| 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。 |
| 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。 |
| 据中国市场调研网发布的中国大数据行业市场调查研究及发展前景预测报告（2016年版）显示，截至**，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，**年中国大数据市场规模将达到 115.9亿元，增速达38%。预计 **至**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**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。 |
| 中国大数据行业市场调查研究及发展前景预测报告（2016年版）对我国大数据行业现状、发展变化、竞争格局等情况进行深入的调研分析，并对未来大数据市场发展动向作了详尽阐述，还根据大数据行 业的发展轨迹对大数据行业未来发展前景作了审慎的判断，为大数据产业投资者寻找新的投资亮点。 |
| 中国大数据行业市场调查研究及发展前景预测报告（2016年版）最后阐明大数据行业的投资空间，指明投资方向，提出研究者的战略建议，以供投资决策者参考。 |
| 中国市场调研网发布的《中国大数据行业市场调查研究及发展前景预测报告（2016年版）》是相关大数据企业、研究单位、政府等准确、全面、迅速了解大数据行业发展动向、制定发展战略不可或缺的专业性报告。 |
|
第一章 大数据行业相关概述 |
1.1 大数据行业定义及特点 |
| 1.1.1 大数据行业的定义 |
| 1.1.2 大数据行业产品/服务特点 |
1.2 大数据行业统计标准 |
| 1.2.1 大数据行业统计口径 |
| 1.2.2 大数据行业统计方法 |
| 1.2.3 大数据行业数据种类 |
| 1.2.4 大数据行业研究范围 |
1.3 大数据行业经营模式分析 |
| 1.3.1 生产模式 |
| 1.3.1 采购模式 |
| 1.3.1 销售模式 |
|
第二章 大数据行业市场特点概述 |
2.1 行业市场概况 |
| 2.1.1 行业市场特点 |
| 2.1.2 行业市场化程度 |
| 2.1.3 行业利润水平及变动趋势 |
2.2 进入本行业的主要障碍 |
| 2.2.1 资金准入障碍 |
| 2.2.2 市场准入障碍 |
| 2.2.3 技术与人才障碍 |
| 2.2.4 其他障碍 |
2.3 行业的周期性、区域性 |
| 2.3.1 行业周期分析 |
| （1）行业的周期波动性 |
| （2）行业产品生命周期 |
| 2.3.2 行业的区域性 |
2.4 行业与上下游行业的关联性 |
| 2.4.1 行业产业链概述 |
| 2.4.2 上游原料产业分析 |
| 2.4.3 下游产业分析 |
| 全文连接：http://www.20087.com/M_JiXieJiDian/52/DaShuJuShiChangQianJingFenXiYuCe.html |
|
第三章 2013-2016年中国大数据行业发展环境分析 |
3.1 大数据行业政治法律环境（P） |
| 3.1.1 行业主管部门分析 |
| 3.1.2 行业监管体制分析 |
| 3.1.3 行业主要法律法规 |
| 3.1.4 相关产业政策分析 |
| 3.1.5 行业相关发展规划 |
| 3.1.6 政策环境对行业的影响 |
3.2 大数据行业经济环境分析（E） |
| 3.2.1 宏观经济形势分析 |
| 3.2.2 宏观经济环境对行业的影响分析 |
3.3 大数据行业社会环境分析（S） |
| 3.3.1 大数据产业社会环境 |
| 3.3.2 社会环境对行业的影响 |
3.4 大数据行业技术环境分析（T） |
| 3.4.1 大数据技术分析 |
| （1）技术水平总体发展情况 |
| （2）中国大数据行业新技术研究 |
| 3.4.2 大数据技术发展水平 |
| （1）中国大数据行业技术水平所处阶段 |
| （2）与国外大数据行业的技术差距 |
| 3.4.3 行业主要技术发展趋势 |
| 3.4.4 技术环境对行业的影响 |
|
第四章 全球大数据行业发展概述 |
4.1 2013-2016年全球大数据行业发展情况概述 |
| 4.1.1 全球大数据行业发展现状 |
| 4.1.2 全球大数据行业发展特征 |
| 4.1.3 全球大数据行业市场规模 |
4.2 2013-2016年全球主要地区大数据行业发展状况 |
| 4.2.1 欧洲大数据行业发展情况概述 |
| 4.2.2 美国大数据行业发展情况概述 |
| 4.2.3 日韩大数据行业发展情况概述 |
4.3 2016-2022年全球大数据行业发展前景预测 |
| 4.3.1 全球大数据行业市场规模预测 |
| 4.3.2 全球大数据行业发展前景分析 |
| 4.3.3 全球大数据行业发展趋势分析 |
4.4 全球大数据行业重点企业发展动态分析 |
4.5 全球已全面进入大数据时代 |
| 4.5.1 全球大数据储量规模 |
| 4.5.2 全球大数据地区分布 |
4.6 全球大数据厂商创新成果分析 |
| 4.6.1 Hadoop分发 |
| 4.6.2 下一代数据仓库 |
| 4.6.3 大数据分析平台和应用 |
| 4.6.4 大数据即服务 |
| 4.6.5 非Hadoop大数据平台 |
4.7 全球大数据应用现状与动向 |
| 4.7.1 国外的数据开放战略与浪潮 |
| 4.7.2 国外大数据应用现状与经济价值 |
| 1、美国大数据应用现状与价值 |
| 2、欧洲大数据应用现状与价值 |
| 3、日本大数据应用现状与价值 |
| 4.7.3 大数据已上升到国家战略高度 |
| 1、美国提出大数据发展计划 |
| 2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域 |
| 3、日本新ICT战略重点关注大数据 |
| 4、韩国推出大数据中心战略 |
4.8 2014-2016年全球大数据产业回顾 |
| 4.8.1 2014-2016年全球大数据发展回顾 |
| 4.8.2 2014-2016年全球大数据热点事件 |
| 1、技术平台全面发展 |
| 2、大数据一体机盛行 |
| 3、企业对大数据的投入增加 |
| 4、业界巨头加快产业链布局 |
| 5、新兴企业不断涌现 |
4.9 全球大数据产业商业模式分析 |
| 4.9.1 大数据内生型价值模式 |
| 4.9.2 大数据外生型价值模式 |
| 4.9.3 大数据寄生型价值模式 |
| 4.9.4 大数据产品型价值模式 |
| 4.9.5 大数据云计算服务型价值模式 |
4.10 全球大数据产业市场规模及预测 |
| 4.10.1 全球大数据产业规模及预测 |
| 4.10.2 全球大数据细分市场及预测 |
| 1、全球大数据细分市场 |
| 2、大数据专业服务市场及预测 |
| 3、大数据计算机市场规模及预测 |
| 4、大数据软件市场规模及预测 |
4.11 全球大数据产业市场格局分析 |
| 4.11.1 全球大数据产业企业类型分析 |
| 4.11.2 全球大数据专营厂商收入占比 |
| 4.11.3 全球大数据专营厂商市场格局 |
4.12 全球大数据产业发展趋势与问题 |
| 4.12.1 全球大数据产业发展趋势 |
| 4.12.2 全球大数据技术发展趋势 |
| 1、技术趋向多样化 |
| 2、基于云的数据分析平台将更趋完善 |
| 3、数据分析集逐步扩大 |
| 4.12.3 全球大数据面临的主要问题 |
| 1、大数据存储技术 |
| 2、数据深度分析与挖掘 |
| 3、数据安全 |
| 4、隐私保护 |
| China Big Data Industry Market Research and Development forecast report (2016 edition) |
|
第五章 中国大数据行业发展概述 |
5.1 中国大数据行业发展状况分析 |
| 5.1.1 中国大数据行业发展阶段 |
| 5.1.2 中国大数据行业发展总体概况 |
| 5.1.3 中国大数据行业发展特点分析 |
5.2 2013-2016年大数据行业发展现状 |
| 5.2.1 2013-2016年中国大数据行业市场规模 |
| 5.2.2 2013-2016年中国大数据行业发展分析 |
| 5.2.3 2013-2016年中国大数据企业发展分析 |
5.3 2016-2022年中国大数据行业面临的困境及对策 |
| 5.3.1 中国大数据行业面临的困境及对策 |
| （1）中国大数据行业面临困境 |
| （2）中国大数据行业对策探讨 |
| 5.3.2 中国大数据企业发展困境及策略分析 |
| （1）中国大数据企业面临的困境 |
| （2）中国大数据企业的对策探讨 |
| 5.3.3 国内大数据企业的出路分析 |
|
第六章 中国大数据行业市场运行分析 |
6.1 2013-2016年中国大数据行业总体规模分析 |
| 6.1.1 企业数量结构分析 |
| 6.1.2 人员规模状况分析 |
| 6.1.3 行业资产规模分析 |
| 6.1.4 行业市场规模分析 |
6.2 2013-2016年中国大数据行业产销情况分析 |
| 6.2.1 中国大数据行业工业总产值 |
| 6.2.2 中国大数据行业工业销售产值 |
| 6.2.3 中国大数据行业产销率 |
6.3 2013-2016年中国大数据行业市场供需分析 |
| 6.3.1 中国大数据行业供给分析 |
| 6.3.2 中国大数据行业需求分析 |
| 6.3.3 中国大数据行业供需平衡 |
6.4 2013-2016年中国大数据行业财务指标总体分析 |
| 6.4.1 行业盈利能力分析 |
| 6.4.2 行业偿债能力分析 |
| 6.4.3 行业营运能力分析 |
| 6.4.4 行业发展能力分析 |
|
第七章 中国大数据行业细分市场分析 |
7.1 大数据行业细分市场概况 |
| 7.1.1 市场细分充分程度 |
| 7.1.2 市场细分发展趋势 |
| 7.1.3 市场细分战略研究 |
| 7.1.4 细分市场结构分析 |
7.2 细分市场一 |
| 7.2.1 市场发展现状概述 |
| 7.2.2 行业市场规模分析 |
| 7.2.3 行业市场需求分析 |
| 7.2.4 产品市场潜力分析 |
7.3 细分市场二 |
| 7.3.1 市场发展现状概述 |
| 7.3.2 行业市场规模分析 |
| 7.3.3 行业市场需求分析 |
| 7.3.4 产品市场潜力分析 |
7.4 细分市场三 |
| 7.4.1 市场发展现状概述 |
| 7.4.2 行业市场规模分析 |
| 7.4.3 行业市场需求分析 |
| 7.4.4 产品市场潜力分析 |
7.5 建议 |
| 7.5.1 细分市场研究结论 |
| 7.5.2 细分市场建议 |
|
第八章 2013-2016年中国大数据行业进出口市场分析 |
8.1 中国大数据行业进出口现状 |
| 8.1.1 行业主要进出口政策 |
| 8.1.2 行业进出口现状分析 |
| 8.1.3 行业进出口市场动态 |
8.2 中国大数据行业进出口数据分析 |
| 8.2.1 2013-2016年中国大数据行业进口情况分析 |
| （1）进口数量情况分析 |
| （2）进口金额变化分析 |
| （3）进口来源地区分析 |
| （4）进口价格变动分析 |
| 8.2.2 2013-2016年中国大数据行业出口情况分析 |
| （1）出口数量情况分析 |
| （2）出口金额变化分析 |
| （3）出口国家流向分析 |
| （4）出口价格变动分析 |
| 8.2.3 2016-2022年中国大数据行业出口预测分析 |
| （1）进口数量预测分析 |
| （2）进口金额预测分析 |
| （3）出口数量预测分析 |
| （4）出口金额预测分析 |
8.3 中国大数据行业进出口面临的挑战及对策 |
| 8.3.1 中国大数据行业进出口面临主要挑战 |
| 8.3.2 中国大数据行业进出口前景分析 |
| 8.3.3 中国大数据行业进出口发展建议 |
|
第九章 中国大数据行业市场竞争格局分析 |
9.1 中国大数据行业竞争格局分析 |
| 9.1.1 大数据行业区域分布格局 |
| 9.1.2 大数据行业企业规模格局 |
| 9.1.3 大数据行业企业性质格局 |
9.2 中国大数据行业竞争五力分析 |
| 9.2.1 大数据行业上游议价能力 |
| 9.2.2 大数据行业下游议价能力 |
| 中國大數據行業市場調查研究及發展前景預測報告（2016年版） |
| 9.2.3 大数据行业新进入者威胁 |
| 9.2.4 大数据行业替代产品威胁 |
| 9.2.5 大数据行业现有企业竞争 |
9.3 中国大数据行业竞争SWOT分析 |
| 9.3.1 大数据行业优势分析（S） |
| 9.3.1 大数据行业劣势分析（W） |
| 9.3.1 大数据行业机会分析（O） |
| 9.3.1 大数据行业威胁分析（T） |
9.4 中国 大数据行业投资兼并重组整合分析 |
| 9.4.1 投资兼并重组现状 |
| 9.4.2 投资兼并重组案例 |
9.5 中国大数据行业重点企业竞争策略分析 |
|
第十章 中国大数据行业领先企业竞争力分析 |
10.1 浪潮集团竞争力分析 |
| 10.1.1 企业发展基本情况 |
| 10.1.2 企业主要产品分析 |
| 10.1.3 企业竞争优势分析 |
| 10.1.4 企业经营状况分析 |
| 10.1.5 企业最新发展动态 |
| 10.1.6 企业发展战略分析 |
10.2 江苏天泽信息产业股份有限公司竞争力分析 |
| 10.2.1 企业发展基本情况 |
| 10.2.2 企业主要产品分析 |
| 10.2.3 企业竞争优势分析 |
| 10.2.4 企业经营状况分析 |
| 10.2.5 企业最新发展动态 |
| 10.2.6 企业发展战略分析 |
10.3 天云融创数据科技（北京）有限公司公司竞争力分析 |
| 10.3.1 企业发展基本情况 |
| 10.3.2 企业主要产品分析 |
| 10.3.3 企业竞争优势分析 咨询电话,01,0,-,６,6,1,8,10,9,9 |
| 10.3.4 企业经营状况分析 |
| 10.3.5 企业最新发展动态 |
| 10.3.6 企业发展战略分析 |
10.4 深圳市上悦纵横管理咨询有限公司公司竞争力分析 |
| 10.4.1 企业发展基本情况 |
| 10.4.2 企业主要产品分析 |
| 10.4.3 企业竞争优势分析 |
| 10.4.4 企业经营状况分析 |
| 10.4.5 企业最新发展动态 |
| 10.4.6 企业发展战略分析 |
10.5 华傲数据技术有限公司公司竞争力分析 |
| 10.5.1 企业发展基本情况 |
| 10.5.2 企业主要产品分析 |
| 10.5.3 企业竞争优势分析 |
| 10.5.4 企业经营状况分析 |
| 10.5.5 企业最新发展动态 |
| 10.5.6 企业发展战略分析 |
10.6 上海贝格计算机数据服务有限公司公司竞争力分析 |
| 10.6.1 企业发展基本情况 |
| 10.6.2 企业主要产品分析 |
| 10.6.3 企业竞争优势分析 |
| 10.6.4 企业经营状况分析 |
| 10.6.5 企业最新发展动态 |
| 10.6.6 企业发展战略分析 |
10.7 杭州合众信息技术股份有限公司公司竞争力分析 |
| 10.7.1 企业发展基本情况 |
| 10.7.2 企业主要产品分析 |
| 10.7.3 企业竞争优势分析 |
| 10.7.4 企业经营状况分析 |
| 10.7.5 企业最新发展动态 |
| 10.7.6 企业发展战略分析 |
10.8 北京线点科技有限公司公司竞争力分析 |
| 10.8.1 企业发展基本情况 |
| 10.8.2 企业主要产品分析 |
| 10.8.3 企业竞争优势分析 |
| 10.8.4 企业经营状况分析 |
| 10.8.5 企业最新发展动态 |
| 10.8.6 企业发展战略分析 |
10.9 上海特蓝信息科技有限公司公司竞争力分析 |
| 10.9.1 企业发展基本情况 |
| 10.9.3 企业竞争优势分析 |
| 10.9.4 企业经营状况分析 |
| 10.9.5 企业最新发展动态 |
| 10.9.6 企业发展战略分析 |
10.10 北京荣之联科技股份有限公司公司竞争力分析 |
| 10.10.1 企业发展基本情况 |
| 10.10.2 企业主要产品分析 |
| 10.10.3 企业竞争优势分析 |
| 10.10.4 企业经营状况分析 |
| 10.10.5 企业最新发展动态 |
| 10.10.6 企业发展战略分析 |
|
第十一章 2016-2022年中国大数据行业发展趋势与前景分析 |
11.1 2016-2022年中国大数据市场发展前景 |
| 11.1.1 2016-2022年大数据市场发展潜力 |
| 11.1.2 2016-2022年大数据市场发展前景展望 |
| 11.1.3 2016-2022年大数据细分行业发展前景分析 |
11.2 2016-2022年中国大数据市场发展趋势预测 |
| 11.2.1 2016-2022年大数据行业发展趋势 |
| 11.2.2 2016-2022年大数据市场规模预测 |
| 11.2.3 2016-2022年大数据行业应用趋势预测 |
| 11.2.4 2016-2022年细分市场发展趋势预测 |
11.3 2016-2022年中国大数据行业供需预测 |
| zhōngguó dà shùjù hángyè shìchǎng tiáo chá yánjiū jí fāzhǎn qiánjǐng yùcè bàogào (2016 niánbǎn) |
| 11.3.1 2016-2022年中国大数据行业供给预测 |
| 11.3.2 2016-2022年中国大数据行业需求预测 |
| 11.3.3 2016-2022年中国大数据供需平衡预测 |
11.4 影响企业生产与经营的关键趋势 |
| 11.4.1 行业发展有利因素与不利因素 |
| 11.4.2 市场整合成长趋势 |
| 11.4.3 需求变化趋势及新的商业机遇预测 |
| 11.4.4 企业区域市场拓展的趋势 |
| 11.4.5 科研开发趋势及替代技术进展 |
| 11.4.6 影响企业销售与服务方式的关键趋势 |
|
第十二章 2016-2022年中国大数据行业市场发展机遇 |
12.1 大数据行业“十三五”规划研究 |
| 12.1.1 “十二五”行业发展回顾 |
| 12.1.2 “十三五”规划主要目标 |
| 12.1.3 “十三五”规划热点研究 |
| 12.1.4 “十三五”规划对行业影响分析 |
| 12.1.5 “十三五”规划下行业机遇分析 |
12.2 “一带一路”战略下行业发展机遇 |
| 12.2.1 “一带一路”战略基本概况 |
| 12.2.2 “一带一路”战略实施进度 |
| 12.2.3 “一带一路”战略预期目标 |
| 12.2.4 “一带一路”战略对行业影响分析 |
| 12.2.5 “一带一路”战略下行业机遇分析 |
12.3 “互联网+”战略下行业发展机遇 |
| 12.3.1 “互联网+”战略基本定义概念 |
| 12.3.2 “互联网+”战略基本特点分析 |
| 12.3.3 “互联网+”战略行业应用领域 |
| 12.3.4 “互联网+”战略对行业影响分析 |
| 12.3.5 “互联网+”战略下行业机遇分析 |
12.4 “新常态”背景下行业发展机遇 |
| 12.4.1 “新常态”经济下基本内涵定义 |
| 12.4.2 “新常态”经济下发展特点分析 |
| 12.4.3 “新常态”经济对行业影响分析 |
| 12.4.4 “新常态”经济下行业机遇分析 |
| 12.4.5 “新常态”经济下行业趋势分析 |
12.5 “工业4.0”背景下行业发展机遇 |
| 12.5.1 “工业4.0”基本内涵定义 |
| 12.5.2 “工业4.0”经济发展整体目标 |
| 12.5.3 “工业4.0”战略对行业影响分析 |
| 12.5.4 “工业4.0”背景下行业机遇分析 |
| 12.5.5 “工业4.0”背景下行业趋势分析 |
12.6 “中国制造2025”背景下行业发展机遇 |
| 12.6.1 “中国制造2025”基本内涵定义 |
| 12.6.2 “中国制造2025”提出背景分析 |
| 12.6.3 “中国制造2025”战略目标分析 |
| 12.6.4 “中国制造2025”对行业影响分析 |
| 12.6.4 “中国制造2025”下行业机遇分析 |
12.7 “中国制造2025”背景下行业发展机遇 |
| 12.7.1 “中国制造2025”基本内涵定义 |
| 12.7.2 “中国制造2025”提出背景分析 |
| 12.7.3 “中国制造2025”战略目标分析 |
| 12.7.4 “中国制造2025”对行业影响分析 |
| 12.7.5 “中国制造2025”下行业机遇分析 |
|
第十三章 2016-2022年中国大数据行业投资前景 |
13.1 大数据行业投资现状分析 |
| 13.1.1 大数据行业投资规模分析 |
| 13.1.2 大数据行业投资资金来源构成 |
| 13.1.3 大数据行业投资项目建设分析 |
| 13.1.4 大数据行业投资资金用途分析 |
| 13.1.5 大数据行业投资主体构成分析 |
13.2 大数据行业投资特性分析 |
| 13.2.1 大数据行业进入壁垒分析 |
| 13.2.2 大数据行业盈利模式分析 |
| 13.2.3 大数据行业盈利因素分析 |
13.3 大数据行业投资机会分析 |
| 13.3.1 产业链投资机会 |
| 13.3.2 细分市场投资机会 |
| 13.3.3 重点区域投资机会 |
| 13.3.4 产业发展的空白点分析 |
13.4 大数据行业投资风险分析 |
| 13.4.1 大数据行业政策风险 |
| 13.4.2 宏观经济风险 |
| 13.4.3 市场竞争风险 |
| 13.4.4 关联产业风险 |
| 13.4.5 产品结构风险 |
| 13.4.6 技术研发风险 |
| 13.4.7 其他投资风险 |
13.5 大数据行业投资潜力与建议 |
| 13.5.1 大数据行业投资潜力分析 |
| 13.5.2 大数据行业最新投资动态 |
| 13.5.3 大数据行业投资机会与建议 |
|
第十四章 2016-2022年中国大数据企业投资战略与客户策略分析 |
14.1 大数据企业发展战略规划背景意义 |
| 14.1.1 企业转型升级的需要 |
| 14.1.2 企业做大做强的需要 |
| 14.1.3 企业可持续发展需要 |
14.2 大数据企业战略规划制定依据 |
| 14.2.1 国家政策支持 |
| 14.2.2 行业发展规律 |
| 14.2.3 企业资源与能力 |
| 14.2.4 可预期的战略定位 |
14.3 大数据企业战略规划策略分析 |
| 14.3.1 战略综合规划 |
| 中国ビッグデータ業界の市場研究開発予測レポート（2016年版） |
| 14.3.2 技术开发战略 |
| 14.3.3 区域战略规划 |
| 14.3.4 产业战略规划 |
| 14.3.5 营销品牌战略 |
| 14.3.6 竞争战略规划 |
14.4 大数据中小企业发展战略研究 |
| 14.4.1 中小企业存在主要问题 |
| （1）缺乏科学的发展战略 |
| （2）缺乏合理的企业制度 |
| （3）缺乏现代的企业管理 |
| （4）缺乏高素质的专业人才 |
| （5）缺乏充足的资金支撑 |
| 14.4.2 中小企业发展战略思考 |
| （1）实施科学的发展战略 |
| （2）建立合理的治理结构 |
| （3）实行严明的企业管理 |
| （4）培养核心的竞争实力 |
| （5）构建合作的企业联盟 |
|
第十五章 (济′研′咨询)研究结论及建议 |
15.1 研究结论 |
15.2 建议 |
| 15.2.1 行业发展策略建议 |
| 15.2.2 行业投资方向建议 |
| 15.2.3 行业投资方式建议 |
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| 图表目录 |
| 图表 大数据行业特点 |
| 图表 大数据行业生命周期 |
| 图表 大数据行业产业链分析 |
| 图表 2013-2016年大数据行业市场规模分析 |
| 图表 2016-2022年大数据行业市场规模预测 |
| 图表 中国大数据行业盈利能力分析 |
| 图表 中国大数据行业运营能力分析 |
| 图表 中国大数据行业偿债能力分析 |
| 图表 中国大数据行业发展能力分析 |
| 图表 中国大数据行业经营效益分析 |
| 图表 2013-2016年大数据重要数据指标比较 |
| 图表 2013-2016年中国大数据行业销售情况分析 |
| 图表 2013-2016年中国大数据行业利润情况分析 |
| 图表 2013-2016年中国大数据行业资产情况分析 |
| 图表 2013-2016年中国大数据竞争力分析 |
| 图表 2016-2022年中国大数据产能预测 |
| 图表 2016-2022年中国大数据消费量预测 |
| 图表 2016-2022年中国大数据市场前景预测 |
| 图表 2016-2022年中国大数据市场价格走势预测 |
| 图表 2016-2022年中国大数据发展前景预测 |
| 图表 投资建议 |
| 图表 区域发展战略规划 |
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