2016年大数据现状研究及发展趋势
2016-2020年中国大数据行业研究分析及发
展趋势预测报告
报告编号：1605963
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：
一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网https://www.sodocs.net/doc/1a14640785.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息
报告名称：2016-2020年中国大数据行业研究分析及发展趋势预测报告
报告编号：1605963←咨询时，请说明此编号。
优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票
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二、内容介绍
大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。
中国产业调研网发布的2016-2020年中国大数据行业研究分析及发展趋势预测报告认为，继物联网、移动互联网、云计算之后，大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产，更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥，大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术，还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合，在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值，最终帮助企业推开智慧之门。众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛。而在过去，商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，
需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此，当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达31.7%，2016年收入将达到238亿美元，将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多。2014年中国大数据市场规模达20亿元，从2015年到2017年期间，每年将保持60%以上的增长。
大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上，而这些应用必然带动“数据存储设备和提供解决方案”，“大数据的分析、挖掘和加工类企业”等环节的爆发性发展。虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域，仍是国际巨头占绝对领先优势，大数据应用也还处在起步阶段，但发展前景可以期待。中国经济发展的巨大体量必然拉动天量的数据处理，而数据量处理的爆发必然带动硬件设备支出、数据中心大规模建设，以及相关应用服务领域的商机。另外，市场高度关注的可穿戴设备，也是基于大数据支撑的软件或硬件实现。从谷歌眼镜这样的划时代产品开始，更多生活类、健康类、运动类的可穿戴设备在国内外市场掀起波澜，而可穿戴设备正是基于大数据支撑的软件或硬件实现。围绕着大数据的建设和应用，一线的互联网企业已经开始行动。
大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮。到2020年全球将总共拥有35ZB 的数据量，预测未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的潜在市场，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元，给IT行业开拓了一个新的黄金时代。数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求，相应公司将获得机会。当前我们还处在大数据时代的前夜，2014年以后大数据产品将会形成业绩。由于国际巨头在硬件层和基础软件层垄断优势明显，本土企业将主要依靠对客户需求的了解和客户资源优势，以及本地化服务的优势，在应用软件层分得蛋糕，拥有大数据处理、挖掘技术、数据分析人才以及数据资产的公司值得看好。到2019年中国大数据市场规模将达462.9亿。
《2016-2020年中国大数据行业研究分析及发展趋势预测报告》主要研究分析了大数据行业市场运行态势并对大数据行业发展趋势作出预测。报告首先介绍了大数据行业的相关知识及国内外发展环境，并对大数据行业运行数据进行了剖析，同时对大数据产业链进行了梳理，进而详细分析了大数据市场竞争格局及大数据行业标杆企业，最后对大数据行业发展前景作出预测，给出针对大数据行业发展的独家建议和策略。中国产业调研网发布的《2016-2020年中国大数据行业研究分析及发展趋势预测报告》给客户提供了可供参考的具有借鉴意义的发展建议，使其能以更强的能力去参与市场竞争。
《2016-2020年中国大数据行业研究分析及发展趋势预测报告》的整个研究工作是在系统总结前人研究成果的基础上，是相关大数据企业、研究单位、政府等准确、全面、迅速了解大数据行业发展动向、制定发展战略不可或缺的专业性报告。
正文目录
第一章大数据产业相关概述
1.1 大数据介绍
1.1.1 大数据的定义
1.1.2 大数据的产生
1.1.3 大数据的特点
1.1.4 大数据的数据来源
1.1.5 大数据的发展阶段
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 大数据对信息时代的影响
1.3 大数据产业简介
1.3.1 大数据产业的概念
1.3.2 大数据产业链分析
1.3.3 大数据产业发展的必然性
1.3.4 大数据产业的战略地位
第二章大数据产业发展环境分析
2.1 政策（Political）环境
2.1.1 发达国家大数据政策对比
2.1.2 数据中心建设指导意见
2.1.3 大数据战略上升到国家层面
2.1.4 加快发展政务大数据
2.2 经济（Economic）环境
2.2.1 国际经济发展形势
2.2.2 中国经济运行现状
2.2.3 中国经济支撑因素
2.2.4 中国经济发展预测
2.3 社会（Social）环境
2.3.1 人口环境分析
2.3.2 文化环境分析
2.3.3 城镇化发展进程
2.3.4 行业背景分析
2.4 技术（Technological）环境
2.4.1 大数据关键技术介绍
2.4.2 大数据技术研发热点分析
2.4.3 世界主要企业加快技术研发
2.4.4 数据中心发展的技术影响因素
第三章2013-2015年国际大数据产业发展分析3.1 2013-2015年全球大数据产业总体发展分析
3.1.1 全球大数据产业运行特征
3.1.2 全球大数据产业发展规模
3.1.3 全球大数据应用状况调查
3.1.4 全球大数据行业市场格局
3.1.5 全球运营商布局大数据业务
3.1.6 部分国家大数据发展政策环境
3.1.7 部分国家运营商大数据发展状况
3.2 2013-2015年欧盟开放数据战略分析
3.2.1 大数据产业发展战略
3.2.2 加大技术研发资助力度
3.2.3 探索公私合作项目
3.2.4 推进大数据应用举措
3.2.5 欧盟大数据发展规划
3.3 2013-2015年美国大数据产业发展分析
3.3.1 大数据发展战略
3.3.2 大数据产业现状
3.3.3 大数据应用案例
3.3.4 大数据技术发展措施
3.3.5 针对安全问题的政策
3.3.6 产业发展的经验借鉴
3.4 2013-2015年日本大数据产业发展分析
3.4.1 大数据产业地位
3.4.2 市场规模及趋势
3.4.3 看好大数据经济效益
3.4.4 加强制造业大数据应用
3.4.5 运行大数据预防灾害
3.4.6 产业重点企业分析
3.5 2013-2015年其他国家大数据产业发展状况
3.5.1 英国
3.5.2 法国
3.5.3 澳大利亚
3.5.4 韩国
3.5.5 新加坡
第四章2013-2015年中国大数据产业发展分析4.1 2013-2015年中国大数据产业发展综述
4.1.1 产业发展阶段
4.1.2 产业运行情况
4.1.3 推动云基地建设
4.1.4 成立交易中心
4.2 2013-2015年中国大数据产业布局
4.2.1 市场供给结构
4.2.2 应用行业分布
4.2.3 区域集聚发展
4.3 2013-2015年中国大数据产业需求分析
4.3.1 主要行业大数据需求状况
4.3.2 企业大数据的应用及需求
4.3.3 大数据存储领域需求分析
4.3.4 中国小型机市场需求分析
4.4 中国大数据产业存在的问题
4.4.1 大数据产业发展难点
4.4.2 大数据产业存在的问题
4.4.3 大数据产业的现实挑战
4.4.4 大数据应用面临的挑战
4.4.5 大数据安全问题分析
4.5 中国大数据产业的发展策略
4.5.1 大数据应作为国家战略重点
4.5.2 大数据产业发展的政策建议
4.5.3 加快大数据的研发与应用
4.5.4 应避免大数据的过度建设
第五章2013-2015年大数据产业发展格局分析5.1 2013-2015年大数据产业竞争格局
5.1.1 不同规模企业的竞争力分析
5.1.2 IT产业竞相布局大数据产业
5.1.3 网络保险市场大数据竞争状况
5.1.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争
5.2 2013-2015年中国大数据产业区域发展状况
5.2.1 贵州省
5.2.2 江苏省
5.2.3 山东省
5.2.4 广东省
5.2.5 上海市
5.2.6 重庆市
5.3 2013-2015年大数据产业链及市场主体分析
5.3.1 大数据产业链介绍
5.3.2 大数据产业结构
5.3.3 大数据主要子行业
5.4 2013-2015年大数据业务的商业模式
5.4.1 大数据业务商业模式类型
5.4.2 大数据商业模式及应用特点
5.4.3 重点企业大数据商业模式
5.4.4 构建创新的大数据商业模式
第六章2013-2015年中国大数据行业主要设备市场分析6.1 大数据一体机市场分析
6.1.1 大数据一体机简介
6.1.2 大数据一体机的优劣分析
6.1.3 大数据一体机的用户类型
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布
6.1.5 国内市场竞争格局分析
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析
6.1.7 国内主流品牌及其特点
6.2 大数据处理和分析软件市场分析
6.2.1 大数据与商业智能的关系
6.2.2 商业智能软件的应用价值
6.2.3 全球商业分析软件市场规模
6.2.4 全球大数据软件市场发展态势
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况
6.2.6 国内商业智能软件下游市场
6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力
第七章2013-2015年重点行业大数据应用分析
7.1 医疗行业
7.1.1 医疗行业大数据应用价值
7.1.2 医疗行业大数据应用场景
7.1.3 医疗行业的数据类型分析
7.1.4 大数据对医疗行业的影响
7.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘7.1.6 医疗大数据实现中的关键问题7.1.7 大数据在医疗领域的发展趋势7.2 金融行业
7.2.1 金融行业大数据应用价值
7.2.2 金融行业大数据应用背景
7.2.3 金融行业大数据应用需求
7.2.4 金融行业大数据应用现状
7.2.5 金融行业大数据特征现状
7.2.6 金融行业大数据应用案例
7.2.7 大数据带来的挑战及对策
7.2.8 金融行业大数据应用发展展望7.3 电子商务
7.3.1 大数据处理对电子商务的影响7.3.2 电子商务大数据应用价值
7.3.3 电子商务大数据应用需求
7.3.4 电子商务大数据发展机遇
7.3.5 全球首个电商大数据指数
7.3.6 电子商务大数据应用挑战
7.3.7 电商企业大数据应用策略
7.4 零售行业
7.4.1 零售行业大数据应用价值
7.4.2 零售行业大数据应用需求
7.4.3 零售行业数据采集方式
7.4.4 零售行业大数据应用案例
7.4.5 零售巨头积极运用大数据
7.5 电信行业
7.5.1 电信行业大数据应用价值
7.5.2 电信行业大数据应用背景
7.5.3 电信行业大数据应用需求
7.5.4 电信行业大数据应用情况
7.5.5 运营商数据中心建设动态
7.5.6 电信行业大数据应用案例
7.5.7 电信行业大数据发展机会
7.5.8 电信行业大数据应用展望
7.6 交通行业
7.6.1 交通行业大数据应用背景
7.6.2 交通行业大数据应用需求
7.6.3 交通行业大数据应用案例
7.6.4 交通行业大数据应用问题及对策7.6.5 交通行业大数据应用发展展望7.7 智慧城市
7.7.1 中国智慧城市发展现状
7.7.2 智慧城市大数据应用需求
7.7.3 智慧城市大数据应用价值
7.7.4 智慧城市大数据应用案例
7.7.5 智慧城市大数据应用展望
7.8 政府公共服务
7.8.1 政府公共服务中大数据应用价值
7.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战
7.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇
7.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求
7.8.5 军队管理中大数据的应用策略
7.9 其他行业
7.9.1 房地产业大数据应用状况
7.9.2 服装行业大数据应用分析
7.9.3 旅游行业大数据应用策略
7.9.4 影视行业大数据应用分析
7.9.5 媒体行业大数据应用状况
第八章2013-2015年国外大数据行业重点企业发展形势8.1 IBM
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 企业经营状况
8.1.3 项目投资动态
8.1.4 在华客户案例
8.2 甲骨文
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业经营状况
8.2.3 大数据解决方案
8.2.4 大数据研发动态
8.2.5 企业大数据策略
8.2.6 大数据成发展重点
8.3 微软
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 企业经营状况
8.3.3 大数据解决方案
8.3.4 企业发展优势
8.3.5 大数据发展现状
8.4 SAP
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 企业经营状况
8.4.3 大数据解决方案
8.4.4 在中国市场的地位
8.5 EMC
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 企业经营状况
8.5.3 大数据发展战略
8.5.4 中国市场发展策略
8.6 惠普
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 企业经营状况
8.6.3 大数据领域发展动态
8.6.4 云监控大数据解决方案8.7 其他企业
8.7.1 Teradata
8.7.2 NetApp
8.7.3 亚马逊
8.7.4 Google
8.7.5 Cloudera
第九章2013-2015年国内大数据行业重点企业发展形势9.1 中国移动通信集团公司
9.1.1 企业发展概况
9.1.2 2013年公司经营状况分析
9.1.3 2014年公司经营状况分析
9.1.4 2015年公司经营状况分析
9.1.5 中国移动大数据发展动态
9.2 中国电信集团公司
9.2.1 企业发展概况
9.2.2 2013年公司经营状况分析
9.2.3 2014年公司经营状况分析
9.2.4 2015年公司经营状况分析
9.3 中国联通集团
9.3.1 企业发展概况
9.3.2 经营效益分析
9.3.3 业务经营分析
9.3.4 财务状况分析
9.3.5 未来前景展望
9.4 百度公司
9.4.1 企业发展概况
9.4.2 企业经营状况
9.4.3 百度大数据引擎
9.5 腾讯公司
9.5.1 企业发展概况
9.5.2 企业经营状况
9.5.3 参与医疗产业
9.5.4 发展互联网金融
9.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司9.6.1 企业发展概况
9.6.2 经营效益分析
9.6.3 业务经营分析
9.6.4 财务状况分析
9.6.5 未来前景展望
9.7 北京东方国信科技股份有限公司9.7.1 企业发展概况
9.7.2 经营效益分析
9.7.3 业务经营分析
9.7.4 财务状况分析
9.7.5 未来前景展望
9.8 北京同有飞骥科技股份有限公司9.8.1 企业发展概况
9.8.2 经营效益分析
9.8.3 业务经营分析
9.8.4 财务状况分析
9.8.5 未来前景展望
9.9 浪潮集团
9.9.1 企业发展概况
9.9.2 云计算发展战略
9.9.3 大数据一体机产品
9.9.4 建立智慧城市平台
9.10 华为技术有限公司
9.10.1 企业发展概况
9.10.2 推出大数据一体机
9.10.3 发布企业级大数据分析平台
9.10.4 与央视合作大数据存储系统9.11 阿里巴巴集团
9.11.1 企业发展概况
9.11.2 企业经营状况
9.11.3 企业大数据应用策略
9.11.4 B2B业务大数据模式
9.11.5 建设城市大数据平台
第十章大数据产业投资战略分析
10.1 全球大数据产业投资状况
10.1.1 大数据市场的投资空间巨大
10.1.2 全球数据中心建设投入
10.1.3 大数据行业获得风投青睐
10.1.4 大数据行业风险投资动向
10.1.5 大数据领域投融资案例
10.2 中国大数据产业投资现状
10.2.1 大数据产业投资历程回顾
10.2.2 大数据产业投资领域分布
10.2.3 国内外大数据创业投资对比
10.2.4 大数据投资存在概念泡沫
10.2.5 大数据创业企业投资方向
10.3 大数据产业投资机遇
10.3.1 大数据产业的投资机遇
10.3.2 大数据产业的投资热点
10.3.3 大数据时代的投资机遇
10.3.4 大数据应用行业潜在市场
10.4 大数据产业投资风险及防范
10.4.1 大数据行业投资风险综述
10.4.2 数据的流动性和可获取性风险
10.4.3 大数据项目投资风险急剧增加
10.4.4 评估大数据产业投资回报的措施
第十一章2016-2020年大数据产业发展前景及趋势11.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测
11.1.1 全球大数据市场规模预测
11.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测
11.1.3 全球大数据市场人才需求预测
11.1.4 全球大数据市场发展热点展望
11.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测
11.2.1 大数据市场发展机会
11.2.2 大数据市场发展趋势
11.2.3 大数据市场热点猜想
11.2.4 应用市场发展趋势
11.2.5 渠道模式趋势分析
11.2.6 技术与产品趋势
11.3 2016-2020年中国大数据产业预测分析
11.3.1 2016-2020年全球大数据市场规模预测
11.3.2 2016-2020年中国大数据市场规模预测
11.3.3 2016-2020年中国移动互联网市场规模预测
11.3.4 2016-2020年中国金融行业大数据投资规模预测图表目录
图表1 大数据的4V特征
图表2 大数据的构成
图表3 大数据的发展阶段
图表4 大数据产业链全景图
图表5 大数据产业相关企业一览图
图表6 大数据产业链示意图
图表7 大数据政策比较框架
图表8 各国大数据战略规划比较
图表9 各国技术能力储备政策比较
图表10 国外政府数据开放与共享主要政策
图表11 国外政府数据开放与共享主要政策（续）
图表12 2013-2014年世界工业生产同比增速
图表13 2011-2014年全球三大经济图GDP环比增速
图表14 2012-2014年世界主要经济体GDP同比增速
图表15 2013-2014年全球三大经济体社会零售额同比增速
图表16 2010-2014年国内生产总值及其增速
图表17 2010-2014年全部工业增加值及其增速
图表18 2014-2015年全国规模以上工业增加值同比增长情况
图表19 2010-2014年全社会固定资产投资
图表20 2014年分行业固定资产投资（不含农户）及其增速
图表21 2014-2015年全国固定资产投资（不含农户）同比增长情况图表22 2010-2014年社会消费品零售总额
图表23 2014-2015年全国社会消费品零售总额月度增长情况
图表24 2010-2014年我国货物进出口总额
图表25 2014-2015年全国外贸进出口金额月度情况
图表26 2014年末人口数量及其构成
图表27 大数据关键技术
图表28 调查样本企业行业分布
图表29 互联网行业大数据应用场景
图表30 电信行业大数据应用场景
图表31 金融行业大数据应用场景
图表32 制造行业大数据应用场景
图表33 企业现有的数据规模
图表34 企业数据类型的构成
图表35 大数据时代企业所能感觉到的数据变化
图表36 目前企业处理大数据所面临的问题
图表37 企业对大数据的态度和认知