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2019-2022年中國大數據行業全面調研及行業發展趨勢預測報告
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第一章 大數據產業相關概述 14
1.1 大數據介紹 14
1.1.1 大數據的產生 14
1.1.2 大數據的特點 15
1.1.3 大數據的數據來源 16
1.1.4 大數據的發展階段 17
1.2 大數據的價值及影響 18
1.2.1 大數據的價值 18
1.2.2 大數據研究意義 20
1.2.3 大數據對信息時代的影響 22
1.3 大數據產業簡介 22
1.3.1 大數據產業的概念 22
1.3.2 大數據產業鏈分析 23
1.3.3 大數據產業發展的必然性 25
1.3.4 大數據產業的戰略地位 26
第二章 大數據的發展背景及影響因素 28
2.1 經濟背景 28
2.1.1 國內外宏觀經濟對比分析 28
2.1.2 2018年中國宏觀經濟環境分析 43
2.1.3 中國宏觀經濟發展趨勢 63
2.2 政策背景 63
2.2.1 發達國家啟動大數據產業布局 63
2.2.2 工信部發布數據中心建設指導意見 64
2.2.3 中國大數據戰略需上升到國家層面 65
2.3 行業背景 68
2.3.1 數據正以式的速度增長 68
2.3.2 云計算為大數據誕生提供條件 69
2.3.3 物聯網成為大數據的重要來源 71
2.3.4 智能終端普及帶來豐富的數據 72
2.4 技術背景 73
2.4.1 大數據關鍵技術介紹 73
2.4.2 大數據技術研發熱點分析 76
2.4.3 世界主要企業加快技術研發 78
2.4.4 數據中心發展的技術影響因素 79
第三章 2012-2018年國際大數據產業的發展 81
3.1 2012-2018年全球大數據產業總體發展分析 81
3.1.1 全球大數據應用狀況調查 81
3.1.2 全球大數據行業市場格局分析 104
3.1.3 全球半數運營商布局大數據業務 108
3.1.4 部分國家運營商大數據發展狀況 108
3.2 2012-2018年歐盟開放數據戰略分析 111
3.2.1 歐盟開放數據戰略的背景 111
3.2.2 開放數據的創新價值分析 112
3.2.3 開放數據戰略的目的與核心 114
3.2.4 開放數據戰略的基礎與支柱 118
3.2.5 歐盟應對大數據的成功經驗 120
3.3 2012-2018年美國大數據產業發展分析 121
3.3.1 美國政府的大數據發展戰略 121
3.3.2 美國推動大數據技術發展的措施 125
3.3.3 美國大數據的應用案例 126
3.3.4 美國針對大數據安全問題制定的政策 129
3.4 2012-2018年日本大數據產業發展分析 133
3.4.1 日本大數據產業地位分析 133
3.4.2 日本大數據市場規模及趨勢 134
3.4.3 日本看好大數據經濟效益 136
3.4.4 日本將運行大數據預防災害 137
3.4.5 日本大數據產業重點企業分析 137
3.5 2012-2018年其他國家大數據產業發展狀況 138
3.5.1 英國投入巨資發展大數據技術 138
3.5.2 法國開展大數據領域投資計劃 139
3.5.3 澳大利亞大數據政策出臺 139
3.5.4 韓國將建首個開放大數據中心 140
3.5.5 新加坡準備建立全球大數據中心 141
第四章 2012-2018年中國大數據產業的發展 143
4.1 2012-2018年中國大數據產業發展綜述 143
4.1.1 中國大數據產業發展總況 143
4.1.2 中國大數據產業的發展階段 144
4.1.3 大數據帶動新興產業發展 146
4.1.4 大數據需求推動云基地建設 150
4.2 2012-2018年中國大數據產業布局透析 151
4.2.1 大數據在中國的行業分布 151
4.2.2 大數據在中國的地域分布 152
4.2.3 大數據在中國的企業規模分布 153
4.3 2012-2018年中國大數據產業需求分析 154
4.3.1 主要行業大數據的需求狀況 154
4.3.2 企業大數據的應用及需求狀況 155
4.3.3 大數據存儲領域的需求分析 157
4.3.4 中國小型機市場需求分析 160
4.4 2012-2018年大數據業務的商業模式 164
4.4.1 商業模式的概念 164
4.4.2 大數據業務的商業模式類型 164
4.4.3 大數據商業模式及應用特點 168
4.4.4 中國大數據商業模式初步形成 170
4.4.5 大數據創新商業模式的構建 171
4.5 2012-2018年中國大數據產業區域發展狀況 174
4.5.1 山東省推進旅游大數據應用 174
4.5.2 廣東推動大數據商業化應用 175
4.5.3 2013-2015年上海大數據發展計劃 175
4.5.4 同方大數據助貴州產業市場監測 187
4.5.5 重慶大數據產業鏈發展商機探析 188
4.5.6 聯通青島云計算中心項目即將建成 191
4.6 2012-2018年大數據產業競爭格局 192
4.6.1 不同規模企業的競爭力分析 192
4.6.2 IT產業競相布局大數據產業 196
4.6.3 網絡保險市場大數據競爭狀況 197
4.6.4 企業在智慧城市建設領域中的競爭 199
4.7 中國大數據產業存在的問題 204
4.7.1 我國大數據產業發展存在的問題 204
4.7.2 中國大數據產業的現實挑戰 206
4.7.3 中國大數據應用面臨的挑戰 207
4.7.4 大數據帶來的安全問題分析 207
4.8 中國大數據產業的發展策略 210
4.8.1 大數據應作為國家競爭的戰略重點 210
4.8.2 大數據產業理性發展的政策建議 212
4.8.3 中國應加快大數據的研發與應用 213
4.8.4 應避免大數據的過度建設 214
第五章 2012-2018年重點行業大數據的應用分析 217
5.1 醫療行業 217
5.1.1 醫療行業大數據應用價值 217
5.1.2 醫療行業大數據應用狀況 217
5.1.3 醫療行業的數據類型分析 224
5.1.4 大數據對醫療行業的影響 225
5.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘 226
5.2 金融行業 227
5.2.1 金融行業大數據應用價值 227
5.2.2 金融行業大數據應用背景 228
5.2.3 金融行業大數據應用需求 229
5.2.4 金融行業大數據應用案例 231
5.2.5 金融行業大數據應用發展展望 238
5.3 電子商務 240
5.3.1 電子商務大數據應用價值 240
5.3.2 電子商務大數據應用需求 241
5.3.3 電子商務大數據的發展機遇 241
5.3.4 電子商務大數據應用挑戰 243
5.3.5 電商企業大數據應用策略 244
5.4 零售行業 245
5.4.1 零售行業大數據應用價值 245
5.4.2 零售行業大數據應用需求 246
5.4.3 零售企業大數據應用狀況 254
5.4.4 零售行業線下數據采集方式 259
5.4.5 零售行業大數據應用案例 261
5.5 電信行業 261
5.5.1 電信行業大數據應用價值 261
5.5.2 電信行業大數據應用背景 263
5.5.3 電信行業大數據應用需求 266
5.5.4 電信行業大數據應用案例 268
5.5.5 電信行業大數據應用發展展望 271
5.6 交通行業 273
5.6.1 交通行業大數據應用背景 273
5.6.2 交通行業大數據應用需求 274
5.6.3 交通行業大數據應用案例 277
5.6.4 交通行業大數據應用問題及對策 279
5.6.5 交通行業大數據應用發展展望 280
5.7 智慧城市 283
5.7.1 中國智慧城市發展現狀 283
5.7.2 智慧城市大數據應用需求 288
5.7.3 智慧城市大數據應用價值 290
5.7.4 智慧城市大數據應用案例 294
5.7.5 智慧城市大數據應用發展展望 297
5.8 政府公共服務 299
5.8.1 政府公共服務中大數據應用價值 299
5.8.2 政府網絡執政中大數據應用挑戰 300
5.8.3 政府統計工作中大數據應用機遇 303
5.8.4 大數據時代對政府信息公開的需求 303
5.8.5 軍隊管理中大數據的應用策略 305
5.9 其他行業 306
5.9.1 房地產業大數據應用狀況 306
5.9.2 服裝行業大數據應用案例 306
5.9.3 旅游行業大數據應用策略 308
5.9.4 影視行業大數據應用分析 312
5.9.5 媒體行業大數據應用狀況及趨勢 318
第六章 2012-2018年中國大數據重點應用領域分析 322
6.1 大數據一體機市場分析 322
6.1.1 大數據一體機簡介 322
6.1.2 大數據一體機的優劣分析 322
6.1.3 大數據一體機的用戶類型 324
6.1.4 國外競爭格局與品牌分布 324
6.1.5 國內市場競爭格局分析 326
6.1.6 國內企業競爭優劣勢分析 328
6.1.7 國內主流品牌及其特點 329
6.2 大數據處理和分析軟件市場分析 334
6.2.1 大數據與商業智能的關系 334
6.2.2 商業智能軟件的應用價值 340
6.2.3 全球商業分析軟件市場規模 344
6.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢 345
6.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況 345
6.2.6 國內商業智能軟件下游市場 347
6.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力 348
第七章 2012-2018年國外大數據行業重點企業發展形勢 350
7.1 IBM 350
7.1.1 公司簡介 350
7.1.2 2012-2018年6月IBM經營狀況分析 350
7.1.3 IBM在中國市場的發展策略 356
7.1.4 IBM大數據領域中國客戶案例 360
7.2 甲骨文 363
7.2.1 公司簡介 363
7.2.2 2013-2018財年甲骨文經營狀況分析 363
7.2.3 甲骨文大數據解決方案透析 368
7.2.4 甲骨文大數據領域研發動態 371
7.3 微軟 372
7.3.1 公司簡介 372
7.3.2 2013-2018財年微軟經營狀況分析 373
7.3.3 微軟大數據解決方案透析 378
7.3.4 微軟大數據解決方案的優勢 380
7.4 SAP 380
7.4.1 公司簡介 380
7.4.2 2012-2018年6月SAP經營狀況分析 381
7.4.3 SAP大數據解決方案透析 386
7.4.4 SAP在中國市場的地位分析 387
7.5 EMC 389
7.5.1 公司簡介 389
7.5.2 2012-2018年6月EMC經營狀況分析 392
7.5.3 EMC大數據領域的發展戰略 397
7.5.4 EMC在中國市場的發展策略 399
7.6 惠普 401
7.6.1 公司簡介 401
7.6.2 2012-2014財年上半年惠普經營狀況分析 402
7.6.3 惠普大數據領域發展動向 406
7.6.4 惠普云監控大數據解決方案解析 408
7.7 其他企業 412
7.7.1 Teradata 412
7.7.2 NetApp 417
7.7.3 亞馬遜 423
7.7.4 Google 429
7.7.5 Cloudera 437
第八章 2012-2018年國內大數據行業重點企業發展形勢 439
8.1 中國移動通信集團公司 439
8.1.1 公司簡介 439
8.1.2 2016年中國移動經營狀況分析 439
8.1.3 2017年中國移動經營狀況分析 441
8.1.4 2018年1-6月中國移動經營狀況分析 442
8.2 中國聯通集團 444
8.2.1 公司簡介 444
8.2.2 2016年中國聯通經營狀況分析 447
8.2.3 2017年中國聯通經營狀況分析 449
8.2.4 2018年1-6月中國聯通經營狀況分析 451
8.3 中國電信集團公司 453
8.3.1 公司簡介 453
8.3.2 2016年中國電信經營狀況分析 454
8.3.3 2017年中國電信經營狀況分析 455
8.3.4 2018年1-6月中國電信經營狀況分析 456
8.4 百度公司 457
8.4.1 公司簡介 457
8.4.2 2016年百度經營狀況分析 459
8.4.3 2017年百度經營狀況分析 464
8.4.4 2018年1-6月百度經營狀況分析 469
8.5 騰訊公司 473
8.5.1 公司簡介 473
8.5.2 2016年騰訊經營狀況分析 474
8.5.3 2017年騰訊經營狀況分析 475
8.5.4 2018年1-6月騰訊經營狀況分析 476
8.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司 477
8.6.1 公司簡介 477
8.6.2 2016年拓爾思經營狀況分析 478
8.6.3 2017年拓爾思經營狀況分析 480
8.6.4 2018年1-6月拓爾思經營狀況分析 481
8.7 北京東方國信科技股份有限公司 483
8.7.1 公司簡介 483
8.7.2 2016年東方國信經營狀況分析 484
8.7.3 2017年東方國信經營狀況分析 486
8.7.4 2018年1-6月東方國信經營狀況分析 488
8.8 北京同有飛驥科技股份有限公司 489
8.8.1 公司簡介 489
8.8.2 2016年同有科技經營狀況分析 490
8.8.3 2017年同有科技經營狀況分析 492
8.8.4 2018年1-6月同有科技經營狀況分析 493
8.9 浪潮集團 495
8.9.1 公司簡介 495
8.9.2 浪潮集團的云計算發展戰略 496
8.9.3 浪潮大數據一體機全面解析 497
8.9.4 浪潮發展大數據的優劣勢分析 499
8.10 華為技術有限公司 501
8.10.1 公司簡介 501
8.10.2 華為聯手拓爾思推出大數據一體機 502
8.10.3 華為發布企業級大數據分析平臺 502
8.10.4 華為與央視合作開發大數據存儲系統 503
8.11 阿里巴巴集團 504
8.11.1 公司簡介 504
8.11.2 阿里巴巴大數據起手開局 505
8.11.3 阿里巴巴大數據應用策略 507
8.11.4 阿里巴巴B2B業務的大數據模式 509
第九章 2012-2018年大數據產業投資戰略分析 511
9.1 2012-2018年全球大數據產業投資狀況 511
9.1.1 大數據市場的投資空間巨大 511
9.1.2 全球數據中心的建設投入狀況 511
9.1.3 大數據行業獲得風投青睞 512
9.1.4 大數據行業風險投資的動向 515
9.1.5 2013-2018年大數據領域投融資案例 519
9.2 2012-2018年中國大數據產業投資現狀 525
9.2.1 中國大數據產業投資歷程回顧 525
9.2.2 中國大數據產業投資領域分布 526
9.2.3 國內外大數據創業和投資對比 527
9.2.4 大數據創業和投資存在概念泡沫 530
9.2.5 國內大數據創業企業發展策略 532
9.3 2012-2018年大數據產業投資機遇 537
9.3.1 中國大數據產業的投資機遇 537
9.3.2 大數據產業的投資熱點分析 538
9.3.3 大數據帶來的投資新機遇分析 540
9.3.4 大數據應用行業的潛在市場價值 542
9.4 2012-2018年大數據產業投資風險及防范 547
9.4.1 大數據行業的投資風險綜述 547
9.4.2 數據的流動性和可獲取性風險 553
9.4.3 大數據項目投資風險急劇增加 554
9.4.4 評估大數據產業投資回報的措施 557
第十章 2019-2022年大數據產業發展前景及趨勢 562
10.1 全球大數據產業發展前景及趨勢預測 562
10.1.1 全球大數據市場規模及發展趨勢 562
10.1.2 全球大數據與分析方案市場收入預測 562
10.1.3 全球大數據市場人才需求預測 564
10.1.4 2019-2022年全球大數據市場發展預測 569
10.2 中國大數據產業發展前景及趨勢預測 572
10.2.1 2019-2022年中國大數據產業發展預測 572
10.2.2 中國大數據市場帶來的發展機會 573
10.2.3 中國大數據應用市場發展趨勢分析 573
10.2.4 改變渠道模式的大數據趨勢分析 575
10.2.5 中國大數據技術與產品發展趨勢 577
圖表目錄
圖表 1 大數據的四個主要特征 14
圖表 2 大數據發展階段例圖 16
圖表 3 大數據產業鏈全景圖 22
圖表 4 各國際組織近期下調世界及主要經濟體經濟增長率預測值（％） 26
圖表 5 世界工業生產同比增長率（%） 27
圖表 6 三大經濟體GDP環比增長率（%） 28
圖表 7 世界及主要經濟體GDP同比增長率（%） 28
圖表 8 三大經濟體零售額同比增長率（%） 30
圖表 9 世界貿易量同比增長率（%） 30
圖表 10 波羅的海干散貨運指數（%） 31
圖表 11 世界、發達國家和發展中國家消費價格同比上漲率（%） 32
圖表 12 美國、日本和歐元區失業率（%） 32
圖表 13 全球貿易量實際值和長期趨勢 33
圖表 14 2018年全球需求仍處于較低水平 34
圖表 15 2018年降息經濟體 35
圖表 16 2018年升息經濟體 35
圖表 17 一年來美國道瓊斯工業指數走勢 36
圖表 18 一年來新興市場股指走勢 37
圖表 19 一年來美元指數及美元兌歐元和日元走勢 37
圖表 20 一年來美元兌盧布走勢 38
圖表 21 一年來每單位外幣兌美元走勢 38
圖表 22 國際市場初級產品價格名義指數走勢（2010＝100） 39
圖表 23 2010-2018年國內生產總值及其增長速度 41
圖表 24 2010-2018年城鎮新增就業人數 42
圖表 25 2010-2018年國家全員勞動生產率 42
圖表 26 2018年居民消費價格月度漲跌幅度 43
圖表 27 2018年居民消費價格比上年漲跌幅度 44
圖表 28 2018年新建商品住宅月度同比價格上漲、持平、下降城市個數變化情況 44
圖表 29 2010-2018年全國一般公共財政收入 45
圖表 30 2010-2018年年末國家外匯儲備 46
圖表 31 2010-2018年糧食產量 46
圖表 32 2010-2018年全部工業增加值及其增長速度 48
圖表 33 2018年主要工業產品產量及其增長速度 48
圖表 34 2010-2018年建筑業增加值及其增長速度 51
圖表 35 2010-2018年全社會固定資產投資 51
圖表 36 2018年分行業固定資產投資（不含農戶）及其增長速度 52
圖表 37 2018年固定資產投資新增主要生產與運營能力 53
圖表 38 2018年房地產開發和銷售主要指標完成情況及其增長速度 54
圖表 39 2010-2018年社會消費品零售總額 55
圖表 40 2010-2018年貨物進出口總額 56
圖表 41 2018年貨物進出口總額及其增長速度 56
圖表 42 2018年主要商品出口數量、金額及其增長速度 57
圖表 43 2018年主要商品進口數量、金額及其增長速度 58
圖表 44 2018年對主要國家和地區貨物進出口額及其增長速度 59
圖表 45 2018年非金融領域外商直接投資及其增長速度 59
圖表 46 2018年非金融領域對外直接投資額及其增長速度 60
圖表 47 云計算與大數據關系 67
圖表 48 云計算與大數據的差異 68
圖表 49 2017年全球主要大數據廠商收入排名（百萬美元） 102
圖表 50 2011－2015 年中國金融行業IT 投資規模與增長 226
圖表 51 中國金融行業大數據應用投資結構 228
圖表 52 電信運營商海量數據分析處理分類模型 260
圖表 53 電信運營商海量數據分析處理需求 261
圖表 54 2008-2017年電信行業投資規模 262
圖表 55 2011－2013 年中國電信行業 IT 投資規模 263
圖表 56 國內外商業智能廠商優劣勢對比 345
圖表 57 IBM利潤表 348
圖表 58 IBM資產負債表 351
圖表 59 IBM現金流量表 353
圖表 60 甲骨文利潤表 361
圖表 61 甲骨文資產負債表 363
圖表 62 甲骨文現金流量表 365
圖表 63 微軟利潤表 371
圖表 64 微軟資產負債表 373
圖表 65 微軟現金流量表 375
圖表 66 SAP利潤表 379
圖表 67 SAP資產負債表 381
圖表 68 SAP現金流量表 383
圖表 69 EMC利潤表 390
圖表 70 EMC資產負債表 392
圖表 71 EMC現金流量表 394
圖表 72 惠普利潤表 400
圖表 73 惠普資產負債表 401
圖表 74 惠普現金流量表 403
圖表 75 2012-2017年Teradata大數據業務發展簡況（百萬美元） 411
圖表 76 Teradata利潤表 411
圖表 77 Teradata資產負債表 412
圖表 78 Teradata現金流量表 414
圖表 79 2012-2017年NetApp大數據業務發展簡況（百萬美元） 416
圖表 80 NetApp利潤表 417
圖表 81 NetApp資產負債表 418
圖表 82 NetApp現金流量表 420
圖表 83 2012-2017年亞馬遜大數據業務發展簡況（百萬美元） 422
圖表 84 亞馬遜利潤表 422
圖表 85 亞馬遜資產負債表 424
圖表 86 亞馬遜現金流量表 426
圖表 87 2012-2017年Google大數據業務發展簡況（百萬美元） 430
圖表 88 Google利潤表 430
圖表 89 Google資產負債表 432
圖表 90 Google現金流量表 434
圖表 91 2012-2017年Cloudera大數據業務發展簡況（百萬美元） 435
圖表 92 2016年中國移動綜合損益表 437
圖表 93 2017年中國移動綜合損益表 439
圖表 94 2018年中國移動綜合損益表 440
圖表 95 2016年中國聯通利潤表 445
圖表 96 2017年中國聯通利潤表 447
圖表 97 2018年中國聯通利潤表 449
圖表 98 2016年中國電信經營綜合損益表 452
圖表 99 2017年中國電信經營綜合損益表 453
圖表 100 2018年中國電信經營綜合損益表 454
圖表 101 2016年百度公司利潤表 457
圖表 102 2016年百度公司資產負債表 459
圖表 103 2016年百度公司現金流量表 461
圖表 104 2017年百度公司利潤表 462
圖表 105 2017年百度公司資產負債表 464
圖表 106 2017年百度公司現金流量表 466
圖表 107 2018年1-6月百度公司利潤表 467
圖表 108 2018年1-6月百度公司資產負債表 469
圖表 109 2016年騰訊綜合損益表 472
圖表 110 2017年騰訊綜合損益表 473
圖表 111 2018年騰訊綜合損益表 474
圖表 112 2016年拓爾思利潤表 476
圖表 113 2017年拓爾思利潤表 478
圖表 114 2018年拓爾思利潤表 479
圖表 115 2016年東方國信利潤表 482
圖表 116 2017年東方國信利潤表 484
圖表 117 2018年東方國信利潤表 486
圖表 118 2016年同有科技利潤表 488
圖表 119 2017年同有科技利潤表 490
圖表 120 2018年同有科技利潤表 491
