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报告简介
报告目录
2023-2027年我国大数据产业市场分析及发展趋势调研报告
第一章 大数据产业相关概述
第二章 2020-2022年国际大数据产业发展分析
2.1 全球大数据产业总体发展分析
2.1.1 产业发展变革
2.1.2 产业规模状况
2.1.3 细分市场格局
2.1.4 区域发展格局
2.1.5 重点企业分析
2.1.6 技术研发状况
2.2 全球大数据产业发展特点
2.2.1 国家战略布局加快
2.2.2 数字基建发展地位提升
2.2.3 数字治理规则博弈激烈
2.2.4 数字贸易规则制定加快
2.2.5 数字平台垄断监管加强
2.3 欧盟大数据产业发展布局
2.3.1 欧盟通过《数据治理法案》
2.3.2 欧盟数字经济发展战略
2.3.3 欧盟数字经济发展成效
2.3.4 产业战略建设的相关启示
2.3.5 欧盟布局大数据产业应用
2.3.6 欧盟大数据产业人才规划
2.4 美国大数据产业发展分析
2.4.1 大数据发展战略政策
2.4.2 大数据应用案例分析
2.4.3 大数据协同创新措施
2.4.4 大数据技术发展措施
2.4.5 大数据发展相关举措
2.5 日本大数据产业发展分析
2.5.1 大数据发展历程
2.5.2 大数据相关法规
2.5.3 大数据发展趋势
2.5.4 大数据预防灾害
2.5.5 “限定提供数据”条款
2.5.6 对我国大数据法律启示
2.6 其他国家大数据产业发展动态
2.6.1 法国
2.6.2 韩国
2.6.3 新加坡
第三章 2020-2022年中国大数据产业发展分析
3.1 2020-2022年中国大数据产业发展综述
3.1.1 大数据产业概念分析
3.1.2 大数据产业构建层次
3.1.3 大数据发展的必然性
3.1.4 大数据产业驱动主体
3.1.5 大数据产业发展阶段
3.1.6 地区大数据产业联盟
3.1.7 数字经济的发展水平
3.1.8 大数据总体市场规模
3.1.9 大数据核心产业规模
3.2 中国大数据产业发展进程分析
3.2.1 法律方面
3.2.2 技术方面
3.2.3 应用方面
3.2.4 试点方面
3.2.5 人才方面
3.3 2020-2022年大数据产业竞争格局
3.3.1 大数据相关企业规模概述
3.3.2 大数据产业竞争主体分类
3.3.3 产业链环节竞争格局分析
3.3.4 大数据竞争企业资本层次
3.3.5 大数据投资价值百强企业
3.3.6 互联网企业布局大数据产业
3.3.7 大数据热点应用领域的竞争
3.3.8 大数据行业竞争状态总结
3.3.9 大数据产业竞争趋势展望
3.4 2020-2022年中国大数据市场供需分析
3.4.1 大数据市场供给结构分析
3.4.2 主要行业大数据需求状况
3.4.3 企业大数据的应用及需求
3.4.4 大数据热点领域需求分析
3.4.5 企业大数据需求趋势分析
3.5 大数据行业上市公司运行状况分析
3.5.1 上市公司规模
3.5.2 上市公司分布
3.5.3 经营状况分析
3.5.4 盈利能力分析
3.5.5 营运能力分析
3.5.6 成长能力分析
3.5.7 现金流量分析
3.6 中国大数据产业存在的问题
3.6.1 面临挑战分析
3.6.2 竞争壁垒问题
3.6.3 技术发展问题
3.6.4 成本投入问题
3.6.5 数据相关问题
3.6.6 数据安全问题
3.6.7 人才供需问题
3.7 中国大数据产业的发展策略
3.7.1 相关政策建议
3.7.2 推进研发应用
3.7.3 避免过度建设
3.7.4 提高数据安全
3.7.5 地区发展思路
3.7.6 推动标准建设
3.7.7 打破信息孤岛
第四章 大数据产业上游——数据源存储层
4.1 数据基础设施发展综况
4.1.1 数据基础设施的范围
4.1.2 数据基础设施的特征
4.1.3 数据基础的相关企业
4.1.4 数据基础设施的展望
4.2 数据来源层分析
4.2.1 大数据的来源渠道
4.2.2 新技术带来数据增长
4.2.3 数据资源的网络基础
4.2.4 数据采集产业分析
4.2.5 数据资源获取难度
4.2.6 数据资源开放情况
4.3 数据存储层分析
4.3.1 大数据存储方式
4.3.2 大数据储存规模分析
4.3.3 大数据存储架构分析
4.3.4 数据仓库建设的重要性
4.3.5 新型MPP数据库的价值
4.4 数据中心市场运行情况
4.4.1 全球数据中心建设规模
4.4.2 国内数据中心建设规模
4.4.3 国内数据中心市场规模
4.4.4 数据中心市场需求分析
4.4.5 数据中心市场竞争格局
4.4.6 数据中心硬件成本分析
4.4.7 区域数据中心建设要求
4.4.8 数据中心总体发展趋势
4.4.9 数据中心绿色节能要求
4.4.10 数据中心布局策略分析
4.5 数据资源型企业——电信运营商
4.5.1 中国移动
4.5.1.1 企业发展概况
4.5.1.2 大数据发展优势
4.5.1.3 大数据产品体系
4.5.2 中国电信
4.5.2.1 企业发展概况
4.5.2.2 大数据PaaS平台
4.5.2.3 数据产业布局
4.5.3 中国联通
4.5.3.1 企业发展概况
4.5.3.2 大数据示范项目
4.5.3.3 联通大数据公司
4.6 数据资源型企业——BAT企业
4.6.1 阿里巴巴
4.6.1.1 企业发展概况
4.6.1.2 产品技术架构
4.6.1.3 大数据计算服务
4.6.1.4 主要大数据平台
4.6.1.5 企业数据库方案
4.6.2 百度公司
4.6.2.1 企业发展概况
4.6.2.2 大数据解决方案
4.6.2.3 大数据分析平台
4.6.3 腾讯公司
4.6.3.1 企业发展概况
4.6.3.2 腾讯大数据平台
4.6.3.3 大数据产品矩阵
4.6.3.4 大数据技术体系
第五章 大数据产业中游——数据分析处理层
5.1 大数据处理及分析技术综况
5.1.1 大数据采集与预处理
5.1.2 数据处理框架分析
5.1.3 数据计算模式分析
5.1.4 数据分析细分领域
5.1.5 大数据分析的优劣势
5.2 大数据分析处理产业发展进程
5.2.1 技术研发热点
5.2.2 技术应用领域
5.2.3 产业发展状况
5.2.4 技术发展趋势
5.3 数据标注行业发展分析
5.3.1 市场运行综况
5.3.2 运营模式分析
5.3.3 垂直市场分析
5.3.4 市场竞争梯队
5.4 大数据可视化分析技术分析
5.4.1 数据可视化的基本概述
5.4.2 数据可视化的应用优势
5.4.3 大数据可视化市场规模
5.4.4 大数据可视化市场格局
5.4.5 数据可视化的应用工具
5.4.6 数据可视化面临的挑战
5.4.7 数据可视化技术发展趋势
5.5 大数据安全处理技术分析
5.5.1 大数据安全问题分析
5.5.2 大数据安全涉及的模块
5.5.3 数据安全防护技术分析
5.5.4 数据脱敏安全控制技术
5.5.5 大数据安全防护体系分析
5.6 大数据技术拥有型企业分析
5.6.1 拓尔思
5.6.1.1 企业发展概况
5.6.1.2 大数据产品介绍
5.6.2 浪潮集团
5.6.2.1 企业发展概况
5.6.2.2 数据基础模型
5.6.2.3 大数据创新应用
5.6.2.4 建立智慧城市平台
5.6.2.5 推进数据社会化发展
5.6.3 华为公司
5.6.3.1 企业发展概况
5.6.3.2 大数据解决方案
5.6.3.3 大数据产业园建设
5.6.3.4 大数据产业合作
第六章 大数据产业下游——数据交易层
6.1 大数据交易层分析
6.1.1 大数据交易层细分
6.1.2 数据交易品种及类型
6.1.3 数据交易的影响因素
6.1.4 大数据交易标准体系
6.2 大数据交易市场运行状况
6.2.1 大数据交易市场构成
6.2.2 大数据交易市场规模
6.2.3 大数据市场定价方式
6.2.4 细分大数据交易状况
6.2.5 大数据交易场所的类型
6.2.6 大数据交易中心建设规模
6.2.7 大数据交易监管体系分析
6.2.8 大数据交易市场人才需求
6.2.9 数据交易场所的问题及对策
6.3 国际重点大数据交易平台分析
6.3.1 Factual
6.3.2 InfoChimps
6.3.3 Microsoft Azure
6.3.4 Fujitsu
6.4 中国大数据交易平台发展综况
6.4.1 交易平台经营范围
6.4.2 交易平台发展背景
6.4.3 主要大数据交易平台
6.4.4 交易平台融资动态
6.4.5 平台未来发展策略
6.5 中国典型大数据交易平台分析
6.5.1 贵阳大数据交易所
6.5.1.1 平台发展概况
6.5.1.2 平台发展优势
6.5.1.3 平台发展劣势
6.5.1.4 平台交易动态
6.5.2 上海数据交易所
6.5.2.1 平台建立背景
6.5.2.2 平台特点分析
6.5.2.3 承担监管职责
6.5.2.4 合规运营重点
6.5.3 数据堂交易平台
6.5.3.1 平台发展概况
6.5.3.2 平台发展优势
6.5.3.3 平台发展劣势
6.5.3.4 商业模式分析
6.5.4 中关村大数据交易平台
6.5.4.1 平台发展概况
6.5.4.2 平台发展优势
6.5.4.3 平台发展劣势
第七章 大数据产业下游——数据应用层
7.1 大数据应用层分析
7.1.1 大数据应用层结构
7.1.2 大数据衍生应用层
7.2 大数据应用服务型企业介绍
7.2.1 百分点集团
7.2.2 明略数据
7.2.3 TalkingData
7.3 工业大数据
7.3.1 工业大数据基本概况
7.3.2 工业大数据发展阶段
7.3.3 工业大数据政策环境
7.3.4 工业大数据市场规模
7.3.5 工业大数据应用案例
7.3.6 工业大数据发展前景
7.3.7 工业大数据发展问题对策
7.3.8 工业大数据未来发展机会
7.4 医疗大数据
7.4.1 医疗大数据体系分析
7.4.2 医疗大数据应用场景
7.4.3 医疗大数据市场规模
7.4.4 医疗大数据市场供需
7.4.5 医疗大数据竞争格局
7.4.6 医疗信息化投资分布
7.4.7 医疗大数据应用案例
7.4.8 医疗大数据发展问题及对策
7.4.9 医疗大数据投资机会分析
7.5 金融大数据
7.5.1 金融大数据体系分析
7.5.2 金融大数据分析市场规模
7.5.3 金融大数据应用市场结构
7.5.4 金融大数据典型应用领域
7.5.5 金融大数据创新应用领域
7.5.6 金融大数据市场竞争格局
7.5.7 金融行业大数据发展特征
7.5.8 金融大数据安全挑战及对策
7.5.9 金融大数据未发展机会分析
7.6 交通大数据
7.6.1 交通大数据应用价值分析
7.6.2 交通大数据应用状况分析
7.6.3 交通行业大数据应用需求
7.6.4 综合交通运输大数据中心建设
7.6.5 综合交通运输大数据发展动态
7.6.6 城市交通大数据应用产业链
7.6.7 交通大数据应用案例分析
7.6.8 交通大数据应用问题及对策
7.6.9 交通大数据应用未来发展展望
7.7 电信大数据
7.7.1 电信大数据的发展阶段
7.7.2 电信大数据源供给规模
7.7.3 电信大数据应用需求分析
7.7.4 电信行业大数据应用情况
7.7.5 运营商大数据的应用模式
7.7.6 电信行业大数据应用案例
7.7.7 电信大数据应用痛点分析
7.7.8 电信大数据发展机会分析
7.8 零售大数据
7.8.1 零售大数据发展概况
7.8.2 零售行业数据采集方式
7.8.3 零售行业大数据应用需求
7.8.4 零售行业大数据应用案例
7.8.5 大数据下的新零售模式
7.8.6 零售大数据发展问题及对策
7.8.7 企业应用零售大数据的方向
7.9 电商大数据
7.9.1 电商大数据的主要来源
7.9.2 大数据处理对电子商务的影响
7.9.3 电子商务大数据的应用需求
7.9.4 电子商务大数据的具体应用
7.9.5 数据分析提高电商企业绩效
7.9.6 全球首个电商大数据指数
7.9.7 政府重视电商大数据共享工作
7.9.8 电商大数据应用的挑战及对策
7.10 政府大数据
7.10.1 政府数据资产基本分类
7.10.2 政府大数据的经济价值
7.10.3 政府大数据的发展阶段
7.10.4 政府大数据的发展规模
7.10.5 政府部门大数据应用案例
7.10.6 全国公安大数据发展前景
7.10.7 政府大数据信息公开需求
7.10.8 政府大数据未来发展展望
第八章 2020-2022年大数据应用软件及设备分析
8.1 大数据软件行业上市公司运行状况分析
8.1.1 上市公司规模
8.1.2 上市公司分布
8.1.3 经营状况分析
8.1.4 盈利能力分析
8.1.5 营运能力分析
8.1.6 成长能力分析
8.1.7 现金流量分析
8.2 大数据应用软件分析
8.2.1 大数据软件构成框架
8.2.2 大数据典型软件分析
8.2.3 智能软件的应用价值
8.2.4 大数据软件投资规模
8.2.5 大数据软件发展方向
8.3 大数据硬件设备分析
8.3.1 大数据硬件构成框架
8.3.2 大数据主要硬件设备
8.3.3 大数据硬件投资规模
8.4 大数据一体机设备分析
8.4.1 大数据一体机简介
8.4.2 大数据一体机的优劣分析
8.4.3 大数据一体机的用户类型
8.4.4 国外竞争格局与品牌分布
8.4.5 国内市场竞争格局分析
8.4.6 国内企业竞争优劣势分析
8.4.7 国内主流品牌及其特点
第九章 2020-2022年大数据产业发展模式探究
9.1 大数据交易模式分析
9.1.1 以数据运营方式为分类标准
9.1.2 以大数据结构化程度为分类标准
9.1.3 以数据产权转让形式为分类标准
9.2 大数据行业盈利模式分析
9.2.1 解决方案
9.2.2 基础设施
9.2.3 数据产品
9.2.4 行业应用
9.3 大数据行业商业模式分析
9.3.1 B2B大数据应用模式
9.3.2 技术提供及软件开发
9.3.3 大数据咨询分析服务
9.3.4 大数据服务市场规模
9.3.5 大数据通用服务模式
9.3.6 自有平台大数据分析
9.3.7 信息订制与采购模式
9.3.8 信息数据租售模式
9.4 企业大数据商业化应用模式
9.4.1 企业大数据的基本构成
9.4.2 企业大数据商业化应用背景
9.4.3 企业大数据商业化应用层面
9.4.4 企业大数据商业化应用重点
9.4.5 企业大数据商业化应用关键
9.4.6 企业大数据商业化应用途径
第十章 2020-2022年重点区域大数据行业发展分析
10.1 中国大数据产业区域发展格局
10.1.1 国家大数据综合试验区
10.1.2 大数据企业业务区域分布
10.1.3 地区大数据管理机构设置
10.1.4 国家重点大数据实验室分布
10.2 大数产业区域发展指数分析
10.2.1 评估测评体系分析
10.2.2 省域发展指数排名
10.2.3 市域发展指数排名
10.2.4 主要区域发展对比
10.3 大数据产业园区发展分析
10.3.1 大数据产业园概述
10.3.2 大数据产业园区分类
10.3.3 大数据产业园分布特点
10.3.4 大数据产业园典型模式
10.3.5 产业园面临机遇与挑战
10.3.6 国家级新区布局大数据
10.4 京津冀大数据产业集群
10.4.1 京津冀地区经济运行情况
10.4.2 京津冀大数据产业发展综况
10.4.3 河北省大数据产业发展状况
10.4.4 张家口大数据产业发展状况
10.4.5 北京市大数据产业发展状况
10.4.6 天津市大数据产业发展综况
10.5 珠三角大数据产业集群
10.5.1 珠三角地区基本运行状况
10.5.2 珠三角大数据产业发展特点
10.5.3 数据中心集群项目建设动态
10.5.4 广东省大数据产业发展状况
10.5.5 广州市数据交易所正式成立
10.5.6 深圳市数据交易的发展优势
10.6 长三角大数据产业集群
10.6.1 长三角地区经济运行状况
10.6.2 长三角大数据产业发展综况
10.6.3 上海市数据集团公司成立
10.6.4 浙江省大数据产业发展状况
10.6.5 江苏省大数据产业发展状况
10.7 西南大数据产业集群
10.7.1 西南地区经济运行状况
10.7.2 重庆市大数据产业发展状况
10.7.3 云南省大数据产业发展动态
10.7.4 成都市大数据产业发展状况
10.7.5 雅安市大数据产业发展状况
10.8 其他地区大数据产业发展布局动态
10.8.1 沈阳市
10.8.2 河南省
10.8.3 山东省
10.8.4 山西省
10.8.5 湖南省
10.8.6 江西省
10.8.7 海南省
10.9 典型发展地区——贵州省大数据产业发展分析
10.9.1 贵州大数据产业发展优势
10.9.2 贵州大数据产业惠企政策
10.9.3 贵州大数据领域投资状况
10.9.4 贵州加快推进“东数西算”
10.9.5 贵州省数字产业发展创新
10.9.6 贵州大数据典型企业名单
10.9.7 贵阳大数据科创城发展状况
10.9.8 贵安新区大数据应用状况
10.9.9 贵州省大数据投资基金
第十一章 中国大数据产业投资价值分析
11.1 大数据产业投资价值及机会评估
11.1.1 投资价值综合评估
11.1.2 市场投资机会评估
11.1.3 投资发展动力评估
11.1.4 投资进入时机分析
11.1.5 产业投资象项分布
11.2 大数据行业投资壁垒分析
11.2.1 竞争壁垒
11.2.2 技术壁垒
11.2.3 资金壁垒
11.2.4 政策壁垒
11.3 大数据产业投资风险及防范
11.3.1 大数据行业投资的主要风险
11.3.2 大数据行业投资风险的应对
11.3.3 大数据安全风险及防范机制
11.3.4 大数据产业投资建议与策略
11.3.5 评估大数据产业投资回报的措施
第十二章 中国大数据产业投融资分析
12.1 A股及新三板上市公司在大数据行业投资动态分析
12.1.1 投资项目综述
12.1.2 投资区域分布
12.1.3 投资模式分析
12.1.4 典型投资案例
12.2 大数据行业投融资热度分析
12.2.1 数据源及流通领域
12.2.2 软硬件产品领域
12.2.3 应用端领域
12.3 大数据产业投融资规模分析
12.3.1 融资规模情况
12.3.2 单笔融资金额
12.3.3 融资轮次分布
12.3.4 主要融资事件
12.3.5 投资兼并特点
12.4 中国大数据产业投资项目案例
12.4.1 城市数据湖运营项目
12.4.2 大数据系统平台项目
12.4.3 大数据产业园建设项目
12.4.4 大数据管理平台建设项目
12.5 中国大数据产业链投资机会分析
12.5.1 硬件层面投资机会分析
12.5.2 软件层面投资机会分析
12.5.3 信息服务层面投资机会
第十三章 大数据产业发展前景及趋势
13.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测
13.1.1 全球大数据企业竞争趋势
13.1.2 全球大数据产业发展趋势
13.1.3 全球大数据产业发展热点
13.2 中国大数据产业发展机遇及前景预测
13.2.1 数据量规模持续上升
13.2.2 大数据应用前景展望
13.2.3 大数据市场投资热点
13.2.4 大数据市场发展重点
13.2.5 大数据人才需求预测
13.3 中国大数据产业发展趋势展望
13.3.1 数据要素市场统一趋势
13.3.2 数据跨境交易趋势分析
13.3.3 大数据融合应用的趋势
13.3.4 数据驱动工业发展变革
13.3.5 大数据关键技术发展趋势
13.3.6 隐私计算多元化发展态势
13.3.7 数据分类分级安全保障趋势
13.3.8 数据价值评价体系构建趋势
13.4 2022-2026年中国大数据产业预测分析
13.4.1 2022-2026年中国大数据产业影响因素分析
13.4.2 2022-2026年中国大数据产业规模预测
13.4.3 2022-2026年中国数字经济规模预测
第十四章 大数据产业发展政策分析
14.1 大数据产业政策体系分析
14.1.1 大数据产业政策演变
14.1.2 大数据相关政策汇总
14.1.3 大数据安全政策分析
14.1.4 数据治理的相关政策
14.1.5 大数据相关标准分析
14.1.6 大数据政策引导领域
14.2 大数据产业应用类政策分析
14.2.1 工业大数据政策环境分析
14.2.2 金融监管数据安全管理办法
14.2.3 医疗大数据政策总体分析
14.2.4 交通运输大数据发展纲要
14.2.5 民航大数据建设发展意见
14.2.6 工业互联网数据应用政策
14.2.7 政务大数据体系建设指南
14.3 大数据产业发展规划
14.3.1 大数据成为国家规划的高频词
14.3.2 “十四五”大数据产业规划发布
14.3.3 “十四五”大数据产业相关规划
14.3.4 新型数据中心发展行动计划
14.4 大数据产业区域性政策及规划
14.4.1 黑龙江大数据产业发展规划
14.4.2 北京市数据中心发展政策
14.4.3 河南省大数据产业发展计划
14.4.4 山东省大数据产业发展规划
14.4.5 陕西省大数据条例审议通过
14.4.6 山西省大数据发展应用规划
14.4.7 安徽省大数据发展条例施行
14.4.8 江苏省大数据产业发展规划
14.4.9 云南省大数据中心发展规划
14.4.10 贵州省数据基础相关规划
14.4.11 广西省推动数据应用意见
14.4.12 福建省大数据发展条例
图表目录
图表1 大数据的4V特征
图表2 大数据的类型
图表3 数字价值链模式
图表4 大数据产业链
图表5 大数据产业链产值分布及发展方向
图表6 大数据关键技术
图表7 中国大数据产业链技术层细分
图表8 未来大数据处理的核心技术
图表9 2017-2022年全球大数据市场规模
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