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2016-2022年中国大数据市场前景研究与未来发展趋势报告

在一个需求经济时代,企业成功的关键就在于,是否能够在需求尚未形成之时就牢牢的锁定并捕捉到它。那些成功的企业往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻产业的当前需求、潜在需求以及新的需求!

当前,全球已进入大数据时代,大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们视野,其技术和市场在快速发展,而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。随着大数据蕴涵价值的逐步释放,使其成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。鉴于在技术和产业层面,国际上在大数据领域还未形成技术和市场的垄断,技术应用创新机会较多;当前大数据技术和应用需求的蓬勃兴起,及开源技术提出的革命性挑战,各家IT厂商均需同等面对,这无形中缩短了彼此起步的差距,这意味着国内企业在开拓大数据市场上存在巨大的机遇!
188bet金宝搏网站 发布的《2016-2022年中国大数据市场前景研究与未来发展趋势报告》依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,以及中心对本行业的实地调研,结合了行业所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行研究分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势,洞悉行业竞争格局,规避经营和投资风险,制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一,具有重要的参考价值!
188bet金宝搏网站 是国内权威的市场调查、行业分析专家,主要服务有市场调查报告,行业分析报告,投资发展报告,市场研究报告,市场分析报告,行业研究报告,行业调查报告,投资咨询报告,投资情报,免费报告,行业咨询,数据等,是中国知名的研究报告提供商。
报告目录:
第1章: 大数据 产业基本概述
1.1 大数据基本概念
1.1.1 大数据的定义
1.1.2 大数据的特征
1.1.3 大数据的类型
1.1.4 大数据与BI的区别
1.2 大数据产生的历史背景
1.2.1 信息技术的进步
1.2.2 互联网的诞生与发展
1.2.3 云计算的发展与应用
1.2.4 物联网的发展
1.2.5 社交网络的发展
1.2.6 智能终端的普及
1.3 大数据的作用与影响
1.3.1 大数据的作用与意义
(1)对于国家和政府
(2)对于企业
(3)对于个人
1.3.2 大数据的商业价值
1.3.3 大数据的影响与趋势
(1)对信息技术产业的影响
(2)对信息技术应用的影响
1.4 大数据产业链解析
1.4.1 大数据的生态系统
1.4.2 大数据产业的概念
(1)数据产生与集聚层
(2)数据组织与管理层
(3)数据分析与发现层
(4)数据应用与服务层
1.5 大数据关键技术分析
1.5.1 大数据与云计算
(1)编程模型
(2)海量数据分布存储技术
(3)海量数据管理技术
(4)虚拟化技术
(5)云计算平台管理技术
(6)并行计算和并行算法
(7)Web2.0
(8)面向服务的体系结构SOA
(9)云安全
1.5.2 大数据处理工具
1.6 大数据带来的机遇与挑战
1.6.1 大数据带来的机遇
(1)大数据的挖掘和应用成为核心
(2)大数据为信息安全带来发展契机
(3)使商业智能和信息安全增速加快
1.6.2 大数据带来的挑战
(1)人才挑战
(2)技术挑战
(3)信息安全挑战
第2章:全球大数据产业发展现状与预测
2.1 全球已全面进入大数据时代
2.1.1 全球大数据储量规模
2.1.2 全球大数据地区分布
2.2 全球大数据厂商创新成果分析
2.2.1 Hadoop分发
2.2.2 下一代数据仓库
2.2.3 大数据分析平台和应用
2.2.4 大数据即服务
2.2.5 非Hadoop大数据平台
2.3 全球大数据应用现状与动向
2.3.1 国外的数据开放战略与浪潮
2.3.2 国外大数据应用现状与经济价值
(1)美国大数据应用现状与价值
(2)欧洲大数据应用现状与价值
(3)日本大数据应用现状与价值
2.3.3 大数据已上升到国家战略高度
(1)美国提出大数据发展计划
(2)欧盟将大数据作为优先发展领域
(3)日本创建最尖端IT国家宣言
(4)韩国推出大数据中心战略
2.4 2013-2015年全球大数据产业回顾
2.4.1 2013-2015年全球大数据发展回顾
(1)2013年全球大数据发展回顾
(2)2014年全球大数据发展回顾
(3)2015年全球大数据发展回顾
2.4.2 全球大数据热点事件
(1)技术平台全面发展
(2)大数据一体机盛行
(3)企业对大数据的投入增加
(4)业界巨头加快产业链布局
(5)新兴企业不断涌现
2.4.3 全球大数据热点事件点评
(1)中国政府数据开放进入实质阶段
(2)IBM利用社交大数据预测世界杯排名
(3)苹果承认可提取iPhone用户数据
(4)支付宝发布十年对账单
(5)日本构建海上“大数据路标”
2.5 全球大数据产业商业模式分析
2.5.1 大数据内生型价值模式
2.5.2 大数据外生型价值模式
2.5.3 大数据寄生型价值模式
2.5.4 大数据产品型价值模式
2.5.5 大数据云计算服务型价值模式
2.6 全球大数据产业市场规模及预测
2.6.1 全球大数据产业规模及预测
2.6.2 全球大数据细分市场及预测
(1)全球大数据细分市场
(2)大数据专业服务市场及预测
(3)大数据计算机市场规模及预测
(4)大数据软件市场规模及预测
2.7 全球大数据产业市场格局分析
2.7.1 全球大数据产业企业类型分析
2.7.2 全球大数据专营厂商收入占比
2.7.3 全球大数据专营厂商市场格局
2.8 全球大数据产业发展趋势与问题
2.8.1 全球大数据产业发展趋势
2.8.2 全球大数据技术发展趋势
(1)技术趋向多样化
(2)基于云的数据分析平台将更趋完善
(3)数据分析集逐步扩大
2.8.3 全球大数据面临的主要问题
(1)大数据存储技术
(2)数据深度分析与挖掘
(3)数据安全
(4)隐私保护
第3章:中国大数据产业发展现状与前景预测
3.1 中国大数据时代已来临
3.1.1 互联网发展分析
(1)互联网网民规模
(2)互联网资源规模
3.1.2 社交媒体发展分析
(1)新闻网站
(2)网络视频
(3)搜索引擎
(4)即时通信
(5)网络社区
(6)微博
(7)博客/个人空间
3.1.3 物联网发展分析
(1)中国物联网行业的发展现状
(2)中国物联网行业的发展规模
3.1.4 电子商务发展分析
(1)中国电子商务行业发展概述
(2)中国电子商务行业发展规模
3.1.5 移动设备发展分析
3.1.6 数据量分析
3.2 中国政府对大数据科研的支持
3.2.1 863计划
3.2.2 国家重大科技专项
3.2.3 物联网“十二五”发展规划
3.3 中国大数据产业发展现状分析
3.3.1 大数据产业链建设情况
3.3.2 大数据产业生命周期分析
3.3.3 大数据产业市场规模分析
3.3.4 大数据应用行业投资分布
3.3.5 大数据产业面临的挑战
3.4 中国大数据应用实践分析
3.4.1 大数据在经济预警方面的应用
3.4.2 大数据在市场营销方面的应用
3.4.3 大数据在医疗领域的应用
3.4.4 大数据在金融领域的应用
3.5 中国大数据最新动向
3.5.1 企业大数据产品与技术动向
3.5.2 中关村大数据产业链稳定发展
3.5.3 地方政府推出政策助推大数据发展
3.6 中国大数据产业前景预测
3.6.1 大数据产业总体规模预测
3.6.2 大数据产业细分市场预测
(1)大数据基础架构硬件市场预测
(2)大数据软件市场发展前景预测
(3)大数据服务市场发展前景预测
3.7 中国大数据产业发展路线图
第4章:中国企业大数据需求与应用趋势调查
4.1 调查背景
4.1.1 被调查者所属行业
4.1.2 被调查者企业规模
4.1.3 被调查企业每月新增数据规模
4.2 企业大数据需求分析
4.2.1 企业数据系统架构存在的问题
4.2.2 企业面临的数据技术难题
4.2.3 企业数据挖掘和分析面临的问题
4.3 企业大数据应用现状与规划
4.3.1 企业数据处理产品的服务商
4.3.2 企业大数据投入情况
4.3.3 企业部署开源大数据解决方案的计划
4.3.4 企业大数据的部署规模
4.4 企业大数据应用选型依据
4.4.1 企业做数据产品选型时考虑的因素
4.4.2 企业关注的数据产品特性
4.4.3 企业选择服务商时考虑的因素
4.5 企业大数据应用趋势分析
4.5.1 企业关注的数据管理新技术
4.5.2 企业如何看待商业智能的未来
第5章:典型领域大数据应用价值与需求分析
5.1 政府
5.1.1 电子政务建设现状
(1)市场规模
(2)市场结构
5.1.2 政府大数据应用需求
5.1.3 政府大数据应用场景
5.1.4 政府大数据应用价值分析
5.1.5 政府大数据应用典型案例
5.1.6 政府大数据应用前景分析
5.2 电信
5.2.1 行业大数据应用需求分析
5.2.2 行业大数据应用场景分析
5.2.3 行业大数据应用价值分析
5.2.4 行业大数据应用典型案例
5.2.5 行业大数据应用前景分析
5.3 金融
5.3.1 行业信息化建设现状
(1)市场规模
(2)产品结构
5.3.2 行业数据量及其特征
5.3.3 行业大数据应用需求分析
5.3.4 行业大数据应用场景分析
5.3.5 行业大数据应用价值分析
5.3.6 行业大数据应用典型案例
(1)中信银行
(2)招商银行
5.3.7 行业大数据应用前景分析
(1)近年金融行业大数据应用规模
(2)金融行业大数据应用规模预测
5.4 互联网
5.4.1 行业数据储量与特点
5.4.2 行业大数据应用需求分析
5.4.3 行业大数据应用场景分析
5.4.4 行业大数据应用价值分析
5.4.5 行业大数据应用经典案例
(1)淘宝
(2)Cars.com公司
5.4.6 行业大数据应用前景分析
(1)电子商务发展前景
(2)社交网站发展前景
5.5 零售
5.5.1 行业信息化现状分析
5.5.2 行业数据量与特点分析
5.5.3 行业大数据应用场景分析
5.5.4 行业大数据应用价值分析
5.5.5 行业大数据应用经典案例
(1)沃尔玛“啤酒与尿布”
(2)农夫山用大数据卖矿泉水
5.5.6 行业大数据应用前景分析
5.6 医疗
5.6.1 行业信息化建设情况
(1)市场规模
(2)市场结构
5.6.2 行业数据量及其特点
5.6.3 行业大数据应用场景分析
5.6.4 行业大数据应用价值分析
5.6.5 行业大数据应用典型案例
5.6.6 行业大数据应用前景分析
5.7 智慧城市
5.7.1 智慧城市建设情况分析
(1)智慧城市投资规模及预测
(2)智慧城市IT投资分析
5.7.2 智慧城市大数据应用需求
5.7.3 智慧城市大数据应用价值
5.7.4 智慧城市大数据应用经典案例
5.7.5 智慧城市大数据应用前景
5.8 能源
5.8.1 行业信息化建设现状分析
5.8.2 行业大数据应用需求分析
5.8.3 行业大数据应用场景分析
(1)电力行业
(2)石油行业
5.8.4 行业大数据应用价值分析
5.8.5 行业大数据应用经典案例
5.8.6 行业大数据应用前景分析
5.9 制造业
5.9.1 行业信息化建设现状
5.9.2 行业数据量及其特点
5.9.3 行业大数据应用需求分析
5.9.4 行业大数据应用场景分析
5.9.5 行业大数据应用价值分析
5.9.6 行业大数据应用典型案例
5.9.7 行业大数据应用前景分析
5.10 其它领域
5.10.1 教育行业大数据应用需求
(1)市场规模
(2)典型案例
5.10.2 军事行业大数据应用需求
5.10.3 旅游行业大数据应用需求
(1)各地区旅游信息化投入规模
第6章:国内外企业大数据产业战略布局
6.1 国外企业布局大数据
6.1.1 IBM
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.2 HP
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.3 Intel
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
6.1.4 Teradata
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.5 Dell
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.6 ORACLE
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.7 SAP
(1)大数据布局进程
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.8 EMC
(1)大数据布局进程
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.9 Cisco Systems
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.10 Microsoft
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.11 Accenture
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据收入及占比
(4)大数据业务结构分析
6.1.12 Fusion-io
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.13 PwC
(1)大数据市场定位
(2)大数据收入及占比
(3)大数据业务结构分析
6.1.14 SAS Institue
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.15 Splunk
(1)大数据市场定位
(2)大数据解决方案
(3)给用户带来的价值
(4)大数据收入及占比
(5)大数据业务结构分析
6.1.16 Deloitte
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据收入及占比
(4)大数据业务结构分析
6.1.17 Amazon
(1)大数据布局线路
(2)大数据解决方案
(3)大数据收入及占比
(4)大数据业务结构分析
6.1.18 Tableau Software
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)大数据收入及占比
6.1.19 NetApp
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
(6)大数据业务结构分析
6.1.20 Hitachi Data Systems
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
6.1.21 Informatica
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
6.1.22 Fujitsu
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入及占比
6.1.23 Google
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
(5)大数据收入
6.1.24 Facebook
(1)大数据布局线路
(2)大数据市场定位
(3)大数据解决方案
(4)给用户带来的价值
6.1.25 其它企业
(1)Twitter
(2)Wal-Mart
(3)ZARA
(4)Datameer
(5)Connotate
(6)Clear Story Data
(7)Siemens
6.2 国内企业大数据布局情况
6.2.1 互联网企业布局大数据
(1)百度
(2)淘宝
(3)腾讯
(4)阿里巴巴
(5)凡客
(6)新浪
(7)盛大网络
6.2.2 IT企业布局大数据
(1)浪潮
(2)华为
(3)联想
(4)神州数码
(5)东软
(6)用友
6.2.3 电信运营商布局大数据
(1)中国电信
(2)中国移动
(3)中国联通
6.2.4 第三方创业公司布局大数据
(1)百分点科技
(2)国双科技
6.3 国内外企业大数据布局比较
第7章:中国大数据产业链投资机会分析
7.1 硬件层面投资机会分析
7.1.1 大数据对数据存储需求
(1)数据容量
(2)存储能力
7.1.2 数据存储市场格局现状
(1)移动硬盘市场格局
(2)U盘市场格局
(3)闪存卡市场格局
7.1.3 服务器市场格局现状
7.1.4 硬件层面投资机会分析
7.2 软件层面投资机会分析
7.2.1 基础软件投资机会分析
7.2.2 应用软件投资机会分析
7.3 信息服务层面投资机会
7.3.1 IT基础设施服务业投资机会
7.3.2 信息咨询服务业投资机会
7.3.3 信息安全行业投资机会
7.4 中国大数据产业投资象限
第8章:大数据产业融资现状与趋势分析
8.1 大数据产业投资热度分析
8.1.1 大数据产业投资热潮
8.1.2 大数据产业投资趋势
8.2 大数据产业并购趋势分析
8.2.1 大数据产业并购动向
(1)VMware收购大数据初创企业Cetas
(2)惠普100亿收购海量数据公司Autonomy
(3)Teradata收购Aprimo和AsterData两家大数据技术处理公司
(4)IBM以17亿美元收购Netezza
(5)EMC斥资22.5亿美元收购NAS厂商Isilon
(6)甲骨文74亿美元收购Sun
8.2.2 大数据产业并购特征
8.2.3 大数据产业并购趋势
8.3 大数据产业融资机会分析
8.3.1 大数据产业融资模式
(1)PE/VC
(2)上市融资
(3)天使投资
8.3.2 大数据产业融资案例
(1)风投融资案例
(2)种子融资案例
(3)大宗融资案例
8.3.3 大数据产业融资机会
第9章:中国大数据产业链关联企业运营分析
9.1 海量数据存储、处理、咨询相关公司
9.1.1 江苏天泽信息产业股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.1.2 北京拓尔思信息技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.1.3 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.1.4 潜能恒信能源技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.1.5 北京同有飞骥科技股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司发展模式分析
(7)公司经营优劣势分析
(8)公司最新发展动向
9.1.6 上海汉得信息技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.1.7 浙大网新科技股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.2 数据中心建设与运维相关公司
9.2.1 荣之联科技股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.2.2 上海天玑科技股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.2.3 北京银信长远科技股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.3 视频化应用相关公司
9.3.1 杭州海康威视数字技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司营销网路分析
(6)公司经营情况分析
(7)公司经营优劣势分析
(8)公司发展战略分析
(9)公司最新发展动向
9.3.2 浙江大华技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司营销网络分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.3.3 广东威创视讯科技股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.3.4 华平信息技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.4 智能化与人机交互概念相关公司
9.4.1 科大讯飞股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.4.2 用友软件股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.4.3 北京东方国信科技股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.4.4 北京久其软件股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.5 信息安全类公司
9.5.1 成都卫士通信息产业股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.5.2 北京启明星辰信息技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.5.3 蓝盾信息安全技术股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司发展模式分析
(7)公司经营优劣势分析
(8)公司最新发展动向
9.6 拥有数据资源的公司
9.6.1 阿里巴巴集团
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品及特点
(4)公司业务规模分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
9.6.2 腾讯控股有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司经营情况分析
(4)公司经营优劣势分析
(5)公司发展战略分析
(6)公司最新发展动向
9.6.3 上海东方明珠新媒体股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司研发能力分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司最新发展动向
9.6.4 乐视网信息技术(北京)股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司主要产品及特点
(3)公司商业模式分析
(4)公司经营情况分析
(5)公司经营优劣势分析
(6)公司发展战略分析
(7)公司最新发展动向
9.6.5 苏宁云商集团股份有限公司
(1)公司发展简介
(2)公司组织架构分析
(3)公司主要产品分析
(4)公司研发能力分析
(5)公司经营情况分析
(6)公司经营优劣势分析
(7)公司最新发展动向
第10电商行业发展分析
10.1 电子商务发展分析
10.1.1 电子商务定义及发展模式分析
10.1.2 中国电子商务行业政策现状
10.1.3 2013-2015年中国电子商务行业发展现状
10.2 “互联网+”的相关概述
10.2.1 “互联网+”的提出
10.2.2 “互联网+”的内涵
10.2.3 “互联网+”的发展
10.2.4 “互联网+”的评价
10.2.5 “互联网+”的趋势
10.3 电商市场现状及建设情况
10.3.1 电商总体开展情况
10.3.2 电商案例分析
10.3.3 电商平台分析(自建和第三方网购平台)
10.4电商行业未来前景及趋势预测
10.4.1 电商市场规模预测分析
10.4.2 电商发展前景分析
图表目录:
图表1:大数据定义
图表2:数据集合计量单位变动
图表3:大数据的四个维度
图表4:大数据的类型
图表5:大数据与BI的区别
图表6:信息技术核心和基础能力
图表7:存储价格的下降
图表8:网络宽带的增加
图表9:“广播”加“接收”模式
图表10:“请求”加“响应”模式
图表11:拥有全国性的数据集中工作能力的机构
图表12:反映facebook上人们活跃程度的世界地图
图表13:2009-2015年全球移动设备出货量(单位:亿台,%)
图表14:2014-2022年智能手机保有量(单位:亿台,%)
图表15:大数据对国家的作用
图表16:大数据对企业的影响领域
图表17:大数据的商业价值
图表18:大数据创造的商业价值
图表19:大数据对信息技术的影响
图表20:大数据的生态系统
图表21:大数据产业相关企业经济活动分类
图表22:大数据产业链构成
图表23:大数据产业链中数据组织与管理层涉及业务
图表24:大数据产业链中数据分析与发现层涉及业务
图表25:GFS集群构成
图表26:云计算系统中的数据管理技术主要分类
图表27:虚拟化技术根据对象分类
图表28:并行计算机主要的结构类型
图表29:并行计算机主要的存储访问模型
图表30:大数据工具列表
图表31:大数据的重心变化趋势
图表32:2014-2015年中国大数据产业链数据挖掘和应用环节受益领域增速预测(单位:%)
图表33:2011-2022年数据量增幅、从业人员数量增幅和人均管理数据量增幅对比(单位:倍)
图表34:大数据带来的信息安全挑战
图表35:2010-2022年全球信息化数据资料量及预测(单位:EB)
图表36:全球大数据储量地区分布(单位:PB)
图表37:数据仓库独立厂商排名
图表38:非Hadoop厂商对于大数据市场的创新
图表39:大数据技术对美国各个行业的潜在价值(单位:亿美元)
图表40:大数据技术将对欧洲公共部门创造1500-3300亿欧元的潜在价值(单位:十亿欧元,%)
图表41:2012-2022年日本大数据市场规模及预测(单位:千亿日元,%)
图表42:美国大数据计划进行中的项目
图表43:美国推动大数据的做法
图表44:日本创建最尖端IT国家宣言主要内容
图表45:全球大数据发展回顾
图表46:2012-2022年全球大数据专业服务市场规模及预测(单位:亿美元)
图表47:大数据细分收入统计(单位:%)
图表48:2012-2022年全球大数据专业服务市场规模及预测(单位:亿美元)
图表49:2012-2022年全球大数据计算机市场规模及预测(单位:亿美元)
图表50:2012-2022年全球大数据软件市场规模及预测(单位:亿美元)
图表51:全球大数据产业企业类型
图表52:全球大数据专营厂商收入情况(单位:百万美元)
图表53:全球大数据专营厂商市场份额(单位:%)
图表54:全球大数据产业发展趋势
图表55:大数据现有技术与工具的接受度与增长率(单位:%)
图表56:基于云的数据分析平台框架
图表57:不同数据存储量的企业采取SaaS模式占比(单位:TB,%)
图表58:2010-2015年中国网民规模与普及率(单位:亿人,%)
图表59:2010-2015年中国互联网基础资源对比(单位:个,块/32,Mbps,%)
图表60:2010-2015年中国Ipv6地址数(单位:块/32)
图表61:2010-2015年中国Ipv4地址资源变化情况(单位:万个,%)
图表62:2015年中国分类域名数(单位:个,%)
图表63:2015年中国分类CN域名数(单位:个,%)
图表64:2010-2015年中国网站数量(单位:万个)
图表65:2010-2015年中国国际出口带宽变化情况(单位:Mbps)
图表66:国内主要骨干网络国际出口带宽数(单位:Mbps)
图表67:2012-2015年网络新闻用户数及使用率(单位:万人,%)
图表68:2012-2015年网络视频用户数及使用率(单位:万人,%)
图表69:2012-2015年搜索引擎用户数及使用率(单位:万人,%)
图表70:2012-2015年中国即时通信用户数及使用率(单位:万人,%)
图表71:2012-2015年社交网站用户数及使用率(单位:万人,%)
图表72:2012-2015年微博用户数及使用率(单位:万人,%)
图表73:2012-2015年博客/个人空间用户数及使用率(单位:万人,%)
图表74:中国物联网产业结构(单位:%)
图表75:中国物联网产业链各环节面临的竞争厂商
图表76:中国传感器核心制造技术滞后具体表现
图表77:中国物联网在行业应用中面临的问题归纳
图表78:2010-2015年中国物联网市场规模及增长情况(单位:亿元,%)
图表79:2016-2022年中国物联网市场规模及增长情况(单位:亿元,%)
图表80:2012-2015年中国网络购物用户规模和网民使用率(单位:万人,%)
图表81:2010-2015年中国电子商务交易额及增长情况(单位:万亿元,%)
图表82:中国电子商务区域分布情况(单位:%)
图表83:中国电子商务行业分布情况(单位:%)
图表84:2010-2015年中国电子商务直接从业人员规模(单位:万人)
图表85:2010-2015年中国电子商务带动从业人员规模(单位:万人)
图表86:2010-2015年中国智能手机保有量规模及预测(单位:亿台,%)
图表87:2013-2015年中国产生数据量变化(单位:ZB,%)
图表88:国家针对大数据方面的“863计划”
图表89:国家针对大数据方面的国家重大科技专项
图表90:物联网“十二五”发展规划主要发展目标
图表91:不同类型企业大数据产业链发展方向
图表92:中国大数据产业生命周期
图表93:2011-2015年中国大数据市场规模增长情况(单位:亿元,%)
图表94:2015年中国大数据行业投资分布情况(单位:%)
图表95:大数据产业面临的挑战
图表96:中国部分地区政府的大数据发展政策
图表97:2016-2022年中国大数据产业市场规模及预测(单位:亿元,%)
图表98:2012-2015年中国大数据基础架构硬件市场规模及预测(单位:亿元,%)
图表99:2012-2015年中国大数据软件市场规模及预测(单位:亿元,%)
图表100:2012-2015年中国大数据服务市场规模及预测(单位:亿元,%)
图表101:2016-2022年大数据产业发展路线图
图表102:被调查者所属行业(单位:%)
图表103:被调查者企业规模(单位:%)
图表104:被调查者所在企业每月新增的数据规模(单位:%)
图表105:被调查者认为企业数据系统架构存在的问题(单位:%)
图表106:被调查者所在企业面临的数据技术难题(单位:%)
图表107:被调查者所在企业数据挖掘和分析面临的问题(单位:%)
图表108:被调查者所在企业数据处理产品的服务商(单位:%)
图表109:被调查者所在企业大数据投入情况(单位:%)
图表110:被调查者所在企业部署开源大数据解决方案的计划(单位:%)
图表111:被调查者所在企业大数据的部署规模(单位:%)
图表112:被调查者所在企业做数据产品选型时考虑的因素(单位:%)
图表113:被调查者关注的数据产品特性(单位:%)
图表114:被调查者所在企业选择服务商时考虑的因素(单位:%)
图表115:被调查者关注的数据管理新技术(单位:%)
图表116:被调查者如何看待商业智能的未来(单位:%)
图表117:2011-2015年中国电子政务市场规模变化情况(单位:亿元,%)
图表118:2011-2015年中国电子政务市场结构(单位:%)
图表119:政府大数据重点应用领域
图表120:政府大数据重要应用价值
……略
购买流程
 1.确认需求:您可以通过“站内搜索”或客服人员的协助,确定您需要的报告;
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