| 中國的大數據應用處在起步階段，但隨著電信和銀行領域開始對大數據技術和服務產生濃厚的興趣，未來**年我國大數據市場將突破百億元。**年市場規模達到4.7億元，**年增至11.2億元，增長率高達138%，**年，保持了與**年基本持平的增速，增長率為114.38%，市場規模達到24.1億元，未來**年內有望突破150億元，**年有望達到180億規模，其中增長率最高的是存儲市場，將達到60.8%，伺服器市場的增長率則是38.3%，遠遠高於其他非大數據產品相關的市場，由此來看整個行業發展空間巨大。 進入**年以來，大數據受到各界廣泛關注，已滲透到金融、醫療、消費、電力、製造以及幾乎各個行業，大數據的新產品、新技術、新服務也正在不斷地湧現。 |
| 我國大數據產業集聚發展效應開始顯現，出現京津冀區域、長三角地區、珠三角地區和中西部4個集聚發展區，各具發展特色。北京依託中關村在信息產業的領先優勢，快速集聚和培養了一批大數據企業，繼而迅速將集聚勢能擴散到津冀地區，形成京津冀大數據走廊格局。長三角地區城市將大數據與當地智慧城市、雲計算發展緊密結合，使大數據既有支撐又有的放矢，吸引了大批大數據企業。珠三角地區在產業管理和應用發展等方面率先垂範，對企業扶持力度大，集聚效應明顯。大數據產業鏈上下遊企業合作意願強烈，各集聚區間的合作步伐加快，產學研協同創新發展初見成效。 |
| 大數據行業「十三五」規劃主要目標，到**年，大數據在國民經濟和社會各領域廣泛應用，推動全國信息化總體水平再上新臺階，邁入世界先進水平。推動制定一批國家、行業和地方大數據標準，引進和培育大數據龍頭企業，建設大數據產業基地，將大數據打造成為國民經濟新興支柱產業。 |
| 中國產業調研網發布的中國大數據行業現狀分析與發展趨勢研究報告（2020年版）認為，到**年，形成50個大數據產業示範園區，引進和培育100戶大數據龍頭企業，通過大數據帶動相關產業規模達20萬億元，建成全球領先的大數據資源中心和大數據應用服務示範基地。 |
| 推動我國大數據產業穩步快速發展，到**年，大數據產業體系基本健全，業務形態較為齊備，創新能力顯著增強，安全保障能力明顯提高。 |
| 《中國大數據行業現狀分析與發展趨勢研究報告（2020年版）》對大數據行業相關因素進行具體調查、研究、分析，洞察大數據行業今後的發展方向、大數據行業競爭格局的演變趨勢以及大數據技術標準、大數據市場規模、大數據行業潛在問題與大數據行業發展的癥結所在，評估大數據行業投資價值、大數據效果效益程度，提出建設性意見建議，為大數據行業投資決策者和大數據企業經營者提供參考依據。 |
|
第一部分 大數據行業發展綜述 |
第一章 大數據產業基本概述 |
第一節 大數據基本概念 |
| 一、大數據的定義 |
| 二、大數據的特徵 |
| 三、大數據的類型 |
| 四、大數據與BI的區別 |
第二節 大數據產生的歷史背景 |
| 一、信息技術的進步 |
| 二、網際網路的誕生與發展 |
| 三、雲計算的發展與應用 |
| 四、物聯網的發展 |
| 五、社交網絡的發展 |
| 六、智能終端的普及 |
第三節 大數據的作用與影響 |
| 一、大數據的作用與意義 |
| 1、對於國家和政府 |
| 2、對於企業 |
| 3、對於個人 |
| 二、大數據的商業價值 |
| 三、大數據的影響與趨勢預測分析 |
| 1、對信息技術產業的影響 |
| 2、對信息技術應用的影響 |
第四節 大數據產業鏈解析 |
| 一、大數據的生態系統 |
| 二、大數據產業的概念 |
| 三、大數據產業鏈構成 |
| 1、數據產生與集聚層 |
| 2、數據組織與管理層 |
| 3、數據分析與發現層 |
| 4、數據應用與服務層 |
第五節 大數據關鍵技術分析 |
| 一、大數據與雲計算 |
| 1、編程模型 |
| 2、海量數據分布存儲技術 |
| 3、海量數據管理技術 |
| 4、虛擬化技術 |
| 5、雲計算平臺管理技術 |
| 6、並行計算和並行算法 |
| 7、Web2.0 |
| 8、面向服務的體系結構SOA |
| 9、雲安全 |
| 二、大數據處理工具 |
| 1、Hadoop |
| 2、HPCC |
| 3、Storm |
| 4、ApacheDrill |
| 5、RapidMiner |
| 6、PentahoBI |
第六節 大數據帶來的機遇與挑戰 |
| 一、大數據帶來的機遇 |
| 1、大數據的挖掘和應用成為核心 |
| 2、大數據為信息安全帶來發展契機 |
| 3、使商業智能和信息安全增速加快 |
| 二、大數據帶來的挑戰 |
| 1．人才 |
| 2．技術 |
| 3．信息安全 |
|
第二部分 大數據行業市場分析 |
第二章 全球大數據產業發展現狀與預測分析 |
第一節 全球已全面進入大數據時代 |
| 一、全球大數據儲量規模 |
| 二、全球大數據地區分布 |
第二節 全球大數據廠商創新成果分析 |
| 一、Hadoop分發 |
| 二、下一代數據倉庫 |
| 轉自：https://www.cir.cn/R_ITTongXun/91/DaShuJuFaZhanXianZhuangFenXiQianJingYuCe.html |
| 三、大數據分析平臺和應用 |
| 1、大數據分析的分類 |
| 2、數據分析的算法複雜度 |
| 3、大數據分析應用 |
| 四、大數據即服務 |
| 1、大數據即服務定義 |
| 2、大數據即服務的用例 |
| 3、大數據即服務元素 |
第三節 全球大數據應用現狀與動向 |
| 一、國外的數據開放戰略與浪潮 |
| 1、國外推行大數據戰略的原因 |
| 2、國外推行大數據戰略的主要做法 |
| 二、國外大數據應用現狀與經濟價值 |
| 1、美國大數據應用現狀與價值 |
| 2、歐洲大數據應用現狀與價值 |
| 3、日本大數據應用現狀與價值 |
| 三、大數據已上升到國家戰略高度 |
| 1、美國提出大數據發展計劃 |
| 2、歐盟將大數據作為Horizon2020計劃優先領域 |
| 3、日本新ICT戰略重點關注大數據 |
| 4、韓國推出大數據中心戰略 |
第四節 2020年全球大數據產業回顧 |
| 一、2020年全球大數據發展回顧 |
| 二、2020年全球大數據熱點事件 |
| 1、技術平臺全面發展 |
| 2、大數據一體機盛行 |
| 3、企業對大數據的投入增加 |
| 4、業界巨頭加快產業鏈布局 |
| 5、新興企業不斷湧現 |
第五節 全球大數據產業商業模式分析 |
| 一、大數據內生型價值模式 |
| 二、大數據外生型價值模式 |
| 三、大數據寄生型價值模式 |
| 四、大數據產品型價值模式 |
| 五、大數據云計算服務型價值模式 |
第六節 全球大數據產業市場規模及預測分析 |
| 一、全球大數據產業規模及預測分析 |
| 二、全球大數據細分市場及預測分析 |
| 1、全球大數據細分市場 |
| 2、大數據專業服務市場及預測分析 |
| 3、大數據計算機市場規模及預測分析 |
| 4、大數據軟體市場規模及預測分析 |
第七節 全球大數據產業市場格局分析 |
| 一、全球大數據產業企業類型分析 |
| 二、全球大數據專營廠商收入佔比 |
| 三、全球大數據專營廠商市場格局 |
第八節 全球大數據產業發展趨勢與問題 |
| 一、全球大數據產業發展趨勢預測分析 |
| 二、全球大數據技術發展趨勢預測分析 |
| 1、技術趨向多樣化 |
| 2、基於雲的數據分析平臺將更趨完善 |
| 3、數據分析集逐步擴大 |
| 三、全球大數據面臨的主要問題 |
| 1、大數據存儲技術 |
| 2、數據深度分析與挖掘 |
| 3、數據安全 |
| 4、隱私保護 |
|
第三章 中國大數據產業發展現狀與前景預測分析 |
第一節 中國大數據時代已來臨 |
| 一、網際網路發展分析 |
| 1、網際網路網民規模 |
| 2、網際網路資源規模 |
| 二、社交媒體發展分析 |
| 1、新聞網站 |
| 2、網絡視頻 |
| 3、搜尋引擎 |
| 4、即時通信 |
| 5、網絡社區 |
| 6、微博 |
| 7、博客/個人空間 |
| 三、物聯網發展分析 |
| 1、中國物聯網行業的發展現狀調研 |
| 2、中國物聯網行業的發展規模 |
| 四、電子商務發展分析 |
| 1、中國電子商務行業發展概述 |
| 2、中國電子商務行業發展規模 |
| 五、行動裝置發展分析 |
| 六、數據量分析 |
第二節 中國政府對大數據科研的支持 |
| 一、863計劃 |
| 二、國家重大科技專項 |
| 三、物聯網「十三五」發展規劃 |
第三節 中國大數據產業發展現狀分析 |
| 一、大數據產業鏈建設狀況分析 |
| 二、大數據產業生命周期分析 |
| 三、大數據產業市場規模分析 |
| 四、大數據應用行業投資分布 |
| 五、大數據產業面臨的挑戰 |
第四節 中國大數據應用實踐分析 |
| 一、大數據在經濟預警方面的應用 |
| 二、大數據在市場營銷方面的應用 |
| 三、大數據在醫療領域的應用 |
| 1、臨床操作 |
| 2、付款/定價 |
| 3、研發 |
| 4、新的商業模式 |
| 5、公眾健康 |
| 四、大數據在金融領域的應用 |
第五節 2019-2020年中國大數據最新動向 |
| 一、企業大數據產品與技術動向 |
| 二、中關村大數據產業鏈雛形初現 |
| 三、地方政府推出政策助推大數據發展 |
| 四、華為聯手英國大學開發「大數據」 |
第六節 2016-2020年中國大數據產業前景預測分析 |
| 一、大數據產業總體規模預測分析 |
| 二、大數據產業細分市場預測分析 |
| 1、大數據基礎架構硬體市場預測分析 |
| 2、大數據軟體市場發展前景預測分析 |
| 3、大數據服務市場發展前景預測分析 |
第七節 中國大數據產業發展路線圖 |
| 一、多措並舉，推進大數據產業化進程 |
| 1、支持信息服務企業發展轉型 |
| 2、加大投入力度，加快技術突破 |
| 3、加強基礎數據整合 |
| 二、加快推廣應用，引導大數據發展 |
| 1、推動示範應用 |
| 2、推進智慧城市建設 |
| 三、優化信息化發展環境，加大專業人才培養力度 |
| 1、發揮行業協會作用 |
| 2、加強培訓 |
| 3、加大數據人才培養力度 |
|
第四章 中國企業大數據需求與應用趨勢調查 |
第一節 調查背景 |
| 一、被調查者所屬行業 |
| 二、被調查者企業規模 |
| 三、被調查企業每月新增數據規模 |
第二節 企業大數據需求分析 |
| 一、企業數據系統架構存在的問題 |
| 二、企業面臨的數據技術難題 |
| 三、企業數據挖掘和分析面臨的問題 |
第三節 企業大數據應用現狀與規劃 |
| 一、企業數據處理產品的服務商 |
| 二、企業大數據投入狀況分析 |
| 三、企業部署開源大數據解決方案的計劃 |
| 四、企業大數據的部署規模 |
第四節 企業大數據應用選型依據 |
| 一、企業做數據產品選型時考慮的因素 |
| 二、企業關注的數據產品特性 |
| 三、企業選擇服務商時考慮的因素 |
第五節 企業大數據應用趨勢預測 |
| 一、企業關注的數據管理新技術 |
| 二、企業如何看待商業智能的未來 |
|
第三部分 大數據行業需求分析 |
第五章 典型領域大數據應用價值與需求分析 |
| China Big Data industry status quo and development trend analysis report ( 2015 edition ) |
第一節 政府 |
| 一、電子政務建設現狀調研 |
| 二、政府大數據應用需求 |
| 三、政府大數據應用場景 |
| 四、政府大數據應用價值分析 |
| 五、政府大數據應用典型案例 |
| 六、政府大數據應用前景預測 |
第二節 電信 |
| 一、行業大數據應用需求分析 |
| 二、行業大數據應用場景分析 |
| 三、行業大數據應用價值分析 |
| 四、行業大數據應用典型案例 |
| 五、行業大數據應用前景預測 |
第三節 金融 |
| 一、行業信息化建設現狀調研 |
| 二、行業數據量及其特徵 |
| 三、行業大數據應用需求分析 |
| 四、行業大數據應用場景分析 |
| 五、行業大數據應用價值分析 |
| 六、行業大數據應用典型案例 |
| 七、行業大數據應用前景預測 |
第四節 網際網路 |
| 一、行業數據儲量與特點 |
| 二、行業大數據應用需求分析 |
| 三、行業大數據應用場景分析 |
| 四、行業大數據應用價值分析 |
| 五、行業大數據應用經典案例 |
| 六、行業大數據應用前景預測 |
第五節 零售 |
| 一、行業信息化現狀分析 |
| 二、行業數據量與特點分析 |
| 三、行業大數據應用場景分析 |
| 四、行業大數據應用價值分析 |
| 五、行業大數據應用經典案例 |
| 六、行業大數據應用前景預測 |
第六節 醫療 |
| 一、行業信息化建設狀況分析 |
| 二、行業數據量及其特點 |
| 三、行業大數據應用場景分析 |
| 四、行業大數據應用價值分析 |
| 五、行業大數據應用典型案例 |
| 六、行業大數據應用前景預測 |
第七節 智慧城市 |
| 一、智慧城市建設情況分析 |
| 1、智慧城市投資規模及預測分析 |
| 2、智慧城市IT投資分析 |
| 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經典案例 |
| 五、智慧城市大數據應用前景 |
第八節 能源 |
| 一、行業信息化建設現狀分析 |
| 二、行業大數據應用需求分析 |
| 三、行業大數據應用場景分析 |
| 四、行業大數據應用價值分析 |
| 五、行業大數據應用經典案例 |
| 六、行業大數據應用前景預測 |
第九節 製造業 |
| 一、行業信息化建設現狀調研 |
| 二、行業數據量及其特點 |
| 三、行業大數據應用需求分析 |
| 四、行業大數據應用場景分析 |
| 五、行業大數據應用價值分析 |
| 六、行業大數據應用典型案例 |
| 七、行業大數據應用前景預測 |
第十節 其它領域 |
| 一、教育行業大數據應用需求 |
| 二、軍事行業大數據應用需求 |
| 三、旅遊行業大數據應用需求 |
|
第六章 國內外企業大數據產業戰略布局 |
第一節 國外企業布局大數據 |
| 一、IBM |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 6、大數據業務結構分析 |
| 二、HP |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 6、大數據業務結構分析 |
| 三、Intel |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 四、Teradata |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 6、大數據業務結構分析 |
| 五、Dell |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據業務結構分析 |
| 六、ORACLE |
| 七、SAP |
| 1、大數據布局進程 |
| 2、大數據解決方案 |
| 3、給用戶帶來的價值 |
| 4、大數據收入及佔比 |
| 5、大數據業務結構分析 |
| 八、EMC |
| 1、大數據布局進程 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 6大數據業務結構分析 |
| 九、CiscoSystems |
| 1、大數據布局進程 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、大數據收入及佔比 |
| 5、大數據業務結構分析 |
| 十、Microsoft |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 6、大數據業務結構分析 |
| 十一、Accenture |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據收入及佔比 |
| 4、大數據業務結構分析 |
| 十二、Fusion-io |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、大數據業務結構分析 |
| 十三、PwC |
| 1、大數據市場定位 |
| 2、大數據收入及佔比 |
| 中國大數據行業現狀分析與發展趨勢研究報告（2015年版） |
| 3、大數據業務結構分析 |
| 十四、SASInstitue |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、大數據收入及佔比 |
| 5、大數據業務結構分析 |
| 十五、Splunk |
| 十六、Deloitte |
| 1、大數據市場定位 |
| 2、大數據收入及佔比 |
| 3、大數據業務結構分析 |
| 十七、Amazon |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據解決方案 |
| 3、大數據收入及佔比 |
| 4、大數據業務結構分析 |
| 十八、TableauSoftware |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、大數據收入及佔比 |
| 十九、NetApp |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、大數據收入及佔比 |
| 5、大數據業務結構分析 |
| 二十、Hitachi |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 二十一、Informatica |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 二十二、Fujitsu |
| 1、大數據布局線路 |
| 2、大數據市場定位 |
| 3、大數據解決方案 |
| 4、給用戶帶來的價值 |
| 5、大數據收入及佔比 |
| 二十三、其它企業 |
| 1、Google |
| 2、Facebook |
| 3、Twitter |
| 4、Wal-Mart |
| 5、ZARA |
| 6、Datameer |
| 7、Connotate |
| 8、ClearStoryData |
| 9、Siemens |
| 10、OperaSolution |
| 11、MuSigma |
第二節 國內企業大數據布局狀況分析 |
| 一、網際網路企業布局大數據 |
| 1、百度 |
| 2、淘寶 |
| 3、騰訊 |
| 4、阿里巴巴 |
| 5、新浪 |
| 6、盛大網絡 |
| 二、IT企業布局大數據 |
| 1、浪潮 |
| 2、華為 |
| 3、聯想 |
| 4、神州數碼 |
| 5、東軟 |
| 三、電信運營商布局大數據 |
| 1、中國電信 |
| 2、中國移動 |
| 3、中國聯通 |
第三節 國內外企業大數據布局比較 |
|
第四部分 大數據產業投資價值分析 |
第七章 中國大數據產業鏈投資機會分析 |
第一節 硬體層面投資機會分析 |
| 一、大數據對數據存儲需求 |
| 二、數據存儲市場格局現狀調研 |
| 1、移動硬碟市場格局 |
| 2、U盤、快閃記憶體卡市場格局 |
| 三、伺服器市場格局現狀調研 |
| 四、硬體層面投資機會分析 |
第二節 軟體層面投資機會分析 |
| 一、基礎軟體投資機會分析 |
| 二、應用軟體投資機會分析 |
第三節 信息服務層面投資機會 |
| 一、IT基礎設施服務業投資機會 |
| 二、信息諮詢服務業投資機會 |
| 三、信息安全行業投資機會 |
| 四、中國大數據產業投資象限 |
|
第八章 大數據產業融資現狀與趨勢預測 |
第一節 大數據產業投資熱度分析 |
| 一、大數據產業投資熱潮 |
| 二、大數據產業投資趨勢預測分析 |
第二節 大數據產業併購趨勢預測 |
| 一、大數據產業併購動向 |
| 二、大數據產業併購特徵 |
| 三、大數據產業併購趨勢預測分析 |
第三節 大數據產業融資機會分析 |
| 一、大數據產業融資模式 |
| 1、PE/VC |
| 2、上市融資 |
| 3、天使投資 |
| 二、大數據產業融資案例 |
| 1、風投融資案例 |
| 2、種子融資案例 |
| 3、大宗融資案例 |
| 三、大數據產業融資機會 |
|
第九章 中國大數據產業鏈關聯企業運營分析 |
第一節 海量數據存儲、處理、諮詢相關公司 |
| 一、江蘇天澤信息產業股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司組織架構分析 |
| 3、公司主要產品及特點 |
| 4、公司經營情況分析 |
| 5、公司經營優劣勢分析 |
| 6、公司最新發展動向 |
| 二、北京拓爾思信息技術股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司組織架構分析 |
| 3、公司主要產品及特點 |
| 4、公司研發能力分析 |
| 5、公司經營情況分析 |
| 6、公司經營優劣勢分析 |
| 7、公司最新發展動向 |
| 三、廈門市美亞柏科信息股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司主要產品及特點 |
| 3、公司研發能力分析 |
| 4、公司經營情況分析 |
| 5、公司經營優劣勢分析 |
| 6、公司最新發展動向 |
第二節 數據中心建設與運維相關公司 |
| 一、榮之聯科技股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司主要產品及特點 |
| 3、公司經營情況分析 |
| 4、公司經營優劣勢分析 |
| 5、公司投資併購狀況分析 |
| 6、公司最新發展動向 |
| 二、上海天璣科技股份有限公司 |
| Zhōngguó dà shùjù hángyè xiànzhuàng fēnxī yǔ fāzhǎn qūshì yán jiù bàogào (2015 niánbǎn) |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司組織架構分析 |
| 3、公司主要產品及特點 |
| 4、公司研發能力分析 |
| 5、公司經營情況分析 |
| 6、公司投資併購狀況分析 |
| 7、公司最新發展動向 |
| 三、北京銀信長遠科技股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司經營情況分析 |
| 3、公司經營優劣勢分析 |
第三節 視頻化應用相關公司 |
| 一、杭州海康威視數位技術股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司組織架構分析 |
| 3、公司主要產品及特點 |
| 4、公司研發能力分析 |
| 5、公司營銷網路分析 |
| 6、公司經營情況分析 |
| 7、公司經營優劣勢分析 |
| 二、浙江大華技術股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司主要產品及特點 |
| 3、公司研發能力分析 |
| 4、公司營銷網絡分析 |
| 5、公司經營情況分析 |
| 6、公司經營優劣勢分析 |
第四節 智能化與人機互動概念相關公司 |
| 一、安徽科大訊飛信息科技股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司主要產品及特點 |
| 3、公司研發能力分析 |
| 4、公司經營情況分析 |
| 5、公司經營優劣勢分析 |
| 6、公司最新發展動向 |
| 二、用友軟體股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司組織架構分析 |
| 3、公司主要產品及特點 |
| 4、公司研發能力分析 |
| 5、公司經營情況分析 |
| 6、公司經營優劣勢分析 |
| 7、公司最新發展動向 |
第五節 信息安全類公司 |
| 一、成都衛士通信息產業股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司主要產品及特點 |
| 3、公司研發能力分析 |
| 4、公司經營情況分析 |
| 5、公司經營優劣勢分析 |
| 6、公司投資併購狀況分析 |
| 7、公司最新發展動向 |
| 二、北京啟明星辰信息技術股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司組織架構分析 |
| 3、公司主要產品及特點 |
| 4、公司研發能力分析 |
| 5、公司經營情況分析 |
| 6、公司最新發展動向 |
| 三、藍盾信息安全技術股份有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司主要產品及特點 |
| 3、公司研發能力分析 |
| 4、公司經營情況分析 |
| 5、公司經營優劣勢分析 |
| 6、公司最新發展動向 |
第六節 (北,京,中,智,林)擁有數據資源的公司 |
| 一、阿里巴巴集團 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司組織架構分析 |
| 3、公司主要產品及特點 |
| 4、公司經營情況分析 |
| 5、公司經營優劣勢分析 |
| 6、公司投資併購狀況分析 |
| 7、公司最新發展動向 |
| 二、騰訊控股有限公司 |
| 1、公司發展簡介 |
| 2、公司主要產品及特點 |
| 3、公司經營情況分析 |
| 4、公司經營優劣勢分析 |
| 5、公司發展戰略分析 |
| 6、公司投資併購狀況分析 |
|
| 圖表目錄 |
| 圖表 「廣播」加「接收」模式 |
| 圖表 「請求」加「響應」模式 |
| 圖表 Map函數處理模式 |
| 圖表 Reduce函數處理模型 |
| 圖表 GFS與傳統分布式文件系統的區別 |
| 圖表 寫控制信號和寫數據流模型 |
| 圖表 2016-2020年全球大數據產業規模 |
| 圖表 2020-2026年全球大數據產業規模預測分析 |
| 圖表 2020年全球大數據細分市場規模佔比分析 |
| 圖表 2016-2020年全球大數據計算機市場規模分析 |
| 圖表 2020-2026年全球大數據計算機市場規模預測分析 |
| 圖表 2016-2020年全球大數據軟體市場規模分析 |
| 圖表 2020-2026年全球大數據軟體市場規模預測分析 |
| 圖表 2019-2020年全球頂級專業大數據廠商收入明細分析 |
| 圖表 2020年全球頂級專業大數據廠商收入市場佔比 |
| 圖表 2020年全球大數據專營廠商收入佔比分析 |
| 圖表 基於雲的數據分析平臺框架示意圖 |
| 圖表 不同數據存儲量的企業採取SaaS模式佔比 |
| 圖表 2016-2020年我國網際網路網民數量分析 |
| 圖表 2016-2020年我國手機網民貴及佔網民比例分析 |
| 圖表 2016-2020年中國網際網路基礎資源對比 |
| 圖表 中國IPv6地址數量 |
| 圖表 中國IPv4地址數 |
| 圖表 中國分類CN域名總數 |
| 圖表 中國分類CN域名數量分析 |
| 圖表 中國網站數量 |
| 圖表 中國國際出口寬帶及增長率分析 |
| 圖表 主要骨幹網絡國際出口寬帶條數 |
| 圖表 2016-2020年即時通信網民數及使用量率 |
| 圖表 2016-2020年手機即時通信網民數及使用率 |
| 圖表 2016-2020年博客/個人空間網民數及使用率 |
| 圖表 2016-2020年微博網民數及使用率 |
| 圖表 2016-2020年手機微博網民數及使用率 |
| 圖表 2016-2020年社交網站網民數及使用率 |
| 圖表 2016-2020年我國大數據產業規模及增長率分析 |
| 圖表 2016-2020年我國大數據產業規模及增量預測分析 |
| 圖表 2020-2026年我國大數據產業基礎構架硬體市場規模預測分析 |
| 圖表 2020-2026年我國大數據產業軟體市場規模預測分析 |
| 圖表 2020-2026年我國大數據產業專業服務市場規模預測分析 |
| 圖表 被調查者所屬行業 |
| 圖表 被調查者所在企業的規模 |
| 圖表 被調查者所在企業每月新增的數據規模 |
| 圖表 被調查者認為企業數據系統架構存在的問題 |
| 圖表 被調查者所在企業面臨的數據技術難題 |
| 圖表 調查者所在企業數據挖掘和分析面臨的問題 |
| 圖表 被調查者所在企業數據處理產品的服務商 |
| 圖表 被調查者所在企業大數據投入狀況分析 |
| 圖表 被調查者所在企業部署開源大數據解決方案的計劃 |
| 圖表 被調查者所在企業大數據的部署規模 |
| 圖表 被調查者所在企業做數據產品選型時考慮的因素 |
| 圖表 被調查者關注的數據產品特性 |
| 圖表 被調查者所在企業選擇服務商時考慮的因素 |
| 圖表 企業對大數據技術趨勢發展的預測分析 |
| 圖表 企業對商業智能應用未來趨勢的預測分析 |
| 圖表 國外電信運營商大數據應用 |
| 圖表 國內電信運營商大數據運用層次 |
| 圖表 2019-2020年中國電信行業大數據應用規模預測分析 |
| 圖表 三大運營商未來大數據投資預測分析 |
| 圖表 2020年中國金融行業大數據應用投資結構 |
| 圖表 2016-2020年金融行業大數據市場規模及預測分析 |
| 圖表 金融行業大數據主要應用場景 |
| 中國ビッグデータ業界の現狀と開発動向分析レポート（ 2015年版） |
| 圖表 中信銀行大數據應用技術架構圖 |
| 圖表 客戶綜合分析管理系統功能架構圖 |
| 圖表 客戶生命周期服務管理 |
| 圖表 2016-2020年中國金融行業IT投資結構及預測分析 |
| 圖表 2016-2020年中國金融行業大數據應用規模與增長及預測分析 |
| 圖表 2016-2020年中國金融行業大數據應用結構及預測分析 |
| 圖表 2016-2020年中國智慧城市IT投資規模及預測分析 |
| 圖表 智慧城市涉及的關鍵IT技術投資 |
| 圖表 智慧城市涉及的關鍵IT技術投資 |
| 圖表 智慧城市涉及的關鍵IT技術投資 |
| 圖表 2020年智慧城市大數據應用分布 |
| 圖表 IBM大數據平臺之Hadoop系統 |
| 圖表 2020年財年收入排名前十二的公司的營收表 |
| 圖表 日立IT系統服務平臺 |
| 圖表 日立BIGDota數據平臺，方案。 |
| 圖表 日立BIGDota數據平臺，方案。 |
| 圖表 日立公司流處理平臺價值 |
| 圖表 華為大數據IT系統 |
| 圖表 2020年中國外置儲存市場佔有狀況分析 |
| 圖表 中國IT市場規模 |
| 圖表 大數據產業結構示意圖 |
| 圖表 中國大數據時代投資象限 |
| 圖表 2020年大數據行業融資狀況分析 |
| 圖表 大數據行業投資案例 |
| 圖表 2020年大數據行業大宗融資案例 |
| 圖表 從融資輪次來看，種子、天使、A輪融資狀況分析 |
| 圖表 天澤公司經營團隊 |
| 圖表 2019-2020年投澤信息公司經營狀況分析 |
| …… |
| 圖表 2019-2020年投澤信息公司資產狀況分析 |
| 圖表 2019-2020年投澤信息公司流動資產狀況分析 |
| 圖表 2019-2020年投澤信息公司現金流量狀況分析 |
| …… |
| 圖表 TRS公司高管狀況分析 |
| 圖表 拓爾思2019-2020年流動資產負債狀況分析 |
| …… |
| 圖表 拓爾思2019-2020年利潤表 |
| …… |
| 圖表 2020年美亞柏科資產負債表 |
| …… |
| 圖表 2020年美亞柏科利潤表 |
| …… |
| 圖表 2020年榮之聯資產負債表 |
| …… |
| 圖表 2020年榮之聯非流動資產表 |
| …… |
| 圖表 2020年榮之聯利潤表 |
| …… |
| 圖表 2019-2020年天璣科技資產負債表 |
| …… |
| 圖表 2019-2020年天璣科技資產非流動資產負債表 |
| 圖表 2019-2020年天璣科技利潤表 |
| 圖表 2020年銀信科技利潤表 |
| …… |
| 圖表 2019-2020年大華股份盈利能力狀況分析 |
| 圖表 2019-2020年大華股份資本結構狀況分析 |
| 圖表 2019-2020年大華股份經營效率分析 |
| 圖表 2019-2020年大華股份獲利能力分析 |
| 圖表 2019-2020年大華股份發展能力分析 |
| 圖表 2019-2020年大華股份利潤分配分析 |
| 圖表 2019-2020年科大訊飛盈利能力狀況分析 |
| 圖表 2019-2020年科大訊飛資本結構狀況分析 |
| 圖表 2019-2020年科大訊飛經營效率分析 |
| 圖表 2019-2020年科大訊飛獲利能力分析 |
| 圖表 2020年用友盈利能力狀況分析 |
| 圖表 2020年用友獲利能力分析 |
| 圖表 2020年用友利潤分配分析 |
| 圖表 成都衛士通主要業務收入 |
| 圖表 成都衛士通淨資產收益率 |
| 圖表 成都衛士通主要業務收入排名 |
| 圖表 成都衛士通淨資產收益率排名 |
| 圖表 天清漢馬一體化安全網關 |