2016年中国大数据市场调查研究与发展前
景预测报告
报告编号：1630509
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：
一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网Cir.cn 基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息
报告名称： 2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号： 1630509 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价： ￥7020 元 可开具增值税专用发票
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二、内容介绍
2014年12月12-14日，由中国计算机学会主办，CCF 大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所与CSDN 共同协办的2014中国大数据技术大会在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。从2008年仅60人参加的技术沙龙到当下的数千人技术盛宴，大数据的火爆由此可见一斑。
随着金融、电信、政府、公共事业、能源、交通、制造等行业企业快速步入大数据时代，开启大数据和分析业务，有效管理和利用海量数据，以获取商业洞察和行业竞争优势。各行业对大数据的市场需求越来越大。
传统的针对结构化数据的分析应用基于数据库和数据仓库，在金融、电信等行业有着广泛应用，例如电信的经分系统。近两年，针对非结构化数据的大数据应用呈现快速增长态势，从行业角度看，大数据正在从电子商务、互联网、快消等行业向传统的金融、政府、公共事业、能源、交通等行业快速扩展; 在应用场景方面，大数据 应用已经从用户上网行为分析拓展到电力安全监控、舆情监测等关键领域。
随着大数据和分析在企业应用的深入，对大数据和分析平台的企业级可靠性、稳定性、安全性要求会越来越高; 第二，大多数企业级用户都面对着极为复杂的行业应用场景，不同类型和来源的数据需要统一地被利用，特别是新的大数据方案如何与传统的数据仓库无缝集成; 第三，大多数企业级客户还处于对大数据和分析的探索初期，他们十分需要拥有行业经验，又有大数据领域相关产品和技术能力的供应商作为合作伙伴。 以全球领导厂商IBM 为例，IBM 是业界唯一集咨询、服务、软硬件等综合能力于一体的厂商，在全球拥有3万多个大数据和分析应用客户，是大数据和分析领域的绝对领导者。30多笔与分析相关的收购，400多位顶尖数学家，9000多名业务分析顾问，使
IBM 能够提供业界最完整的企业级大数据和分析解决方案，针对企业级大数据和分析应用的不同场景，全面满足企业级客户对大数据和分析的需求。
中国产业调研网发布的2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告认为，地方政府积极推动大数据发展，2013年以来陆续出台了推进计划。总体上看各地大数据发展政策各有侧重，形成了不同的模式。
模式一是强调研发及公共领域应用。如上海市《推进大数据研究与发展三年行动计划》提出，将在三年内选取医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务6个有基础的领域，建设大数据公共服务平台。
模式二是强调以大数据引领产业转型升级。如北京中关村《关于加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》提出，要充分发挥大数据在工业化与信息化深度融合中的关键作用，推动中关村国家自主创新示范区产业转型升级。
模式三是强调建立大数据基地，吸纳企业落户。如重庆、贵州、陕西、湖北等地都提出建设大数据产业基地的计划，力图将大数据培育成本地的支柱产业。在地方积极推动大数据发展的同时，也应警惕将“大数据”简单等同于“大数据中心”、盲目上马大规模园区建设的潜在过热风险。
2014-2020年中国大数据产业市场规模及预测（单位：亿元，%）
2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告对我国大数据行业现状、发展变化、竞争格局等情况进行深入的调研分析，并对未来大数据市场发展动向作了详尽阐述，还根据大数据行 业的发展轨迹对大数据行业未来发展前景作了审慎的判断，为大数据产业投资者寻找新的投资亮点。
2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告最后阐明大数据行业的投资空间，指明投资方向，提出研究者的战略建议，以供投资决策者参考。
中国产业调研网发布的《2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告》是相关大数据企业、研究单位、政府等准确、全面、迅速了解大数据行业发展动向、制定发展战略不可或缺的专业性报告。 正文目录
第一章 大数据产业相关概述 1.1 大数据介绍 1.1.1 大数据的定义
1.1.2 大数据的产生 1.1.3 大数据的特点 1.1.4 大数据的数据来源 1.1.5 大数据的发展阶段 1.2 大数据的价值及影响 1.2.1 大数据的价值 1.2.2 大数据研究意义 1.2.3 大数据对信息时代的影响 1.3 大数据产业简介 1.3.1 大数据产业的概念 1.3.2 大数据产业链分析 1.3.3 大数据产业发展的必然性 1.3.4 大数据产业的战略地位 第二章 大数据产业发展环境分析 2.1 政策（Political ）环境 2.1.1 发达国家大数据政策对比 2.1.2 数据中心建设指导意见 2.1.3 大数据战略上升到国家层面 2.1.4 加快发展政务大数据 2.2 经济（Economic ）环境 2.2.1 国际经济发展形势 2.2.2 中国经济运行现状 2.2.3 中国经济支撑因素 2.2.4 中国经济发展预测
2.3 社会（Social ）环境 2.3.1 人口环境分析 2.3.2 文化环境分析 2.3.3 城镇化发展进程 2.3.4 行业背景分析 2.4 技术（Technological ）环境 2.4.1 大数据关键技术介绍 2.4.2 大数据技术研发热点分析 2.4.3 世界主要企业加快技术研发 2.4.4 数据中心发展的技术影响因素 第三章 2013-2015年国际大数据产业发展分析 3.1 2013-2015年全球大数据产业总体发展分析 3.1.1 全球大数据产业运行特征 3.1.2 全球大数据产业发展规模 3.1.3 全球大数据应用状况调查 3.1.4 全球大数据行业市场格局 3.1.5 全球运营商布局大数据业务 3.1.6 部分国家大数据发展政策环境 3.1.7 部分国家运营商大数据发展状况 3.2 2013-2015年欧盟开放数据战略分析 3.2.1 大数据产业发展战略 3.2.2 加大技术研发资助力度 3.2.3 探索公私合作项目 3.2.4 推进大数据应用举措
3.2.5 欧盟大数据发展规划
3.3 2013-2015年美国大数据产业发展分析 3.3.1 大数据发展战略 3.3.2 大数据产业现状 3.3.3 大数据应用案例 3.3.4 大数据技术发展措施 3.3.5 针对安全问题的政策 3.3.6 产业发展的经验借鉴
3.4 2013-2015年日本大数据产业发展分析 3.4.1 大数据产业地位 3.4.2 市场规模及趋势 3.4.3 看好大数据经济效益 3.4.4 加强制造业大数据应用 3.4.5 运行大数据预防灾害 3.4.6 产业重点企业分析
3.5 2013-2015年其他国家大数据产业发展状况 3.5.1 英国 3.5.2 法国 3.5.3 澳大利亚 3.5.4 韩国 3.5.5 新加坡
第四章 2013-2015年中国大数据产业发展分析 4.1 2013-2015年中国大数据产业发展综述 4.1.1 产业发展阶段
4.1.2 产业运行情况 4.1.3 推动云基地建设 4.1.4 成立交易中心
4.2 2013-2015年中国大数据产业布局 4.2.1 市场供给结构 4.2.2 应用行业分布 4.2.3 区域集聚发展
4.3 2013-2015年中国大数据产业需求分析 4.3.1 主要行业大数据需求状况 4.3.2 企业大数据的应用及需求 4.3.3 大数据存储领域需求分析 4.3.4 中国小型机市场需求分析 4.4 中国大数据产业存在的问题 4.4.1 大数据产业发展难点 4.4.2 大数据产业存在的问题 4.4.3 大数据产业的现实挑战 4.4.4 大数据应用面临的挑战 4.4.5 大数据安全问题分析 4.5 中国大数据产业的发展策略 4.5.1 大数据应作为国家战略重点 4.5.2 大数据产业发展的政策建议 4.5.3 加快大数据的研发与应用 4.5.4 应避免大数据的过度建设
第五章 2013-2015年大数据产业发展格局分析
5.1 2013-2015年大数据产业竞争格局 5.1.1 不同规模企业的竞争力分析 5.1.2 IT 产业竞相布局大数据产业 5.1.3 网络保险市场大数据竞争状况 5.1.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争 5.2 2013-2015年中国大数据产业区域发展状况 5.2.1 贵州省 5.2.2 江苏省 5.2.3 山东省 5.2.4 广东省 5.2.5 上海市 5.2.6 重庆市
5.3 2013-2015年大数据产业链及市场主体分析 5.3.1 大数据产业链介绍 5.3.2 大数据产业结构 5.3.3 大数据主要子行业
5.4 2013-2015年大数据业务的商业模式 5.4.1 大数据业务商业模式类型 5.4.2 大数据商业模式及应用特点 5.4.3 重点企业大数据商业模式 5.4.4 构建创新的大数据商业模式
第六章 2013-2015年中国大数据行业主要设备市场分析 6.1 大数据一体机市场分析 6.1.1 大数据一体机简介
6.1.2 大数据一体机的优劣分析 6.1.3 大数据一体机的用户类型 6.1.4 国外竞争格局与品牌分布 6.1.5 国内市场竞争格局分析 6.1.6 国内企业竞争优劣势分析 6.1.7 国内主流品牌及其特点 6.2 大数据处理和分析软件市场分析 6.2.1 大数据与商业智能的关系 6.2.2 商业智能软件的应用价值 6.2.3 全球商业分析软件市场规模 6.2.4 全球大数据软件市场发展态势 6.2.5 国内大数据软件市场发展状况 6.2.6 国内商业智能软件下游市场 6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力 第七章 2013-2015年重点行业大数据应用分析 7.1 医疗行业
7.1.1 医疗行业大数据应用价值 7.1.2 医疗行业大数据应用场景 7.1.3 医疗行业的数据类型分析 7.1.4 大数据对医疗行业的影响 7.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘 7.1.6 医疗大数据实现中的关键问题 7.1.7 大数据在医疗领域的发展趋势 7.2 金融行业
7.2.1 金融行业大数据应用价值 7.2.2 金融行业大数据应用背景 7.2.3 金融行业大数据应用需求 7.2.4 金融行业大数据应用现状 7.2.5 金融行业大数据特征现状 7.2.6 金融行业大数据应用案例 7.2.7 大数据带来的挑战及对策 7.2.8 金融行业大数据应用发展展望 7.3 电子商务
7.3.1 大数据处理对电子商务的影响 7.3.2 电子商务大数据应用价值 7.3.3 电子商务大数据应用需求 7.3.4 电子商务大数据发展机遇 7.3.5 全球首个电商大数据指数 7.3.6 电子商务大数据应用挑战 7.3.7 电商企业大数据应用策略 7.4 零售行业
7.4.1 零售行业大数据应用价值 7.4.2 零售行业大数据应用需求 7.4.3 零售行业数据采集方式 7.4.4 零售行业大数据应用案例 7.4.5 零售巨头积极运用大数据 7.5 电信行业
7.5.1 电信行业大数据应用价值
7.5.2 电信行业大数据应用背景 7.5.3 电信行业大数据应用需求 7.5.4 电信行业大数据应用情况 7.5.5 运营商数据中心建设动态 7.5.6 电信行业大数据应用案例 7.5.7 电信行业大数据发展机会 7.5.8 电信行业大数据应用展望 7.6 交通行业
7.6.1 交通行业大数据应用背景 7.6.2 交通行业大数据应用需求 7.6.3 交通行业大数据应用案例 7.6.4 交通行业大数据应用问题及对策 7.6.5 交通行业大数据应用发展展望 7.7 智慧城市
7.7.1 中国智慧城市发展现状 7.7.2 智慧城市大数据应用需求 7.7.3 智慧城市大数据应用价值 7.7.4 智慧城市大数据应用案例 7.7.5 智慧城市大数据应用展望 7.8 政府公共服务
7.8.1 政府公共服务中大数据应用价值 7.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战 7.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇 7.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求
7.8.5 军队管理中大数据的应用策略 7.9 其他行业
7.9.1 房地产业大数据应用状况 7.9.2 服装行业大数据应用分析 7.9.3 旅游行业大数据应用策略 7.9.4 影视行业大数据应用分析 7.9.5 媒体行业大数据应用状况
第八章 2013-2015年国外大数据行业重点企业发展形势 8.1 IBM
8.1.1 企业发展概况 8.1.2 企业经营状况 8.1.3 项目投资动态 8.1.4 在华客户案例 8.2 甲骨文
8.2.1 企业发展概况 8.2.2 企业经营状况 8.2.3 大数据解决方案 8.2.4 大数据研发动态 8.2.5 企业大数据策略 8.2.6 大数据成发展重点 8.3 微软
8.3.1 企业发展概况 8.3.2 企业经营状况 8.3.3 大数据解决方案
8.3.4 企业发展优势 8.3.5 大数据发展现状 8.4 SAP
8.4.1 企业发展概况 8.4.2 企业经营状况 8.4.3 大数据解决方案 8.4.4 在中国市场的地位 8.5 EMC
8.5.1 企业发展概况 8.5.2 企业经营状况 8.5.3 大数据发展战略 8.5.4 中国市场发展策略 8.6 惠普
8.6.1 企业发展概况 8.6.2 企业经营状况 8.6.3 大数据领域发展动态 8.6.4 云监控大数据解决方案 8.7 其他企业 8.7.1 Teradata 8.7.2 NetApp 8.7.3 亚马逊 8.7.4 Google 8.7.5 Cloudera
第九章 2013-2015年国内大数据行业重点企业发展形势
9.1 中国移动通信集团公司 9.1.1 企业发展概况
9.1.2 2013年公司经营状况分析 9.1.3 2014年公司经营状况分析 9.1.4 2015年公司经营状况分析 9.1.5 中国移动大数据发展动态 9.2 中国电信集团公司 9.2.1 企业发展概况
9.2.2 2013年公司经营状况分析 9.2.3 2014年公司经营状况分析 9.2.4 2015年公司经营状况分析 9.3 中国联通集团 9.3.1 企业发展概况 9.3.2 经营效益分析 9.3.3 业务经营分析 9.3.4 财务状况分析 9.3.5 未来前景展望 9.4 百度公司 9.4.1 企业发展概况 9.4.2 企业经营状况 9.4.3 百度大数据引擎 9.5 腾讯公司 9.5.1 企业发展概况 9.5.2 企业经营状况
9.5.3 参与医疗产业 9.5.4 发展互联网金融
9.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司 9.6.1 企业发展概况 9.6.2 经营效益分析 9.6.3 业务经营分析 9.6.4 财务状况分析 9.6.5 未来前景展望
9.7 北京东方国信科技股份有限公司 9.7.1 企业发展概况 9.7.2 经营效益分析 9.7.3 业务经营分析 9.7.4 财务状况分析 9.7.5 未来前景展望
9.8 北京同有飞骥科技股份有限公司 9.8.1 企业发展概况 9.8.2 经营效益分析 9.8.3 业务经营分析 9.8.4 财务状况分析 9.8.5 未来前景展望 9.9 浪潮集团 9.9.1 企业发展概况 9.9.2 云计算发展战略 9.9.3 大数据一体机产品
9.9.4 建立智慧城市平台 9.10 华为技术有限公司 9.10.1 企业发展概况 9.10.2 推出大数据一体机 9.10.3 发布企业级大数据分析平台 9.10.4 与央视合作大数据存储系统 9.11 阿里巴巴集团 9.11.1 企业发展概况 9.11.2 企业经营状况 9.11.3 企业大数据应用策略 9.11.4 B2B 业务大数据模式 9.11.5 建设城市大数据平台 第十章 大数据产业投资战略分析 10.1 全球大数据产业投资状况 10.1.1 大数据市场的投资空间巨大 10.1.2 全球数据中心建设投入 10.1.3 大数据行业获得风投青睐 10.1.4 大数据行业风险投资动向 10.1.5 大数据领域投融资案例 10.2 中国大数据产业投资现状 10.2.1 大数据产业投资历程回顾 10.2.2 大数据产业投资领域分布 10.2.3 国内外大数据创业投资对比 10.2.4 大数据投资存在概念泡沫
10.2.5 大数据创业企业投资方向 10.3 大数据产业投资机遇 10.3.1 大数据产业的投资机遇 10.3.2 大数据产业的投资热点 10.3.3 大数据时代的投资机遇 10.3.4 大数据应用行业潜在市场 10.4 大数据产业投资风险及防范 10.4.1 大数据行业投资风险综述 10.4.2 数据的流动性和可获取性风险 10.4.3 大数据项目投资风险急剧增加 10.4.4 评估大数据产业投资回报的措施 第十一章 2016-2020年大数据产业发展前景及趋势 11.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测 11.1.1 全球大数据市场规模预测
11.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测 11.1.3 全球大数据市场人才需求预测 11.1.4 全球大数据市场发展热点展望 11.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测 11.2.1 大数据市场发展机会 11.2.2 大数据市场发展趋势 11.2.3 大数据市场热点猜想 11.2.4 应用市场发展趋势 11.2.5 渠道模式趋势分析 11.2.6 技术与产品趋势
11.3 2016-2020年中国大数据产业预测分析 图表目录
图表1 大数据的4V 特征 图表2 大数据的构成 图表3 大数据的发展阶段 图表4 大数据产业链全景图 图表5 大数据产业相关企业一览图 图表6 大数据产业链示意图 图表7 大数据政策比较框架 图表8 各国大数据战略规划比较 图表9 各国技术能力储备政策比较 图表10 国外政府数据开放与共享主要政策 图表11 国外政府数据开放与共享主要政策（续） 图表12 2013-2014年世界工业生产同比增速 图表13 2011-2014年全球三大经济图GDP 环比增速 图表14 2012-2014年世界主要经济体GDP 同比增速 图表15 2013-2014年全球三大经济体社会零售额同比增速 图表16 2010-2014年国内生产总值及其增速 图表17 2010-2014年全部工业增加值及其增速
图表18 2014-2015年全国规模以上工业增加值同比增长情况 图表19 2010-2014年全社会固定资产投资
图表20 2014年分行业固定资产投资（不含农户）及其增速 图表21 2014-2015年全国固定资产投资（不含农户）同比增长情况 图表22 2010-2014年社会消费品零售总额
图表23 2014-2015年全国社会消费品零售总额月度增长情况 图表24 2010-2014年我国货物进出口总额 图表25 2014-2015年全国外贸进出口金额月度情况 图表26 2014年末人口数量及其构成 图表27 大数据关键技术 图表28 调查样本企业行业分布 图表29 互联网行业大数据应用场景 图表30 电信行业大数据应用场景 图表31 金融行业大数据应用场景 图表32 制造行业大数据应用场景 图表33 企业现有的数据规模 图表34 企业数据类型的构成
图表35 大数据时代企业所能感觉到的数据变化 图表36 目前企业处理大数据所面临的问题 图表37 企业对大数据的态度和认知
图表38 企业在线则大数据平台时所考虑的因素 图表39 企业小型机的当前使用情况及未来计划 图表40 大数据产业主要数据资产类企业 图表41 大数据在各个行业的应用价值 图表42 大数据产业结构 图表43 什么是大数据 图表44 大数据智能洞察金融业 图表45 金融行业客户的重要性
图表46 大数据洞察推动民生银行的转型与创新
图表47 大数据预测金融欺诈
图表48 2011-2015年中国金融行业IT 投资规模与增长
图表49 2011-2012年中国金融行业IT 投资结构
图表50 2012年中国金融行业大数据应用投资结构
图表51 2013年中国金融机构数量
图表52 银行大数据基本状况
图表53 保险业数据信息服务市场规模
图表54 证券业数据信息服务市场规模
图表55 中信银行大数据应用技术架构图
图表56 客户综合分析管理系统功能架构图
图表57 客户生命周期服务管理
图表58 2014-2015年中国金融行业IT 投资结构预测
图表59 2014-2015年中国金融行业大数据应用规模与增长
图表60 2014-2015年中国金融行业大数据应用结构预测
图表61 移动互联网时代产业竞争分析
图表62 2008-2012年电信行业投资规模
图表63 2011-2012年中国电信行业IT 投资规模
图表64 电信运营商大数据应用
图表65 大数据与客户生命周期管理
图表66 广东移动使用的Apache Hadoop 软件的英特尔分发版
图表67 电信运营商大数据处理需求
图表68 2014-2015年三大运营商未来大数据投资预测
图表69 智能交通的数据处理体系
图表70 2012年智慧城市大数据应用分布
图表71 基于Hadoop 的区域卫生信息平台数据处理解决方案
图表72 2014-2015年中国智慧城市大数据应用规模预测
图表73 2014-2015年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测
图表74 大数据在房地产开发中的应用分析
图表75 房地产企业精准营销流程
图表76 大数据在房地产营销中的应用分析
图表77 2007年至2013年央视一套（CCTV-1）央视春晚收视率
图表78 大互联网电视集成业务牌照方
图表79 2011-2013年IBM 公司全面收益表
图表80 2011-2013年IBM 公司分地区收入情况
图表81 2012-2014年IBM 综合收益表
图表82 2012-2014年IBM 收入分地区资料
图表83 2014-2015年IBM 综合收益表
图表84 2012-2014财年甲骨文公司全面收益表
图表85 2014-2015财年甲骨文综合收益表
图表86 2011-2013财年微软公司全面收益表
图表87 2012-2014财年微软公司全面收益表
图表88 2014-2015财年微软综合收益表
图表89 2014-2015财年微软分部资料
图表90 2011-2013年SAP 公司全面收益表
图表91 2011-2013年SAP 公司分地区收入情况
图表92 2012-2014年SAP 综合收益表
图表93 2012-2014年SAP 收入分地区资料
图表94 2014-2015年SAP 综合收益表
图表95 2014-2015年SAP 收入分地区资料
图表96 2011-2013年EMC 全面收益表
图表97 2011-2013年EMC 分地区收入情况
图表98 2012-2014年EMC 综合收益表
图表99 2012-2014年EMC 分部资料
图表100 2012-2014年EMC 收入分地区资料
图表101 2014-2015年EMC 综合收益表
图表102 2014-2015年EMC 分部资料
图表103 2014-2015年EMC 分部资料
图表104 2012-2013财年惠普全面收益表
图表105 2011-2013财年惠普公司分地区收入情况
图表106 2012-2014财年惠普综合收益表
图表107 2012-2014财年惠普收入分地区资料
图表108 2014-2015财年惠普综合收益表
图表109 惠普PCS 云监控系统解决方案架构
图表110 惠普分布式并行计算存储云平台
图表111 2012-2013年中国移动合并综合收益表
图表112 2012-2013年中国移动分产品销售收入情况
图表113 2013-2014年中国移动综合收益表
图表114 2013-2014年中国移动收入分部门资料
图表115 2014-2015年中国移动综合收益表
图表116 2012-2013年中国电信合并综合收益表
图表117 2012-2013年中国电信分产品收入情况
图表118 2012-2014年中国电信综合收益表
图表119 2012-2014年中国电信收入分部门资料
图表120 2014-2015年中国电信综合收益表
图表121 2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司总资产和净资产
图表122 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润 图表123 2015年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表124 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表125 2015年中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表126 2014年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分行业、产品 图表127 2014年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分区域
图表128 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表129 2015年中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表130 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表131 2015年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表132 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表133 2015年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表134 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表135 2015年中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表136 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表137 2015年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表138 2011-2013年百度综合收益表
图表139 2011-2013年百度不同地区销售情况表
图表140 2013-2014年百度综合收益表
图表141 2013-2014年百度收入分部门资料
图表142 2013-2014年百度收入分地区资料
图表143 2014-2015年百度综合收益表
图表144 2014-2015年百度收入分部门资料
图表145 2012-2013年腾讯控股合并综合收益表
图表146 2012-2013年腾讯控股分产品收入情况
图表147 2012-2013年腾讯控股分地区收入情况
图表148 2013-2014年腾讯综合收益表
图表149 2013-2014年腾讯收入分部门资料
图表150 2014-2015年腾讯综合收益表
图表151 2014-2015年腾讯收入分部门资料
图表152 2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司总资产和净资产 图表153 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润 图表154 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润
图表155 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表156 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表157 2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表158 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表159 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表160 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表161 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表162 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表163 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表164 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表165 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表166 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表167 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表168 2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司总资产和净资产
图表169 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润 图表170 2015年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润
图表171 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表172 2015年北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表173 2014年北京东方国信科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表174 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表175 2015年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表176 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表177 2015年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表178 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表179 2015年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表180 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表181 2015年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表182 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表183 2015年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表184 2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司总资产和净资产
图表185 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润 图表186 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润
图表187 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表188 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表189 2014年北京同有飞骥科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表190 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表191 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表192 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力 图表193 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表194 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力 图表195 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力
图表196 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表197 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表198 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表199 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表200 2013-2014财年阿里巴巴集团综合损益表
图表201 调查分析所涉及的中外大数据创业型企业名录及领域分类
图表202 大数据投资领域分类
图表203 所有国内外大数据企业在基础设施方面的分布
图表204 所有国内外大数据企业在应用产品方面的分布
图表205 国内外大数据企业所在领域的对比
图表206 一定时间范国外每月获得投资的大数据企业数量分布图
图表207 麦肯锡全球研究所针对美国各个行业应用大数据做的评估
图表208 2014年中国大数据市场结构
略„„
在线阅读：http://www.cir.cn/R_ITTongXun/09/DaShuJuWeiLaiFaZhanQuShi.html
2016年中国大数据市场调查研究与发展前
景预测报告
报告编号：1630509
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：
一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网Cir.cn 基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息
报告名称： 2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号： 1630509 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价： ￥7020 元 可开具增值税专用发票
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二、内容介绍
2014年12月12-14日，由中国计算机学会主办，CCF 大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所与CSDN 共同协办的2014中国大数据技术大会在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。从2008年仅60人参加的技术沙龙到当下的数千人技术盛宴，大数据的火爆由此可见一斑。
随着金融、电信、政府、公共事业、能源、交通、制造等行业企业快速步入大数据时代，开启大数据和分析业务，有效管理和利用海量数据，以获取商业洞察和行业竞争优势。各行业对大数据的市场需求越来越大。
传统的针对结构化数据的分析应用基于数据库和数据仓库，在金融、电信等行业有着广泛应用，例如电信的经分系统。近两年，针对非结构化数据的大数据应用呈现快速增长态势，从行业角度看，大数据正在从电子商务、互联网、快消等行业向传统的金融、政府、公共事业、能源、交通等行业快速扩展; 在应用场景方面，大数据 应用已经从用户上网行为分析拓展到电力安全监控、舆情监测等关键领域。
随着大数据和分析在企业应用的深入，对大数据和分析平台的企业级可靠性、稳定性、安全性要求会越来越高; 第二，大多数企业级用户都面对着极为复杂的行业应用场景，不同类型和来源的数据需要统一地被利用，特别是新的大数据方案如何与传统的数据仓库无缝集成; 第三，大多数企业级客户还处于对大数据和分析的探索初期，他们十分需要拥有行业经验，又有大数据领域相关产品和技术能力的供应商作为合作伙伴。 以全球领导厂商IBM 为例，IBM 是业界唯一集咨询、服务、软硬件等综合能力于一体的厂商，在全球拥有3万多个大数据和分析应用客户，是大数据和分析领域的绝对领导者。30多笔与分析相关的收购，400多位顶尖数学家，9000多名业务分析顾问，使
IBM 能够提供业界最完整的企业级大数据和分析解决方案，针对企业级大数据和分析应用的不同场景，全面满足企业级客户对大数据和分析的需求。
中国产业调研网发布的2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告认为，地方政府积极推动大数据发展，2013年以来陆续出台了推进计划。总体上看各地大数据发展政策各有侧重，形成了不同的模式。
模式一是强调研发及公共领域应用。如上海市《推进大数据研究与发展三年行动计划》提出，将在三年内选取医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务6个有基础的领域，建设大数据公共服务平台。
模式二是强调以大数据引领产业转型升级。如北京中关村《关于加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》提出，要充分发挥大数据在工业化与信息化深度融合中的关键作用，推动中关村国家自主创新示范区产业转型升级。
模式三是强调建立大数据基地，吸纳企业落户。如重庆、贵州、陕西、湖北等地都提出建设大数据产业基地的计划，力图将大数据培育成本地的支柱产业。在地方积极推动大数据发展的同时，也应警惕将“大数据”简单等同于“大数据中心”、盲目上马大规模园区建设的潜在过热风险。
2014-2020年中国大数据产业市场规模及预测（单位：亿元，%）
2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告对我国大数据行业现状、发展变化、竞争格局等情况进行深入的调研分析，并对未来大数据市场发展动向作了详尽阐述，还根据大数据行 业的发展轨迹对大数据行业未来发展前景作了审慎的判断，为大数据产业投资者寻找新的投资亮点。
2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告最后阐明大数据行业的投资空间，指明投资方向，提出研究者的战略建议，以供投资决策者参考。
中国产业调研网发布的《2016年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告》是相关大数据企业、研究单位、政府等准确、全面、迅速了解大数据行业发展动向、制定发展战略不可或缺的专业性报告。 正文目录
第一章 大数据产业相关概述 1.1 大数据介绍 1.1.1 大数据的定义
1.1.2 大数据的产生 1.1.3 大数据的特点 1.1.4 大数据的数据来源 1.1.5 大数据的发展阶段 1.2 大数据的价值及影响 1.2.1 大数据的价值 1.2.2 大数据研究意义 1.2.3 大数据对信息时代的影响 1.3 大数据产业简介 1.3.1 大数据产业的概念 1.3.2 大数据产业链分析 1.3.3 大数据产业发展的必然性 1.3.4 大数据产业的战略地位 第二章 大数据产业发展环境分析 2.1 政策（Political ）环境 2.1.1 发达国家大数据政策对比 2.1.2 数据中心建设指导意见 2.1.3 大数据战略上升到国家层面 2.1.4 加快发展政务大数据 2.2 经济（Economic ）环境 2.2.1 国际经济发展形势 2.2.2 中国经济运行现状 2.2.3 中国经济支撑因素 2.2.4 中国经济发展预测
2.3 社会（Social ）环境 2.3.1 人口环境分析 2.3.2 文化环境分析 2.3.3 城镇化发展进程 2.3.4 行业背景分析 2.4 技术（Technological ）环境 2.4.1 大数据关键技术介绍 2.4.2 大数据技术研发热点分析 2.4.3 世界主要企业加快技术研发 2.4.4 数据中心发展的技术影响因素 第三章 2013-2015年国际大数据产业发展分析 3.1 2013-2015年全球大数据产业总体发展分析 3.1.1 全球大数据产业运行特征 3.1.2 全球大数据产业发展规模 3.1.3 全球大数据应用状况调查 3.1.4 全球大数据行业市场格局 3.1.5 全球运营商布局大数据业务 3.1.6 部分国家大数据发展政策环境 3.1.7 部分国家运营商大数据发展状况 3.2 2013-2015年欧盟开放数据战略分析 3.2.1 大数据产业发展战略 3.2.2 加大技术研发资助力度 3.2.3 探索公私合作项目 3.2.4 推进大数据应用举措
3.2.5 欧盟大数据发展规划
3.3 2013-2015年美国大数据产业发展分析 3.3.1 大数据发展战略 3.3.2 大数据产业现状 3.3.3 大数据应用案例 3.3.4 大数据技术发展措施 3.3.5 针对安全问题的政策 3.3.6 产业发展的经验借鉴
3.4 2013-2015年日本大数据产业发展分析 3.4.1 大数据产业地位 3.4.2 市场规模及趋势 3.4.3 看好大数据经济效益 3.4.4 加强制造业大数据应用 3.4.5 运行大数据预防灾害 3.4.6 产业重点企业分析
3.5 2013-2015年其他国家大数据产业发展状况 3.5.1 英国 3.5.2 法国 3.5.3 澳大利亚 3.5.4 韩国 3.5.5 新加坡
第四章 2013-2015年中国大数据产业发展分析 4.1 2013-2015年中国大数据产业发展综述 4.1.1 产业发展阶段
4.1.2 产业运行情况 4.1.3 推动云基地建设 4.1.4 成立交易中心
4.2 2013-2015年中国大数据产业布局 4.2.1 市场供给结构 4.2.2 应用行业分布 4.2.3 区域集聚发展
4.3 2013-2015年中国大数据产业需求分析 4.3.1 主要行业大数据需求状况 4.3.2 企业大数据的应用及需求 4.3.3 大数据存储领域需求分析 4.3.4 中国小型机市场需求分析 4.4 中国大数据产业存在的问题 4.4.1 大数据产业发展难点 4.4.2 大数据产业存在的问题 4.4.3 大数据产业的现实挑战 4.4.4 大数据应用面临的挑战 4.4.5 大数据安全问题分析 4.5 中国大数据产业的发展策略 4.5.1 大数据应作为国家战略重点 4.5.2 大数据产业发展的政策建议 4.5.3 加快大数据的研发与应用 4.5.4 应避免大数据的过度建设
第五章 2013-2015年大数据产业发展格局分析
5.1 2013-2015年大数据产业竞争格局 5.1.1 不同规模企业的竞争力分析 5.1.2 IT 产业竞相布局大数据产业 5.1.3 网络保险市场大数据竞争状况 5.1.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争 5.2 2013-2015年中国大数据产业区域发展状况 5.2.1 贵州省 5.2.2 江苏省 5.2.3 山东省 5.2.4 广东省 5.2.5 上海市 5.2.6 重庆市
5.3 2013-2015年大数据产业链及市场主体分析 5.3.1 大数据产业链介绍 5.3.2 大数据产业结构 5.3.3 大数据主要子行业
5.4 2013-2015年大数据业务的商业模式 5.4.1 大数据业务商业模式类型 5.4.2 大数据商业模式及应用特点 5.4.3 重点企业大数据商业模式 5.4.4 构建创新的大数据商业模式
第六章 2013-2015年中国大数据行业主要设备市场分析 6.1 大数据一体机市场分析 6.1.1 大数据一体机简介
6.1.2 大数据一体机的优劣分析 6.1.3 大数据一体机的用户类型 6.1.4 国外竞争格局与品牌分布 6.1.5 国内市场竞争格局分析 6.1.6 国内企业竞争优劣势分析 6.1.7 国内主流品牌及其特点 6.2 大数据处理和分析软件市场分析 6.2.1 大数据与商业智能的关系 6.2.2 商业智能软件的应用价值 6.2.3 全球商业分析软件市场规模 6.2.4 全球大数据软件市场发展态势 6.2.5 国内大数据软件市场发展状况 6.2.6 国内商业智能软件下游市场 6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力 第七章 2013-2015年重点行业大数据应用分析 7.1 医疗行业
7.1.1 医疗行业大数据应用价值 7.1.2 医疗行业大数据应用场景 7.1.3 医疗行业的数据类型分析 7.1.4 大数据对医疗行业的影响 7.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘 7.1.6 医疗大数据实现中的关键问题 7.1.7 大数据在医疗领域的发展趋势 7.2 金融行业
7.2.1 金融行业大数据应用价值 7.2.2 金融行业大数据应用背景 7.2.3 金融行业大数据应用需求 7.2.4 金融行业大数据应用现状 7.2.5 金融行业大数据特征现状 7.2.6 金融行业大数据应用案例 7.2.7 大数据带来的挑战及对策 7.2.8 金融行业大数据应用发展展望 7.3 电子商务
7.3.1 大数据处理对电子商务的影响 7.3.2 电子商务大数据应用价值 7.3.3 电子商务大数据应用需求 7.3.4 电子商务大数据发展机遇 7.3.5 全球首个电商大数据指数 7.3.6 电子商务大数据应用挑战 7.3.7 电商企业大数据应用策略 7.4 零售行业
7.4.1 零售行业大数据应用价值 7.4.2 零售行业大数据应用需求 7.4.3 零售行业数据采集方式 7.4.4 零售行业大数据应用案例 7.4.5 零售巨头积极运用大数据 7.5 电信行业
7.5.1 电信行业大数据应用价值
7.5.2 电信行业大数据应用背景 7.5.3 电信行业大数据应用需求 7.5.4 电信行业大数据应用情况 7.5.5 运营商数据中心建设动态 7.5.6 电信行业大数据应用案例 7.5.7 电信行业大数据发展机会 7.5.8 电信行业大数据应用展望 7.6 交通行业
7.6.1 交通行业大数据应用背景 7.6.2 交通行业大数据应用需求 7.6.3 交通行业大数据应用案例 7.6.4 交通行业大数据应用问题及对策 7.6.5 交通行业大数据应用发展展望 7.7 智慧城市
7.7.1 中国智慧城市发展现状 7.7.2 智慧城市大数据应用需求 7.7.3 智慧城市大数据应用价值 7.7.4 智慧城市大数据应用案例 7.7.5 智慧城市大数据应用展望 7.8 政府公共服务
7.8.1 政府公共服务中大数据应用价值 7.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战 7.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇 7.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求
7.8.5 军队管理中大数据的应用策略 7.9 其他行业
7.9.1 房地产业大数据应用状况 7.9.2 服装行业大数据应用分析 7.9.3 旅游行业大数据应用策略 7.9.4 影视行业大数据应用分析 7.9.5 媒体行业大数据应用状况
第八章 2013-2015年国外大数据行业重点企业发展形势 8.1 IBM
8.1.1 企业发展概况 8.1.2 企业经营状况 8.1.3 项目投资动态 8.1.4 在华客户案例 8.2 甲骨文
8.2.1 企业发展概况 8.2.2 企业经营状况 8.2.3 大数据解决方案 8.2.4 大数据研发动态 8.2.5 企业大数据策略 8.2.6 大数据成发展重点 8.3 微软
8.3.1 企业发展概况 8.3.2 企业经营状况 8.3.3 大数据解决方案
8.3.4 企业发展优势 8.3.5 大数据发展现状 8.4 SAP
8.4.1 企业发展概况 8.4.2 企业经营状况 8.4.3 大数据解决方案 8.4.4 在中国市场的地位 8.5 EMC
8.5.1 企业发展概况 8.5.2 企业经营状况 8.5.3 大数据发展战略 8.5.4 中国市场发展策略 8.6 惠普
8.6.1 企业发展概况 8.6.2 企业经营状况 8.6.3 大数据领域发展动态 8.6.4 云监控大数据解决方案 8.7 其他企业 8.7.1 Teradata 8.7.2 NetApp 8.7.3 亚马逊 8.7.4 Google 8.7.5 Cloudera
第九章 2013-2015年国内大数据行业重点企业发展形势
9.1 中国移动通信集团公司 9.1.1 企业发展概况
9.1.2 2013年公司经营状况分析 9.1.3 2014年公司经营状况分析 9.1.4 2015年公司经营状况分析 9.1.5 中国移动大数据发展动态 9.2 中国电信集团公司 9.2.1 企业发展概况
9.2.2 2013年公司经营状况分析 9.2.3 2014年公司经营状况分析 9.2.4 2015年公司经营状况分析 9.3 中国联通集团 9.3.1 企业发展概况 9.3.2 经营效益分析 9.3.3 业务经营分析 9.3.4 财务状况分析 9.3.5 未来前景展望 9.4 百度公司 9.4.1 企业发展概况 9.4.2 企业经营状况 9.4.3 百度大数据引擎 9.5 腾讯公司 9.5.1 企业发展概况 9.5.2 企业经营状况
9.5.3 参与医疗产业 9.5.4 发展互联网金融
9.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司 9.6.1 企业发展概况 9.6.2 经营效益分析 9.6.3 业务经营分析 9.6.4 财务状况分析 9.6.5 未来前景展望
9.7 北京东方国信科技股份有限公司 9.7.1 企业发展概况 9.7.2 经营效益分析 9.7.3 业务经营分析 9.7.4 财务状况分析 9.7.5 未来前景展望
9.8 北京同有飞骥科技股份有限公司 9.8.1 企业发展概况 9.8.2 经营效益分析 9.8.3 业务经营分析 9.8.4 财务状况分析 9.8.5 未来前景展望 9.9 浪潮集团 9.9.1 企业发展概况 9.9.2 云计算发展战略 9.9.3 大数据一体机产品
9.9.4 建立智慧城市平台 9.10 华为技术有限公司 9.10.1 企业发展概况 9.10.2 推出大数据一体机 9.10.3 发布企业级大数据分析平台 9.10.4 与央视合作大数据存储系统 9.11 阿里巴巴集团 9.11.1 企业发展概况 9.11.2 企业经营状况 9.11.3 企业大数据应用策略 9.11.4 B2B 业务大数据模式 9.11.5 建设城市大数据平台 第十章 大数据产业投资战略分析 10.1 全球大数据产业投资状况 10.1.1 大数据市场的投资空间巨大 10.1.2 全球数据中心建设投入 10.1.3 大数据行业获得风投青睐 10.1.4 大数据行业风险投资动向 10.1.5 大数据领域投融资案例 10.2 中国大数据产业投资现状 10.2.1 大数据产业投资历程回顾 10.2.2 大数据产业投资领域分布 10.2.3 国内外大数据创业投资对比 10.2.4 大数据投资存在概念泡沫
10.2.5 大数据创业企业投资方向 10.3 大数据产业投资机遇 10.3.1 大数据产业的投资机遇 10.3.2 大数据产业的投资热点 10.3.3 大数据时代的投资机遇 10.3.4 大数据应用行业潜在市场 10.4 大数据产业投资风险及防范 10.4.1 大数据行业投资风险综述 10.4.2 数据的流动性和可获取性风险 10.4.3 大数据项目投资风险急剧增加 10.4.4 评估大数据产业投资回报的措施 第十一章 2016-2020年大数据产业发展前景及趋势 11.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测 11.1.1 全球大数据市场规模预测
11.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测 11.1.3 全球大数据市场人才需求预测 11.1.4 全球大数据市场发展热点展望 11.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测 11.2.1 大数据市场发展机会 11.2.2 大数据市场发展趋势 11.2.3 大数据市场热点猜想 11.2.4 应用市场发展趋势 11.2.5 渠道模式趋势分析 11.2.6 技术与产品趋势
11.3 2016-2020年中国大数据产业预测分析 图表目录
图表1 大数据的4V 特征 图表2 大数据的构成 图表3 大数据的发展阶段 图表4 大数据产业链全景图 图表5 大数据产业相关企业一览图 图表6 大数据产业链示意图 图表7 大数据政策比较框架 图表8 各国大数据战略规划比较 图表9 各国技术能力储备政策比较 图表10 国外政府数据开放与共享主要政策 图表11 国外政府数据开放与共享主要政策（续） 图表12 2013-2014年世界工业生产同比增速 图表13 2011-2014年全球三大经济图GDP 环比增速 图表14 2012-2014年世界主要经济体GDP 同比增速 图表15 2013-2014年全球三大经济体社会零售额同比增速 图表16 2010-2014年国内生产总值及其增速 图表17 2010-2014年全部工业增加值及其增速
图表18 2014-2015年全国规模以上工业增加值同比增长情况 图表19 2010-2014年全社会固定资产投资
图表20 2014年分行业固定资产投资（不含农户）及其增速 图表21 2014-2015年全国固定资产投资（不含农户）同比增长情况 图表22 2010-2014年社会消费品零售总额
图表23 2014-2015年全国社会消费品零售总额月度增长情况 图表24 2010-2014年我国货物进出口总额 图表25 2014-2015年全国外贸进出口金额月度情况 图表26 2014年末人口数量及其构成 图表27 大数据关键技术 图表28 调查样本企业行业分布 图表29 互联网行业大数据应用场景 图表30 电信行业大数据应用场景 图表31 金融行业大数据应用场景 图表32 制造行业大数据应用场景 图表33 企业现有的数据规模 图表34 企业数据类型的构成
图表35 大数据时代企业所能感觉到的数据变化 图表36 目前企业处理大数据所面临的问题 图表37 企业对大数据的态度和认知
图表38 企业在线则大数据平台时所考虑的因素 图表39 企业小型机的当前使用情况及未来计划 图表40 大数据产业主要数据资产类企业 图表41 大数据在各个行业的应用价值 图表42 大数据产业结构 图表43 什么是大数据 图表44 大数据智能洞察金融业 图表45 金融行业客户的重要性
图表46 大数据洞察推动民生银行的转型与创新
图表47 大数据预测金融欺诈
图表48 2011-2015年中国金融行业IT 投资规模与增长
图表49 2011-2012年中国金融行业IT 投资结构
图表50 2012年中国金融行业大数据应用投资结构
图表51 2013年中国金融机构数量
图表52 银行大数据基本状况
图表53 保险业数据信息服务市场规模
图表54 证券业数据信息服务市场规模
图表55 中信银行大数据应用技术架构图
图表56 客户综合分析管理系统功能架构图
图表57 客户生命周期服务管理
图表58 2014-2015年中国金融行业IT 投资结构预测
图表59 2014-2015年中国金融行业大数据应用规模与增长
图表60 2014-2015年中国金融行业大数据应用结构预测
图表61 移动互联网时代产业竞争分析
图表62 2008-2012年电信行业投资规模
图表63 2011-2012年中国电信行业IT 投资规模
图表64 电信运营商大数据应用
图表65 大数据与客户生命周期管理
图表66 广东移动使用的Apache Hadoop 软件的英特尔分发版
图表67 电信运营商大数据处理需求
图表68 2014-2015年三大运营商未来大数据投资预测
图表69 智能交通的数据处理体系
图表70 2012年智慧城市大数据应用分布
图表71 基于Hadoop 的区域卫生信息平台数据处理解决方案
图表72 2014-2015年中国智慧城市大数据应用规模预测
图表73 2014-2015年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测
图表74 大数据在房地产开发中的应用分析
图表75 房地产企业精准营销流程
图表76 大数据在房地产营销中的应用分析
图表77 2007年至2013年央视一套（CCTV-1）央视春晚收视率
图表78 大互联网电视集成业务牌照方
图表79 2011-2013年IBM 公司全面收益表
图表80 2011-2013年IBM 公司分地区收入情况
图表81 2012-2014年IBM 综合收益表
图表82 2012-2014年IBM 收入分地区资料
图表83 2014-2015年IBM 综合收益表
图表84 2012-2014财年甲骨文公司全面收益表
图表85 2014-2015财年甲骨文综合收益表
图表86 2011-2013财年微软公司全面收益表
图表87 2012-2014财年微软公司全面收益表
图表88 2014-2015财年微软综合收益表
图表89 2014-2015财年微软分部资料
图表90 2011-2013年SAP 公司全面收益表
图表91 2011-2013年SAP 公司分地区收入情况
图表92 2012-2014年SAP 综合收益表
图表93 2012-2014年SAP 收入分地区资料
图表94 2014-2015年SAP 综合收益表
图表95 2014-2015年SAP 收入分地区资料
图表96 2011-2013年EMC 全面收益表
图表97 2011-2013年EMC 分地区收入情况
图表98 2012-2014年EMC 综合收益表
图表99 2012-2014年EMC 分部资料
图表100 2012-2014年EMC 收入分地区资料
图表101 2014-2015年EMC 综合收益表
图表102 2014-2015年EMC 分部资料
图表103 2014-2015年EMC 分部资料
图表104 2012-2013财年惠普全面收益表
图表105 2011-2013财年惠普公司分地区收入情况
图表106 2012-2014财年惠普综合收益表
图表107 2012-2014财年惠普收入分地区资料
图表108 2014-2015财年惠普综合收益表
图表109 惠普PCS 云监控系统解决方案架构
图表110 惠普分布式并行计算存储云平台
图表111 2012-2013年中国移动合并综合收益表
图表112 2012-2013年中国移动分产品销售收入情况
图表113 2013-2014年中国移动综合收益表
图表114 2013-2014年中国移动收入分部门资料
图表115 2014-2015年中国移动综合收益表
图表116 2012-2013年中国电信合并综合收益表
图表117 2012-2013年中国电信分产品收入情况
图表118 2012-2014年中国电信综合收益表
图表119 2012-2014年中国电信收入分部门资料
图表120 2014-2015年中国电信综合收益表
图表121 2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司总资产和净资产
图表122 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润 图表123 2015年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表124 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表125 2015年中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表126 2014年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分行业、产品 图表127 2014年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分区域
图表128 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表129 2015年中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表130 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表131 2015年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表132 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表133 2015年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表134 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表135 2015年中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表136 2013-2014年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表137 2015年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表138 2011-2013年百度综合收益表
图表139 2011-2013年百度不同地区销售情况表
图表140 2013-2014年百度综合收益表
图表141 2013-2014年百度收入分部门资料
图表142 2013-2014年百度收入分地区资料
图表143 2014-2015年百度综合收益表
图表144 2014-2015年百度收入分部门资料
图表145 2012-2013年腾讯控股合并综合收益表
图表146 2012-2013年腾讯控股分产品收入情况
图表147 2012-2013年腾讯控股分地区收入情况
图表148 2013-2014年腾讯综合收益表
图表149 2013-2014年腾讯收入分部门资料
图表150 2014-2015年腾讯综合收益表
图表151 2014-2015年腾讯收入分部门资料
图表152 2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司总资产和净资产 图表153 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润 图表154 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润
图表155 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表156 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表157 2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表158 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表159 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表160 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表161 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表162 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表163 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表164 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表165 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表166 2013-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表167 2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表168 2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司总资产和净资产
图表169 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润 图表170 2015年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润
图表171 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表172 2015年北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表173 2014年北京东方国信科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表174 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表175 2015年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表176 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表177 2015年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表178 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表179 2015年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表180 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表181 2015年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表182 2013-2014年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表183 2015年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表184 2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司总资产和净资产
图表185 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润 图表186 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润
图表187 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表188 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表189 2014年北京同有飞骥科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表190 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表191 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表192 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力 图表193 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表194 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力 图表195 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力
图表196 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表197 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表198 2013-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表199 2015年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表200 2013-2014财年阿里巴巴集团综合损益表
图表201 调查分析所涉及的中外大数据创业型企业名录及领域分类
图表202 大数据投资领域分类
图表203 所有国内外大数据企业在基础设施方面的分布
图表204 所有国内外大数据企业在应用产品方面的分布
图表205 国内外大数据企业所在领域的对比
图表206 一定时间范国外每月获得投资的大数据企业数量分布图
图表207 麦肯锡全球研究所针对美国各个行业应用大数据做的评估
图表208 2014年中国大数据市场结构
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在线阅读：http://www.cir.cn/R_ITTongXun/09/DaShuJuWeiLaiFaZhanQuShi.html