2020-2026年中國廣東省大數據市場深度分析與市場供需預測報告
http://www.xibaipo.cc 2020-09-11 11:20 中企顧問網
2020-2026年中國廣東省大數據市場深度分析與市場供需預測報告2020-9
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- 出版日期：2020-9
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- 2020-2026年中國廣東省大數據市場深度分析與市場供需預測報告,首先介紹了中國廣東省大數據行業市場發展環境、廣東省大數據整體運行態勢等，接著分析了中國廣東省大數據行業市場運行的現狀，然后介紹了廣東省大數據市場競爭格局。隨后，報告對廣東省大數據做了重點企業經營狀況分析，最后分析了中國廣東省大數據行業發展趨勢與投資預測。您若想對廣東省大數據產業有個系統的了解或者想投資中國廣東省大數據行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
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大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
2015-2017年我國大數據產業市場規模
隨著大數據成為中國經濟社會發展新的驅動力，全國各地、各領域動作頻頻。而身處風口，慣于先行一步的廣東亦憑借基礎設施、產業支撐、市場應用等方面優勢，走在探索前列，在政務數據、工業大數據和基礎設施建設上不斷發力。
在新發展理念指導下，廣東率先成立大數據管理局，由政府牽頭，統籌公共數據開放，推動產業發展。在多個調研現場和文件表述上，省委、省政府決心堅定：打造全國大數據產業中心，探索經濟發展新路徑，開辟社會管理新通道。
不同于傳統產業，依托信息技術產生的大數據產業對資源要素依賴較小。廣東各地競相布局，謀取先發優勢，從深圳到佛山，從云浮到清遠，“獨角獸級”大數據企業層出不窮，大數據產業園星羅棋布，多個大數據規劃箭在弦上。
大數據不僅是一場技術革命，也是一場國家治理變革。廣東將互聯網作為政府施政的新平臺，在政府管理、政務服務、社會治理等方面應用大數據，成效顯而易見。今年5月，2017中國國際大數據產業博覽會在貴州省貴陽市舉行。會上發布的報告顯示，廣東有四個數據開放平臺入選全國政府數據開放十強。
大數據，不只是經濟術語，更是民生指向。經年間，廣東各級政府將一系列“信息孤島”逐個攻破，運用大數據優化政府服務，讓百姓感受高效便捷的政務環境；經年間，廣東許多村落都擁有著“扶貧云”大數據平臺，從全村貧困現狀到每戶貧困戶的收入，讓精準扶貧有了精準的抓手。
大數據時代已經來臨，它正塑造著智慧生活、智慧企業、智慧城市、智慧政府、智慧國家，也正深刻改變著每個人的工作和生活。而插上互聯網的翅膀，云上廣東，正迎風起航。
中企顧問網發布的《2020-2026年中國廣東省大數據市場深度分析與市場供需預測報告》共十三章。首先介紹了中國廣東省大數據行業市場發展環境、廣東省大數據整體運行態勢等，接著分析了中國廣東省大數據行業市場運行的現狀，然后介紹了廣東省大數據市場競爭格局。隨后，報告對廣東省大數據做了重點企業經營狀況分析，最后分析了中國廣東省大數據行業發展趨勢與投資預測。您若想對廣東省大數據產業有個系統的了解或者想投資中國廣東省大數據行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。
報告目錄：
1.1 大數據介紹
1.1.1 大數據的產生
1.1.2 大數據的定義
1.1.3 大數據的類型
1.1.4 大數據的特點
1.1.5 大數據的數據來源
1.1.6 大數據的各個環節
1.1.7 大數據的發展階段
1.2 大數據的價值及影響
1.2.1 大數據的價值
1.2.2 大數據研究意義
1.2.3 大數據的應用價值
1.2.4 對信息時代的影響
1.3 大數據產業簡介
1.3.1 大數據產業的概念
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
1.3.4 大數據產業的戰略地位
第二章大數據產業發展環境分析
2.1 政策（Political）環境
2.1.1 發達國家大數據政策對比
2.1.2 數據中心建設指導意見
2.1.3 大數據成為國家發展戰略
2.1.4 政府進一步開放數據平臺
2.1.5 地區加快制定大數據規劃
2.1.6 大數據完善政府治理體系
2.2 經濟（Economic）環境
2.2.1 世界經濟運行狀況
2.2.2 中國經濟運行現狀
2.2.3 中國經濟運行特征
2.2.4 中國經濟支撐因素
2.2.5 中國經濟發展預測
2.3 社會（Social）環境
2.3.1 人口環境分析
2.3.2 科技投入狀況
2.3.3 城鎮化發展進程
2.3.4 行業背景分析
2.4 技術（Technological）環境
2.4.1 大數據關鍵技術介紹
2.4.2 大數據技術研發熱點分析
2.4.3 大數據技術重點關注領域
2.4.4 世界主要企業加快技術研發
2.4.5 數據中心發展的技術影響因素
第三章全球大數據所屬產業發展現狀與趨勢
3.1 全球大數據產業發展現狀與趨勢
3.1.1 全球大數據產業發展概況
3.1.2 全球大數據產業交易現狀
3.1.3 全球大數據產業市場規模
2014年，全球大數據市場規模達285億美元，同比增加53.2%；2015年全球大數據市場規模達到384億美元，同比增長34.7%。2017年全球大數據市場規模將達到721億美元，未來五年（2017-2021）行業年均復合增長率約為40.98%，2021年全球大數據市場規模將達到2，847億美元。
2017-2021年全球大數據市場規模預測 （單位：億美元）
3.1.4 全球大數據產業市場競爭
3.2 典型國家大數據產業發展現狀
3.2.1 美國大數據產業發展現狀
3.2.2 英國大數據產業發展現狀
3.2.3 日本大數據產業發展趨勢
3.3 全球大數據產業發展趨
第四章中國大數據所屬產業發展現狀與趨勢
4.1 中國大數據產業政策環境
4.1.1 中國大數據產業政策地圖
4.1.2 大數據產業相關政策分析
4.1.3 中國大數據產業政策趨勢
4.2 中國大數據產業發展現狀
4.2.1 中國大數據產業市場規模
4.2.2 中國大數據產業發展特征
4.2.3 中國大數據產業集聚現狀
4.3 中國大數據產業發展模式
4.3.1 “技術創新+”模式
4.3.2 “應用導向+”模式
4.3.3 “資源利用+”模式
4.4 中國大數據產業競爭格局
4.4.1 大數據產業市場結構
4.4.2 大數據企業區域分布
4.4.3 大數據典型競爭態勢
4.5 中國大數據產業應用領域
4.5.1 政府公共服務
4.5.2 電子商務
4.5.3 金融
4.5.4 醫療
4.5.5 交通
4.5.6 電信
4.5.7 其他
4.6 中國大數據產業發展趨勢
4.6.1 大數據產業整體發展趨勢
4.6.2 大數據產業區域發展趨勢
4.6.3 大數據產業應用領域發展趨勢
4.6.4 大數據產業企業發展趨勢
第五章廣東省大數據產業發展條件分析
5.1 廣東省大數據產業政策環境分析
5.1.1 廣東省大數據產業政策地圖
5.1.2 廣東省大數據產業政策分析
5.2 廣東省大數據產業發展基礎分析
5.2.1 廣東省信息化基礎設施現狀
5.2.2 廣東省新一代信息技術產業增長情況
5.2.3 廣東省新一代信息技術產業自主創新能力
5.3 廣東省大數據產業SWOT分析
5.3.1 優勢
5.3.2 劣勢
5.3.3 機遇
5.3.4 挑戰
第六章廣東省大數據所屬產業發展現狀分析
6.1 廣東省大數據產業發展概況
6.1.1 廣東省大數據產業發展階段
6.1.2 廣東省大數據產業市場地位
6.1.3 廣東省大數據產業市場規模
6.1.4 廣東省大數據產業鏈結構
6.2 廣東省大數據產業區域分布
6.2.1 廣東省大數據產業區域分布結構
6.2.2 廣東省主要地市大數據產業現狀
（1）廣州市大數據產業
（2）深圳市大數據產業
（3）佛山市大數據產業
（4）東莞市大數據產業
（5）肇慶市大數據產業
6.3 廣東省大數據產業應用分布
6.3.1 廣東省大數據產業應用結構
第七章 2016-2018年廣東省大數據產業發展格局及發展模式
7.1 2016-2018年廣東省大數據產業競爭格局
7.1.1 不同規模企業的競爭力分析
7.1.2 IT產業競相布局大數據產業
7.1.3 網絡保險市場大數據競爭狀況
7.1.4 企業在智慧城市建設領域的競爭
7.2 2016-2018年大數據其它產業區域發展狀況
7.2.1 青海省
7.2.2 江蘇省
7.2.3 四川省
7.2.4 貴州省
7.2.5 廣東省
7.2.6 北京市
7.2.7 上海市
7.2.8 重慶市
7.2.9 廣州市
7.3 2016-2018年廣東省大數據產業鏈及市場主體分析
7.3.1 廣東省大數據產業鏈介紹
7.3.2 廣東省大數據產業結構
7.3.3 廣東省大數據主要子行業
7.4 2016-2018年廣東省大數據行業的盈利模式
7.4.1 解決方案
7.4.2 基礎設施
7.4.3 數據產品
7.4.4 行業應用
7.5 2016-2018年廣東省大數據業務的商業模式
7.5.1 廣東省大數據業務商業模式類型
7.5.2 廣東省大數據商業模式及應用特點
7.5.3 重點企業大數據商業模式
7.5.4 構建創新的大數據商業模式
第八章 2016-2018年中國大數據所屬行業主要設備市場分析
8.1 大數據一體機市場分析
8.1.1 大數據一體機簡介
8.1.2 大數據一體機的優劣分析
8.1.3 大數據一體機的用戶類型
8.1.4 國外競爭格局與品牌分布
8.1.5 國內市場競爭格局分析
8.1.6 國內企業競爭優劣勢分析
8.1.7 國內主流品牌及其特點
8.2 大數據處理和分析軟件市場分析
8.2.1 大數據與商業智能的關系
8.2.2 商業智能軟件的應用價值
8.2.3 全球商業分析軟件市場規模
8.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢
8.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況
8.2.6 國內商業智能軟件下游市場
8.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力
第九章 2016-2018年廣東省重點行業大數據應用分析
9.1 醫療行業
9.1.1 醫療行業大數據應用價值
9.1.2 醫療行業大數據應用場景
9.1.3 醫療行業的數據類型分析
9.1.4 大數據對醫療行業的影響
9.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘
9.1.6 醫療大數據實現中的關鍵問題
9.1.7 大數據在醫療領域的發展趨勢
9.2 金融行業
9.2.1 金融行業大數據應用價值
9.2.2 金融行業大數據應用領域
9.2.3 金融行業大數據應用狀況
9.2.4 金融行業大數據特征現狀
9.2.5 大數據優化企業融資環境
9.2.6 金融行業大數據應用案例
9.2.7 大數據帶來的挑戰及對策
9.3 電子商務
9.3.1 大數據處理對電子商務的影響
9.3.2 電子商務大數據的應用需求
9.3.3 電子商務大數據的具體應用
9.3.4 數據分析提高電商企業績效
9.3.5 電子商務大數據的發展機遇
9.3.6 全球首個電商大數據指數發布
9.3.7 電子商務大數據應用挑戰及對策
9.4 零售行業
9.4.1 零售行業大數據應用價值
9.4.2 零售行業大數據應用需求
9.4.3 零售行業數據采集方式
9.4.4 零售行業大數據應用案例
9.4.5 零售巨頭積極運用大數據
9.5 電信行業
9.5.1 電信行業大數據應用價值
9.5.2 電信行業大數據應用背景
9.5.3 電信行業大數據應用需求
9.5.4 電信行業大數據應用情況
9.5.5 運營商數據中心建設動態
9.5.6 電信行業大數據應用案例
9.5.7 電信行業大數據發展機會
9.6 交通行業
9.6.1 交通行業大數據應用意義
9.6.2 交通行業大數據應用優勢
9.6.3 交通行業大數據應用需求
9.6.4 交通行業大數據應用案例
9.6.5 交通行業大數據應用問題及對策
9.6.6 交通行業大數據應用發展展望
9.7 智慧城市
9.7.1 中國智慧城市的發展現狀
9.7.2 智慧城市大數據應用需求
9.7.3 智慧城市大數據應用價值
9.7.4 智慧城市大數據應用領域
9.7.5 智慧城市大數據應用案例
9.8 政府公共服務
9.8.1 政府公共服務中大數據應用價值
9.8.2 大數據在電子政務領域的應用
9.8.3 政府網絡執政中大數據應用挑戰
9.8.4 政府統計工作中大數據應用機遇
9.8.5 大數據時代對政府信息公開的需求
9.8.6 軍隊管理中大數據的應用策略
9.9 其他行業
9.9.1 電力行業大數據應用分析
9.9.2 房地產業大數據應用狀況
9.9.3 服裝行業大數據應用分析
9.9.4 旅游行業大數據應用策略
9.9.5 影視行業大數據應用分析
9.9.6 媒體行業大數據應用狀況
第十章國外大數據行業重點企業發展形勢
10.1 IBM
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 企業經營狀況
10.1.3 項目投資動態
10.1.4 項目合作動態
10.1.5 在華客戶案例
10.2 甲骨文
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 企業經營狀況
10.2.3 大數據解決方案
10.2.4 大數據服務內容
10.2.5 企業大數據策略
10.2.6 大數據成發展重點
10.3 微軟
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 企業經營狀況
10.3.3 大數據解決方案
10.3.4 企業發展優勢
10.3.5 大數據發展現狀
10.3.6 推進數據中心建設
10.4 SAP
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 企業經營狀況
10.4.3 大數據解決方案
10.4.4 大數據查詢平臺
10.4.5 大數據預測平臺
10.4.6 新版數字解決方案
10.4.7 在中國市場的地位
10.5 EMC
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 企業經營狀況
10.5.3 大數據解決方案
10.5.4 大數據發展戰略
10.5.5 中國市場發展策略
10.6 惠普
10.6.1 企業發展概況
10.6.2 企業經營狀況
10.6.3 大數據領域發展動態
10.6.4 云監控大數據解決方案
10.7 其他企業
10.7.1 Teradata
10.7.2 NetApp
10.7.3 亞馬遜
10.7.4 Google
10.7.5 Cloudera
第十一章國內大數據行業重點企業發展形勢
11.1 中國移動通信集團公司
11.1.1 企業發展概況
11.1.2中國移動經營狀況分析
11.1.5 中國移動大數據發展動態
11.2 中國電信集團公司
11.2.1 企業發展概況
11.2.2中國電信經營狀況分析
11.2.5 電信加快數據中心建設
11.3 中國聯通集團
11.3.1 企業發展概況
11.3.2 經營效益分析
11.3.3 業務經營分析
11.3.4 財務狀況分析
11.3.5 大數據業務發展分析
11.3.6 未來前景展望
11.4 百度公司
11.4.1 企業發展概況
11.4.2 企業經營狀況
11.4.3 大數據解決方案
11.4.4 百度大數據引擎
11.4.5 產業園建設規劃
11.5 騰訊公司
11.5.1 企業發展概況
11.5.2 企業經營狀況
11.5.3 騰訊大數據平臺
11.5.4 構建大數據生態
11.5.5 加快布局大數據
11.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司
11.6.1 企業發展概況
11.6.2 經營效益分析
11.6.3 業務經營分析
11.6.4 財務狀況分析
11.6.5 大數據業務
11.6.6 未來前景展望
11.7 北京東方國信科技股份有限公司
11.7.1 企業發展概況
11.7.2 經營效益分析
11.7.3 業務經營分析
11.7.4 財務狀況分析
11.7.5 布局大數據
11.7.6 未來前景展望
11.8 北京同有飛驥科技股份有限公司
11.8.1 企業發展概況
11.8.2 經營效益分析
11.8.3 業務經營分析
11.8.4 財務狀況分析
11.8.5 發布大數據存儲
11.8.6 未來前景展望
11.9 浪潮集團有限公司
11.9.1 企業發展概況
11.9.2 云計算發展戰略
11.9.3 大數據一體機產品
11.9.4 大數據產業基地
11.9.5 企業布局大數據
11.9.6 建立智慧城市平臺
11.10 華為技術有限公司
11.10.1 企業發展概況
11.10.2 推出大數據一體機
11.10.3 發布企業級大數據分析平臺
11.10.4 與央視合作大數據存儲系統
11.10.5 華為將擴大大數據產業規模
11.11 阿里巴巴集團
11.11.1 企業發展概況
11.11.2 企業經營狀況
11.11.3 企業大數據應用策略
11.11.4 B2B業務大數據模式
11.11.5 建設城市大數據平臺
11.11.6 大數據產業發展動態
第十二章大數據產業投資戰略分析
12.1 全球大數據產業投資狀況
12.1.1 大數據市場投資空間巨大
12.1.2 數據中心的投資建設加快
12.1.3 大數據融資規模持續上升
12.1.4 大數據行業風險投資動向
12.1.5 大數據企業投融資動態
12.2 中國大數據產業投融資狀況分析
12.2.1 大數據產業投資歷程回顧
12.2.2 大數據企業融資情況分析
12.2.3 大數據產業投資領域分布
12.2.4 國內外大數據創業投資對比
12.2.5 大數據投資存在概念泡沫
12.2.6 大數據創業企業投資方向
12.2.7 廣東省大數據企業融資動態
12.3 廣東省大數據產業投資機遇
12.3.1 廣東省大數據產業的投資機遇
12.3.2 廣東省大數據產業的投資熱點
12.3.3 廣東省大數據時代的投資機遇
12.3.4 廣東省大數據應用行業潛在市場
12.4 廣東省大數據產業投資風險及防范
12.4.1 廣東省大數據行業投資風險綜述
12.4.2 廣東省數據的流動性和可獲取性風險
12.4.3 廣東省大數據項目投資風險急劇增加
12.4.4 評估大數據產業投資回報的措施
第十三章 2020-2026年大數據產業發展前景及趨勢
13.1 中國大數據產業發展前景及趨勢預測
13.1.1 中國大數據市場規模預測
13.1.2 中國大數據收入規模預測
13.1.3 中國大數據分析方案收入預測
13.1.4 中國大數據市場發展熱點展望
13.2 廣東省大數據產業發展前景及趨勢預測
13.2.1 “十三五”發展機遇
13.2.2 廣東省大數據市場發展機會
13.2.3 廣東省大數據市場發展趨勢
13.2.4 廣東省大數據市場重點內容
13.2.5 廣東省大數據人才需求預測
13.2.6 廣東省大數據市場熱點猜想
13.2.7 應用市場發展趨勢
13.2.8 渠道模式趨勢分析
13.2.9 技術與產品趨勢
13.3 2020-2026年廣東省大數據產業預測分析
13.3.1 廣東省大數據產業發展因素分析
13.3.2 2020-2026年全國大數據市場規模預測
13.3.3 2020-2026年廣東省大數據市場規模預測
13.3.4 2020-2026年廣東省移動互聯網市場規模預測
13.3.5 2020-2026年廣東省金融行業大數據投資規模預測
圖表目錄：
圖表：大數據的類型
圖表：大數據的4V特征
圖表：大數據的構成
圖表：大數據技術框架
圖表：大數據的發展階段
圖表：大數據的價值
圖表：大數據產業鏈全景圖
圖表：大數據產業相關企業一覽圖
圖表：大數據產業鏈示意圖
圖表：大數據政策比較框架
圖表：各國大數據戰略規劃比較
圖表：各國技術能力儲備政策比較
圖表：國外政府數據開放與共享主要政策
圖表：國外政府數據開放與共享主要政策（續）
圖表：2012-2018年國內生產總值及其增速
圖表：2015-2018年國內生產總值及增長速度
圖表：2010-2018年全社會固定資產投資
圖表：2018年分行業固定資產投資（不含農戶）及其增速
圖表：2016-2018年全社會固定資產投資
圖表：2018年按領域分固定資產投資（不含農戶）及其占比
圖表：2018年分行業固定資產投資（不含農戶）及其增長速度
圖表：2018年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表：2011-2018年全部工業增加值及其增長情況
圖表：2011-2018年全社會建筑業增加值及其增長速度
圖表：2016-2018年全部工業增加值及其增長速度
圖表：2018年主要工業產品產量及其增長速度
圖表：2018年按收入來源分全國居民人均可支配收入及其占比
圖表：2018年人口數及其構成
圖表：2016-2018年研究與試驗發展（R&D）經費支出
圖表：2018年專利申請受理、授權和有效專利情況
圖表：大數據關鍵技術
圖表：大數據技術關注度
圖表：2018年全球大數據細分市場
圖表：2013-2019年全球大數據細分領域市場規模及預測
