关注中研网
当前报告二维码
《2015-2020年中国大数据产业竞争格局分析与投资风险预测报告》由中研普华大数据行业分析专家领衔撰写,主要分析了大数据行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对大数据行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的大数据行业数据分析,帮助客户评估大数据行业投资价值。
本报告所有内容受法律保护。国家统计局授予中研普华公司,中华人民共和国涉外调查许可证:国统涉外证字第1226号。
本报告由中国行业研究网出品,报告版权归中研普华公司所有。本报告是中研普华公司的研究与统计成果,报告为有偿提供给购买报告的客户使用。未获得中研普华公司书面授权,任何网站或媒体不得转载或引用,否则中研普华公司有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系本网站,以便获得全程优质完善服务。
中研普华公司是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构,公司每天都会接受媒体采访及发布大量产业经济研究成果。在此,我们诚意向您推荐一种“鉴别咨询公司实力的主要方法”。
本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。
第一部分 产业环境透视
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 1
二、大数据的特征 1
三、大数据的类型 3
四、大数据与BI的区别 6
第二节 大数据产生的历史背景 7
一、信息技术的进步 7
二、互联网的诞生与发展 9
三、云计算的发展与应用 11
四、物联网的发展 12
五、社交网络的发展 12
六、智能终端的普及 13
第三节 大数据的作用与影响 14
一、大数据的作用与意义 14
1、对于国家和政府 14
2、对于企业 15
3、对于个人 16
二、大数据的商业价值 17
三、大数据的影响与趋势 21
1、对信息技术产业的影响 21
2、对信息技术应用的影响 21
第四节 大数据产业链解析 22
一、大数据的生态系统 22
二、大数据产业的概念 24
三、大数据产业链构成 24
1、数据产生与集聚层 24
2、数据组织与管理层 24
3、数据分析与发现层 25
4、数据应用与服务层 25
第五节 大数据关键技术分析 25
一、大数据与云计算 25
1、编程模型 25
2、海量数据分布存储技术 27
3、海量数据管理技术 29
4、虚拟化技术 30
5、云计算平台管理技术 33
6、并行计算和并行算法 33
7、Web2.0 34
8、面向服务的体系结构SOA 34
9、云安全 35
二、大数据处理工具 37
第六节 大数据带来的机遇与挑战 41
一、大数据带来的机遇 41
1、大数据的挖掘和应用成为核心 41
2、大数据为信息安全带来发展契机 41
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 42
1、人才挑战 42
2、技术挑战 43
3、信息安全挑战 45
4、发展环境的挑战 45
5、行业竞争的挑战 46
6、投资风险带来的挑战 47
第二章 全球大数据产业发展现状与预测 49
第一节 全球已全面进入大数据时代 49
一、全球大数据储量规模 49
二、全球大数据地区分布 50
第二节 全球大数据厂商创新成果分析 53
一、Hadoop分发 53
二、下一代数据仓库 55
三、大数据分析平台和应用 58
四、大数据即服务 62
五、非Hadoop大数据平台 64
第三节 全球大数据应用现状与动向 66
一、国外的数据开放战略与浪潮 66
1、国外推行大数据战略的原因 66
2、国外推行大数据战略的主要做法 68
二、国外大数据应用现状与经济价值 70
1、美国大数据应用现状与价值 70
2、欧洲大数据应用现状与价值 71
3、日本大数据应用现状与价值 72
三、大数据已上升到国家战略高度 76
1、美国提出大数据发展计划 76
2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域 83
3、日本新ICT战略重点关注大数据 83
4、韩国推出大数据中心战略 84
第四节 2013-2014年全球大数据产业回顾 85
一、2013-2014年全球大数据发展回顾 85
二、2013-2014年全球大数据热点事件 86
1、技术平台全面发展 86
2、大数据一体机盛行 87
3、企业对大数据的投入增加 87
4、业界巨头加快产业链布局 88
5、新兴企业不断涌现 89
第五节 全球大数据产业商业模式分析 89
一、大数据内生型价值模式 89
二、大数据外生型价值模式 90
三、大数据寄生型价值模式 90
四、大数据产品型价值模式 90
五、大数据云计算服务型价值模式 90
第六节 全球大数据产业市场规模及预测 91
一、全球大数据产业规模及预测 91
二、全球大数据细分市场及预测 92
1、全球大数据细分市场 92
2、大数据专业服务市场及预测 92
3、大数据计算机市场规模及预测 93
4、大数据软件市场规模及预测 94
第七节 全球大数据产业市场格局分析 95
一、全球大数据产业企业类型分析 95
二、全球大数据专营厂商收入占比 103
三、全球大数据专营厂商市场格局 105
第八节 全球大数据产业发展趋势与问题 109
一、全球大数据产业发展趋势 109
二、全球大数据技术发展趋势 112
1、技术趋向多样化 112
2、基于云的数据分析平台将更趋完善 112
3、数据分析集逐步扩大 114
三、全球大数据面临的主要问题 114
1、大数据存储技术 114
2、数据深度分析与挖掘 115
3、数据安全 115
4、隐私保护 115
第二部分 行业深度分析
第三章 中国大数据产业发展现状与前景预测 117
第一节 中国大数据时代已来临 117
一、互联网发展分析 117
1、互联网网民规模 117
2、互联网资源规模 119
二、社交媒体发展分析 123
1、新闻网站 123
2、网络视频 127
3、搜索引擎 130
4、即时通信 131
5、网络社区 134
6、微博 135
7、博客/个人空间 137
三、物联网发展分析 138
1、中国物联网行业的发展现状 138
2、中国物联网行业的发展规模 138
四、电子商务发展分析 139
1、中国电子商务行业发展概述 139
2、中国电子商务行业发展规模 142
五、移动设备发展分析 144
六、数据量分析 146
第二节 中国政府对大数据科研的支持 147
一、863计划 147
二、国家重大科技专项 148
三、物联网“十二五”发展规划 149
第三节 中国大数据产业发展现状分析 158
一、大数据产业链建设情况 158
二、大数据产业生命周期分析 159
三、大数据产业市场规模分析 160
四、大数据应用行业投资分布 161
五、大数据产业面临的挑战 163
第四节 中国大数据应用实践分析 165
一、大数据在经济预警方面的应用 165
二、大数据在市场营销方面的应用 165
三、大数据在医疗领域的应用 167
四、大数据在金融领域的应用 173
五、企业大数据产品与技术动向 175
六、中关村大数据产业链雏形初现 179
七、地方政府推出政策助推大数据发展 182
八、华为联手英国大学开发“大数据” 184
第五节 中国大数据产业前景预测 185
一、大数据产业总体规模预测 185
二、2015-2020年大数据产业细分市场预测 185
1、2015-2020年大数据基础架构硬件市场预测 185
2、2015-2020年大数据软件市场发展前景预测 186
3、2015-2020年大数据服务市场发展前景预测 186
第六节 2015-2020年中国大数据产业发展路线图 187
第四章 中国企业大数据需求与应用趋势调查 190
第一节 调查背景 190
一、被调查者所属行业 190
二、被调查者企业规模 191
三、被调查企业每月新增数据规模 191
第二节 企业大数据需求分析 192
一、企业数据系统架构存在的问题 192
二、企业面临的数据技术难题 193
三、企业数据挖掘和分析面临的问题 194
第三节 企业大数据应用现状与规划 195
一、企业数据处理产品的服务商 195
二、企业大数据投入情况 196
三、企业部署开源大数据解决方案的计划 197
四、企业大数据的部署规模 198
第四节 企业大数据应用选型依据 198
一、企业做数据产品选型时考虑的因素 198
二、企业关注的数据产品特性 199
三、企业选择服务商时考虑的因素 200
第五节 企业大数据应用趋势分析 201
一、企业关注的数据管理新技术 201
二、企业如何看待商业智能的未来 202
第五章 典型领域大数据应用价值与需求分析 203
第一节 政府需求市场 203
一、电子政务建设现状 203
二、政府大数据应用需求 204
三、政府大数据应用场景 204
四、政府大数据应用价值分析 205
五、政府大数据应用典型案例 206
六、政府大数据应用前景分析 207
第二节 电信行业需求市场 207
一、行业大数据应用需求分析 207
二、行业大数据应用场景分析 209
三、行业大数据应用价值分析 211
四、行业大数据应用典型案例 212
五、行业大数据应用前景分析 215
第三节 金融行业需求市场 216
一、行业信息化建设现状 216
二、行业数据量及其特征 218
三、行业大数据应用需求分析 220
四、行业大数据应用场景分析 222
五、行业大数据应用价值分析 223
六、行业大数据应用典型案例 224
七、行业大数据应用前景分析 227
第四节 互联网行业需求市场 228
一、行业数据储量与特点 228
二、行业大数据应用需求分析 230
三、行业大数据应用场景分析 231
四、行业大数据应用价值分析 232
五、行业大数据应用经典案例 236
六、行业大数据应用前景分析 236
第五节 零售行业需求市场 237
一、行业信息化现状分析 237
二、行业数据量与特点分析 238
三、行业大数据应用场景分析 239
四、行业大数据应用价值分析 241
五、行业大数据应用经典案例 243
六、行业大数据应用前景分析 246
第六节 医疗行业需求市场 250
一、行业信息化建设情况 250
二、行业数据量及其特点 251
三、行业大数据应用场景分析 253
四、行业大数据应用价值分析 258
五、行业大数据应用典型案例 259
六、行业大数据应用前景分析 260
第七节 智慧城市行业需求市场 263
一、智慧城市建设情况分析 263
1、智慧城市投资规模及预测 263
2、智慧城市IT投资分析 263
二、智慧城市大数据应用需求 265
三、智慧城市大数据应用价值 266
四、智慧城市大数据应用经典案例 269
五、智慧城市大数据应用前景 273
第八节 能源业需求市场 275
一、行业信息化建设现状分析 275
二、行业大数据应用需求分析 276
三、行业大数据应用场景分析 277
四、行业大数据应用价值分析 277
五、行业大数据应用经典案例 280
六、行业大数据应用前景分析 281
第九节 制造业需求市场 284
一、行业信息化建设现状 284
二、行业数据量及其特点 285
三、行业大数据应用需求分析 287
四、行业大数据应用场景分析 287
五、行业大数据应用价值分析 288
六、行业大数据应用典型案例 291
七、行业大数据应用前景分析 292
第十节 其它领域需求市场 293
一、教育行业大数据应用需求 293
二、军事行业大数据应用需求 298
三、旅游行业大数据应用需求 299
第三部分 行业竞争格局
第六章 国内外企业大数据产业战略布局 301
第一节 国外企业布局大数据 301
一、IBM 301
1、大数据布局线路 301
2、大数据市场定位 301
3、大数据解决方案 301
4、给用户带来的价值 302
5、大数据给企业带来的价值 302
6、大数据业务结构分析 302
二、HP 303
1、大数据布局线路 303
2、大数据市场定位 303
3、大数据解决方案 304
4、给用户带来的价值 304
5、大数据给企业带来的价值 305
6、大数据业务结构分析 305
三、Intel 306
1、大数据布局线路 306
2、大数据市场定位 306
3、大数据解决方案 306
4、给用户带来的价值 307
四、Teradata 307
1、大数据布局线路 307
2、大数据市场定位 307
3、大数据解决方案 308
4、给用户带来的价值 308
5、大数据对企业的价值 309
五、Dell 310
1、大数据布局线路 310
2、大数据市场定位 310
3、大数据解决方案 310
4、给用户带来的价值 311
5、大数据业务结构分析 311
六、ORACLE 311
1、大数据布局线路 311
2、大数据市场定位 311
3、大数据解决方案 311
4、给用户带来的价值 312
5、大数据业务结构分析 312
七、SAP 312
1、大数据布局 312
2、大数据市场定位 312
3、大数据解决方案 313
4、给用户带来的价值 313
5、大数据业务结构分析 313
八、EMC 314
1、大数据布局 314
2、大数据市场定位 314
3、大数据解决方案 314
4、大数据业务结构分析 315
九、CiscoSystems 315
1、大数据布局 315
2、大数据市场定位 315
3、大数据解决方案 315
4、给用户带来的价值 317
十、Microsoft 317
1、大数据布局线路 317
2、大数据市场定位 317
3、大数据解决方案 317
4、给用户带来的价值 318
5、企业大数据诉求 319
6、大数据业务结构分析 319
十一、Fusion-io 319
1、大数据布局线路 319
2、给用户带来的价值 319
十二、SASInstitue 320
1、大数据布局线路 320
2、大数据市场定位 320
3、大数据解决方案 320
4、给用户带来的价值 320
5、大数据业务结构分析 320
十三、Splunk 321
1、大数据市场定位 321
2、大数据解决方案 321
3、给用户带来的价值 321
4、大数据业务结构分析 322
十四、Amazon 322
1、大数据布局线路 322
2、大数据拓展 322
3、大数据业务结构分析 324
十五、TableauSoftware 326
1、大数据布局线路 326
2、大数据市场定位 326
3、大数据业务结构分析 326
十六、Hitachi 327
1、大数据布局线路 327
2、大数据市场定位 327
3、大数据解决方案 327
4、给用户带来的价值 328
5、大数据用户 329
十七、Informatica 329
1、大数据布局线路 329
2、大数据市场定位 329
3、大数据解决方案 329
4、给用户带来的价值 330
5、大数据业务价值 330
十八、Fujitsu 330
1、大数据布局线路 330
2、大数据市场定位 330
3、大数据解决方案 331
4、给用户带来的价值 331
十九、其它企业 331
1、Google 331
2、Facebook 332
3、Twitter 336
4、NetApp 338
5、Wal-Mart 338
6、ZARA 339
7、Datameer 340
8、Connotate 340
9、ClearStoryData 341
10、Siemens 341
第二节 国内企业大数据布局情况 342
一、互联网企业布局大数据 342
1、百度 342
2、腾讯 344
3、阿里巴巴 345
4、新浪 347
5、盛大网络 348
二、IT企业布局大数据 348
1、浪潮 348
2、华为 349
3、联想 350
4、神州数码 350
5、用友 350
三、电信运营商布局大数据 351
1、中国电信 351
2、中国移动 352
3、中国联通 352
第三节 国内外企业大数据布局比较 353
第四部分 投资价值分析
第七章 中国大数据产业链投资机会分析 355
第一节 硬件层面投资机会分析 355
一、大数据对数据存储需求 355
二、数据存储市场格局现状 355
1、移动硬盘市场格局 355
2、U盘市场格局 356
3、闪存卡市场格局 356
三、服务器市场格局现状 357
四、硬件层面投资机会分析 357
第二节 软件层面投资机会分析 358
一、基础软件投资机会分析 358
二、应用软件投资机会分析 358
第三节 信息服务层面投资机会 358
一、IT基础设施服务业投资机会 358
二、信息咨询服务业投资机会 359
三、信息安全行业投资机会 363
第四节 中国大数据产业投资象限 364
第八章 大数据产业融资现状与趋势分析 369
第一节 大数据产业投资热度分析 369
一、大数据产业投资热潮 369
二、大数据产业投资趋势 369
第二节 大数据产业并购趋势分析 371
一、大数据产业并购动向 371
二、大数据产业并购特征 371
三、大数据产业并购趋势 371
第三节 大数据产业融资机会分析 372
一、大数据产业融资模式 372
1、PE/VC 372
2、上市融资 373
3、天使投资 373
二、大数据产业融资案例 374
1、风投融资案例 374
2、种子融资案例 383
3、大宗融资案例 383
三、大数据产业融资机会 384
第九章 中国大数据产业链关联企业运营分析 385
第一节 海量数据存储、处理、咨询相关公司 385
一、江苏天泽信息产业股份有限公司 385
1、公司发展简介 385
2、公司组织架构分析 386
3、公司主要产品及特点 386
4、公司研发能力分析 386
5、公司经营情况分析 387
6、公司经营优劣势分析 389
7、公司最新发展动向 392
二、北京拓尔思信息技术股份有限公司 392
1、公司发展简介 392
2、公司组织架构分析 393
3、公司主要产品及特点 393
4、公司研发能力分析 396
5、公司经营情况分析 398
6、公司经营优劣势分析 399
7、公司最新发展动向 400
三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司 401
1、公司发展简介 401
2、公司主要产品及特点 402
3、公司研发能力分析 404
4、公司经营情况分析 405
5、公司经营优劣势分析 406
6、公司最新发展动向 408
四、潜能恒信能源技术股份有限公司 409
1、公司发展简介 409
2、公司主要产品及特点 409
3、公司研发能力分析 410
4、公司经营情况分析 411
5、公司经营优劣势分析 413
五、北京同有飞骥科技股份有限公司 415
1、公司发展简介 415
2、公司主要产品及特点 416
3、公司研发能力分析 416
4、公司经营情况分析 417
5、公司发展模式分析 419
6、公司经营优劣势分析 420
六、上海汉得信息技术股份有限公司 423
1、公司发展简介 423
2、公司主要产品及特点 424
3、公司研发能力分析 426
4、公司经营情况分析 427
5、公司经营优劣势分析 428
七、浙大网新科技股份有限公司 430
1、公司发展简介 430
2、公司主要产品及特点 431
3、公司研发能力分析 431
4、公司经营情况分析 432
5、公司经营优劣势分析 433
6、公司最新发展动向 434
第二节 数据中心建设与运维相关公司 435
一、荣之联科技股份有限公司 435
1、公司发展简介 435
2、公司主要产品及特点 435
3、公司研发能力分析 436
4、公司经营情况分析 436
5、公司经营优劣势分析 438
6、公司最新发展动向 439
二、上海天玑科技股份有限公司 439
1、公司发展简介 439
2、公司组织架构分析 440
3、公司主要产品及特点 440
4、公司研发能力分析 441
5、公司经营情况分析 441
6、公司最新发展动向 443
三、北京银信长远科技股份有限公司 443
1、公司发展简介 443
2、公司主要产品及特点 445
3、公司研发能力分析 446
4、公司经营情况分析 446
5、公司经营优劣势分析 448
6、公司最新发展动向 448
第三节 视频化应用相关公司 449
一、杭州海康威视数字技术股份有限公司 449
1、公司发展简介 449
2、公司主要产品及特点 449
3、公司研发能力分析 450
4、公司营销网路分析 451
5、公司经营情况分析 452
6、公司经营优劣势分析 453
7、公司发展战略分析 454
二、浙江大华技术股份有限公司 455
1、公司发展简介 455
2、公司主要产品及特点 455
3、公司研发能力分析 456
4、公司经营情况分析 456
5、公司经营优劣势分析 458
6、公司发展战略分析 459
三、广东威创视讯科技股份有限公司 459
1、公司发展简介 459
2、公司主要产品及特点 460
3、公司研发能力分析 460
4、公司经营情况分析 460
5、公司经营优劣势分析 462
6、公司最新发展动向 462
四、华平信息技术股份有限公司 463
1、公司发展简介 463
2、公司主要产品及特点 464
3、公司研发能力分析 464
4、公司经营情况分析 465
5、公司经营优劣势分析 466
6、公司最新发展动向 470
第四节 智能化与人机交互概念相关公司 471
一、科大讯飞股份有限公司 471
1、公司发展简介 471
2、公司主要产品及特点 472
3、公司研发能力分析 472
4、公司经营情况分析 474
5、公司经营优劣势分析 475
6、公司最新发展动向 477
二、用友软件股份有限公司 478
1、公司发展简介 478
2、公司主要产品及特点 479
3、公司研发能力分析 484
4、公司经营情况分析 485
5、公司经营优劣势分析 486
6、公司最新发展动向 488
三、北京东方国信科技股份有限公司 489
1、公司发展简介 489
2、公司主要产品及特点 490
3、公司研发能力分析 490
4、公司经营情况分析 491
5、公司经营优劣势分析 493
6、公司最新发展动向 494
四、北京久其软件股份有限公司 495
1、公司发展简介 495
2、公司主要产品及特点 496
3、公司研发能力分析 496
4、公司经营情况分析 497
5、公司经营优劣势分析 498
6、公司最新发展动向 500
第五节 信息安全类公司 501
一、成都卫士通信息产业股份有限公司 501
1、公司发展简介 501
2、公司主要产品及特点 502
3、公司研发能力分析 503
4、公司经营情况分析 504
5、公司经营优劣势分析 505
6、公司最新发展动向 507
二、北京启明星辰信息技术股份有限公司 508
1、公司发展简介 508
2、公司主要产品及特点 509
3、公司研发能力分析 510
4、公司经营情况分析 511
5、公司经营优劣势分析 512
6、公司最新发展动向 515
三、蓝盾信息安全技术股份有限公司 515
1、公司发展简介 515
2、公司主要产品及特点 516
3、公司研发能力分析 517
4、公司经营情况分析 517
5、公司经营优劣势分析 519
6、公司最新发展动向 519
第六节 拥有数据资源的公司 520
一、阿里巴巴集团 520
1、公司发展简介 520
2、公司主要产品及特点 520
3、公司经营情况分析 523
4、公司经营优劣势分析 524
5、公司投资并购情况 526
二、腾讯控股有限公司 530
1、公司发展简介 530
2、公司主要产品及特点 531
3、公司经营情况分析 538
4、公司经营优劣势分析 539
5、公司发展战略分析 540
三、乐视网信息技术(北京) 540
1、公司发展简介 540
2、公司主要产品及特点 541
3、公司商业模式分析 541
4、公司经营情况分析 542
5、公司经营优劣势分析 544
6、公司发展战略分析 550
四、苏宁云商集团股份有限公司 550
1、公司发展简介 550
2、公司组织架构分析 551
3、公司主要产品及特点 551
4、公司经营情况分析 553
5、公司经营优劣势分析 554
6、公司最新发展动向 556
图表目录
图表:“广播”加“接收”模式 10
图表:“请求”加“响应”模式 10
图表:Map函数处理模式 26
图表:Reduce函数处理模型 27
图表:GFS与传统分布式文件系统的区别 28
图表:2012-2014年全球大数据产业规模分析 91
图表:2015-2020年全球大数据产业规模及增长率预测 91
图表:2013年全球大数据细分市场规模占比分析 92
图表:2012-2014年全球大数据计算机市场规模分析 93
图表:2015-2020年全球大数据计算机市场规模预测分析 93
图表:2012-2014年全球大数据软件市场规模分析 94
图表:2015-2020年全球大数据软件市场规模预测分析 94
图表:2011-2012年2月全球顶级专业大数据厂商收入明细分析 104
图表:2011年全球顶级专业大数据厂商收入市场占比 104
图表:2012年全球大数据专营厂商收入占比分析 106
图表:基于云的数据分析平台框架示意图 113
图表:不同数据存储量的企业采取SaaS模式占比 113
图表:2013年12月到2014年6月中国互联网基础资源对比 119
图表:2011年12月-2014年6月IPv6地址数量 120
图表:2011年12月-2014年6月IPv4地址数量 120
图表:中国分类CN域名总数 121
图表:中国分类CN域名数量分析 121
图表:2010-2014年6月中国网站数量 122
图表:2010-2014年6月中国国际出口宽带及增长率分析 122
图表:主要骨干网络国际出口宽带条数 123
图表:2012年12月-2013年6月即时通信网民数及使用量率 131
图表:2012年12月-2013年6月手机即时通信网民数及使用率 132
图表:2012年12月-2013年6月博客/个人空间网民数及使用率 132
图表:2012年12月-2013年6月微博网民数及使用率 133
图表:2012年12月-2013年6月手机微博网民数及使用率 133
图表:2012年12月-2013年6月社交网站网民数及使用率 134
图表:2012-2014年我国大数据产业规模及增长率分析 160
图表:2015-2020年我国大数据产业规模及增长率预测 185
图表:2015-2020年我国大数据产业基础构架硬件市场规模预测 185
图表:2015-2020年我国大数据产业软件市场规模预测 186
图表:2015-2020年我国大数据产业专业服务市场规模预测 186
图表:被调查者所属行业 190
图表:被调查者企业规模 191
图表:被调查企业每月新增数据规模 192
图表:企业数据系统架构存在的问题 192
图表:企业面临的数据技术难题 193
图表:企业数据挖掘和分析面临的问题 194
图表:企业数据处理产品的服务商 195
图表:企业大数据投入情况 196
图表:企业部署开源大数据解决方案的计划 197
图表:企业大数据的部署规模 198
图表:企业做数据产品选型时考虑的因素 199
图表:企业关注的数据产品特性 199
图表:企业选择服务商时考虑的因素 200
图表:企业关注的数据管理新技术 201
图表:企业如何看待商业智能的未来 202
图表:国外电信运营商大数据应用 210
图表:国内电信运营商大数据运用层次 210
图表:三大运营商未来大数据投资预测 216
图表:2013年中国金融行业大数据应用投资结构 222
图表:2015-2020年金融行业大数据市场规模及预测 222
图表:金融行业大数据主要应用场景 222
图表:中信银行大数据应用技术架构图 225
图表:客户综合分析管理系统功能架构图 226
图表:客户生命周期服务管理 227
图表:2013-2015年中国金融行业IT投资结构及预测 228
图表:2013-2015年中国金融行业大数据应用结构及预测 228
图表:2015-2020年中国智慧城市IT投资规模及预测 263
图表:智慧城市涉及的关键IT技术投资 264
图表:智慧城市涉及的关键IT技术投资 264
图表:智慧城市涉及的关键IT技术投资 265
图表:2013年智慧城市大数据应用分布 265
图表:教育领域的原有数据模式 293
图表:亚马逊大数据路线图 322
图表:企业业务结构分析 327
图表:大数据架构 337
图表:大数据解决方案平台 338
图表:中国电信大数据战略图 351
图表:2014年移动硬盘市场格局 355
图表:中国U盘市场格局 356
图表:中国闪存卡市场格局 356
图表:中国服务器市场格局 357
图表:2014年中国大数据整体市场实力矩阵 364
图表:江苏天泽信息产业股份有限公司组织构架 386
图表:2013-2014年9月江苏天泽信息产业股份有限公司盈利能力分析 387
图表:2013-2014年9月江苏天泽信息产业股份有限公司运营能力分析 388
图表:2013-2014年9月江苏天泽信息产业股份有限公司偿债能力分析 388
图表:2013-2014年9月江苏天泽信息产业股份有限公司发展能力分析 389
图表:2013-2014年9月拓尔思盈利能力分析 398
图表:2013-2014年9月拓尔思偿债能力分析 398
图表:2013-2014年9月拓尔思成长能力分析 399
图表:2013-2014年9月拓尔思运营能力分析 399
图表:2013-2014年9月美亚柏科利润表 405
图表:2013-2014年9月美亚柏科偿债能力 405
图表:2013-2014年9月美亚柏科成长能力 406
图表:2013-2014年9月美亚柏科运营能力 406
图表:潜能恒信能源技术股份有限公司主营业务 410
图表:2013-2014年9月潜能恒信能源技术股份有限公司盈利能力 411
图表:2013-2014年9月潜能恒信能源技术股份有限公司偿债能力 412
图表:2013-2014年9月潜能恒信能源技术股份有限公司成长能力 412
图表:2013-2014年9月潜能恒信能源技术股份有限公司运营能力 412
图表:2013-2014年9月北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力 417
图表:2013-2014年9月北京同有飞骥科技股份有限公司偿债能力 418
图表:2013-2014年9月北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力 418
图表:2013-2014年9月北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力 418
图表:2013-2014年9月上海汉得信息技术股份有限公司盈利能力 427
图表:2013-2014年9月上海汉得信息技术股份有限公司偿债能力 427
图表:2013-2014年9月上海汉得信息技术股份有限公司成长能力 428
图表:2013-2014年9月上海汉得信息技术股份有限公司运营能力 428
图表:2013-2014年9月浙大网新科技股份有限公司盈利能力 432
图表:2013-2014年9月浙大网新科技股份有限公司偿债能力 432
图表:2013-2014年9月浙大网新科技股份有限公司成长能力 433
图表:2013-2014年9月浙大网新科技股份有限公司运营能力 433
图表:2013-2014年9月荣之联科技股份有限公司盈利能力 436
图表:2013-2014年9月荣之联科技股份有限公司偿债能力 437
图表:2013-2014年9月荣之联科技股份有限公司成长能力 437
图表:2013-2014年9月荣之联科技股份有限公司运营能力 437
图表:上海天玑科技股份有限公司 440
图表:2013-2014年9月上海天玑科技股份有限公司盈利能力 441
图表:2013-2014年9月上海天玑科技股份有限公司偿债能力 442
图表:2013-2014年9月上海天玑科技股份有限公司成长能力 442
图表:2013-2014年9月上海天玑科技股份有限公司运营能力 442
图表:银信科技IT运维服务产品 445
图表:2013-2014年9月北京银信长远科技股份有限公司盈利能力 446
图表:2013-2014年9月北京银信长远科技股份有限公司偿债能力 447
图表:2013-2014年9月北京银信长远科技股份有限公司成长能力 447
图表:2013-2014年9月北京银信长远科技股份有限公司运营能力 447
图表:杭州海康威视数字技术股份有限公司研发能力分析 450
图表:杭州海康威视数字技术股份有限公司网络分布 451
图表:2013-2014年9月杭州海康威视数字技术股份有限公司盈利能力 452
图表:2013-2014年9月杭州海康威视数字技术股份有限公司偿债能力 452
图表:2013-2014年9月杭州海康威视数字技术股份有限公司成长能力 453
图表:2013-2014年9月杭州海康威视数字技术股份有限公司运营能力 453
图表:2013-2014年9月浙江大华技术股份有限公司盈利能力 456
图表:2013-2014年9月浙江大华技术股份有限公司偿债能力 457
图表:2013-2014年9月浙江大华技术股份有限公司成长能力 457
图表:2013-2014年9月浙江大华技术股份有限公司运营能力 457
图表:2013-2014年9月广东威创视讯科技股份有限公司盈利能力 460
图表:2013-2014年9月广东威创视讯科技股份有限公司偿债能力 461
图表:2013-2014年9月广东威创视讯科技股份有限公司成长能力 461
图表:2013-2014年9月广东威创视讯科技股份有限公司运营能力 461
图表:2013-2014年9月华平信息技术股份有限公司盈利能力 465
图表:2013-2014年9月华平信息技术股份有限公司偿债能力 465
图表:2013-2014年9月华平信息技术股份有限公司成长能力 466
图表:2013-2014年9月华平信息技术股份有限公司运营能力 466
图表:2013-2014年9月科大讯飞股份有限公司盈利能力 474
图表:2013-2014年9月科大讯飞股份有限公司偿债能力 474
图表:2013-2014年9月科大讯飞股份有限公司成长能力 475
图表:2013-2014年9月科大讯飞股份有限公司运营能力 475
图表:2013-2014年9月用友软件股份有限公司盈利能力 485
图表:2013-2014年9月用友软件股份有限公司偿债能力 485
图表:2013-2014年9月用友软件股份有限公司成长能力 486
图表:2013-2014年9月用友软件股份有限公司运营能力 486
图表:2013-2014年9月北京东方国信科技股份有限公司盈利能力 491
图表:2013-2014年9月北京东方国信科技股份有限公司偿债能力 492
图表:2013-2014年9月北京东方国信科技股份有限公司成长能力 492
图表:2013-2014年9月北京东方国信科技股份有限公司运营能力 492
图表:2013-2014年9月北京久其软件股份有限公司盈利能力 497
图表:2013-2014年9月北京久其软件股份有限公司偿债能力 497
图表:2013-2014年9月北京久其软件股份有限公司成长能力 498
图表:2013-2014年9月北京久其软件股份有限公司运营能力 498
图表:2013-2014年9月成都卫士通信息产业股份有限公司盈利能力 504
图表:2013-2014年9月成都卫士通信息产业股份有限公司偿债能力 504
图表:2013-2014年9月成都卫士通信息产业股份有限公司成长能力 505
图表:2013-2014年9月成都卫士通信息产业股份有限公司运营能力 505
图表:2013-2014年9月北京启明星辰信息技术股份有限公司盈利能力 511
图表:2013-2014年9月北京启明星辰信息技术股份有限公司偿债能力 511
图表:2013-2014年9月北京启明星辰信息技术股份有限公司成长能力 511
图表:2013-2014年9月北京启明星辰信息技术股份有限公司运营能力 512
图表:2013-2014年9月蓝盾信息安全技术股份有限公司盈利能力 518
图表:2013-2014年9月蓝盾信息安全技术股份有限公司偿债能力 518
图表:2013-2014年9月蓝盾信息安全技术股份有限公司成长能力 518
图表:2013-2014年9月蓝盾信息安全技术股份有限公司运营能力 519
图表:2013-2014年9月乐视网信息技术(北京)股份有限公司盈利能力 542
图表:2013-2014年9月乐视网信息技术(北京)股份有限公司偿债能力 543
图表:2013-2014年9月乐视网信息技术(北京)股份有限公司成长能力 543
图表:2013-2014年9月乐视网信息技术(北京)股份有限公司运营能力 544
图表:2013-2014年9月苏宁云商集团股份有限公司盈利能力 553
图表:2013-2014年9月苏宁云商集团股份有限公司偿债能力 553
图表:2013-2014年9月苏宁云商集团股份有限公司成长能力 554
图表:2013-2014年9月苏宁云商集团股份有限公司运营能力 554
2014年国内外宏观经济逐步回升。2014年中国经济增长呈“V”态势,进入第三季度,国内经济刺激政策发力,在政府投资的对冲下,经济在三季度末企稳后明显回升,中国经济逐步回暖,整个年度GDP增长为7.7%。
在一个需求经济时代,企业成功的关键就在于,是否能够在需求尚未形成之时就牢牢的锁定并捕捉到它。那些成功的企业往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻产业的当前需求、潜在需求以及新的需求!
当前,全球已进入大数据时代,大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们视野,其技术和市场在快速发展,而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。随着大数据蕴涵价值的逐步释放,使其成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。鉴于在技术和产业层面,国际上在大数据领域还未形成技术和市场的垄断,技术应用创新机会较多;当前大数据技术和应用需求的蓬勃兴起,及开源技术提出的革命性挑战,各家IT厂商均需同等面对,这无形中缩短了彼此起步的差距,这意味着国内企业在开拓大数据市场上存在巨大的机遇!
在建设重点上,国内企业侧重于物理上数据存储能力建设。无论是百度、腾讯,还是淘宝、中国移动都推出了各自数据中心项目,通常以容量来衡量成就。而国外企业则已经主要侧重分析工具手段和围绕用户的解决方案开发,已经明确了大数据的盈利方式,并沿此方向不断深入。国内企业的大数据盈利更多是在探索阶段。大数据就是网络社会的未来,国外企业对大数据的提法看似“务虚”,但实际上目光长远,如IBM的智慧地球,真正体现了战略思考。而国内企业在更长时间、更广范围上的全球化布局上略显不足,大多都只以当下国内市场为目标进行大数据的定位与思考。 但在大数据具体应用上,国内企业的差异不大。首先,是为自身服务,通过大数据的开发,获取自身运行数据,为更科学、高效的组织结构安排提供条件,如百度的绿色数据中心建设。借助大数据的开发,让企业自身也变得更为灵巧,如英特尔和中国移动。其次,企业通过深入挖掘用户大数据,对其行为、习惯有更为准确的把握,可以不断改善产品和服务,提升用户体验。最后,大数据的挖掘为其他商业企业营销和社会智能部门服务与管理提供依据,很可能会突破长期以来广告模式的霸主地位。
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、国家住建部、国家商务部、国家发改委、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刊杂志以及专业研究机构公布和提供的大量资料,对我国大数据及构成要素的发展状况、关联行业发展状况、发展趋势、设计与规划等进行了分析,并重点分析了我国大数据行业发展状况和特点,以及中国大数据行业将面临的挑战、企业的发展策略等。报告还对全球的大数据行业发展态势作了详细分析,并对大数据行业进行了趋向研判,是大数据经营、开发企业、服务、投资机构等单位准确了解目前大数据业发展动态,把握企业定位和发展方向不可多得的精品。
♦ 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?
♦ 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?
♦ 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?
♦ 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?
♦ 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?
♦ 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?
♦ 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制......
♦ 理由1:商业战场上的失败可以原谅,但是遭到竞争对手的突然袭击则不可谅解。如果您的企业经常困于竞争对手的市场策略而毫无还手之力,那么您需要比您企业的竞争对手知道得更多,请马上订购。
♦ 理由2:如果您的企业一直期望在新的季度里使企业利润倍增,获得更好的业绩表现,您需要借助行业专家智囊团的智慧和建议,那么您不可不订。
♦ 理由3:如果您的企业准备投资于某项新业务,需要周祥的商业计划资料及发展规划的策略建议,同时也不想为此付出大量的资源及调研时间,那么您非订不可。
♦ 理由4:如果您的企业缺乏多年业内资深经验培养的行业洞察力,长期性、系统性的行业关键数据支持,而无法准确把握市场,抢占最新商机的战略制高点,那么请把这一切交给我们。
权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。
中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。
国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。
步骤1:设立研究小组,确定研究内容
针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。
步骤2:市场调查,获取第一手资料
♦ 访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;
♦ 实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。
步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源
♦ 报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);
♦ 国内、国际行业协会出版物;
♦ 各种会议资料;
♦ 中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);
♦ 专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);
♦ 企业内部刊物与宣传资料。
步骤4:核实来自各种信息源的信息
♦ 各种信息源之间相互核实;
♦ 同相关产业专家与销售人员核实;
♦ 同有关政府主管部门核实。
步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告
步骤6:核实检查初步研究报告
与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。
步骤7:撰写完成最终研究报告
该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。
步骤8:提供完善的售后服务
对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。
中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。
专项市场研究 产品营销研究 品牌调查研究 广告媒介研究 渠道商圈研究 满意度研究 神秘顾客调查 消费者研究 重点业务领域 调查执行技术 公司实力鉴证 关于中研普华 中研普华优势 服务流程管理
中央电视台采访中研普华高级研究员
中央电视台采访中研普华高级研究员
中央电视台采访中研普华高级研究员
中央电视台采访中研普华高级研究员
权威电视媒体采访中研普华高级研究员
权威电视媒体采访中研普华高级研究员
权威电视媒体采访中研普华高级研究员
权威电视媒体采访中研普华高级研究员
包头东宝生物技术股份有限公司首发创业板上市招股说明书引用...
天广消防股份有限公司非公开发行股票募集资金使用可行性分析...
北京海兰信数据科技股份有限公司首发创业板上市保荐工作报告...
晋亿实业股份有限公司非公开发行股票预案引用中研普华数据...
东兴证券关于包头东宝生物技术股份有限公司首发股票(A股)...
杭州巨星科技股份有限公司首发股票招股说明书引用中研普华数据...
中研普华拥有20年的产业规划、企业IPO上市咨询、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验,业务覆盖全球。
丰富的行业经验。设立产业研究组,积累了丰富的行业实践经验,充分运用扎实的理论知识,更好的为客户提供服务。
资深的专家顾问。专家团队来自于国家级科研院所、著名大学教授、以及具备成功经验的企业家,拥有强大的专业能力。
科学的研究方法。采取专业的研究模型,精准的数据分析,周密的调查方法,各个环节力求真实客观准确。
完善的服务体系。不仅为您提供专业化的研究报告,还会为您提供超值的售后服务,给您带来完善的一站式服务。
中研普华依托分布于全国各重点城市的市场调研队伍,与国内外各大数据源建立起战略合作关系。
中研普华推广和传播国内外顶尖管理理念,协助中国企业健康、持续成长,推动企业战略转型和管理升级。
中研普华独创的水平行业市场资讯 + 垂直企业管理培训的完美结合,体现了中研普华一站式服务的理念和优势。
售价:RMB13000
加入购物车 立即购买
售价:RMB13000
加入购物车 立即购买
售价:RMB13000
加入购物车 立即购买
售价:RMB13000
加入购物车 立即购买
售价:RMB15500
加入购物车 立即购买
售价:RMB13000
加入购物车 立即购买
售价:RMB15500
加入购物车 立即购买
售价:RMB15500
加入购物车 立即购买