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2025-2030年中国银行服务行业发展格局及趋势预测报告

    2025-2030年中国银行服务行业发展格局及趋势预测报告
  • 报告编号:8028
  • 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:数据银行
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报告简介

数据银行,是指一个构建在高速分布式存储网络上的数据中心,它将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,形成一个安全的数据存储和访问的系统。数据银行适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。数据银行最大优势在于将存储产品转换为存储服务。

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、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及数据银行行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国数据银行行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外数据银行行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了数据银行行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于数据银行产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国数据银行行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

报告目录

第一章 数据银行行业概念与发展环境

第一节 数据银行行业定义与概念

一、 数据银行行业概念与定义

二、 数据银行行业产品特点

三、 数据行业周期分析

(1)所处生命周期

(2)技术发展周期

第二节 数据银行行业政策环境分析

一、 行业主管部门与监管体制

二、 行业相关政策环境分析

(1)行业法律法规及政策

(2)行业发展规划分析

第三节 数据银行行业经济环境分析

一、 国际宏观经济走势分析及预测

(1)国际宏观经济现状

(2)国际宏观经济预测

二、 国内宏观经济走势分析及预测

(1)国内宏观经济现状

(2)国内宏观经济预测

三、 行业社会环境分析

(1)行业社会环境发展现状

(2)行业社会环境发展趋势

第四节 数据银行行业技术环境分析

一、 数据银行行业存储技术相关概念

(1)直接附加存储(das)

(2)网络附加存储(nas)

(3)存储区域网(san)

(4)iscsi

(5)云存储

二、 数据银行行业存储技术体系分析

(1)存储网络基础

(2)体系结构基础

(3)tcp/ip与ethernet和存储网络相结合的多层环境

(4)新一代多层智能化存储网络

(5)数据银行技术未来发展方向

第五节 报告研究单位与研究方法

一、 研究单位介绍

二、 研究方法概述

第二章 2020-2025年国内外数据银行行业产业链及发展情况分析

第一节 数据银行行业产业链及竞争分析

一、 数据银行行业产业链分析

二、 数据银行行业竞争关键因素

(1)价格因素

(2)渠道因素

(3)产品/服务质量因素

(4)品牌因素

三、 产业链各环节价值及利益制衡关系

四、 数据银行行业产业链整合策略研究

(1)当前产业链整合形势

(2)产业链整合策略选择

第二节 国外数据银行行业发展情况分析

一、 国外数据银行行业发展总体概况

二、 国外数据银行主要市场发展概况

三、 国外数据银行技术发展与应用

四、 国外数据银行行业发展趋势分析

第三节 中国数据银行行业发展情况分析

一、 中国数据银行行业发展概况

二、 中国数据银行行业发展三个阶段

(1)附属产品阶段

(2)独立发展阶段

(3)个人云存储阶段

三、 中国数据银行主要应用模式

四、 中国数据银行行业发展特点及主要问题

五、 中国数据银行行业发展趋势分析

第三章 2020-2025年国内外数据银行关联行业发展状况分析

第一节 网络存储器行业发展状况分析

一、 网络存储器行业国外发展现状

(1)2020-2025年全球网络存储器行业发展概况

(2)2020-2025年亚洲地区主要市场发展概况

(3)2020-2025年北美地区主要市场发展概况

(4)2020-2025年欧盟主要国家发展概况

(5)2020-2025年全球网络存储行业发展趋势

二、 中国网络存储器行业发展分析

(1)2020-2025年中国网络存储行业发展概况

(2)中国网络存储行业市场规模分析

(3)中国网络存储行业发展特点及主要问题

(4)2020-2025年中国网络存储行业发展趋势分析

第二节 互联网数据中心行业发展情况分析

一、 互联网数据中心概念与内容阐述

(1)互联网数据中心业务范围

(2)互联网数据中心起源与发展演进

(3)互联网数据中心网络基础架构

(4)现代数据中心的需求与应用

二、 互联网数据中心行业发展情况分析

(1)互联网数据中心市场规模

(2)互联网数据中心行业结构

(3)互联网数据中心区域结构

(4)互联网数据中心发展趋势

三、 中国重点行业企业级数据中心分析

(1)金融行业企业级数据中心分析

(2)电信行业企业级数据中心分析

(3)制造行业企业级数据中心分析

(4)政府行业企业级数据中心分析

(5)其它行业企业级数据中心分析

第三节 云存储行业发展情况分析

一、 云存储行业概念

(1)云存储概念

(2)云存储行业定义

二、 中国云存储行业市场动态

三、 中国云存储的市场驱动力分析

(1)网络宽带与web技术

(2)应用存储技术

(3)集群技术与分布式文件系统和网络计算技术

(4)网络存储安全与管理技术

四、 云存储产品结构与服务分析

(1)云存储产品结构分析

(2)云存储产品模式选择

五、 中国云存储行业发展面临挑战

六、 中国云存储行业未来发展趋势

第四节 关联行业对数据银行行业发展影响分析

一、 网络存储器行业对数据银行行业影响分析

(1)降低数据银行行业固定成本投入

(2)提高数据银行行业市场竞争程度

二、 互联网数据中心行业对数据银行行业的影响分析

(1)对数据银行行业的技术促进作用

(2)对数据银行行业运营模式借鉴作用

三、 云存储行业对数据银行行业影响分析

(1)对数据银行行业的技术促进作用

(2)提高数据银行行业市场准入门槛

第四章 2020-2025年国内外数据银行行业商业模式分析

第一节 数据银行行业商业模式分析

一、 数据银行行业商业模式概述

二、 数据银行行业盈利因素分析

(1)企业用户收费

(2)个人用户收费

(3)第三方应用收费

(4)广告收入

三、 数据银行行业主要盈利模式

(1)资源下载差异化收费模式

(2)存储/分享与安全备份收费模式

四、 数据银行行业未来盈利模式

(1)专注于平台化通过推荐第三方应用收费

(2)专注于平台化向用户提供增值服务收费

(3)捆绑第三方应用平台面向特定用户收费

五、 数据银行行业运营模式困境

第二节 借鉴SaaS运营模式和商业模式分析

一、 saas运营模式的慨念

二、 saas的运营模式分析

(1)saas运营模式的分类

(2)saas产业链上的人群体系模式

(3)saas区别于传统软件特性分析

三、 saas模式的优势分析

四、 saas的商业模式分析

(1)saas商业模式的新转变

(2)“点菜”模式

(3)saas模式促进软件大超市到来

五、 saas商业模式对数据银行行业的启示

第三节 国外数据银行企业运营模式分析与借鉴

一、 国外数据银行企业运营经验分析

(1)关注市场需求

(2)注重积累改进

(3)专注核心价值

(4)简单易用原则

二、 dropbox网盘运营模式分析

(1)dropbox网盘盈利模式分析

(2)dropbox网盘社会化营销分析

(3)dropbox网盘用户体验分析

三、 skydrive网盘运营模式分析

四、 megaupload网盘运营模式分析

第四节 国内数据银行企业商业模式案例分析

一、 115公司盈利模式分析

二、 联想网盘运营战略分析

三、 dbank网盘运营案例分析

四、 讯6网盘运营失败案例分析

第五章 2020-2025年国内外数据银行行业主要产品分析

第一节 中国代表行业网盘产品竞争分析

一、 以传统硬件制造商为主导

二、 以门户网站巨头为主导

三、 以云端化的传统应用工具为主导

四、 以网络在线存储空间为主导

五、 以下载工具为主导

六、 以安全工具为主导

七、 以原创文学游戏为主导

八、 以垄断im工具为主导

九、 以文件分享为口粮的新秀

第二节 国内数据银行行业网盘产品分析

一、 百度网盘产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

二、 联想网盘产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

三、 城通网盘产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

四、 115网盘产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

五、 速度盘产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

第三节 国外数据银行行业网盘产品分析

一、 skydrive产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

二、 rapidshare产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

三、 megaupload产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

四、 dropbox产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

五、 divshare产品分析

(1)产品简要介绍

(2)产品主要功能

(3)产品优势分析

(4)产品发展动态

第四节 数据银行产品应用及案例分析

一、 国外三大云存储服务对比

二、 云存储在基因研究的应用实例

三、 集装箱式数据中心建云存储平台

第六章 中国数据银行领先企业经营分析

第一节 数据银行行业服务领先企业分析

一、 北京百度网讯科技有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

二、 华为技术有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

三、 联想集团有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

四、 广州网易计算机系统有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

五、 金山软件股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

第二节 数据银行行业技术相关企业分析

一、 中兴通讯股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

二、 浙大网新科技股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

三、 上海华东电脑股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业主要经济指标分析

(3)企业盈利能力分析

(4)企业运营能力分析

第七章 2025-2030年中国移动银行行业投资分析与风险规避

第一节 中国移动银行行业关键成功要素分析

第二节 中国移动银行行业投资壁垒分析

第三节 中国移动银行行业投资前景与规避

一、 宏观经济风险与规避

二、 行业政策风险与规避

三、 上游市场风险与规避

四、 市场竞争风险与规避

五、 技术风险分析与规避

六、 下游需求风险与规避

第四节 中国移动银行行业融资渠道与策略

一、 移动银行行业融资渠道分析

二、 移动银行行业融资策略分析

第八章 2025-2030年中国数据银行行业发展前景及投资分析

第一节 数据银行行业发展前景分析

一、 数据银行行业发展对用户影响分析

二、 数据银行行业需求因素分析

(1)用户备份需要

(2)用户分享需要

三、 数据银行行业发展前景分析

(1)云存储前景

(2)规模化趋势

(3)安全性保证

(4)专业性要求

第二节 数据银行行业投资特性分析

一、 数据银行行业进入壁垒分析

(1)市场进入壁垒

(2)技术研发壁垒

(3)人力资源壁垒

二、 数据银行行业盈利模式分析

三、 数据银行行业盈利因素分析

第三节 数据银行行业投资机会及投资建议分析

一、 数据银行行业吸引力分析

二、 数据银行行业投资机会分析

(1)信息需求给数据银行行业带来的机会

(2)存储需要给数据银行行业带来的机会

三、 数据银行行业投资风险分析

(1)系统风险分析

(2)非系统风险分析

四、 数据银行行业投资建议分析

(1)数据银行行业投资价值

(2)数据银行行业可投资方向

(3)数据银行行业投资方式建议

图表目录

图表:数据银行行业所处生命周期

图表:数据银行行业产业链

图表:数据银行行业产业链整合分析

图表:云存储结构模型

图表:国外三大云存储服务免费存储空间比较

图表:国外三大云存储服务价格及付费存储空间比较

图表:国外三大云存储服务平台支持对比

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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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