2015-2020年中国大数据行业市场研究分析及投资前景预测报告

第一章 大数据产业相关概述

　　1.1　大数据介绍

　　　　1.1.1　大数据的定义

　　　　1.1.2　大数据的产生

　　　　1.1.3　大数据的特点

　　　　1.1.4　大数据的数据来源

　　　　1.1.5　大数据的发展阶段

　　1.2　大数据的价值及影响

　　　　1.2.1　大数据的价值

　　　　1.2.2　大数据研究意义

　　　　1.2.3　大数据对信息时代的影响

　　1.3　大数据产业简介

　　　　1.3.1　大数据产业的概念

　　　　1.3.2　大数据产业链分析

　　　　1.3.3　大数据产业发展的必然性

　　　　1.3.4　大数据产业的战略地位

 

第二章 大数据产业发展PEST环境分析

　　2.1　政策（Political）环境

　　　　2.1.1　发达国家大数据政策对比分析

　　　　2.1.2　工信部发布数据中心建设指导意见

　　　　2.1.3　中国大数据战略需上升到国家层面

　　2.2　经济（Economic）环境

　　　　2.2.1　国际经济发展形势

　　　　2.2.2　中国经济运行现状

　　　　2.2.3　中国经济支撑因素

　　　　2.2.4　中国经济发展预测

　　2.3　社会（Social）环境

　　　　2.3.1　人口环境分析

　　　　2.3.2　文化环境分析

　　　　2.3.3　城镇化水平

　　　　2.3.4　行业背景分析

　　2.4　技术（Technological）环境

　　　　2.4.1　大数据关键技术介绍

　　　　2.4.2　大数据技术研发热点分析

　　　　2.4.3　世界主要企业加快技术研发

　　　　2.4.4　数据中心发展的技术影响因素

 

第三章 2013-2015年国际大数据产业的发展

　　3.1　2013-2015年全球大数据产业总体发展分析

　　　　3.1.1　全球大数据产业现状综述

　　　　3.1.2　全球大数据应用状况调查

　　　　3.1.3　全球大数据行业市场格局分析

　　　　3.1.4　全球半数运营商布局大数据业务

　　　　3.1.5　部分国家运营商大数据发展状况

　　3.2　2013-2015年欧盟开放数据战略分析

　　　　3.2.1　欧盟大数据技术研发创新资助力度加大

　　　　3.2.2　欧盟大数据产业发展战略

　　　　3.2.3　欧盟推进大数据技术应用举措

　　　　3.2.4　欧盟大数据发展规划

　　3.3　2013-2015年美国大数据产业发展分析

　　　　3.3.1　美国政府的大数据发展战略

　　　　3.3.2　美国大数据产业现状

　　　　3.3.3　美国推动大数据技术发展的措施

　　　　3.3.4　美国大数据的应用案例

　　　　3.3.5　美国针对大数据安全问题制定的政策

　　　　3.3.6　美国大数据产业发展经验借鉴

　　3.4　2013-2015年日本大数据产业发展分析

　　　　3.4.1　日本大数据产业地位分析

　　　　3.4.2　日本大数据产业现状综述

　　　　3.4.3　日本大数据市场规模及趋势

　　　　3.4.4　日本看好大数据经济效益

　　　　3.4.5　日本将运行大数据预防灾害

　　　　3.4.6　日本大数据产业重点企业分析

　　3.5　2013-2015年其他国家大数据产业发展状况

　　　　3.5.1　英国

　　　　3.5.2　法国

　　　　3.5.3　澳大利亚

　　　　3.5.4　韩国

　　　　3.5.5　新加坡

 

第四章 2013-2015年中国大数据产业的发展

　　4.1　2013-2015年中国大数据产业发展综述

　　　　4.1.1　中国大数据产业现状综合分析

　　　　4.1.2　中国大数据产业的发展阶段

　　　　4.1.3　大数据带动新兴产业发展

　　　　4.1.4　大数据需求推动云基地建设

　　4.2　2013-2015年中国大数据产业布局透析

　　　　4.2.1　大数据在中国的行业分布

　　　　4.2.2　大数据在中国的地域分布

　　　　4.2.3　大数据在中国的企业规模分布

　　4.3　2013-2015年中国大数据产业需求分析

　　　　4.3.1　主要行业大数据的需求状况

　　　　4.3.2　企业大数据的应用及需求状况

　　　　4.3.3　大数据存储领域的需求分析

　　　　4.3.4　中国小型机市场需求分析

　　4.4　2013-2015年大数据业务的商业模式

　　　　4.4.1　商业模式的概念

　　　　4.4.2　大数据业务的商业模式类型

　　　　4.4.3　大数据商业模式及应用特点

　　　　4.4.4　中国大数据商业模式初步形成

　　　　4.4.5　大数据创新商业模式的构建

　　4.5　2013-2015年中国大数据产业区域发展状况

　　　　4.5.1　贵州省

　　　　4.5.2　山东省

　　　　4.5.3　广东省

　　　　4.5.4　上海市

　　　　4.5.5　重庆市

　　4.6　2013-2015年大数据产业竞争格局

　　　　4.6.1　不同规模企业的竞争力分析

　　　　4.6.2　IT产业竞相布局大数据产业

　　　　4.6.3　网络保险市场大数据竞争状况

　　　　4.6.4　企业在智慧城市建设领域中的竞争

　　4.7　中国大数据产业存在的问题

　　　　4.7.1　我国大数据产业发展存在的问题

　　　　4.7.2　中国大数据产业的现实挑战

　　　　4.7.3　中国大数据应用面临的挑战

　　　　4.7.4　大数据带来的安全问题分析

　　4.8　中国大数据产业的发展策略

　　　　4.8.1　大数据应作为国家竞争的战略重点

　　　　4.8.2　大数据产业理性发展的政策建议

　　　　4.8.3　中国应加快大数据的研发与应用

　　　　4.8.4　应避免大数据的过度建设

 

第五章 2013-2015年重点行业大数据的应用分析

　　5.1　医疗行业

　　　　5.1.1　医疗行业大数据应用价值

　　　　5.1.2　医疗行业大数据应用状况

　　　　5.1.3　医疗行业的数据类型分析

　　　　5.1.4　大数据对医疗行业的影响

　　　　5.1.5　医疗行业大数据应用的掣肘

　　　　5.1.6　医疗大数据实现中的关键问题

　　5.2　金融行业

　　　　5.2.1　金融大数据相关概念及特点

　　　　5.2.2　金融大数据技术特点及方向

　　　　5.2.3　金融行业大数据应用价值

　　　　5.2.4　金融行业大数据应用背景

　　　　5.2.5　金融行业大数据应用需求

　　　　5.2.6　金融行业大数据应用现状

　　　　5.2.7　金融行业大数据应用案例

　　　　5.2.8　金融行业大数据应用发展展望

　　5.3　电子商务

　　　　5.3.1　大数据处理对电子商务的影响

　　　　5.3.2　电子商务大数据应用价值

　　　　5.3.3　电子商务大数据应用需求

　　　　5.3.4　电子商务大数据的发展机遇

　　　　5.3.5　电子商务大数据应用挑战

　　　　5.3.6　电商企业大数据应用策略

　　5.4　零售行业

　　　　5.4.1　零售行业大数据应用价值

　　　　5.4.2　零售行业大数据应用需求

　　　　5.4.3　零售企业大数据应用状况

　　　　5.4.4　零售行业线下数据采集方式

　　　　5.4.5　零售行业大数据应用案例

　　5.5　电信行业

　　　　5.5.1　电信行业大数据应用价值

　　　　5.5.2　电信行业大数据应用背景

　　　　5.5.3　电信行业大数据应用需求

　　　　5.5.4　电信行业大数据应用总况

　　　　5.5.5　电信行业大数据应用案例

　　　　5.5.6　电信行业大数据应用发展展望

　　5.6　交通行业

　　　　5.6.1　交通行业大数据应用背景

　　　　5.6.2　交通行业大数据应用需求

　　　　5.6.3　交通行业大数据应用案例

　　　　5.6.4　交通行业大数据应用问题及对策

　　　　5.6.5　交通行业大数据应用发展展望

　　5.7　智慧城市

　　　　5.7.1　中国智慧城市发展现状

　　　　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案例

　　　　5.7.5　智慧城市大数据应用发展展望

　　5.8　政府公共服务

　　　　5.8.1　政府公共服务中大数据应用价值

　　　　5.8.2　政府网络执政中大数据应用挑战

　　　　5.8.3　政府统计工作中大数据应用机遇

　　　　5.8.4　大数据时代对政府信息公开的需求

　　　　5.8.5　军队管理中大数据的应用策略

　　5.9　其他行业

　　　　5.9.1　房地产业大数据应用状况

　　　　5.9.2　服装行业大数据应用分析

　　　　5.9.3　旅游行业大数据应用策略

　　　　5.9.4　影视行业大数据应用分析

　　　　5.9.5　媒体行业大数据应用状况及趋势

 

第六章 2013-2015年中国大数据重点应用领域分析

　　6.1　大数据一体机市场分析

　　　　6.1.1　大数据一体机简介

　　　　6.1.2　大数据一体机的优劣分析

　　　　6.1.3　大数据一体机的用户类型

　　　　6.1.4　国外竞争格局与品牌分布

　　　　6.1.5　国内市场竞争格局分析

　　　　6.1.6　国内企业竞争优劣势分析

　　　　6.1.7　国内主流品牌及其特点

　　6.2　大数据处理和分析软件市场分析

　　　　6.2.1　大数据与商业智能的关系

　　　　6.2.2　商业智能软件的应用价值

　　　　6.2.3　全球商业分析软件市场规模

　　　　6.2.4　全球大数据软件市场发展态势

　　　　6.2.5　国内大数据软件市场发展状况

　　　　6.2.6　国内商业智能软件下游市场

　　　　6.2.7　全球大数据软件市场发展潜力

 

第七章 2013-2015年国外大数据行业重点企业发展形势

　　7.1　IBM

　　　　7.1.1　企业发展概况

　　　　7.1.2　2013-2015年IBM经营状况分析

　　　　7.1.3　IBM大数据领域中国客户案例

　　7.2　甲骨文

　　　　7.2.1　企业发展概况

　　　　7.2.2　2014-2015财年甲骨文经营状况分析

　　　　7.2.3　甲骨文大数据解决方案透析

　　　　7.2.4　甲骨文大数据领域研发动态

　　　　7.2.5　甲骨文大数据策略

　　　　7.2.6　未来大数据成甲骨文发展重点

　　7.3　微软

　　　　7.3.1　企业发展概况

　　　　7.3.2　2014-2015财年微软经营状况分析

　　　　7.3.3　微软大数据解决方案透析

　　　　7.3.4　微软大数据解决方案的优势

　　　　7.3.5　微软大数据发展现状

　　7.4　SAP

　　　　7.4.1　企业发展概况

　　　　7.4.2　2013-2015年SAP经营状况分析

　　　　7.4.3　SAP大数据解决方案透析

　　　　7.4.4　SAP在中国市场的地位分析

　　7.5　EMC

　　　　7.5.1　企业发展概况

　　　　7.5.2　2013-2015年EMC经营状况分析

　　　　7.5.3　EMC大数据领域的发展战略

　　　　7.5.4　EMC在中国市场的发展策略

　　7.6　惠普

　　　　7.6.1　企业发展概况

　　　　7.6.2　2013-2015财年惠普经营状况分析

　　　　7.6.3　惠普大数据领域发展动态

　　　　7.6.4　惠普云监控大数据解决方案解析

　　7.7　其他企业

　　　　7.7.1　Teradata

　　　　7.7.2　NetApp

　　　　7.7.3　亚马逊

　　　　7.7.4　Google

　　　　7.7.5　Cloudera

 

第八章 2013-2015年国内大数据行业重点企业发展形势

　　8.1　中国移动通信集团公司

　　　　8.1.1　企业发展概况

　　　　8.1.2　2013年公司营状况分析

　　　　8.1.3　2014年公司经营状况分析

　　　　8.1.4　2015年公司经营状况分析

　　　　8.1.5　中国移动大数据发展动态

　　8.2　中国联通集团

　　　　8.2.1　企业发展概况

　　　　8.2.2　经营效益分析

　　　　8.2.3　业务经营分析

　　　　8.2.4　财务状况分析

　　　　8.2.5　未来前景展望

　　8.3　中国电信集团公司

　　　　8.3.1　企业发展概况

　　　　8.3.2　2013年公司经营状况分析

　　　　8.3.3　2014年公司经营状况分析

　　　　8.3.4　2015年公司经营状况分析

　　8.4　百度公司

　　　　8.4.1　企业发展概况

　　　　8.4.2　2013年公司经营状况分析

　　　　8.4.3　2014年公司经营状况分析

　　　　8.4.4　2015年公司经营状况分析

　　8.5　腾讯公司

　　　　8.5.1　企业发展概况

　　　　8.5.2　2013年公司经营状况分析

　　　　8.5.3　2014年公司经营状况分析

　　　　8.5.4　2015年公司经营状况分析

　　8.6　北京拓尔思信息技术股份有限公司

　　　　8.6.1　企业发展概况

　　　　8.6.2　经营效益分析

　　　　8.6.3　业务经营分析

　　　　8.6.4　财务状况分析

　　　　8.6.5　未来前景展望

　　8.7　北京东方国信科技股份有限公司

　　　　8.7.1　企业发展概况

　　　　8.7.2　经营效益分析

　　　　8.7.3　业务经营分析

　　　　8.7.4　财务状况分析

　　　　8.7.5　未来前景展望

　　8.8　北京同有飞骥科技股份有限公司

　　　　8.8.1　企业发展概况

　　　　8.8.2　经营效益分析

　　　　8.8.3　业务经营分析

　　　　8.8.4　财务状况分析

　　　　8.8.5　未来前景展望

　　8.9　浪潮集团

　　　　8.9.1　企业发展概况

　　　　8.9.2　公司云计算发展战略

　　　　8.9.3　公司大数据一体机全面解析

　　　　8.9.4　公司发展大数据的优劣势分析

　　8.10　华为技术有限公司

　　　　8.10.1　企业发展概况

　　　　8.10.2　公司联手拓尔思推出大数据一体机

　　　　8.10.3　公司发布企业级大数据分析平台

　　　　8.10.4　公司与央视合作开发大数据存储系统

　　8.11　阿里巴巴集团

　　　　8.11.1　企业发展概况

　　　　8.11.2　公司经营状况

　　　　8.11.3　公司大数据起手开局

　　　　8.11.4　公司大数据应用策略

　　　　8.11.5　公司B2B业务的大数据模式

 

第九章 大数据产业投资战略分析

　　9.1　全球大数据产业投资状况

　　　　9.1.1　大数据市场的投资空间巨大

　　　　9.1.2　全球数据中心的建设投入状况

　　　　9.1.3　大数据行业获得风投青睐

　　　　9.1.4　大数据行业风险投资的动向

　　　　9.1.5　大数据领域投融资案例

　　9.2　中国大数据产业投资现状

　　　　9.2.1　中国大数据产业投资历程回顾

　　　　9.2.2　中国大数据产业投资领域分布

　　　　9.2.3　国内外大数据创业和投资对比

　　　　9.2.4　大数据创业和投资存在概念泡沫

　　　　9.2.5　国内大数据创业企业发展策略

　　9.3　大数据产业投资机遇

　　　　9.3.1　中国大数据产业的投资机遇

　　　　9.3.2　大数据产业的投资热点分析

　　　　9.3.3　大数据带来的投资新机遇分析

　　　　9.3.4　大数据应用行业的潜在市场价值

　　9.4　大数据产业投资风险及防范

　　　　9.4.1　大数据行业的投资风险综述

　　　　9.4.2　数据的流动性和可获取性风险

　　　　9.4.3　大数据项目投资风险急剧增加

　　　　9.4.4　评估大数据产业投资回报的措施

 

第十章 2015-2020年大数据产业发展前景及趋势

　　10.1　全球大数据产业发展前景及趋势预测

　　　　10.1.1　全球大数据市场规模预测

　　　　10.1.2　全球大数据与分析方案市场收入预测

　　　　10.1.3　全球大数据市场人才需求预测

　　10.2　中国大数据产业发展前景及趋势预测

　　　　10.2.1　中国大数据市场带来的发展机会

　　　　10.2.2　中国大数据应用市场发展趋势分析

　　　　10.2.3　改变渠道模式的大数据趋势分析

　　　　10.2.4　中国大数据技术与产品发展趋势

　　10.3　三胜咨询对2015-2020年中国大数据产业预测分析

　　　　10.3.1　三胜咨询对2015-2020年中国大数据市场规模预测

　　　　10.3.2　三胜咨询对2015-2020年全球大数据市场规模预测

　　　　10.3.3　三胜咨询对2015-2020年中国移动互联网市场规模预测

　　　　10.3.4　三胜咨询对2015-2020年中国金融行业大数据投资规模预测

 

图表目录  

图表：大数据的4V特征

图表：大数据的构成

图表：大数据的发展阶段

图表：大数据产业链全景图

图表：大数据产业相关企业一览图

图表：大数据产业链示意图

图表：大数据政策比较框架

图表：各国大数据战略规划比较

图表：各国技术能力储备政策比较

图表：国外政府数据开放与共享主要政策

图表：国外政府数据开放与共享主要政策（续）

图表：2012-2014年七国集团GDP增长率

图表：2012-2014年金砖国家及部分亚洲经济体GDP同比增长率

图表：2014年全球及主要经济体制造业和服务业PMI

图表：2014年全球及主要经济体制造业PMI新订单和出口新订单指数

图表：2013-2014年国内生产总值增长速度（累计同比）

图表：2014-2015年国内生产总值增长速度（累计同比）

图表：2014-2015年规模以上工业增加值增速（月度同比）

图表：2014-2015年固定资产投资（不含农户）增速（累计同比）

图表：2014-2015年房地产开发投资名义增速（累计同比）

图表：移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球出货量对比

图表：移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球保有量对比

图表：大数据关键技术

图表：调查样本企业行业分布

图表：调查样本企业地域分布

图表：调查样本企业规模分布

图表：2013年互联网行业大数据应用场景

图表：2013年电信行业大数据应用场景

图表：金融行业大数据应用场景

图表：制造行业大数据应用场景

图表：企业现有的数据规模

图表：企业数据类型的构成

图表：大数据时代企业所能感觉到的数据变化

图表：目前企业处理大数据所面临的问题

图表：企业对大数据的态度和认知

图表：企业在线则大数据平台时所考虑的因素

图表：企业小型机的当前使用情况及未来计划

图表：大数据智能洞察金融业

图表：金融行业客户的重要性

图表：大数据洞察推动民生银行的转型与创新

图表：大数据预测金融欺诈

图表：2012-2015年中国金融行业IT投资规模与增长

图表：2012-2013年中国金融行业IT投资结构

图表：2013年中国金融行业大数据应用投资结构

图表：2014年中国金融机构数量

图表：银行大数据基本状况

图表：保险业数据信息服务市场规模

图表：证券业数据信息服务市场规模

图表：中信银行大数据应用技术架构图

图表：客户综合分析管理系统功能架构图

图表：客户生命周期服务管理

图表：2015-2020年中国金融行业IT投资结构预测

图表：2014-2015年中国金融行业大数据应用规模与增长

图表：2015-2020年中国金融行业大数据应用结构预测

图表：移动互联网时代产业竞争分析

图表：2008-2013年电信行业投资规模

图表：2012-2013年中国电信行业IT投资规模

图表：电信运营商大数据应用

图表：大数据与客户生命周期管理

图表：广东移动使用的Apache Hadoop软件的英特尔分发版

图表：电信运营商大数据处理需求

图表：2015-2020年三大运营商未来大数据投资预测

图表：智能交通的数据处理体系

图表：2013年智慧城市大数据应用分布

图表：基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案

图表：2015-2020年中国智慧城市大数据应用规模预测

图表：2015-2020年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测

图表：大数据在房地产开发中的应用分析

图表：房地产企业精准营销流程

图表：大数据在房地产营销中的应用分析

图表：2007年至2015年央视一套（CCTV-1）央视春晚收视率

图表：大互联网电视集成业务牌照方

图表：什么是大数据

图表：2011-2013年IBM公司全面收益表

图表：2012-2014年IBM公司全面收益表

图表：2012-2014年IBM公司分地区收入情况

图表：2015年IBM公司全面收益表（未审计）

图表：2013-2015财年甲骨文公司全面收益表

图表：2015财年甲骨文公司全面收益表（未经审计）

图表：2012-2014财年微软公司全面收益表

图表：2013-2015财年微软公司全面收益表

图表：2015财年微软公司全面收益表（未审计）

图表：2011-2013财年SAP公司全面收益表

图表：2012-2014年SAP公司全面收益表

图表：2012-2014年SAP公司分地区收入情况

图表：2015年SAP公司全面收益表

图表：2015年SAP公司分地区收入情况

图表：2011-2013年EMC全面收益表

图表：2012-2014年EMC全面收益表

图表：2012-2014年EMC分地区收入情况

图表：2015年EMC全面收益表（未审计）

图表：2015年EMC分地区收入情况

图表：2011-2013财年惠普全面收益表

图表：2013-2014财年惠普全面收益表

图表：2012-2014财年惠普公司分地区收入情况

图表：2013-2015财年惠普全面收益表

图表：2013-2015财年惠普公司分地区收入情况

图表：惠普PCS云监控系统解决方案架构

图表：惠普分布式并行计算存储云平台

图表：2012-2013年中国移动全面收益表

图表：2013-2014年中国移动合并综合收益表

图表：2013-2014年中国移动分产品销售收入情况

图表：2014-2015年中国移动合并综合收益表

图表：2014-2015年中国移动分产品销售收入情况

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司总资产和净资产

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司现金流量

图表：2015年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司成长能力

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司运营能力

图表：2013-2015年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力

图表：2012-2013年中国电信全面收益表

图表：2013-2014年中国电信合并综合收益表

图表：2013-2014年中国电信分产品收入情况

图表：2014-2015年中国电信合并综合收益表

图表：2014-2015年中国电信分产品收入情况

图表：2012-2013年百度全面收益表

图表：2012-2014年百度综合收益表

图表：2012-2014年百度不同地区销售情况表

图表：2015年百度综合收益表

图表：2012-2013年腾讯全面收益表

图表：2013-2014年腾讯控股合并综合收益表

图表：2013-2014年腾讯控股分产品收入情况

图表：2013-2014年腾讯控股分地区收入情况

图表：2014-2015年腾讯控股合并综合收益表

图表：2014-2015年腾讯控股分产品收入情况

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司总资产和净资产

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量

图表：2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力

图表：2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司总资产和净资产

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司现金流量

图表：2015年北京东方国信科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司成长能力

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司运营能力

图表：2013-2015年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司总资产和净资产

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量

图表：2015年北京同有飞骥科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力

图表：2013-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力

图表：2014-2015财年阿里巴巴集团综合损益表

图表：调查分析所涉及的中外大数据创业型企业名录及领域分类

图表：大数据投资领域分类

图表：所有国内外大数据企业在基础设施方面的分布

图表：所有国内外大数据企业在应用产品方面的分布

图表：国内外大数据企业所在领域的对比

图表：一定时间范国外每月获得投资的大数据企业数量分布图

图表：麦肯锡全球研究所针对美国各个行业应用大数据做的评估

图表：三胜咨询对2015-2020年中国大数据市场规模预测

图表：三胜咨询对2015-2020年全球大数据市场规模预测

图表：三胜咨询对2015-2020年中国移动互联网市场规模预测

图表：三胜咨询对2015-2020年中国金融行业大数据投资规模预测

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　　继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。

　　云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。

　　2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的战略布局，制定战略规划。美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》，斥资2亿美元用于大数据研究；英国政府预计在大数据和节能计算研究上投资1.89亿英镑；法国政府宣布投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目；日本在新一轮IT振兴计划中，将发展大数据作为国家战略层面提出，重点关注大数据应用技术，如社会化媒体、新医疗、交通拥堵治理等公共领域的应用。中国的“基础研究大数据服务平台应用示范项目”正在启动，有关部门正在积极研究相关发展目标、发展原则、关键技术等方面的顶层设计。

　　伴随互联网日益渗透人们的日常生活，基于社交平台和搜索引擎的用户行为数据开始被广泛应用于各个领域。因为能有效映射市场主体的情绪，互联网大数据也逐渐成为投资市场新的“基因”。我国积极支持大数据应用发展，在2015年3月5日举行的两会中，李克强总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。

　　目前我国大数据产业还处于发展初期，市场规模仍然比较小，而且主导厂商仍以外企居多。2016年我国大数据应用的整体市场规模将突破百亿元量级，未来将形成全球最大的大数据产业带。然而，相对于发展前景的乐观预测，我国发展大数据产业面临的现实挑战更值得认真分析和对待。

　　三胜咨询发布的《2015-2020年中国大数据行业市场研究分析及投资前景预测报告》共十章。首先介绍了大数据和大数据产业的定义、特点、地位等，接着分析了大数据的发展背景及影响因素，然后重点分析了国内外大数据行业的发展，并对重点行业大数据的应用、大数据重点应用领域进行了细致的透析。随后，报告详细解析了国内外大数据行业重点企业的发展形势，最后重点分析了大数据行业的投资状况，并对其未来发展前景做出了科学的预测。

　　本研究报告数据主要来自于国家统计局、三胜咨询产业研究中心、三胜咨询市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对大数据行业有个系统深入的了解、或者想投资大数据行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。