第一章大数据产业相关概述1

1.1 大数据介绍1

1.1.1 大数据的产生1

1.1.3 大数据的类型1

1.1.4 大数据的特点2

1.1.5 大数据的数据来源2

1.1.6 大数据的各个环节3

1.1.7 大数据的发展阶段3

1.2 大数据的价值及影响4

1.2.1 大数据的价值4

1.2.2 大数据研究意义4

1.2.3 大数据的应用价值4

1.2.4 对信息时代的影响4

1.3 大数据产业简介5

1.3.1 大数据产业的概念5

1.3.2 大数据产业链分析5

1.3.3 大数据产业发展的必然性6

1.3.4 大数据产业的战略地位8

第二章大数据产业发展环境分析10

2.1 政策（POLITICAL）环境10

2.1.1 发达国家大数据政策对比10

2.1.2 数据中心建设指导意见14

2.1.3 大数据成为国家发展战略14

2.1.4 政府进一步开放数据平台15

2.1.5 地区加快制定大数据规划15

2.1.6 大数据完善政府治理体系16

2.2 经济（ECONOMIC）环境18

2.2.1 世界经济运行状况18

2.2.2 中国经济运行现状32

2.2.3 中国经济运行特征58

2.2.4 中国经济支撑因素60

2.2.5 中国经济发展预测62

2.3 社会（SOCIAL）环境65

2.3.1 人口环境分析65

2.3.2 科技投入状况67

2.3.3 城镇化发展进程70

2.3.4 行业背景分析71

2.4 技术（TECHNOLOGICAL）环境72

2.4.1 大数据关键技术介绍72

2.4.2 大数据技术研发热点分析75

2.4.3 大数据技术重点关注领域75

2.4.4 世界主要企业加快技术研发76

2.4.5 数据中心发展的技术影响因素77

第三章国际大数据产业发展分析79

3.1 大数据产业总体发展分析79

3.1.1 大数据产业运行特征79

3.1.2 大数据产业发展规模82

3.1.3 大数据细分市场规模83

3.1.4 大数据应用状况调查84

3.1.5 大数据行业市场格局103

3.1.6 运营商布局大数据业务103

3.1.7 部分国家大数据发展政策环境109

3.1.8 部分国家运营商大数据发展状况110

3.1.9 发达国家大数据产业发展特点112

3.2 欧盟开放数据战略分析113

3.2.1 大数据产业发展战略113

3.2.2 加大技术研发资助力度117

3.2.3 探索公私合作项目118

3.2.4 推进大数据应用举措119

3.2.5 欧盟大数据发展规划120

3.3 美国大数据产业发展分析121

3.3.1 大数据发展战略121

3.3.2 大数据产业状况123

3.3.3 大数据应用案例124

3.3.4 大数据技术发展措施127

3.3.5 针对安全问题的政策128

3.3.6 产业发展的经验借鉴133

3.4 日本大数据产业发展分析134

3.4.1 大数据产业地位134

3.4.2 市场规模及趋势135

3.4.3 看好大数据经济效益136

3.4.4 加强制造业大数据应用137

3.4.5 运行大数据预防灾害137

3.4.6 产业重点企业分析138

3.5 其他国家大数据产业发展状况138

3.5.1 英国138

3.5.2 法国141

3.5.3 爱尔兰143

3.5.4 澳大利亚144

3.5.5 韩国145

3.5.6 新加坡146

第四章中国大数据产业发展分析149

4.1 中国大数据产业发展综述149

4.1.1 产业发展历程149

4.1.2 产业发展阶段149

4.1.3 产业运行情况151

4.1.4 产业发展提速152

4.1.5 推动云基地建设153

4.1.6 交易中心成立154

4.2 中国大数据产业布局155

4.2.1 市场供给结构155

4.2.2 应用行业分布155

4.2.3 区域集聚发展156

4.2.4 华北产业集聚158

4.3 中国大数据产业需求分析158

4.3.1 主要行业大数据需求状况158

4.3.2 企业大数据的应用及需求158

4.3.3 大数据存储领域需求分析163

4.3.4 中国小型机市场需求分析164

4.4 中国大数据产业存在的问题 165

4.4.1 大数据产业发展难点165

4.4.2 大数据产业存在的问题166

4.4.3 大数据产业的现实挑战166

4.4.4 大数据应用面临的挑战168

4.4.5 大数据安全问题分析171

4.5 中国大数据产业的发展策略 173

4.5.1 大数据应作为国家战略重点173

4.5.2 大数据产业发展的政策建议174

4.5.3 加快大数据的研发与应用176

4.5.4 应避免大数据的过度建设177

第五章大数据产业发展格局及发展模式179

5.1 大数据产业竞争格局179

5.1.1 不同规模企业的竞争力分析179

5.1.2 IT产业竞相布局大数据产业180

5.1.3 网络保险市场大数据竞争状况180

5.1.4 企业在智慧城市建设领域的竞争181

5.2 中国大数据产业区域发展状况182

5.2.1 青海省182

5.2.2 江苏省184

5.2.3 四川省185

5.2.4 贵州省185

5.2.5 广东省186

5.2.6 北京市187

5.2.7 上海市189

5.2.8 重庆市190

5.2.9 广州市191

5.3 大数据产业链及市场主体分析192

5.3.1 大数据产业链介绍192

5.3.2 大数据产业结构193

5.3.3 大数据主要子行业194

5.4 大数据行业的盈利模式197

5.4.1 解决方案197

5.4.2 基础设施198

5.4.3 数据产品199

5.4.4 行业应用199

5.5 大数据业务的商业模式200

5.5.1 大数据业务商业模式类型200

5.5.2 大数据商业模式及应用特点202

5.5.3 重点企业大数据商业模式202

5.5.4 构建创新的大数据商业模式203

第六章中国大数据行业主要设备市场分析205

6.1 大数据一体机市场分析 205

6.1.1 大数据一体机简介205

6.1.2 大数据一体机的优劣分析205

6.1.3 大数据一体机的用户类型207

6.1.4 国外竞争格局与品牌分布208

6.1.5 国内市场竞争格局分析209

6.1.6 国内企业竞争优劣势分析210

6.1.7 国内主流品牌及其特点211

6.2 大数据处理和分析软件市场分析 213

6.2.1 大数据与商业智能的关系213

6.2.2 商业智能软件的应用价值213

6.2.3 商业分析软件市场规模214

6.2.4 大数据软件市场发展态势214

6.2.5 国内大数据软件市场发展状况215

6.2.6 国内商业智能软件下游市场215

6.2.7 大数据软件市场发展潜力216

第七章重点行业大数据应用分析218

7.1 医疗行业 218

7.1.1 医疗行业大数据应用价值218

7.1.2 医疗行业大数据应用场景218

7.1.3 医疗行业的数据类型分析220

7.1.4 大数据对医疗行业的影响221

7.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘222

7.1.6 医疗大数据实现中的关键问题223

7.1.7 大数据在医疗领域的发展趋势225

7.2 金融行业 230

7.2.1 金融行业大数据应用价值230

7.2.2 金融行业大数据应用领域234

7.2.3 金融行业大数据应用状况236

7.2.4 金融行业大数据特征现状239

7.2.5 大数据优化企业融资环境240

7.2.6 金融行业大数据应用案例242

7.2.7 大数据带来的挑战及对策243

7.3 电子商务 246

7.3.1 大数据处理对电子商务的影响246

7.3.2 电子商务大数据的应用需求248

7.3.3 电子商务大数据的具体应用248

7.3.4 数据分析提高电商企业绩效249

7.3.5 电子商务大数据的发展机遇251

7.3.6 首个电商大数据指数发布252

7.3.7 电子商务大数据应用挑战及对策253

7.4 零售行业 255

7.4.1 零售行业大数据应用价值255

7.4.2 零售行业大数据应用需求258

7.4.3 零售行业数据采集方式262

7.4.4 零售行业大数据应用案例262

7.4.5 零售巨头积极运用大数据263

7.5 电信行业 267

7.5.1 电信行业大数据应用价值267

7.5.2 电信行业大数据应用背景268

7.5.3 电信行业大数据应用需求274

7.5.4 电信行业大数据应用情况280

7.5.5 运营商数据中心建设动态283

7.5.6 电信行业大数据应用案例285

7.5.7 电信行业大数据发展机会287

7.6 交通行业 290

7.6.1 交通行业大数据应用意义290

7.6.2 交通行业大数据应用优势291

7.6.3 交通行业大数据应用需求292

7.6.4 交通行业大数据应用案例293

7.6.5 交通行业大数据应用问题及对策294

7.6.6 交通行业大数据应用发展展望295

7.7 智慧城市 298

7.7.1 中国智慧城市的发展现状298

7.7.2 智慧城市大数据应用需求304

7.7.3 智慧城市大数据应用价值306

7.7.4 智慧城市大数据应用领域307

7.7.5 智慧城市大数据应用案例309

7.8 政府公共服务 312

7.8.1 政府公共服务中大数据应用价值312

7.8.2 大数据在电子政务领域的应用313

7.8.3 政府网络执政中大数据应用挑战318

7.8.4 政府统计工作中大数据应用机遇318

7.8.5 大数据时代对政府信息公开的需求319

7.8.6 军队管理中大数据的应用策略321

7.9 其他行业 322

7.9.1 电力行业大数据应用分析322

7.9.2 房地产业大数据应用状况324

7.9.3 服装行业大数据应用分析326

7.9.4 旅游行业大数据应用策略327

7.9.5 影视行业大数据应用分析328

7.9.6 媒体行业大数据应用状况333

第八章国外大数据行业重点企业发展形势336

8.1 IBM336

8.1.1 企业发展概况336

8.1.2 企业经营状况337

8.1.3 项目投资动态342

8.1.4 项目合作动态343

8.1.5 在华客户案例344

8.2 甲骨文346

8.2.1 企业发展概况346

8.2.2 企业经营状况346

8.2.3 大数据解决方案352

8.2.4 大数据服务内容355

8.2.5 企业大数据策略358

8.2.6 大数据成发展重点360

8.3 微软 361

8.3.1 企业发展概况361

8.3.2 企业经营状况361

8.3.3 大数据解决方案366

8.3.4 企业发展优势369

8.3.5 大数据发展现状370

8.3.6 推进数据中心建设371

8.4 SAP371

8.4.1 企业发展概况371

8.4.2 企业经营状况372

8.4.3 大数据解决方案377

8.4.4 大数据查询平台378

8.4.5 大数据预测平台381

8.4.6 新版数字解决方案384

8.4.7 在中国市场的地位386

8.5 EMC 389

8.5.1 企业发展概况389

8.5.2 企业经营状况390

8.5.3 大数据解决方案395

8.5.4大数据发展战略396

8.5.5 中国市场发展策略397

8.6 惠普 398

8.6.1 企业发展概况398

8.6.2 企业经营状况398

8.6.3 大数据领域发展动态403

8.6.4 云监控大数据解决方案405

8.7 其他企业 406

8.7.1 TERADATA406

8.7.2 NETAPP412

8.7.3 亚马逊418

8.7.4 GOOGLE423

8.7.5 CLOUDERA 429

第九章国内大数据行业重点企业发展形势431

9.1 中国移动通信集团公司 431

9.1.1 企业发展概况431

9.1.2 中国移动经营状况分析432

9.1.3 中国移动经营状况分析435

9.1.4 中国移动经营状况分析439

9.1.5 中国移动大数据发展动态442

9.2 中国电信集团公司 444

9.2.1 企业发展概况444

9.2.2 中国电信经营状况分析446

9.2.3 中国电信经营状况分析449

9.2.4 中国电信经营状况分析453

9.2.5 电信加快数据中心建设456

9.3 中国联通集团 458

9.3.1 企业发展概况458

9.3.2 经营效益分析459

9.3.3 业务经营分析463

9.3.4 财务状况分析465

9.3.5 大数据业务发展分析465

9.3.6 未来前景展望466

9.4 百度公司 468

9.4.1 企业发展概况468

9.4.2 企业经营状况470

9.4.3 大数据解决方案475

9.4.4 百度大数据引擎480

9.4.5 产业园建设规划481

9.5 腾讯公司 481

9.5.1 企业发展概况481

9.5.2 企业经营状况483

9.5.3 腾讯大数据平台487

9.5.4 构建大数据生态488

9.5.5 加快布局大数据493

9.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司493

9.6.1 企业发展概况493

9.6.2 经营效益分析494

9.6.3 业务经营分析498

9.6.4 财务状况分析504

9.6.5 大数据业务505

9.6.6 未来前景展望506

9.7 北京东方国信科技股份有限公司 507

9.7.1 企业发展概况507

9.7.2 经营效益分析508

9.7.3 业务经营分析512

9.7.4 财务状况分析518

9.7.5 布局大数据519

9.7.6 未来前景展望521

9.8 北京同有飞骥科技股份有限公司 522

9.8.1 企业发展概况522

9.8.2 经营效益分析522

9.8.3 业务经营分析526

9.8.4 财务状况分析529

9.8.5 发布大数据存储529

9.8.6 未来前景展望530

9.9 浪潮集团 532

9.9.1 企业发展概况532

9.9.2 云计算发展战略538

9.9.3 大数据一体机产品540

9.9.4 大数据产业基地540

9.9.5 企业布局大数据541

9.9.6 建立智慧城市平台542

9.10 华为技术有限公司543

9.10.1 企业发展概况543

9.10.2 推出大数据一体机545

9.10.3 发布企业级大数据分析平台546

9.10.4 与央视合作大数据存储系统547

9.10.5 华为将扩大大数据产业规模547

9.11 阿里巴巴集团548

9.11.1 企业发展概况548

9.11.2 企业经营状况549

9.11.3 企业大数据应用策略554

9.11.4 B2B业务大数据模式 554

9.11.5 建设城市大数据平台555

9.11.6 大数据产业发展动态556

第十章大数据产业投资战略分析557

10.1 大数据产业投资状况557

10.1.1 大数据市场投资空间巨大557

10.1.2 数据中心的投资建设加快557

10.1.3 大数据融资规模持续上升558

10.1.4 大数据行业风险投资动向559

10.1.5 大数据企业投融资动态560

10.2 中国大数据产业投融资状况分析561

10.2.1 大数据产业投资历程回顾561

10.2.2 大数据企业融资情况分析561

10.2.3 大数据产业投资领域分布562

10.2.4 国内外大数据创业投资对比563

10.2.5 大数据投资存在概念泡沫564

10.2.6 大数据创业企业投资方向564

10.2.7 国内大数据企业融资动态565

10.3 大数据产业投资机遇565

10.3.1 大数据产业的投资机遇565

10.3.2 大数据产业的投资热点567

10.3.3 大数据时代的投资机遇569

10.3.4 大数据应用行业潜在市场570

10.4 大数据产业投资风险及防范570

10.4.1 大数据行业投资风险综述570

10.4.2 数据的流动性和可获取性风险573

10.4.3 大数据项目投资风险急剧增加573

10.4.4 评估大数据产业投资回报的措施574

第十一章大数据产业发展前景及趋势577

11.1 大数据产业发展前景及趋势预测577

11.1.1 大数据市场规模预测577

11.1.2 大数据收入规模预测577

11.1.3 大数据分析方案收入预测578

11.1.4 大数据市场发展热点展望578

11.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测581

11.2.1 发展机遇581

11.2.2 大数据市场发展机会582

11.2.3 大数据市场发展趋势584

11.2.4 大数据市场重点内容584

11.2.5 大数据人才需求预测585

11.2.6 大数据市场热点猜想586

11.2.7 应用市场发展趋势588

11.2.8 渠道模式趋势分析589

11.2.9 技术与产品趋势592

11.3 中国大数据产业预测分析595

11.3.1 中国大数据产业发展因素分析595

11.3.2 大数据市场规模预测595

11.3.3 中国大数据市场规模预测596

11.3.4 中国移动互联网市场规模预测596

11.3.5 中国金融行业大数据投资规模预测597

略••••完整报告请咨询客服