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2023-2027年中国大数据应用行业全景调研与发展战略研究报告

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本研究报告由中研普华咨询集团领衔撰写

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第一章 大数据产业基本概述  1

第一节 大数据基本概念     1

一、大数据的定义与特征    1

二、大数据与bi的区别      3

第二节 大数据产生的历史背景  5

一、信息技术的进步    5

二、互联网的诞生与发展    7

三、云计算的发展与应用    11

四、物联网的发展       18

五、社交网络的发展    19

六、智能终端的普及    19

第三节 大数据的作用与影响     20

一、大数据的作用与意义    20

1、对于国家和政府     20

2、对于企业  20

3、对于个人  22

二、大数据的商业价值       22

三、大数据的影响与趋势    26

第四节 大数据产业链解析  28

一、大数据的生态系统       28

二、大数据产业的概念       29

三、大数据产业链构成       30

1、数据产生与集聚层  30

2、数据组织与管理层  30

3、数据分析与发现层  30

4、数据应用与服务层  31

四、大数据产业链建设情况       31

第五节 大数据与实体经济融合应用  36

一、行业应用大数据的特点       36

二、行业应用大数据的深层分析       37

三、行业应用大数据的关键因素       39

第六节 大数据带来的机遇与挑战     40

一、大数据带来的机遇       40

1、大数据的挖掘和应用成为核心     40

2、大数据为信息安全带来发展契机  40

3、使商业智能和信息安全增速加快  42

二、大数据带来的挑战       46

1、人才挑战  46

2、技术挑战  47

3、信息安全挑战  48

4、发展环境的挑战     49

5、行业竞争的挑战     50

6、投资风险带来的挑战     50

第二章 大数据产业发展环境  52

第一节 大数据行业市场环境     52

一、行业管理体制       52

二、行业政策规划       52

三、行业相关标准       58

四、国内经济形势       60

五、产业社会环境       65

第二节 大数据关键技术分析     66

一、大数据与云计算    66

1、编程模型  66

2、海量数据分布存储技术  66

3、海量数据管理技术  67

4、虚拟化技术     67

5、云计算平台管理技术     70

6、并行计算和并行算法     71

7web2.0   71

8、面向服务的体系结构soa    72

9、云安全     72

二、大数据处理工具    74

第三节 中国政府对大数据发展的政策支持     78

一、“数字贸易”首次列入服务贸易发展规划  78

二、“十四五”规划明确大数据中心建设  79

三、《“十四五”大数据产业发展规划》解读    81

第三章 全球大数据产业发展分析  88

第一节 全球已全面进入大数据时代  88

一、全球大数据储量规模    88

二、全球大数据地区分布    88

第二节 全球大数据厂商创新成果分析     92

一、hadoop分发 92

二、下一代数据仓库    92

三、大数据分析平台和应用       95

四、大数据即服务       96

五、非hadoop大数据平台       97

第三节 全球大数据应用现状与动向  98

一、国外的数据开放战略与浪潮       98

二、国外大数据应用现状与经济价值       105

1、美国大数据应用现状与价值  105

2、欧洲大数据应用现状与价值  109

3、日本大数据应用现状与价值  109

三、大数据已上升到国家战略高度    110

1、美国提出大数据发展计划     110

2、欧盟将大数据作为horizon2020计划优先领域 117

3、日本新ict战略重点关注大数据  117

4、韩国推出大数据中心战略     117

四、2020-2022年全球大数据发展回顾   118

五、全球大数据产业市场格局分析    121

第四节 全球大数据产业商业模式分析     122

一、大数据内生型价值模式       122

二、大数据外生型价值模式       122

三、大数据寄生型价值模式       123

四、大数据产品型价值模式       123

五、大数据云计算服务型价值模式    123

第五节 全球大数据产业市场规模及预测  123

一、全球大数据产业规模及预测       123

二、全球大数据细分市场及预测       124

1、全球大数据细分市场     124

2、大数据专业服务市场及预测  124

3、大数据计算机市场规模及预测     124

4、大数据软件市场规模及预测  125

第六节 全球大数据产业发展趋势与问题  125

一、全球大数据产业发展趋势    125

二、全球大数据技术发展趋势    129

1、技术趋向多样化     129

2、基于云的数据分析平台将更趋完善     130

3、数据分析集逐步扩大     132

三、全球大数据面临的主要问题       132

1、大数据存储技术     132

2、数据深度分析与挖掘     133

3、数据安全  133

4、隐私保护  134

第四章 中国大数据行业发展分析  135

第一节 中国大数据时代已来临  135

一、大数据市场规模    135

二、大数据应用    135

1、大数据应用现状     135

2、大数据应用场景     135

3、大数据应用带来的效果  136

4、大数据应用的主要障碍  136

5、未来大数据投入趋势     137

三、大数据资源    137

1、数据规模  137

2、数据来源  138

3、数据类型  138

4、数据共享  138

5、数据管理  143

四、大数据平台    143

1、建设模式  143

2、自建大数据平台模式     144

3、采购公共云服务模式     144

4、大数据产品选型     145

五、政策需求和资源需求    148

六、大数据产业园发展现状       149

第二节 中国大数据企业发展分析     150

一、国内大数据企业画像分析    150

1、国内大数据企业的爆发期     150

2、国内大数据企业地域布局状况     151

3、国内大数据企业融资状况     154

4、国内大数据企业应用场景     154

二、国内大数据企业布局情况    155

1bat大数据布局情况     155

2、传统it企业大数据布局 158

三、新兴典型大数据企业分析    159

1、海云数据  159

2、昆仑数据  160

第三节 中国大数据应用实践分析     163

一、大数据在经济预警方面的应用    163

二、大数据在市场营销方面的应用    164

三、大数据在医疗领域的应用    165

四、大数据在金融领域的应用    172

五、企业大数据产品与技术动向       173

六、中关村大数据产业链雏形初现    175

七、地方政府推出政策助推大数据发展    176

八、华为联手英国大学开发“大数据”    176

九、工业大数据支撑中国制造弯道取直    177

第五章 工业大数据发展应用分析  178

第一节 工业大数据概念、意义与落地实施     178

一、工业大数据的背景与意义    178

二、工业大数据的概念       180

三、工业大数据的优势       181

四、工业大数据的应用模式       182

五、工业大数据与企业转型       183

六、工业大数据应用的工程方法       184

第二节 工业大数据的创新价值  185

一、数据始终影响着人类工业化进程       185

二、数据在信息化过程中发挥着核心作用       186

三、工业大数据是新工业革命的基础动力       186

第三节 工业大数据典型应用场景     187

一、优化现有业务,实现提质增效    187

1、研发能力提升  187

2、生产过程优化  187

3、服务快速反应  188

4、推动精准营销  188

二、促进企业升级转型       188

1、创新研发设计模式,实现个性化定制  188

2、建立先进生产体系,支撑智能化生产  189

3、基于全产业链大数据,实现网络化协同     190

4、监控产品运行状态和环境,实现服务化延伸     190

三、进中小企业创新创业    191

第四节 工业大数据的实施策略  191

一、业务的加减乘除    191

二、过程的智能再造    192

三、架构的统筹规划    192

四、分析算法与模型的领域化    193

五、人才的培养引进    194

第五节 工业大数据应用案例     194

一、北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级       194

二、北科亿力推动炼铁行业大数据应用    199

三、大唐集团工业大数据应用    205

四、东方国信大数据实现联合利华能效提升    210

五、沙钢能源管理大数据应用    214

六、陕鼓动力智能运维大数据应用    220

七、仪电显示工业大数据应用实践    226

八、中联重科工业大数据应用实践    231

第六节 佛山高新区:推动工业大数据创新应用     236

一、积极深化“互联网+先进制造业”发展     236

二、营造工业大数据发展应用良好生态    237

三、积极推动企业“上云上平台”    238

四、未来展望       239

第六章 大数据在企业管理的应用探讨 241

第一节 基于大数据时代背景下企业管理模式的思考     241

一、大数据时代背景下企业经营管理面临的挑战    241

二、大数据时代背景下企业经营管理模式       242

第二节 大数据在人力资源管理中的应用  243

一、大数据在人力资源管理中的应用现状       243

1、标杆企业应用大数据提升人力资源管理     243

2、大数据在人力资源管理中的优势运用  244

3、大数据在人力资源管理应用中存在的障碍  245

二、大数据应用于人力资源管理的实施建议    247

第三节 大数据在企业财务管理的应用探讨     248

一、大数据对传统财务管理的影响    248

二、大数据环境下企业财务管理工作的发展方向    249

三、大数据在企业财务管理中的具体应用       250

1、拓宽企业财务资金的筹措渠道     250

2、实现对财务风险的动态分析  251

3、完善企业的财务内部控制制度     251

4、帮助企业培养复合型财务管理人才     251

5、构建信息化数据管理系统     252

第四节 大数据在企业成本管理中的应用  252

一、企业成本管理       252

二、大数据对企业成本管理的影响    253

三、大数据在企业成本管理中的运用       254

1、大数据在第一产业成本管理中的运用  254

2、大数据在第二产业成本管理中的应用  254

3、大数据在第三产业成本管理中的应用  255

第五节 大数据时代下高新技术企业研发成本管理创新  255

一、高新技术企业研发成本       255

二、大数据对高新技术企业研发成本管理的影响    256

1、不断促进研发费用优化  256

2、扩大研发成本管理范围  256

三、高新技术企业在大数据时代下的研发成本管理创新       256

第六节 大数据时代企业的市场营销策略分析  258

一、大数据对企业营销的影响    258

二、大数据时代企业的营销策略       260

第七章 大数据安全研究   262

第一节 对大数据安全的认识和思考  262

第二节 大数据安全法规政策和标准化现状     264

一、iso/iec jtc1       264

二、itu-t     265

三、nist       266

四、sac tc28    266

五、tc260   267

第三节 大数据安全相关标准现状     267

一、传统数据安全标准规范       267

二、个人信息安全标准规范       270

三、大数据安全标准规范    272

第四节 大数据安全技术发展情况     273

一、大数据平台安全技术    273

二、数据安全技术       276

三、个人隐私保护技术       279

四、大数据安全技术发展现状总结    280

第五节 大数据安全面临的技术问题和挑战     282

一、平台安全问题与挑战    282

二、数据安全问题和挑战    283

三、个人隐私安全挑战       285

第六节 典型行业大数据应用和安全风险  286

一、安全大数据    286

二、电子政务大数据    288

三、健康医疗大数据    291

四、电商行业大数据    293

五、电信行业大数据    295

第七节 大数据应用安全实践     297

一、阿里云大数据安全实践       297

二、百度大数据安全实践    299

三、华为大数据安全实践    301

四、京东大数据安全实践    304

五、奇虎360大数据安全实践   305

六、腾讯大数据安全实践    307

七、中国移动大数据安全实践    309

八、cloudera大数据安全实践  312

九、hadoop大数据安全实践     314

十、ibm 大数据安全实践   315

十一、microsoft大数据安全实践      318

第八节 企业大数据的安全分析与防护策略     320

一、大数据安全防护分析    320

1、大数据采集安全     320

2、大数据传输安全     321

3、大数据存储安全     321

4、大数据应用安全     321

5、大数据共享及销毁  321

二、企业大数据安全防护策略    322

第九节 大数据安全标准化工作建议  322

第八章 大数据细分应用领域需求与市场分析    326

第一节 政府需求市场  326

一、电子政务建设现状       326

二、政府大数据应用需求    328

三、政府大数据应用场景    329

四、政府大数据应用价值    331

五、政府大数据应用典型案例    332

六、政府大数据应用市场前景    333

第二节 电信行业需求市场  333

一、行业大数据应用需求    333

二、行业大数据应用场景    333

三、行业大数据应用价值    336

四、行业大数据应用典型案例    336

五、行业大数据应用市场前景    337

第三节 金融行业需求市场  337

一、行业信息化建设现状    337

二、行业数据量及其特征    337

三、行业大数据应用需求    337

四、行业大数据应用场景    338

五、行业大数据应用价值    339

六、行业大数据应用典型案例    339

七、行业大数据应用市场前景    341

第四节 互联网行业需求市场     341

一、行业数据储量与特点    341

二、行业大数据应用需求    343

三、行业大数据应用场景    343

四、行业大数据应用价值    344

五、行业大数据应用经典案例    347

六、行业大数据应用市场前景    347

第五节 零售行业需求市场  347

一、行业信息化现状    347

二、行业数据量与特点       348

三、行业大数据应用场景    348

四、行业大数据应用价值    349

五、行业大数据应用经典案例    351

六、行业大数据应用市场前景    352

第六节 医疗行业需求市场  352

一、行业信息化建设情况    352

二、行业数据量及其特点    355

三、行业大数据应用场景    355

四、行业大数据应用价值    361

五、行业大数据应用典型案例    362

六、行业大数据应用市场前景    363

第七节 智慧城市行业需求市场  363

一、智慧城市建设情况       363

二、智慧城市大数据应用需求    364

三、智慧城市大数据应用经典案例    366

四、智慧城市大数据应用市场前景    367

第八节 能源业需求市场     367

一、行业信息化建设现状    367

二、行业大数据应用需求    368

三、行业大数据应用场景    368

四、行业大数据应用价值    369

五、行业大数据应用经典案例    369

六、行业大数据应用市场前景    370

第九节 制造业需求市场     371

一、行业信息化建设现状    371

二、行业数据量及其特点    371

三、行业大数据应用需求    371

四、行业大数据应用场景    372

五、行业大数据应用价值    373

六、行业大数据应用市场前景    373

第十节 其它领域需求市场  373

一、教育行业大数据应用需求市场    373

二、军事行业大数据应用需求市场    374

三、旅游行业大数据应用需求市场    375

第九章 八大国家大数据综合试验区发展分析    378

第一节 贵州国家大数据综合试验区  378

一、大数据发展战略    378

二、区域发展规模       378

三、大数据发展前景    378

第二节 京津冀跨区域类大数据综合试验区     379

一、大数据发展战略    379

二、区域发展规模       380

三、大数据发展前景    380

第三节 珠江三角洲跨区域类大数据综合试验区     380

一、大数据发展战略    380

二、区域发展规模       380

三、大数据发展前景    381

第四节 上海、河南、重庆、沈阳区域示范类综合试验区     381

一、大数据发展战略    381

二、区域发展规模       382

三、大数据发展前景    383

第五节 内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区  385

一、大数据发展战略    385

二、区域发展规模       385

三、大数据发展前景    385

第十章 中国大数据行业竞争分析  386

第一节 行业总体市场竞争状况分析  386

一、大数据行业竞争结构分析    386

1、现有企业间竞争     386

2、潜在进入者分析     386

3、替代品威胁分析     386

4、供应商议价能力     387

5、客户议价能力  387

6、竞争结构特点总结  387

二、大数据行业集中度分析       388

三、大数据行业swot分析      388

第二节 中国大数据行业竞争综述     391

一、中国大数据行业竞争格局    391

二、中国大数据行业竞争力       393

三、中国大数据行业兼并重组    395

第三节 大数据市场竞争策略分析     395

第十一章 2021年大数据行业领先企业经营分析      397

第一节 科技龙头企业大数据业务分析     397

一、华为技术       397

二、阿里巴巴       399

三、腾讯科技       400

四、百度公司       402

五、中兴通讯       407

六、联想集团       408

第二节 浪潮集团有限公司  409

一、企业发展概述       409

二、企业经营情况       409

三、企业解决方案       410

四、企业营销情况       413

五、企业竞争能力       413

六、企业发展动态       413

第三节 广联达科技股份有限公司     416

一、企业发展概述       416

二、企业经营情况       416

三、企业解决方案       416

四、企业营销情况       418

五、企业竞争能力       418

六、企业发展动态       421

第四节 数据堂(北京)科技股份有限公司     421

一、企业发展概述       421

二、企业经营情况       422

三、企业解决方案       423

四、企业营销情况       425

五、企业竞争能力       425

六、企业发展动态       426

第五节 拓尔思信息技术股份有限公司     426

一、企业发展概述       426

二、企业经营情况       427

三、企业解决方案       427

四、企业营销情况       429

五、企业竞争能力       429

六、企业发展动态       432

第六节 荣联科技集团股份有限公司  433

一、企业发展概述       433

二、企业经营情况       433

三、企业解决方案       434

四、企业营销情况       435

五、企业竞争能力       435

六、企业发展动态       438

第七节 绿盟科技集团股份有限公司  439

一、企业发展概述       439

二、企业经营情况       439

三、企业解决方案       440

四、企业营销情况       441

五、企业竞争能力       441

六、企业发展动态       446

第八节 杭州合众数据技术有限公司  447

一、企业发展概述       447

二、企业经营情况       447

三、企业解决方案       447

四、企业营销情况       448

五、企业竞争能力       448

六、企业发展动态       449

第九节 北京思特奇信息技术股份有限公司     449

一、企业发展概述       449

二、企业经营情况       450

三、企业解决方案       450

四、企业营销情况       451

五、企业竞争能力       453

六、企业发展动态       455

第十节 曙光信息产业股份有限公司  457

一、企业发展概述       457

二、企业经营情况       458

三、企业解决方案       458

四、企业营销情况       460

五、企业竞争能力       460

六、企业发展动态       461

第十一节 普元信息技术股份有限公司     461

一、企业发展概述       461

二、企业经营情况       462

三、企业解决方案       463

四、企业营销情况       464

五、企业竞争能力       465

六、企业发展动态       468

第十二节 华云数据控股集团有限公司     469

一、企业发展概述       469

二、企业经营情况       469

三、企业解决方案       470

四、企业营销情况       471

五、企业竞争能力       472

六、企业发展动态       472

第十三节 深圳市华傲数据技术有限公司  475

一、企业发展概述       475

二、企业经营情况       475

三、企业解决方案       475

四、企业营销情况       478

五、企业竞争能力       479

六、企业发展动态       480

第十四节 成都四方伟业软件股份有限公司     481

一、企业发展概述       481

二、企业经营情况       481

三、企业解决方案       482

四、企业营销情况       483

五、企业竞争能力       483

六、企业发展动态       486

第十五节 北京华宇软件股份有限公司     487

一、企业发展概述       487

二、企业经营情况       487

三、企业解决方案       488

四、企业营销情况       490

五、企业竞争能力       490

六、企业发展动态       492

第十六节 九次方大数据信息集团有限公司     492

一、企业发展概述       492

二、企业经营情况       492

三、企业解决方案       493

四、企业营销情况       493

五、企业竞争能力       494

六、企业发展动态       494

第十七节 北京海量数据技术股份有限公司     495

一、企业发展概述       495

二、企业经营情况       496

三、企业解决方案       496

四、企业营销情况       497

五、企业竞争能力       497

六、企业发展动态       499

第十八节 创意信息技术股份有限公司     499

一、企业发展概述       499

二、企业经营情况       500

三、企业解决方案       500

四、企业营销情况       501

五、企业竞争能力       501

六、企业发展动态       503

第十九节 厦门市美亚柏科信息股份有限公司  503

一、企业发展概述       503

二、企业经营情况       503

三、企业解决方案       504

四、企业营销情况       506

五、企业竞争能力       506

六、企业发展动态       510

第二十节 北京东方国信科技股份有限公司     511

一、企业发展概述       511

二、企业经营情况       512

三、企业解决方案       512

四、企业营销情况       514

五、企业竞争能力       515

六、企业发展动态       519

第二十一节 神州数码信息服务股份有限公司  519

一、企业发展概述       519

二、企业经营情况       520

三、企业业务方向       520

四、企业营销情况       522

五、企业竞争能力       522

六、企业发展动态       525

第二十二节 天泽信息产业股份有限公司  526

一、企业发展概述       526

二、企业经营情况       526

三、企业解决方案       527

四、企业营销情况       527

五、企业竞争能力       528

六、企业发展动态       529

第二十三节 北京线点科技有限公司  529

一、企业发展概述       529

二、企业经营情况       529

三、企业解决方案       529

四、企业营销情况       530

五、企业竞争能力       530

六、企业发展动态       531

第二十四节 北京百分点科技集团股份有限公司     531

一、企业发展概述       531

二、企业经营情况       531

三、企业业务方向       532

四、企业营销情况       532

五、企业发展动态       533

六、企业发展目标       533

第二十五节 北京久其软件股份有限公司  534

一、企业发展概述       534

二、企业经营情况       535

三、企业解决方案       535

四、企业营销情况       536

五、企业竞争能力       537

六、企业发展动态       538

第二十六节 北京信柏信息科技有限公司  538

一、企业发展概述       538

二、企业经营情况       539

三、企业解决方案       539

四、企业营销情况       540

五、企业竞争能力       540

六、企业发展动态       540

第二十七节 国政通科技有限公司     541

一、企业发展概述       541

二、企业经营情况       541

三、企业解决方案       541

四、企业营销情况       544

五、企业竞争能力       544

六、企业发展动态       546

第二十八节 佰聆数据股份有限公司  546

一、企业发展概述       546

二、企业经营情况       546

三、企业解决方案       547

四、企业营销情况       548

五、企业竞争能力       548

六、企业发展动态       549

第二十九节 北京同有飞骥科技股份有限公司  549

一、企业发展概述       549

二、企业经营情况       550

三、企业解决方案       550

四、企业营销情况       551

五、企业竞争能力       551

六、企业发展动态       555

第三十节 北京缔元信互联网数据技术有限公司     555

一、企业发展概述       555

二、企业经营情况       556

三、企业解决方案       556

四、企业营销情况       557

五、企业竞争能力       557

六、企业发展动态       558

第十二章 2023-2027年大数据行业前景及趋势预测 559

第一节 后疫情时代我国大数据行业发展趋势预测  559

一、“十四五”大数据产业发展目标分析  559

二、“十四五”大数据产业应用趋势分析  562

三、后疫情时代大数据产业及应用趋势预测    564

第二节 2023-2027年大数据市场发展前景     565

一、2023-2027年大数据市场发展潜力   565

二、2023-2027年大数据市场发展前景   565

三、2023-2027年大数据行业发展趋势   566

第三节 2023-2027年大数据产业细分市场预测     568

一、2023-2027年大数据市场规模预测   568

二、2023-2027年大数据软件市场发展预测   568

三、2023-2027年大数据服务市场发展预测   569

四、2023-2027年大数据基础架构硬件市场预测   569

第四节 中国大数据行业存在的问题及对策     569

一、中国大数据行业存在的问题       569

二、大数据行业发展的建议对策       571

第十三章 2023-2027年大数据行业投资分析     573

第一节 大数据行业投资特性分析     573

一、大数据行业进入壁垒分析    573

二、大数据行业盈利因素分析    573

三、大数据行业盈利模式分析    574

第二节 硬件层面投资机会分析  576

一、大数据对数据存储需求       576

二、数据存储市场格局现状       576

1、云存储市场格局     576

2、存储器市场格局     577

3、数据中心市场格局  579

三、服务器市场格局现状    580

四、硬件层面投资机会分析       581

第三节 软件层面投资机会分析  582

一、基础软件投资机会分析       582

二、应用软件投资机会分析       582

第四节 信息服务层面投资机会  583

一、it基础设施服务业投资机会       583

二、信息咨询服务业投资机会    583

三、信息安全行业投资机会       583

四、信息制造行业投资机会       583

第五节 大数据产业投融资分析  584

一、大数据产业投资分析    584

二、大数据产业融资方式    584

1pe/vc     584

2、上市融资  585

3、天使投资  585

三、大数据产业融资机会    586

四、大数据产业投资风险    587

五、大数据产业投资建议    587

第十四章 大数据行业发展战略研究     588

第一节 大数据行业发展战略研究     588

一、战略综合规划       588

二、技术开发战略       590

三、业务组合战略       591

四、区域战略规划       593

五、产业战略规划       593

六、营销品牌战略       594

七、竞争战略规划       595

第二节 对中国大数据品牌的战略思考     596

一、大数据品牌的重要性    596

二、大数据实施品牌战略的意义       597

三、大数据企业品牌的现状分析       599

四、中国大数据企业的品牌战略       600

五、大数据品牌战略管理的策略       601

第三节 大数据经营策略分析     602

一、大数据市场细分策略    602

二、大数据市场创新策略    604

三、品牌定位与品类规划    609

四、大数据新产品差异化战略    611

第四节 大数据行业投资战略研究     612

图表目录

图表:大数据产业链全景图       31

图表:部分行业代表性企业大数据应用情况    37

图表:2020年全国居民人均可支配收入平均数与中位数     60

图表:中国大数据行业部分相关政策一览表    121

图表:2018-2024年全球大数据产业规模及预测   123

图表:2018-2024年全球大数据行业专业服务规模及预测   124

图表:2018-2024年全球大数据行业硬件市场规模及预测   124

图表:2018-2023年全球大数据行业软件市场规模及预测   125

图表:基于云的数据分析平台框架示意图       130

图表:不同数据存储量的企业采取saas模式占比 131

图表:2018-2022年中国大数据行业市场规模       135

图表:我国企业大数据应用场景       136

图表:未来大数据投入趋势       137

图表:大数据平台建设模式占比       143

图表:大数据企业融资状况       154

图表:kmx工业大数据平台风电领域应用技术架构      198

图表:北科亿力炼铁大数据技术架构       203

图表:大唐集团工业大数据技术架构       207

图表:strata能效管理大数据技术架构    212

图表:沙钢能源管理大数据技术架构       218

图表:陕鼓远程智能运维系统技术架构    224

图表:仪电显示工业大数据平台架构       229

图表:中联重科工业大数据平台架构       235

图表:阿里云数加大数据交换平台安全框架    297

图表:阿里云大数据安全管控体系    299

图表:百度大数据平台安全架构       300

图表:华为fusion insight大数据分析平框架图     302

图表:华为fusion insight大数据分析平台安全体系图 302

图表:京东万象数据服务平台数据安全框架    304

图表:奇虎360大数据平台安全保障体系框架       306

图表:腾讯公司大数据安全关键点    308

图表:中国移动大数据安全保障体系框架图    309

图表:cloudera安全体系架构  312

图表:开源大数据平台安全机制       314

图表:ibm安全参考架构    316

图表:hdinsight存储体系结构的抽象视图     319

图表:国外电信运营商大数据应用    334

图表:国内电信运营商大数据运用层次    335

图表:2020-2022年中国金融大数据应用需求规模       338

图表:中信银行大数据应用技术架构图    339

图表:客户综合分析管理系统功能架构图       341

图表:2020-2022年中国互联网大数据应用需求规模   343

图表:合众安审大数据分析平台优势       448

图表:普元信息主要产品及服务简要介绍       463

图表:创意信息各类业务的主要内容       501

图表:“互联网+群防群治”工作平台       504

图表:北京线点科技有限公司资源管理平台解决方案    530

图表:政务大数据治理       532

图表:智能数据能力开放平台业务架构图       543

图表:设备资产探索分析应用解决方案    547

图表:北京缔元信互联网数据技术有限公司业务拓展分析    556

图表:2023-2027年大数据市场规模预测       568

图表:2023-2027年大数据软件市场发展预测       568

图表:2023-2027年大数据服务市场规模发展预测       569

图表:2023-2027年大数据硬件市场规模预测       569

图表:云存储市场格局       576

图表:全球nor flash主要供应商营收市场占比  579

图表:数据中心市场份额分布    580

图表:大数据企业品牌分布       599

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

  移动互联网时代,数据爆炸式增长后带来巨大的流量,运营商在收入上却没有得到相应的提升,还面临着数据流的附加值被互联网公司“吸”走的挑战,面临沦为管道的尴尬。在接下来的移动互联网的竞争中,运营商要怎么办?对于电信运营商而言,大流量、大数据带来更加严峻的考验,但是同时机遇往往与挑战并存,运营商手中所掌握的海量数据,也是产业链上其他环节望尘莫及的。另外,高效的信息分析能力,将帮助运营商在日益激烈的市场竞争中准确决策,深度挖掘流量和数据价值,从而摆脱“管道化”风险。

  随着互联网、移动互联网、物联网、云计算的兴起以及移动智能终端的快速普及,运营商的网络获得了更完整的用户数据。例如在用户层面,除了常见的年龄、品牌、资费、入网渠道等基本信息外,数据还包括上网时间、上网地点、浏览内容偏好、各种应用的使用时间等;在终端层面,包括IMEI、MAC、终端品牌、终端类型、终端预装了哪些应用、终端的操作系统、终端的尺寸等。此外,还有诸如Web浏览记录、传感器信号、GPS跟踪和社交网络信息等数据。按《爆发》一书中的说法--“爆发展示的是一种思维方式,而不是预测方法。从物理学到人类社会大数据时代我们的行为确实可以预测,我们在享受一些免费服务的同时,出卖自己的喜好。”从这些庞大的用户数据中,可以分析出不同用户的行为习惯和消费喜好,并最终提高经营效率。

  本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国大数据应用市场进行了分析研究。报告在总结中国大数据应用行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国大数据应用行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为大数据应用企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。
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《2023-2027年中国大数据应用行业全景调研与发展战略研究报告》由中研普华大数据应用行业分析专家领衔撰写,主要分析了大数据应用行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对大数据应用行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的大数据应用行业数据分析,帮助客户评估大数据应用行业投资价值。
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报告编号:1862003

出版日期:2023年1月

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