大数据行业概况与发展特征(附报告目录)

原标题:大数据行业概况与发展特征(附报告目录)

大数据行业概况与发展特征(附报告目录)

1、行业概况

(1)大数据的定义

大数据是一个伴随社会信息化而诞生,以海量数据积累为基础,囊括无数条“数据产生-数据处理-信息提取-数据消费-新数据生产”的环状链,以降低信息不对称、提高决策有效性、推进智慧和知识演进为目标,可广泛作用于几乎所有实体的跨界生态系统和发展趋势。

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相关报告:北京普华有策信息咨询有限公司《2020-2025年全球及中国大数据全景调查与投资机会前瞻报告》

(2)大数据的关键特征

从上述对大数据的定义,提取出大数据的四个关键特征,分别是:海量化(Vo l ume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值化(Value)。

1)海量化

大数据首先是数据量大。全球数据量正以前所未有的速度增长,遍布世界各个角落的传感器、移动设备、在线交易和社交网络每天都要生成上百万兆字节的数据,数据容量增长的速度大大超过了硬件技术的发展速度,以至于引发了数据存储和处理的危机。

2)多样化

大数据的数据类型非常多。海量数据的危机并不单纯是数据量的爆炸性增长,它还牵涉到数据类型的不断增加。原来的数据都可以用二维表结构存储在数据库中,如常用的 Excel 软件所处理的数据,称之为结构化数据。但是现在更多互联网多媒体应用的出现,使诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。统计显示,结构化数据增长率大概是 32%,而非结构化数据增长则是 63%,目前全世界非结构化数据已占数据总量的 80%以上。随着非结构化数据的比重越来越大,并显示出其中蕴含着不可小觑的商业价值和经济社会价值,对传统的数据分析处理算法和软件提出了挑战。

3)快速化

随着经济全球化趋势形成,生产要素成本不断上升,企业面临的竞争环境越来越严酷。在此情况下,能够及时把握市场动态,迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出深入洞察,并能快速制定出合理准确的生产、运营、营销策略,就成为企业提高竞争力的关键。而对大数据的快速处理分析,将为企业实时洞察市场变化、迅速做出响应、把握市场先机提供决策支持。

4)价值化

价值是大数据的终极意义所在。随着社会信息化程度的不断提高、数据存储量的不断增加、数据来源和数据类型的不断多样化,对于企业而言,数据正成为企业的新型资产,形成竞争力的重要基础。与曾经广为提倡的“品牌价值化”一样,“数据价值化”已经成为企业提高竞争力的下一个关键点。

(3)大数据相关技术

数据采集:ETL 工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL 等。

基础架构:云存储、分布式文件存储等。

数据处理:自然语言处理

统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T 检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic 回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap 技术等等。

数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)

模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现:可视化、BI 等。

(4)大数据技术的价值

拥有海量数据本身并不能创造出多大价值,需要采取技术手段进行处理分析才能获取其智能的,深入的有价值的信息。大数据技术就是从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的”大数据”不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。

2、行业周期性、季节性与区域性特点

大数据行业作为一个成长性行业,在发展过程中面临着多个良好发展机遇,如互联网金融对金融行业的渗透引发金融机构新一轮的市场竞争。随着金融机构使用数据挖掘来支撑精细化管理和精细化营销的理念深入,大数据需求将呈现出高速发展的态势。

总体上,大数据行业的发展主要与下游多个产业的 IT 投资规模保持相关,并不存在明显的行业周期性。

不同地区的信息化程度和对数据分析、数据挖掘的接受程度决定了该地区的大数据的市场需求,由于当前国家各级政府的高度关注和大力支持,各个地区各个行业对于大数据的关注度普遍较高,因此大数据行业不存在明显的区域性。但由于开展大数据业务对于行业客户本身的信息化基础要求较高。因此发达地区还是一定程度上优于信息化基础薄弱的区域。

电力、金融、能源等行业内的大中型企业往往在年末相对集中支付合同款项,大数据领域内企业的现金流量呈现出一定的季节性。然而,电力、金融、能源等领域内客户的大数据系统需要持续的运营和升级,相应的大数据业务本身并不存在季节性特征。

第1章:全球行业大数据市场发展状况分析

1.1全球行业大数据市场发展分析

1.1.1全球行业大数据市场发展周期

(1)大数据市场发展历程

(2)大数据市场生命周期

1.1.2全球行业大数据市场发展规模及预测

1.1.3全球行业大数据市场结构分析

1.1.4全球行业大数据市场竞争格局

1.1.5全球行业大数据投资情况分析

1.1.6全球行业大数据市场前景与趋势

(1)行业发展前景预测

(2)行业市场结构预测

(3)行业发展趋势预测

(4)行业技术发展趋势

1.2主要地区行业大数据市场发展分析

1.2.1美国行业大数据市场发展分析

(1)美国行业大数据市场发展现状

(2)美国行业大数据市场格局分析

(3)美国行业大数据市场政策分析

(4)美国行业大数据资金支持分析

(5)美国行业大数据隐私保护分析

(6)美国行业大数据市场战略分析

1.2.2欧盟行业大数据市场发展分析

(1)欧洲行业大数据发展现状

(2)欧盟行业大数据发展政策

(3)英国行业大数据发展分析

(4)法国行业大数据发展分析

(5)欧盟行业大数据发展趋势

1.2.3日本行业大数据市场发展分析

(1)日本行业大数据市场发展现状

(2)日本行业大数据市场政策分析

(3)日本行业大数据市场规模分析

(4)日本行业大数据市场格局分析

(5)日本行业大数据市场发展趋势

1.2.4印度行业大数据市场发展分析

(1)印度行业大数据市场发展现状

(2)印度行业大数据市场发展政策

(3)印度行业大数据资金支持分析

(4)印度行业大数据市场格局分析

(5)印度行业大数据市场发展趋势

第2章:中国大数据产业发展现状与前景预测

2.1大数据产业界定

2.1.1大数据的定义

2.1.2大数据的作用与影响

2.1.3大数据产业链解析

2.2中国大数据时代已来临

2.2.1互联网发展状况

2.2.2个人互联网应用状况

2.2.3中国物联网发展状况

2.2.4电子商务发展状况

2.3中国政府对大数据科研的支持

2.3.1国家和行业政策

2.3.2国家重大科技专项

2.3.3物联网十三五”发展规划

2.3.4促进大数据发展行动纲要

2.3.5国家大数据产业发展规划

2.3.6国家大数据综合试验区

2.4中国大数据产业发展现状分析

2.4.1大数据产业链建设情况

2.4.2大数据产业生命周期分析

2.4.3大数据市场产值分析

2.4. 4大数据产业面临的挑战

2.5中国大数据应用实践分析

2.5.1大数据在经济预警方面的应用

2.5.2大数据在市场营销方面的应用

2.5.3大数据在医疗领域的应用

2.5.4大数据在金融领域的应用

2.6大数据带来的机遇与挑战

2.6.1大数据带来的机遇

2.6.2大数据带来的挑战

2.7中国大数据产业前景预测

2.7.1大数据产业规模预测

2.7.2大数据产业细分市场预测

2.8主要省市行业大数据市场发展分析

2.8.1北京市行业大数据市场发展分析

(1)北京市行业大数据发展政策

(2)北京市行业大数据发展机遇分析

(3)北京市行业大数据建设情况

2.8.2.上海市行业大数据市场发展分析

(1).上海市行业大数据市场发展概述

(2).上海市行业大数据发展政策

(3).上海市行业大数据建设情况

(4)大数据时代的长三角一体化

2.8.3广东省行业大数据市场发展分析

(1) 广东省行业大数据发展战略

(2)广东省行业大数据'十三五"规划

(3)广东省行业大数据建设情况

2.8. 4贵州省行业大数据市场发展分析

(1)贵州省行业大数据发展政策

(2)贵州省大数据产业发展规划纲要(2019-2024年)

(3)贵州省行业大数据建设情况

第3章:中国行业大数据细分市场发展分析

3.1电商领域大数据市场发展分析

3.1.1产业政策分析

3.1.2市场发展概况

(1) 电商大数据来源

(2)电商大数据应用模式

(3)电商大数据应用现状

(4)电商大数据面临的问题

(5)电商大数据交易现状

3.1.3市场规模及需求分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.1.4市场竞争格局分析

3.2电信领域大数据市场发展分析

3.2.1产业政策分析

3.2.2市场发展概况.

(1) 电信大数据来源

(2)电信大数据交易现状

3.2.3市场规模及需求分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.2. 4市场竞争格局分析

(1) 电信业竞争格局

(2)电信大数据重点企业分析

(3)运营商应对大数据挑战

3.2.5电信大数据应用价值分析

3.3金融领域大数据市场发展分析

3.3.1产业政策分析

3.3.2市场发展概况

(1)银行业大数据发展及交易现状

(2)证券业大数据发展及交易现状

1)证券业大数据交易目的

2)证券业大数据交易需求类型

3)证券业大数据交易价值意义

(3)保险业大数据发展及交易现状

1)保险业大数据交易目的

2)保险业大数据交易需求类型

3)保险业大数据交易价值

(4)信托业大数据发展及交易现状

(5)其他金融大数据发展及交易现状

3.3.3市场规模及需求分析

(1) 市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.3.4市场竞争格局

3.4交通领域大数据市场发展分析

3.4.1产业政策分析

3.4.2市场发展概况

3. 4.3市场规模及需求分析

(1) 市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.4.4市场竞争格局

(1)高德软件有限公司

(2)北京千方科技股份有限公司

(3)杭州海康威视数字技术股份有限公司

3.4.5交通大数据应用价值分析

3.5政府领域大数据市场发展分析

3.5.1产业政策分析

3.5.2市场发展概况

(1)政务大数据与智慧政府建设

(2)政务大数据与普惠民生服务

(3)政府大数据与商业市场空间

3.5.3市场规模及需求分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.5.4市场竞争格局

3.6医疗领域大数据市场发展分析

3.6.1产业政策分析

3.6.2市场发展概况

(1)健康医疗大数据分类及应用

(2)健康医疗大数据产业链情况

(3)医疗大数据院外数据的商业路径

(4)医疗大数据细分领域

(5)医疗大数据发展面临的问题

3.6.3市场规模与需求分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.6.4市场竞争格局

3.6.5医疗大数据应用价值分析

3.7教育领域大数据市场发展分析

3.7.1产业政策分析

3.7.2市场发展概况

(1) 教育大数据发展现状

(2)教育大数据交易现状

3.7.3市场规模及需求分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.7.4市场竞争格局

3.7.5教育大数据应用价值

(1)推动国家教育政策科学化

(2)推动区域教育均衡发展

(3)促进学校教育质量提升

(4)驱动个体的个性化发展

(5)教育产品精准营销

(6)推动在线教育变革

3.8能源领域大数据市场发展分析

3.8.1产业政策分析

(1)产业规划

(2)政策支持

3.8.2市场发展概况

(1) 能源大数据发展现状

(2)能源大数据交易现状

3.8.3市场规模及需求分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.8.4市场竞争格局

3.8.5能源大数据应用价值分析

3.9旅游大数据市场发展分析

3.9.1产业政策分析

3.9.2市场发展概况

(1)旅游大数据发展现状

(2)旅游大数据交易现状

3.9.3市场需求及规模分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.9.4市场竞争格局分析

3.10农业大数据市场发展分析

3.10.1产业政策分析

3.10.2市场发展概况

(1)农业大数据发展现状

(2)农业大数据交易现状

3.10.3市场规模与需求分析

(1)市场规模及预测

(2)市场需求分析

3.10.4市场竞争格局

3.10.5农业大数据应用价值

第4章: 我国大数据行业整体运行指标分析

4.1 中国大数据行业总体规模分析

4.1.1 企业数量结构分析

4.1.2 人员规模状况分析

4.1.3 行业资产规模分析

4.1.4 行业市场规模分析

4.2 2中国大数据行业产销情况分析

4.2.1 我国大数据行业工业总产值

4.2.2 我国大数据行业工业销售产值

4.2.3 我国大数据行业产销率

4.3 中国大数据行业财务指标总体分析

4.3.1 行业盈利能力分析

4.3.2 行业偿债能力分析

4.3.3 行业营运能力分析

4.3.4 行业发展能力分析

第5章:行业大数据市场投资潜力与策略规划

5.1行业大数据市场发展前景预测

5.1.1行业影响因素分析

(1) 政策支持因素

(2)技术推动因素

(3)市场需求因素

5.1.2行业发展规模预测

5.2行业大数据市场发展趋势预测

5.2.1行业整体趋势预测

5.2.2产品发展趋势预测

5.2.3市场竞争格局预测

5.3行业大数据市场投资潜力分析

5.3.1行业投资热潮分析

5.3.2行业投资推动因素

(1)行业发展势头分析

(2)行业投资环境分析

5.4行业大数据市场投资现状分析

5.4.1行业投资主体分析

(1)行业投资主体构成

(2)各投资主体投资优势

5.4.2行业投资切入方式

5.4.3行业投资案例分析

5.5行业大数据市场投资策略规划

5.5.1行业投资方式策略

5.5.2行业投资领域策略

5.5.3行业产品创新策略

5.5.4行业营销模式策略

第6章:中国大数据产业链投资机会分析

6.1硬件层面投资机会分析

6.1.1大数据对数据存储需求

6.1.2数据存储市场格局现状

6.1.3服务器市场格局现状

6.1.4硬件层面投资机会分析

6.2软件层面投资机会分析

6.2.1基础软件投资机会分析

6.2.2应用软件投资机会分析

6.3信息服务层面投资机会

6.3.1 IT基础设施服务业投资机会

6.3.2信息咨询服务业投资机会

6.3.3信息安全行业投资机会

第7章:大数据产业融资现状与趋势分析

7.1大数据产业投资热度分析

7.1.1大数据产业投资热潮

7.1.2大数据产业投资趋势

7.2大数据产业并购趋势分析

7.2.1大数据产业并购特征

7.2.2大数据产业并购趋势

7.3大数据产业融资机会分析

7.3.1大数据产业融资模式

7.3.2大数据产业融资案例

7.3.3大数据产业融资机会

第8章:中国大数据产业链关联企业运营分析

8.1海量数据存储、处理、咨询相关公司

8.1.1江苏天泽信息产业股份有限公司

8.1.2北京拓尔思信息技术股份有限公司

8.1.3厦i门市美亚柏科信息股份有限公司

8.1.4潜能恒信能源技术股份有限公司

8.1.5北京同有飞骥科技股份有限公司

8.1.6. 上海汉得信息技术股份有限公司

8.1.7浙大网新科技股份有限公司

8.2数据中心建设与运维相关公司

8.2.1荣之联科技股份有限公司

8.2.2上海天玑科技股份有限公司

8.2.3北京银信长远科技股份有限公司

8.3视频化应用相关公司

8.3.1杭州海康威视数字技术股份有限公司

8.3.2浙江大华技术股份有限公司

8.3.3广东威创视讯科技股份有限公司

8.3.4华平信息技术股份有限公司

8.4智能化与人机交互概念相关公司

8.4.1科大讯飞股份有限公司

8.4.2用友软件股份有限公司

8. 4.3北京东方国信科技股份有限公司

8.4.4北京久其软件股份有限公司

8.5信息安全类公司

8.5.1成都卫士通信息产业股份有限公司

8.5.2北京启明星辰信息技术股份有限公司

8.5.3蓝盾信息安全技术股份有限公司

8.6拥有数据资源的公司

8.6.1阿里巴巴集团

8.6.2腾讯控股有限公司

8.6.3苏宁云商集团股份有限公司返回搜狐,查看更多

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