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2018-2023年中国大数据行业竞争分析及投资风险预测报告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

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中研普华中央电视台采访报道

《2018-2023年中国大数据行业竞争分析及投资风险预测报告》由中研普华大数据行业分析专家领衔撰写,主要分析了大数据行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对大数据行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的大数据行业数据分析,帮助客户评估大数据行业投资价值。

中研普华累计服务客户超过11.5万家,业绩斐然,好评如潮 >> 中国行业研究网客户评价

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本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。

  1. 

    第一部分 产业环境透视

    第一章 大数据产业相关概述  1

    第一节 大数据介绍     1

    一、大数据的产生       1

    二、大数据的定义       1

    三、大数据的特点       2

    四、大数据的类型       3

    第二节 大数据的价值及影响     6

    一、大数据的价值       6

    1、对于国家和政府     6

    2、对于企业  7

    3、对于个人  8

    二、大数据研究意义    9

    三、大数据的应用价值       10

    四、对信息时代的影响       14

    第三节 大数据产业链构成分析  15

    一、大数据产业链结构       15

    1、数据产生与集聚层  15

    2、数据组织与管理层  15

    3、数据分析与发现层  15

    4、数据应用与服务层  16

    二、大数据产业链领域       16

    第四节 大数据技术层结构分析  18

    一、大数据关键技术构成    18

    1、编程模型  18

    2、海量数据分布存储技术  18

    3、海量数据管理技术  18

    4、虚拟化技术     19

    5、云计算平台管理技术     22

    6、并行计算和并行算法     22

    7web2.0   23

    8、面向服务的体系结构soa    24

    9、云安全     24

    二、大数据采集与预处理技术    26

    三、大数据存储管理技术    26

    四、大数据处理的核心技术       28

    五、大数据分析挖掘技术    31

    六、大数据可视化技术       31

    七、大数据安全技术    31

    第二章 2015-2017年国际大数据产业发展分析 32

    第一节 2015-2017年全球大数据产业总体发展分析     32

    一、产业发展变革       32

    二、市场规模分析       32

    三、市场竞争格局       33

    四、应用状况调查       33

    五、产业布局分析       42

    第二节 欧盟大数据产业发展布局     42

    一、欧盟推进大数据产业发展    42

    二、欧盟大数据产业发展战略    43

    三、欧盟大数据产业战略特点    44

    四、产业战略建设的相关启示    45

    五、欧盟布局大数据产业应用    45

    六、欧盟大数据产业发展规划    46

    第三节 美国大数据产业发展分析     51

    一、大数据产业发展战略    51

    二、大数据产业发展状况    52

    三、大数据应用案例分析    53

    四、大数据技术发展措施    55

    五、针对安全问题的政策    58

    六、产业发展的经验借鉴    60

    七、布局大数据预测市场    61

    第四节 日本大数据产业发展分析     62

    一、大数据产业地位    62

    二、大数据发展规模    62

    三、制造业大数据应用       64

    四、运行大数据预防灾害    64

    五、产业重点企业分析       64

    六、大数据产业发展展望    66

    第五节 2015-2017年其他国家大数据产业发展状况     67

    一、英国       67

    二、法国       68

    三、澳大利亚       71

    四、韩国       73

    第二部分 行业深度分析

    第三章 2015-2017年中国大数据产业发展分析 75

    第一节 大数据产业简介     75

    一、大数据产业的概念       75

    二、大数据产业的战略地位       75

    三、大数据产业发展的必然性    76

    第二节 2015-2017年中国大数据产业发展综述     78

    一、市场发展阶段       78

    二、产业驱动主体       79

    1、政府产业引导的驱动力  79

    2、金融资本的驱动力  79

    3、技术发展的驱动力  80

    4、产品应用的驱动力  80

    5、资源集聚的驱动力  80

    三、行业发展水平       80

    四、行业发展规模       82

    五、产业发展提速       82

    第三节 2015-2017年大数据产业竞争格局     84

    一、大数据产业竞争主体分析    84

    二、产业链环节竞争格局分析    84

    三、大数据竞争企业资本层次    95

    四、互联网企业布局大数据产业       98

    五、it产业竞相布局大数据产业       98

    六、大数据热点应用领域的竞争       99

    七、网络保险市场大数据竞争状况    100

    八、大数据产业竞争趋势展望    106

    第四节 2015-2017年中国大数据市场供需分析     107

    一、大数据市场供给结构    107

    二、主要行业大数据需求状况    109

    三、企业大数据的应用及需求    110

    四、大数据细分领域需求分析    114

    五、大数据存储领域需求分析    115

    1、大数据对数据存储需求  115

    2、数据存储市场格局现状  115

    六、数据小型机市场需求分析    117

    第五节 中国大数据产业存在的问题  119

    一、数据相关问题       119

    二、顾问服务不足       119

    三、技术发展问题       120

    四、数据安全问题       120

    五、人才供需问题       121

    第六节 中国大数据产业的发展策略  122

    一、相关政策建议       122

    二、推进研发与应用    123

    三、避免过度建设       124

    四、提高数据安全       125

    五、打破数据信息孤岛       125

    第四章 大数据产业上游——数据源存储层 126

    第一节 数据来源层分析     126

    一、大数据的来源渠道       126

    二、数据资源swot分析  127

    三、数据资源获取难度       130

    四、数据源市场规模分析    130

    第二节 数据存储层分析     131

    一、大数据存储方式    131

    二、大数据储量规模分析    132

    三、大数据存储架构分析    132

    四、数据仓库建设的重要性       135

    五、数据处理技术的核心    136

    六、新型mpp数据库的价值     137

    第三节 数据存储中心建设状况  137

    一、数据中心的投资建设加快    137

    二、大数据中心布局趋势分析    138

    三、数据中心面临的挑战及机遇       139

    四、数据中心发展的技术影响因素    139

    第四节 数据资源型企业——电信运营商  142

    一、中国移动       142

    1、企业发展概况  142

    2、大数据发展优势     142

    3、移动大数据应用     142

    二、中国电信       143

    1、企业发展概况  143

    2、大数据产业布局     143

    3、加快数据中心建设  144

    三、中国联通       145

    1、企业发展概况  145

    2、大数据业务分析     145

    3、逐步实现数据共享  148

    4、未来前景展望  148

    第五节 数据资源型企业——bat企业     149

    一、阿里巴巴       149

    1、企业发展概况  149

    2、数据化精准营销     150

    3、建设大数据平台     150

    4、企业数据库方案     152

    二、百度公司       152

    1、企业发展概况  152

    2、大数据解决方案     154

    3、产业园建设规划     154

    三、腾讯公司       155

    1、企业发展概况  155

    2、腾讯大数据平台     156

    3、大数据布局动态     156

    第五章 大数据产业中游——数据分析处理层    158

    第一节 大数据处理及分析技术综况  158

    一、大数据采集与预处理    158

    二、数据处理框架分析       158

    三、数据计算模式分析       173

    四、数据分析细分领域       174

    五、大数据分析的优劣势    175

    第二节 大数据分析处理产业发展进程     177

    一、技术生态分析       177

    二、技术研发热点       179

    三、技术应用领域       181

    四、企业布局加快       184

    五、技术发展趋势       184

    第三节 大数据可视化分析技术分析  188

    一、数据可视化的基本概述       188

    二、数据可视化的研究进展       189

    三、数据可视化的应用工具       190

    四、数据可视化面临的挑战       193

    五、数据可视化技术发展趋势    193

    第四节 大数据安全处理技术分析     195

    一、大数据安全问题分析    195

    二、大数据安全涉及的模块       196

    三、数据安全防护技术分析       197

    四、数据脱敏安全控制技术       204

    五、大数据安全防护体系分析    208

    第五节 大数据技术拥有型企业分析  212

    一、拓尔思    212

    1、企业发展概况  212

    2、大数据产品发布     212

    二、同有科技       218

    1、企业发展概况  218

    2、大数据应用产品     219

    三、浪潮集团       220

    1、企业发展概况  220

    2、数据基础模型  220

    3、加快推进地区合作  221

    4、建立智慧城市平台  221

    四、华为公司       221

    1、企业发展概况  221

    2、大数据解决方案     222

    3、助力地方大数据发展     222

    4、大数据产业布局     224

    第六章 大数据产业下游——数据交易层     226

    第一节 大数据交易层分析  226

    一、大数据交易层分析       226

    二、数据交易品种及类型    226

    三、数据交易的影响因素    227

    四、大数据交易标准体系    229

    第二节 大数据交易市场运行状况     231

    一、大数据交易市场环境    231

    二、大数据交易市场构成    231

    三、大数据交易市场规模    234

    四、大数据市场定价方式    235

    五、细分大数据交易状况    236

    六、全国首个交易中心成立       237

    七、大数据交易平台发展分析    237

    八、大数据交易市场人才需求    237

    第三节 国际重点大数据交易平台分析     238

    一、factual  238

    二、infochimps    238

    三、microsoftazure     239

    四、fujitsu    239

    第四节 中国大数据交易平台发展综况     240

    一、交易平台经营范围       240

    二、交易平台发展背景       240

    三、各地大数据交易平台    242

    四、地区性平台建设动态    251

    五、平台未来发展策略       251

    第五节 中国典型大数据交易平台分析     252

    一、贵阳大数据交易所       252

    二、数据堂交易平台    253

    三、中关村大数据交易平台       253

    第三部分 市场全景调研

    第七章 大数据产业下游——数据应用层     255

    第一节 大数据应用层分析  255

    一、大数据应用层结构       255

    二、大数据衍生应用层       255

    第二节 大数据应用服务型企业介绍  256

    一、百分点集团    256

    1、企业发展概况  256

    2、大数据产业布局     257

    二、明略数据       257

    1、企业发展概况  257

    2、大数据分析产品     258

    三、talkingdata   259

    1、企业发展概况  259

    2、未来发展态势分析  260

    第三节 工业大数据     263

    一、工业大数据基本概况    263

    二、工业大数据发展阶段    263

    三、工业大数据市场规模    264

    四、工业大数据应用案例    265

    五、政府推动工业大数据发展    267

    六、工业大数据发展问题及对策       269

    七、工业大数据应用趋势分析    269

    第四节 医疗大数据     270

    一、医疗大数据体系分析    270

    二、医疗大数据市场规模    272

    三、医疗大数据应用价值    273

    四、医疗大数据应用场景    274

    五、医疗大数据应用案例    279

    六、医疗大数据发展问题及对策       283

    七、医疗大数据发展方向分析    283

    第五节 金融大数据     285

    一、金融大数据体系分析    285

    二、金融大数据典型应用领域    286

    三、金融大数据创新应用领域    289

    四、金融大数据市场竞争格局    291

    五、金融行业大数据发展特征    292

    六、金融大数据应用市场规模    293

    七、金融大数据应用案例分析    294

    八、金融大数据发展挑战及对策       296

    第六节 交通大数据     299

    一、交通大数据应用概况    299

    二、交通大数据应用状况分析    299

    三、交通大数据应用市场规模    301

    四、交通行业大数据应用需求    302

    五、国家级交通大数据实验室成立    303

    六、交通大数据应用案例分析    304

    七、交通大数据应用问题及对策       306

    八、交通大数据应用未来发展展望    311

    第七节 电信大数据     312

    一、概况       312

    二、电信大数据源供给规模       312

    三、电信大数据应用需求分析    313

    四、电信大数据应用市场规模    318

    五、电信行业大数据应用情况    318

    六、运营商数据中心建设分布    320

    七、电信行业大数据应用案例    321

    八、电信大数据发展的挑战及对策    323

    第八节 零售大数据     324

    一、零售大数据发展概况    324

    二、零售行业数据采集方式       325

    三、零售行业大数据应用需求    326

    四、零售行业大数据应用现状    329

    五、零售行业大数据应用案例    329

    六、零售大数据发展问题及对策       331

    七企业应用零售大数据的方向    334

    第九节 电商大数据     335

    一、电商大数据的主要来源       335

    二、大数据处理对电子商务的影响    336

    三、电子商务大数据的应用需求       336

    四、电子商务大数据的具体应用       337

    五、数据分析提高电商企业绩效       338

    六、全球首个电商大数据指数发布    338

    七、电商大数据应用的挑战及对策    339

    第十节 政府大数据     341

    一、政府大数据的基本内涵       341

    二、政府大数据的顶层设计       341

    三、政府大数据的经济价值       342

    四、政府大数据应用市场规模    345

    五、政府大数据信息公开需求    345

    六、政府大数据发展对策分析    347

    七、政务大数据应用趋势分析    348

    第八章 2015-2017年大数据应用软件及设备分析    350

    第一节 大数据应用软件分析     350

    一、大数据典型软件分析    350

    二、智能软件的应用价值    355

    三、大数据软件市场规模    356

    四、大数据软件发展方向    356

    第二节 大数据硬件设备分析     357

    一、大数据硬件构成框架    357

    二、大数据主要硬件设备    358

    三、大数据硬件市场规模    358

    第三节 大数据一体机设备分析  359

    一、大数据一体机简介       359

    二、大数据一体机的优劣分析    360

    三、大数据一体机的特点    360

    四、国外竞争格局与品牌分布    361

    五、国内市场竞争格局分析       361

    六、国内企业竞争优劣势分析    362

    七、国内主流品牌及其特点       362

    第九章 2015-2017年大数据产业发展模式探究 367

    第一节 大数据交易模式分析     367

    一、原始大数据交易模式。       367

    二、经过分析、甄别处理后的交易模式。       367

    三、基于大数据的决策方案交易模式。    368

    四、大数据中间商交易模式。    368

    第二节 大数据行业盈利模式分析     368

    一、解决方案       368

    二、基础设施       369

    三、数据产品       369

    四、行业应用       370

    第三节 大数据行业商业模式分析     370

    一、b2b大数据应用模式   370

    二、技术提供及软件开发    371

    三、大数据咨询分析服务    371

    四、自有平台大数据分析    372

    五、信息订制与采购模式    372

    六、信息数据租售模式       372

    第四节 企业大数据商业化应用模式  373

    一、企业大数据的基本构成       373

    二、企业大数据商业化应用背景       373

    三、企业大数据商业化应用层面       374

    四、企业大数据商业化应用关键       374

    五、企业大数据商业化应用途径       379

    第四部分 区域市场分析

    第十章 2015-2017年重点区域大数据行业发展分析 382

    第一节 中国大数据产业集群分布     382

    第二节 京津冀大数据产业集群  382

    一、京津冀地区经济运行情况    382

    二、京津冀大数据产业发展综况       383

    三、北京市大数据产业发展状况       383

    四、天津市大数据产业发展综况       391

    第三节 珠三角大数据产业集群  393

    一、珠三角地区基本发展状况    393

    1、广东gdp增长分析       393

    2、广东数据中心需求产业  393

    二、珠三角大数据产业发展综况       393

    三、大数据试验区建设方案出台       394

    四、广州市大数据产业发展状况       406

    1、广州市大数据企业  406

    2、广州市数据流通平台     407

    五、深圳市大数据产业发展状况       409

    第四节 长三角大数据产业集群  410

    一、长三角地区基本发展状况    410

    1、上海gdp增长分析       410

    2、上海数据中心需求产业  410

    3、浙江gdp增长分析       410

    4、浙江数据中心需求产业  411

    二、长三角大数据产业发展综况       411

    三、上海市大数据产业发展状况       412

    四、浙江省大数据产业发展状况       415

    第五节 西南大数据产业集群     415

    一、西南地区基本发展状况       415

    1、四川gdp增长分析       416

    2、四川数据中心需求产业  416

    二、西南大数据产业发展综况    416

    三、重庆市大数据产业发展状况       417

    第六节 大数据产业园区发展分析     418

    一、大数据产业园格局       418

    二、大数据产业园分布       418

    三、大数据产业园典型模式       422

    四、国家级新区布局大数据       424

    第七节 典型发展案例——贵州大数据产业发展经验     425

    一、贵州大数据发展机遇及优势       425

    二、贵州大数据产业优惠政策    425

    三、贵州大数据产业运行状况    427

    四、贵州大数据产业发展特点    428

    五、贵阳大数据交易规模分析    431

    六、贵州大数据应用状况分析    431

    七、贵州省大数据产业发展目标       432

    第五部分 行业投资分析

    第十一章 中国大数据产业投资情况分析     433

    第一节 中国大数据产业投资环境分析     433

    一、经济环境分析       433

    二、社会环境分析       438

    三、技术环境分析       448

    1、技术水平总体发展情况  448

    2、我国大数据行业新技术研究  449

    四、大数据技术发展水平    462

    1、我国大数据行业技术水平所处阶段     462

    2、与国外大数据行业的技术差距     463

    第二节 大数据产业创新创业情况分析     463

    一、创业指数分析       463

    二、专利申请状况       465

    三、创业主体上升       465

    第三节 大数据行业投融资结构分析  466

    一、产业投资项目       466

    二、主要融资模式       466

    三、融资规模分布       468

    四、融资轮次分析       469

    五、融资行业分布       471

    第四节 中国大数据产业融资动态分析     473

    一、天弘基金注资数据米铺       473

    二、海量集团a+轮融资动态      475

    三、商圈雷达完成新一轮融资    476

    四、九次方大数据完成c轮融资       477

    五、贵阳市引进大数据投资项目       479

    第五节 大数据市场并购状况分析     479

    一、大数据并购背景分析    479

    二、并购成为产业布局途径       482

    三、大数据产业并购动态    484

    四、大数据产业并购特征    485

    五、大数据产业并购趋势    488

    第六节 中国大数据产业链投资机会分析  489

    一、硬件层面投资机会分析       489

    二、软件层面投资机会分析       489

    三、信息服务层面投资机会       490

    第七节 大数据产业投资风险及防范  491

    一、大数据行业投资风险综述    491

    二、数据的分析风险    491

    三、大数据安全风险及防范机制       492

    四、大数据项目投资风险急剧增加    493

    五、评估大数据产业投资回报的措施       494

    第六部分 发展前景展望

    第十二章 大数据产业发展前景及趋势 495

    第一节 全球大数据产业发展前景及趋势预测  495

    一、全球大数据收入规模预测    495

    二、全球大数据产业发展趋势    495

    三、全球大数据市场发展热点展望    498

    第二节 中国大数据产业发展前景预测     499

    一、大数据市场热点猜想    499

    二、大数据市场发展机会    499

    三、大数据市场重点内容    501

    四、大数据人才需求预测    502

    第三节 中国大数据产业发展趋势预测     502

    一、区域特色化发展趋势    502

    二、产业融合发展趋势加深       503

    三、大数据技术发展方向分析    504

    四、数据安全和数据流动成为焦点    504

    五、“十三五”大数据产业发展趋势  505

    第四节 2018-2023年中国大数据产业预测分析     506

    一、中国大数据产业发展因素分析    506

    1、有利因素  506

    2、不利因素  506

    二、2018-2023年全球大数据市场规模预测   507

    三、2018-2023年中国大数据市场规模预测   508

    四、2018-2023年中国移动互联网市场规模预测   508

    第十三章 大数据产业发展政策分析     509

    第一节 大数据产业政策体系分析     509

    一、发达国家大数据政策对比    509

    二、中国大数据产业发展纲要    521

    三、中国大数据产业促进方案    525

    四、数据中心建设指导意见       530

    五、大数据产业管理机制分析    533

    第二节 大数据产业应用类政策分析  536

    一、医疗大数据应用发展政策    536

    二、交通大数据应用政策分析    543

    三、林业大数据发展指导意见    549

    四、生态环境大数据建设方案    559

    五、国土资源大数据应用政策    568

    六、农业农村大数据试点方案    582

    第三节 “十三五”大数据产业发展规划  589

    一、发展目标       589

    二、重点任务       590

    三、保障措施       599

    第四节 大数据产业区域性政策规划  601

    一、首部大数据地方法规发布    601

    二、北京市大数据产业发展规划       608

    三、贵州省大数据产业发展规划       617

    四、广东省大数据产业发展规划       634

    五、福建省大数据产业发展规划       655

    六、浙江省大数据发展实施计划       671

    七、湖北省大数据产业发展规划       687

    八、河南省大数据产业发展规划       704

    图表目录

    图表:2015-2017年中国大数据产业规模       82

    图表:中国大数据应用领域企业       99

    图表:部分行业代表性企业大数据应用情况    110

    图表:中国大数据细分市场结构图    114

    图表:中国移动硬盘市场品牌分布    115

    图表:中国u盘市场品牌分布分析   116

    图表:中国闪存卡市场品牌分布分析       116

    图表:三重保护    198

    图表:数据中心解决方案安全技术    198

    图表:脱敏系统图表    207

    图表:中国大数据交易层细分    226

    图表:大数据交易标准体系       231

    图表:基于数据交易中心的模式       232

    图表:基于数据资源企业推动的数据交易模式       233

    图表:基于互联网企业衍生的数据交易模式    234

    图表:2015-2017年中国大数据交易市场规模       235

    图表:中国大数据衍生应用层细分    256

    图表:2015-2017年工业大数据应用市场规模       265

    图表:vestas利用大数据优化风力涡轮机      267

    图表:中国医疗资源分布情况    271

    图表:2015-2017年医疗大数据应用市场规模       272

    图表:ibm智慧医疗    281

    图表:各行业每100万元创收的实际数据用量       285

    图表:2017年金融各行业对金融数据贡献度  285

    图表:2015-2017年中国金融大数据应用市场规模       294

    图表:交通大数据应用领域示意图    299

    图表:2015-2017年交通大数据应用市场规模       302

    图表:大数据在滴滴出行中的应用    304

    图表:电信大数据数据源    313

    图表:中国电信大数据市场需求分析       314

    图表:2015-2017年电信大数据应用市场规模       318

    图表:国外电信运营商大数据应用    319

    图表:国内电信运营商大数据运用层次    320

    图表:2015-2017年中国政府大数据应用市场规模       345

    图表:2015-2017年中国大数据软件市场规模       356

    图表:中国大数据硬件支撑层细分    357

    图表:2015-2017年北京gdp增长分析 382

    图表:2015-2017年广东gdp增长分析 393

    图表:广州市行政区大数据企业及收入情况    407

    图表:国内部分城市政府数据开放平台对比    408

    图表:2015-2017年上海gdp增长分析 410

    图表:2015-2017年浙江gdp增长分析 411

    图表:201-2017年四川gdp增长分析   416

    图表:2016-2017年分季度gdp增速     433

    图表:2017年人口数及其构成  439

    图表:2013-2017年城镇新增就业人数(万人)   439

    图表:2013-2017年分阶段教育招生情况       440

    图表:大数据企业融资轮数平均金额       468

    图表:大数据企业融资明确情况       469

    图表:大数据企业融资非明确情况    470

    图表:大数据企业(含非明确信息、上市、并购)融资分布图    470

    图表:大数据企业天使轮融资行业分布图       471

    图表:大数据企业a轮融资行业分布图   471

    图表:大数据企业b轮融资行业分布图   472

    图表:大数据企业c轮融资行业分布图   472

    图表:大数据企业c轮以上融资行业分布图   473

    图表:大数据企业并购案行业分布图(三年内信息整理) 485

    图表:大数据项目投资风险类型       493

    图表:2018-2023年全球大数据和业务分析收入预测   495

    图表:2018-2023年全球大数据产业市场规模预测       507

    图表:2018-2023年中国大数据产业市场规模预测       508

    图表:2018-2023年中国移动互联网市场规模       508

    图表:生态环境大数据建设总体架构图    561

    图表:福建省大数据产业发展重点工程    656

  2. 大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的所有活动的集合。主要包括三个方面:1、用以搭建大数据平台、实现大数据组织与管理、分析与发现的相关IT基础设施与软件的销售和租赁活动。2、大数据平台的运维与管理服务,系统集成、数据安全、云存储等解决方案与相关咨询服务。3、与大数据应用相关的数据出售与租赁服务、分析与预测服务、决策支持服务、数据共享平台、数据分析平台等。大数据产业链按照数据价值实现流程包括数据生产与集聚层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、数据应用与服务层。

      工信部印发《大数据产业发展规划2016-2020年》,特别提出加快推进大数据产业应用能力,到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。2017年我国大数据市场规模为4700亿元(大数据是新兴产业,统计口径没有标准,市场上对于大数据规模的统计数据各有不同,本文大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。),仍然具有增长空间。

      目前国内的大数据交易行业还处于初级阶段,未形成完整的交易规范体系。但是,中国潜在的大数据资源非常丰富,从电信、金融、社保、房地产、医疗、政务、交通、物流、征信体系等部门,到电力、石化、气象、教育、制造等传统行业,再到电子商务平台、社交网站等,覆盖领域之广泛势必推动交易市场的快速发展。在政府允许的数据隐私保护条例下,大数据将以一种资产的形式存在,随之诞生的将是一个万亿级别的交易市场。如此庞大的大数据产业市场潜力,使得大数据交易平台成为一项必需的基础设施。

      本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,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、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国大数据市场进行了分析研究。报告在总结中国大数据行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国大数据行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为大数据企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

  3. 中研普华集团的研究报告着重帮助客户解决以下问题:

    ♦ 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?

    ♦ 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?

    ♦ 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?

    ♦ 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?

    ♦ 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?

    ♦ 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?

    ♦ 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制......

    数据支持

    权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。

    中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。

    国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。

    研发流程

    步骤1:设立研究小组,确定研究内容

    针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。

    步骤2:市场调查,获取第一手资料

    ♦ 访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;

    ♦ 实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。

    步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源

    ♦ 报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);

    ♦ 国内、国际行业协会出版物;

    ♦ 各种会议资料;

    ♦ 中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);

    ♦ 专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);

    ♦ 企业内部刊物与宣传资料。

    步骤4:核实来自各种信息源的信息

    ♦ 各种信息源之间相互核实;

    ♦ 同相关产业专家与销售人员核实;

    ♦ 同有关政府主管部门核实。

    步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告

    步骤6:核实检查初步研究报告

    与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。

    步骤7:撰写完成最终研究报告

    该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。

    步骤8:提供完善的售后服务

    对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。

    社会影响力

    中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。

    如需了解更多内容,请访问市场调研专题:

    专项市场研究 产品营销研究 品牌调查研究 广告媒介研究 渠道商圈研究 满意度研究 神秘顾客调查 消费者研究 重点业务领域 调查执行技术 公司实力鉴证 关于中研普华 中研普华优势 服务流程管理

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    中研普华拥有20年的产业规划、企业IPO上市咨询、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验,业务覆盖全球。

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    丰富的行业经验。设立产业研究组,积累了丰富的行业实践经验,充分运用扎实的理论知识,更好的为客户提供服务。

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