經營情況分析 | ｗ |
| （6）公司經營優劣勢分析 | ． |
| （7）公司投資并購狀況分析 | Ｃ |
| （8）公司最新發展動向 | ｉ |
9.2 數據中心建設與運維相關公司 |
ｒ |
| 9.2.1 榮之聯科技股份有限公司 | ． |
| （1）公司發展簡介 | ｃ |
| （2）公司主要產品及特點 | ｎ |
| （3）公司研發能力分析 | 中 |
| （4）公司經營情況分析 | 智 |
| （5）公司經營優劣勢分析 | 林 |
| （6）公司投資并購狀況分析 | ４ |
| （7）公司最新發展動向 | ０ |
| 9.2.2 上海天璣科技股份有限公司 | ０ |
| （1）公司發展簡介 | ６ |
| （2）公司組織架構分析 | １ |
| （3）公司主要產品及特點 | ２ |
| （4）公司研發能力分析 | ８ |
| （5）公司經營情況分析 | ６ |
| （6）公司經營優劣勢分析 | ６ |
| （7）公司投資并購狀況分析 | ８ |
| （8）公司最新發展動向 | 產 |
| 9.2.3 北京銀信長遠科技股份有限公司 | 業 |
| （1）公司發展簡介 | 調 |
| （2）公司主要產品及特點 | 研 |
| （3）公司研發能力分析 | 網 |
| （4）公司經營情況分析 | ｗ |
| （5）公司經營優劣勢分析 | ｗ |
| （6）公司最新發展動向 | ｗ |
9.3 視頻化應用相關公司 |
． |
| 9.3.1 杭州海康威視數字技術股份有限公司 | Ｃ |
| （1）公司發展簡介 | ｉ |
| （2）公司組織架構分析 | ｒ |
| （3）公司主要產品及特點 | ． |
| ZhongGuo Da Shu Ju HangYe FaZhan DiaoYan Yu ShiChang QianJing YuCe BaoGao （2024-2030 Nian ） | |
| （4）公司研發能力分析 | ｃ |
| （5）公司營銷網路分析 | ｎ |
| （6）公司經營情況分析 | 中 |
| （7）公司經營優劣勢分析 | 智 |
| （8）公司發展戰略分析 | 林 |
| （9）公司投資并購狀況分析 | ４ |
| （10）公司最新發展動向 | ０ |
| 9.3.2 浙江大華技術股份有限公司 | ０ |
| （1）公司發展簡介 | ６ |
| （2）公司主要產品及特點 | １ |
| （3）公司研發能力分析 | ２ |
| （4）公司營銷網絡分析 | ８ |
| （5）公司經營情況分析 | ６ |
| （6）公司經營優劣勢分析 | ６ |
| （7）公司投資并購狀況分析 | ８ |
| （8）公司最新發展動向 | 產 |
9.4 智能化與人機交互概念相關公司 |
業 |
| 9.4.1 安徽科大訊飛信息科技股份有限公司 | 調 |
| （1）公司發展簡介 | 研 |
| （2）公司主要產品及特點 | 網 |
| （3）公司研發能力分析 | ｗ |
| （4）公司經營情況分析 | ｗ |
| （5）公司經營優劣勢分析 | ｗ |
| （6）公司最新發展動向 | ． |
| 9.4.2 用友軟件股份有限公司 | Ｃ |
| （1）公司發展簡介 | ｉ |
| （2）公司組織架構分析 | ｒ |
| （3）公司主要產品及特點 | ． |
| （4）公司研發能力分析 | ｃ |
| （5）公司經營情況分析 | ｎ |
| （6）公司經營優劣勢分析 | 中 |
| （7）公司投資并購狀況分析 | 智 |
| （8）公司最新發展動向 | 林 |
9.5 信息安全類公司 |
４ |
| 9.5.1 成都衛士通信息產業股份有限公司 | ０ |
| （1）公司發展簡介 | ０ |
| （2）公司主要產品及特點 | ６ |
| （3）公司研發能力分析 | １ |
| （4）公司經營情況分析 | ２ |
| （5）公司經營優劣勢分析 | ８ |
| （6）公司投資并購狀況分析 | ６ |
| （7）公司最新發展動向 | ６ |
| 9.5.2 北京啟明星辰信息技術股份有限公司 | ８ |
| （1）公司發展簡介 | 產 |
| （2）公司組織架構分析 | 業 |
| （3）公司主要產品及特點 | 調 |
| （4）公司研發能力分析 | 研 |
| （5）公司經營情況分析 | 網 |
| （6）公司經營優劣勢分析 | ｗ |
| （7）公司投資并購狀況分析 | ｗ |
| （8）公司最新發展動向 | ｗ |
| 9.5.3 藍盾信息安全技術股份有限公司 | ． |
| （1）公司發展簡介 | Ｃ |
| （2）公司組織架構分析 | ｉ |
| （3）公司主要產品及特點 | ｒ |
| （4）公司研發能力分析 | ． |
| （5）公司經營情況分析 | ｃ |
| （6）公司發展模式分析 | ｎ |
| （7）公司經營優劣勢分析 | 中 |
| （8）公司投資并購狀況分析 | 智 |
| （9）公司最新發展動向 | 林 |
9.6 擁有數據資源的公司 |
４ |
| 9.6.1 阿里巴巴集團 | ０ |
| （1）公司發展簡介 | ０ |
| （2）公司組織架構分析 | ６ |
| （3）公司主要產品及特點 | １ |
| （4）公司客戶規模分析 | ２ |
| （5）公司經營情況分析 | ８ |
| （6）公司經營優劣勢分析 | ６ |
| （7）公司投資并購狀況分析 | ６ |
| （8）公司最新發展動向 | ８ |
| 9.6.2 騰訊控股有限公司 | 產 |
| （1）公司發展簡介 | 業 |
| （2）公司主要產品及特點 | 調 |
| （3）公司經營情況分析 | 研 |
| （4）公司經營優劣勢分析 | 網 |
| （5）公司發展戰略分析 | ｗ |
| （6）公司投資并購狀況分析 | ｗ |
| （7）公司最新發展動向 | ｗ |
| 圖表目錄 | ． |
| 圖表 1：大數據定義 | Ｃ |
| 圖表 2：大數據的四個維度 | ｉ |
| 圖表 3：2023年中國小家電行業工業總產值、銷售收入和利潤前十名企業 | ｒ |
| 圖表 4：大數據與bi的區別 | ． |
| 圖表 5：存儲價格的下降 | ｃ |
| 圖表 6：網絡寬帶的增加 | ｎ |
| 圖表 7：“廣播”加“接收”模式 | 中 |
| 圖表 8：“請求”加“響應”模式 | 智 |
| 圖表 9：反映facebook上人們活躍程度的世界地圖 | 林 |
| 圖表 10：2024-2030年移動設備與傳統臺式機、筆記本電腦的全球出貨量對比圖（單位：百萬臺） | ４ |
| 圖表 11：2024-2030年移動設備與傳統臺式機、筆記本電腦的全球保有量對比圖（單位：百萬臺） | ０ |
| 圖表 12：大數據的商業價值 | ０ |
| 圖表 13：大數據創造的商業價值 | ６ |
| 圖表 14：大數據的生態系統 | １ |
| 圖表 15：大數據產業鏈構成 | ２ |
| 圖表 16：大數據工具列表 | ８ |
| 圖表 17：大數據帶來的信息安全挑戰 | ６ |
| 圖表 18：2024-2030年全球信息化數據資料量及預測分析 | ６ |
| 圖表 19：全球大數據儲量地區分布（單位：pb） | ８ |
| 圖表 21：2024-2030年日本大數據市場規模及預測（單位：千億日元，%） | 產 |
| 圖表 22：美國推動大數據的做法 | 業 |
| 圖表 23：2023年全球大數據發展回顧 | 調 |
| 圖表 24：2024-2030年全球大數據專業服務市場規模及預測（單位：億美元） | 研 |
| 圖表 25：2023年大數據細分收入統計（單位：%） | 網 |
| 圖表 26：2024-2030年全球大數據專業服務市場規模及預測（單位：億美元） | ｗ |
| 圖表 27：2024-2030年全球大數據計算機市場規模及預測（單位：億美元） | ｗ |
| 圖表 28：2024-2030年全球大數據軟件市場規模及預測（單位：億美元） | ｗ |
| 圖表 29：全球大數據產業企業類型 | ． |
| 圖表 30：截至2022年全球大數據專營廠商收入情況（單位：百萬美元） | Ｃ |
| 圖表 31：全球大數據專營廠商市場份額（單位：%） | ｉ |
| 圖表 32：全球大數據產業發展趨勢預測分析 | ｒ |
| 圖表 33：大數據現有技術與工具的接受度與增長率（單位：%） | ． |
| 圖表 34：基于云的數據分析平臺框架 | ｃ |
| 圖表 35：不同數據存儲量的企業采取saas模式占比（單位：tb，%） | ｎ |
| 圖表 36：2018-2023年中國網民規模與普及率（單位：萬人，%） | 中 |
| 圖表 37：中國互聯網基礎資源對比（單位：個，塊/32，mbps，%） | 智 |
| 圖表 38：中國ipv6地址資源變化情況（單位：塊/32） | 林 |
| 圖表 39：中國ipv4地址資源變化情況（單位：萬個，%） | ４ |
| 圖表 40：2023年中國分類域名數（單位：個，%） | ０ |
| 圖表 41：2023年中國分類cn域名數（單位：個，%） | ０ |
| 圖表 42：2018-2023年中國網站數量變化（單位：萬個） | ６ |
| 圖表 43：2018-2023年中國網頁數量變化（單位：億個，%） | １ |
| 圖表 44：2022-2023年中國網頁分類情況變化（單位：個，%） | ２ |
| 圖表 45：2018-2023年中國國際出口帶寬變化情況（單位：mbps，%） | ８ |
| 圖表 46：2022-2023年中國網絡新聞用戶數及使用率（單位：萬人，%） | ６ |
| 圖表 47：2022-2023年網絡視頻用戶數及使用率（單位：萬人，%） | ６ |
| 圖表 48：2022-2023年中國搜索引擎用戶數及使用率（單位：萬人，%） | ８ |
| 圖表 49：2022-2023年中國即時通信用戶數及使用率（單位：萬人，%） | 產 |
| 圖表 50：2022-2023年社交網站用戶數及使用率（單位：萬人，%） | 業 |
| 中國ビッグデータ業界の発展調査と市場見通し予測報告（2024-2030年） | |
| 圖表 51：2022-2023年微博用戶數及使用率（單位：萬人，%） | 調 |
| 圖表 52：2023年中國物聯網產業結構（單位：%） | 研 |
| 圖表 53：中國物聯網產業鏈各環節面臨的競爭廠商 | 網 |
| 圖表 54：中國物聯網在行業應用中面臨的問題歸納 | ｗ |
| 圖表 55：2018-2023年中國電子商務交易規模及預測（單位：萬億元） | ｗ |
| 圖表 56：2023年中國電子商務區域分布情況（單位：%） | ｗ |
| 圖表 57：2023年中國電子商務行業分布情況（單位：%） | ． |
| 圖表 58：2018-2023年中國電子商務直接從業人員規模及預測（單位：萬人） | Ｃ |
| 圖表 59：2018-2023年中國電子商務帶動從業人員規模及預測（單位：萬人） | ｉ |
| 圖表 60：2024-2030年中國智能手機保有量規模及預測（單位：億臺，%） | ｒ |
| 圖表 61：國家針對大數據方面的“863計劃” | ． |
| 圖表 62：國家針對大數據方面的國家重大科技專項 | ｃ |
| 圖表 63：我國大數據產業生命周期 | ｎ |
| 圖表 64：2024-2030年中國大數據市場規模及預測（單位：億元，%） | 中 |
| 圖表 65：2023年我國大數據行業投資分布情況（單位：%） | 智 |
| 圖表 66：大數據產業面臨的挑戰 | 林 |
| 圖表 67：2024-2030年我國大數據產業市場規模及預測（單位：百萬美元） | ４ |
| 圖表 68：2024-2030年我國大數據基礎架構硬件市場規模及預測（單位：百萬美元） | ０ |
| 圖表 69：2024-2030年我國大數據軟件市場規模及預測（單位：萬美元） | ０ |
| 圖表 70：2024-2030年我國大數據服務市場規模及預測（單位：萬美元） | ６ |
| 圖表 71：2024-2030年大數據產業發展路線圖 | １ |
| 圖表 72：被調查者所屬行業（單位：%） | ２ |
| 圖表 73：被調查者企業規模（單位：%） | ８ |
| 圖表 74：被調查者所在企業每月新增的數據規模（單位：%） | ６ |
| 圖表 75：被調查者認為企業數據系統架構存在的問題（單位：%） | ６ |
| 圖表 76：被調查者所在企業面臨的數據技術難題（單位：%） | ８ |
| 圖表 77：被調查者所在企業數據挖掘和分析面臨的問題（單位：%） | 產 |
| 圖表 78：被調查者所在企業數據處理產品的服務商（單位：%） | 業 |
| 圖表 79：被調查者所在企業大數據投入情況（單位：%） | 調 |
| 圖表 80：被調查者所在企業部署開源大數據解決方案的計劃（單位：%） | 研 |
| 圖表 81：被調查者所在企業大數據的部署規模（單位：%） | 網 |
| 圖表 82：被調查者所在企業做數據產品選型時考慮的因素（單位：%） | ｗ |
| 圖表 83：被調查者關注的數據產品特性（單位：%） | ｗ |
| 圖表 84：被調查者所在企業選擇服務商時考慮的因素（單位：%） | ｗ |
| 圖表 85：被調查者關注的數據管理新技術（單位：%） | ． |
| 圖表 86：被調查者如何看待商業智能的未來（單位：%） | Ｃ |
| 圖表 87：2018-2023年我國電子政務市場規模變化情況（單位：億元，%） | ｉ |
| 圖表 88：2018-2023年我國電子政務市場結構（單位：%） | ｒ |
| 圖表 89：“十三五”時期我國電子政務發展主要指標（單位：%） | ． |
| 圖表 90：2022-2023年中國電信行業it投資規模（單位：億元，%） | ｃ |
| 圖表 91：電信行業大數據應用場景（單位：%） | ｎ |
| 圖表 92：2024-2030年我國電信行業大數據應用市場規模預測（單位：億元，%） | 中 |
| 圖表 93：2022-2023年中國金融業it應用市場規模與增長（單位：億元，%） | 智 |
| 圖表 94：2023年中國金融業it應用市場產品結構（單位：%） | 林 |
| 圖表 95：金融行業大數據應用場景（單位：%） | ４ |
| 圖表 96：中信銀行大數據應用技術架構圖 | ０ |
| 圖表 97：招商銀行it合作伙伴 | ０ |
| 圖表 98：2024-2030年中國金融行業大數據應用規模與增長（單位：億元，%） | ６ |
| 圖表 99：2024-2030年中國金融行業大數據應用結構預測（單位：億元，%） | １ |
| 圖表 100：互聯網行業數據儲量及特點 | ２ |
| 圖表 101：互聯網行業大數據應用場景（單位：%） | ８ |
| 圖表 102：2024-2030年中國電子商務市場交易規模預測（單位：萬億元） | ６ |
| 圖表 103：2022-2023年各類網絡應用使用率（單位：萬，%） | ６ |
| 圖表 104：2023年我國飲用水市場品牌份額（單位：%） | ８ |
| 圖表 105：2018-2023年中國醫療信息化行業市場規模（單位：億元，%） | 產 |
| 圖表 106：2018-2023年中國醫療信息化行業市場規模結構（單位：%） | 業 |
| 圖表 107：2024-2030年我國醫療信息化行業市場規模預測（單位：億元，%） | 調 |
| 圖表 108：2024-2030年我國智慧城市投資規模及預測（單位：億元，%） | 研 |
| 圖表 109：2024-2030年中國智慧城市it投資規模與增長（單位：億元，%） | 網 |
| 圖表 110：2023年智慧城市的it投資結構（單位：%） | ｗ |
| 圖表 111：2023年智慧城市大數據應用分布（單位：%） | ｗ |
| 圖表 112：智慧城市的大數據處理應用 | ｗ |
| 圖表 113：浙江省臺州市智能交通管理解決方案 | ． |
| 圖表 114：2024-2030年中國智慧城市大數據應用規模與增長（單位：億元，%） | Ｃ |
| 圖表 115：2024-2030年中國智慧城市大數據應用結構預測（單位：億元，%） | ｉ |
| 圖表 116：2018-2023年我國能源行業it投資規模及預測（單位：億元，%） | ｒ |
| 圖表 117：制造業大數據應用場景（單位：%） | ． |
| 圖表 118：2018-2023年我國教育行業it投資規模及預測（單位：億元，%） | ｃ |
| 圖表 119：浙江大學智慧校園規劃 | ｎ |
| 圖表 120：浙江大學智慧校園應用框架 | 中 |
http://www.qdlaimaiche.com/2/09/DaShuJuHangYeFenXiBaoGao.html
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