2015-2020年中國大數據行業運營分析與行業前景調研分析報告

    從實踐情況看，大數據產業生態中主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色，分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。
    2013年我國大數據行業市場規模約11.3億元，同比2012年的4.5億元增長了151.11%。近幾年我國大數據行業市場規模情況及預測如下圖所示：

2011-2019年我國大數據行業市場規模及預測

資料來源：博思數據整理

    博思數據發布的《2015-2020年中國大數據行業運營分析與行業前景調研分析報告》依據國家統計局、海關總署和國家信息中心等渠道發布的權威數據，以及中心對本行業的實地調研，結合了行業所處的環境，從理論到實踐、從宏觀到微觀等多個角度進行研究分析。它是業內企業、相關投資公司及政府部門準確把握行業發展趨勢，洞悉行業競爭格局，規避經營和投資前景，制定正確競爭和投資規劃建議決策的重要決策依據之一，具有重要的參考價值！
    博思數據 (www.ballann.com)是中國權威的產業研究機構之一，提供各個行業分析，市場分析，市場預測，行業發展趨勢，行業發展現狀，及各行業產量、進出口，經營狀況等統計數據，具體產品有行業分析報告，市場分析報告，年鑒，名錄等。

報告目錄：

第一章 大數據產業相關概述 1
1.1 大數據介紹 1
1.1.1 大數據的產生 1
1.1.2 大數據的特點 1
1.1.3 大數據的數據來源 2
1.1.4 大數據的發展階段 2
1.2 大數據的價值及影響 3
1.2.1 大數據的價值 3
1.2.2 大數據研究意義 4
1.2.3 大數據對信息時代的影響 5
1.3 大數據產業簡介 6
1.3.1 大數據產業的概念 6
1.3.2 大數據產業鏈分析 6
1.3.3 大數據產業發展的必然性 8
1.3.4 大數據產業的戰略地位 8

第二章 大數據的發展背景及影響因素 11
2.1 經濟背景 11
2.1.1 國內外宏觀經濟對比分析 11
2.1.2 中國宏觀經濟環境分析 20
2.1.3 中國宏觀經濟發展趨勢 23
2.2 政策背景 23
2.2.1 發達國家啟動大數據產業布局 23
2.2.2 工信部發布數據中心建設指導意見 25
2.2.3 中國大數據戰略需上升到國家層面 27
2.3 行業背景 28
2.3.1 數據正以爆炸式的速度增長 28
2.3.2 云計算為大數據誕生提供條件 29
2.3.3 物聯網成為大數據的重要來源 31
2.3.4 智能終端普及帶來豐富的數據 32
2.4 技術背景 33
2.4.1 大數據關鍵技術介紹 33
2.4.2 大數據技術研發熱點分析 38
2.4.3 世界主要企業加快技術研發 42
2.4.4 數據中心發展的技術影響因素 42

第三章 國際大數據產業的發展 44
3.1 全球大數據產業總體發展分析 44
3.1.1 全球大數據應用狀況調查 44
3.1.2 全球大數據行業市場格局分析 63
3.1.3 全球半數運營商布局大數據業務 68
3.1.4 部分國家運營商大數據發展狀況 69
3.2 歐盟開放數據戰略分析 71
3.2.1 歐盟開放數據戰略的背景 71
3.2.2 開放數據的創新價值分析 71
3.2.3 開放數據戰略的目的與核心 73
3.2.4 開放數據戰略的基礎與支柱 76
3.2.5 歐盟應對大數據的成功經驗 78
3.3 美國大數據產業發展分析 79
3.3.1 美國政府的大數據發展戰略 79
3.3.2 美國推動大數據技術發展的措施 83
3.3.3 美國大數據的應用案例 84
3.3.4 美國針對大數據安全問題制定的政策 86
3.4 日本大數據產業發展分析 90
3.4.1 日本大數據產業地位分析 90
3.4.2 日本大數據市場規模及趨勢 91
3.4.3 日本看好大數據經濟效益 92
3.4.4 日本將運行大數據預防災害 93
3.4.5 日本大數據產業重點企業分析 93
3.5 其他國家大數據產業發展狀況 93
3.5.1 英國投入巨資發展大數據技術 93
3.5.2 法國開展大數據領域投資計劃 94
3.5.3 澳大利亞大數據政策出臺 95
3.5.4 韓國將建首個開放大數據中心 95
3.5.5 新加坡準備建立全球大數據中心 96

第四章 中國大數據產業的發展 98
4.1 中國大數據產業發展綜述 98
4.1.1 中國大數據產業發展總況 98
4.1.2 中國大數據產業的發展階段 98
4.1.3 大數據帶動新興產業發展 100
4.1.4 大數據需求推動云基地建設 103
4.2 中國大數據產業布局透析 108
4.2.1 大數據在中國的行業分布 108
4.2.2 大數據在中國的地域分布 110
4.2.3 大數據在中國的企業規模分布 110
4.3 中國大數據產業需求分析 113
4.3.1 主要行業大數據的需求狀況 113

中國大數據市場規模分行業需求結構

資料來源：博思數據整理

4.3.2 企業大數據的應用及需求狀況 113
4.3.3 大數據存儲領域的需求分析 115
4.3.4 中國小型機市場需求分析 118
4.4 大數據業務的商業模式 121
4.4.1 商業模式的概念 121
4.4.2 大數據業務的商業模式類型 122
4.4.3 大數據商業模式及應用特點 125
4.4.4 中國大數據商業模式初步形成 126
4.4.5 大數據創新商業模式的構建 127
4.5 中國大數據產業區域發展狀況 129
4.5.1 山東省推進旅游大數據應用 129
4.5.2 廣東推動大數據商業化應用 129
4.5.3 上海大數據發展計劃 130
4.5.4 同方大數據助貴州產業市場監測 130
4.5.5 重慶大數據產業鏈發展商機探析 133
4.5.6 聯通青島云計算中心項目即將建成 136
4.6 大數據產業競爭格局 137
4.6.1 不同規模企業的競爭力分析 137
4.6.2 IT產業競相布局大數據產業 139
4.6.3 網絡保險市場大數據競爭狀況 139
4.6.4 企業在智慧城市建設領域中的競爭 141
4.7 中國大數據產業存在的問題 148
4.7.1 我國大數據產業發展存在的問題 148
4.7.2 中國大數據產業的現實挑戰 149
4.7.3 中國大數據應用面臨的挑戰 150
4.7.4 大數據帶來的安全問題分析 152
4.8 中國大數據產業的投資策略 154
4.8.1 大數據應作為國家競爭的戰略重點 154
4.8.2 大數據產業理性發展的政策建議 156
4.8.3 中國應加快大數據的研發與應用 157
4.8.4 應避免大數據的過度建設 157

第五章 2014年重點行業大數據的應用分析 160
5.1 醫療行業 160
5.1.1 醫療行業大數據應用價值 160
5.1.2 醫療行業大數據應用狀況 161
5.1.3 醫療行業的數據類型分析 162
5.1.4 大數據對醫療行業的影響 166
5.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘 167
5.2 金融行業 167
5.2.1 金融行業大數據應用價值 167
5.2.2 金融行業大數據應用背景 170
5.2.3 金融行業大數據應用需求 171
5.2.4 金融行業大數據應用案例 176
5.2.5 金融行業大數據應用發展展望 176
5.3 電子商務 177
5.3.1 電子商務大數據應用價值 177
5.3.2 電子商務大數據應用需求 178
5.3.3 電子商務大數據的發展機遇 178
5.3.4 電子商務大數據應用挑戰 180
5.3.5 電商企業大數據應用策略 181
5.4 零售行業 183
5.4.1 零售行業大數據應用價值 183
5.4.2 零售行業大數據應用需求 185
5.4.3 零售企業大數據應用狀況 191
5.4.4 零售行業線下數據采集方式 195
5.4.5 零售行業大數據應用案例 196
5.5 電信行業 197
5.5.1 電信行業大數據應用價值 197
5.5.2 電信行業大數據應用背景 199
5.5.3 電信行業大數據應用需求 201
5.5.4 電信行業大數據應用案例 202
5.5.5 電信行業大數據應用發展展望 205
5.6 交通行業 205
5.6.1 交通行業大數據應用背景 205
5.6.2 交通行業大數據應用需求 207
5.6.3 交通行業大數據應用案例 209
5.6.4 交通行業大數據應用問題及對策 209
5.6.5 交通行業大數據應用發展展望 210
5.7 智慧城市 213
5.7.1 中國智慧城市發展現狀 213
5.7.2 智慧城市大數據應用需求 215
5.7.3 智慧城市大數據應用價值 217
5.7.4 智慧城市大數據應用案例 221
5.7.5 智慧城市大數據應用發展展望 223
5.8 政府公共服務 225
5.8.1 政府公共服務中大數據應用價值 225
5.8.2 政府網絡執政中大數據應用挑戰 225
5.8.3 政府統計工作中大數據應用機遇 227
5.8.4 大數據時代對政府信息公開的需求 233
5.8.5 軍隊管理中大數據的應用策略 234
5.9 其他行業 238
5.9.1 房地產業大數據應用狀況 238
5.9.2 服裝行業大數據應用案例 242
5.9.3 旅游行業大數據應用策略 244
5.9.4 影視行業大數據應用分析 250
5.9.5 媒體行業大數據應用狀況及趨勢 255

第六章 2014年中國大數據重點應用領域分析 259
6.1 大數據一體機市場分析 259
6.1.1 大數據一體機簡介 259
6.1.2 大數據一體機的優劣分析 260
6.1.3 大數據一體機的用戶類型 261
6.1.4 國外競爭格局與品牌分布 262
6.1.5 國內市場競爭格局分析 264
6.1.6 國內企業競爭優劣勢分析 265
6.1.7 國內主流品牌及其特點 266
6.2 大數據處理和分析軟件市場分析 271
6.2.1 大數據與商業智能的關系 271
6.2.2 商業智能軟件的應用價值 276
6.2.3 全球商業分析軟件市場規模 280
6.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢 280
6.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況 281
6.2.6 國內商業智能軟件下游市場 282
6.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力 283

第七章 2014年國外大數據行業重點企業發展形勢 285
7.1 IBM 285
7.1.1 公司簡介 285
7.1.2 2012-2014年IBM經營狀況分析 285
7.1.3 IBM在中國市場的投資策略 290
7.1.4 IBM大數據領域中國客戶案例 294
7.2 甲骨文 297
7.2.1 公司簡介 297
7.2.2 2014財年甲骨文經營狀況分析 297
7.2.3 甲骨文大數據解決方案透析 302
7.2.4 甲骨文大數據領域研發動態 306
7.3 微軟 308
7.3.1 公司簡介 308
7.3.2 2014財年微軟經營狀況分析 308
7.3.3 微軟大數據解決方案透析 313
7.3.4 微軟大數據解決方案的優勢 314
7.4 SAP 316
7.4.1 公司簡介 316
7.4.2 2014年SAP經營狀況分析 317
7.4.3 SAP大數據解決方案透析 322
7.4.4 SAP在中國市場的地位分析 323
7.5 EMC 323
7.5.1 公司簡介 323
7.5.2 2014年EMC經營狀況分析 324
7.5.3 EMC大數據領域的發展戰略 329
7.5.4 EMC在中國市場的投資策略 331
7.6 惠普 332
7.6.1 公司簡介 332
7.6.2 2014財年惠普經營狀況分析 333
7.6.3 惠普大數據領域發展動向 338
7.6.4 惠普云監控大數據解決方案解析 339
7.7 其他企業 342
7.7.1 TERADATA 342
7.7.2 NETAPP 347
7.7.3 亞馬遜 353
7.7.4 GOOGLE 359
7.7.5 CLOUDERA 364

第八章 2014年國內大數據行業重點企業發展形勢 366
8.1 中國移動通信集團公司 366
8.1.1 公司簡介 366
8.1.2 2012年中國移動經營狀況分析 366
8.1.3 2013年中國移動經營狀況分析 370
8.1.4 2014年中國移動經營狀況分析 373
8.2 中國聯通集團 376
8.2.1 公司簡介 376
8.2.2 2012年中國聯通經營狀況分析 377
8.2.3 2013年中國聯通經營狀況分析 383
8.2.4 2014年中國聯通經營狀況分析 388
8.3 中國電信集團公司 392
8.3.1 公司簡介 392
8.3.2 2012年中國電信經營狀況分析 393
8.3.3 2013年中國電信經營狀況分析 397
8.3.4 2014年中國電信經營狀況分析 400
8.4 百度公司 403
8.4.1 公司簡介 403
8.4.2 2012年百度經營狀況分析 407
8.4.3 2013年百度經營狀況分析 412
8.4.4 2014年百度經營狀況分析 417
8.5 騰訊公司 422
8.5.1 公司簡介 422
8.5.2 2012年騰訊經營狀況分析 422
8.5.3 2013年騰訊經營狀況分析 426
8.5.4 2014年騰訊經營狀況分析 429
8.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司 433
8.6.1 公司簡介 433
8.6.2 2012年拓爾思經營狀況分析 434
8.6.3 2013年拓爾思經營狀況分析 439
8.6.4 2014年拓爾思經營狀況分析 443
8.7 北京東方國信科技股份有限公司 447
8.7.1 公司簡介 447
8.7.2 2012年東方國信經營狀況分析 448
8.7.3 2013年東方國信經營狀況分析 453
8.7.4 2014年東方國信經營狀況分析 458
8.8 北京同有飛驥科技股份有限公司 462
8.8.1 公司簡介 462
8.8.2 2012年同有科技經營狀況分析 463
8.8.3 2013年同有科技經營狀況分析 468
8.8.4 2014年同有科技經營狀況分析 472
8.9 浪潮集團 476
8.9.1 公司簡介 476
8.9.2 浪潮集團的云計算發展戰略 477
8.9.3 浪潮大數據一體機全面解析 479
8.9.4 浪潮發展大數據的優劣勢分析 480
8.10 華為技術有限公司 483
8.10.1 公司簡介 483
8.10.2 華為聯手拓爾思推出大數據一體機 484
8.10.3 華為發布企業級大數據分析平臺 485
8.10.4 華為與央視合作開發大數據存儲系統 485
8.11 阿里巴巴集團 486
8.11.1 公司簡介 486
8.11.2 阿里巴巴大數據起手開局 490
8.11.3 阿里巴巴大數據應用策略 491
8.11.4 阿里巴巴B2B業務的大數據模式 495

第九章 2014年大數據產業投資規劃建議分析 497
9.1 2014年全球大數據產業投資狀況 497
9.1.1 大數據市場的投資空間巨大 497
9.1.2 全球數據中心的建設投入狀況 497
9.1.3 大數據行業獲得風投青睞 498
9.1.4 大數據行業風險投資的動向 500
9.1.5 2014年大數據領域投融資案例 504
9.2 2014年中國大數據產業投資現狀 510
9.2.1 中國大數據產業投資歷程回顧 510
9.2.2 中國大數據產業投資領域分布 510
9.2.3 國內外大數據創業和投資對比 511
9.2.4 大數據創業和投資存在概念泡沫 514
9.2.5 國內大數據創業企業投資策略 515
9.3 2014年大數據產業投資機遇 520
9.3.1 中國大數據產業的投資機遇 520
9.3.2 大數據產業的投資熱點分析 521
9.3.3 大數據帶來的投資新機遇分析 523
9.3.4 大數據應用行業的潛在市場價值 524
9.4 2014年大數據產業投資前景及防范 528
9.4.1 大數據行業的投資前景綜述 528
9.4.2 數據的流動性和可獲取性風險 535
9.4.3 大數據項目投資前景急劇增加 536
9.4.4 評估大數據產業投資回報的措施 538

第十章 2015-2020年大數據產業趨勢預測及趨勢分析 542
10.1 全球大數據產業趨勢預測及趨勢預測 542
10.1.1 全球大數據市場規模及發展趨勢 542
10.1.2 全球大數據與分析方案市場收入預測 543
10.1.3 全球大數據市場人才需求預測 544
10.1.4 2014年全球大數據發展方向預測 549
10.2 中國大數據產業趨勢預測及趨勢預測 551
10.2.1 2015-2020年中國大數據產業發展預測 551
10.2.2 中國大數據市場帶來的發展機會 552
10.2.3 中國大數據應用市場發展趨勢分析 552
10.2.4 改變渠道模式的大數據趨勢分析 553
10.2.5 中國大數據技術與產品發展趨勢 555