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2025-2030年金坛市大数据行业市场调研分析与发展前景预测报告

    2025-2030年金坛市大数据行业市场调研分析与发展前景预测报告
  • 报告编号:93310
  • 报告页数:180页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:金坛市大数据
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报告简介

目前,大数据在电信、智慧城市电子商务及社交娱乐等行业已经出现规模化应用,中国大数据市场将进入高速发展时期。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源,对数据资源进一步加以挖掘和分析,增强用户信息获取的便利性,实现从产品价值导向到以客户体验价值为中心导向的转换,客户体验的提升也正是激发信息消费的根本原因。中国信息消费市场规模量级巨大,增长迅速。在网络能力的提升、居民消费升级和四化加快融合发展的背景下,新技术、新产品、新内容、新服务、新业态不断激发新的消费需求,而作为提升信息消费体验的重要手段,大数据将在行业领域获得广泛应用。

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、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、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,对我国大数据行业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、新产品与技术等进行了分析,并重点分析了我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,是大数据生产、经营企业,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

第一章 大数据基本内容

第一节 大数据定义

第二节 大数据分类

一、地理数据

二、轨迹数据

三、空间媒体数据

第三节 大数据的特点

第四节 大数据的研究框架

一、数据采集方法

二、数据处理分析方法

三、计算和存储方法

四、可视化方法

第二章 大数据产业概述

第一节 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

第二节 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

1、对信息技术产业的影响

2、对信息技术应用的影响

第三节 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

第四节 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

第五节 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

第三章 2020-2025年世界大数据行业发展态势分析

第一节 2020-2025年世界大数据市场发展状况分析

一、世界大数据行业特点分析

二、世界大数据市场需求分析

第二节 2020-2025年全球大数据市场分析

一、2020-2025年全球大数据需求分析

二、2020-2025年全球大数据产销分析

三、2020-2025年中外大数据市场对比

第二部分 行业深度分析

第四章 金坛市大数据行业发展现状

第一节 金坛市大数据行业发展现状

一、大数据行业品牌发展现状

二、大数据行业消费市场现状

三、大数据市场消费层次分析

四、金坛市大数据市场走向分析

第二节 2020-2025年大数据行业发展情况分析

一、2020-2025年大数据行业发展特点分析

二、2020-2025年大数据行业发展情况

第三节 2020-2025年大数据行业运行分析

一、2020-2025年大数据行业产销运行分析

二、2020-2025年大数据行业利润情况分析

三、2020-2025年大数据行业发展周期分析

四、2025-2030年大数据行业发展机遇分析

五、2025-2030年大数据行业利润增速预测

第四节 对金坛市大数据市场的分析及思考

一、大数据市场特点

二、大数据市场分析

三、大数据市场变化的方向

四、金坛市大数据产业发展的新思路

五、对金坛市大数据产业发展的思考

第五章 2020-2025年金坛市大数据市场运行态势剖析

第一节 2020-2025年金坛市大数据市场动态分析

一、大数据行业新动态

二、大数据主要品牌动态

三、大数据行业消费者需求新动态

第二节 2020-2025年金坛市大数据市场运营格局分析

一、市场供给情况分析

二、市场需求情况分析

三、市场供需平衡预测

第三节 2020-2025年金坛市大数据市场价值分析

一、大数据价值走势分析

二、影响价值的主要因素分析

第六章 大数据行业经济运行分析

第一节 2020-2025年大数据行业主要经济指标分析

一、2020-2025年大数据行业主要经济指标一分析

二、2020-2025年大数据行业主要经济指标二分析

第二节 2020-2025年金坛市大数据行业绩效分析

一、2020-2025年行业供应能力

二、2020-2025年行业规模情况

三、2020-2025年行业盈利能力

四、2020-2025年行业经营发展能力

五、2020-2025年行业偿债能力分析

第七章 金坛市大数据行业消费市场分析

第一节 大数据市场消费需求分析

一、大数据市场的消费需求变化

二、大数据行业的需求情况分析

三、2020-2025年大数据品牌市场竞争分析

第二节 大数据消费市场状况分析

一、大数据行业消费特点

二、大数据行业消费分析

三、大数据行业消费结构分析

四、大数据行业消费的市场变化

五、大数据市场的消费方向

第三节 影响企业生产与经营的关键趋势

一、市场整合成长趋势

二、需求变化趋势及新的商业机遇预测

三、企业区域市场拓展的趋势

四、科研开发趋势及替代技术进展

五、影响企业销售与服务方式的关键趋势

第八章 大数据行业上下游产业分析

第一节 上游产业分析

一、发展现状

二、发展趋势预测

三、行业竞争状况及其对大数据行业的意义

第二节 下游产业分析

一、发展现状

二、发展趋势预测

三、市场现状分析

四、行业新动态及其对大数据行业的影响

第九章 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分析

五、政府大数据应用典型案例

六、政府大数据应用前景分析

第二节 电信行业需求市场

一、行业大数据应用需求分析

二、行业大数据应用场景分析

三、行业大数据应用价值分析

四、行业大数据应用典型案例

五、行业大数据应用前景分析

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分析

四、行业大数据应用场景分析

五、行业大数据应用价值分析

六、行业大数据应用典型案例

七、行业大数据应用前景分析

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分析

三、行业大数据应用场景分析

四、行业大数据应用价值分析

五、行业大数据应用经典案例

六、行业大数据应用前景分析

第五节 零售行业需求市场

一、行业信息化现状分析

二、行业数据量与特点分析

三、行业大数据应用场景分析

四、行业大数据应用价值分析

五、行业大数据应用经典案例

六、行业大数据应用前景分析

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分析

四、行业大数据应用价值分析

五、行业大数据应用典型案例

六、行业大数据应用前景分析

第七节 智慧城市行业需求市场

一、智慧城市建设情况分析

二、智慧城市大数据应用需求

三、智慧城市大数据应用价值

四、智慧城市大数据应用经典案例

五、智慧城市大数据应用前景

第八节 能源业需求市场

一、行业信息化建设现状分析

二、行业大数据应用需求分析

三、行业大数据应用场景分析

四、行业大数据应用价值分析

五、行业大数据应用经典案例

六、行业大数据应用前景分析

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分析

四、行业大数据应用场景分析

五、行业大数据应用价值分析

六、行业大数据应用典型案例

七、行业大数据应用前景分析

第十节 其它领域需求市场

一、教育行业大数据应用需求

二、军事行业大数据应用需求

三、旅游行业大数据应用需求

第三部分 竞争格局分析

第十章 大数据行业竞争格局分析

第一节 行业竞争结构分析

一、现有企业间竞争

二、潜在进入者分析

三、替代品威胁分析

四、供应商议价能力分析

五、客户议价能力分析

第二节 行业集中度分析

一、市场集中度分析

二、企业集中度分析

三、区域集中度分析

第三节 金坛市大数据行业竞争格局综述

一、2020-2025年大数据行业集中度

二、2020-2025年大数据行业竞争程度

三、2020-2025年大数据企业与品牌数量

四、2020-2025年大数据行业竞争格局分析

1、不同地域企业竞争格局

2、不同规模企业竞争格局

3、不同所有制企业竞争格局

第四节 2020-2025年大数据行业竞争格局分析

一、2020-2025年国内外大数据行业竞争分析

二、2020-2025年金坛市大数据市场竞争分析

第十一章 重点大数据企业竞争分析

第一节 浪潮集团

一、企业概况

二、竞争优势分析

三、2020-2025年经营状况

四、2025-2030年发展战略

第二节 天泽信息产业股份有限公司

一、企业概况

二、竞争优势分析

三、2020-2025年经营状况

四、2025-2030年发展战略

第三节 中国移动通信集团公司

一、企业概况

二、竞争优势分析

三、2020-2025年经营状况

四、2025-2030年发展战略

第四节 中国联合网络通信集团有限公司

一、企业概况

二、竞争优势分析

三、2020-2025年经营状况

四、2025-2030年发展战略

第五节 中国电信集团公司

一、企业概况

二、竞争优势分析

三、2020-2025年经营状况

四、2025-2030年发展战略

第四部分 发展前景展望

第十二章 2025-2030年大数据行业发展预测

第一节 未来大数据需求与消费预测

一、2025-2030年大数据产品消费预测

二、2025-2030年大数据市场规模预测

三、2025-2030年大数据行业总产值预测

四、2025-2030年大数据行业销售收入预测

五、2025-2030年大数据行业总资产预测

第二节 2025-2030年金坛市大数据行业供需预测

一、2025-2030年金坛市大数据供给预测

二、2025-2030年金坛市大数据产量预测

三、2025-2030年金坛市大数据需求预测

四、2025-2030年金坛市大数据供需平衡预测

五、2025-2030年金坛市大数据产品价格预测

第三节 影响大数据行业发展的主要因素

一、2025-2030年影响大数据行业运行的有利因素分析

二、2025-2030年影响大数据行业运行的稳定因素分析

三、2025-2030年影响大数据行业运行的不利因素分析

四、2025-2030年金坛市大数据行业发展面临的挑战分析

五、2025-2030年金坛市大数据行业发展面临的机遇分析

第四节 大数据行业投资风险及控制策略分析

一、2025-2030年大数据行业市场风险及控制策略

二、2025-2030年大数据行业政策风险及控制策略

三、2025-2030年大数据行业经济风险及控制策略

四、2025-2030年大数据行业技术风险及控制策略

五、2025-2030年大数据行业竞争风险及控制策略

六、2025-2030年大数据行业其他风险及控制策略

第十三章 中道泰和投资建议

第一节 行业研究结论

第二节 行业发展建议

图表目录

图表:大数据产业链分析

图表:大数据行业生命周期

图表:2020-2025年金坛市大数据行业市场规模

图表:2020-2025年全球大数据产业市场规模

图表:2020-2025年大数据重要数据指标比较

图表:2020-2025年金坛市大数据行业利润情况分析

图表:2020-2025年金坛市大数据行业资产情况分析

图表:2020-2025年金坛市大数据竞争力分析

图表:2025-2030年金坛市大数据市场前景预测

图表:2025-2030年金坛市大数据市场价格走势预测

图表:2025-2030年金坛市大数据发展前景预测

图表:2020-2025年大数据行业行业集中度分析

图表:2020-2025年大数据行业资产分析

图表:2020-2025年大数据行业负债分析

图表:2020-2025年大数据行业偿债能力分析

图表:2020-2025年国内生产总值及其增长速度

图表:2020-2025年居民消费价格涨跌幅度

图表:2020-2025年居民消费价格比上年涨跌幅度

图表:2025-2030年行业发展规模分析

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请拨打 400-886-7071 (免长途费)    Emai:kf@51baogao.cn
  • 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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