2023-2029年中國大數據行業前景展望與市場需求預測報告

繼物聯網、云計算之后，大數據已經成為當前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四個“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）。前面三個“V”的組合推動了第四個因素--價值（Value）。

中企顧問網發布的《2023-2029年中國大數據行業前景展望與市場需求預測報告》共十一章。首先介紹了大數據相關概念及發展環境，接著分析了中國大數據規模及消費需求，然后對中國大數據市場運行態勢進行了重點分析，最后分析了中國大數據面臨的機遇及發展前景。您若想對中國大數據有個系統的了解或者想投資該行業，本報告將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：

第一章 大數據產業相關概述

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 2019-2022年國際大數據產業發展分析

3.1 2019-2022年全球大數據產業總體發展分析

3.1.1 全球大數據產業運行特征

3.1.2 全球大數據產業發展規模

3.1.3 全球大數據細分市場規模

3.1.4 全球大數據應用狀況調查

3.1.5 全球大數據行業市場格局

3.1.6 全球運營商布局大數據業務

3.1.7 部分國家大數據發展政策環境

3.1.8 部分國家運營商大數據發展狀況

3.1.9 發達國家大數據產業發展特點

3.2 2019-2022年歐盟開放數據戰略分析

3.2.1 大數據產業發展戰略

3.2.2 加大技術研發資助力度

3.2.3 探索公私合作項目

3.2.4 推進大數據應用舉措

3.2.5 歐盟大數據發展規劃

3.3 2019-2022年美國大數據產業發展分析

3.3.1 大數據發展戰略

3.3.2 大數據產業狀況

3.3.3 大數據應用案例

3.3.4 大數據技術發展措施

3.3.5 針對安全問題的政策

3.3.6 產業發展的經驗借鑒

3.4 2019-2022年日本大數據產業發展分析

3.4.1 大數據產業地位

3.4.2 市場規模及趨勢

3.4.3 看好大數據經濟效益

3.4.4 加強制造業大數據應用

3.4.5 運行大數據預防災害

3.4.6 產業重點企業分析

3.5 2019-2022年其他國家大數據產業發展狀況

3.5.1 英國

3.5.2 法國

3.5.3 愛爾蘭

3.5.4 澳大利亞

3.5.5 韓國

3.5.6 新加坡

 

第四章 2019-2022年中國大數據產業發展分析

4.1 2019-2022年中國大數據產業發展綜述

4.1.1 產業發展歷程

4.1.2 產業發展階段

4.1.3 產業運行情況

4.1.4 產業發展提速

4.1.5 推動云基地建設

4.1.6 交易中心成立

4.2 2019-2022年中國大數據產業布局

4.2.1 市場供給結構

4.2.2 應用行業分布

4.2.3 區域集聚發展

4.2.4 華北產業集聚

4.3 2019-2022年中國大數據產業需求分析

4.3.1 主要行業大數據需求狀況

4.3.2 企業大數據的應用及需求

4.3.3 大數據存儲領域需求分析

4.3.4 中國小型機市場需求分析

4.4 中國大數據產業存在的問題

4.4.1 大數據產業發展難點

4.4.2 大數據產業存在的問題

4.4.3 大數據產業的現實挑戰

4.4.4 大數據應用面臨的挑戰

4.4.5 大數據安全問題分析

4.5 中國大數據產業的發展策略

4.5.1 大數據應作為國家戰略重點

4.5.2 大數據產業發展的政策建議

4.5.3 加快大數據的研發與應用

4.5.4 應避免大數據的過度建設

 

第五章 2019-2022年大數據產業發展格局及發展模式

5.1 2019-2022年大數據產業競爭格局

5.1.1 不同規模企業的競爭力分析

5.1.2 IT產業競相布局大數據產業

5.1.3 網絡保險市場大數據競爭狀況

5.1.4 企業在智慧城市建設領域的競爭

5.2 2019-2022年中國大數據產業區域發展狀況

5.2.1 青海省

5.2.2 江蘇省

5.2.3 四川省

5.2.4 貴州省

5.2.5 廣東省

5.2.6 北京市

5.2.7 上海市

5.2.8 重慶市

5.2.9 廣州市

5.3 2019-2022年大數據產業鏈及市場主體分析

5.3.1 大數據產業鏈介紹

5.3.2 大數據產業結構

5.3.3 大數據主要子行業

5.4 2019-2022年大數據行業的盈利模式

5.4.1 解決方案

5.4.2 基礎設施

5.4.3 數據產品

5.4.4 行業應用

5.5 2019-2022年大數據業務的商業模式

5.5.1 大數據業務商業模式類型

5.5.2 大數據商業模式及應用特點

5.5.3 重點企業大數據商業模式

5.5.4 構建創新的大數據商業模式

 

第六章 2019-2022年中國大數據行業主要設備市場分析

6.1 大數據一體機市場分析

6.1.1 大數據一體機簡介

6.1.2 大數據一體機的優劣分析

6.1.3 大數據一體機的用戶類型

6.1.4 國外競爭格局與品牌分布

6.1.5 國內市場競爭格局分析

6.1.6 國內企業競爭優劣勢分析

6.1.7 國內主流品牌及其特點

6.2 大數據處理和分析軟件市場分析

6.2.1 大數據與商業智能的關系

6.2.2 商業智能軟件的應用價值

6.2.3 全球商業分析軟件市場規模

6.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢

6.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況

6.2.6 國內商業智能軟件下游市場

6.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力

 

第七章 2019-2022年重點行業大數據應用分析

7.1 醫療行業

7.1.1 醫療行業大數據應用價值

7.1.2 醫療行業大數據應用場景

7.1.3 醫療行業的數據類型分析

7.1.4 大數據對醫療行業的影響

7.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘

7.1.6 醫療大數據實現中的關鍵問題

7.1.7 大數據在醫療領域的發展趨勢

7.2 金融行業

7.2.1 金融行業大數據應用價值

7.2.2 金融行業大數據應用領域

7.2.3 金融行業大數據應用狀況

7.2.4 金融行業大數據特征現狀

7.2.5 大數據優化企業融資環境

7.2.6 金融行業大數據應用案例

7.2.7 大數據帶來的挑戰及對策

7.3 電子商務

7.3.1 大數據處理對電子商務的影響

7.3.2 電子商務大數據的應用需求

7.3.3 電子商務大數據的具體應用

7.3.4 數據分析提高電商企業績效

7.3.5 電子商務大數據的發展機遇

7.3.6 全球首個電商大數據指數發布

7.3.7 電子商務大數據應用挑戰及對策

7.4 零售行業

7.4.1 零售行業大數據應用價值

7.4.2 零售行業大數據應用需求

7.4.3 零售行業數據采集方式

7.4.4 零售行業大數據應用案例

7.4.5 零售巨頭積極運用大數據

7.5 電信行業

7.5.1 電信行業大數據應用價值

7.5.2 電信行業大數據應用背景

7.5.3 電信行業大數據應用需求

7.5.4 電信行業大數據應用情況

7.5.5 運營商數據中心建設動態

7.5.6 電信行業大數據應用案例

7.5.7 電信行業大數據發展機會

7.6 交通行業

7.6.1 交通行業大數據應用意義

7.6.2 交通行業大數據應用優勢

7.6.3 交通行業大數據應用需求

7.6.4 交通行業大數據應用案例

7.6.5 交通行業大數據應用問題及對策

7.6.6 交通行業大數據應用發展展望

7.7 智慧城市

7.7.1 中國智慧城市的發展現狀

7.7.2 智慧城市大數據應用需求

7.7.3 智慧城市大數據應用價值

7.7.4 智慧城市大數據應用領域

7.7.5 智慧城市大數據應用案例

7.8 政府公共服務

7.8.1 政府公共服務中大數據應用價值

7.8.2 大數據在電子政務領域的應用

7.8.3 政府網絡執政中大數據應用挑戰

7.8.4 政府統計工作中大數據應用機遇

7.8.5 大數據時代對政府信息公開的需求

7.8.6 軍隊管理中大數據的應用策略

7.9 其他行業

7.9.1 電力行業大數據應用分析

7.9.2 房地產業大數據應用狀況

7.9.3 服裝行業大數據應用分析

7.9.4 旅游行業大數據應用策略

7.9.5 影視行業大數據應用分析

7.9.6 媒體行業大數據應用狀況

 

第八章  國外大數據行業重點企業發展形勢

8.1 IBM

8.1.1 企業發展概況

8.1.2 企業經營狀況

8.1.3 項目投資動態

8.1.4 項目合作動態

8.1.5 在華客戶案例

8.2 甲骨文

8.2.1 企業發展概況

8.2.2 企業經營狀況

8.2.3 大數據解決方案

8.2.4 大數據服務內容

8.2.5 企業大數據策略

8.2.6 大數據成發展重點

8.3 微軟

8.3.1 企業發展概況

8.3.2 企業經營狀況

8.3.3 大數據解決方案

8.3.4 企業發展優勢

8.3.5 大數據發展現狀

8.3.6 推進數據中心建設

8.4 SAP

8.4.1 企業發展概況

8.4.2 企業經營狀況

8.4.3 大數據解決方案

8.4.4 大數據查詢平臺

8.4.5 大數據預測平臺

8.4.6 新版數字解決方案

8.4.7 在中國市場的地位

8.5 EMC

8.5.1 企業發展概況

8.5.2 企業經營狀況

8.5.3 大數據解決方案

8.5.4 大數據發展戰略

8.5.5 中國市場發展策略

8.6 惠普

8.6.1 企業發展概況

8.6.2 企業經營狀況

8.6.3 大數據領域發展動態

8.6.4 云監控大數據解決方案

8.7 其他企業

8.7.1 Teradata

8.7.2 NetApp

8.7.3 亞馬遜

8.7.4 Google

8.7.5 Cloudera

 

第九章  國內大數據行業重點企業發展形勢

9.1 中國移動通信集團公司

9.2 中國電信集團公司

9.3 中國聯通集團

9.3.1 企業發展概況

9.3.2 經營效益分析

9.3.3 業務經營分析

9.3.4 財務狀況分析

9.3.5 大數據業務發展分析

9.3.6 未來前景展望

9.4 百度公司

9.4.1 企業發展概況

9.4.2 企業經營狀況

9.4.3 大數據解決方案

9.4.4 百度大數據引擎

9.4.5 產業園建設規劃

9.5 騰訊公司

9.5.1 企業發展概況

9.5.2 企業經營狀況

9.5.3 騰訊大數據平臺

9.5.4 構建大數據生態

9.5.5 加快布局大數據

9.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司

9.6.1 企業發展概況

9.6.2 經營效益分析

9.6.3 業務經營分析

9.6.4 財務狀況分析

9.6.5 大數據業務

9.6.6 未來前景展望

9.7 北京東方國信科技股份有限公司

9.7.1 企業發展概況

9.7.2 經營效益分析

9.7.3 業務經營分析

9.7.4 財務狀況分析

9.7.5 布局大數據

9.7.6 未來前景展望

9.8 北京同有飛驥科技股份有限公司

9.8.1 企業發展概況

9.8.2 經營效益分析

9.8.3 業務經營分析

9.8.4 財務狀況分析

9.8.5 發布大數據存儲

9.8.6 未來前景展望

9.9 浪潮集團

9.9.1 企業發展概況

9.9.2 云計算發展戰略

9.9.3 大數據一體機產品

9.9.4 大數據產業基地

9.9.5 企業布局大數據

9.9.6 建立智慧城市平臺

9.10 華為技術有限公司

9.10.1 企業發展概況

9.10.2 推出大數據一體機

9.10.3 發布企業級大數據分析平臺

9.10.4 與央視合作大數據存儲系統

9.10.5 華為將擴大大數據產業規模

9.11 阿里巴巴集團

9.11.1 企業發展概況

9.11.2 企業經營狀況

9.11.3 企業大數據應用策略

9.11.4 B2B業務大數據模式

9.11.5 建設城市大數據平臺

9.11.6 大數據產業發展動態

 

第十章 大數據產業投資戰略分析

10.1 全球大數據產業投資狀況

10.1.1 大數據市場投資空間巨大

10.1.2 數據中心的投資建設加快

10.1.3 大數據融資規模持續上升

10.1.4 大數據行業風險投資動向

10.1.5 大數據企業投融資動態

10.2 中國大數據產業投融資狀況分析

10.2.1 大數據產業投資歷程回顧

10.2.2 大數據企業融資情況分析

10.2.3 大數據產業投資領域分布

10.2.4 國內外大數據創業投資對比

10.2.5 大數據投資存在概念泡沫

10.2.6 大數據創業企業投資方向

10.2.7 國內大數據企業融資動態

10.3 大數據產業投資機遇

10.3.1 大數據產業的投資機遇

10.3.2 大數據產業的投資熱點

10.3.3 大數據時代的投資機遇

10.3.4 大數據應用行業潛在市場

10.4 大數據產業投資風險及防范

10.4.1 大數據行業投資風險綜述

10.4.2 數據的流動性和可獲取性風險

10.4.3 大數據項目投資風險急劇增加

10.4.4 評估大數據產業投資回報的措施

 

第十一章 2023-2029年大數據產業發展前景及趨勢

11.1 全球大數據產業發展前景及趨勢預測

11.1.1 全球大數據市場規模預測

11.1.2 全球大數據收入規模預測

11.1.3 全球大數據分析方案收入預測

11.1.4 全球大數據市場發展熱點展望

11.2 中國大數據產業發展前景及趨勢預測

11.2.1 “十四五”發展機遇

11.2.2 大數據市場發展機會

11.2.3 大數據市場發展趨勢

11.2.4 大數據市場重點內容

11.2.5 大數據人才需求預測

11.2.6 大數據市場熱點猜想

11.2.7 應用市場發展趨勢

11.2.8 渠道模式趨勢分析

11.2.9 技術與產品趨勢

11.3 2023-2029年中國大數據產業預測分析

11.3.1 中國大數據產業發展因素分析

11.3.2 2023-2029年全球大數據市場規模預測

11.3.3 2023-2029年中國大數據市場規模預測

11.3.4 2023-2029年中國移動互聯網市場規模預測

11.3.5 2023-2029年中國金融行業大數據投資規模預測

附錄：

附錄一：促進大數據發展行動綱要

附錄二：貴州省關于加快大數據產業發展應用若干政策的意見

附錄三：貴州省大數據產業發展應用規劃綱要

附錄四：廣東省大數據發展規劃

附錄五：青海省關于促進云計算發展培育大數據產業實施意見

圖表目錄 ：

圖表1 大數據的類型

圖表2 大數據的4V特征

圖表3 大數據的構成

圖表4 大數據技術框架

圖表5 大數據的發展階段

圖表6 大數據的價值

圖表7 大數據產業鏈全景圖

圖表8 大數據產業相關企業一覽圖

圖表9 大數據產業鏈示意圖

圖表10 大數據政策比較框架

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