2023-2029年中国大数据行业前景展望与市场供需预测报告
http://www.cction.com 2023-09-15 09:43 中企顾问网
2023-2029年中国大数据行业前景展望与市场供需预测报告2023-9
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报告目录：
第一章 大数据产业相关概述 1
1.1 大数据介绍 1
1.1.1 大数据的产生 1
1.1.3 大数据的类型 1
1.1.4 大数据的特点 2
1.1.5 大数据的数据来源 2
1.1.6 大数据的各个环节 3
1.1.7 大数据的发展阶段 3
1.2 大数据的价值及影响 4
1.2.1 大数据的价值 4
1.2.2 大数据研究意义 4
1.2.3 大数据的应用价值 4
1.2.4 对信息时代的影响 4
1.3 大数据产业简介 5
1.3.1 大数据产业的概念 5
1.3.2 大数据产业链分析 5
1.3.3 大数据产业发展的必然性 6
1.3.4 大数据产业的战略地位 8
第二章 大数据产业发展环境分析 10
2.1 政策（POLITICAL）环境 10
2.1.1 发达国家大数据政策对比 10
2.1.2 数据中心建设指导意见 14
2.1.3 大数据成为国家发展战略 14
2.1.4 政府进一步开放数据平台 15
2.1.5 地区加快制定大数据规划 15
2.1.6 大数据完善政府治理体系 16
2.2 经济（ECONOMIC）环境 18
2.2.1 世界经济运行状况 18
2.2.2 中国经济运行现状 32
2.2.3 中国经济运行特征 58
2.2.4 中国经济支撑因素 60
2.2.5 中国经济发展预测 62
2.3 社会（SOCIAL）环境 65
2.3.1 人口环境分析 65
2.3.2 科技投入状况 67
2.3.3 城镇化发展进程 70
2.3.4 行业背景分析 71
2.4 技术（TECHNOLOGICAL）环境 72
2.4.1 大数据关键技术介绍 72
2.4.2 大数据技术研发热点分析 75
2.4.3 大数据技术重点关注领域 75
2.4.4 世界主要企业加快技术研发 76
2.4.5 数据中心发展的技术影响因素 77
第三章 国际大数据产业发展分析 79
3.1 大数据产业总体发展分析 79
3.1.1 大数据产业运行特征 79
3.1.2 大数据产业发展规模 82
3.1.3 大数据细分市场规模 83
3.1.4 大数据应用状况调查 84
3.1.5 大数据行业市场格局 103
3.1.6 运营商布局大数据业务 103
3.1.7 部分国家大数据发展政策环境 109
3.1.8 部分国家运营商大数据发展状况 110
3.1.9 发达国家大数据产业发展特点 112
3.2 欧盟开放数据战略分析 113
3.2.1 大数据产业发展战略 113
3.2.2 加大技术研发资助力度 117
3.2.3 探索公私合作项目 118
3.2.4 推进大数据应用举措 119
3.2.5 欧盟大数据发展规划 120
3.3 美国大数据产业发展分析 121
3.3.1 大数据发展战略 121
3.3.2 大数据产业状况 123
3.3.3 大数据应用案例 124
3.3.4 大数据技术发展措施 127
3.3.5 针对安全问题的政策 128
3.3.6 产业发展的经验借鉴 133
3.4 日本大数据产业发展分析 134
3.4.1 大数据产业地位 134
3.4.2 市场规模及趋势 135
3.4.3 看好大数据经济效益 136
3.4.4 加强制造业大数据应用 137
3.4.5 运行大数据预防灾害 137
3.4.6 产业重点企业分析 138
3.5 其他国家大数据产业发展状况 138
3.5.1 英国 138
3.5.2 法国 141
3.5.3 爱尔兰 143
3.5.4 澳大利亚 144
3.5.5 韩国 145
3.5.6 新加坡 146
第四章 中国大数据产业发展分析 149
4.1 中国大数据产业发展综述 149
4.1.1 产业发展历程 149
4.1.2 产业发展阶段 149
4.1.3 产业运行情况 151
4.1.4 产业发展提速 152
4.1.5 推动云基地建设 153
4.1.6 交易中心成立 154
4.2 中国大数据产业布局 155
4.2.1 市场供给结构 155
4.2.2 应用行业分布 155
4.2.3 区域集聚发展 156
4.2.4 华北产业集聚 158
4.3 中国大数据产业需求分析 158
4.3.1 主要行业大数据需求状况 158
4.3.2 企业大数据的应用及需求 158
4.3.3 大数据存储领域需求分析 163
4.3.4 中国小型机市场需求分析 164
4.4 中国大数据产业存在的问题 165
4.4.1 大数据产业发展难点 165
4.4.2 大数据产业存在的问题 166
4.4.3 大数据产业的现实挑战 166
4.4.4 大数据应用面临的挑战 168
4.4.5 大数据安全问题分析 171
4.5 中国大数据产业的发展策略 173
4.5.1 大数据应作为国家战略重点 173
4.5.2 大数据产业发展的政策建议 174
4.5.3 加快大数据的研发与应用 176
4.5.4 应避免大数据的过度建设 177
第五章 大数据产业发展格局及发展模式 179
5.1 大数据产业竞争格局 179
5.1.1 不同规模企业的竞争力分析 179
5.1.2 IT产业竞相布局大数据产业 180
5.1.3 网络保险市场大数据竞争状况 180
5.1.4 企业在智慧城市建设领域的竞争 181
5.2 中国大数据产业区域发展状况 182
5.2.1 青海省 182
5.2.2 江苏省 184
5.2.3 四川省 185
5.2.4 贵州省 185
5.2.5 广东省 186
5.2.6 北京市 187
5.2.7 上海市 189
5.2.8 重庆市 190
5.2.9 广州市 191
5.3 大数据产业链及市场主体分析 192
5.3.1 大数据产业链介绍 192
5.3.2 大数据产业结构 193
5.3.3 大数据主要子行业 194
5.4 大数据行业的盈利模式 197
5.4.1 解决方案 197
5.4.2 基础设施 198
5.4.3 数据产品 199
5.4.4 行业应用 199
5.5 大数据业务的商业模式 200
5.5.1 大数据业务商业模式类型 200
5.5.2 大数据商业模式及应用特点 202
5.5.3 重点企业大数据商业模式 202
5.5.4 构建创新的大数据商业模式 203
第六章 中国大数据行业主要设备市场分析 205
6.1 大数据一体机市场分析 205
6.1.1 大数据一体机简介 205
6.1.2 大数据一体机的优劣分析 205
6.1.3 大数据一体机的用户类型 207
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布 208
6.1.5 国内市场竞争格局分析 209
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析 210
6.1.7 国内主流品牌及其特点 211
6.2 大数据处理和分析软件市场分析 213
6.2.1 大数据与商业智能的关系 213
6.2.2 商业智能软件的应用价值 213
6.2.3 商业分析软件市场规模 214
6.2.4 大数据软件市场发展态势 214
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况 215
6.2.6 国内商业智能软件下游市场 215
6.2.7 大数据软件市场发展潜力 216
第七章 重点行业大数据应用分析 218
7.1 医疗行业 218
7.1.1 医疗行业大数据应用价值 218
7.1.2 医疗行业大数据应用场景 218
7.1.3 医疗行业的数据类型分析 220
7.1.4 大数据对医疗行业的影响 221
7.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘 222
7.1.6 医疗大数据实现中的关键问题 223
7.1.7 大数据在医疗领域的发展趋势 225
7.2 金融行业 230
7.2.1 金融行业大数据应用价值 230
7.2.2 金融行业大数据应用领域 234
7.2.3 金融行业大数据应用状况 236
7.2.4 金融行业大数据特征现状 239
7.2.5 大数据优化企业融资环境 240
7.2.6 金融行业大数据应用案例 242
7.2.7 大数据带来的挑战及对策 243
7.3 电子商务 246
7.3.1 大数据处理对电子商务的影响 246
7.3.2 电子商务大数据的应用需求 248
7.3.3 电子商务大数据的具体应用 248
7.3.4 数据分析提高电商企业绩效 249
7.3.5 电子商务大数据的发展机遇 251
7.3.6 首个电商大数据指数发布 252
7.3.7 电子商务大数据应用挑战及对策 253
7.4 零售行业 255
7.4.1 零售行业大数据应用价值 255
7.4.2 零售行业大数据应用需求 258
7.4.3 零售行业数据采集方式 262
7.4.4 零售行业大数据应用案例 262
7.4.5 零售巨头积极运用大数据 263
7.5 电信行业 267
7.5.1 电信行业大数据应用价值 267
7.5.2 电信行业大数据应用背景 268
7.5.3 电信行业大数据应用需求 274
7.5.4 电信行业大数据应用情况 280
7.5.5 运营商数据中心建设动态 283
7.5.6 电信行业大数据应用案例 285
7.5.7 电信行业大数据发展机会 287
7.6 交通行业 290
7.6.1 交通行业大数据应用意义 290
7.6.2 交通行业大数据应用优势 291
7.6.3 交通行业大数据应用需求 292
7.6.4 交通行业大数据应用案例 293
7.6.5 交通行业大数据应用问题及对策 294
7.6.6 交通行业大数据应用发展展望 295
7.7 智慧城市 298
7.7.1 中国智慧城市的发展现状 298
7.7.2 智慧城市大数据应用需求 304
7.7.3 智慧城市大数据应用价值 306
7.7.4 智慧城市大数据应用领域 307
7.7.5 智慧城市大数据应用案例 309
7.8 政府公共服务 312
7.8.1 政府公共服务中大数据应用价值 312
7.8.2 大数据在电子政务领域的应用 313
7.8.3 政府网络执政中大数据应用挑战 318
7.8.4 政府统计工作中大数据应用机遇 318
7.8.5 大数据时代对政府信息公开的需求 319
7.8.6 军队管理中大数据的应用策略 321
7.9 其他行业 322
7.9.1 电力行业大数据应用分析 322
7.9.2 房地产业大数据应用状况 324
7.9.3 服装行业大数据应用分析 326
7.9.4 旅游行业大数据应用策略 327
7.9.5 影视行业大数据应用分析 328
7.9.6 媒体行业大数据应用状况 333
第八章 国外大数据行业重点企业发展形势 336
8.1 IBM 336
8.1.1 企业发展概况 336
8.1.2 企业经营状况 337
8.1.3 项目投资动态 342
8.1.4 项目合作动态 343
8.1.5 在华客户案例 344
8.2 甲骨文 346
8.2.1 企业发展概况 346
8.2.2 企业经营状况 346
8.2.3 大数据解决方案 352
8.2.4 大数据服务内容 355
8.2.5 企业大数据策略 358
8.2.6 大数据成发展重点 360
8.3 微软 361
8.3.1 企业发展概况 361
8.3.2 企业经营状况 361
8.3.3 大数据解决方案 366
8.3.4 企业发展优势 369
8.3.5 大数据发展现状 370
8.3.6 推进数据中心建设 371
8.4 SAP 371
8.4.1 企业发展概况 371
8.4.2 企业经营状况 372
8.4.3 大数据解决方案 377
8.4.4 大数据查询平台 378
8.4.5 大数据预测平台 381
8.4.6 新版数字解决方案 384
8.4.7 在中国市场的地位 386
8.5 EMC 389
8.5.1 企业发展概况 389
8.5.2 企业经营状况 390
8.5.3 大数据解决方案 395
8.5.4大数据发展战略 396
8.5.5 中国市场发展策略 397
8.6 惠普 398
8.6.1 企业发展概况 398
8.6.2 企业经营状况 398
8.6.3 大数据领域发展动态 403
8.6.4 云监控大数据解决方案 405
8.7 其他企业 406
8.7.1 TERADATA 406
8.7.2 NETAPP 412
8.7.3 亚马逊 418
8.7.4 GOOGLE 423
8.7.5 CLOUDERA 429
第九章 国内大数据行业重点企业发展形势 431
9.1 中国移动通信集团公司 431
9.1.1 企业发展概况 431
9.1.2 中国移动经营状况分析 432
9.1.3 中国移动经营状况分析 435
9.1.4 中国移动经营状况分析 439
9.1.5 中国移动大数据发展动态 442
9.2 中国电信集团公司 444
9.2.1 企业发展概况 444
9.2.2 中国电信经营状况分析 446
9.2.3 中国电信经营状况分析 449
9.2.4 中国电信经营状况分析 453
9.2.5 电信加快数据中心建设 456
9.3 中国联通集团 458
9.3.1 企业发展概况 458
9.3.2 经营效益分析 459
9.3.3 业务经营分析 463
9.3.4 财务状况分析 465
9.3.5 大数据业务发展分析 465
9.3.6 未来前景展望 466
9.4 百度公司 468
9.4.1 企业发展概况 468
9.4.2 企业经营状况 470
9.4.3 大数据解决方案 475
9.4.4 百度大数据引擎 480
9.4.5 产业园建设规划 481
9.5 腾讯公司 481
9.5.1 企业发展概况 481
9.5.2 企业经营状况 483
9.5.3 腾讯大数据平台 487
9.5.4 构建大数据生态 488
9.5.5 加快布局大数据 493
9.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司 493
9.6.1 企业发展概况 493
9.6.2 经营效益分析 494
9.6.3 业务经营分析 498
9.6.4 财务状况分析 504
9.6.5 大数据业务 505
9.6.6 未来前景展望 506
9.7 北京东方国信科技股份有限公司 507
9.7.1 企业发展概况 507
9.7.2 经营效益分析 508
9.7.3 业务经营分析 512
9.7.4 财务状况分析 518
9.7.5 布局大数据 519
9.7.6 未来前景展望 521
9.8 北京同有飞骥科技股份有限公司 522
9.8.1 企业发展概况 522
9.8.2 经营效益分析 522
9.8.3 业务经营分析 526
9.8.4 财务状况分析 529
9.8.5 发布大数据存储 529
9.8.6 未来前景展望 530
9.9 浪潮集团 532
9.9.1 企业发展概况 532
9.9.2 云计算发展战略 538
9.9.3 大数据一体机产品 540
9.9.4 大数据产业基地 540
9.9.5 企业布局大数据 541
9.9.6 建立智慧城市平台 542
9.10 华为技术有限公司 543
9.10.1 企业发展概况 543
9.10.2 推出大数据一体机 545
9.10.3 发布企业级大数据分析平台 546
9.10.4 与央视合作大数据存储系统 547
9.10.5 华为将扩大大数据产业规模 547
9.11 阿里巴巴集团 548
9.11.1 企业发展概况 548
9.11.2 企业经营状况 549
9.11.3 企业大数据应用策略 554
9.11.4 B2B业务大数据模式 554
9.11.5 建设城市大数据平台 555
9.11.6 大数据产业发展动态 556
第十章 大数据产业投资战略分析 557
10.1 大数据产业投资状况 557
10.1.1 大数据市场投资空间巨大 557
10.1.2 数据中心的投资建设加快 557
10.1.3 大数据融资规模持续上升 558
10.1.4 大数据行业风险投资动向 559
10.1.5 大数据企业投融资动态 560
10.2 中国大数据产业投融资状况分析 561
10.2.1 大数据产业投资历程回顾 561
10.2.2 大数据企业融资情况分析 561
10.2.3 大数据产业投资领域分布 562
10.2.4 国内外大数据创业投资对比 563
10.2.5 大数据投资存在概念泡沫 564
10.2.6 大数据创业企业投资方向 564
10.2.7 国内大数据企业融资动态 565
10.3 大数据产业投资机遇 565
10.3.1 大数据产业的投资机遇 565
10.3.2 大数据产业的投资热点 567
10.3.3 大数据时代的投资机遇 569
10.3.4 大数据应用行业潜在市场 570
10.4 大数据产业投资风险及防范 570
10.4.1 大数据行业投资风险综述 570
10.4.2 数据的流动性和可获取性风险 573
10.4.3 大数据项目投资风险急剧增加 573
10.4.4 评估大数据产业投资回报的措施 574
第十一章 大数据产业发展前景及趋势 577
11.1 大数据产业发展前景及趋势预测 577
11.1.1 大数据市场规模预测 577
11.1.2 大数据收入规模预测 577
11.1.3 大数据分析方案收入预测 578
11.1.4 大数据市场发展热点展望 578
11.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测 581
11.2.1 发展机遇 581
11.2.2 大数据市场发展机会 582
11.2.3 大数据市场发展趋势 584
11.2.4 大数据市场重点内容 584
11.2.5 大数据人才需求预测 585
11.2.6 大数据市场热点猜想 586
11.2.7 应用市场发展趋势 588
11.2.8 渠道模式趋势分析 589
11.2.9 技术与产品趋势 592
11.3 中国大数据产业预测分析 595
11.3.1 中国大数据产业发展因素分析 595
11.3.2 大数据市场规模预测 595
11.3.3 中国大数据市场规模预测 596
11.3.4 中国移动互联网市场规模预测 596
11.3.5 中国金融行业大数据投资规模预测 597
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