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中国大数据应用行业深度分析及发展战略研究咨询报告(2025-2030版)

    中国大数据应用行业深度分析及发展战略研究咨询报告(2025-2030版)
  • 报告编号:193120
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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报告简介

产业现状

自《国务院促进大数据发展行动纲要(2025-2030版)》实施三年多以来,在党中央国务院的坚强领导下,在产业界各界的共同努力下,我国大数据产业发展成效显著。

一是产业政策持续完善。全国30多个省市制定了大数据的相关政策,10余个地方设立了省级大数据机构,像山东等等很多地方,都是新成立大数据管理机构,多层次协同推进的机制基本形成。二是技术创新取得突破。国内骨干企业已经具备了自主开发建设和运维大规模、大数据平台的能力,一批大数据独角兽企业快速崛起,大数据专利申请数量不断增加。三是行业应用不断深入。工信部组织实施了“2018大数据产业试点示范项目”,开展了一系列大数据产品和应用解决方案征集活动,2018年一共在全国范围内遴选了大概600多个大数据试点示范项目,经过专家评审,最后对外正式公开了200个。四是产业集聚效应凸显增强。持续推动贵州、京津冀、珠三角等八个大数据综合实验区的建设,也支持创建了像上海静安区等5个国家大数据新型工业化示范基地。全国大数据产业的区域布局持续得到优化。

市场容量

近年来,随着大数据产业的快速发展和应用落地,大数据产业正在成为中国数字经济发展的重要驱动力。中国数字经济增速已经连续三年排名世界第一。数字经济走向应用和服务深化的发展新阶段。

我国大数据产业呈现蓬勃发展之势,2019年中国大数据产业规模达到8500亿,预计2020年超过1万亿。其中,2019年数据层收入近1900亿,软件层收入达800亿,硬件层达1900亿,衍生层规模近3900亿。全国有100多个大数据相关产业联盟成立,对大数据的发展起到推动作用。

在企业层面,大数据企业持续深化垂直领域的业务布局。国内大数据企业纷纷加快面向垂直领域的大数据业务拓展。其中,从事数据分析与数据服务的企业占比最多,达到23%。此外,大数据金融、大数据营销、大数据医疗等领域也是企业主要的布局方向。国内大数据企业生态地图不断完善。根据最新数据显示,中国大数据相关企业共计5637家,包括已从事大数据业务的企业2621家,以及拥有相关专利、著作正在转型中的企业3016家。上述大数据企业大多分布在沿海地区,以北京、广东、上海最多。

在应用层面,政府数据开放工作加快推进。政府数据开放平台数量和平台开放数据的数量和质量均有大幅提升,政府数据开放平台已经逐渐成为各个地方数字政府建设的标配。政府数据开放平台数量达到82个,比2018年同期增加36个。开放数据集总量迅速增长,2019年达到62801个。

发展格局

得益于政策的大力推动,我国大数据产业链逐渐完善,但是由于国内企业缺乏核心技术,目前国内市场仍然以国外企业为主导,我国大数据产业呈现出空心化的发展现状。由于各地区大数据产业的发展情况不一样,目前我国大数据产业形成了京津冀、长三角、中西部以及珠三角四大集聚区。从各地大数据产业发展情况看,目前形成了三大梯队。一是北、上、广、江、浙、贵,这六个地方领跑全中国大数据产业发展。其中,有的地方研发是强项,有的地方擅长数据存储、处理,有的地方则是应用服务方面做得不错。第二个梯队包括山东、福建、重庆等省市,这些地方正依托当地原有产业规模,发力大数据。其余地方则是第三梯队,大数据发展还相对比较落后。从产业来看,互联网、金融、通信、安防等产业目前与大数据融合情况较好,交通、能源、工业等也在快速应用大数据。

前景预测

未来5年,大数据市场依旧保持稳定增长,一方面是政策的支持,另一方面得益于人工智能5G区块链、边缘计算的发展,未来多方技术融合必将成为趋势,随之带来的是数据增长呈井喷态势。中国经过几年的探索和尝试,基础设施建设已经初步形成,数据的重要性和价值也逐渐获得共识,数据治理、数据即服务、数据安全将受到广泛关注;同时,各行各业也在积极探索新的应用场景,未来我们会看到更多大数据与业务场景相结合的应用落地。因此,未来五年大数据软件和服务的支出占比将进一步扩大,硬件市场将保持平稳增长。未来5年大数据市场将由重基础设施向重应用落地转移,随着数据量的增长,数据治理和模型算法将持续受到关注。政府、金融和电信将保持持续增长的态势,而医疗和新零售将成为下一个大数据技术投入的新领域。

面临挑战

一是原创性的技术和产品缺乏,系统性、平台级技术和解决方案的创新仍有差距。二是工业数字化基础不牢,工业大数据开发利用不足,大数据和实体经济融合程度有待进一步提升。三是大数据产业发展的保障体系尚未建立,大数据相关法律法规不健全,数据开放共享进程较慢。四是数据安全管理体系不够完善,数据分级分类管理、安全监测、预警处置能力有待加强。五是大数据人才缺口仍然很大,尤其缺乏既熟悉行业业务需求,又掌握大数据技术与管理的综合性人才。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家工信部、国家发改委、国务院发展研究中心、中国电子信息协会、中国大数据产业生态联盟、51行业报告网、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,对中国大数据及各子行业的发展状况、上下游行业发展状况、市场供需形势、新业务与技术等进行了分析,并重点分析了中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,是大数据平台构架、运营企业、科研、投资机构等单位准确了解目前大数据行业发展动态,把握企业定位和发展方向不可多得的精品。

报告目录

第一部分 产业环境透视

互联网高速发展的今天,大数据应用行业发展如何?大数据产生的背景及影响分析如何?大数据应用行业发展环境如何?全球发展状况如何?】

第一章 大数据产业基本概述

第一节 大数据基本概念

一、大数据的定义与特征

二、大数据与bi的区别

第二节 大数据产生的历史背景

一、信息技术的进步

二、互联网的诞生与发展

三、云计算的发展与应用

四、物联网的发展

五、社交网络的发展

六、智能终端的普及

第三节 大数据的作用与影响

一、大数据的作用与意义

1、对于国家和政府

2、对于企业

3、对于个人

二、大数据的商业价值

三、大数据的影响与趋势

第四节 大数据产业链解析

一、大数据的生态系统

二、大数据产业的概念

三、大数据产业链构成

1、数据产生与集聚层

2、数据组织与管理层

3、数据分析与发现层

4、数据应用与服务层

四、大数据产业链建设情况

第五节 大数据与实体经济融合应用

一、行业应用大数据的特点

二、行业应用大数据的深层分析

三、行业应用大数据的关键因素

第六节 大数据带来的机遇与挑战

一、大数据带来的机遇

1、大数据的挖掘和应用成为核心

2、大数据为信息安全带来发展契机

3、使商业智能和信息安全增速加快

二、大数据带来的挑战

1、人才挑战

2、技术挑战

3、信息安全挑战

4、发展环境的挑战

5、行业竞争的挑战

6、投资风险带来的挑战

第二章 大数据产业发展环境

第一节 大数据行业市场环境

一、行业管理体制

二、行业政策规划

三、行业相关标准

四、国内经济形势

五、产业社会环境

第二节 大数据关键技术分析

一、大数据与云计算

1、编程模型

2、海量数据分布存储技术

3、海量数据管理技术

4、虚拟化技术

5、云计算平台管理技术

6、并行计算和并行算法

7、web2.0

8、面向服务的体系结构soa

9、云安全

二、大数据处理工具

第三节 中国政府对大数据科研的支持

一、计划

二、国家重大科技专项

三、物联网“十三五”发展规划

第三章 全球大数据产业发展分析

第一节 全球已全面进入大数据时代

一、全球大数据储量规模

二、全球大数据地区分布

第二节 全球大数据厂商创新成果分析

一、hadoop分发

二、下一代数据仓库

三、大数据分析平台和应用

四、大数据即服务

五、非hadoop大数据平台

第三节 全球大数据应用现状与动向

一、国外的数据开放战略与浪潮

二、国外大数据应用现状与经济价值

1、美国大数据应用现状与价值

2、欧洲大数据应用现状与价值

3、日本大数据应用现状与价值

三、大数据已上升到国家战略高度

1、美国提出大数据发展计划

2、欧盟将大数据作为horizon计划优先领域

3、日本新ICT战略重点关注大数据

4、韩国推出大数据中心战略

四、2020-2025年全球大数据发展回顾

五、全球大数据产业市场格局分析

第四节 全球大数据产业商业模式分析

一、大数据内生型价值模式

二、大数据外生型价值模式

三、大数据寄生型价值模式

四、大数据产品型价值模式

五、大数据云计算服务型价值模式

第五节 全球大数据产业市场规模及预测

一、全球大数据产业规模及预测

二、全球大数据细分市场及预测

1、全球大数据细分市场

2、大数据专业服务市场及预测

3、大数据计算机市场规模及预测

4、大数据软件市场规模及预测

第六节 全球大数据产业发展趋势与问题

一、全球大数据产业发展趋势

二、全球大数据技术发展趋势

1、技术趋向多样化

2、基于云的数据分析平台将更趋完善

3、数据分析集逐步扩大

三、全球大数据面临的主要问题

1、大数据存储技术

2、数据深度分析与挖掘

3、数据安全

4、隐私保护

第二部分 行业深度分析

【中国大数据应用行业发展现状分析如何?工业大数据应用情况如何?大数据在企业管理中有何应用?】

第四章 中国大数据行业发展分析

第一节 中国大数据时代已来临

一、大数据市场规模

二、大数据应用

1、大数据应用现状

2、大数据应用场景

3、大数据应用带来的效果

4、大数据应用的主要障碍

5、未来大数据投入趋势

三、大数据资源

1、数据规模

2、数据来源

3、数据类型

4、数据共享

5、数据管理

四、大数据平台

1、建设模式

2、自建大数据平台模式

3、采购公共云服务模式

4、大数据产品选型

五、政策需求和资源需求

六、大数据产业园发展现状

第二节 中国大数据企业发展分析

一、国内大数据企业画像分析

1、国内大数据企业的爆发期

2、国内大数据企业地域布局状况

3、国内大数据企业融资状况

4、国内大数据企业应用场景

二、国内大数据企业布局情况

1、bat大数据布局情况

2、传统IT企业大数据布局

三、新兴典型大数据企业分析

1、海云数据

2、昆仑数据

第三节 中国大数据应用实践分析

一、大数据在经济预警方面的应用

二、大数据在市场营销方面的应用

三、大数据在医疗领域的应用

四、大数据在金融领域的应用

五、企业大数据产品与技术动向

六、中关村大数据产业链雏形初现

七、地方政府推出政策助推大数据发展

八、华为联手英国大学开发“大数据”

九、工业大数据支撑中国制造弯道取直

第五章 工业大数据发展应用分析

第一节 工业大数据概念、意义与落地实施

一、工业大数据的背景与意义

二、工业大数据的概念

三、工业大数据的优势

四、工业大数据的应用模式

五、工业大数据与企业转型

六、工业大数据应用的工程方法

第二节 工业大数据的创新价值

一、数据始终影响着人类工业化进程

二、数据在信息化过程中发挥着核心作用

三、工业大数据是新工业革命的基础动力

第三节 工业大数据典型应用场景

一、优化现有业务,实现提质增效

1、研发能力提升

2、生产过程优化

3、服务快速反应

4、推动精准营销

二、促进企业升级转型

1、创新研发设计模式,实现个性化定制

2、建立先进生产体系,支撑智能化生产

3、基于全产业链大数据,实现网络化协同

4、监控产品运行状态和环境,实现服务化延伸

三、进中小企业创新创业

第四节 工业大数据的实施策略

一、业务的加减乘除

二、过程的智能再造

三、架构的统筹规划

四、分析算法与模型的领域化

五、人才的培养引进

第五节 工业大数据应用案例

一、北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级

二、北科亿力推动炼铁行业大数据应用

三、大唐集团工业大数据应用

四、东方国信大数据实现联合利华能效提升

五、沙钢能源管理大数据应用

六、陕鼓动力智能运维大数据应用

七、仪电显示工业大数据应用实践

八、中联重科工业大数据应用实践

第六节 佛山高新区:推动工业大数据创新应用

一、积极深化“互联网+先进制造业”发展

二、营造工业大数据发展应用良好生态

三、积极推动企业“上云上平台”

四、未来展望

第六章 大数据在企业管理的应用探讨

第一节 基于大数据时代背景下企业管理模式的思考

一、大数据时代背景下企业经营管理面临的挑战

二、大数据时代背景下企业经营管理模式

第二节 大数据在人力资源管理中的应用

一、大数据在人力资源管理中的应用现状

1、标杆企业应用大数据提升人力资源管理

2、大数据在人力资源管理中的优势运用

3、大数据在人力资源管理应用中存在的障碍

二、大数据应用于人力资源管理的实施建议

第三节 大数据在企业财务管理的应用探讨

一、大数据对传统财务管理的影响

二、大数据环境下企业财务管理工作的发展方向

三、大数据在企业财务管理中的具体应用

1、拓宽企业财务资金的筹措渠道

2、实现对财务风险的动态分析

3、完善企业的财务内部控制制度

4、帮助企业培养复合型财务管理人才

5、构建信息化数据管理系统

第四节 大数据在企业成本管理中的应用

一、企业成本管理

二、大数据对企业成本管理的影响

三、大数据在企业成本管理中的运用

1、大数据在第一产业成本管理中的运用

2、大数据在第二产业成本管理中的应用

3、大数据在第三产业成本管理中的应用

第五节 大数据时代下高新技术企业研发成本管理创新

一、高新技术企业研发成本

二、大数据对高新技术企业研发成本管理的影响

1、不断促进研发费用优化

2、扩大研发成本管理范围

三、高新技术企业在大数据时代下的研发成本管理创新

第六节 大数据时代企业的市场营销策略分析

一、大数据对企业营销的影响

二、大数据时代企业的营销策略

第三部分 市场全景调研

【大数据安全发展如何,如何保证行业安全?应用领域细分市场分析如何?】

第七章 大数据安全研究

第一节 对大数据安全的认识和思考

第二节 大数据安全法规政策和标准化现状

一、iso/iec jtc1

二、itu-t

三、nist

四、sac tc28

五、tc260

第三节 大数据安全相关标准现状

一、传统数据安全标准规范

二、个人信息安全标准规范

三、大数据安全标准规范

第四节 大数据安全技术发展情况

一、大数据平台安全技术

二、数据安全技术

三、个人隐私保护技术

四、大数据安全技术发展现状总结

第五节 大数据安全面临的技术问题和挑战

一、平台安全问题与挑战

二、数据安全问题和挑战

三、个人隐私安全挑战

第六节 典型行业大数据应用和安全风险

一、安全大数据

二、电子政务大数据

三、健康医疗大数据

四、电商行业大数据

五、电信行业大数据

六、交通大数据

第七节 大数据应用安全实践

一、阿里云大数据安全实践

二、百度大数据安全实践

三、华为大数据安全实践

四、京东大数据安全实践

五、奇虎360大数据安全实践

六、腾讯大数据安全实践

七、中国移动大数据安全实践

八、cloudera大数据安全实践

九、hadoop大数据安全实践

十、ibm 大数据安全实践

十一、microsoft大数据安全实践

十二、滴滴出行大数据应用

第八节 企业大数据的安全分析与防护策略

一、大数据安全防护分析

1、大数据采集安全

2、大数据传输安全

3、大数据存储安全

4、大数据应用安全

5、大数据共享及销毁

二、企业大数据安全防护策略

第九节 大数据安全标准化工作建议

第八章 大数据细分应用领域需求与市场分析

第一节 政府需求市场

一、电子政务建设现状

二、政府大数据应用需求

三、政府大数据应用场景

四、政府大数据应用价值

五、政府大数据应用典型案例

六、政府大数据应用市场前景

第二节 电信行业需求市场

一、行业大数据应用需求

二、行业大数据应用场景

三、行业大数据应用价值

四、行业大数据应用典型案例

五、行业大数据应用市场前景

第三节 金融行业需求市场

一、行业信息化建设现状

二、行业数据量及其特征

三、行业大数据应用需求

四、行业大数据应用场景

五、行业大数据应用价值

六、行业大数据应用典型案例

七、行业大数据应用市场前景

第四节 互联网行业需求市场

一、行业数据储量与特点

二、行业大数据应用需求

三、行业大数据应用场景

四、行业大数据应用价值

五、行业大数据应用经典案例

六、行业大数据应用市场前景

第五节 零售行业需求市场

一、行业信息化现状

二、行业数据量与特点

三、行业大数据应用场景

四、行业大数据应用价值

五、行业大数据应用经典案例

六、行业大数据应用市场前景

第六节 医疗行业需求市场

一、行业信息化建设情况

二、行业数据量及其特点

三、行业大数据应用场景

四、行业大数据应用价值

五、行业大数据应用典型案例

六、行业大数据应用市场前景

第七节 智慧城市行业需求市场

一、智慧城市建设情况

1、智慧城市投资规模及预测

2、智慧城市it投资

二、智慧城市大数据应用需求

三、智慧城市大数据应用经典案例

四、智慧城市大数据应用市场前景

第八节 能源业需求市场

一、行业信息化建设现状

二、行业大数据应用需求

三、行业大数据应用场景

四、行业大数据应用价值

五、行业大数据应用经典案例

六、行业大数据应用市场前景

第九节 制造业需求市场

一、行业信息化建设现状

二、行业数据量及其特点

三、行业大数据应用需求

四、行业大数据应用场景

五、行业大数据应用价值

六、行业大数据应用典型案例

七、行业大数据应用市场前景

第十节 其它领域需求市场

一、教育行业大数据应用需求市场

二、军事行业大数据应用需求市场

三、旅游行业大数据应用需求市场

第四部分 竞争格局分析

【各地区大数据发展如何?大数据应用行业竞争形势如何?行业领先企业经营形势分析如何?】

第九章 八大国家大数据综合试验区发展分析

第一节 贵州国家大数据综合试验区

一、大数据发展战略

二、区域发展规模

三、大数据发展前景

第二节 京津冀跨区域类大数据综合试验区

一、大数据发展战略

二、区域发展规模

三、大数据发展前景

第三节 珠江三角洲跨区域类大数据综合试验区

一、大数据发展战略

二、区域发展规模

三、大数据发展前景

第四节 上海、河南、重庆、沈阳区域示范类综合试验区

一、大数据发展战略

二、区域发展规模

三、大数据发展前景

第五节 内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区

一、大数据发展战略

二、区域发展规模

三、大数据发展前景

第十章 中国大数据行业竞争分析

第一节 行业总体市场竞争状况分析

一、大数据行业竞争结构分析

1、现有企业间竞争

2、潜在进入者分析

3、替代品威胁分析

4、供应商议价能力

5、客户议价能力

6、竞争结构特点总结

二、大数据行业集中度分析

三、大数据行业swot分析

第二节 中国大数据行业竞争综述

一、中国大数据行业竞争格局

二、中国大数据行业竞争力

三、中国大数据行业兼并重组

第三节 大数据市场竞争策略分析

一、大数据行业竞争趋势

二、大数据行业竞争策略

第十一章 大数据行业领先企业经营分析

第一节 浪潮集团有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二节 天泽信息产业股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第三节 天云融创数据科技(北京)有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第四节 北京信柏信息科技有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第五节 深圳市华傲数据技术有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第六节 贵州数联科技有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第七节 杭州合众数据技术有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第八节 北京线点科技有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第九节 数据堂(北京)科技股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十节 荣联科技集团股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十一节 厦门翔业集团有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十二节 拓尔思信息技术股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十三节 国政通科技有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十四节 北京缔元信互联网数据技术有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十五节 九次方大数据信息集团有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十六节 北京海量数据技术股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十七节 北京博雅立方科技有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十八节 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第十九节 宝德科技集团股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十节 北京百分点信息科技有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十一节 北京妙医佳健康科技集团有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十二节 天津神舟通用数据技术有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十三节 广州拓尔思大数据有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十四节 华院数据技术(上海)有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十五节 哈工大大数据集团有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十六节 泰华智慧产业集团股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十七节 佰聆数据股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十八节 北京艾漫数据科技股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第二十九节 宝德科技集团股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第三十节 北京同有飞骥科技股份有限公司

一、企业发展概述

二、企业经营情况

三、企业解决方案

四、企业营销情况

五、企业竞争能力

六、企业发展动态

第五部分 发展前景展望

【大数据应用行业前景如何?趋势如何?大数据应用行业整体投资情况如何?有哪些应用案例?】

第十二章 2025-2030年大数据行业前景及趋势预测

第一节 2025-2030年大数据行业发展的影响因素

一、有利因素

二、不利因素

第二节 2025-2030年大数据市场发展前景

一、2025-2030年大数据市场发展潜力

二、2025-2030年大数据市场发展前景

三、2025-2030年大数据行业发展趋势

第三节 2025-2030年大数据产业细分市场预测

一、2025-2030年大数据市场规模预测

二、2025-2030年大数据软件市场发展预测

三、2025-2030年大数据服务市场发展预测

四、2025-2030年大数据基础架构硬件市场预测

第四节 中国大数据行业存在的问题及对策

一、中国大数据行业存在的问题

二、大数据行业发展的建议对策

第五节 2025-2030年中国大数据产业发展路线图

第十三章 2025-2030年大数据行业投资分析

第一节 大数据行业投资特性分析

一、大数据行业进入壁垒分析

二、大数据行业盈利因素分析

三、大数据行业盈利模式分析

第二节 硬件层面投资机会分析

一、大数据对数据存储需求

二、数据存储市场格局现状

1、云存储市场格局

2、存储器市场格局

3、数据中心市场格局

三、服务器市场格局现状

四、硬件层面投资机会分析

第三节 软件层面投资机会分析

一、基础软件投资机会分析

二、应用软件投资机会分析

第四节 信息服务层面投资机会

一、it基础设施服务业投资机会

二、信息咨询服务业投资机会

三、信息安全行业投资机会

四、信息制造行业投资机会

第五节 大数据产业投融资分析

一、大数据产业投资分析

二、大数据产业融资方式

1、政府/企业基金投资

2、债权融资方式投资

3、股权融资方式投资

三、大数据产业融资机会

四、大数据产业投资风险

五、大数据产业投资建议

第六部分 发展战略研究

【大数据应用行业发展战略如何?】

第十四章 大数据行业发展战略研究

第一节 大数据行业发展战略研究

一、战略综合规划

二、技术开发战略

三、业务组合战略

四、区域战略规划

五、产业战略规划

六、营销品牌战略

七、竞争战略规划

第二节 对中国大数据品牌的战略思考

一、大数据品牌的重要性

二、大数据实施品牌战略的意义

三、大数据企业品牌的现状分析

四、中国大数据企业的品牌战略

五、大数据品牌战略管理的策略

第三节 大数据经营策略分析

一、大数据市场细分策略

二、大数据市场创新策略

三、品牌定位与品类规划

四、大数据新产品差异化战略

第四节 大数据行业投资战略研究

图表目录

图表:大数据行业生命周期

图表:大数据行业产业链结构

图表:大数据的四个维度

图表:大数据类型的划分

图表:大数据与bi的区别

图表:电信行业大数据主营收入

图表:工业大数据主营收入

图表:金融大数据主营收入

图表:政府大数据主营收入

图表:电信行业大数据主营收入

图表:其他行业大数据主营收入

图表:大数据运营主营收入

图表:技术开发与服务大数据主营收入

图表:大数据硬件主营业务收入

图表:大数据软件主营业务收入

图表:大数据的生态系统

图表:大数据产业链构成

图表:大数据工具列表

图表:大数据产业法律法规汇总

图表:大数据信息安全法律法规

图表:2020-2025年全球信息化数据资料量

图表:全球大数据储量地区分布

图表:2020-2025年日本大数据市场规模

图表:2020-2025年全球大数据发展回顾

图表:2020-2025年大数据细分收入统计

图表:2020-2025年全球大数据产业规模

图表:2020-2025年全球大数据专业服务市场

图表:2020-2025年全球大数据计算机市场规模

图表:2020-2025年全球大数据软件市场规模

图表:2020-2025年社交网站用户数及使用率

图表:2020-2025年中国即时通信用户数及使用率

图表:2020-2025年微博用户数及使用率

图表:2020-2025年中国物联网产业结构

图表:中国物联网产业链各环节面临的竞争厂商

图表:中国物联网在行业应用中面临的问题归纳

图表:2020-2025年中国电子商务交易规模

图表:2020-2025年中国电子商务区域分布情况

图表:2020-2025年中国电子商务行业分布情况

图表:2020-2025年中国智能手机保有量规模

图表:国家针对大数据方面的“863计划”

图表:国家针对大数据方面的国家重大科技专项

图表:中国大数据产业生命周期

图表:2020-2025年中国大数据市场规模

图表:2020-2025年中国大数据核心市场规模

图表:2020-2025年中国大数据行业投资分布情况

图表:2025-2030年中国大数据产业市场规模

图表:2025-2030年中国大数据软件市场规模

图表:2025-2030年中国大数据服务市场规模

图表:2025-2030年大数据产业发展路线图

图表:2020-2025年中国电子政务市场规模变化情况

图表:2020-2025年中国电子政务市场结构

图表:中国电子政务领域发展主要成果

图表:2020-2025年中国电信行业it投资规模

图表:2020-2025年中国金融业it应用市场规模与增长

图表:2020-2025年中国金融业it应用市场产品结构

图表:2025-2030年中国电子商务市场交易规模预测

图表:2025-2030年中国智慧城市投资规模

图表:2025-2030年中国智慧城市it投资规模与增长

图表:2025-2030年中国智慧城市大数据应用结构预测

图表:2025-2030年中国金融行业大数据应用结构预测

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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