2017-2023年中国大数据行业发展回顾与市场前景预测报告
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大（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的"加工能力"，通过"加工"实现数据的"增值"。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
中国市场调研在线发布的中国大数据行业发展回顾与市场前景预测报告（2017-2020年）认为，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
中国政府在数据开放水平上排名靠后
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
目前，互联网、电信、金融行业等行业的大数据应用水平较高，而传统行业的大数据应用发展缓慢。我们，2015 年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
全球数据量走势
全球大数据走势
中国大数据走势
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2015年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革 命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
《中国大数据行业发展回顾与市场前景预测报告（2017-2020年）》在多年大数据行业研究的基础上，结合中国大数据行业市场的发展现状，通过资深研究团队对大数据市场资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对大数据行业进行了全面、细致的调研分析。
中国市场调研在线发布的《中国大数据行业发展回顾与市场前景预测报告（2017-2020年）》可以帮助投资者准确把握大数据行业的市场现状，为投资者进行投资作出大数据行业前景预判，挖掘大数据行业投资价值，同时提出大数据行业投资策略、营销策略等方面的建议。
[正文目录] 网上阅读：http://www.cninfo360.com/
第1章 大数据概述
1.1 大数据定义
1.2 大数据技术格局
1.3 大数据的发展特点
1.4 大数据相关技术
1.5 大数据与云计算的关系
第2章 中国大数据发展背景及影响因素
2.1 大数据发展背景
2.1.1 大数据发展带来意义和价值
2.1.2 大数据发展面临的问题
2.1.3 大数据的挑战
2.1.4 大数据技术发展的脉络和现状
2.1.5 国外经验为国内大数据发展增加信息
2.2 大数据发展推动因素
2.2.1 国家战略发展驱动
2.2.2 信息化发展推动
2.2.2 .1云计算对大数据的促进
2.2.2 .2 物联网对大数据的促进
2.2.2 .3 泛互联网化带来数据分析的需求
2.3 大数据发展遇到问题及阻力
2.3.1 大数据时代企业需要的能力
2.3.2 通过海量的数据中获得洞察力
2.3.3 数据洞察力转化为实际行动
第3章 大数据在行业中的应用分析
3.1 医疗领域
3.1.1 医疗领域大数据应用价值
3.1.2 大数据在医疗行业应用状况及前景
3.1.3 医疗行业大数据应用产业链分析
3.2 金融
3.2.1 金融领域大数据应用价值
3.2.2 大数据在金融行业应用状况及前景
3.2.3 金融行业大数据应用产业链分析
3.3 电子商务
3.3.1 电子商务领域大数据应用价值
3.3.2 大数据在电子商务行业应用状况及前景
3.3.3 电子商务行业大数据应用产业链分析
3.4 零售
3.4.1 零售领域大数据应用价值
3.4.2 大数据在零售行业应用状况及前景
3.4.3 零售行业大数据应用产业链分析
3.5 电信
3.4.1 电信领域大数据应用价值
3.4.2 大数据在电信行业应用状况及前景
3.4.3 电信行业大数据应用产业链分析
3.6 交通
3.6.1 交通领域大数据应用价值
3.6.2 大数据在交通行业应用状况及前景
3.6.3 交通行业大数据应用产业链分析
第4章 大数据产业链组成及业务模式分析
4.1 大数据产业产业链分析
4.2 大数据产业链主要成员及业务模式分析
4.3 大数据产业链投资并购
4.4 大数据产业链前景
第5章 企业大数据应用需求调研分析
5.1 企业大数据发展现状调查
5.2 企业云计算部署情况分析(订购电话:010-62665210)
5.3 企业对大数据处理的需求分析
5.4 企业属性分析
第6章 大数据方案商发展分析
6.1 SAP
6.1.1 发展定位
6.1.2 投资策略
6.1.3 优劣势分析
6.2 Oracle
6.2.1 发展定位
6.2.2 投资策略
6.2.3 优劣势分析
6.3 IBM
6.3.1 发展定位
6.3.2 投资策略
6.3.3 优劣势分析
6.4 EMC
6.4.1 发展定位
6.4.2 投资策略
6.4.3 优劣势分析
第7章 大数据机厂商发展分析
7.1 Oracle
7.1.1 发展定位
7.1.2 投资策略
7.1.3 优劣势分析
7.2 SAP
7.2.1 发展定位
7.2.2 投资策略
7.2.3 优劣势分析
7.3 IBM
7.3.1 发展定位
7.3.2 投资策略
7.3.3 优劣势分析
7.4 微软
7.4.1 发展定位
7.4.2 投资策略
7.4.3 优劣势分析
7.5 浪潮
7.5.1 发展定位
7.5.2 投资策略
7.5.3 优劣势分析
第8章 博研咨询：
2017-2023年大数据机产业发展趋势分析
8.1 大数据应用的发展方向
8.2 2017-2023年大数据软件市场规模及预测
8.3 2017-2023年大数据一体机市场规模及预测
图表目录（部分）
图表：1 大数据产业链全景图
图表：2 大数据产业相关企业一览图
图表：3 大数据的四个主要特征
图表：4 将从大数据获得的深度信息转化成行动
图表：5 大数据时代构建消费者全面兴趣图谱
图表：6 大数据面临的挑战
图表：7 大数据生态系统概览
图表：8 "大数据"关键词搜索量处于激增阶段
图表：9 2016年云计算水平
图表：10 2016年Gartner技术成熟度曲线，大数据处于高速发展期
图表：11 技术演进历史揭示未来是大数据驱动的智慧型经济模式
图表：12 美国商业数据中心分布
图表：13 荷兰数据中心分布
图表：14 欧美典型数据中心能效控制案例
图表：15 大数据描述
图表：16 大数据产业概况
图表：17 2014-2016年中国医疗信息化市场规模增长趋势图
图表：18 电信运营商海量数据分析处理分类模型
图表：19 电信运营商海量数据分析处理需求
图表：20 管理软件的产品组合框架
图表：21 大数据产业结构示意图
图表：22 中国外置磁盘存储器市场结构
图表：23 中国服务器市场品牌关注比例分布
图表：24 国内数据库软件市场结构
图表：25 2014-2016年国内重点行业IT 投资规模
图表：26 中国重点行业数据中心发展历程
图表：27 政府、金融、通信、电力四大行业相关软件企业
图表：28 中国数据中心IT 市场规模与增长示意图
图表：29 2017-2023年中国信息安全产品市场规模及增长率预测
图表：30 巨头在大数据时代的业务布局
图表：31 数据信息的增长给企业带来机遇
图表：32 三大行业占全球GDP 的比重
图表：33 2014-2016年中国IT市场规模增长趋势图
图表：34 中国大数据产业投资象限
图表：35 EMC产品及策略
图表：36 Oracle 扮演IBM狙击手的角色
图表：37 IBM依然保持银行电信业强势地位
图表：38 微软在中小企业市场具有竞争优势
图表：39 大数据的市场空间及对社会的贡献
图表：40 计算机和信息服务产业将在大数据浪潮中首先获益
图表：41 2017-2023年中国大数据应用市场规模及预测
图表：42 软硬一体化公司的净利润率远超行业平均水平
图表：43 以智能手机市场为例，软硬一体化苹果和三星攫取了绝大部分的行业利润
图表：44 能够为客户提供所有IT 服务的公司，将掌控产业的主导权
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报告编号：533057
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