大数据行业发展状况与前景规模调查报告2021年

中国大数据行业发展状况与前景规模调查报告2021-2026年

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【报告编号】:672415
【出版时间】:2020年12月
【出版机构】:北京产业信息研究院
【交付方式】:emil电子版或特快专递
【报告价格】:【纸质版】:6500元【电子版】:6800元【纸质+电子】:7000元
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【联系人】:胡丽洋---专员
【本文】: /> 【手机微信同步】:15001081554

【报告目录】

章　大数据产业相关概述

1.1　大数据介绍

1.1.1　大数据的产生

1.1.2　大数据的定义

1.1.3　大数据的本质

1.1.4　大数据的特点

1.1.5　大数据的类型

1.1.6　大数据典型分类

1.1.7　大数据的各个环节

1.2　大数据的价值及影响

1.2.1　大数据价值分析

1.2.2　大数据研究意义

1.2.3　大数据应用价值

1.2.4　对信息时代影响

1.3　大数据产业链构成分析

1.3.1　大数据价值链模型

1.3.2　大数据产业链结构

1.3.3　大数据产业链领域

1.3.4　产业链价值流动方向

1.4　大数据技术层结构分析

1.4.1　大数据关键技术构成

1.4.2　大数据采集与预处理技术

1.4.3　大数据存储管理技术

1.4.4　大数据处理的-

1.4.5　大数据分析挖掘技术

1.4.6　大数据可视化技术

1.4.7　大数据安全技术

第二章　2018-2020年国际大数据产业发展分析

2.1　全球大数据产业总体发展分析

2.1.1　产业发展变革

2.1.2　产业发展阶段

2.1.3　产业规模状况

2.1.4　细分市场格局

2.1.5　企业类型分布

2.1.6　重点企业分析

2.1.7　产业人才发展

2.2　全球大数据产业发展特点

2.2.1　-布局加快

2.2.2　制造业成为融合重点

2.2.3　5g成为数字基建关键

2.2.4　数字贸易规则制定加快

2.2.5　数据的合规性受到重视

2.3　欧盟大数据产业发展布局

2.3.1　欧盟通用数据保护条例

2.3.2　欧盟数据经济规模分析

2.3.3　欧盟推进大数据产业发展

2.3.4　欧盟大数据产业战略特点

2.3.5　产业战略建设的相关启示

2.3.6　欧盟布局大数据产业应用

2.3.7　欧盟大数据产业发展规划

2.4　美国大数据产业发展分析

2.4.1　大数据发展扶持政策

2.4.2　大数据产业发展战略

2.4.3　大数据应用案例分析

2.4.4　大数据企业分布情况

2.4.5　大数据协同-措施

2.4.6　大数据技术发展措施

2.5　日本大数据产业发展分析

2.5.1　大数据发展历程

2.5.2　大数据相关法规

2.5.3　大数据发展趋势

2.5.4　大数据预防灾害

2.5.5　“限定提供数据”条款

2.5.6　对我国大数据法律启示

2.6　其他大数据产业发展动态

2.6.1　法国

2.6.2　韩国

2.6.3　新加坡

第三章　2018-2020年中国大数据产业发展分析

3.1　2018-2020年中国大数据产业发展综述

3.1.1　大数据产业概念分析

3.1.2　大数据产业构建层次

3.1.3　大数据发展的必然性

3.1.4　大数据产业驱动主体

3.1.5　大数据产业发展阶段

3.1.6　地区大数据产业联盟

3.1.7　数字经济的发展水平

3.1.8　大数据总体市场规模

3.1.9　大数据-产业规模

3.2　中国大数据产业发展进程分析

3.2.1　政策方面

3.2.2　技术方面

3.2.3　应用方面

3.2.4　试点方面

3.2.5　人才方面

3.3　2018-2020年大数据产业竞争格局

3.3.1　大数据相关企业规模概述

3.3.2　大数据产业竞争主体分类

3.3.3　产业链环节竞争格局分析

3.3.4　大数据竞争企业资本层次

3.3.5　大数据投资价值-企业

3.3.6　大数据-场景应用服务商

3.3.7　互联网企业布局大数据产业

3.3.8　大数据-应用领域的竞争

3.3.9　大数据产业竞争趋势展望

3.4　2018-2020年中国大数据市场供需分析

3.4.1　大数据市场供给结构分析

3.4.2　主要行业大数据需求状况

3.4.3　企业大数据的应用及需求

3.4.4　大数据-领域需求分析

3.4.5　企业大数据需求趋势分析

3.5　中国大数据产业存在的问题

3.5.1　面临挑战分析

3.5.2　竞争壁垒问题

3.5.3　技术发展问题

3.5.4　成本投入问题

3.5.5　数据相关问题

3.5.6　数据安全问题

3.5.7　人才供需问题

3.6　中国大数据产业的发展策略

3.6.1　相关政策建议

3.6.2　推进研发应用

3.6.3　避免过度建设

3.6.4　提高数据安全

3.6.5　地区发展思路

3.6.6　推动标准建设

3.6.7　-信息孤岛

3.7　影响下大数据产业发展分析

3.7.1　对企业的影响

3.7.2　行业大数据应用问题

3.7.3　带来的行业机遇

3.7.4　互联网大数据防疫走热

3.7.5　下电信大数据应用状况

3.7.6　下大数据应用状况

3.7.7　下工业大数据应用状况

3.7.8　下金融大数据应用状况

3.7.9　下-大数据应用状况

第四章　大数据产业上游——数据源存储层

4.1　数据基础设施发展综况

4.1.1　数据基础设施的范围

4.1.2　数据基础设施的特征

4.1.3　数据基础的相关企业

4.1.4　数据基础设施的展望

4.2　数据来源层分析

4.2.1　大数据的来源渠道

4.2.2　新技术带来数据增长

4.2.3　数据资源的网络基础

4.2.4　数据资源swot分析

4.2.5　数据资源获取难度

4.2.6　数据资源开放情况

4.3　数据存储层分析

4.3.1　大数据存储方式

4.3.2　大数据储量规模分析

4.3.3　大数据存储架构分析

4.3.4　数据仓库建设的重要性

4.3.5　新型mpp数据库的价值

4.4　数据存储中心建设状况

4.4.1　全球数据中心建设规模

4.4.2　国内数据中心建设规模

4.4.3　国内数据中心投资规模

4.4.4　数据中心市场竞争格局

4.4.5　数据中心硬件成本分析

4.4.6　国内数据中心投资机遇

4.4.7　数据中心总体发展趋势

4.4.8　数据中心绿色节能趋势

4.4.9　数据中心布局策略分析

4.5　数据资源型企业——电信运营商

4.5.1　中国移动

4.5.1.1　企业发展概况

4.5.1.2　大数据发展优势

4.5.1.3　大数据产品体系

4.5.2　中国电信

4.5.2.1　企业发展概况

4.5.2.2　大数据产业布局

4.5.2.3　加快数据项目建设

4.5.3　中国联通

4.5.3.1　企业发展概况

4.5.3.2　业务发展分析

4.5.3.3　大数据项目建设

4.5.3.4　联通大数据公司

4.6　数据资源型企业——bat企业

4.6.1　阿里巴巴

4.6.1.1　企业发展概况

4.6.1.2　产品技术架构

4.6.1.3　大数据计算服务

4.6.1.4　主要大数据平台

4.6.1.5　企业数据库方案

4.6.2　百度公司

4.6.2.1　企业发展概况

4.6.2.2　大数据解决方案

4.6.2.3　大数据分析平台

4.6.2.4　数据安全方案

4.6.3　-公司

4.6.3.1　企业发展概况

4.6.3.2　-大数据平台

4.6.3.3　大数据技术架构

4.6.3.4　大数据布局动态

第五章　大数据产业中游——数据分析处理层

5.1　大数据处理及分析技术综况

5.1.1　大数据采集与预处理

5.1.2　数据处理框架分析

5.1.3　数据计算模式分析

5.1.4　数据分析细分领域

5.1.5　大数据分析的优劣势

5.2　大数据分析处理产业发展进程

5.2.1　技术生态分析

5.2.2　技术研发-

5.2.3　技术应用领域

5.2.4　企业布局加快

5.2.5　技术发展趋势

5.3　大数据可视化分析技术分析

5.3.1　数据可视化的基本概述

5.3.2　数据可视化的应用优势

5.3.3　大数据可视化市场规模

5.3.4　大数据可视化市场格局

5.3.5　数据可视化的研究进展

5.3.6　数据可视化的应用工具

5.3.7　数据可视化面临的挑战

5.3.8　数据可视化技术发展趋势

5.4　大数据安全处理技术分析

5.4.1　大数据安全问题分析

5.4.2　大数据安全涉及的模块

5.4.3　数据安全防护技术分析

5.4.4　数据安全控制技术

5.4.5　大数据安全防护体系分析

5.5　大数据技术拥有型企业分析

5.5.1　拓尔思

5.5.1.1　企业发展概况

5.5.1.2　企业发展动态

5.5.2　同有科技

5.5.2.1　企业发展概况

5.5.2.2　大数据应用产品

5.5.3　浪潮集团

5.5.3.1　企业发展概况

5.5.3.2　数据基础模型

5.5.3.3　加快推进地区合作

5.5.3.4　建立智慧城市平台

5.5.3.5　推进数据社会化发展

5.5.4　华为公司

5.5.4.1　企业发展概况

5.5.4.2　大数据解决方案

5.5.4.3　大数据产业园建设

5.5.4.4　大数据产业合作

第六章　大数据产业下游——数据交易层

6.1　大数据交易层分析

6.1.1　大数据交易层分析

6.1.2　数据交易品种及类型

6.1.3　数据交易的影响因素

6.1.4　大数据交易标准体系

6.1.5　数据交易市场发展对策

6.2　大数据交易市场运行状况

6.2.1　大数据交易市场环境

6.2.2　大数据交易市场构成

6.2.3　大数据交易市场规模

6.2.4　大数据市场定价方式

6.2.5　细分大数据交易状况

6.2.6　全国交易中心成立

6.2.7　大数据交易场所主要类型

6.2.8　大数据交易逐步规范化

6.2.9　大数据交易市场人才需求

6.2.10　数据交易场所的问题及对策

6.3　国际重点大数据分析

6.3.1　factual

6.3.2　infochimps

6.3.3　microsoftazure

6.3.4　fujitsu

6.4　中国大数据发展综况

6.4.1　经营范围

6.4.2　发展背景

6.4.3　大数据交易典型平台

6.4.4　动态

6.4.5　平台未来发展策略

6.5　中国典型大数据分析

6.5.1　贵阳大数据

6.5.1.1　平台发展概况

6.5.1.2　平台发展优势

6.5.1.3　平台发展劣势

6.5.1.4　平台运营状况

6.5.1.5　平台发展动态

6.5.2　数据堂

6.5.2.1　平台发展概况

6.5.2.2　平台发展优势

6.5.2.3　平台发展劣势

6.5.2.4　商业模式分析

6.5.3　中关村大数据

6.5.3.1　平台发展概况

6.5.3.2　平台发展优势

6.5.3.3　平台发展劣势

6.5.4　香港大数据

6.5.4.1　平台发展概况

6.5.4.2　平台发展动态

第七章　大数据产业下游——数据应用层

7.1　大数据应用层分析

7.1.1　大数据应用层结构

7.1.2　大数据衍生应用层

7.2　大数据应用服务型企业介绍

7.2.1　百分点集团

7.2.1.1　企业发展概况

7.2.1.2　大数据产业布局

7.2.2　明略数据

7.2.2.1　企业发展概况

7.2.2.2　大数据分析产品

7.2.3　talkingdata

7.2.3.1　企业发展概况

7.2.3.2　未来发展态势

7.3　工业大数据

7.3.1　工业大数据基本概况

7.3.2　工业大数据发展阶段

7.3.3　工业大数据市场规模

7.3.4　工业大数据应用案例

7.3.5　工业大数据发展问题对策

7.3.6　工业大数据未来发展机会

7.4　-大数据

7.4.1　-大数据体系分析

7.4.2　-大数据应用场景

7.4.3　-大数据市场规模

7.4.4　-大数据市场供需

7.4.5　-大数据竞争格局

7.4.6　-大数据区域格局

7.4.7　-大数据应用案例

7.4.8　-大数据发展问题及对策

7.4.9　-大数据未来发展机会

7.5　金融大数据

7.5.1　金融大数据体系分析

7.5.2　金融大数据典型应用领域

7.5.3　金融大数据-应用领域

7.5.4　金融大数据应用市场结构

7.5.5　金融大数据市场竞争格局

7.5.6　金融行业大数据发展特征

7.5.7　金融大数据安全挑战及对策

7.5.8　金融大数据未发展机会分析

7.6　交通大数据

7.6.1　交通大数据应用价值分析

7.6.2　交通大数据应用状况分析

7.6.3　交通行业大数据应用需求

7.6.4　交通大数据融合应用试点

7.6.5　城市交通大数据应用产业链

7.6.6　城市交通大数据应用规模

7.6.7　城市交通大数据竞争格局

7.6.8　交通大数据应用案例分析

7.6.9　交通大数据应用问题及对策

7.6.10　交通大数据应用未来发展展望

7.7　电信大数据

7.7.1　电信大数据的发展阶段

7.7.2　电信大数据源供给规模

7.7.3　电信大数据应用需求分析

7.7.4　电信行业大数据应用情况

7.7.5　运营商大数据的应用模式

7.7.6　电信行业大数据应用案例

7.7.7　电信大数据应用痛点分析

7.7.8　电信大数据发展机会分析

7.8　零售大数据

7.8.1　零售大数据发展概况

7.8.2　零售行业数据采集方式

7.8.3　零售行业大数据应用需求

7.8.4　零售行业大数据应用案例

7.8.5　大数据下的新零售模式

7.8.6　零售大数据发展问题及对策

7.8.7　企业应用零售大数据的方向

7.9　电商大数据

7.9.1　电商大数据的主要来源

7.9.2　大数据处理对电子商务的影响

7.9.3　电子商务大数据的应用需求

7.9.4　电子商务大数据的具体应用

7.9.5　数据分析提高电商企业绩效

7.9.6　全球电商大数据指数发布

7.9.7　重视电商大数据共享工作

7.9.8　电商大数据应用的挑战及对策

7.10　大数据

7.10.1　数据资产基本分类

7.10.2　大数据的顶层设计

7.10.3　大数据的经济价值

7.10.4　部门大数据应用案例

7.10.5　全国大数据项目状况

7.10.6　大数据信息公开需求

7.10.7　大数据未来发展展望

第八章　2018-2020年大数据应用软件及设备分析

8.1　大数据应用软件分析

8.1.1　大数据软件构成框架

8.1.2　大数据典型软件分析

8.1.3　智能软件的应用价值

8.1.4　大数据软件市场规模

8.1.5　大数据软件发展方向

8.2　大数据硬件设备分析

8.2.1　大数据硬件构成框架

8.2.2　大数据主要硬件设备

8.2.3　大数据硬件市场规模

8.3　大数据一体机设备分析

8.3.1　大数据一体机简介

8.3.2　大数据一体机的优劣分析

8.3.3　大数据一体机的用户类型

8.3.4　国外竞争格局与品牌分布

8.3.5　-竞争格局分析

8.3.6　国内企业竞争优劣势分析

8.3.7　国内主流品牌及其特点

第九章　2018-2020年大数据产业发展模式探究

9.1　大数据交易模式分析

9.1.1　以数据运营方式为分类标准

9.1.2　以大数据结构化程度为分类标准

9.1.3　以数据产权转让形式为分类标准

9.2　大数据行业盈利模式分析

9.2.1　解决方案

9.2.2　基础设施

9.2.3　数据产品

9.2.4　行业应用

9.3　大数据行业商业模式分析

9.3.1　b2b大数据应用模式

9.3.2　技术提供及软件开发

9.3.3　大数据咨询分析服务

9.3.4　大数据服务市场规模

9.3.5　大数据通用服务模式

9.3.6　自有平台大数据分析

9.3.7　信息订制与采购模式

9.3.8　信息数据租售模式

9.4　企业大数据商业化应用模式

9.4.1　企业大数据的基本构成

9.4.2　企业大数据商业化应用背景

9.4.3　企业大数据商业化应用层面

9.4.4　企业大数据商业化应用重点

9.4.5　企业大数据商业化应用关键

9.4.6　企业大数据商业化应用途径

第十章　2018-2020年重点区域大数据行业发展分析

10.1　中国大数据产业区域发展格局

10.1.1　大数据综合试验区

10.1.2　大数据企业业务区域分布

10.1.3　地区大数据管理机构设置

10.1.4　城市大数据人才储备状况

10.2　大数产业区域发展指数分析

10.2.1　各省大数据发展-

10.2.2　各省大数据-变动

10.2.3　区域大数据发展指数

10.2.4　各省大数据发展类型

10.2.5　各省分指数评价分析

10.3　大数据产业园区发展分析

10.3.1　大数据产业园概述

10.3.2　大数据产业园区分类

10.3.3　大数据产业园数量规模

10.3.4　大数据产业园典型模式

10.3.5　产业园面临机遇与挑战

10.3.6　新区布局大数据

10.4　京津冀大数据产业集群

10.4.1　京津冀地区经济运行特点

10.4.2　京津冀大数据产业发展综况

10.4.3　河北省大数据产业发展格局

10.4.4　北京市大数据产业发展状况

10.4.5　天津市大数据产业发展综况

10.4.6　天津市大数据安全布局动态

10.5　珠三角大数据产业集群

10.5.1　珠三角地区基本运行状况

10.5.2　珠三角大数据产业发展特点

10.5.3　大数据试验区建设方案

10.5.4　广东省大数据产业发展格局

10.5.5　广州市大数据产业发展布局

10.5.6　深圳市大数据产业发展状况

10.6　长三角大数据产业集群

10.6.1　长三角地区基本发展状况

10.6.2　长三角大数据产业发展综况

10.6.3　长三角大数据产业发展特点

10.6.4　上海市大数据产业发展布局

10.6.5　浙江省大数据产业发展状况

10.7　西南大数据产业集群

10.7.1　西南地区基本发展状况

10.7.2　西南大数据产业发展潜力

10.7.3　重庆市大数据产业发展状况

10.7.4　四川省大数据产业发展布局

10.8　其他地区大数据产业发展动态

10.8.1　内蒙古

10.8.2　河南省

10.8.3　山东省

10.8.4　山西省

10.8.5　安徽省

10.8.6　湖南省

10.8.7　江西省

10.8.8　海南省

10.9　典型发展案例——贵州大数据产业发展经验

10.9.1　贵州大数据发展机遇及优势

10.9.2　贵州省大数据发展-

10.9.3　贵州大数据产业优惠政策

10.9.4　贵州省数字设施投资状况

10.9.5　贵州大数字产业运行状况

10.9.6　贵州大数据典型企业名单

10.9.7　贵阳市大数据发展状况

10.9.8　贵安新区大数据建设状况

10.9.9　贵州大数据应用状况分析

10.9.10　贵州省大数据融合发展方案

第十一章　顾问对中国大数据产业投资价值分析

11.1　大数据产业投资价值及机会评估

11.1.1　投资价值综合评估

11.1.2　市场投资机会评估

11.1.3　投资发展动力评估

11.1.4　投资进入-分析

11.1.5　产业投资象项分布

11.2　大数据行业投资壁垒分析

11.2.1　竞争壁垒

11.2.2　技术壁垒

11.2.3　资金壁垒

11.2.4　政策壁垒

11.3　大数据产业投资风险及防范

11.3.1　大数据行业投资风险综述

11.3.2　数据的流动性和可获取性风险

11.3.3　大数据安全风险及防范机制

11.3.4　大数据项目投资风险急剧增加

11.3.5　大数据产业投资建议与策略

11.3.6　评估大数据产业的措施

第十二章　顾问对中国大数据产业投分析

12.1　a股及上市公司在大数据产业投资动态分析

12.1.1　投资项目综述

12.1.2　投资区域分布

12.1.3　投资模式分析

12.1.4　典型投资案例

12.2　大数据行业投-分析

12.2.1　大数据产业投资-

12.2.2　数据源及流通领域

12.2.3　软硬件产品领域

12.2.4　应用端领域

12.3　中国大数据产业动态分析

12.3.1　教育大数据企业动态

12.3.2　保险大数据公司布局

12.3.3　大数据软件企业布局

12.3.4　酒店大数据运营投资项目

12.3.5　数据搜索公司动态

12.3.6　大数据安全企业动态

12.3.7　大数据基础设施提供商

12.3.8　媒体大数据企业动态

12.3.9　-大数据企业动态

12.4　中国大数据产业投资项目案例

12.4.1　城市数据湖运营项目

12.4.2　大数据系统平台项目

12.4.3　大数据产业园建设项目

12.4.4　大数据管理平台建设项目

12.5　中国大数据产业链投资机会分析

12.5.1　硬件层面投资机会分析

12.5.2　软件层面投资机会分析

12.5.3　信息服务层面投资机会

第十三章　大数据产业发展前景及趋势

13.1　全球大数据产业发展前景及趋势预测

13.1.1　全球大数据企业竞争趋势

13.1.2　全球大数据产业发展趋势

13.1.3　全球大数据市场发展-展望

13.2　中国大数据产业发展机遇及前景预测

13.2.1　整体发展驱动分析

13.2.2　行业未来发展特点

13.2.3　大数据市场-分析

13.2.4　大数据市场重点内容

13.2.5　大数据人才需求预测

13.3　中国大数据产业发展趋势展望

13.3.1　信息消费逐步提质升级

13.3.2　工业互联网建设进程加快

13.3.3　“”数据合作形成

13.3.4　大数据治理科技应用广泛

13.3.5　大数据相关立法进程加快

13.3.6　大数据与融合提速

13.4　顾问对2021-2026年中国大数据产业预测分析

13.4.1　2021-2026年中国大数据产业影响因素分析

13.4.2　2021-2026年中国大数据产业市场规模预测

13.4.3　2021-2026年中国数字经济总量规模预测

第十四章　大数据产业发展政策分析

14.1　大数据产业政策体系分析

14.1.1　发达大数据政策对比

14.1.2　中国大数据产业政策汇总

14.1.3　中国大数据产业政策特点

14.1.4　中国大数据产业发展纲要

14.1.5　大数据标准化分析

14.1.6　大数据产业管理机制加强

14.2　大数据产业应用类政策分析

14.2.1　工业大数据政策环境分析

14.2.2　金融机构大数据治理规范

14.2.3　-大数据政策总体分析

14.2.4　交通运输大数据发展纲要

14.2.5　交通旅游大数据应用试点

14.2.6　林业大数据发展指导意见

14.2.7　水利大数据发展指导意见

14.2.8　生态环境信息化建设方案

14.2.9　国土资源大数据应用政策

14.2.10　大数据防范网络方案

14.3　大数据产业未来发展规划

14.3.1　发展目标

14.3.2　重点任务

14.3.3　保障措施

14.4　大数据产业区域性政策规划

14.4.1　内蒙古大数据发展总体规划

14.4.2　河北省大数据产业发展计划

14.4.3　北京大数据建设工作方案

14.4.4　河南省大数据产业发展规划

14.4.5　山西省大数据发展应用计划

14.4.6　湖北省大数据产业发展规划

14.4.7　湖南省大数据产业发展计划

14.4.8　广西省数字社会的建设规划

14.4.9　贵州省大数据产业发展规划

14.4.10　东莞市大数据产业发展规划

14.4.11　福州市大数据产业发展计划

图表目录

图表1　大数据的4v特征

图表2　大数据的类型

图表3　大数据技术框架

图表4　数字价值链模式

图表5　大数据产业链

图表6　大数据产业主要数据资产类企业

图表7　大数据产业链产值分布及发展方向

图表8　大数据关键技术

图表9　中国大数据产业链技术层细分

图表10　未来大数据处理的-

图表11　全球大数据市场的收入规模

图表12　2018年全球大数据企业类型分布

图表13　国际主要大数据企业简介

图表14　全球主要大数据存储企业

图表15　全球主要大数据分析企业

图表16　2018年大数据产业人才分布

图表17　全球-制造业发展战略格局

图表18　美国大数据研发与协同-的主要政策文件

图表19　2018年美国大数据产业企业分布

图表20　日本大数据发展历程

图表21　2011-2018年日本大数据发展趋势

图表22　2018年韩国大数据产业企业布局情况

图表23　大数据产业构建

图表24　中国大数据市场发展阶段

图表25　2017-2018年新成立的大数据产业联盟

图表26　2015-2019年大数据市场产值图

图表27　2015-2020年我国大数据-产业规模及增速

图表28　2008-2019年中国大数据-新增数量

图表29　2014-2019年0省市大数据-新增数量

图表30　2020年大数据产业发展试点-项目公示名单

图表31　2017-2019年高校新增大数据数量top5

图表32　2019年各领域大数据人才需求

图表33　大数据人才培养要求

图表34　大数据企业资本层次

图表35　2020年大数据企业投资价值-榜

图表36　大数据-场景应用服务商top40

图表37　中国大数据应用领域企业

图表38　互联网行业大数据应用场景

图表39　电信行业大数据应用场景

图表40　金融行业大数据应用场景

图表41　制造行业大数据应用场景

图表42　企业现有的数据规模

图表43　企业数据类型的构成

图表44　大数据时代企业所能感觉到的数据变化

图表45　目前企业处理大数据所面临的问题

图表46　企业对大数据的态度和认知

图表47　企业在线则大数据平台时所考虑的因素

图表48　企业在数据安全与治理建设方面-的问题

图表49　市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比

图表50　主要城市大数据就业市场活跃度

图表51　大数据行业求职者与招聘需求占比

图表52　大数据产业招聘及求职期望薪水分布

图表53　2020年-对企业营收的影响情况

图表54　2020年-对企业业务的影响情况

图表55　下各行业大数据应用问题

图表56　后不同类型大数据业务机遇预测

图表57　互联网大数据防疫行业的两点及挑战

图表58　信息安全、数据资源整合是下电信大数据亟需突破关键点

图表59　应急指挥平台、-大数据平台等成为下大数据建设重点

图表60　工业大数据解决下物资流通、企业复产复工难等问题

图表61　金融大数据助力发放消费券

图表62　无接触-、影像识别是下-大数据应用的-方向

图表63　数据基础设施

图表64　数据基础设施“横向融合”与“纵向融合”

图表65　数据基础支撑型企业

图表66　数据平台型企业

图表67　中国大数据产业链数据源细分

图表68　中国大数据资源swot分析

图表69　2012-2020年地方数据开放平台上线情况

图表70　mpp架构图

图表71　2013-2018年全球大数据储量

图表72　2018年全球大数据储量区域分布

图表73　mpp与hadoop技术融合的产品架构图

图表74　全球数据中心数量

图表75　全球数据中心总机架数

图表76　2012-2020年全球大型数据中心增长状况

图表77　各国大型数据中心数量占比

图表78　2016-2019年中国数据中心机架规模统计情况

图表79　数据中心规模划分按机架规模

图表80　2019年中国型、大型数据中心占比情况

图表81　2016-2019年中国数据中心投资规模

图表82　国内idc市场格局

图表83　民营idc企业的竞争优劣势分析

图表84　电信运营商在idc领域的竞争优劣势分析

图表85　数据中心it硬件成本结构

图表86　飞天大数据平台的完整架构

图表87　idb产品-功能架构图

图表88　百度大数据+平台

图表89　九寨沟景区客流量预测系统

图表90　峨眉山景区游客七日去向展示

图表91　利用大数据进行在线-营销的效果

图表92　-大数据平台的-模块

图表93　gaia主要结构

图表94　tdbank的处理系统

图表95　tdbank运行流程

图表96　-分布式数据仓库

图表97　sparkvsmapreduce

图表98　trc运作流程

图表99　典型大数据计算模式与系统

图表100　数据分析细分领域和具体技术

图表101　palantir旗下两大产品涉及领域

图表102　大数据技术关注度

图表103　参数服务器工作原理

图表104　大数据安全涉及模块

图表105　华为fusioninsight大数据平台的技术规格

图表106　中国大数据产业链交易层细分

图表107　可交易的数据品种及类型

图表108　影响数据交易的四大因素

图表109　大数据交易标准体系

图表110　大数据交易产业主要人才需求

图表111　数据堂商业模式

图表112　中国大数据产业链大数据衍生层细分

图表113　工业大数据分类

图表114　国内工业大数据发展史

图表115　工业大数据应用痛点及未来发展机会

图表116　-业大数据产业链

图表117　-数据来源

图表118　-数据的特性

图表119　-大数据的用途

图表120　-大数据企业

图表121　2015-2019年中国-大数据解决方案市场规模及渗透率

图表122　2019年中国-大数据各细分市场渗透率

图表123　2018年健康-数据供应概况

图表124　健康-大数据相关企业地域分布

图表125　2018年中国健康-大数据细分领域企业分布

图表126　2016-2018年bat健康-大数据产业链布局

图表127　-大数据应用痛点及未来发展机会

图表128　金融大数据产业链

图表129　大数据金融的场景应用

图表130　大数据智能洞察金融业

图表131　金融行业客户的重要性

图表132　大数据洞察推动民生银行的转型与-

图表133　大数据预测金融欺诈

图表134　中国金融行业大数据投资结构

图表135　金融大数据发展痛点及机会

图表136　智能交通的数据处理体系

图表137　交通大数据应用领域示意图

图表138　中国大数据城市交通应用产业链

图表139　2015-2024年大数据在中国城市交通行业的应用市场规模以市场投资额计

图表140　2019年中国大数据城市交通市场份额分布以项目中标金额计

图表141　中国大数据城市交通头部企业地域分布

图表142　大数据在滴滴出行中的应用

图表143　电信大数据发展阶段

图表144　电信运营商大数据应用

图表145　2019-2020年4g用户总数占比情况

图表146　2019年-2020年光纤接入ftth/o和100mbps及以上接入速率的固定互联网宽带接入用户占比情况

图表147　2019-2020年末手机上网用户情况

图表148　2019-2020年移动互联网累计接入流量及增速情况

图表149　2019-2020年移动互联网接入月流量及户均流量dou情况

图表150　2019-2020年移动电话用户增速和通话时长增速

图表151　2019-2020年移动业务量和收入同比增长情况

图表152　广东移动使用的apachehadoop软件的英特尔分发版

图表153　电信运营商大数据处理需求

图表154　线下零售大数据产业链

图表155　线上零售大数据产业链

图表156　大数据应用---工程

图表157　中国各机构大数据应用

图表158　2016-2019年大数据建设项目数量与金额

图表159　2016-2019年大数据建设投资结构

图表160　大数据应用痛点及机会点

图表161　大数据软件主要类别

图表162　大数据硬件产业链

图表163　典型大数据服务应用比较

图表164　企业大数据的构成

图表165　大数据在企业级的应用方面

图表166　八大大数据综合试验区分布

图表167　2019年中国大数据企业业务区域布局

图表168　2019年中国大数据人才储备要素评价

图表169　2019年全国31个省份大数据发展指数评价结果

图表170　2019年各地区大数据政用、民用和商用指数得分情况

图表171　2016-2019年各省大数据发展总指数-

图表172　2016-2019年各省大数据发展总指数-变化情况

图表173　2019年四大区域大数据发展指数得分

图表174　2016-2019年四大区域大数据发展指数均值变化情况

图表175　2019年各省大数据发展类型

图表176　2016-2019年大数据发展类型分布情况

图表177　2019年各省大数据政用指数得分与均值比较

图表178　2016-2019年各省政用指数得分-变化情况

图表179　2019年各省大数据政用指数得分情况

图表180　2019年各省大数据商用指数得分与均值比较

图表181　2016-2019年各省商用指数得分-变化

图表182　2019年各地区大数据商用指数得分情况

图表183　2019年各省大数据民用指数得分与均值比较

图表184　2016-2019年各地区大数据民用指数得分-变化

图表185　2019年各省大数据民用指数得分情况

图表186　2020年中国大数据产业园及数字园区布局情况

图表187　新区布局大数据产业

图表188　珠三角9城gdp

图表189　2019年贵州省各市州、贵安新区数字基础设施投资完成情况表

图表190　2019年贵州省数字基础设施重点企业投资完成情况表

图表191　贵州省大数据领域投资情况表

图表192　贵州省大数据企业top50名单-不分先后

图表193　顾问投资价值综合评估：大数据

图表194　顾问大数据产业市场机会整体评估表

图表195　顾问大数据产业市场机会矩阵

图表196　顾问投资发展动力评估：大数据

图表197　产业投资进入-：大数据产业

图表198　产业生命周期：大数据产业

图表199　大数据产业投资象项

图表200　顾问进入壁垒评估：大数据

图表201　顾问投资机会箱：大数据产业

图表202　2019年a股及上市公司大数据产业投资规模

图表203　2020年a股及上市公司大数据产业投资规模

图表204　2019年a股及上市公司大数据产业投资项目区域分布按项目数量分

图表205　2019年a股及上市公司大数据产业投资项目区域分布按投资金额分

图表206　2020年a股及上市公司大数据产业投资项目区域分布按项目数量分

图表207　2020年a股及上市公司大数据产业投资项目区域分布按投资金额分

图表208　2019年a股及上市公司大数据产业投资模式

图表209　2020年a股及上市公司大数据产业投资模式

图表210　大数据数据源、数据基础及数据流通领域投资-

图表211　大数据软硬件产品领域投资-

图表212　大数据应用端领域投资-

图表213　引力传媒大数据管理平台整体架构图

图表214　宏观政策、技术升级和应用场景拓展成为产业发展的利好因素

图表215　数字经济下大数据市场未来投资-

图表216　顾问对2021-2026年中国大数据产业市场规模预测

图表217　顾问对2021-2026年中国数字经济总量规模预测

图表218　大数据政策比较框架

图表219　各国大数据战略规划比较

图表220　各国技术能力储备政策比较

图表221　国外数据开放与共享主要政策

图表222　国外数据开放与共享主要政策续

图表223　2015-2018年中国大数据相关政策

图表224　2012-2019年大数据产业政策关键词

图表225　2015-2019年大数据产业发展-

图表226　地方管理机制分析

图表227　工业大数据相关政策

图表228　工业和信息化部相关政策

图表229　工业大数据重点建设任务
 

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