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2020-2026年中国大数据行业深度调研与市场分析预测报告

字体大小：大 中 小2019-10-09   中国产业研究报告网 http://www.chinairr.org
Tag：大数据  
    大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
    按照不同的分类标准，大数据可以分为不同的类型，具体如下表所示：
大数据的分类
划分类型
描述
从数据生成类型上分
可分为交易数据、交互数据和传感数据
从数据来源上分
可分为社交媒体、银行/购物网站、移动电话和平板电脑、各种传感器/物联网等等
从数据格式上分
可以分为文本日志、整型数据、图片、声音、视频等；还可从数据关系上区分为结构化数据（如交易流水账）和非结构化数据（如图、表，地图等）
从数据所有者上分
可分为公司尤其巨型公司数据、政府数据、社会数据——网络数据
资料来源：公开资料整理
    中国产业研究报告网发布的《2020-2026年中国大数据行业深度调研与市场分析预测报告》分析了大数据行业的产业链，竞争格局，面临的机遇及挑战以及发展前景等，您若想对中国大数据行业有个系统的了解或者想投资该行业，本报告将是您不可或缺的重要工具。
    本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
 
报告目录
1.1　大数据介绍
1.1.1　大数据的产生
1.1.2　大数据的定义
1.1.3　大数据的特点
1.1.4　大数据的类型
1.1.5　大数据典型分类
1.1.6　大数据的各个环节
1.2　大数据的价值及影响
1.2.1　大数据的价值
1.2.2　大数据研究意义
1.2.3　大数据的应用价值
1.2.4　对信息时代的影响
1.3　大数据产业链构成分析
1.3.1　大数据产业链结构
1.3.2　大数据产业链领域
1.3.3　产业链价值流动方向
1.4　大数据技术层结构分析
1.4.1　大数据关键技术构成
1.4.2　大数据采集与预处理技术
1.4.3　大数据存储管理技术
1.4.4　大数据处理的核心技术
1.4.5　大数据分析挖掘技术
1.4.6　大数据可视化技术
1.4.7　大数据安全技术
 
第二章　2017-2019年国际大数据产业发展分析
2.1　2017-2019年全球大数据产业总体发展分析
2.1.1　产业发展变革
2.1.2　市场规模分析
2.1.3　市场竞争格局
2.1.4　应用状况调查
2.1.5　产业布局分析
2.2　欧盟大数据产业发展布局
2.2.1　欧盟推进大数据产业发展
2.2.2　欧盟大数据产业发展战略
2.2.3　欧盟大数据产业战略特点
2.2.4　产业战略建设的相关启示
2.2.5　欧盟布局大数据产业应用
2.2.6　欧盟大数据产业发展规划
2.3　美国大数据产业发展分析
2.3.1　大数据产业发展战略
2.3.2　大数据产业发展状况
2.3.3　大数据应用案例分析
2.3.4　大数据技术发展措施
2.3.5　针对安全问题的政策
2.3.6　产业发展的经验借鉴
2.3.7　布局大数据预测市场
2.4　日本大数据产业发展分析
2.4.1　大数据产业地位
2.4.2　大数据发展规模
2.4.3　制造业大数据应用
2.4.4　运行大数据预防灾害
2.4.5　产业重点企业分析
2.4.6　大数据产业发展展望
2.5　2017-2019年其他国家大数据产业发展状况
2.5.1　英国
2.5.2　法国
2.5.3　澳大利亚
2.5.4　韩国
 
第三章　2017-2019年中国大数据产业发展分析
3.1　大数据产业简介
3.1.1　大数据产业的概念
3.1.2　大数据产业的战略地位
3.1.3　大数据产业发展的必然性
3.2　2017-2019年中国大数据产业发展综述
3.2.1　市场发展阶段
3.2.2　产业驱动主体
3.2.3　行业发展水平
3.2.4　行业发展规模
3.2.5　产业发展提速
3.3　2017-2019年大数据产业竞争格局
3.3.1　大数据产业竞争主体分析
3.3.2　产业链环节竞争格局分析
3.3.3　大数据竞争企业资本层次
3.3.4　互联网企业布局大数据产业
3.3.5　IT产业竞相布局大数据产业
3.3.6　大数据热点应用领域的竞争
3.3.7　网络保险市场大数据竞争状况
3.3.8　大数据产业竞争趋势展望
3.4　2017-2019年中国大数据市场供需分析
3.4.1　大数据市场供给结构
3.4.2　主要行业大数据需求状况
3.4.3　企业大数据的应用及需求
3.4.4　大数据细分领域需求分析
3.4.5　大数据存储领域需求分析
3.4.6　数据小型机市场需求分析
3.5　中国大数据产业存在的问题
3.5.1　数据相关问题
3.5.2　顾问服务不足
3.5.3　技术发展问题
3.5.4　数据安全问题
3.5.5　人才供需问题
3.6　中国大数据产业的发展策略
3.6.1　相关政策建议
3.6.2　推进研发与应用
3.6.3　避免过度建设
3.6.4　提高数据安全
3.6.5　打破数据信息孤岛
 
第四章　大数据产业上游——数据源存储层
4.1　数据来源层分析
4.1.1　大数据的来源渠道
4.1.2　数据资源SWOT分析
4.1.3　数据资源获取难度
4.1.4　数据源市场规模分析
4.2　数据存储层分析
4.2.1　大数据存储方式
4.2.2　大数据储量规模分析
4.2.3　大数据存储架构分析
4.2.4　数据仓库建设的重要性
4.2.5　数据处理技术的核心
4.2.6　新型MPP数据库的价值
4.3　数据存储中心建设状况
4.3.1　数据中心的投资建设加快
4.3.2　大数据中心布局趋势分析
4.3.3　数据中心面临的挑战及机遇
4.3.4　数据中心发展的技术影响因素
4.4　数据资源型企业——电信运营商
4.4.1　中国移动
4.4.1.1　企业发展概况
4.4.1.2　大数据发展优势
4.4.1.3　移动大数据应用
4.4.2　中国电信
4.4.2.1　企业发展概况
4.4.2.2　大数据产业布局
4.4.2.3　加快数据中心建设
4.4.3　中国联通
4.4.3.1　企业发展概况
4.4.3.2　大数据业务分析
4.4.3.3　逐步实现数据共享
4.4.3.4　未来前景展望
4.5　数据资源型企业——BAT企业
4.5.1　阿里巴巴
4.5.1.1　企业发展概况
4.5.1.2　数据化精准营销
4.5.1.3　建设大数据平台
4.5.1.4　企业数据库方案
4.5.2　百度公司
4.5.2.1　企业发展概况
4.5.2.2　大数据解决方案
4.5.2.3　大数据应用合作
4.5.2.4　产业园建设规划
4.5.3　腾讯公司
4.5.3.1　企业发展概况
4.5.3.2　腾讯大数据平台
4.5.3.3　构建大数据生态
4.5.3.4　大数据布局动态
 
第五章　大数据产业中游——数据分析处理层
5.1　大数据处理及分析技术综况
5.1.1　大数据采集与预处理
5.1.2　数据处理框架分析
5.1.3　数据计算模式分析
5.1.4　数据分析细分领域
5.1.5　大数据分析的优劣势
5.2　大数据分析处理产业发展进程
5.2.1　技术生态分析
5.2.2　技术研发热点
5.2.3　技术应用领域
5.2.4　企业布局加快
5.2.5　技术发展趋势
5.3　大数据可视化分析技术分析
5.3.1　数据可视化的基本概述
5.3.2　数据可视化的研究进展
5.3.3　数据可视化的应用工具
5.3.4　数据可视化面临的挑战
5.3.5　数据可视化技术发展趋势
5.4　大数据安全处理技术分析
5.4.1　大数据安全问题分析
5.4.2　大数据安全涉及的模块
5.4.3　数据安全防护技术分析
5.4.4　数据脱敏安全控制技术
5.4.5　大数据安全防护体系分析
5.5　大数据技术拥有型企业分析
5.5.1　拓尔思
5.5.1.1　企业发展概况
5.5.1.2　大数据产品发布
5.5.2　同有科技
5.5.2.1　企业发展概况
5.5.2.2　大数据应用产品
5.5.3　浪潮集团
5.5.3.1　企业发展概况
5.5.3.2　数据基础模型
5.5.3.3　加快推进地区合作
5.5.3.4　建立智慧城市平台
5.5.3.5　推进数据社会化发展
5.5.4　华为公司
5.5.4.1　企业发展概况
5.5.4.2　大数据解决方案
5.5.4.3　助力地方大数据发展
5.5.4.4　大数据产业布局
 
第六章　大数据产业下游——数据交易层
6.1　大数据交易层分析
6.1.1　大数据交易层分析
6.1.2　数据交易品种及类型
6.1.3　数据交易的影响因素
6.1.4　大数据交易标准体系
6.2　大数据交易市场运行状况
6.2.1　大数据交易市场环境
6.2.2　大数据交易市场构成
6.2.3　大数据交易市场规模
6.2.4　大数据市场定价方式
6.2.5　细分大数据交易状况
6.2.6　全国首个交易中心成立
6.2.7　大数据交易平台发展分析
6.2.8　大数据交易市场人才需求
6.3　国际重点大数据交易平台分析
6.3.1　Factual
6.3.2　InfoChimps
6.3.3　Microsoft Azure
6.3.4　Fujitsu
6.4　中国大数据交易平台发展综况
6.4.1　交易平台经营范围
6.4.2　交易平台发展背景
6.4.3　各地大数据交易平台
6.4.4　地区性平台建设动态
6.4.5　平台未来发展策略
6.5　中国典型大数据交易平台分析
6.5.1　贵阳大数据交易所
6.5.2　数据堂交易平台
6.5.3　中关村大数据交易平台
 
第七章　大数据产业下游——数据应用层
7.1　大数据应用层分析
7.1.1　大数据应用层结构
7.1.2　大数据衍生应用层
7.2　大数据应用服务型企业介绍
7.2.1　百分点集团
7.2.1.1　企业发展概况
7.2.1.2　大数据产业布局
7.2.2　明略数据
7.2.2.1　企业发展概况
7.2.2.2　大数据分析产品
7.2.3　TalkingData
7.2.3.1　企业发展概况
7.2.3.2　未来发展态势分析
7.3　工业大数据
7.3.1　工业大数据基本概况
7.3.2　工业大数据发展阶段
7.3.3　工业大数据市场规模
7.3.4　工业大数据应用案例
7.3.5　政府推动工业大数据发展
7.3.6　工业大数据发展问题及对策
7.3.7　工业大数据应用趋势分析
7.4　医疗大数据
7.4.1　医疗大数据体系分析
7.4.2　医疗大数据市场规模
7.4.3　医疗大数据应用价值
7.4.4　医疗大数据应用场景
7.4.5　医疗大数据应用案例
7.4.6　医疗大数据发展问题及对策
7.4.7　医疗大数据发展方向分析
7.5　金融大数据
7.5.1　金融大数据体系分析
7.5.2　金融大数据典型应用领域
7.5.3　金融大数据创新应用领域
7.5.4　金融大数据市场竞争格局
7.5.5　金融行业大数据发展特征
7.5.6　金融大数据应用市场规模
7.5.7　金融大数据应用案例分析
7.5.8　金融大数据发展挑战及对策
7.6　交通大数据
7.6.1　交通大数据应用概况
7.6.2　交通大数据应用状况分析
7.6.3　交通大数据应用市场规模
7.6.4　交通行业大数据应用需求
7.6.5　国家级交通大数据实验室成立
7.6.6　交通大数据应用案例分析
7.6.7　交通大数据应用问题及对策
7.6.8　交通大数据应用未来发展展望
7.7　电信大数据
7.7.1　概况
7.7.2　电信大数据源供给规模
7.7.3　电信大数据应用需求分析
7.7.4　电信大数据应用市场规模
7.7.5　电信行业大数据应用情况
7.7.6　运营商数据中心建设分布
7.7.7　电信行业大数据应用案例
7.7.8　电信大数据发展的挑战及对策
7.8　零售大数据
7.8.1　零售大数据发展概况
7.8.2　零售行业数据采集方式
7.8.3　零售行业大数据应用需求
7.8.4　零售行业大数据应用现状
7.8.5　零售行业大数据应用案例
7.8.6　零售大数据发展问题及对策
7.8.7　企业应用零售大数据的方向
7.9　电商大数据
7.9.1　电商大数据的主要来源
7.9.2　大数据处理对电子商务的影响
7.9.3　电子商务大数据的应用需求
7.9.4　电子商务大数据的具体应用
7.9.5　数据分析提高电商企业绩效
7.9.6　全球首个电商大数据指数发布
7.9.7　电商大数据应用的挑战及对策
7.10　政府大数据
7.10.1　政府大数据的基本内涵
7.10.2　政府大数据的顶层设计
7.10.3　政府大数据的经济价值
7.10.4　政府大数据应用市场规模
7.10.5　政府大数据信息公开需求
7.10.6　政府大数据发展对策分析
7.10.7　政务大数据应用趋势分析
 
第八章　2017-2019年大数据应用软件及设备分析
8.1　大数据应用软件分析
8.1.1　大数据典型软件分析
8.1.2　智能软件的应用价值
8.1.3　大数据软件市场规模
8.1.4　大数据软件发展方向
8.2　大数据硬件设备分析
8.2.1　大数据硬件构成框架
8.2.2　大数据主要硬件设备
8.2.3　大数据硬件市场规模
8.3　大数据一体机设备分析
8.3.1　大数据一体机简介
8.3.2　大数据一体机的优劣分析
8.3.3　大数据一体机的用户类型
8.3.4　国外竞争格局与品牌分布
8.3.5　国内市场竞争格局分析
8.3.6　国内企业竞争优劣势分析
8.3.7　国内主流品牌及其特点
 
第九章　2017-2019年大数据产业发展模式探究
9.1　大数据交易模式分析
9.1.1　以数据运营方式为分类标准
9.1.2　以大数据结构化程度为分类标准
9.1.3　以数据产权转让形式为分类标准
9.2　大数据行业盈利模式分析
9.2.2　解决方案
9.2.3　基础设施
9.2.4　数据产品
9.2.5　行业应用
9.3　大数据行业商业模式分析
9.3.1　B2B大数据应用模式
9.3.2　技术提供及软件开发
9.3.3　大数据咨询分析服务
9.3.4　自有平台大数据分析
9.3.5　信息订制与采购模式
9.3.6　信息数据租售模式
9.4　企业大数据商业化应用模式
9.4.1　企业大数据的基本构成
9.4.2　企业大数据商业化应用背景
9.4.3　企业大数据商业化应用层面
9.4.4　企业大数据商业化应用关键
9.4.5　企业大数据商业化应用途径
 
第十章　2017-2019年重点区域大数据行业发展分析
10.1　中国大数据产业集群分布
10.2　京津冀大数据产业集群
10.2.1　京津冀地区经济运行情况
10.2.2　京津冀大数据产业发展综况
10.2.3　北京市大数据产业发展状况
10.2.4　天津市大数据产业发展综况
10.3　珠三角大数据产业集群
10.3.1　珠三角地区基本发展状况
10.3.2　珠三角大数据产业发展综况
10.3.3　大数据试验区建设方案出台
10.3.4　广州市大数据产业发展状况
10.3.5　深圳市大数据产业发展状况
10.4　长三角大数据产业集群
10.4.1　长三角地区基本发展状况
10.4.2　长三角大数据产业发展综况
10.4.3　上海市大数据产业发展状况
10.4.4　浙江省大数据产业发展状况
10.5　西南大数据产业集群
10.5.1　西南地区基本发展状况
10.5.2　西南大数据产业发展综况
10.5.3　重庆市大数据产业发展状况
10.6　大数据产业园区发展分析
10.6.1　大数据产业园格局
10.6.2　大数据产业园分布
10.6.3　大数据产业园典型模式
10.6.4　国家级新区布局大数据
10.7　典型发展案例——贵州大数据产业发展经验
10.7.1　贵州大数据发展机遇及优势
10.7.2　贵州大数据产业优惠政策
10.7.3　贵州大数据产业运行状况
10.7.4　贵州大数据产业发展特点
10.7.5　贵阳大数据交易规模分析
10.7.6　贵州大数据应用状况分析
10.7.7　贵州省大数据产业发展目标
 
第十一章　中国大数据产业投资情况分析
11.1　中国大数据产业投资环境分析
11.1.1　经济环境分析
11.1.2　社会环境分析
11.1.3　技术环境分析
11.2　大数据产业创新创业情况分析
11.2.1　创业指数分析
11.2.2　专利申请状况
11.2.3　创业主体上升
11.3　大数据行业投融资结构分析
11.3.1　产业投资象项
11.3.2　主要融资模式
11.3.3　融资规模分布
11.3.4　融资轮次分析
11.3.5　融资行业分布
11.4　中国大数据产业融资动态分析
11.4.1　天弘基金注资数据米铺
11.4.2　海量集团A+轮融资动态
11.4.3　商圈雷达完成新一轮融资
11.4.4　九次方大数据完成C轮融资
11.4.5　贵阳市引进大数据投资项目
11.5　大数据市场并购状况分析
11.5.1　大数据并购背景分析
11.5.2　并购成为产业布局途径
11.5.3　大数据产业并购动态
11.5.4　大数据产业并购特征
11.5.5　大数据产业并购趋势
11.6　中国大数据产业链投资机会分析
11.6.1　硬件层面投资机会分析
11.6.2　软件层面投资机会分析
11.6.3　信息服务层面投资机会
11.7　大数据产业投资风险及防范
11.7.1　大数据行业投资风险综述
11.7.2　数据的流动性和可获取性风险
11.7.3　大数据安全风险及防范机制
11.7.4　大数据项目投资风险急剧增加
11.7.5　评估大数据产业投资回报的措施
 
第十二章　大数据产业发展前景及趋势
12.1　全球大数据产业发展前景及趋势预测
12.1.1　全球大数据收入规模预测
12.1.2　全球大数据产业发展趋势
12.1.3　全球大数据市场发展热点展望
12.2　中国大数据产业发展前景预测
12.2.1　大数据市场热点分析
12.2.2　大数据市场发展机会
12.2.3　大数据市场重点内容
12.2.4　大数据人才需求预测
12.3　中国大数据产业发展趋势预测
12.3.1　区域特色化发展趋势
12.3.2　产业融合发展趋势加深
12.3.3　大数据技术发展方向分析
12.3.4　数据安全和数据流动成为焦点
12.3.5　“十三五”大数据产业发展趋势
12.4　2020-2026年中国大数据产业预测分析
12.4.1　中国大数据产业发展因素分析
12.4.2　2020-2026年全球大数据市场规模预测
12.4.3　2020-2026年中国大数据市场规模预测
12.4.4　2020-2026年中国移动互联网市场规模预测
 
第十三章　大数据产业发展政策分析
13.1　大数据产业政策体系分析
13.1.1　发达国家大数据政策对比
13.1.2　中国大数据产业发展纲要
13.1.3　中国大数据产业促进方案
13.1.4　数据中心建设指导意见
13.1.5　大数据产业管理机制分析
13.2　大数据产业应用类政策分析
13.2.1　医疗大数据应用发展政策
13.2.2　交通大数据应用政策分析
13.2.3　林业大数据发展指导意见
13.2.4　生态环境大数据建设方案
13.2.5　国土资源大数据应用政策
13.2.6　农业农村大数据试点方案
13.3　“十三五”大数据产业发展规划
13.3.1　发展目标
13.3.2　重点任务
13.3.3　保障措施
13.4　大数据产业区域性政策规划
13.4.2　首部大数据地方法规发布
13.4.3　北京市大数据产业发展规划——
13.4.4　贵州省大数据产业发展规划
13.4.5　广东省大数据产业发展规划
13.4.6　福建省大数据产业发展规划
13.4.7　浙江省大数据发展实施计划
13.4.8　湖北省大数据产业发展规划
13.4.9　河南省大数据产业发展规划

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