2017-2023年中國大數據行業(yè)發(fā)展現狀調研與市場前景預測報告
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2015年12月12-14日，由中國計算機學會主辦，CCF大數據專家委員會承辦，中國科學院計算技術研究所與CSDN共同協辦的2014中國大數據技術大會在北京新云南hg假日酒店隆重舉辦。從2009年僅60人參加的技術沙龍到當下的數千人技術盛宴，大數據的火爆由此可見一斑。
隨著金融、電信、政府、公共事業(yè)、能源、交通、制造等行業(yè)企業(yè)快速步入大數據時代，開啟大數據和分析業(yè)務，有效管理和利用海量數據，以獲取商業(yè)洞察和行業(yè)競爭優(yōu)勢。各行業(yè)對大數據的市場需求越來越大。
傳統(tǒng)的針對結構化數據的分析應用基于數據庫和數據倉庫，在金融、電信等行業(yè)有著廣泛應用，例如電信的經分系統(tǒng)。近兩年，針對非結構化數據的大數據應用呈現快速增長態(tài)勢，從行業(yè)角度看，大數據正在從電子商務、互聯網、快消等行業(yè)向傳統(tǒng)的金融、政府、公共事業(yè)、能源、交通等行業(yè)快速擴展;在應用場景方面，大數據 應用已經從用戶上網行為分析拓展到電力安全監(jiān)控、輿情監(jiān)測等關鍵領域。
隨著大數據和分析在企業(yè)應用的深入，對大數據和分析平臺的企業(yè)級可靠性、穩(wěn)定性、安全性要求會越來越高;第二，大多數企業(yè)級用戶都面對著極為復雜的行業(yè)應用場景，不同類型和來源的數據需要統(tǒng)一地被利用，特別是新的大數據方案如何與傳統(tǒng)的數據倉庫無縫集成;第三，大多數企業(yè)級客戶還處于對大數據和分析的探索初期，他們十分需要擁有行業(yè)經驗，又有大數據領域相關產品和技術能力的供應商作為合作伙伴。
以全球領導廠商IBM為例，IBM是業(yè)界{wy}集咨詢、服務、軟硬件等綜合能力于一體的廠商，在全球擁有3萬多個大數據和分析應用客戶，是大數據和分析領域的{jd1}{ldz}。30多筆與分析相關的收購，400多位{dj1}數學家，9000多名業(yè)務分析顧問，使IBM能夠提供業(yè)界最完整的企業(yè)級大數據和分析解決方案，針對企業(yè)級大數據和分析應用的不同場景，全面滿足企業(yè)級客戶對大數據和分析的需求。
地方政府積極推動大數據發(fā)展，2015年以來陸續(xù)出臺了推進計劃。總體上看各地大數據發(fā)展政策各有側重，形成了不同的模式。
據中國市場調研在線發(fā)布的2017-2023年中國大數據行業(yè)發(fā)展現狀調研與市場前景預測報告顯示，模式一是強調研發(fā)及公共領域應用。如上海市《推進大數據研究與發(fā)展三年行動計劃》提出，將在三年內選取醫(yī)療衛(wèi)生、食品安全、終身教育、智慧交通、公共安全、科技服務6個有基礎的領域，建設大數據公共服務平臺。
模式二是強調以大數據yl產業(yè)轉型升級。如北京中關村《關于加快培育大數據產業(yè)集群推動產業(yè)轉型升級的意見》提出，要充分發(fā)揮大數據在工業(yè)化與信息化深度融合中的關鍵作用，推動中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)產業(yè)轉型升級。
模式三是強調建立大數據基地，吸納企業(yè)落戶。如重慶、貴州、陜西、湖北等地都提出建設大數據產業(yè)基地的計劃，力圖將大數據培育成本地的支柱產業(yè)。在地方積極推動大數據發(fā)展的同時，也應警惕將"大數據"簡單等同于"大數據中心"、盲目上馬大規(guī)模園區(qū)建設的潛在過熱風險。
2016-2023年中國大數據產業(yè)市場規(guī)模及預測（單位：億元，%）
《2017-2023年中國大數據行業(yè)發(fā)展現狀調研與市場前景預測報告》對大數據市場的分析由大入小，從宏觀到微觀，以數據為基礎，深入的分析了大數據行業(yè)在市場中的定位、大數據行業(yè)發(fā)展現狀、大數據市場動態(tài)、大數據重點企業(yè)經營狀況、大數據相關政策以及大數據產業(yè)鏈影響等。
《2017-2023年中國大數據行業(yè)發(fā)展現狀調研與市場前景預測報告》還向投資人全面的呈現了各大大數據公司和大數據行業(yè)相關項目現狀、大數據未來發(fā)展?jié)摿?，大數據投資進入機會、大數據風險控制、以及應對風險對策等。
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第1章 大數據產業(yè)相關概述
{dy}節(jié) 大數據介紹
一、大數據的產生
二、大數據的定義
三、大數據的類型
四、大數據的特點
五、大數據的數據來源
六、大數據的各個環(huán)節(jié)
七、大數據的發(fā)展階段
第二節(jié) 大數據的價值及影響
八、大數據的價值
九、大數據研究意義
十、對信息時代的影響
第三節(jié) 大數據產業(yè)簡介
一、大數據產業(yè)的概念
二、大數據產業(yè)鏈分析
三、大數據產業(yè)發(fā)展的必然性
四、大數據產業(yè)的戰(zhàn)略地位
第2章 大數據產業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
{dy}節(jié) 政策（Political）環(huán)境
一、發(fā)達國家大數據政策對比
二、數據中心建設指導意見
三、大數據成為國家發(fā)展戰(zhàn)略
四、地區(qū)加快制定大數據規(guī)劃
五、大數據完善政府治理體系
第二節(jié) 經濟（Economic）環(huán)境
一、國際經濟發(fā)展形勢
二、中國經濟運行現狀
三、中國經濟支撐因素
四、中國經濟發(fā)展預測
第三節(jié) 社會（Social）環(huán)境
一、人口環(huán)境分析
二、科技投入狀況
三、城鎮(zhèn)化發(fā)展進程
四、行業(yè)背景分析
第四節(jié) 技術（Technological）環(huán)境
一、大數據關鍵技術介紹
二、大數據技術研發(fā)熱點分析
三、大數據技術重點關注領域
四、數據中心發(fā)展的技術影響因素
第3章 2013-2016年國際大數據產業(yè)發(fā)展分析
{dy}節(jié)2013-2016年全球大數據產業(yè)總體發(fā)展分析
一、全球大數據產業(yè)運行特征
二、全球大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)模
三、全球大數據應用狀況調查
四、全球大數據行業(yè)市場格局
五、全球運營商布局大數據業(yè)務
第二節(jié)2013-2016年歐盟開放數據戰(zhàn)略分析
一、大數據產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
二、加大技術研發(fā)資助力度
三、探索公私合作項目
四、推進大數據應用舉措
五、歐盟大數據發(fā)展規(guī)劃
第三節(jié)2013-2016年美國大數據產業(yè)發(fā)展分析
一、大數據發(fā)展戰(zhàn)略
二、大數據產業(yè)現狀
三、大數據應用案例
四、大數據技術發(fā)展措施
五、針對安全問題的政策
六、產業(yè)發(fā)展的經驗借鑒
第四節(jié)2013-2016年日本大數據產業(yè)發(fā)展分析
一、大數據產業(yè)地位
二、市場規(guī)模及趨勢
三、看好大數據經濟效益
四、加強制造業(yè)大數據應用
五、運行大數據預防災害
六、產業(yè)重點企業(yè)分析
第五節(jié)2013-2016年其他國家大數據產業(yè)發(fā)展狀況
一、英國
二、法國
三、澳大利亞
四、韓國
五、新加坡
第4章 2013-2016年中國大數據產業(yè)發(fā)展分析
{dy}節(jié)2013-2016年中國大數據產業(yè)發(fā)展綜述
一、產業(yè)發(fā)展歷程
二、產業(yè)發(fā)展階段
三、產業(yè)運行情況
四、推動云基地建設
五、成立交易中心
第二節(jié)2013-2016年中國大數據產業(yè)布局
一、市場供給結構
二、應用行業(yè)分布
三、區(qū)域集聚發(fā)展
四、華北產業(yè)集聚
第三節(jié)2013-2016年中國大數據產業(yè)需求分析
一、主要行業(yè)大數據需求狀況
二、企業(yè)大數據的應用及需求
三、大數據存儲領域需求分析
四、中國小型機市場需求分析
第四節(jié) 中國大數據產業(yè)存在的問題
一、大數據產業(yè)存在的問題
二、大數據產業(yè)的現實挑戰(zhàn)
三、大數據應用面臨的挑戰(zhàn)
四、大數據安全問題分析
第五節(jié) 中國大數據產業(yè)的發(fā)展策略
一、大數據應作為國家戰(zhàn)略重點
二、大數據產業(yè)發(fā)展的政策建議
三、加快大數據的研發(fā)與應用
四、應避免大數據的過度建設
第5章 2013-2016年大數據產業(yè)發(fā)展格局分析
{dy}節(jié)2013-2016年大數據產業(yè)競爭格局
一、不同規(guī)模企業(yè)的競爭力分析
二、IT產業(yè)競相布局大數據產業(yè)
三、網絡保險市場大數據競爭狀況
四、企業(yè)在智慧城市建設領域的競爭
第二節(jié)2013-2016年中國大數據產業(yè)區(qū)域發(fā)展狀況
一、青海省
二、江蘇省
三、四川省
四、貴州省
五、廣東省
六、北京市
七、上海市
八、重慶市
九、廣州市
第三節(jié)2013-2016年大數據產業(yè)鏈及市場主體分析
一、大數據產業(yè)鏈介紹
二、大數據產業(yè)結構
三、大數據主要子行業(yè)
第四節(jié)2013-2016年大數據業(yè)務的商業(yè)模式
一、大數據業(yè)務商業(yè)模式類型
二、大數據商業(yè)模式及應用特點
三、重點企業(yè)大數據商業(yè)模式
四、構建創(chuàng)新的大數據商業(yè)模式
第6章 2013-2016年中國大數據行業(yè)主要設備市場分析
{dy}節(jié) 大數據一體機市場分析
一、大數據一體機簡介
二、大數據一體機的優(yōu)劣分析
三、大數據一體機的用戶類型
四、國外競爭格局與品牌分布
五、國內市場競爭格局分析
六、國內企業(yè)競爭優(yōu)劣勢分析
七、國內主流品牌及其特點
第二節(jié) 大數據處理和fxrj市場分析
一、大數據與商業(yè)智能的關系
二、商業(yè)智能軟件的應用價值
三、全球商業(yè)fxrj市場規(guī)模
四、全球大數據軟件市場發(fā)展態(tài)勢
五、國內大數據軟件市場發(fā)展狀況
六、國內商業(yè)智能軟件下游市場
第7章 2013-2016年重點行業(yè)大數據應用分析
{dy}節(jié) 醫(yī)療行業(yè)
一、醫(yī)療行業(yè)大數據應用價值
二、醫(yī)療行業(yè)大數據應用場景
三、醫(yī)療行業(yè)的數據類型分析
四、大數據對醫(yī)療行業(yè)的影響
五、醫(yī)療行業(yè)大數據應用的掣肘
六、醫(yī)療大數據實現中的關鍵問題
七、大數據在醫(yī)療領域的發(fā)展趨勢
第二節(jié) 金融行業(yè)
一、金融行業(yè)大數據應用價值
二、金融行業(yè)大數據應用領域
三、金融行業(yè)大數據應用狀況
四、金融行業(yè)大數據特征現狀
五、大數據優(yōu)化企業(yè)融資環(huán)境
六、金融行業(yè)大數據應用案例
七、大數據帶來的挑戰(zhàn)及對策
第三節(jié) 電子商務
一、大數據處理對電子商務的影響
二、電子商務大數據的應用需求
三、電子商務大數據的具體應用
四、數據分析提高電商企業(yè)績效
五、電子商務大數據的發(fā)展機遇
六、全球{sg}電商大數據指數發(fā)布
七、電子商務大數據應用挑戰(zhàn)及對策
第四節(jié) 零售行業(yè)
一、零售行業(yè)大數據應用價值
二、零售行業(yè)大數據應用需求
三、零售行業(yè)數據采集方式
四、零售行業(yè)大數據應用案例
五、零售巨頭積極運用大數據
第五節(jié) 電信行業(yè)
一、電信行業(yè)大數據應用價值
二、電信行業(yè)大數據應用背景
三、電信行業(yè)大數據應用需求
四、電信行業(yè)大數據應用情況
五、運營商數據中心建設動態(tài)
六、電信行業(yè)大數據應用案例
七、電信行業(yè)大數據發(fā)展機會
第六節(jié) 交通行業(yè)
一、交通行業(yè)大數據應用意義
二、交通行業(yè)大數據應用優(yōu)勢
三、交通行業(yè)大數據應用需求
四、交通行業(yè)大數據應用案例
五、交通行業(yè)大數據應用問題及對策
六、交通行業(yè)大數據應用發(fā)展展望
第七節(jié) 智慧城市
一、中國智慧城市的發(fā)展現狀
二、智慧城市大數據應用需求
三、智慧城市大數據應用價值
四、智慧城市大數據應用領域
五、智慧城市大數據應用案例
第八節(jié) 政府公共服務
一、政府公共服務中大數據應用價值
二、大數據在電子政務領域的應用
三、政府網絡執(zhí)政中大數據應用挑戰(zhàn)
四、政府統(tǒng)計工作中大數據應用機遇
五、大數據時代對政府信息公開的需求
六、jd管理中大數據的應用策略
第九節(jié) 其他行業(yè)
一、房地產業(yè)大數據應用狀況
二、服裝行業(yè)大數據應用分析
三、旅游行業(yè)大數據應用策略
四、影視行業(yè)大數據應用分析
五、媒體行業(yè)大數據應用狀況
第8章 2013-2016年國外大數據行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展形勢
{dy}節(jié)IBM
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、項目投資動態(tài)
四、項目合作動態(tài)
五、在華客戶案例
第二節(jié) 甲骨文
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、大數據解決方案
四、大數據研發(fā)動態(tài)
五、企業(yè)大數據策略
六、大數據成發(fā)展重點
第三節(jié) 微軟
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、大數據解決方案
四、企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
五、大數據發(fā)展現狀
第四節(jié)SAP
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、大數據解決方案
四、大數據查詢平臺
五、大數據預測平臺
六、在中國市場的地位
第五節(jié)EMC
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、大數據解決方案
四、大數據發(fā)展戰(zhàn)略
五、中國市場發(fā)展策略
第六節(jié) 惠普
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、大數據領域發(fā)展動態(tài)
四、云監(jiān)控大數據解決方案
第七節(jié) 其他企業(yè)
一、Teradata
二、NetApp
三、亞馬遜
四、Google
五、Cloudera
第9章 2013-2016年國內大數據行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展形勢
{dy}節(jié) 中國移動通信集團公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、2015年公司經營狀況分析
三、2015年公司經營狀況分析
四、2016年中國移動經營狀況分析
五、中國移動大數據發(fā)展動態(tài)
第二節(jié) 中國電信集團公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、2015年公司經營狀況分析
三、2015年公司經營狀況分析
四、2016年公司經營狀況分析
第三節(jié) 中國聯通集團
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、經營效益分析
三、業(yè)務經營分析
四、財務狀況分析
五、未來前景展望
第四節(jié) 百度公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、百度大數據引擎
第五節(jié) 騰訊公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、參與醫(yī)療產業(yè)
四、發(fā)展互聯網金融
第六節(jié) 北京拓爾思信息技術股份有限公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、經營效益分析
三、業(yè)務經營分析
四、財務狀況分析
五、未來前景展望
第七節(jié) 北京東方國信科技股份有限公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、經營效益分析
三、業(yè)務經營分析
四、財務狀況分析
五、未來前景展望
第八節(jié) 北京同有飛驥科技股份有限公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、經營效益分析
三、業(yè)務經營分析
四、財務狀況分析
五、未來前景展望
第九節(jié) 浪潮集團
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、云計算發(fā)展戰(zhàn)略
三、大數據一體機產品
四、大數據產業(yè)基地
五、建立智慧城市平臺
第十節(jié) 華為技術有限公司
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、推出大數據一體機
三、發(fā)布企業(yè)級大數據分析平臺
四、與央視合作大數據存儲系統(tǒng)
五、華為將擴大大數據產業(yè)規(guī)模
第十一節(jié) 阿里巴巴集團
一、企業(yè)發(fā)展概況
二、企業(yè)經營狀況
三、企業(yè)大數據應用策略
四、B2B業(yè)務大數據模式
五、建設城市大數據平臺
第10章 大數據產業(yè)投資戰(zhàn)略分析
{dy}節(jié) 全球大數據產業(yè)投資狀況
一、大數據市場投資空間巨大
二、數據中心的投資建設加快
三、大數據行業(yè)獲得風投青睞
四、大數據行業(yè)風險投資動向
五、大數據領域投融資案例
第二節(jié) 中國大數據產業(yè)投資現狀
一、大數據產業(yè)投資歷程回顧
二、大數據產業(yè)投資領域分布
三、國內外大數據創(chuàng)業(yè)投資對比
四、大數據投資存在概念泡沫
五、大數據創(chuàng)業(yè)企業(yè)投資方向
第三節(jié) 大數據產業(yè)投資機遇
一、大數據產業(yè)的投資機遇
二、大數據產業(yè)的投資熱點
三、大數據時代的投資機遇
四、大數據應用行業(yè)潛在市場
第四節(jié) 大數據產業(yè)投資風險及防范
一、大數據行業(yè)投資風險綜述
二、數據的流動性和可獲取性風險
三、大數據項目投資風險急劇增加
第11章 2017-2023年大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢
{dy}節(jié) 全球大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
一、全球大數據市場規(guī)模預測
二、全球大數據與分析方案收入預測
三、全球大數據市場人才需求預測
四、全球大數據市場發(fā)展熱點展望
第二節(jié) 中國大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
一、"十三五"發(fā)展機遇
二、大數據市場發(fā)展機會
三、大數據市場發(fā)展趨勢
四、大數據市場熱點猜想
五、應用市場發(fā)展趨勢
六、渠道模式趨勢分析
七、技術與產品趨勢
第三節(jié) 博研咨詢：2017-2023年中國大數據產業(yè)預測分析
一、中國大數據產業(yè)發(fā)展影響因素分析
二、2017-2023年全球大數據市場規(guī)模預測
三、2017-2023年中國大數據市場規(guī)模預測
圖表目錄（部分）
圖表1 大數據的類型
圖表2 大數據的4V特征
圖表3 大數據的構成
圖表4 大數據技術框架
圖表5 大數據的發(fā)展階段
圖表6 大數據產業(yè)鏈全景圖
圖表7 大數據產業(yè)相關企業(yè)一覽圖
圖表8 大數據產業(yè)鏈示意圖
圖表9 大數據政策比較框架
圖表10 各國大數據戰(zhàn)略規(guī)劃比較
圖表11 各國技術能力儲備政策比較
圖表12 國外政府數據開放與共享主要政策
圖表13 國外政府數據開放與共享主要政策（續(xù)）
圖表14 2014-2016年世界工業(yè)生產同比增速
圖表15 2011-2015年全球三大經濟圖GDP環(huán)比增速
圖表16 2012-2015年世界主要經濟體GDP同比增速
圖表17 2014-2016年全球三大經濟體社會零售額同比增速
圖表18 2010-2015年國內生產總值及其增速
圖表19 2010-2015年全部工業(yè)增加值及其增速
圖表20 2010-2015年全社會固定資產投資
圖表21 2015年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）及其增速
圖表22 2010-2015年社會消費品零售總額
圖表23 2010-2015年我國貨物進出口總額
圖表24 2015年末人口數量及其構成
圖表25 2015年我國財政科學技術支出情況
圖表26 大數據關鍵技術
圖表27 大數據技術關注度
圖表28 調查樣本企業(yè)行業(yè)分布
圖表29 互聯網行業(yè)大數據應用場景
圖表30 電信行業(yè)大數據應用場景
圖表31 金融行業(yè)大數據應用場景
圖表32 制造行業(yè)大數據應用場景
圖表33 企業(yè)現有的數據規(guī)模
圖表34 企業(yè)數據類型的構成
圖表35 大數據時代企業(yè)所能感覺到的數據變化
圖表36 目前企業(yè)處理大數據所面臨的問題
圖表37 企業(yè)對大數據的態(tài)度和認知
圖表38 企業(yè)在線則大數據平臺時所考慮的因素
圖表39 企業(yè)小型機的當前使用情況及未來計劃
圖表40 四川省大數據應用方向
圖表41 大數據產業(yè)主要數據資產類企業(yè)
圖表42 大數據產業(yè)結構
圖表43 什么是大數據
圖表44 大數據智能洞察金融業(yè)
圖表45 金融行業(yè)客戶的重要性
圖表46 大數據洞察推動民生銀行的轉型與創(chuàng)新
圖表47 大數據預測金融欺詐
圖表48 中國金融行業(yè)大數據應用投資結構
圖表49 銀行大數據應用
圖表50 保險行業(yè)的大數據應用
圖表51 2015年中國金融機構數量
圖表52 銀行大數據基本狀況
圖表53 保險業(yè)數據信息服務市場規(guī)模
圖表54 證券業(yè)數據信息服務市場規(guī)模
圖表55 中信銀行大數據應用技術架構圖
圖表56 客戶綜合分析管理系統(tǒng)功能架構圖(訂購電話 010-62665210)
圖表57 客戶生命周期服務管理
圖表58 移動互聯網時代產業(yè)競爭分析
圖表59 2012-2015年電信業(yè)務總量與業(yè)務收入增長情況
圖表60 2012-2017-2023年中國電信行業(yè)IT解決方案市場規(guī)模及預測
圖表61 電信運營商大數據應用
圖表62 大數據與客戶生命周期管理
圖表63 廣東移動使用的Apache Hadoop軟件的英特爾分發(fā)版
圖表64 電信運營商大數據處理需求
圖表65 智能交通的數據處理體系
圖表66 智慧城市大數據應用分布
圖表67 基于Hadoop的區(qū)域衛(wèi)生信息平臺數據處理解決方案
圖表68 大數據在房地產開發(fā)中的應用分析
圖表69 房地產企業(yè)精準營銷流程
圖表70 大數據在房地產營銷中的應用分析
圖表71 2011年至2015年央視一套（CCTV-1）央視春晚收視率
圖表72 大互聯網電視集成業(yè)務牌照方
圖表73 2011-2015年IBM公司全面收益表
圖表74 2011-2015年IBM公司分地區(qū)收入情況
圖表75 2012-2015年IBM綜合收益表
圖表76 2012-2015年IBM收入分地區(qū)資料
圖表77 2014-2016年IBM綜合收益表
圖表78 2012-2014財年甲骨文公司全面收益表
圖表79 2014-2015財年甲骨文綜合收益表
圖表80 2014-2015財年甲骨文收入分地區(qū)資料
圖表81 2015-2016財年甲骨文綜合收益表
圖表82 2015-2016財年甲骨文收入分地區(qū)資料
圖表83 2011-2015年微軟公司全面收益表
圖表84 2012-2014財年微軟公司全面收益表
圖表85 2013-2015財年微軟綜合收益表
圖表86 2013-2015財年微軟分部資料
圖表87 2013-2015財年微軟收入分地區(qū)資料
圖表88 2015-2016財年微軟綜合收益表
圖表89 2015-2016財年微軟分部資料
圖表90 2011-2015年SAP公司全面收益表
圖表91 2011-2015年SAP公司分地區(qū)收入情況
圖表92 2012-2015年SAP綜合收益表
圖表93 2012-2015年SAP收入分地區(qū)資料
圖表94 2014-2016年SAP綜合收益表
圖表95 2014-2016年SAP收入分地區(qū)資料
圖表96 2011-2015年EMC全面收益表
圖表97 2011-2015年EMC分地區(qū)收入情況
圖表98 2012-2015年EMC綜合收益表
圖表99 2012-2015年EMC分部資料
圖表100 2012-2015年EMC收入分地區(qū)資料
圖表101 2014-2016年EMC綜合收益表
圖表102 2014-2016年EMC分部資料
圖表103 2014-2016年EMC收入分地區(qū)資料
圖表104 2012-2015年惠普全面收益表
圖表105 2011-2015年惠普公司分地區(qū)收入情況
圖表106 2012-2014財年惠普綜合收益表
圖表107 2012-2014財年惠普收入分地區(qū)資料
圖表108 2014-2015財年惠普綜合收益表
圖表109 2014-2015財年惠普分部資料
圖表110 惠普PCS云監(jiān)控系統(tǒng)解決方案架構
圖表111 惠普分布式并行計算存儲云平臺
圖表112 谷歌基于Percolator的增量處理索引系統(tǒng)
圖表113 2012-2015年中國移動合并綜合收益表
圖表114 2012-2015年中國移動分產品銷售收入情況
圖表115 2014-2016年中國移動綜合收益表
圖表116 2014-2016年中國移動收入分部門資料
圖表117 2014-2016年中國移動綜合收益表
圖表118 2014-2016年中國移動收入分部資料
圖表119 2012-2015年中國電信合并綜合收益表
圖表120 2012-2015年中國電信分產品收入情況
圖表121 2012-2015年中國電信綜合收益表
圖表122 2012-2015年中國電信收入分部門資料
圖表123 2014-2016年中國電信綜合收益表
圖表124 2014-2016年中國電信收入分部資料
圖表125 2013-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司總資產和凈資產
圖表126 2014-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表127 2016年中國聯合網絡通信股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表128 2014-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司現金流量
圖表129 2016年中國聯合網絡通信股份有限公司現金流量
圖表130 2015年中國聯合網絡通信股份有限公司主營業(yè)務收入分行業(yè)、產品
圖表131 2015年中國聯合網絡通信股份有限公司主營業(yè)務收入分區(qū)域
圖表132 2014-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司成長能力
圖表133 2016年中國聯合網絡通信股份有限公司成長能力
圖表134 2014-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司短期償債能力
圖表135 2016年中國聯合網絡通信股份有限公司短期償債能力
圖表136 2014-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司長期償債能力
圖表137 2016年中國聯合網絡通信股份有限公司長期償債能力
圖表138 2014-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司運營能力
圖表139 2016年中國聯合網絡通信股份有限公司運營能力
圖表140 2014-2016年中國聯合網絡通信股份有限公司盈利能力
圖表141 2016年中國聯合網絡通信股份有限公司盈利能力
圖表142 2012-2015年百度綜合收益表
圖表143 2012-2015年百度不同地區(qū)銷售情況表
圖表144 2014-2016年百度綜合收益表
圖表145 2014-2016年百度收入分部門資料
圖表146 2014-2016年百度收入分地區(qū)資料
圖表147 2014-2016年百度綜合收益表（未經審核）
圖表148 2014-2016年百度收入分部門資料（未經審核）
圖表149 2012-2015年騰訊控股合并綜合收益表
圖表150 2012-2015年騰訊控股分產品收入情況
圖表151 2012-2015年騰訊控股分地區(qū)收入情況
圖表152 2014-2016年騰訊綜合收益表
圖表153 2014-2016年騰訊收入分部門資料
圖表154 2014-2016年騰訊綜合收益表（未經審核）
圖表155 2014-2016年騰訊收入分部門資料（未經審核）
圖表156 2013-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司總資產和凈資產
圖表157 2014-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表158 2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表159 2014-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司現金流量
圖表160 2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司現金流量
圖表161 2015年北京拓爾思信息技術股份有限公司主營業(yè)務收入分行業(yè)、產品、區(qū)域
圖表162 2014-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司成長能力
圖表163 2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司成長能力
圖表164 2014-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司短期償債能力
圖表165 2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司短期償債能力
圖表166 2014-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司長期償債能力
圖表167 2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司長期償債能力
圖表168 2014-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司運營能力
圖表169 2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司運營能力
圖表170 2014-2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司盈利能力
圖表171 2016年北京拓爾思信息技術股份有限公司盈利能力
圖表172 2013-2016年北京東方國信科技股份有限公司總資產和凈資產
圖表173 2014-2016年北京東方國信科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表174 2016年北京東方國信科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表175 2014-2016年北京東方國信科技股份有限公司現金流量
圖表176 2016年北京東方國信科技股份有限公司現金流量
圖表177 2015年北京東方國信科技股份有限公司主營業(yè)務收入分行業(yè)、產品、區(qū)域
圖表178 2014-2016年北京東方國信科技股份有限公司成長能力
圖表179 2016年北京東方國信科技股份有限公司成長能力
圖表180 2014-2016年北京東方國信科技股份有限公司短期償債能力
圖表181 2016年北京東方國信科技股份有限公司短期償債能力
圖表182 2014-2016年北京東方國信科技股份有限公司長期償債能力
圖表183 2016年北京東方國信科技股份有限公司長期償債能力
圖表184 2014-2016年北京東方國信科技股份有限公司運營能力
圖表185 2016年北京東方國信科技股份有限公司運營能力
圖表186 2014-2016年北京東方國信科技股份有限公司盈利能力
圖表187 2016年北京東方國信科技股份有限公司盈利能力
圖表188 2013-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司總資產和凈資產
圖表189 2014-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表190 2016年北京同有飛驥科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤
圖表191 2014-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司現金流量
圖表192 2016年北京同有飛驥科技股份有限公司現金流量
圖表193 2015年北京同有飛驥科技股份有限公司主營業(yè)務收入分行業(yè)、產品、區(qū)域
圖表194 2014-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司成長能力
圖表195 2016年北京同有飛驥科技股份有限公司成長能力
圖表196 2014-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司短期償債能力
圖表197 2016年北京同有飛驥科技股份有限公司短期償債能力
圖表198 2014-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司長期償債能力
圖表199 2016年北京同有飛驥科技股份有限公司長期償債能力
圖表200 2014-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司運營能力
圖表201 2016年北京同有飛驥科技股份有限公司運營能力
圖表202 2014-2016年北京同有飛驥科技股份有限公司盈利能力
圖表203 2016年北京同有飛驥科技股份有限公司盈利能力
圖表204 2013-2014財年阿里巴巴集團綜合損益表
圖表205 調查分析所涉及的中外大數據創(chuàng)業(yè)型企業(yè)名錄及領域分類
圖表206 大數據投資領域分類
圖表207 所有國內外大數據企業(yè)在基礎設施方面的分布
圖表208 所有國內外大數據企業(yè)在應用產品方面的分布
圖表209 國內外大數據企業(yè)所在領域的對比
圖表210 一定時間范國外每月獲得投資的大數據企業(yè)數量分布圖
圖表211 麥肯錫全球研究所針對美國各個行業(yè)應用大數據做的評估
圖表212 2015年中國大數據市場結構
圖表213 2017-2023年全球大數據市場規(guī)模預測
圖表214 2017-2023年中國大數據市場規(guī)模預測
略..........................
了解《2017-2023年中國大數據行業(yè)發(fā)展現狀調研與市場前景預測報告》
報告編號：535275
請致電：010-62665210、010-62664210、010-56252582
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