2022-2028年中國大數據行業前景展望與市場全景評估報告
http://www.xibaipo.cc 2022-09-14 16:01 中企顧問網
2022-2028年中國大數據行業前景展望與市場全景評估報告2022-9
大數據（big data），IT行業術語，是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。
中企顧問網發布的《2022-2028年中國大數據行業前景展望與市場全景評估報告》共八章。首先介紹了大數據行業市場發展環境、大數據整體運行態勢等，接著分析了大數據行業市場運行的現狀，然后介紹了大數據市場競爭格局。隨后，報告對大數據做了重點企業經營狀況分析，最后分析了大數據行業發展趨勢與投資預測。您若想對大數據產業有個系統的了解或者想投資大數據行業，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 全球已全面進入大數據時代
1.1.1 全球大數據儲量規模
1.1.2 全球大數據地區分布
1.2 全球大數據廠商創新成果分析
1.2.1 大數據分析技術
1.2.2 事務處理技術
1.2.3 數據流通技術
1.2.4 大數據預測
1.2.5 機器學習
1.3 全球大數據應用現狀與動向
1.3.1 國外的數據開放戰略與浪潮
1.3.2 國外大數據應用現狀
1.3.3 大數據已上升到國家戰略高度
1.4 2016-2020年全球大數據產業回顧
1.4.1 2016-2020年全球大數據發展回顧
1.4.2 2016-2020年全球大數據熱點事件
1.5 全球大數據產業商業模式分析
1.5.1 大數據內生型價值模式
1.5.2 大數據外生型價值模式
1.5.3 大數據寄生型價值模式
1.5.4 大數據產品型價值模式
1.5.5 大數據云計算服務型價值模式
1.6 全球大數據產業市場規模及預測
1.6.1 全球大數據產業規模及預測
1.6.2 全球大數據細分市場及預測
1.7 全球大數據產業市場格局分析
1.7.1 全球大數據產業企業類型分析
1.7.2 全球大數據專營廠商收入占比
1.8 全球大數據產業發展趨勢與問題
1.8.1 全球大數據產業發展趨勢
1.8.2 全球大數據技術發展趨勢
1.8.3 全球大數據面臨的主要問題
第2章：中國大數據產業發展現狀與前景預測
2.1 大數據產業界定
2.1.1 大數據的定義
2.1.2 大數據的作用與影響
2.1.3 大數據產業鏈解析
2.2 中國大數據時代已來臨
2.2.1 互聯網發展狀況
2.2.2 個人互聯網應用狀況
2.2.3 中國物聯網發展狀況
2.2.4 電子商務發展狀況
2.3 中國政府對大數據科研的支持
2.3.1 國家和行業政策
2.3.2 國家重大科技專項
2.3.3 物聯網“十三五”發展規劃
2.3.4 促進大數據發展行動綱要
2.3.5 國家大數據產業發展規劃
2.3.6 國家大數據綜合試驗區
2.4 中國大數據產業發展現狀分析
2.4.1 大數據產業鏈建設情況
2.4.2 大數據產業生命周期分析
2.4.3 大數據市場產值分析
2.4.4 大數據產業面臨的挑戰
2.5 中國大數據應用實踐分析
2.5.1 大數據在經濟預警方面的應用
2.5.2 大數據在市場營銷方面的應用
2.5.3 大數據在醫療領域的應用
2.5.4 大數據在金融領域的應用
2.6 大數據帶來的機遇與挑戰
2.6.1 大數據帶來的機遇
2.6.2 大數據帶來的挑戰
2.7 中國大數據產業前景預測
2.7.1 大數據產業規模預測
2.7.2 大數據產業細分市場預測
第3章：中國企業大數據需求與應用趨勢調查
3.1 調查背景
3.1.1 調查方法及樣本
3.1.2 被調查企業大數據應用現狀
3.2 企業大數據需求分析
3.2.1 數據規模
3.2.2 企業數據來源
3.2.3 企業政策需求
3.2.4 企業資源需求
3.3 企業大數據應用現狀與規劃
3.3.1 企業各類數據分析利用情況
3.3.2 企業大數據管理
3.4 企業大數據應用選型依據
3.4.1 大數據產品選型
3.4.2 企業大數據軟件選擇
第4章：典型領域大數據應用價值與需求分析
4.1 政府
4.1.1 政府大數據應用需求
4.1.2 政府大數據應用場景
4.1.3 政府大數據應用價值分析
4.1.4 政府大數據應用典型案例
4.1.5 政府大數據應用前景分析
4.2 電信
4.2.1 行業大數據應用需求分析
4.2.2 行業大數據應用場景分析
4.2.3 行業大數據應用價值分析
4.2.4 行業大數據應用典型案例
4.2.5 行業大數據應用前景分析
4.3 金融
4.3.1 行業大數據應用需求分析
4.3.2 行業大數據應用場景分析
4.3.3 行業大數據應用價值分析
4.3.4 行業大數據應用典型案例
4.3.5 行業大數據應用前景分析
4.4 互聯網
4.4.1 行業大數據應用需求分析
4.4.2 行業大數據應用場景分析
4.4.3 行業大數據應用價值分析
4.4.4 行業大數據應用經典案例
4.4.5 行業大數據應用前景分析
4.5 零售
4.5.1 行業大數據應用需求分析
4.5.2 行業大數據應用場景分析
4.5.3 行業大數據應用價值分析
4.5.4 行業大數據應用經典案例
4.5.5 行業大數據應用前景分析
4.6 醫療
4.6.1 行業大數據應用需求分析
4.6.2 行業大數據應用場景分析
4.6.3 行業大數據應用價值分析
4.6.4 行業大數據應用典型案例
4.6.5 行業大數據應用前景分析
4.7 智慧城市
4.7.1 行業大數據應用需求分析
4.7.2 行業大數據應用場景
4.7.3 行業大數據應用價值
4.7.4 行業大數據應用典型案例
4.7.5 行業大數據應用前景分析
4.8 能源
4.8.1 行業大數據應用需求分析
4.8.2 行業大數據應用場景分析
4.8.3 行業大數據應用價值分析
4.8.4 行業大數據應用典型案例
4.8.5 行業大數據應用前景分析
4.9 制造業
4.9.1 行業大數據應用需求分析
4.9.2 行業大數據應用場景分析
4.9.3 行業大數據應用價值分析
4.9.4 行業大數據應用典型案例
4.9.5 行業大數據應用前景分析
4.10 其它領域
4.10.1 教育行業大數據應用需求
4.10.2 軍事行業大數據應用需求
4.10.3 旅游行業大數據應用需求
第5章：國內外企業大數據產業戰略布局
5.1 國外企業布局大數據
5.1.1 IBM
5.1.2 HP
5.1.3 Intel
5.1.4 Teradata
5.1.5 Dell
5.1.6 ORACLE
5.1.7 SAP
5.1.8 DELL EMC
5.1.9 Cisco Systems
5.1.10 Microsoft
5.2 國內企業布局大數據
5.2.1 互聯網企業布局大數據
5.2.2 IT企業布局大數據
5.2.3 電信運營商布局大數據
5.2.4 第三方創業公司布局大數據
第6章：中國大數據產業鏈投資機會分析
6.1 硬件層面投資機會分析
6.1.1 大數據對數據存儲需求
6.1.2 數據存儲市場格局現狀
6.1.3 服務器市場格局現狀
6.1.4 硬件層面投資機會分析
6.2 軟件層面投資機會分析
6.2.1 基礎軟件投資機會分析
6.2.2 應用軟件投資機會分析
6.3 信息服務層面投資機會
6.3.1 IT基礎設施服務業投資機會
6.3.2 信息咨詢服務業投資機會
6.3.3 信息安全行業投資機會
第7章：大數據產業融資現狀與趨勢分析
7.1 大數據產業投資熱度分析
7.1.1 大數據產業投資熱潮
7.1.2 大數據產業投資趨勢
7.2 大數據產業并購趨勢分析
7.2.1 大數據產業并購特征
7.2.2 大數據產業并購趨勢
7.3 大數據產業融資機會分析
7.3.1 大數據產業融資模式
7.3.2 大數據產業融資案例
7.3.3 大數據產業融資機會
第8章：中國大數據產業鏈關聯企業運營分析 ()
8.1 海量數據存儲、處理、咨詢相關公司
8.1.1 江蘇天澤信息產業股份有限公司
8.1.2 北京拓爾思信息技術股份有限公司
8.1.3 廈門市美亞柏科信息股份有限公司
8.1.4 潛能恒信能源技術股份有限公司
8.1.5 北京同有飛驥科技股份有限公司
8.1.6 上海漢得信息技術股份有限公司
8.1.7 浙大網新科技股份有限公司
8.2 數據中心建設與運維相關公司
8.2.1 榮之聯科技股份有限公司
8.2.2 上海天璣科技股份有限公司
8.2.3 北京銀信長遠科技股份有限公司
8.3 視頻化應用相關公司
8.3.1 杭州海康威視數字技術股份有限公司
8.3.2 浙江大華技術股份有限公司
8.3.3 廣東威創視訊科技股份有限公司
8.3.4 華平信息技術股份有限公司
8.4 智能化與人機交互概念相關公司
8.4.1 科大訊飛股份有限公司
8.4.2 用友軟件股份有限公司
8.4.3 北京東方國信科技股份有限公司
8.4.4 北京久其軟件股份有限公司
8.5 信息安全類公司
8.5.1 成都衛士通信息產業股份有限公司
8.5.2 北京啟明星辰信息技術股份有限公司
8.5.3 藍盾信息安全技術股份有限公司
8.6 擁有數據資源的公司
8.6.1 阿里巴巴集團
8.6.2 騰訊控股有限公司
8.6.3 樂視網信息技術(北京)股份有限公司
8.6.4 蘇寧云商集團股份有限公司
部分圖表目錄：
圖表1：2016-2020年全球大數據儲量及其增長情況(單位：ZB，%)
圖表2：2020年全球大數據儲量地區分布示意圖
圖表3：數據流通技術工具的對比
圖表4：2015年全球大數據發展回顧
圖表5：2016年全球大數據發展回顧
圖表6：2017年全球大數據發展回顧
圖表7：2018年全球大數據發展回顧
圖表8：2019年全球大數據發展回顧
圖表9：2020年全球大數據發展回顧
圖表10：2022-2028年全球大數據產業市場規模及預測(單位：十億美元)
圖表11：大數據細分收入統計(單位：%)
圖表12：2022-2028年全球大數據專業服務市場規模及預測(單位：十億美元)
圖表13：2022-2028年全球大數據硬件市場規模及預測(單位：十億美元)
圖表14：2022-2028年全球大數據軟件市場規模及預測(單位：十億美元)
圖表15：全球大數據產業企業類型
圖表16：2020年全球大數據專營廠商市場占比情況(單位： %)
圖表17：全球大數據產業發展趨勢
圖表18：大數據現有技術與工具的接受度與增長率(單位：%)
圖表19：基于云的數據分析平臺框架(示意圖)
圖表20：大數據概念示意圖
圖表21：大數據產業鏈
圖表22：2016-2020年中國網民規模與普及率(單位：億人，%)
圖表23：2016-2020年中國互聯網基礎資源對比(單位：萬個，塊/32，Mbps，%)
圖表24：2016-2020年中國Ipv6地址數(單位：塊/32)
圖表25：2016-2020年中國Ipv4地址資源變化情況(單位：萬個)
圖表26：2020年中國分類域名數(單位：萬個，%)
圖表27：2016-2020年中國國際出口帶寬變化情況(單位：Mbps，%)
圖表28：2020年國內主要骨干網絡國際出口帶寬數(單位：Mbps)
圖表29：2016-2020年即時通信和手機即時通信用戶規模(單位：萬人)
圖表30：2016-2020年搜索和手機搜索用戶規模(單位：萬人)
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