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《2020-2025年中國大數據應用行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》由中研普華大數據應用行業分析專家領銜撰寫,主要分析了大數據應用行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對大數據應用行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的大數據應用行業數據分析,幫助客戶評估大數據應用行業投資價值。
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第一部分 產業環境透視
【互聯網高速發展的今天,大數據應用行業發展如何?大數據產生的背景及影響分析如何?大數據應用行業發展環境如何?全球發展狀況如何?】
第一章 大數據產業基本概述
第一節 大數據基本概念
一、大數據的定義與特征
二、大數據與bi的區別
第二節 大數據產生的歷史背景
一、信息技術的進步
二、互聯網的誕生與發展
三、云計算的發展與應用
四、物聯網的發展
五、社交網絡的發展
六、智能終端的普及
第三節 大數據的作用與影響
一、大數據的作用與意義
1、對于國家和政府
2、對于企業
3、對于個人
二、大數據的商業價值
三、大數據的影響與趨勢
第四節 大數據產業鏈解析
一、大數據的生態系統
二、大數據產業的概念
三、大數據產業鏈構成
1、數據產生與集聚層
2、數據組織與管理層
3、數據分析與發現層
4、數據應用與服務層
四、大數據產業鏈建設情況
第五節 大數據與實體經濟融合應用
一、行業應用大數據的特點
二、行業應用大數據的深層分析
三、行業應用大數據的關鍵因素
第六節 大數據帶來的機遇與挑戰
一、大數據帶來的機遇
1、大數據的挖掘和應用成為核心
2、大數據為信息安全帶來發展契機
3、使商業智能和信息安全增速加快
二、大數據帶來的挑戰
1、人才挑戰
2、技術挑戰
3、信息安全挑戰
4、發展環境的挑戰
5、行業競爭的挑戰
6、投資風險帶來的挑戰
第二章 大數據產業發展環境
第一節 大數據行業市場環境
一、行業管理體制
二、行業政策規劃
三、行業相關標準
四、國內經濟形勢
五、產業社會環境
第二節 大數據關鍵技術分析
一、大數據與云計算
1、編程模型
2、海量數據分布存儲技術
3、海量數據管理技術
4、虛擬化技術
5、云計算平臺管理技術
6、并行計算和并行算法
7、web2.0
8、面向服務的體系結構soa
9、云安全
二、大數據處理工具
第三節 中國政府對大數據科研的支持
一、計劃
二、國家重大科技專項
三、物聯網“十三五”發展規劃
第三章 全球大數據產業發展分析
第一節 全球已全面進入大數據時代
一、全球大數據儲量規模
二、全球大數據地區分布
第二節 全球大數據廠商創新成果分析
一、hadoop分發
二、下一代數據倉庫
三、大數據分析平臺和應用
四、大數據即服務
五、非hadoop大數據平臺
第三節 全球大數據應用現狀與動向
一、國外的數據開放戰略與浪潮
二、國外大數據應用現狀與經濟價值
1、美國大數據應用現狀與價值
2、歐洲大數據應用現狀與價值
3、日本大數據應用現狀與價值
三、大數據已上升到國家戰略高度
1、美國提出大數據發展計劃
2、歐盟將大數據作為horizon2020計劃優先領域
3、日本新ict戰略重點關注大數據
4、韓國推出大數據中心戰略
四、2017-2019年全球大數據發展回顧
五、全球大數據產業市場格局分析
第四節 全球大數據產業商業模式分析
一、大數據內生型價值模式
二、大數據外生型價值模式
三、大數據寄生型價值模式
四、大數據產品型價值模式
五、大數據云計算服務型價值模式
第五節 全球大數據產業市場規模及預測
一、全球大數據產業規模及預測
二、全球大數據細分市場及預測
1、全球大數據細分市場
2、大數據專業服務市場及預測
3、大數據計算機市場規模及預測
4、大數據軟件市場規模及預測
第六節 全球大數據產業發展趨勢與問題
一、全球大數據產業發展趨勢
二、全球大數據技術發展趨勢
1、技術趨向多樣化
2、基于云的數據分析平臺將更趨完善
3、數據分析集逐步擴大
三、全球大數據面臨的主要問題
1、大數據存儲技術
2、數據深度分析與挖掘
3、數據安全
4、隱私保護
第二部分 行業深度分析
【中國大數據應用行業發展現狀分析如何?工業大數據應用情況如何?大數據在企業管理中有何應用?】
第四章 中國大數據行業發展分析
第一節 中國大數據時代已來臨
一、大數據市場規模
二、大數據應用
1、大數據應用現狀
2、大數據應用場景
3、大數據應用帶來的效果
4、大數據應用的主要障礙
5、未來大數據投入趨勢
三、大數據資源
1、數據規模
2、數據來源
3、數據類型
4、數據共享
5、數據管理
四、大數據平臺
1、建設模式
2、自建大數據平臺模式
3、采購公共云服務模式
4、大數據產品選型
五、政策需求和資源需求
六、大數據產業園發展現狀
第二節 中國大數據企業發展分析
一、國內大數據企業畫像分析
1、國內大數據企業的爆發期
2、國內大數據企業地域布局狀況
3、國內大數據企業融資狀況
4、國內大數據企業應用場景
二、國內大數據企業布局情況
1、bat大數據布局情況
2、傳統it企業大數據布局
三、新興典型大數據企業分析
1、海云數據
2、昆侖數據
第三節 中國大數據應用實踐分析
一、大數據在經濟預警方面的應用
二、大數據在市場營銷方面的應用
三、大數據在醫療領域的應用
四、大數據在金融領域的應用
五、企業大數據產品與技術動向
六、中關村大數據產業鏈雛形初現
七、地方政府推出政策助推大數據發展
八、華為聯手英國大學開發“大數據”
九、工業大數據支撐中國制造彎道取直
第五章 工業大數據發展應用分析
第一節 工業大數據概念、意義與落地實施
一、工業大數據的背景與意義
二、工業大數據的概念
三、工業大數據的優勢
四、工業大數據的應用模式
五、工業大數據與企業轉型
六、工業大數據應用的工程方法
第二節 工業大數據的創新價值
一、數據始終影響著人類工業化進程
二、數據在信息化過程中發揮著核心作用
三、工業大數據是新工業革命的基礎動力
第三節 工業大數據典型應用場景
一、優化現有業務,實現提質增效
1、研發能力提升
2、生產過程優化
3、服務快速反應
4、推動精準營銷
二、促進企業升級轉型
1、創新研發設計模式,實現個性化定制
2、建立先進生產體系,支撐智能化生產
3、基于全產業鏈大數據,實現網絡化協同
4、監控產品運行狀態和環境,實現服務化延伸
三、進中小企業創新創業
第四節 工業大數據的實施策略
一、業務的加減乘除
二、過程的智能再造
三、架構的統籌規劃
四、分析算法與模型的領域化
五、人才的培養引進
第五節 工業大數據應用案例
一、北京工業大數據創新中心推進風電裝備數字化升級
二、北科億力推動煉鐵行業大數據應用
三、大唐集團工業大數據應用
四、東方國信大數據實現聯合利華能效提升
五、沙鋼能源管理大數據應用
六、陜鼓動力智能運維大數據應用
七、儀電顯示工業大數據應用實踐
八、中聯重科工業大數據應用實踐
第六節 佛山高新區:推動工業大數據創新應用
一、積極深化“互聯網+先進制造業”發展
二、營造工業大數據發展應用良好生態
三、積極推動企業“上云上平臺”
四、未來展望
第六章 大數據在企業管理的應用探討
第一節 基于大數據時代背景下企業管理模式的思考
一、大數據時代背景下企業經營管理面臨的挑戰
二、大數據時代背景下企業經營管理模式
第二節 大數據在人力資源管理中的應用
一、大數據在人力資源管理中的應用現狀
1、標桿企業應用大數據提升人力資源管理
2、大數據在人力資源管理中的優勢運用
3、大數據在人力資源管理應用中存在的障礙
二、大數據應用于人力資源管理的實施建議
第三節 大數據在企業財務管理的應用探討
一、大數據對傳統財務管理的影響
二、大數據環境下企業財務管理工作的發展方向
三、大數據在企業財務管理中的具體應用
1、拓寬企業財務資金的籌措渠道
2、實現對財務風險的動態分析
3、完善企業的財務內部控制制度
4、幫助企業培養復合型財務管理人才
5、構建信息化數據管理系統
第四節 大數據在企業成本管理中的應用
一、企業成本管理
二、大數據對企業成本管理的影響
三、大數據在企業成本管理中的運用
1、大數據在第一產業成本管理中的運用
2、大數據在第二產業成本管理中的應用
3、大數據在第三產業成本管理中的應用
第五節 大數據時代下高新技術企業研發成本管理創新
一、高新技術企業研發成本
二、大數據對高新技術企業研發成本管理的影響
1、不斷促進研發費用優化
2、擴大研發成本管理范圍
三、高新技術企業在大數據時代下的研發成本管理創新
第六節 大數據時代企業的市場營銷策略分析
一、大數據對企業營銷的影響
二、大數據時代企業的營銷策略
第三部分 市場全景調研
【大數據安全發展如何,如何保證行業安全?應用領域細分市場分析如何?】
第七章 大數據安全研究
第一節 對大數據安全的認識和思考
第二節 大數據安全法規政策和標準化現狀
一、iso/iec jtc1
二、itu-t
三、nist
四、sac tc28
五、tc260
第三節 大數據安全相關標準現狀
一、傳統數據安全標準規范
二、個人信息安全標準規范
三、大數據安全標準規范
第四節 大數據安全技術發展情況
一、大數據平臺安全技術
二、數據安全技術
三、個人隱私保護技術
四、大數據安全技術發展現狀總結
第五節 大數據安全面臨的技術問題和挑戰
一、平臺安全問題與挑戰
二、數據安全問題和挑戰
三、個人隱私安全挑戰
第六節 典型行業大數據應用和安全風險
一、安全大數據
二、電子政務大數據
三、健康醫療大數據
四、電商行業大數據
五、電信行業大數據
六、交通大數據
第七節 大數據應用安全實踐
一、阿里云大數據安全實踐
二、百度大數據安全實踐
三、華為大數據安全實踐
四、京東大數據安全實踐
五、奇虎360大數據安全實踐
六、騰訊大數據安全實踐
七、中國移動大數據安全實踐
八、cloudera大數據安全實踐
九、hadoop大數據安全實踐
十、ibm 大數據安全實踐
十一、microsoft大數據安全實踐
十二、滴滴出行大數據應用
第八節 企業大數據的安全分析與防護策略
一、大數據安全防護分析
1、大數據采集安全
2、大數據傳輸安全
3、大數據存儲安全
4、大數據應用安全
5、大數據共享及銷毀
二、企業大數據安全防護策略
第九節 大數據安全標準化工作建議
第八章 大數據細分應用領域需求與市場分析
第一節 政府需求市場
一、電子政務建設現狀
二、政府大數據應用需求
三、政府大數據應用場景
四、政府大數據應用價值
五、政府大數據應用典型案例
六、政府大數據應用市場前景
第二節 電信行業需求市場
一、行業大數據應用需求
二、行業大數據應用場景
三、行業大數據應用價值
四、行業大數據應用典型案例
五、行業大數據應用市場前景
第三節 金融行業需求市場
一、行業信息化建設現狀
二、行業數據量及其特征
三、行業大數據應用需求
四、行業大數據應用場景
五、行業大數據應用價值
六、行業大數據應用典型案例
七、行業大數據應用市場前景
第四節 互聯網行業需求市場
一、行業數據儲量與特點
二、行業大數據應用需求
三、行業大數據應用場景
四、行業大數據應用價值
五、行業大數據應用經典案例
六、行業大數據應用市場前景
第五節 零售行業需求市場
一、行業信息化現狀
二、行業數據量與特點
三、行業大數據應用場景
四、行業大數據應用價值
五、行業大數據應用經典案例
六、行業大數據應用市場前景
第六節 醫療行業需求市場
一、行業信息化建設情況
二、行業數據量及其特點
三、行業大數據應用場景
四、行業大數據應用價值
五、行業大數據應用典型案例
六、行業大數據應用市場前景
第七節 智慧城市行業需求市場
一、智慧城市建設情況
1、智慧城市投資規模及預測
2、智慧城市it投資
二、智慧城市大數據應用需求
三、智慧城市大數據應用經典案例
四、智慧城市大數據應用市場前景
第八節 能源業需求市場
一、行業信息化建設現狀
二、行業大數據應用需求
三、行業大數據應用場景
四、行業大數據應用價值
五、行業大數據應用經典案例
六、行業大數據應用市場前景
第九節 制造業需求市場
一、行業信息化建設現狀
二、行業數據量及其特點
三、行業大數據應用需求
四、行業大數據應用場景
五、行業大數據應用價值
六、行業大數據應用典型案例
七、行業大數據應用市場前景
第十節 其它領域需求市場
一、教育行業大數據應用需求市場
二、軍事行業大數據應用需求市場
三、旅游行業大數據應用需求市場
第四部分 競爭格局分析
【各地區大數據發展如何?大數據應用行業競爭形勢如何?行業領先企業經營形勢分析如何?】
第九章 八大國家大數據綜合試驗區發展分析
第一節 貴州國家大數據綜合試驗區
一、大數據發展戰略
二、區域發展規模
三、大數據發展前景
第二節 京津冀跨區域類大數據綜合試驗區
一、大數據發展戰略
二、區域發展規模
三、大數據發展前景
第三節 珠江三角洲跨區域類大數據綜合試驗區
一、大數據發展戰略
二、區域發展規模
三、大數據發展前景
第四節 上海、河南、重慶、沈陽區域示范類綜合試驗區
一、大數據發展戰略
二、區域發展規模
三、大數據發展前景
第五節 內蒙古大數據基礎設施統籌發展類綜合試驗區
一、大數據發展戰略
二、區域發展規模
三、大數據發展前景
第十章 中國大數據行業競爭分析
第一節 行業總體市場競爭狀況分析
一、大數據行業競爭結構分析
1、現有企業間競爭
2、潛在進入者分析
3、替代品威脅分析
4、供應商議價能力
5、客戶議價能力
6、競爭結構特點總結
二、大數據行業集中度分析
三、大數據行業swot分析
第二節 中國大數據行業競爭綜述
一、中國大數據行業競爭格局
二、中國大數據行業競爭力
三、中國大數據行業兼并重組
第三節 大數據市場競爭策略分析
一、大數據行業競爭趨勢
二、大數據行業競爭策略
第十一章 大數據行業領先企業經營分析
第一節 浪潮集團有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二節 天澤信息產業股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第三節 天云融創數據科技(北京)有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第四節 北京信柏信息科技有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第五節 深圳市華傲數據技術有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第六節 貴州數聯科技有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第七節 杭州合眾數據技術有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第八節 北京線點科技有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第九節 數據堂(北京)科技股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十節 北京榮之聯科技股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十一節 廈門翔業集團有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十二節 拓爾思信息技術股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十三節 國政通科技有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十四節 北京締元信互聯網數據技術有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十五節 九次方大數據信息集團有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十六節 北京海量數據技術股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十七節 北京博雅立方科技有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十八節 廈門市美亞柏科信息股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第十九節 寶德科技集團股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十節 北京百分點信息科技有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十一節 北京妙醫佳健康科技集團有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十二節 天津神舟通用數據技術有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十三節 廣州拓爾思大數據有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十四節 華院數據技術(上海)有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十五節 哈工大大數據集團有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十六節 泰華智慧產業集團股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十七節 佰聆數據股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十八節 北京艾漫數據科技股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第二十九節 寶德科技集團股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第三十節 北京同有飛驥科技股份有限公司
一、企業發展概述
二、企業經營情況
三、企業解決方案
四、企業營銷情況
五、企業競爭能力
六、企業發展動態
第五部分 發展前景展望
【大數據應用行業前景如何?趨勢如何?大數據應用行業整體投資情況如何?有哪些應用案例?】
第十二章 2020-2025年大數據行業前景及趨勢預測
第一節 2020-2025年大數據行業發展的影響因素
一、有利因素
二、不利因素
第二節 2020-2025年大數據市場發展前景
一、2020-2025年大數據市場發展潛力
二、2020-2025年大數據市場發展前景
三、2020-2025年大數據行業發展趨勢
第三節 2020-2025年大數據產業細分市場預測
一、2020-2025年大數據市場規模預測
二、2020-2025年大數據軟件市場發展預測
三、2020-2025年大數據服務市場發展預測
四、2020-2025年大數據基礎架構硬件市場預測
第四節 中國大數據行業存在的問題及對策
一、中國大數據行業存在的問題
二、大數據行業發展的建議對策
第五節 2020-2025年中國大數據產業發展路線圖
第十三章 2020-2025年大數據行業投資分析
第一節 大數據行業投資特性分析
一、大數據行業進入壁壘分析
二、大數據行業盈利因素分析
三、大數據行業盈利模式分析
第二節 硬件層面投資機會分析
一、大數據對數據存儲需求
二、數據存儲市場格局現狀
1、云存儲市場格局
2、存儲器市場格局
3、數據中心市場格局
三、服務器市場格局現狀
四、硬件層面投資機會分析
第三節 軟件層面投資機會分析
一、基礎軟件投資機會分析
二、應用軟件投資機會分析
第四節 信息服務層面投資機會
一、it基礎設施服務業投資機會
二、信息咨詢服務業投資機會
三、信息安全行業投資機會
四、信息制造行業投資機會
第五節 大數據產業投融資分析
一、大數據產業投資分析
二、大數據產業融資方式
1、政府/企業基金投資
2、債權融資方式投資
3、股權融資方式投資
三、大數據產業融資機會
四、大數據產業投資風險
五、大數據產業投資建議
第六部分 發展戰略研究
【大數據應用行業發展戰略如何?】
第十四章 大數據行業發展戰略研究
第一節 大數據行業發展戰略研究
一、戰略綜合規劃
二、技術開發戰略
三、業務組合戰略
四、區域戰略規劃
五、產業戰略規劃
六、營銷品牌戰略
七、競爭戰略規劃
第二節 對中國大數據品牌的戰略思考
一、大數據品牌的重要性
二、大數據實施品牌戰略的意義
三、大數據企業品牌的現狀分析
四、中國大數據企業的品牌戰略
五、大數據品牌戰略管理的策略
第三節 大數據經營策略分析
一、大數據市場細分策略
二、大數據市場創新策略
三、品牌定位與品類規劃
四、大數據新產品差異化戰略
第四節 大數據行業投資戰略研究
圖表目錄
圖表:大數據行業生命周期
圖表:大數據行業產業鏈結構
圖表:大數據的四個維度
圖表:大數據類型的劃分
圖表:大數據與bi的區別
圖表:電信行業大數據主營收入
圖表:工業大數據主營收入
圖表:金融大數據主營收入
圖表:政府大數據主營收入
圖表:電信行業大數據主營收入
圖表:其他行業大數據主營收入
圖表:大數據運營主營收入
圖表:技術開發與服務大數據主營收入
圖表:大數據硬件主營業務收入
圖表:大數據軟件主營業務收入
圖表:大數據的生態系統
圖表:大數據產業鏈構成
圖表:大數據工具列表
圖表:大數據產業法律法規匯總
圖表:大數據信息安全法律法規
圖表:2017-2019年全球信息化數據資料量
圖表:全球大數據儲量地區分布
圖表:2017-2019年日本大數據市場規模
圖表:2017-2019年全球大數據發展回顧
圖表:2017-2019年大數據細分收入統計
圖表:2017-2019年全球大數據產業規模
圖表:2017-2019年全球大數據專業服務市場
圖表:2017-2019年全球大數據計算機市場規模
圖表:2017-2019年全球大數據軟件市場規模
圖表:2017-2019年社交網站用戶數及使用率
圖表:2017-2019年中國即時通信用戶數及使用率
圖表:2017-2019年微博用戶數及使用率
圖表:2017-2019年中國物聯網產業結構
圖表:中國物聯網產業鏈各環節面臨的競爭廠商
圖表:中國物聯網在行業應用中面臨的問題歸納
圖表:2017-2019年中國電子商務交易規模
圖表:2017-2019年中國電子商務區域分布情況
圖表:2017-2019年中國電子商務行業分布情況
圖表:2017-2019年中國智能手機保有量規模
圖表:國家針對大數據方面的“863計劃”
圖表:國家針對大數據方面的國家重大科技專項
圖表:中國大數據產業生命周期
圖表:2017-2019年中國大數據市場規模
圖表:2017-2019年中國大數據核心市場規模
圖表:2017-2019年中國大數據行業投資分布情況
圖表:2020-2025年中國大數據產業市場規模
圖表:2020-2025年中國大數據軟件市場規模
圖表:2020-2025年中國大數據服務市場規模
圖表:2020-2025年大數據產業發展路線圖
圖表:2017-2019年中國電子政務市場規模變化情況
圖表:2017-2019年中國電子政務市場結構
圖表:中國電子政務領域發展主要成果
圖表:2017-2019年中國電信行業it投資規模
圖表:2017-2019年中國金融業it應用市場規模與增長
圖表:2017-2019年中國金融業it應用市場產品結構
圖表:2020-2025年中國電子商務市場交易規模預測
圖表:2020-2025年中國智慧城市投資規模
圖表:2020-2025年中國智慧城市it投資規模與增長
圖表:2020-2025年中國智慧城市大數據應用結構預測
圖表:2020-2025年中國金融行業大數據應用結構預測
產業現狀
自《國務院促進大數據發展行動綱要》實施三年多以來,在黨中央國務院的堅強領導下,在產業界各界的共同努力下,我國大數據產業發展成效顯著。
一是產業政策持續完善。全國30多個省市制定了大數據的相關政策,10余個地方設立了省級大數據機構,像山東等等很多地方,都是新成立大數據管理機構,多層次協同推進的機制基本形成。二是技術創新取得突破。國內骨干企業已經具備了自主開發建設和運維大規模、大數據平臺的能力,一批大數據獨角獸企業快速崛起,大數據專利申請數量不斷增加。三是行業應用不斷深入。工信部組織實施了“2018大數據產業試點示范項目”,開展了一系列大數據產品和應用解決方案征集活動,2018年一共在全國范圍內遴選了大概600多個大數據試點示范項目,經過專家評審,最后對外正式公開了200個。四是產業集聚效應凸顯增強。持續推動貴州、京津冀、珠三角等八個大數據綜合實驗區的建設,也支持創建了像上海靜安區等5個國家大數據新型工業化示范基地。全國大數據產業的區域布局持續得到優化。
市場容量
近年來,隨著大數據產業的快速發展和應用落地,大數據產業正在成為中國數字經濟發展的重要驅動力。中國數字經濟增速已經連續三年排名世界第一。數字經濟走向應用和服務深化的發展新階段。
截至2019年,大數據產業規模超過8000億元,預計到2020年底將超過萬億。目前,17個省市建立了大數據局,大數據安全維護機制日益完善。283所高校獲批數據與大數據技術專業。全國有100多個大數據相關產業聯盟成立,對大數據的發展起到推動作用。另外,大數據研發人員2019年超過8萬人,研發投入超過550億人民幣。
在企業層面,大數據企業持續深化垂直領域的業務布局。國內大數據企業紛紛加快面向垂直領域的大數據業務拓展。其中,從事數據分析與數據服務的企業占比最多,達到23%。此外,大數據金融、大數據營銷、大數據醫療等領域也是企業主要的布局方向。國內大數據企業生態地圖不斷完善。根據最新數據顯示,中國大數據相關企業共計5637家,包括已從事大數據業務的企業2621家,以及擁有相關專利、著作正在轉型中的企業3016家。上述大數據企業大多分布在沿海地區,以北京、廣東、上海最多。
在應用層面,政府數據開放工作加快推進。政府數據開放平臺數量和平臺開放數據的數量和質量均有大幅提升,政府數據開放平臺已經逐漸成為各個地方數字政府建設的標配。政府數據開放平臺數量達到82個,比2018年同期增加36個。開放數據集總量迅速增長,2019年達到62801個。
發展格局
得益于政策的大力推動,我國大數據產業鏈逐漸完善,但是由于國內企業缺乏核心技術,目前國內市場仍然以國外企業為主導,我國大數據產業呈現出空心化的發展現狀。由于各地區大數據產業的發展情況不一樣,目前我國大數據產業形成了京津冀、長三角、中西部以及珠三角四大集聚區。從各地大數據產業發展情況看,目前形成了三大梯隊。一是北、上、廣、江、浙、貴,這六個地方領跑全中國大數據產業發展。其中,有的地方研發是強項,有的地方擅長數據存儲、處理,有的地方則是應用服務方面做得不錯。第二個梯隊包括山東、福建、重慶等省市,這些地方正依托當地原有產業規模,發力大數據。其余地方則是第三梯隊,大數據發展還相對比較落后。從產業來看,互聯網、金融、通信、安防等產業目前與大數據融合情況較好,交通、能源、工業等也在快速應用大數據。
前景預測
未來5年,大數據市場依舊保持穩定增長,一方面是政策的支持,另一方面得益于人工智能、5G、區塊鏈、邊緣計算的發展,未來多方技術融合必將成為趨勢,隨之帶來的是數據增長呈井噴態勢。中國經過幾年的探索和嘗試,基礎設施建設已經初步形成,數據的重要性和價值也逐漸獲得共識,數據治理、數據即服務、數據安全將受到廣泛關注;同時,各行各業也在積極探索新的應用場景,未來我們會看到更多大數據與業務場景相結合的應用落地。因此,未來五年大數據軟件和服務的支出占比將進一步擴大,硬件市場將保持平穩增長。未來5年大數據市場將由重基礎設施向重應用落地轉移,隨著數據量的增長,數據治理和模型算法將持續受到關注。政府、金融和電信將保持持續增長的態勢,而醫療和新零售將成為下一個大數據技術投入的新領域。
面臨挑戰
一是原創性的技術和產品缺乏,系統性、平臺級技術和解決方案的創新仍有差距。二是工業數字化基礎不牢,工業大數據開發利用不足,大數據和實體經濟融合程度有待進一步提升。三是大數據產業發展的保障體系尚未建立,大數據相關法律法規不健全,數據開放共享進程較慢。四是數據安全管理體系不夠完善,數據分級分類管理、安全監測、預警處置能力有待加強。五是大數據人才缺口仍然很大,尤其缺乏既熟悉行業業務需求,又掌握大數據技術與管理的綜合性人才。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家工信部、國家發改委、國務院發展研究中心、中國電子信息協會、中國大數據產業生態聯盟、中國行業研究網、全國及海外多種相關報刊雜志以及專業研究機構公布和提供的大量資料,對中國大數據及各子行業的發展狀況、上下游行業發展狀況、市場供需形勢、新業務與技術等進行了分析,并重點分析了中國大數據行業發展狀況和特點,以及中國大數據行業將面臨的挑戰、企業的發展策略等。報告還對全球的大數據行業發展態勢作了詳細分析,并對大數據行業進行了趨向研判,是大數據平臺構架、運營企業、科研、投資機構等單位準確了解目前大數據行業發展動態,把握企業定位和發展方向不可多得的精品。
♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?
♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?
♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?
♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?
♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?
♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?
♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......
♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。
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♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。
權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。
中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。
國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。
步驟1:設立研究小組,確定研究內容
針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。
步驟2:市場調查,獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;
♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。
步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);
♦ 國內、國際行業協會出版物;
♦ 各種會議資料;
♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);
♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);
♦ 企業內部刊物與宣傳資料。
步驟4:核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實;
♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6:核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7:撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。
步驟8:提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。
中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。
專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理
中央電視臺采訪中研普華高級研究員
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權威電視媒體采訪中研普華高級研究員
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中研普華擁有20年的產業規劃、企業IPO上市咨詢、行業調研、細分市場研究及募投項目運作經驗,業務覆蓋全球。
豐富的行業經驗。設立產業研究組,積累了豐富的行業實踐經驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。
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科學的研究方法。采取專業的研究模型,精準的數據分析,周密的調查方法,各個環節力求真實客觀準確。
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中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調研隊伍,與國內外各大數據源建立起戰略合作關系。
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中研普華獨創的水平行業市場資訊 + 垂直企業管理培訓的完美結合,體現了中研普華一站式服務的理念和優勢。
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