2015-2020年中国大数据市场深度调查与发展趋势研究报告
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智研数据研究中心 &#= 32534;制
一、
报&= #21578;报价
《2015-2020年中国大数据市场深度调查与发展趋势研究报告》信息及时，资料详&#= 23454;，指导性强，具有?= 20;家，独到，独特的优= 势。旨在帮助客户掌= 5569;区域经济趋势，获?= 1;优质客户信息，准确&= #12289;全面、迅速了解目= 069;行业发展动向，从而= ;提升工作效率和效果&#= 65292;是把握企业战略发ì= 37;定位不可或缺的重要= 决策依据。
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二、
说&= #26126;、目录、图表目录
从实践情况看，大数据产业生态中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
2013年我国大数据行业市场规模约11.3亿元，同比2012年的4.5亿元增长了151.11%。近几年我国大数据行业市场规模情况及预测如下图所示：
2011-2019年我国大数据行业市场规模及预测
资料来源：智研数据研究中心整理
智研数据研究中心发布的《2015-2020年中国大数据市场深度调查与发展趋势研究报告》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！
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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
1.1.2 大数据的特点 1
1.1.3 大数据的数据来源 2
1.1.4 大数据的发展阶段 2
1.2 大数据的价值及影响 3
1.2.1 大数据的价值 3
1.2.2 大数据研究意义 4
1.2.3 大数据对信息时代的影响 5
1.3 大数据产业简介 6
1.3.1 大数据产业的概念 6
1.3.2 大数据产业链分析 6
1.3.3 大数据产业发展的必然性 8
1.3.4 大数据产业的战略地位 8
第二章 大数据的发展背景及影响因素 11
2.1 经济背景 11
2.1.1 国内外宏观经济对比分析 11
2.1.2 中国宏观经济环境分析 20
2.1.3 中国宏观经济发展趋势 23
2.2 政策背景 23
2.2.1 发达国家启动大数据产业布局 23
2.2.2 工信部发布数据中心建设指导意见 25
2.2.3 中国大数据战略需上升到国家层面 27
2.3 行业背景 28
2.3.1 数据正以爆炸式的速度增长 28
2.3.2 云计算为大数据诞生提供条件 29
2.3.3 物联网成为大数据的重要来源 31
2.3.4 智能终端普及带来丰富的数据 32
2.4 技术背景 33
2.4.1 大数据关键技术介绍 33
2.4.2 大数据技术研发热点分析 38
2.4.3 世界主要企业加快技术研发 42
2.4.4 数据中心发展的技术影响因素 42
第三章 国际大数据产业的发展 44
3.1 全球大数据产业总体发展分析 44
3.1.1 全球大数据应用状况调查 44
3.1.2 全球大数据行业市场格局分析 63
3.1.3 全球半数运营商布局大数据业务 68
3.1.4 部分国家运营商大数据发展状况 69
3.2 欧盟开放数据战略分析 71
3.2.1 欧盟开放数据战略的背景 71
3.2.2 开放数据的创新价值分析 71
3.2.3 开放数据战略的目的与核心 73
3.2.4 开放数据战略的基础与支柱 76
3.2.5 欧盟应对大数据的成功经验 78
3.3 美国大数据产业发展分析 79
3.3.1 美国政府的大数据发展战略 79
3.3.2 美国推动大数据技术发展的措施 83
3.3.3 美国大数据的应用案例 84
3.3.4 美国针对大数据安全问题制定的政策 86
3.4 日本大数据产业发展分析 90
3.4.1 日本大数据产业地位分析 90
3.4.2 日本大数据市场规模及趋势 91
3.4.3 日本看好大数据经济效益 92
3.4.4 日本将运行大数据预防灾害 93
3.4.5 日本大数据产业重点企业分析 93
3.5 其他国家大数据产业发展状况 93
3.5.1 英国投入巨资发展大数据技术 93
3.5.2 法国开展大数据领域投资计划 94
3.5.3 澳大利亚大数据政策出台 95
3.5.4 韩国将建首个开放大数据中心 95
3.5.5 新加坡准备建立全球大数据中心 96
第四章 中国大数据产业的发展 98
4.1 中国大数据产业发展综述 98
4.1.1 中国大数据产业发展总况 98
4.1.2 中国大数据产业的发展阶段 98
4.1.3 大数据带动新兴产业发展 100
4.1.4 大数据需求推动云基地建设 103
4.2 中国大数据产业布局透析 108
4.2.1 大数据在中国的行业分布 108
4.2.2 大数据在中国的地域分布 110
4.2.3 大数据在中国的企业规模分布 110
4.3 中国大数据产业需求分析 113
4.3.1 主要行业大数据的需求状况 113
中国大数据市场规模分行业需求结构
资料来源：智研数据研究中心整理
4.3.2 企业大数据的应用及需求状况 113
4.3.3 大数据存储领域的需求分析 115
4.3.4 中国小型机市场需求分析 118
4.4 大数据业务的商业模式 121
4.4.1 商业模式的概念 121
4.4.2 大数据业务的商业模式类型 122
4.4.3 大数据商业模式及应用特点 125
4.4.4 中国大数据商业模式初步形成 126
4.4.5 大数据创新商业模式的构建 127
4.5 中国大数据产业区域发展状况 129
4.5.1 山东省推进旅游大数据应用 129
4.5.2 广东推动大数据商业化应用 129
4.5.3 上海大数据发展计划 130
4.5.4 同方大数据助贵州产业市场监测 130
4.5.5 重庆大数据产业链发展商机探析 133
4.5.6 联通青岛云计算中心项目即将建成 136
4.6 大数据产业竞争格局 137
4.6.1 不同规模企业的竞争力分析 137
4.6.2 IT产业竞相布局大数据产业 139
4.6.3 网络保险市场大数据竞争状况 139
4.6.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争 141
4.7 中国大数据产业存在的问题 148
4.7.1 我国大数据产业发展存在的问题 148
4.7.2 中国大数据产业的现实挑战 149
4.7.3 中国大数据应用面临的挑战 150
4.7.4 大数据带来的安全问题分析 152
4.8 中国大数据产业的发展策略 154
4.8.1 大数据应作为国家竞争的战略重点 154
4.8.2 大数据产业理性发展的政策建议 156
4.8.3 中国应加快大数据的研发与应用 157
4.8.4 应避免大数据的过度建设 157
第五章 2014年重点行业大数据的应用分析 160
5.1 医疗行业 160
5.1.1 医疗行业大数据应用价值 160
5.1.2 医疗行业大数据应用状况 161
5.1.3 医疗行业的数据类型分析 162
5.1.4 大数据对医疗行业的影响 166
5.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘 167
5.2 金融行业 167
5.2.1 金融行业大数据应用价值 167
5.2.2 金融行业大数据应用背景 170
5.2.3 金融行业大数据应用需求 171
5.2.4 金融行业大数据应用案例 176
5.2.5 金融行业大数据应用发展展望 176
5.3 电子商务 177
5.3.1 电子商务大数据应用价值 177
5.3.2 电子商务大数据应用需求 178
5.3.3 电子商务大数据的发展机遇 178
5.3.4 电子商务大数据应用挑战 180
5.3.5 电商企业大数据应用策略 181
5.4 零售行业 183
5.4.1 零售行业大数据应用价值 183
5.4.2 零售行业大数据应用需求 185
5.4.3 零售企业大数据应用状况 191
5.4.4 零售行业线下数据采集方式 195
5.4.5 零售行业大数据应用案例 196
5.5 电信行业 197
5.5.1 电信行业大数据应用价值 197
5.5.2 电信行业大数据应用背景 199
5.5.3 电信行业大数据应用需求 201
5.5.4 电信行业大数据应用案例 202
5.5.5 电信行业大数据应用发展展望 205
5.6 交通行业 205
5.6.1 交通行业大数据应用背景 205
5.6.2 交通行业大数据应用需求 207
5.6.3 交通行业大数据应用案例 209
5.6.4 交通行业大数据应用问题及对策 209
5.6.5 交通行业大数据应用发展展望 210
5.7 智慧城市 213
5.7.1 中国智慧城市发展现状 213
5.7.2 智慧城市大数据应用需求 215
5.7.3 智慧城市大数据应用价值 217
5.7.4 智慧城市大数据应用案例 221
5.7.5 智慧城市大数据应用发展展望 223
5.8 政府公共服务 225
5.8.1 政府公共服务中大数据应用价值 225
5.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战 225
5.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇 227
5.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求 233
5.8.5 军队管理中大数据的应用策略 234
5.9 其他行业 238
5.9.1 房地产业大数据应用状况 238
5.9.2 服装行业大数据应用案例 242
5.9.3 旅游行业大数据应用策略 244
5.9.4 影视行业大数据应用分析 250
5.9.5 媒体行业大数据应用状况及趋势 255
第六章 2014年中国大数据重点应用领域分析 259
6.1 大数据一体机市场分析 259
6.1.1 大数据一体机简介 259
6.1.2 大数据一体机的优劣分析 260
6.1.3 大数据一体机的用户类型 261
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布 262
6.1.5 国内市场竞争格局分析 264
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析 265
6.1.7 国内主流品牌及其特点 266
6.2 大数据处理和分析软件市场分析 271
6.2.1 大数据与商业智能的关系 271
6.2.2 商业智能软件的应用价值 276
6.2.3 全球商业分析软件市场规模 280
6.2.4 全球大数据软件市场发展态势 280
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况 281
6.2.6 国内商业智能软件下游市场 282
6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力 283
第七章 2014年国外大数据行业重点企业发展形势 285
7.1 IBM 285
7.1.1 公司简介 285
7.1.2 2012-2014年IBM经营状况分析 285
7.1.3 IBM在中国市场的发展策略 290
7.1.4 IBM大数据领域中国客户案例 294
7.2 甲骨文 297
7.2.1 公司简介 297
7.2.2 2014财年甲骨文经营状况分析 297
7.2.3 甲骨文大数据解决方案透析 302
7.2.4 甲骨文大数据领域研发动态 306
7.3 微软 308
7.3.1 公司简介 308
7.3.2 2014财年微软经营状况分析 308
7.3.3 微软大数据解决方案透析 313
7.3.4 微软大数据解决方案的优势 314
7.4 SAP 316
7.4.1 公司简介 316
7.4.2 2014年SAP经营状况分析 317
7.4.3 SAP大数据解决方案透析 322
7.4.4 SAP在中国市场的地位分析 323
7.5 EMC 323
7.5.1 公司简介 323
7.5.2 2014年EMC经营状况分析 324
7.5.3 EMC大数据领域的发展战略 329
7.5.4 EMC在中国市场的发展策略 331
7.6 惠普 332
7.6.1 公司简介 332
7.6.2 2014财年惠普经营状况分析 333
7.6.3 惠普大数据领域发展动向 338
7.6.4 惠普云监控大数据解决方案解析 339
7.7 其他企业 342
7.7.1 TERADATA 342
7.7.2 NETAPP 347
7.7.3 亚马逊 353
7.7.4 GOOGLE 359
7.7.5 CLOUDERA 364
第八章 2014年国内大数据行业重点企业发展形势 366
8.1 中国移动通信集团公司 366
8.1.1 公司简介 366
8.1.2 2012年中国移动经营状况分析 366
8.1.3 2013年中国移动经营状况分析 370
8.1.4 2014年中国移动经营状况分析 373
8.2 中国联通集团 376
8.2.1 公司简介 376
8.2.2 2012年中国联通经营状况分析 377
8.2.3 2013年中国联通经营状况分析 383
8.2.4 2014年中国联通经营状况分析 388
8.3 中国电信集团公司 392
8.3.1 公司简介 392
8.3.2 2012年中国电信经营状况分析 393
8.3.3 2013年中国电信经营状况分析 397
8.3.4 2014年中国电信经营状况分析 400
8.4 百度公司 403
8.4.1 公司简介 403
8.4.2 2012年百度经营状况分析 407
8.4.3 2013年百度经营状况分析 412
8.4.4 2014年百度经营状况分析 417
8.5 腾讯公司 422
8.5.1 公司简介 422
8.5.2 2012年腾讯经营状况分析 422
8.5.3 2013年腾讯经营状况分析 426
8.5.4 2014年腾讯经营状况分析 429
8.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司 433
8.6.1 公司简介 433
8.6.2 2012年拓尔思经营状况分析 434
8.6.3 2013年拓尔思经营状况分析 439
8.6.4 2014年拓尔思经营状况分析 443
8.7 北京东方国信科技股份有限公司 447
8.7.1 公司简介 447
8.7.2 2012年东方国信经营状况分析 448
8.7.3 2013年东方国信经营状况分析 453
8.7.4 2014年东方国信经营状况分析 458
8.8 北京同有飞骥科技股份有限公司 462
8.8.1 公司简介 462
8.8.2 2012年同有科技经营状况分析 463
8.8.3 2013年同有科技经营状况分析 468
8.8.4 2014年同有科技经营状况分析 472
8.9 浪潮集团 476
8.9.1 公司简介 476
8.9.2 浪潮集团的云计算发展战略 477
8.9.3 浪潮大数据一体机全面解析 479
8.9.4 浪潮发展大数据的优劣势分析 480
8.10 华为技术有限公司 483
8.10.1 公司简介 483
8.10.2 华为联手拓尔思推出大数据一体机 484
8.10.3 华为发布企业级大数据分析平台 485
8.10.4 华为与央视合作开发大数据存储系统 485
8.11 阿里巴巴集团 486
8.11.1 公司简介 486
8.11.2 阿里巴巴大数据起手开局 490
8.11.3 阿里巴巴大数据应用策略 491
8.11.4 阿里巴巴B2B业务的大数据模式 495
第九章 2014年大数据产业投资战略分析 497
9.1 2014年全球大数据产业投资状况 497
9.1.1 大数据市场的投资空间巨大 497
9.1.2 全球数据中心的建设投入状况 497
9.1.3 大数据行业获得风投青睐 498
9.1.4 大数据行业风险投资的动向 500
9.1.5 2014年大数据领域投融资案例 504
9.2 2014年中国大数据产业投资现状 510
9.2.1 中国大数据产业投资历程回顾 510
9.2.2 中国大数据产业投资领域分布 510
9.2.3 国内外大数据创业和投资对比 511
9.2.4 大数据创业和投资存在概念泡沫 514
9.2.5 国内大数据创业企业发展策略 515
9.3 2014年大数据产业投资机遇 520
9.3.1 中国大数据产业的投资机遇 520
9.3.2 大数据产业的投资热点分析 521
9.3.3 大数据带来的投资新机遇分析 523
9.3.4 大数据应用行业的潜在市场价值 524
9.4 2014年大数据产业投资风险及防范 528
9.4.1 大数据行业的投资风险综述 528
9.4.2 数据的流动性和可获取性风险 535
9.4.3 大数据项目投资风险急剧增加 536
9.4.4 评估大数据产业投资回报的措施 538
第十章 2015-2020年大数据产业发展前景及趋势分析（ZYYL） 542
10.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测 542
10.1.1 全球大数据市场规模及发展趋势 542
10.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测 543
10.1.3 全球大数据市场人才需求预测 544
10.1.4 2014年全球大数据发展方向预测 549
10.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测 551
10.2.1 2015-2020年中国大数据产业发展预测 551
10.2.2 中国大数据市场带来的发展机会 552
10.2.3 中国大数据应用市场发展趋势分析 552
10.2.4 改变渠道模式的大数据趋势分析 553
10.2.5 中国大数据技术与产品发展趋势 555
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