2025年中国大数据市场现状调研与发展趋势预测分析报告
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内容介绍:
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大数据技术在过去十年间经历了爆炸式的增长,企业、政府和科研机构纷纷将其视为挖掘商业价值、优化决策和创新服务的利器。云计算、人工智能和物联网的发展加速了数据的产生、存储和处理,使得实时分析和预测模型成为可能。大数据在金融、医疗、零售和制造业等多个领域展现出巨大潜力。 |
未来,大数据行业的发展将更加注重数据治理、隐私保护和算法透明度。随着数据量的激增,高效的数据管理和隐私合规将变得至关重要。同时,数据伦理和公平性将成为社会关注的焦点,确保算法决策的公正性和可解释性。此外,边缘计算和量子计算等前沿技术将推动大数据处理能力的边界,开启新的应用领域。 |
《2025年中国大数据市场现状调研与发展趋势预测分析报告》全面梳理了大数据产业链,结合市场需求和市场规模等数据,深入剖析大数据行业现状。报告详细探讨了大数据市场竞争格局,重点关注重点企业及其品牌影响力,并分析了大数据价格机制和细分市场特征。通过对大数据技术现状及未来方向的评估,报告展望了大数据市场前景,预测了行业发展趋势,同时识别了潜在机遇与风险。报告采用科学、规范、客观的分析方法,为相关企业和决策者提供了权威的战略建议和行业洞察。 |
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第一章 大数据产业基本概述 |
1.1 大数据基本概念 |
1.1.1 大数据的定义 |
1.1.2 大数据的特征 |
1.1.3 大数据的类型 |
1.1.4 大数据与BI的区别 |
1.2 大数据产生的历史背景 |
1.2.1 信息技术的进步 |
1.2.2 互联网的诞生与发展 |
1.2.3 云计算的发展与应用 |
1.2.4 物联网的发展 |
1.2.5 社交网络的发展 |
1.2.6 智能终端的普及 |
1.3 大数据的作用与影响 |
1.3.1 大数据的作用与意义 |
(1)对于国家和政府 |
(2)对于企业 |
(3)对于个人 |
1.3.2 大数据的商业价值 |
1.3.3 大数据的影响与趋势 |
(1)对信息技术产业的影响 |
(2)对信息技术应用的影响 |
1.4 大数据产业链解析 |
1.4.1 大数据的生态系统 |
1.4.2 大数据产业的概念 |
1.4.3 大数据产业链构成 |
(1)数据产生与集聚层 |
(2)数据组织与管理层 |
(3)数据分析与发现层 |
(4)数据应用与服务层 |
1.5 大数据关键技术分析 |
1.5.1 大数据与云计算 |
(1)编程模型 |
(2)海量数据分布存储技术 |
(3)海量数据管理技术 |
(4)虚拟化技术 |
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(5)云计算平台管理技术 |
(6)并行计算和并行算法 |
(7)Web2.0 |
(8)面向服务的体系结构SOA |
(9)云安全 |
1.5.2 大数据处理工具 |
1.6 大数据带来的机遇与挑战 |
1.6.1 大数据带来的机遇 |
(1)大数据的挖掘和应用成为核心 |
(2)大数据为信息安全带来发展契机 |
(3)使商业智能和信息安全增速加快 |
1.6.2 大数据带来的挑战 |
(1)人才挑战 |
(2)技术挑战 |
(3)信息安全挑战 |
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第二章 全球大数据产业发展现状与预测 |
2.1 全球已全面进入大数据时代 |
2.1.1 全球大数据储量规模 |
2.1.2 全球大数据地区分布 |
2.2 全球大数据厂商创新成果分析 |
2.2.1 Hadoop分发 |
2.2.2 下一代数据仓库 |
2.2.3 大数据分析平台和应用 |
2.2.4 大数据即服务 |
2.2.5 非Hadoop大数据平台 |
2.3 全球大数据应用现状与动向 |
2.3.1 国外的数据开放战略与浪潮 |
2.3.2 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 |
2.3.3 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 |
2.4 2020-2025年全球大数据产业回顾 |
2.4.1 2020-2025年全球大数据发展回顾 |
2.4.2 2020-2025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 |
2.5 全球大数据产业商业模式分析 |
2.5.1 大数据内生型价值模式 |
2.5.2 大数据外生型价值模式 |
2.5.3 大数据寄生型价值模式 |
2.5.4 大数据产品型价值模式 |
2.5.5 大数据云计算服务型价值模式 |
2.6 全球大数据产业市场规模及预测 |
2.6.1 全球大数据产业规模及预测 |
2.6.2 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 |
2.7 全球大数据产业市场格局分析 |
2.7.1 全球大数据产业企业类型分析 |
2.7.2 全球大数据专营厂商收入占比 |
2.7.3 全球大数据专营厂商市场格局 |
2.8 全球大数据产业发展趋势与问题 |
2.8.1 全球大数据产业发展趋势 |
2.8.2 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 |
2.8.3 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 |
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第三章 中国大数据产业发展现状与前景预测 |
3.1 中国大数据时代已来临 |
3.1.1 互联网发展分析 |
(1)互联网网民规模 |
(2)互联网资源规模 |
3.1.2 社交媒体发展分析 |
(1)新闻网站 |
China Big data Market Current Status Research and Development Trend Forecast Analysis Report (2025) |
(2)网络视频 |
(3)搜索引擎 |
(4)即时通信 |
(5)网络社区 |
(6)微博 |
(7)博客/个人空间 |
3.1.3 物联网发展分析 |
(1)中国物联网行业的发展现状 |
(2)中国物联网行业的发展规模 |
3.1.4 电子商务发展分析 |
(1)中国电子商务行业发展概述 |
(2)中国电子商务行业发展规模 |
3.1.5 移动设备发展分析 |
3.1.6 数据量分析 |
3.2 中国政府对大数据科研的支持 |
3.2.1 计划 |
3.2.2 国家重大科技专项 |
3.2.3 物联网“十四五”发展规划 |
3.3 中国大数据产业发展现状分析 |
3.3.1 大数据产业链建设情况 |
3.3.2 大数据产业生命周期分析 |
3.3.3 大数据产业市场规模分析 |
3.3.4 大数据应用行业投资分布 |
3.3.5 大数据产业面临的挑战 |
3.4 中国大数据应用实践分析 |
3.4.1 大数据在经济预警方面的应用 |
3.4.2 大数据在市场营销方面的应用 |
3.4.3 大数据在医疗领域的应用 |
3.4.4 大数据在金融领域的应用 |
(1)2020-2025年中国大数据最新动向 |
3.4.5 企业大数据产品与技术动向 |
3.4.6 中关村大数据产业链雏形初现 |
3.4.7 地方政府推出政策助推大数据发展 |
3.4.8 华为联手英国大学开发“大数据” |
3.5 中国大数据产业前景预测 |
3.5.1 大数据产业总体规模预测 |
3.5.2 大数据产业细分市场预测 |
(1)大数据基础架构硬件市场预测 |
(2)大数据软件市场发展前景预测 |
(3)大数据服务市场发展前景预测 |
3.6 中国大数据产业发展路线图 |
3.6.1 大数据产业未来发展路线图 |
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第四章 中国企业大数据需求与应用趋势调查 |
4.1 调查背景 |
4.1.1 被调查者所属行业 |
4.1.2 被调查者企业规模 |
4.1.3 被调查企业每月新增数据规模 |
4.2 企业大数据需求分析 |
4.2.1 企业数据系统架构存在的问题 |
4.2.2 企业面临的数据技术难题 |
4.2.3 企业数据挖掘和分析面临的问题 |
4.3 企业大数据应用现状与规划 |
4.3.1 企业数据处理产品的服务商 |
4.3.2 企业大数据投入情况 |
4.3.3 企业部署开源大数据解决方案的计划 |
4.3.4 企业大数据的部署规模 |
4.4 企业大数据应用选型依据 |
4.4.1 企业做数据产品选型时考虑的因素 |
4.4.2 企业关注的数据产品特性 |
4.4.3 企业选择服务商时考虑的因素 |
4.5 企业大数据应用趋势分析 |
4.5.1 企业关注的数据管理新技术 |
4.5.2 企业如何看待商业智能的未来 |
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第五章 典型领域大数据应用价值与需求分析 |
5.1 政府 |
5.1.1 电子政务建设现状 |
5.1.2 政府大数据应用需求 |
5.1.3 政府大数据应用场景 |
5.1.4 政府大数据应用价值分析 |
5.1.5 政府大数据应用典型案例 |
5.1.6 政府大数据应用前景分析 |
5.2 电信 |
5.2.1 行业大数据应用需求分析 |
5.2.2 行业大数据应用场景分析 |
5.2.3 行业大数据应用价值分析 |
5.2.4 行业大数据应用典型案例 |
5.2.5 行业大数据应用前景分析 |
2025年中國大數據市場現狀調研與發展趨勢預測分析報告 |
5.3 金融 |
5.3.1 行业信息化建设现状 |
5.3.2 行业数据量及其特征 |
5.3.3 行业大数据应用需求分析 |
5.3.4 行业大数据应用场景分析 |
5.3.5 行业大数据应用价值分析 |
5.3.6 行业大数据应用典型案例 |
5.3.7 行业大数据应用前景分析 |
5.4 互联网 |
5.4.1 行业数据储量与特点 |
5.4.2 行业大数据应用需求分析 |
5.4.3 行业大数据应用场景分析 |
5.4.4 行业大数据应用价值分析 |
5.4.5 行业大数据应用经典案例 |
5.4.6 行业大数据应用前景分析 |
5.5 零售 |
5.5.1 行业信息化现状分析 |
5.5.2 行业数据量与特点分析 |
5.5.3 行业大数据应用场景分析 |
5.5.4 行业大数据应用价值分析 |
5.5.5 行业大数据应用经典案例 |
5.5.6 行业大数据应用前景分析 |
5.6 医疗 |
5.6.1 行业信息化建设情况 |
5.6.2 行业数据量及其特点 |
5.6.3 行业大数据应用场景分析 |
5.6.4 行业大数据应用价值分析 |
5.6.5 行业大数据应用典型案例 |
5.6.6 行业大数据应用前景分析 |
5.7 智慧城市 |
5.7.1 智慧城市建设情况分析 |
(1)智慧城市投资规模及预测 |
(2)智慧城市IT投资分析 |
5.7.2 智慧城市大数据应用需求 |
5.7.3 智慧城市大数据应用价值 |
5.7.4 智慧城市大数据应用经典案例 |
5.7.5 智慧城市大数据应用前景 |
5.8 能源 |
5.8.1 行业信息化建设现状分析 |
5.8.2 行业大数据应用需求分析 |
5.8.3 行业大数据应用场景分析 |
5.8.4 行业大数据应用价值分析 |
5.8.5 行业大数据应用经典案例 |
5.8.6 行业大数据应用前景分析 |
5.9 制造业 |
5.9.1 行业信息化建设现状 |
5.9.2 行业数据量及其特点 |
5.9.3 行业大数据应用需求分析 |
5.9.4 行业大数据应用场景分析 |
5.9.5 行业大数据应用价值分析 |
5.9.6 行业大数据应用典型案例 |
5.9.7 行业大数据应用前景分析 |
5.10 其它领域 |
5.10.1 教育行业大数据应用需求 |
5.10.2 军事行业大数据应用需求 |
5.10.3 旅游行业大数据应用需求 |
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第六章 国内外企业大数据产业战略布局 |
6.1.1 IBM |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.2 HP |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.3 Intel |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
6.1.4 Teradata |
2025 nián zhōngguó Dà shù jù shìchǎng xiànzhuàng diàoyán yǔ fāzhǎn qūshì yùcè fēnxī bàogào |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.5 Dell |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.6 ORACLE |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.7 SAP |
(1)大数据布局进程 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.8 EMC |
(1)大数据布局进程 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.9 CiscoSystems |
(1)大数据布局进程 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.10 Microsoft |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.11 Accenture |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据收入及占比 |
(4)大数据业务结构分析 |
6.1.12 Fusion-io |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.13 PwC |
(1)大数据市场定位 |
(2)大数据收入及占比 |
(3)大数据业务结构分析 |
6.1.14 SASInstitue |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.15 Splunk |
(1)大数据市场定位 |
(2)大数据解决方案 |
(3)给用户带来的价值 |
(4)大数据收入及占比 |
(5)大数据业务结构分析 |
6.1.16 Deloitte |
2025年の中国のビッグデータ市場の現状調査と発展動向予測分析レポート |
(1)大数据市场定位 |
(2)大数据收入及占比 |
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6.1.17 Amazon |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据解决方案 |
(3)大数据收入及占比 |
(4)大数据业务结构分析 |
6.1.18 TableauSoftware |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)大数据收入及占比 |
6.1.19 NetApp |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
(6)大数据业务结构分析 |
6.1.20 Hitachi |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
6.1.21 Informatica |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
6.1.22 Fujitsu |
(1)大数据布局线路 |
(2)大数据市场定位 |
(3)大数据解决方案 |
(4)给用户带来的价值 |
(5)大数据收入及占比 |
6.1.23 其它企业 |
(1)Google |
(2)Facebook |
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