2017-2023年中國大數據行業(yè)市場調查與發(fā)展趨勢研究報告

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部分 大數據行業(yè)發(fā)展綜述

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第1章    大數據產業(yè)基本概述1

 {dy}節(jié) 大數據基本概念1

 一、大數據的定義1

 二、大數據的特征2

 三、大數據的類型3

 四、大數據與BI的區(qū)別6

 第二節(jié) 大數據產生的歷史背景7

 一、信息技術的進步7

 二、互聯(lián)網的誕生與發(fā)展9

 三、云計算的發(fā)展與應用11

 四、物聯(lián)網的發(fā)展12

 五、社交網絡的發(fā)展12

 六、智能終端的普及13

 節(jié) 大數據的作用與影響14

 一、大數據的作用與意義14

 1、對于國家和政府14

 2、對于企業(yè)15

 3、對于個人16

 二、大數據的商業(yè)價值17

 三、大數據的影響與趨勢21

 1、對信息技術產業(yè)的影響21

 2、對信息技術應用的影響21

 第四節(jié) 大數據產業(yè)鏈解析22

 一、大數據的生態(tài)系統(tǒng)22

 二、大數據產業(yè)的概念24

 三、大數據產業(yè)鏈構成24

 1、數據產生與集聚層24

 2、數據組織與管理層24

 3、數據分析與發(fā)現層25

 4、數據應用與服務層25

 第五節(jié) 大數據關鍵技術分析25

 一、大數據與云計算25

 1、編程模型25

 2、海量數據分布存儲技術27

 3、海量數據管理技術30

 4、虛擬化技術31

 5、云計算平臺管理技術33

 6、并行計算和并行算法34

 7、Web2.0 34

 8、面向服務的體系結構SOA 35

 9、云安全36

 二、大數據處理工具38

 1、Hadoop 38

 2、HPCC 38

 3、Storm 39

 4、ApacheDrill 40

 5、RapidMiner 40

 6、PentahoBI 41

 第六節(jié) 大數據帶來的機遇與挑戰(zhàn)42

 一、大數據帶來的機遇42

 1、大數據的挖掘和應用成為核心42

 2、大數據為信息安全帶來發(fā)展契機43

 3、使商業(yè)智能和信息安全增速加快43

 二、大數據帶來的挑戰(zhàn)44

 1．人才44

 2．技術45

 3．信息安全46

 第二部分 大數據行業(yè)市場分析

第2章 全球大數據產業(yè)發(fā)展現狀與預測48

 {dy}節(jié) 全球已全面進入大數據時代48

 一、全球大數據儲量規(guī)模48

 二、全球大數據地區(qū)分布49

 第二節(jié) 全球大數據廠商創(chuàng)新成果分析52

 一、Hadoop分發(fā)52

 二、下一代數據倉庫54

 三、大數據分析平臺和應用57

 1、大數據分析的分類57

 2、數據分析的算法復雜度59

 3、大數據分析應用59

 四、大數據即服務61

 1、大數據即服務定義61

 2、大數據即服務的用例62

 3、大數據即服務元素63

 第三節(jié) 全球大數據應用現狀與動向64

 一、國外的數據開放戰(zhàn)略與浪潮64

 1、國外推行大數據戰(zhàn)略的原因64

 2、國外推行大數據戰(zhàn)略的主要做法66

 二、國外大數據應用現狀與經濟價值67

 1、美國大數據應用現狀與價值67

 2、歐洲大數據應用現狀與價值69

 3、日本大數據應用現狀與價值69

 三、大數據已上升到國家戰(zhàn)略高度74

 1、美國提出大數據發(fā)展計劃74

 2、歐盟將大數據作為Horizon2020計劃優(yōu)先領域81

 3、日本新ICT戰(zhàn)略重點關注大數據81

 4、韓國推出大數據中心戰(zhàn)略81

 第四節(jié) 2016年全球大數據產業(yè)回顧82

 一、2016年全球大數據發(fā)展回顧82

 二、2016年全球大數據熱點事件84

 1、技術平臺全面發(fā)展84

 2、大數據一體機盛行84

 3、企業(yè)對大數據的投入增加85

 4、業(yè)界巨頭加快產業(yè)鏈布局85

 5、新興企業(yè)不斷涌現86

 第五節(jié) 全球大數據產業(yè)商業(yè)模式分析87

 一、大數據內生型價值模式87

 二、大數據外生型價值模式87

 三、大數據寄生型價值模式87

 四、大數據產品型價值模式88

 五、大數據云計算服務型價值模式88

 第六節(jié) 全球大數據產業(yè)市場規(guī)模及預測88

 一、全球大數據產業(yè)規(guī)模及預測88

 二、全球大數據細分市場及預測89

 1、全球大數據細分市場89

 2、大數據專業(yè)服務市場及預測90

 3、大數據計算機市場規(guī)模及預測90

 4、大數據軟件市場規(guī)模及預測91

 第七節(jié) 全球大數據產業(yè)市場格局分析92

 一、全球大數據產業(yè)企業(yè)類型分析92

 二、全球大數據專營廠商收入占比100

 三、全球大數據專營廠商市場格局101

 第八節(jié) 全球大數據產業(yè)發(fā)展趨勢與問題106

 一、全球大數據產業(yè)發(fā)展趨勢106

 二、全球大數據技術發(fā)展趨勢108

 1、技術趨向多樣化108

 2、基于云的數據分析平臺將更趨完善108

 3、數據分析集逐步擴大110

 三、全球大數據面臨的主要問題111

 1、大數據存儲技術111

 2、數據深度分析與挖掘111

 3、數據安全112

 4、隱私保護112

第3章 中國大數據產業(yè)發(fā)展現狀與前景預測113

 {dy}節(jié) 中國大數據時代已來臨113

 一、互聯(lián)網發(fā)展分析113

 1、互聯(lián)網網民規(guī)模113

 2、互聯(lián)網資源規(guī)模115

 二、社交媒體發(fā)展分析120

 1、新聞網站120

 2、網絡視頻123

 3、搜索引擎127

 4、即時通信128

 5、網絡社區(qū)131

 6、微博132

 7、博客/個人空間133

 三、物聯(lián)網發(fā)展分析134

 1、中國物聯(lián)網行業(yè)的發(fā)展現狀134

 2、中國物聯(lián)網行業(yè)的發(fā)展規(guī)模135

 四、電子商務發(fā)展分析135

 1、中國電子商務行業(yè)發(fā)展概述135

 2、中國電子商務行業(yè)發(fā)展規(guī)模139

 五、移動設備發(fā)展分析141

 六、數據量分析143

 第二節(jié) 中國政府對大數據科研的支持144

 一、863計劃144

 二、國家重大科技專項145

 三、物聯(lián)網"十三五"發(fā)展規(guī)劃146

 第三節(jié) 中國大數據產業(yè)發(fā)展現狀分析155

 一、大數據產業(yè)鏈建設情況155

 二、大數據產業(yè)生命周期分析156

 三、大數據產業(yè)市場規(guī)模分析158

 四、大數據應用行業(yè)投資分布159

 五、大數據產業(yè)面臨的挑戰(zhàn)161

 第四節(jié) 中國大數據應用實踐分析162

 一、大數據在經濟預警方面的應用162

 二、大數據在市場營銷方面的應用163

 三、大數據在醫(yī)療領域的應用164

 1、臨床操作165

 2、付款/定價167

 3、研發(fā)168

 4、新的商業(yè)模式170

 5、公眾健康171

 四、大數據在金融領域的應用171

 第五節(jié) 2017-2023年中國大數據{zx1}動向172

 一、企業(yè)大數據產品與技術動向172

 二、中關村大數據產業(yè)鏈雛形初現177

 三、地方政府推出政策助推大數據發(fā)展179

 四、華為聯(lián)手英國大學開發(fā)"大數據" 181

 第六節(jié)2014-2019年中國大數據產業(yè)前景預測182

 一、大數據產業(yè)總體規(guī)模預測182

 二、大數據產業(yè)細分市場預測183

 1、大數據基礎架構硬件市場預測183

 2、大數據軟件市場發(fā)展前景預測183

 3、大數據服務市場發(fā)展前景預測184

 第七節(jié) 中國大數據產業(yè)發(fā)展路線圖184

 一、多措并舉，推進大數據產業(yè)化進程185

 1、支持信息服務企業(yè)發(fā)展轉型185

 2、加大投入力度，加快技術突破185

 3、加強基礎數據整合185

 二、加快推廣應用，引導大數據發(fā)展186

 1、推動示范應用186

 2、推進智慧城市建設186

 三、優(yōu)化信息化發(fā)展環(huán)境，加大專業(yè)人才培養(yǎng)力度186

 1、發(fā)揮行業(yè)協(xié)會作用186

 2、加強培訓187

 3、加大數據人才培養(yǎng)力度187

第4章   中國企業(yè)大數據需求與應用趨勢調查188

 {dy}節(jié) 調查背景188

 一、被調查者所屬行業(yè)188

 二、被調查者企業(yè)規(guī)模189

 三、被調查企業(yè)每月新增數據規(guī)模189

 第二節(jié) 企業(yè)大數據需求分析190

 一、企業(yè)數據系統(tǒng)架構存在的問題190

 二、企業(yè)面臨的數據技術難題192

 三、企業(yè)數據挖掘和分析面臨的問題193

 第三節(jié) 企業(yè)大數據應用現狀與規(guī)劃194

 一、企業(yè)數據處理產品的服務商194

 二、企業(yè)大數據投入情況195

 三、企業(yè)部署開源大數據解決方案的計劃(zyzl) 196

 四、企業(yè)大數據的部署規(guī)模197

 第四節(jié) 企業(yè)大數據應用選型依據197

 一、企業(yè)做數據產品選型時考慮的因素197

 二、企業(yè)關注的數據產品特性199

 三、企業(yè)選擇服務商時考慮的因素200

 第五節(jié) 企業(yè)大數據應用趨勢分析200

 一、企業(yè)關注的數據管理新技術201

 二、企業(yè)如何看待商業(yè)智能的未來202

 第三部分 大數據行業(yè)需求分析

第5章   典型領域大數據應用價值與需求分析203

 {dy}節(jié) 政府203

 一、電子政務建設現狀203

 二、政府大數據應用需求204

 三、政府大數據應用場景204

 四、政府大數據應用價值分析205

 五、政府大數據應用典型案例206

 六、政府大數據應用前景分析207

 第二節(jié) 電信207

 一、行業(yè)大數據應用需求分析207

 二、行業(yè)大數據應用場景分析209

 三、行業(yè)大數據應用價值分析211

 四、行業(yè)大數據應用典型案例212

 五、行業(yè)大數據應用前景分析215

 第三節(jié) 金融217

 一、行業(yè)信息化建設現狀217

 二、行業(yè)數據量及其特征219

 三、行業(yè)大數據應用需求分析221

 四、行業(yè)大數據應用場景分析223

 五、行業(yè)大數據應用價值分析（zyzl）223

 六、行業(yè)大數據應用典型案例225

 七、行業(yè)大數據應用前景分析228

 第四節(jié) 互聯(lián)網229

 一、行業(yè)數據儲量與特點229

 二、行業(yè)大數據應用需求分析231

 三、行業(yè)大數據應用場景分析231

 四、行業(yè)大數據應用價值分析233

 五、行業(yè)大數據應用經典案例236

 六、行業(yè)大數據應用前景分析237

 第五節(jié) 零售238

 一、行業(yè)信息化現狀分析238

 二、行業(yè)數據量與特點分析239

 三、行業(yè)大數據應用場景分析240

 四、行業(yè)大數據應用價值分析242

 五、行業(yè)大數據應用經典案例244

 六、行業(yè)大數據應用前景分析247

 第六節(jié) 醫(yī)療251

 一、行業(yè)信息化建設情況251

 二、行業(yè)數據量及其特點251

 三、行業(yè)大數據應用場景分析254

 四、行業(yè)大數據應用價值分析259

 五、行業(yè)大數據應用典型案例260

 六、行業(yè)大數據應用前景分析261

 第七節(jié) 智慧城市263

 一、智慧城市建設情況分析263

 1、智慧城市投資規(guī)模及預測263

 2、智慧城市IT投資分析264

 二、智慧城市大數據應用需求265

 三、智慧城市大數據應用價值266

 四、智慧城市大數據應用經典案例270

 五、智慧城市大數據應用前景274

 第八節(jié) 能源275

 一、行業(yè)信息化建設現狀分析275

 二、行業(yè)大數據應用需求分析276

 三、行業(yè)大數據應用場景分析277

 四、行業(yè)大數據應用價值分析278

 五、行業(yè)大數據應用經典案例280

 六、行業(yè)大數據應用前景分析282

 第九節(jié) 制造業(yè)284

 一、行業(yè)信息化建設現狀284

 二、行業(yè)數據量及其特點285

 三、行業(yè)大數據應用需求分析287

 四、行業(yè)大數據應用場景分析288

 五、行業(yè)大數據應用價值分析288

 六、行業(yè)大數據應用典型案例291

 七、行業(yè)大數據應用前景分析292

 節(jié) 其它領域293

 一、教育行業(yè)大數據應用需求293

 二、軍事行業(yè)大數據應用需求298

 三、旅游行業(yè)大數據應用需求299

第6章   國內外企業(yè)大數據產業(yè)戰(zhàn)略布局301

 {dy}節(jié) 國外企業(yè)布局大數據301

 一、IBM 301

 1、大數據布局線路301

 2、大數據市場定位301

 3、大數據解決方案302

 4、給用戶帶來的價值304

 5、大數據收入及占比305

 6、大數據業(yè)務結構分析307

 二、HP 308

 1、大數據布局線路308

 2、大數據市場定位308

 3、大數據解決方案310

 4、給用戶帶來的價值311

 5、大數據收入及占比313

 6、大數據業(yè)務結構分析313

 三、Intel 313

 1、大數據布局線路313

 2、大數據市場定位314

 3、大數據解決方案314

 4、給用戶帶來的價值316

 5、大數據收入及占比316

 四、Teradata 317

 1、大數據布局線路317

 2、大數據市場定位318

 3、大數據解決方案321

 4、給用戶帶來的價值324

 5、大數據收入及占比325

 6、大數據業(yè)務結構分析325

 五、Dell 327

 1、大數據布局線路327

 2、大數據市場定位327

 3、大數據解決方案328

 4、給用戶帶來的價值329

 5、大數據業(yè)務結構分析329

 六、ORACLE 332

 七、SAP 333

 1、大數據布局進程333

 2、大數據解決方案334

 3、給用戶帶來的價值336

 4、大數據收入及占比337

 5、大數據業(yè)務結構分析337

 八、EMC 339

 1、大數據布局進程339

 2、大數據市場定位339

 3、大數據解決方案339

 4、給用戶帶來的價值341

 5、大數據收入及占比341

 6大數據業(yè)務結構分析342

 九、CiscoSystems 342

 1、大數據布局進程342

 2、大數據市場定位343

 3、大數據解決方案345

 4、大數據收入及占比345

 5、大數據業(yè)務結構分析346

 十、Microsoft 348

 1、大數據布局線路348

 2、大數據市場定位349

 3、大數據解決方案350

 4、給用戶帶來的價值350

 5、大數據收入及占比351

 6、大數據業(yè)務結構分析351

 十一、Accenture 354

 1、大數據布局線路354

 2、大數據市場定位355

 3、大數據收入及占比356

 4、大數據業(yè)務結構分析356

 十二、Fusion-io 360

 1、大數據布局線路360

 2、大數據市場定位360

 3、大數據解決方案361

 4、大數據業(yè)務結構分析362

 十三、PwC 365

 1、大數據市場定位365

 2、大數據收入及占比365

 3、大數據業(yè)務結構分析366

 十四、SASInstitue 366

 1、大數據布局線路366

 2、大數據市場定位368

 3、大數據解決方案368

 4、大數據收入及占比368

 5、大數據業(yè)務結構分析369

 十五、Splunk 369

 十六、Deloitte 370

 1、大數據市場定位370

 2、大數據收入及占比371

 3、大數據業(yè)務結構分析371

 十七、Amazon 372

 1、大數據布局線路372

 2、大數據解決方案372

 3、大數據收入及占比373

 4、大數據業(yè)務結構分析373

 十八、TableauSoftware 374

 1、大數據布局線路374

 2、大數據市場定位375

 3、大數據解決方案375

 4、大數據收入及占比376

 十九、NetApp 377

 1、大數據布局線路377

 2、大數據市場定位377

 3、大數據解決方案378

 4、大數據收入及占比379

 5、大數據業(yè)務結構分析380

 二十、Hitachi 381

 1、大數據布局線路381

 2、大數據市場定位382

 3、大數據解決方案382

 4、給用戶帶來的價值383

 二十一、Informatica 383

 1、大數據布局線路383

 2、大數據市場定位384

 3、大數據解決方案387

 4、給用戶帶來的價值391

 5、大數據收入及占比391

 二十二、Fujitsu 392

 1、大數據布局線路392

 2、大數據市場定位392

 3、大數據解決方案393

 4、給用戶帶來的價值397

 5、大數據收入及占比397

 二十三、其它企業(yè)397

 1、Google 397

 2、Facebook 398

 3、Twitter 399

 4、Wal-Mart 400

 5、ZARA 400

 6、Datameer 402

 7、Connotate 402

 8、ClearStoryData 403

 9、Siemens 403

 10、OperaSolution 404

 11、MuSigma 404

 第二節(jié) 國內企業(yè)大數據布局情況404

 一、互聯(lián)網企業(yè)布局大數據404

 1、百度404

 2、淘寶405

 3、騰訊405

 4、阿里巴巴406

 5、新浪406

 6、盛大網絡407

 二、IT企業(yè)布局大數據407

 1、浪潮407

 2、華為408

 3、聯(lián)想409

 4、神州數碼410

 5、東軟410

 三、電信運營商布局大數據411

 1、中國電信411

 2、中國移動411

 3、中國聯(lián)通411

 第三節(jié) 國內外企業(yè)大數據布局比較416

 第四部分 大數據產業(yè)投資價值分析

第7章   中國大數據產業(yè)鏈投資機會分析420

 {dy}節(jié) 硬件層面投資機會分析420

 一、大數據對數據存儲需求420

 二、數據存儲市場格局現狀421

 1、移動硬盤市場格局421

 2、U盤、閃存卡市場格局421

 三、服務器市場格局現狀422

 四、硬件層面投資機會分析422

 第二節(jié) 軟件層面投資機會分析423

 一、基礎軟件投資機會分析423

 二、應用軟件投資機會分析423

 第三節(jié) 信息服務層面投資機會424

 一、IT基礎設施服務業(yè)投資機會424

 二、信息咨詢服務業(yè)投資機會424

 三、信息安全行業(yè)投資機會425

 四、中國大數據產業(yè)投資象限426

第8章   大數據產業(yè)融資現狀與趨勢分析427

 {dy}節(jié) 大數據產業(yè)投資熱度分析427

 一、大數據產業(yè)投資熱潮427

 二、大數據產業(yè)投資趨勢427

 第二節(jié) 大數據產業(yè)并購趨勢分析428

 一、大數據產業(yè)并購動向428

 二、大數據產業(yè)并購特征428

 三、大數據產業(yè)并購趨勢428

 第三節(jié) 大數據產業(yè)融資機會分析429

 一、大數據產業(yè)融資模式429

 1、PE/VC 429

 2、上市融資430

 3、天使投資430

 二、大數據產業(yè)融資案例431

 1、風投融資案例431

 2、種子融資案例431

 3、大宗融資案例432

 三、大數據產業(yè)融資機會432

第9章   中國大數據產業(yè)鏈關聯(lián)企業(yè)運營分析434

 {dy}節(jié) 海量數據存儲、處理、咨詢相關公司434

 一、江蘇天澤信息產業(yè)股份有限公司434

 1、公司發(fā)展簡介434

 2、公司組織架構分析435

 3、公司主要產品及特點435

 4、公司經營情況分析436

 5、公司經營優(yōu)劣勢分析438

 6、公司{zx1}發(fā)展動向438

 二、北京拓爾思信息技術股份有限公司439

 1、公司發(fā)展簡介439

 2、公司組織架構分析440

 3、公司主要產品及特點440

 4、公司研發(fā)能力分析443

 5、公司經營情況分析443

 6、公司經營優(yōu)劣勢分析445

 7、公司{zx1}發(fā)展動向446

 三、廈門市美亞柏科信息股份有限公司447

 1、公司發(fā)展簡介447

 2、公司主要產品及特點447

 3、公司研發(fā)能力分析449

 4、公司經營情況分析451

 5、公司經營優(yōu)劣勢分析452

 6、公司{zx1}發(fā)展動向 453

 第二節(jié) 數據中心建設與運維相關公司454

 一、榮之聯(lián)科技股份有限公司454

 1、公司發(fā)展簡介454

 2、公司主要產品及特點455

 3、公司經營情況分析456

 4、公司經營優(yōu)劣勢分析458

 5、公司投資并購情況458

 6、公司{zx1}發(fā)展動向458

 二、上海天璣科技股份有限公司459

 1、公司發(fā)展簡介459

 2、公司組織架構分析459

 3、公司主要產品及特點460

 4、公司研發(fā)能力分析460

 5、公司經營情況分析461

 6、公司投資并購情況462

 7、公司{zx1}發(fā)展動向462

 三、北京銀信長遠科技股份有限公司463

 1、公司發(fā)展簡介463

 2、公司經營情況分析464

 3、公司經營優(yōu)劣勢分析465

 第三節(jié) 視頻化應用相關公司466

 一、杭州?？低晹底旨夹g股份有限公司466

 1、公司發(fā)展簡介466

 2、公司組織架構分析467

 3、公司主要產品及特點467

 4、公司研發(fā)能力分析467

 5、公司營銷網路分析468

 6、公司經營情況分析468

 7、公司經營優(yōu)劣勢分析469

 二、浙江大華技術股份有限公司470

 1、公司發(fā)展簡介470

 2、公司主要產品及特點471

 3、公司研發(fā)能力分析471

 4、公司營銷網絡分析471

 5、公司經營情況分析472

 6、公司經營優(yōu)劣勢分析474

 第四節(jié) 智能化與人機交互概念相關公司475

 一、安徽科大訊飛信息科技股份有限公司475

 1、公司發(fā)展簡介475

 2、公司主要產品及特點475

 3、公司研發(fā)能力分析476

 4、公司經營情況分析476

 5、公司經營優(yōu)劣勢分析477

 6、公司{zx1}發(fā)展動向478

 二、用友軟件股份有限公司479

 1、公司發(fā)展簡介479

 2、公司組織架構分析480

 3、公司主要產品及特點481

 4、、公司研發(fā)能力分析483

 5、公司經營情況分析483

 6、公司經營優(yōu)劣勢分析484

 7、公司{zx1}發(fā)展動向485

 第五節(jié) 信息安全類公司485

 一、成都衛(wèi)士通信息產業(yè)股份有限公司485

 1、公司發(fā)展簡介485

 2、公司主要產品及特點486

 3、公司研發(fā)能力分析489

 4、公司經營情況分析490

 5、公司經營優(yōu)劣勢分析492

 6、公司投資并購情況494

 7、公司{zx1}發(fā)展動向495

 二、北京啟明星辰信息技術股份有限公司495

 1、公司發(fā)展簡介495

 2、公司組織架構分析497

 3、公司主要產品及特點500

 4、公司研發(fā)能力分析500

 5、公司經營情況分析501

 6、公司{zx1}發(fā)展動向503

 三、藍盾信息安全技術股份有限公司503

 1、公司發(fā)展簡介503

 2、公司主要產品及特點504

 3、公司研發(fā)能力分析505

 4、公司經營情況分析506

 5、公司經營優(yōu)劣勢分析507

 6、公司{zx1}發(fā)展動向508

 第六節(jié) 擁有數據資源的公司508

 一、阿里巴巴集團508

 1、公司發(fā)展簡介508

 2、公司組織架構分析509

 3、公司主要產品及特點512

 4、公司經營情況分析516

 5、公司經營優(yōu)劣勢分析516

 6、公司投資并購情況519

 7、公司{zx1}發(fā)展動向520

 二、騰訊控股有限公司522

 1、公司發(fā)展簡介522

 2、公司主要產品及特點522

 3、公司經營情況分析524

 4、公司經營優(yōu)劣勢分析525

 5、公司發(fā)展戰(zhàn)略分析527

 6、公司投資并購情況527

圖表目錄（部分）

 圖表："廣播"加"接收"模式10

 圖表："請求"加"響應"模式10

 圖表：Map函數處理模式26

 圖表：Reduce函數處理模型27

 圖表：GFS與傳統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別28

 圖表：寫控制信號和寫數據流模型29

 圖表：2012-2016年全球大數據產業(yè)規(guī)模88

 圖表：2017-2023年全球大數據產業(yè)規(guī)模預測89

 圖表：2016年全球大數據細分市場規(guī)模占比分析89

 圖表：2012-2016年全球大數據計算機市場規(guī)模分析90

 圖表：2017-2023年全球大數據計算機市場規(guī)模預測分析91

 圖表：2012-2016年全球大數據軟件市場規(guī)模分析91

 圖表：2015-2020全球大數據軟件市場規(guī)模預測分析91

 圖表：2011-2016年2月全球{dj0}專業(yè)大數據廠商收入明細分析101

 圖表2013年全球{dj0}專業(yè)大數據廠商收入市場占比101

 圖表：2016年全球大數據專營廠商收入占比分析102

 圖表：基于云的數據分析平臺框架示意圖109

 圖表：不同數據存儲量的企業(yè)采取SaaS模式占比110

 圖表：2011-2016年我國互聯(lián)網網民數量分析113

 圖表：2012-2016年6月我國手機網民貴及占網民比例分析114

 圖表：2012.12-2015.6年中國互聯(lián)網基礎資源對比116

 圖表：中國IPv6地址數量116

 圖表：中國IPv4地址數117

 圖表：中國分類CN域名總數117

 圖表：中國分類CN域名數量分析118

 圖表：中國網站數量118

 圖表：中國國際出口寬帶及增長率分析119

 圖表：主要骨干網絡國際出口寬帶條數119

 圖表：2016年12月-2016年6月即時通信網民數及使用量率128

 圖表：2016年12月-2016年6月手機即時通信網民數及使用率128

 圖表：2016年12月-2016年6月博客/個人空間網民數及使用率129

 圖表：2016年12月-2016年6月微博網民數及使用率130

 圖表：2016年12月-2016年6月手機微博網民數及使用率130

 圖表：2016年12月-2016年6月社交網站網民數及使用率131

 圖表：2011-2016年我國大數據產業(yè)規(guī)模及增長率分析158

 圖表：2014-2019年我國大數據產業(yè)規(guī)模及增量預測182

 圖表：2017-2023年我國大數據產業(yè)基礎構架硬件市場規(guī)模預測183

 圖表：2017-2023年我國大數據產業(yè)軟件市場規(guī)模預測183

 圖表：2017-2023年我國大數據產業(yè)專業(yè)服務市場規(guī)模預測184

 圖表：被調查者所屬行業(yè)188

 圖表：被調查者所在企業(yè)的規(guī)模189

 圖表：被調查者所在企業(yè)每月新增的數據規(guī)模190

 圖表：被調查者認為企業(yè)數據系統(tǒng)架構存在的問題191

 圖表：被調查者所在企業(yè)面臨的數據技術難題192

 圖表：調查者所在企業(yè)數據挖掘和分析面臨的問題193

 圖表：被調查者所在企業(yè)數據處理產品的服務商194

 圖表：被調查者所在企業(yè)大數據投入情況195

 圖表：被調查者所在企業(yè)部署開源大數據解決方案的計劃196

 圖表：被調查者所在企業(yè)大數據的部署規(guī)模197

 圖表：被調查者所在企業(yè)做數據產品選型時考慮的因素198

 圖表：被調查者關注的數據產品特性199

 圖表：被調查者所在企業(yè)選擇服務商時考慮的因素200

 圖表：企業(yè)對大數據技術趨勢發(fā)展的預測201

 圖表：企業(yè)對商業(yè)智能應用未來趨勢的預測202

 圖表：國外電信運營商大數據應用210

 圖表：國內電信運營商大數據運用層次210

 圖表：2014-2017年中國電信行業(yè)大數據應用規(guī)模預測216

 圖表：三大運營商未來大數據投資預測217

 圖表：2016年中國金融行業(yè)大數據應用投資結構222

 圖表：2012-2017年金融行業(yè)大數據市場規(guī)模及預測223

 圖表：金融行業(yè)大數據主要應用場景223

 圖表：中信銀行大數據應用技術架構圖225

 圖表：客戶綜合分析管理系統(tǒng)功能架構圖227

 圖表：客戶生命周期服務管理228

 圖表：2015－2017年中國金融行業(yè)IT投資結構及預測228

 圖表：2015－2017年中國金融行業(yè)大數據應用規(guī)模與增長及預測229

 圖表：2015－2017年中國金融行業(yè)大數據應用結構及預測229

 圖表：2011－2017年中國智慧城市IT投資規(guī)模及預測264

 圖表：智慧城市涉及的關鍵IT技術投資264

 圖表：智慧城市涉及的關鍵IT技術投資265

 圖表：智慧城市涉及的關鍵IT技術投資265

 圖表：2016年智慧城市大數據應用分布266

 圖表：IBM大數據平臺之Hadoop系統(tǒng)303

 圖表：2016年收入排名前十二的公司的營收表379

 圖表：日立IT系統(tǒng)服務平臺382

 圖表：日立BIGDota數據平臺，方案。382

 圖表：日立BIGDota數據平臺，方案。383

 圖表：日立公司流處理平臺價值383

 圖表：華為大數據IT系統(tǒng)408

 圖表：2016年中國外置儲存市場占有情況423

 圖表：中國IT市場規(guī)模424

 圖表：大數據產業(yè)結構示意圖425

 圖表：中國大數據時代投資象限426

 圖表：2016年大數據行業(yè)融資情況429

 圖表：大數據行業(yè)投資案例431

 圖表：2016年大數據行業(yè)大宗融資案例432

 圖表：從融資輪次來看，種子、天使、A輪融資情況433

 圖表：天澤公司經營團隊435

 圖表：2017-2023年投澤信息公司經營情況 436

 圖表：2017-2023年投澤信息公司經營情況436

 圖表：2017-2023年投澤信息公司經營情況436

 圖表：2017-2023年投澤信息公司資產情況437

 圖表：2017-2023年投澤信息公司流動資產情況437

 圖表：2017-2023年投澤信息公司現金流量情況437

 圖表：2017-2023年投澤信息公司現金流量情況437

 圖表：2017-2023年投澤信息公司現金流量情況438

 圖表：TRS公司高管情況440

 圖表：拓爾思2017-2023年流動資產負債情況443

 圖表：拓爾思2017-2023年流動資產負債情況444

 圖表：拓爾思2017-2023年非流動資產負債情況444

 圖表：拓爾思2017-2023年非流動資產負債情況444

 圖表：拓爾思2017-2023年利潤表445

 圖表：拓爾思2017-2023年利潤表445

 圖表：拓爾思2017-2023年利潤表445

 圖表：2016年美亞柏科資產負債表451

 圖表：2016年美亞柏科資產負債表451

 圖表：2016年美亞柏科利潤表451

 圖表：2016年美亞柏科利潤表452

 圖表：2016年美亞柏科利潤表452

 圖表：2016年榮之聯(lián)資產負債表456

 圖表：2016年榮之聯(lián)資產負債表456

 圖表：2016年榮之聯(lián)非流動資產表457

 圖表：2016年榮之聯(lián)非流動資產表457

 圖表：2016年榮之聯(lián)利潤表457

 圖表：2016年榮之聯(lián)利潤表457

 圖表：2015-2014.3年天璣科技資產負債表461

 圖表：2015-2014.3年天璣科技資產負債表461

 圖表：2015-2014.3年天璣科技資產非流動資產負債表461

 圖表：2015-2014.3年天璣科技利潤表461

 圖表：2016年銀信科技利潤表464

 圖表：2016年銀信科技利潤表465

 圖表：2017-2023年3月年大華股份盈利能力情況472

 圖表：2017-2023年3月年大華股份資本結構情況472

 圖表：2017-2023年3月年大華股份經營效率分析472

 圖表：2017-2023年3月年大華股份獲利能力分析473

 圖表：2017-2023年3月年大華股份發(fā)展能力分析473

 圖表：2017-2023年3月年大華股份利潤分配分析473

 圖表：2017-2023年3月年科大訊飛盈利能力情況476

 圖表：2017-2023年3月年科大訊飛資本結構情況477

 圖表：2017-2023年3月年科大訊飛經營效率分析477

 圖表：2017-2023年3月年科大訊飛獲利能力分析477

 圖表：2016年用友盈利能力情況483

 圖表：2016年用友獲利能力分析483

 圖表：2016年用友利潤分配分析484

 圖表：成都衛(wèi)士通主要業(yè)務收入490

 圖表：成都衛(wèi)士通凈資產收益率491

 圖表：成都衛(wèi)士通主要業(yè)務收入排名491

 圖表：成都衛(wèi)士通凈資產收益率排名492

 圖表：天清漢馬一體化安全網關500

了解《2017-2023年中國大數據行業(yè)市場調查與發(fā)展趨勢研究報告》

報告編號：526211

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