| 繼物聯網、云計算之后，大數據已經成為截至**信息技術產業最受關注的概念之一。大數據是為了更經濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值，而設計的新一代架構和技術。人們普遍將該定義概括為***個“V”，即更大的容量（Volume，從TB級躍升至PB級，甚至EB級）、更高的多樣性（Variety，包括結構化、半結構化和非結構化數據），以及更快的生成速度（Velocity）。前面***個“V”的組合推動了第***個因素——價值（Value）。 | |
| 云計算、物聯網、智慧城市、移動互聯，新技術與應用的不斷涌現，加速了“大數據”時代的到來。大數據，已經超越數據本身，轉向數據的資產化和服務化，轉向挖掘與分析數據帶來新商業價值，轉向以技術維護國家安全利益，并為信息服務產業和傳統商業模式帶來了巨大的機遇與挑戰。 | |
| **年，大數據應用帶來了令人矚目的成績。作為新的重要資源，世界各國都在加快大數據的戰略布局，制定戰略規劃。美國奧巴馬政府發起了《大數據研究和發展倡議》，斥資***億美元用于大數據研究；英國政府預計在大數據和節能計算研究上投資***億英鎊；法國政府宣布投入***萬歐元，用于***個大數據市場研發項目；日本在新一輪IT振興計劃中，將發展大數據作為國家戰略層面提出，重點關注大數據應用技術，如社會化媒體、新醫療、交通擁堵治理等公共領域的應用。中國的“基礎研究大數據服務平臺應用示范項目”正在啟動，有關部門正在積極研究相關發展目標、發展原則、關鍵技術等方面的頂層設計。 | |
| 截至**我國大數據產業還處于發展初期，市場規模仍然比較小，**年僅為***億元，而且主導廠商仍以外企居多。**年我國大數據應用的整體市場規模將突破百億元量級，未來將形成全球最大的大數據產業帶。然而，相對于發展前景的樂觀預測，我國發展大數據產業面臨的現實挑戰更值得認真分析和對待。 | |
第一章 大數據產業相關概述 |
產 |
1.1 大數據介紹 |
業 |
| 1.1.1 大數據的產生 | 調 |
| 1.1.2 大數據的特點 | 研 |
| 1.1.3 大數據的數據來源 | 網 |
| 1.1.4 大數據的發展階段 | ｗ |
1.2 大數據的價值及影響 |
ｗ |
| 1.2.1 大數據的價值 | ｗ |
| 1.2.2 大數據研究意義 | ． |
| 1.2.3 大數據對信息時代的影響 | Ｃ |
1.3 大數據產業簡介 |
ｉ |
| 1.3.1 大數據產業的概念 | ｒ |
| 1.3.2 大數據產業鏈分析 | ． |
| 1.3.3 大數據產業發展的必然性 | ｃ |
| 1.3.4 大數據產業的戰略地位 | ｎ |
第二章 大數據的發展背景及影響因素 |
中 |
2.1 經濟背景 |
智 |
| 2.1.1 國內外宏觀經濟對比分析 | 林 |
| 2.1.2 中國宏觀經濟環境分析 | ４ |
| 2.1.3 中國宏觀經濟發展趨勢預測分析 | ０ |
2.2 政策背景 |
０ |
| 2.2.1 發達國家啟動大數據產業布局 | ６ |
| 2.2.2 工信部發布數據中心建設指導意見 | １ |
| 2.2.3 中國大數據戰略需上升到國家層面 | ２ |
2.3 行業背景 |
８ |
| 2.3.1 數據正以爆炸式的速度增長 | ６ |
| 2.3.2 云計算為大數據誕生提供條件 | ６ |
| 2.3.3 物聯網成為大數據的重要來源 | ８ |
| 2.3.4 智能終端普及帶來豐富的數據 | 產 |
2.4 技術背景 |
業 |
| 2.4.1 大數據關鍵技術介紹 | 調 |
| 2.4.2 大數據技術研發熱點分析 | 研 |
| 2.4.3 世界主要企業加快技術研發 | 網 |
| 2.4.4 數據中心發展的技術影響因素 | ｗ |
第三章 2018-2030年國際大數據產業的發展 |
ｗ |
3.1 2018-2030年全球大數據產業總體發展分析 |
ｗ |
| 3.1.1 全球大數據應用狀況調查 | ． |
| 3.1.2 全球大數據行業市場格局分析 | Ｃ |
| 3.1.3 全球半數運營商布局大數據業務 | ｉ |
| 3.1.4 部分國家運營商大數據發展情況分析 | ｒ |
| 詳.情：http://www.qdlaimaiche.com/6/08/DaShuJuHangYeYanJiuBaoGao.html | |
3.2 2018-2030年歐盟開放數據戰略分析 |
． |
| 3.2.1 歐盟開放數據戰略的背景 | ｃ |
| 3.2.2 開放數據的創新價值分析 | ｎ |
| 3.2.3 開放數據戰略的目的與核心 | 中 |
| 3.2.4 開放數據戰略的基礎與支柱 | 智 |
| 3.2.5 歐盟應對大數據的成功經驗 | 林 |
3.3 2018-2030年美國大數據產業發展分析 |
４ |
| 3.3.1 美國政府的大數據發展戰略 | ０ |
| 3.3.2 美國推動大數據技術發展的措施 | ０ |
| 3.3.3 美國大數據的應用案例 | ６ |
| 3.3.4 美國針對大數據安全問題制定的政策 | １ |
3.4 2018-2030年日本大數據產業發展分析 |
２ |
| 3.4.1 日本大數據產業地位分析 | ８ |
| 3.4.2 日本大數據市場規模及趨勢預測分析 | ６ |
| 3.4.3 日本看好大數據經濟效益 | ６ |
| 3.4.4 日本將運行大數據預防災害 | ８ |
| 3.4.5 日本大數據產業重點企業分析 | 產 |
| 3.5.1 英國投入巨資發展大數據技術 | 業 |
| 3.5.2 法國開展大數據領域投資計劃 | 調 |
| 3.5.3 澳大利亞大數據政策出臺 | 研 |
| 3.5.4 韓國將建首個開放大數據中心 | 網 |
| 3.5.5 新加坡準備建立全球大數據中心 | ｗ |
第四章 2018-2030年中國大數據產業的發展 |
ｗ |
4.1 2018-2030年中國大數據產業發展綜述 |
ｗ |
| 4.1.1 中國大數據產業發展總況 | ． |
| 4.1.2 中國大數據產業的發展階段 | Ｃ |
| 4.1.3 大數據帶動新興產業發展 | ｉ |
| 4.1.4 大數據需求推動云基地建設 | ｒ |
4.2 2018-2030年中國大數據產業布局透析 |
． |
| 4.2.1 大數據在中國的行業分布 | ｃ |
| 4.2.2 大數據在中國的地域分布 | ｎ |
| 4.2.3 大數據在中國的企業規模分布 | 中 |
4.3 2018-2030年中國大數據產業需求分析 |
智 |
| 4.3.1 主要行業大數據的需求情況分析 | 林 |
| 4.3.2 企業大數據的應用及需求情況分析 | ４ |
| 4.3.3 大數據存儲領域的需求分析 | ０ |
| 4.3.4 中國小型機市場需求分析 | ０ |
4.4 2018-2030年大數據業務的商業模式 |
６ |
| 4.4.1 商業模式的概念 | １ |
| 4.4.2 大數據業務的商業模式類型 | ２ |
| 4.4.3 大數據商業模式及應用特點 | ８ |
| 4.4.4 濟研：中國大數據商業模式初步形成 | ６ |
| 4.4.5 大數據創新商業模式的構建 | ６ |
| 4.5.1 山東省推進旅游大數據應用 | ８ |
| 4.5.2 廣東推動大數據商業化應用 | 產 |
| 4.5.3 2018-2030年上海大數據發展計劃 | 業 |
| 4.5.4 同方大數據助貴州產業市場監測 | 調 |
| 4.5.5 重慶大數據產業鏈發展商機探析 | 研 |
| 4.5.6 聯通青島云計算中心項目即將建成 | 網 |
| 4.6.1 不同規模企業的競爭力分析 | ｗ |
| 4.6.2 it產業競相布局大數據產業 | ｗ |
| 4.6.3 網絡保險市場大數據競爭情況分析 | ｗ |
| 4.6.4 企業在智慧城市建設領域中的競爭 | ． |
4.7 中國大數據產業存在的問題 |
Ｃ |
| 4.7.1 我國大數據產業發展存在的問題 | ｉ |
| 4.7.2 中國大數據產業的現實挑戰 | ｒ |
| 4.7.3 中國大數據應用面臨的挑戰 | ． |
| 4.7.4 大數據帶來的安全問題分析 | ｃ |
4.8 中國大數據產業的發展策略 |
ｎ |
| 4.8.1 大數據應作為國家競爭的戰略重點 | 中 |
| 4.8.2 大數據產業理性發展的政策建議 | 智 |
| 4.8.3 中國應加快大數據的研發與應用 | 林 |
| 4.8.4 應避免大數據的過度建設 | ４ |
第五章 2018-2030年重點行業大數據的應用分析 |
０ |
5.1 醫療行業 |
０ |
| 5.1.1 醫療行業大數據應用價值 | ６ |
| 5.1.2 醫療行業大數據應用情況分析 | １ |
| 5.1.3 醫療行業的數據類型分析 | ２ |
| 5.1.4 大數據對醫療行業的影響 | ８ |
| 5.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘 | ６ |
5.2 金融行業 |
６ |
| 5.2.1 金融行業大數據應用價值 | ８ |
| 5.2.2 金融行業大數據應用背景 | 產 |
| 5.2.3 金融行業大數據應用需求 | 業 |
| 5.2.4 金融行業大數據應用案例 | 調 |
| 5.2.5 金融行業大數據應用發展展望 | 研 |
5.3 電子商務 |
網 |
| 5.3.1 電子商務大數據應用價值 | ｗ |
| 5.3.2 電子商務大數據應用需求 | ｗ |
| 5.3.3 電子商務大數據的發展機遇 | ｗ |
| 5.3.4 電子商務大數據應用挑戰 | ． |
| 5.3.5 電商企業大數據應用策略 | Ｃ |
5.4 零售行業 |
ｉ |
| 5.4.1 零售行業大數據應用價值 | ｒ |
| 5.4.2 零售行業大數據應用需求 | ． |
| 5.4.3 零售企業大數據應用情況分析 | ｃ |
| 5.4.4 零售行業線下數據采集方式 | ｎ |
| 5.4.5 零售行業大數據應用案例 | 中 |
5.5 電信行業 |
智 |
| 2024 China Big Data Market Survey Analysis and Development Prospects Research Report | |
| 5.5.1 電信行業大數據應用價值 | 林 |
| 5.5.2 電信行業大數據應用背景 | ４ |
| 5.5.3 電信行業大數據應用需求 | ０ |
| 5.5.4 電信行業大數據應用案例 | ０ |
| 5.5.5 電信行業大數據應用發展展望 | ６ |
5.6 交通行業 |
１ |
| 5.6.1 交通行業大數據應用背景 | ２ |
| 5.6.2 交通行業大數據應用需求 | ８ |
| 5.6.3 交通行業大數據應用案例 | ６ |
| 5.6.4 交通行業大數據應用問題及對策 | ６ |
| 5.6.5 交通行業大數據應用發展展望 | ８ |
5.7 智慧城市 |
產 |
| 5.7.1 中國智慧城市發展現狀調研 | 業 |
| 5.7.2 智慧城市大數據應用需求 | 調 |
| 5.7.3 智慧城市大數據應用價值 | 研 |
| 5.7.4 智慧城市大數據應用案例 | 網 |
| 5.7.5 智慧城市大數據應用發展展望 | ｗ |
5.8 政府公共服務 |
ｗ |
| 5.8.1 政府公共服務中大數據應用價值 | ｗ |
| 5.8.2 政府網絡執政中大數據應用挑戰 | ． |
| 5.8.3 政府統計工作中大數據應用機遇 | Ｃ |
| 5.8.4 大數據時代對政府信息公開的需求 | ｉ |
| 5.8.5 軍隊管理中大數據的應用策略 | ｒ |
5.9 其他行業 |
． |
| 5.9.1 房地產業大數據應用情況分析 | ｃ |
| 5.9.2 服裝行業大數據應用案例 | ｎ |
| 5.9.3 旅游行業大數據應用策略 | 中 |
| 5.9.4 影視行業大數據應用分析 | 智 |
| 5.9.5 媒體行業大數據應用狀況及趨勢預測分析 | 林 |
第六章 2018-2030年中國大數據重點應用領域分析 |
４ |
6.1 大數據一體機市場分析 |
０ |
| 6.1.1 大數據一體機簡介 | ０ |
| 6.1.2 大數據一體機的優劣分析 | ６ |
| 6.1.3 大數據一體機的用戶類型 | １ |
| 6.1.4 國外競爭格局與品牌分布 | ２ |
| 6.1.5 國內市場競爭格局分析 | ８ |
| 6.1.6 國內企業競爭優劣勢分析 | ６ |
| 6.1.7 國內主流品牌及其特點 | ６ |
6.2 大數據處理和分析軟件市場分析 |
８ |
| 6.2.1 大數據與商業智能的關系 | 產 |
| 6.2.2 商業智能軟件的應用價值 | 業 |
| 6.2.3 全球商業分析軟件市場規模 | 調 |
| 6.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢 | 研 |
| 6.2.5 國內大數據軟件市場發展情況分析 | 網 |
| 6.2.6 國內商業智能軟件下游市場 | ｗ |
| 6.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力 | ｗ |
第七章 2018-2030年國外大數據行業重點企業發展形勢 |
ｗ |
7.1 ibm |
． |
| 7.1.1 公司簡介 | Ｃ |
| 7.1.2 2018-2030年ibm經營狀況分析 | ｉ |
| 7.1.3 ibm在中國市場的發展策略 | ｒ |
| 7.1.4 ibm大數據領域中國客戶案例 | ． |
7.2 甲骨文 |
ｃ |
| 7.2.1 公司簡介 | ｎ |
| 7.2.2 2022-2023年甲骨文經營狀況分析 | 中 |
| 7.2.3 甲骨文大數據解決方案透析 | 智 |
| 7.2.4 甲骨文大數據領域研發動態 | 林 |
7.3 微軟 |
４ |
| 7.3.1 公司簡介 | ０ |
| 7.3.2 2022-2023年微軟經營狀況分析 | ０ |
| 7.3.3 微軟大數據解決方案透析 | ６ |
| 7.3.4 微軟大數據解決方案的優勢 | １ |
7.4 sap |
２ |
| 7.4.1 公司簡介 | ８ |
| 7.4.2 2018-2030年sap經營狀況分析 | ６ |
| 7.4.3 sap大數據解決方案透析 | ６ |
| 7.4.4 sap在中國市場的地位分析 | ８ |
7.5 emc |
產 |
| 7.5.1 公司簡介 | 業 |
| 7.5.2 2018-2030年emc經營狀況分析 | 調 |
| 7.5.3 emc大數據領域的發展戰略 | 研 |
| 7.5.4 emc在中國市場的發展策略 | 網 |
7.6 惠普 |
ｗ |
| 7.6.1 公司簡介 | ｗ |
| 7.6.2 2018-2030年財年一季度惠普經營狀況分析 | ｗ |
| 7.6.3 惠普大數據領域發展動向 | ． |
| 7.6.4 惠普云監控大數據解決方案解析 | Ｃ |
7.7 其他企業 |
ｉ |
| 7.7.1 teradata | ｒ |
| 7.7.2 netapp | ． |
| 7.7.3 亞馬遜 | ｃ |
| 7.7.4 google | ｎ |
| 7.7.5 cloudera | 中 |
第八章 2018-2030年國內大數據行業重點企業發展形勢 |
智 |
8.1 中國移動通信集團公司 |
林 |
| 8.1.1 公司簡介 | ４ |
| 8.1.2 2023年中國移動經營狀況分析 | ０ |
| …… | ０ |
8.2 中國聯通集團 |
６ |
| 2024年中國大數據市場調查分析與發展前景研究報告 | |
| 8.2.1 公司簡介 | １ |
| 8.2.2 2023年中國聯通經營狀況分析 | ２ |
| …… | ８ |
8.3 中國電信集團公司 |
６ |
| 8.3.1 公司簡介 | ６ |
| 8.3.2 2023年中國電信經營狀況分析 | ８ |
| …… | 產 |
8.4 百度公司 |
業 |
| 8.4.1 公司簡介 | 調 |
| 8.4.2 2023年百度經營狀況分析 | 研 |
| …… | 網 |
8.5 騰訊公司 |
ｗ |
| 8.5.1 公司簡介 | ｗ |
| 8.5.2 2023年騰訊經營狀況分析 | ｗ |
| …… | ． |
8.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司 |
Ｃ |
| 8.6.1 公司簡介 | ｉ |
| 8.6.2 2023年拓爾思經營狀況分析 | ｒ |
| …… | ． |
8.7 北京東方國信科技股份有限公司 |
ｃ |
| 8.7.1 公司簡介 | ｎ |
| 8.7.2 2023年東方國信經營狀況分析 | 中 |
| …… | 智 |
8.8 北京同有飛驥科技股份有限公司 |
林 |
| 8.8.1 公司簡介 | ４ |
| 8.8.2 2023年同有科技經營狀況分析 | ０ |
| …… | ０ |
8.9 浪潮集團 |
６ |
| 8.9.1 公司簡介 | １ |
| 8.9.2 浪潮集團的云計算發展戰略 | ２ |
| 8.9.3 浪潮大數據一體機全面解析 | ８ |
| 8.9.4 浪潮發展大數據的優劣勢分析 | ６ |
8.10 華為技術有限公司 |
６ |
| 8.10.1 公司簡介 | ８ |
| 8.10.2 華為聯手拓爾思推出大數據一體機 | 產 |
| 8.10.3 華為發布企業級大數據分析平臺 | 業 |
| 8.10.4 華為與央視合作開發大數據存儲系統 | 調 |
8.11 阿里巴巴集團 |
研 |
| 8.11.1 公司簡介 | 網 |
| 8.11.2 阿里巴巴大數據起手開局 | ｗ |
| 8.11.3 阿里巴巴大數據應用策略 | ｗ |
| 8.11.4 阿里巴巴b2b業務的大數據模式 | ｗ |
第九章 2018-2030年大數據產業投資戰略分析 |
． |
9.1 2018-2030年全球大數據產業投資情況分析 |
Ｃ |
| 9.1.1 大數據市場的投資空間巨大 | ｉ |
| 9.1.2 全球數據中心的建設投入情況分析 | ｒ |
| 9.1.3 大數據行業獲得風投青睞 | ． |
| 9.1.4 大數據行業風險投資的動向 | ｃ |
9.2 2018-2030年中國大數據產業投資現狀調研 |
ｎ |
| 9.2.1 中國大數據產業投資歷程回顧 | 中 |
| 9.2.2 中國大數據產業投資領域分布 | 智 |
| 9.2.3 國內外大數據創業和投資對比 | 林 |
| 9.2.4 大數據創業和投資存在概念泡沫 | ４ |
| 9.2.5 國內大數據創業企業發展策略 | ０ |
9.3 2018-2030年大數據產業投資機遇 |
０ |
| 9.3.1 中國大數據產業的投資機遇 | ６ |
| 9.3.2 大數據產業的投資熱點分析 | １ |
| 9.3.3 大數據帶來的投資新機遇分析 | ２ |
| 9.3.4 大數據應用行業的潛在市場價值 | ８ |
9.4 2018-2030年大數據產業投資風險及防范 |
６ |
| 9.4.1 大數據行業的投資風險綜述 | ６ |
| 9.4.2 數據的流動性和可獲取性風險 | ８ |
| 9.4.3 大數據項目投資風險急劇增加 | 產 |
| 9.4.4 評估大數據產業投資回報的措施 | 業 |
第十章 中?知?林－2018-2030年大數據產業發展前景及趨勢預測分析 |
調 |
10.1 全球大數據產業發展前景及趨勢預測分析 |
研 |
| 10.1.1 全球大數據市場規模及發展趨勢預測分析 | 網 |
| 10.1.2 全球大數據與分析方案市場收入預測 | ｗ |
| 10.1.3 全球大數據市場人才需求預測分析 | ｗ |
| 10.1.4 2023年全球大數據發展方向預測分析 | ｗ |
10.2 中國大數據產業發展前景及趨勢預測分析 |
． |
| 10.2.1 對2018-2030年中國大數據產業發展預測分析 | Ｃ |
| 10.2.2 中國大數據市場帶來的發展機會 | ｉ |
| 10.2.3 中國大數據應用市場發展趨勢預測 | ｒ |
| 10.2.4 改變渠道模式的大數據趨勢預測 | ． |
| 10.2.5 中國大數據技術與產品發展趨勢預測分析 | ｃ |
| 圖表目錄 | ｎ |
| 圖表 大數據的4v特征 | 中 |
| 圖表 大數據的構成 | 智 |
| 圖表 大數據的發展階段 | 林 |
| 圖表 大數據產業鏈全景圖 | ４ |
| 圖表 大數據產業相關企業一覽圖 | ０ |
| 圖表 大數據產業鏈示意圖 | ０ |
| 圖表 2022-2023年國內生產總值增長速度（累計同比） | ６ |
| 圖表 2022-2023年規模以上工業增加值增速（月度同比） | １ |
| 圖表 2022-2023年固定資產投資（不含農戶）增速（累計同比） | ２ |
| 2024 Nian ZhongGuo Da Shu Ju ShiChang DiaoCha FenXi Yu FaZhan QianJing YanJiu BaoGao | |
| 圖表 2022-2023年房地產開發投資增速（累計同比） | ８ |
| 圖表 2022-2023年社會消費品零售總額名義增速（月度同比） | ６ |
| 圖表 2022-2023年居民消費價格上漲情況（月度同比） | ６ |
| 圖表 2022-2023年工業生產者出廠價格漲跌情況（月度同比） | ８ |
| 圖表 2022-2023年城鎮居民人均可支配收入實際增長速度（累計同比） | 產 |
| 圖表 2022-2023年農村居民人均收入實際增長速度（累計同比） | 業 |
| 圖表 2018-2023年全國居民消費價格漲跌幅 | 調 |
| 圖表 2023年居民消費價格分類別同比漲跌幅 | 研 |
| …… | 網 |
| 圖表 2018-2023年工業生產者出廠價格漲跌幅 | ｗ |
| 圖表 2018-2023年工業生產者購進價格漲跌幅 | ｗ |
| 圖表 2018-2023年制造業pmi指數（經季節調整） | ｗ |
| 圖表 2018-2023年中國非制造業商務活動指數（經季節調整） | ． |
| 圖表 2018-2023年規模以上工業增加值同比增長速度 | Ｃ |
| 圖表 2018-2023年社會消費品零售總額分月同比增長速度 | ｉ |
| 圖表 2023年社會消費品零售總額主要數據 | ｒ |
| 圖表 2018-2023年固定資產投資（不含農戶）同比增速 | ． |
| 圖表 2023年全國固定資產投資（不含農戶）主要數據 | ｃ |
| 圖表 2018-2023年民間固定資產投資和全國固定資產投資增速 | ｎ |
| 圖表 2023年民間固定資產投資主要數據 | 中 |
| 圖表 移動設備與傳統臺式機、筆記本電腦的全球出貨量對比 | 智 |
| 圖表 移動設備與傳統臺式機、筆記本電腦的全球保有量對比 | 林 |
| 圖表 大數據關鍵技術 | ４ |
| 圖表 調查樣本企業分布 | ０ |
| 圖表 調查樣本企業地域分布 | ０ |
| 圖表 調查樣本企業規模分布 | ６ |
| 圖表 2023年互聯網行業大數據應用場景 | １ |
| 圖表 2023年電信行業大數據應用場景 | ２ |
| 圖表 金融行業大數據應用場景 | ８ |
| 圖表 制造行業大數據應用場景 | ６ |
| 圖表 企業現有的數據規模 | ６ |
| 圖表 企業數據類型的構成 | ８ |
| 圖表 大數據時代企業所能感覺到的數據變化 | 產 |
| 圖表 目前企業處理大數據所面臨的問題 | 業 |
| 圖表 企業對大數據的態度和認知 | 調 |
| 圖表 企業在線則大數據平臺時所考慮的因素 | 研 |
| 圖表 企業小型機的當前使用情況及未來計劃 | 網 |
| 圖表 大數據智能洞察金融業 | ｗ |
| 圖表 金融行業客戶的重要性 | ｗ |
| 圖表 大數據洞察推動民生銀行的轉型與創新 | ｗ |
| 圖表 大數據預測金融欺詐 | ． |
| 圖表 2018-2030年中國金融行業it投資規模與增長 | Ｃ |
| 圖表 2022-2023年中國金融行業it投資結構 | ｉ |
| 圖表 2023年中國金融行業大數據應用投資結構 | ｒ |
| 圖表 中信銀行大數據應用技術架構圖 | ． |
| 圖表 客戶綜合分析管理系統功能架構圖 | ｃ |
| 圖表 客戶生命周期服務管理 | ｎ |
| 圖表 2018-2030年中國金融行業it投資結構預測分析 | 中 |
| 圖表 2018-2030年中國金融行業大數據應用規模與增長 | 智 |
| 圖表 2018-2030年中國金融行業大數據應用結構預測分析 | 林 |
| 圖表 移動互聯網時代產業競爭分析 | ４ |
| 圖表 2018-2023年電信行業投資規模 | ０ |
| 圖表 2022-2023年中國電信行業it投資規模 | ０ |
| 圖表 廣東移動使用的apache hadoop軟件的英特爾分發版 | ６ |
| 圖表 電信運營商大數據處理需求 | １ |
| 圖表 2018-2030年三大運營商未來大數據投資預測分析 | ２ |
| 圖表 智能交通的數據處理體系 | ８ |
| 圖表 2018-2030年中國智慧城市it投資規模與增長 | ６ |
| 圖表 2023年中國智慧城市it投資結構 | ６ |
| 圖表 2018-2030年中國智慧城市重點領域大數據應用規模 | ８ |
| 圖表 2023年智慧城市大數據應用分布 | 產 |
| 圖表 基于hadoop的區域衛生信息平臺數據處理解決方案 | 業 |
| 圖表 2018-2030年中國智慧城市大數據應用規模預測分析 | 調 |
| 圖表 2018-2030年中國智慧城市重點領域大數據應用規模預測分析 | 研 |
| 圖表 央視一套（cctv-1）央視春晚收視率 | 網 |
| 圖表 大互聯網電視集成業務牌照方 | ｗ |
| 圖表 什么是大數據 | ｗ |
| …… | ｗ |
| 圖表 2023年ibm公司全面收益表 | ． |
| 圖表 2018-2023年甲骨文公司全面收益表 | Ｃ |
| 圖表 2018-2030年財年甲骨文公司全面收益表 | ｉ |
| 圖表 2018-2023年微軟公司全面收益表 | ｒ |
| 圖表 2018-2030年財年微軟公司全面收益表 | ． |
| …… | ｃ |
| 圖表 2023年sap公司全面收益表 | ｎ |
| …… | 中 |
| 圖表 2023年emc全面收益表 | 智 |
| 圖表 2018-2023年惠普全面收益表 | 林 |
| 圖表 2022-2023年惠普全面收益表 | ４ |
| 圖表 2023年惠普全面收益表 | ０ |
| 圖表 惠普pcs云監控系統解決方案架構 | ０ |
| 圖表 惠普分布式并行計算存儲云平臺 | ６ |
| …… | １ |
| 圖表 2023年中國移動全面收益表 | ２ |
| 圖表 2018-2023年中國聯通主要會計數據和財務指標 | ８ |
| 圖表 2018-2023年中國聯通非經常性損益項目及金額 | ６ |
| 圖表 2023年中國聯通主營業務分行業、產品狀況分析 | ６ |
| 圖表 2023年中國聯通主營業務分地區狀況分析 | ８ |
| 2024年中國ビッグデータ市場調査分析と発展見通し研究報告 | |
| 圖表 2018-2023年中國聯通主要會計數據和財務指標 | 產 |
| 圖表 2018-2023年中國聯通非經常性損益項目及金額 | 業 |
| 圖表 2023年中國聯通主營業務分行業、產品狀況分析 | 調 |
| 圖表 2023年中國聯通主營業務分地區狀況分析 | 研 |
| 圖表 2023年中國聯通主要會計數據及財務指標 | 網 |
| 圖表 2023年中國聯通非經常性損益項目及金額 | ｗ |
| …… | ｗ |
| 圖表 2023年中國電信全面收益表 | ｗ |
| …… | ． |
| 圖表 2023年百度全面收益表（未審核） | Ｃ |
| …… | ｉ |
| 圖表 2023年騰訊全面收益表（未經審計） | ｒ |
| 圖表 trs產品和技術分布 | ． |
| 圖表 2018-2023年拓爾思主要會計數據和財務指標 | ｃ |
| 圖表 2018-2023年拓爾思非經常性損益項目及金額 | ｎ |
| 圖表 2023年拓爾思主營業務分行業、產品、地區狀況分析 | 中 |
| 圖表 2018-2023年拓爾思主要會計數據和財務指標 | 智 |
| 圖表 2018-2023年拓爾思非經常性損益項目及金額 | 林 |
| 圖表 2023年拓爾思主營業務分行業、產品、地區狀況分析 | ４ |
| 圖表 2023年拓爾思主要會計數據及財務指標 | ０ |
| 圖表 2023年拓爾思非經常性損益項目及金額 | ０ |
| 圖表 2018-2023年東方國信主要會計數據和財務指標 | ６ |
| 圖表 2018-2023年東方國信非經常性損益項目及金額 | １ |
| 圖表 2023年東方國信主營業務分行業、產品、地區狀況分析 | ２ |
| 圖表 2018-2023年東方國信主要會計數據和財務指標 | ８ |
| 圖表 2018-2023年東方國信非經常性損益項目及金額 | ６ |
| 圖表 2023年東方國信主營業務分行業、產品、地區狀況分析 | ６ |
| 圖表 2023年東方國信主要會計數據及財務指標 | ８ |
| 圖表 2023年東方國信非經常性損益項目及金額 | 產 |
| 圖表 2018-2023年同有科技主要會計數據 | 業 |
| 圖表 2018-2023年同有科技非經常性損益項目及金額 | 調 |
| 圖表 2018-2023年同有科技主要財務指標 | 研 |
| 圖表 2023年同有科技主營業務分行業、產品、地區狀況分析 | 網 |
| 圖表 2018-2023年同有科技主要會計數據 | ｗ |
| 圖表 2018-2023年同有科技非經常性損益項目及金額 | ｗ |
| 圖表 2018-2023年同有科技主要財務指標 | ｗ |
| 圖表 2023年同有科技主營業務分行業、產品、地區狀況分析 | ． |
| 圖表 2023年同有科技主要會計數據及財務指標 | Ｃ |
| 圖表 2023年同有科技非經常性損益項目及金額 | ｉ |
| 圖表 調查分析所涉及的中外大數據創業型企業名錄及領域分類 | ｒ |
| 圖表 大數據投資領域分類 | ． |
| 圖表 所有國內外大數據企業在基礎設施方面的分布 | ｃ |
| 圖表 所有國內外大數據企業在應用產品方面的分布 | ｎ |
| 圖表 國內外大數據企業所在領域的對比 | 中 |
| 圖表 一定時間范國外每月獲得投資的大數據企業數量分布圖 | 智 |
| 圖表 麥肯錫全球研究所針對美國各個行業應用大數據做的評估 | 林 |
| 圖表 對2018-2030年中國大數據市場規模預測分析 | ４ |
http://www.qdlaimaiche.com/6/08/DaShuJuHangYeYanJiuBaoGao.html
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