2023-2029年中國大數據行業前景展望與市場供需預測報告
http://www.cnkawayi.cn 2023-09-15 09:43 中企顧問網
2023-2029年中國大數據行業前景展望與市場供需預測報告2023-9
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報告目錄：
第一章 大數據產業相關概述 1
1.1 大數據介紹 1
1.1.1 大數據的產生 1
1.1.3 大數據的類型 1
1.1.4 大數據的特點 2
1.1.5 大數據的數據來源 2
1.1.6 大數據的各個環節 3
1.1.7 大數據的發展階段 3
1.2 大數據的價值及影響 4
1.2.1 大數據的價值 4
1.2.2 大數據研究意義 4
1.2.3 大數據的應用價值 4
1.2.4 對信息時代的影響 4
1.3 大數據產業簡介 5
1.3.1 大數據產業的概念 5
1.3.2 大數據產業鏈分析 5
1.3.3 大數據產業發展的必然性 6
1.3.4 大數據產業的戰略地位 8
第二章 大數據產業發展環境分析 10
2.1 政策（POLITICAL）環境 10
2.1.1 發達國家大數據政策對比 10
2.1.2 數據中心建設指導意見 14
2.1.3 大數據成為國家發展戰略 14
2.1.4 政府進一步開放數據平臺 15
2.1.5 地區加快制定大數據規劃 15
2.1.6 大數據完善政府治理體系 16
2.2 經濟（ECONOMIC）環境 18
2.2.1 世界經濟運行狀況 18
2.2.2 中國經濟運行現狀 32
2.2.3 中國經濟運行特征 58
2.2.4 中國經濟支撐因素 60
2.2.5 中國經濟發展預測 62
2.3 社會（SOCIAL）環境 65
2.3.1 人口環境分析 65
2.3.2 科技投入狀況 67
2.3.3 城鎮化發展進程 70
2.3.4 行業背景分析 71
2.4 技術（TECHNOLOGICAL）環境 72
2.4.1 大數據關鍵技術介紹 72
2.4.2 大數據技術研發熱點分析 75
2.4.3 大數據技術重點關注領域 75
2.4.4 世界主要企業加快技術研發 76
2.4.5 數據中心發展的技術影響因素 77
第三章 國際大數據產業發展分析 79
3.1 大數據產業總體發展分析 79
3.1.1 大數據產業運行特征 79
3.1.2 大數據產業發展規模 82
3.1.3 大數據細分市場規模 83
3.1.4 大數據應用狀況調查 84
3.1.5 大數據行業市場格局 103
3.1.6 運營商布局大數據業務 103
3.1.7 部分國家大數據發展政策環境 109
3.1.8 部分國家運營商大數據發展狀況 110
3.1.9 發達國家大數據產業發展特點 112
3.2 歐盟開放數據戰略分析 113
3.2.1 大數據產業發展戰略 113
3.2.2 加大技術研發資助力度 117
3.2.3 探索公私合作項目 118
3.2.4 推進大數據應用舉措 119
3.2.5 歐盟大數據發展規劃 120
3.3 美國大數據產業發展分析 121
3.3.1 大數據發展戰略 121
3.3.2 大數據產業狀況 123
3.3.3 大數據應用案例 124
3.3.4 大數據技術發展措施 127
3.3.5 針對安全問題的政策 128
3.3.6 產業發展的經驗借鑒 133
3.4 日本大數據產業發展分析 134
3.4.1 大數據產業地位 134
3.4.2 市場規模及趨勢 135
3.4.3 看好大數據經濟效益 136
3.4.4 加強制造業大數據應用 137
3.4.5 運行大數據預防災害 137
3.4.6 產業重點企業分析 138
3.5 其他國家大數據產業發展狀況 138
3.5.1 英國 138
3.5.2 法國 141
3.5.3 愛爾蘭 143
3.5.4 澳大利亞 144
3.5.5 韓國 145
3.5.6 新加坡 146
第四章 中國大數據產業發展分析 149
4.1 中國大數據產業發展綜述 149
4.1.1 產業發展歷程 149
4.1.2 產業發展階段 149
4.1.3 產業運行情況 151
4.1.4 產業發展提速 152
4.1.5 推動云基地建設 153
4.1.6 交易中心成立 154
4.2 中國大數據產業布局 155
4.2.1 市場供給結構 155
4.2.2 應用行業分布 155
4.2.3 區域集聚發展 156
4.2.4 華北產業集聚 158
4.3 中國大數據產業需求分析 158
4.3.1 主要行業大數據需求狀況 158
4.3.2 企業大數據的應用及需求 158
4.3.3 大數據存儲領域需求分析 163
4.3.4 中國小型機市場需求分析 164
4.4 中國大數據產業存在的問題 165
4.4.1 大數據產業發展難點 165
4.4.2 大數據產業存在的問題 166
4.4.3 大數據產業的現實挑戰 166
4.4.4 大數據應用面臨的挑戰 168
4.4.5 大數據安全問題分析 171
4.5 中國大數據產業的發展策略 173
4.5.1 大數據應作為國家戰略重點 173
4.5.2 大數據產業發展的政策建議 174
4.5.3 加快大數據的研發與應用 176
4.5.4 應避免大數據的過度建設 177
第五章 大數據產業發展格局及發展模式 179
5.1 大數據產業競爭格局 179
5.1.1 不同規模企業的競爭力分析 179
5.1.2 IT產業競相布局大數據產業 180
5.1.3 網絡保險市場大數據競爭狀況 180
5.1.4 企業在智慧城市建設領域的競爭 181
5.2 中國大數據產業區域發展狀況 182
5.2.1 青海省 182
5.2.2 江蘇省 184
5.2.3 四川省 185
5.2.4 貴州省 185
5.2.5 廣東省 186
5.2.6 北京市 187
5.2.7 上海市 189
5.2.8 重慶市 190
5.2.9 廣州市 191
5.3 大數據產業鏈及市場主體分析 192
5.3.1 大數據產業鏈介紹 192
5.3.2 大數據產業結構 193
5.3.3 大數據主要子行業 194
5.4 大數據行業的盈利模式 197
5.4.1 解決方案 197
5.4.2 基礎設施 198
5.4.3 數據產品 199
5.4.4 行業應用 199
5.5 大數據業務的商業模式 200
5.5.1 大數據業務商業模式類型 200
5.5.2 大數據商業模式及應用特點 202
5.5.3 重點企業大數據商業模式 202
5.5.4 構建創新的大數據商業模式 203
第六章 中國大數據行業主要設備市場分析 205
6.1 大數據一體機市場分析 205
6.1.1 大數據一體機簡介 205
6.1.2 大數據一體機的優劣分析 205
6.1.3 大數據一體機的用戶類型 207
6.1.4 國外競爭格局與品牌分布 208
6.1.5 國內市場競爭格局分析 209
6.1.6 國內企業競爭優劣勢分析 210
6.1.7 國內主流品牌及其特點 211
6.2 大數據處理和分析軟件市場分析 213
6.2.1 大數據與商業智能的關系 213
6.2.2 商業智能軟件的應用價值 213
6.2.3 商業分析軟件市場規模 214
6.2.4 大數據軟件市場發展態勢 214
6.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況 215
6.2.6 國內商業智能軟件下游市場 215
6.2.7 大數據軟件市場發展潛力 216
第七章 重點行業大數據應用分析 218
7.1 醫療行業 218
7.1.1 醫療行業大數據應用價值 218
7.1.2 醫療行業大數據應用場景 218
7.1.3 醫療行業的數據類型分析 220
7.1.4 大數據對醫療行業的影響 221
7.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘 222
7.1.6 醫療大數據實現中的關鍵問題 223
7.1.7 大數據在醫療領域的發展趨勢 225
7.2 金融行業 230
7.2.1 金融行業大數據應用價值 230
7.2.2 金融行業大數據應用領域 234
7.2.3 金融行業大數據應用狀況 236
7.2.4 金融行業大數據特征現狀 239
7.2.5 大數據優化企業融資環境 240
7.2.6 金融行業大數據應用案例 242
7.2.7 大數據帶來的挑戰及對策 243
7.3 電子商務 246
7.3.1 大數據處理對電子商務的影響 246
7.3.2 電子商務大數據的應用需求 248
7.3.3 電子商務大數據的具體應用 248
7.3.4 數據分析提高電商企業績效 249
7.3.5 電子商務大數據的發展機遇 251
7.3.6 首個電商大數據指數發布 252
7.3.7 電子商務大數據應用挑戰及對策 253
7.4 零售行業 255
7.4.1 零售行業大數據應用價值 255
7.4.2 零售行業大數據應用需求 258
7.4.3 零售行業數據采集方式 262
7.4.4 零售行業大數據應用案例 262
7.4.5 零售巨頭積極運用大數據 263
7.5 電信行業 267
7.5.1 電信行業大數據應用價值 267
7.5.2 電信行業大數據應用背景 268
7.5.3 電信行業大數據應用需求 274
7.5.4 電信行業大數據應用情況 280
7.5.5 運營商數據中心建設動態 283
7.5.6 電信行業大數據應用案例 285
7.5.7 電信行業大數據發展機會 287
7.6 交通行業 290
7.6.1 交通行業大數據應用意義 290
7.6.2 交通行業大數據應用優勢 291
7.6.3 交通行業大數據應用需求 292
7.6.4 交通行業大數據應用案例 293
7.6.5 交通行業大數據應用問題及對策 294
7.6.6 交通行業大數據應用發展展望 295
7.7 智慧城市 298
7.7.1 中國智慧城市的發展現狀 298
7.7.2 智慧城市大數據應用需求 304
7.7.3 智慧城市大數據應用價值 306
7.7.4 智慧城市大數據應用領域 307
7.7.5 智慧城市大數據應用案例 309
7.8 政府公共服務 312
7.8.1 政府公共服務中大數據應用價值 312
7.8.2 大數據在電子政務領域的應用 313
7.8.3 政府網絡執政中大數據應用挑戰 318
7.8.4 政府統計工作中大數據應用機遇 318
7.8.5 大數據時代對政府信息公開的需求 319
7.8.6 軍隊管理中大數據的應用策略 321
7.9 其他行業 322
7.9.1 電力行業大數據應用分析 322
7.9.2 房地產業大數據應用狀況 324
7.9.3 服裝行業大數據應用分析 326
7.9.4 旅游行業大數據應用策略 327
7.9.5 影視行業大數據應用分析 328
7.9.6 媒體行業大數據應用狀況 333
第八章 國外大數據行業重點企業發展形勢 336
8.1 IBM 336
8.1.1 企業發展概況 336
8.1.2 企業經營狀況 337
8.1.3 項目投資動態 342
8.1.4 項目合作動態 343
8.1.5 在華客戶案例 344
8.2 甲骨文 346
8.2.1 企業發展概況 346
8.2.2 企業經營狀況 346
8.2.3 大數據解決方案 352
8.2.4 大數據服務內容 355
8.2.5 企業大數據策略 358
8.2.6 大數據成發展重點 360
8.3 微軟 361
8.3.1 企業發展概況 361
8.3.2 企業經營狀況 361
8.3.3 大數據解決方案 366
8.3.4 企業發展優勢 369
8.3.5 大數據發展現狀 370
8.3.6 推進數據中心建設 371
8.4 SAP 371
8.4.1 企業發展概況 371
8.4.2 企業經營狀況 372
8.4.3 大數據解決方案 377
8.4.4 大數據查詢平臺 378
8.4.5 大數據預測平臺 381
8.4.6 新版數字解決方案 384
8.4.7 在中國市場的地位 386
8.5 EMC 389
8.5.1 企業發展概況 389
8.5.2 企業經營狀況 390
8.5.3 大數據解決方案 395
8.5.4大數據發展戰略 396
8.5.5 中國市場發展策略 397
8.6 惠普 398
8.6.1 企業發展概況 398
8.6.2 企業經營狀況 398
8.6.3 大數據領域發展動態 403
8.6.4 云監控大數據解決方案 405
8.7 其他企業 406
8.7.1 TERADATA 406
8.7.2 NETAPP 412
8.7.3 亞馬遜 418
8.7.4 GOOGLE 423
8.7.5 CLOUDERA 429
第九章 國內大數據行業重點企業發展形勢 431
9.1 中國移動通信集團公司 431
9.1.1 企業發展概況 431
9.1.2 中國移動經營狀況分析 432
9.1.3 中國移動經營狀況分析 435
9.1.4 中國移動經營狀況分析 439
9.1.5 中國移動大數據發展動態 442
9.2 中國電信集團公司 444
9.2.1 企業發展概況 444
9.2.2 中國電信經營狀況分析 446
9.2.3 中國電信經營狀況分析 449
9.2.4 中國電信經營狀況分析 453
9.2.5 電信加快數據中心建設 456
9.3 中國聯通集團 458
9.3.1 企業發展概況 458
9.3.2 經營效益分析 459
9.3.3 業務經營分析 463
9.3.4 財務狀況分析 465
9.3.5 大數據業務發展分析 465
9.3.6 未來前景展望 466
9.4 百度公司 468
9.4.1 企業發展概況 468
9.4.2 企業經營狀況 470
9.4.3 大數據解決方案 475
9.4.4 百度大數據引擎 480
9.4.5 產業園建設規劃 481
9.5 騰訊公司 481
9.5.1 企業發展概況 481
9.5.2 企業經營狀況 483
9.5.3 騰訊大數據平臺 487
9.5.4 構建大數據生態 488
9.5.5 加快布局大數據 493
9.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司 493
9.6.1 企業發展概況 493
9.6.2 經營效益分析 494
9.6.3 業務經營分析 498
9.6.4 財務狀況分析 504
9.6.5 大數據業務 505
9.6.6 未來前景展望 506
9.7 北京東方國信科技股份有限公司 507
9.7.1 企業發展概況 507
9.7.2 經營效益分析 508
9.7.3 業務經營分析 512
9.7.4 財務狀況分析 518
9.7.5 布局大數據 519
9.7.6 未來前景展望 521
9.8 北京同有飛驥科技股份有限公司 522
9.8.1 企業發展概況 522
9.8.2 經營效益分析 522
9.8.3 業務經營分析 526
9.8.4 財務狀況分析 529
9.8.5 發布大數據存儲 529
9.8.6 未來前景展望 530
9.9 浪潮集團 532
9.9.1 企業發展概況 532
9.9.2 云計算發展戰略 538
9.9.3 大數據一體機產品 540
9.9.4 大數據產業基地 540
9.9.5 企業布局大數據 541
9.9.6 建立智慧城市平臺 542
9.10 華為技術有限公司 543
9.10.1 企業發展概況 543
9.10.2 推出大數據一體機 545
9.10.3 發布企業級大數據分析平臺 546
9.10.4 與央視合作大數據存儲系統 547
9.10.5 華為將擴大大數據產業規模 547
9.11 阿里巴巴集團 548
9.11.1 企業發展概況 548
9.11.2 企業經營狀況 549
9.11.3 企業大數據應用策略 554
9.11.4 B2B業務大數據模式 554
9.11.5 建設城市大數據平臺 555
9.11.6 大數據產業發展動態 556
第十章 大數據產業投資戰略分析 557
10.1 大數據產業投資狀況 557
10.1.1 大數據市場投資空間巨大 557
10.1.2 數據中心的投資建設加快 557
10.1.3 大數據融資規模持續上升 558
10.1.4 大數據行業風險投資動向 559
10.1.5 大數據企業投融資動態 560
10.2 中國大數據產業投融資狀況分析 561
10.2.1 大數據產業投資歷程回顧 561
10.2.2 大數據企業融資情況分析 561
10.2.3 大數據產業投資領域分布 562
10.2.4 國內外大數據創業投資對比 563
10.2.5 大數據投資存在概念泡沫 564
10.2.6 大數據創業企業投資方向 564
10.2.7 國內大數據企業融資動態 565
10.3 大數據產業投資機遇 565
10.3.1 大數據產業的投資機遇 565
10.3.2 大數據產業的投資熱點 567
10.3.3 大數據時代的投資機遇 569
10.3.4 大數據應用行業潛在市場 570
10.4 大數據產業投資風險及防范 570
10.4.1 大數據行業投資風險綜述 570
10.4.2 數據的流動性和可獲取性風險 573
10.4.3 大數據項目投資風險急劇增加 573
10.4.4 評估大數據產業投資回報的措施 574
第十一章 大數據產業發展前景及趨勢 577
11.1 大數據產業發展前景及趨勢預測 577
11.1.1 大數據市場規模預測 577
11.1.2 大數據收入規模預測 577
11.1.3 大數據分析方案收入預測 578
11.1.4 大數據市場發展熱點展望 578
11.2 中國大數據產業發展前景及趨勢預測 581
11.2.1 發展機遇 581
11.2.2 大數據市場發展機會 582
11.2.3 大數據市場發展趨勢 584
11.2.4 大數據市場重點內容 584
11.2.5 大數據人才需求預測 585
11.2.6 大數據市場熱點猜想 586
11.2.7 應用市場發展趨勢 588
11.2.8 渠道模式趨勢分析 589
11.2.9 技術與產品趨勢 592
11.3 中國大數據產業預測分析 595
11.3.1 中國大數據產業發展因素分析 595
11.3.2 大數據市場規模預測 595
11.3.3 中國大數據市場規模預測 596
11.3.4 中國移動互聯網市場規模預測 596
11.3.5 中國金融行業大數據投資規模預測 597
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