2016-2020年中国大数据市场调查分析与发展趋势研究预测报告

第一部分 大数据行业发展综述 28

第一章 大数据产业基本概述 28

　　第一节 大数据基本概念 28

　　　　一、大数据的定义 28

　　　　二、大数据的特征 29

　　　　三、大数据的类型 29

　　　　四、大数据与BI的区别 30

　　第二节 大数据产生的历史背景 31

　　　　一、信息技术的进步 31

　　　　二、互联网的诞生与发展 34

　　　　三、云计算的发展与应用 37

　　　　四、物联网的发展 39

　　　　五、社交网络的发展 39

　　　　六、智能终端的普及 40

　　第三节 大数据的作用与影响 43

　　　　一、大数据的作用与意义 43

　　　　1、对于国家和政府 43

　　　　2、对于企业 46

　　　　3、对于个人 48

　　　　二、大数据的商业价值 49

　　　　三、大数据的影响与 50

　　　　1、对信息技术产业的影响 50

　　　　2、对信息技术应用的影响 51

　　第四节 大数据产业链解析 52

　　　　一、大数据的生态系统 53

　　　　二、大数据产业的概念 54

　　　　三、大数据产业链构成 55

　　　　1、数据产生与集聚层 55

　　　　2、数据组织与管理层 55

　　　　3、数据分析与发现层 55

　　　　4、数据应用与服务层 56

　　第五节 大数据关键技术分析 56

　　　　一、大数据与云计算 56

　　　　1、编程模型 56

　　　　2、海量数据分布存储技术 59

　　　　3、海量数据管理技术 61

　　　　4、虚拟化技术 64

　　　　5、云计算平台管理技术 64

　　　　6、并行计算和并行算法 65

　　　　7、Web2.0 66

　　　　8、面向服务的体系结构SOA 66

　　　　9、云安全 67

　　　　二、大数据处理工具 69

　　　　1、Hadoop 69

　　　　2、HPCC 70

　　　　3、Storm 71

　　　　4、ApacheDrill 72

　　　　5、RapidMiner 73

　　　　6、PentahoBI 74

　　第六节 大数据带来的机遇与挑战 75

　　　　一、大数据带来的机遇 75

　　　　1、大数据的挖掘和应用成为核心 75

　　　　2、大数据为信息安全带来发展契机 75

　　　　3、使商业智能和信息安全增速加快 76

　　　　二、大数据带来的挑战 77

　　　　1、人才 77

　　　　2、技术 77

　　　　3、信息安全 79

　　　　 

第二部分 大数据行业市场调研 81

第二章 全球大数据产业发展现状与预测 81

　　第一节 全球已全面进入大数据时代 81

　　　　一、全球大数据储量规模 81

　　　　二、全球大数据地区分布 81

　　第二节 全球大数据厂商创新成果分析 81

　　　　一、Hadoop分发 82

　　　　二、下一代数据仓库 82

　　　　三、大数据分析平台和应用 82

　　　　1、大数据分析的分类 82

　　　　2、数据分析的算法复杂度 84

　　　　3、大数据分析应用 89

　　　　四、大数据即服务 89

　　　　1、大数据即服务定义 90

　　　　2、大数据即服务的用例 91

　　　　3、大数据即服务元素 91

　　第三节 全球大数据应用现状与动向 91

　　　　一、国外的数据开放战略与浪潮 91

　　　　1、国外推行大数据战略的原因 92

　　　　2、国外推行大数据战略的主要做法 94

　　　　二、国外大数据应用现状与经济价值 96

　　　　1、美国大数据应用现状与价值 96

　　　　2、欧洲大数据应用现状与价值 98

　　　　3、日本大数据应用现状与价值 99

　　　　三、大数据已上升到国家战略高度 99

　　　　1、美国提出大数据发展计划 99

　　　　2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域 104

　　　　3、日本新ICT战略重点关注大数据 104

　　　　4、韩国推出大数据中心战略 110

　　第四节 2015年全球大数据产业回顾 110

　　　　一、2015年全球大数据发展回顾 110

　　　　二、2015年全球大数据热点事件 111

　　　　1、技术平台全面发展 111

　　　　2、大数据一体机盛行 112

　　　　3、企业对大数据的投入增加 112

　　　　4、业界巨头加快产业链布局 114

　　　　5、新兴企业不断涌现 114

　　第五节 全球大数据产业商业模式分析 115

　　　　一、大数据内生型价值模式 115

　　　　二、大数据外生型价值模式 115

　　　　三、大数据寄生型价值模式 116

　　　　四、大数据产品型价值模式 116

　　　　五、大数据云计算服务型价值模式 116

　　第六节 全球大数据产业市场规模及预测 116

　　　　一、全球大数据产业规模及预测 117

　　　　二、全球大数据细分市场及预测 117

　　　　1、全球大数据细分市场 117

　　　　2、大数据专业服务市场及预测 118

　　　　3、大数据计算机市场规模及预测 118

　　　　4、大数据软件市场规模及预测 119

　　第七节 全球大数据产业市场格局分析 119

　　　　一、全球大数据产业企业类型分析 119

　　　　二、全球大数据专营厂商收入占比 120

　　　　三、全球大数据专营厂商市场格局 120

　　第八节 全球大数据产业发展趋势与问题 121

　　　　一、全球大数据产业发展趋势 121

　　　　二、全球大数据技术发展趋势 122

　　　　1、技术趋向多样化 122

　　　　2、基于云的数据分析平台将更趋完善 122

　　　　3、数据分析集逐步扩大 122

　　　　三、全球大数据面临的主要问题 123

　　　　1、大数据存储技术 123

　　　　2、数据深度分析与挖掘 123

　　　　3、数据安全 124

　　　　4、隐私保护 124

　　　　 

第三章 中国大数据产业发展现状与趋势分析 127

　　第一节 中国大数据时代已来临 127

　　　　一、互联网发展分析 127

　　　　1、互联网网民规模 127

　　　　2、互联网资源规模 134

　　　　二、社交媒体发展分析 139

　　　　1、新闻网站 139

　　　　2、网络视频 140

　　　　3、搜索引擎 140

　　　　4、即时通信 141

　　　　5、网络社区 142

　　　　6、微博 142

　　　　7、博客/个人空间 143

　　　　三、物联网发展分析 144

　　　　1、中国物联网行业的发展现状 144

　　　　2、中国物联网行业的发展规模 146

　　　　四、电子商务发展分析 147

　　　　1、中国电子商务行业发展概述 147

　　　　2、中国电子商务行业发展规模 152

　　　　五、移动设备发展分析 155

　　　　六、数据量分析 159

　　第二节 中国政府对大数据科研的支持 166

　　　　一、863计划 166

　　　　二、国家重大科技专项 166

　　　　三、物联网“十三五”发展规划 168

　　第三节 中国大数据产业发展现状分析 169

　　　　一、大数据产业链建设情况 169

　　　　二、大数据产业生命周期分析 170

　　　　三、大数据产业市场规模分析 173

　　　　四、大数据应用行业投资分布 175

　　　　五、大数据产业面临的挑战 175

　　第四节 中国大数据应用实践分析 176

　　　　一、大数据在经济预警方面的应用 176

　　　　二、大数据在市场营销方面的应用 178

　　　　三、大数据在医疗领域的应用 178

　　　　1、临床操作 178

　　　　2、付款/定价 181

　　　　3、研发 182

　　　　4、新的商业模式 184

　　　　5、公众健康 184

　　　　四、大数据在金融领域的应用 185

　　第五节 2013-2016年中国大数据最新动向 185

　　　　一、企业大数据产品与技术动向 185

　　　　二、中关村大数据产业链雏形初现 187

　　　　三、地方政府推出政策助推大数据发展 189

　　　　四、华为联手英国大学开发“大数据” 189

　　第六节 2016-2020年中国大数据产业趋势分析 190

　　　　一、大数据产业总体规模预测 190

　　　　二、大数据产业细分市场预测 191

　　　　1、大数据基础架构硬件市场预测 191

　　　　2、大数据软件市场趋势预测分析 194

　　　　3、大数据服务市场趋势预测分析 197

　　第七节 中国大数据产业发展路线图 200

　　　　一、多措并举，推进大数据产业化进程 200

　　　　1、支持信息服务企业发展转型 200

　　　　2、加大投入力度，加快技术突破 200

　　　　3、加强基础数据整合 201

　　　　二、加快推广应用，引导大数据发展 201

　　　　1、推动示范应用 201

　　　　2、推进智慧城市建设 201

　　　　三、优化信息化发展环境，加大专业人才培养力度 202

　　　　1、发挥行业协会作用 202

　　　　2、加强培训 202

　　　　3、加大数据人才培养力度 202

　　　　 

第四章 中国企业大数据需求与应用趋势调查 203

　　第一节 调查背景 203

　　　　一、被调查者所属行业 203

　　　　二、被调查者企业规模 203

　　　　三、被调查企业每月新增数据规模 204

　　第二节 企业大数据需求分析 205

　　　　一、企业数据系统架构存在的问题 205

　　　　二、企业面临的数据技术难题 206

　　　　三、企业数据挖掘和分析面临的问题 207

　　第三节 企业大数据应用现状与规划 208

　　　　一、企业数据处理产品的服务商 208

　　　　二、企业大数据投入情况 209

　　　　三、企业部署开源大数据解决方案的计划 210

　　　　四、企业大数据的部署规模 210

　　第四节 企业大数据应用选型依据 211

　　　　一、企业做数据产品选型时考虑的因素 211

　　　　二、企业关注的数据产品特性 212

　　　　三、企业选择服务商时考虑的因素 212

　　第五节 企业大数据应用趋势分析 213

　　　　一、企业关注的数据管理新技术 213

　　　　二、企业如何看待商业智能的未来 214

　　　　 

第三部分 大数据行业需求分析 216

第五章 典型领域大数据应用价值与需求分析 216

　　第一节 政府 216

　　　　一、电子政务建设现状 216

　　　　二、政府大数据应用需求 217

　　　　三、政府大数据应用场景 220

　　　　四、政府大数据应用价值分析 226

　　　　五、政府大数据应用典型案例 227

　　　　六、政府大数据应用前景分析 231

　　第二节 电信 233

　　　　一、行业大数据应用需求分析 233

　　　　二、行业大数据应用场景分析 235

　　　　三、行业大数据应用价值分析 236

　　　　四、行业大数据应用典型案例 238

　　　　五、行业大数据应用前景分析 239

　　第三节 金融 240

　　　　一、行业信息化建设现状 240

　　　　二、行业数据量及其特征 242

　　　　三、行业大数据应用需求分析 244

　　　　四、行业大数据应用场景分析 246

　　　　五、行业大数据应用价值分析 246

　　　　六、行业大数据应用典型案例 249

　　　　七、行业大数据应用前景分析 251

　　第四节 互联网 252

　　　　一、行业数据储量与特点 252

　　　　二、行业大数据应用需求分析 253

　　　　三、行业大数据应用前景分析 254

　　第五节 零售 256

　　　　一、行业信息化现状分析 256

　　　　二、行业大数据应用经典案例 259

　　第六节 医疗 260

　　　　一、行业信息化建设情况 260

　　　　二、行业大数据应用场景分析 260

　　　　三、行业大数据应用价值分析 266

　　　　四、行业大数据应用典型案例 267

　　　　五、行业大数据应用前景分析 268

　　第七节 智慧城市 270

　　　　一、智慧城市建设情况分析 270

　　　　1、智慧城市投资规模及预测 271

　　　　2、智慧城市IT投资分析 271

　　　　二、智慧城市大数据应用需求 273

　　　　三、智慧城市大数据应用经典案例 273

　　　　四、智慧城市大数据应用前景 276

　　第八节 能源 277

　　　　一、行业信息化建设现状分析 277

　　　　二、行业大数据应用需求分析 278

　　　　三、行业大数据应用经典案例 280

　　第九节 制造业 280

　　　　一、行业信息化建设现状 281

　　　　二、行业数据量及其特点 282

　　　　三、行业大数据应用需求分析 284

　　　　四、行业大数据应用场景分析 284

　　　　五、行业大数据应用价值分析 285

　　第十节 其它领域 287

　　　　一、教育行业大数据应用需求 287

　　　　二、军事行业大数据应用需求 287

　　　　三、旅游行业大数据应用需求 290

　　　　 

第六章 国内外企业大数据产业战略布局 294

　　第一节 国外企业布局大数据 294

　　　　一、IBM 294

　　　　二、HP 295

　　　　三、Intel 297

　　　　四、Teradata 298

　　　　五、Dell 300

　　　　六、ORACLE 302

　　　　七、SAP 304

　　　　八、EMC 305

　　　　九、CiscoSystems 306

　　　　十、Microsoft 306

　　　　十一、Accenture 309

　　　　十二、Fusion-io 310

　　　　十三、PwC 313

　　　　十四、SASInstitue 314

　　　　十五、Splunk 317

　　　　十六、Deloitte 321

　　　　十七、Amazon 322

　　　　十八、TableauSoftware 324

　　　　十九、NetApp 325

　　　　二十、Hitachi 329

　　　　二十一、Informatica 330

　　　　二十二、Fujitsu 331

　　　　二十三、其它企业 333

　　　　1、Google 333

　　　　2、Facebook 335

　　　　3、Twitter 339

　　　　4、Wal-Mart 341

　　　　5、ZARA 342

　　　　6、Datameer 343

　　　　7、Connotate 344

　　　　8、ClearStoryData 345

　　　　9、Siemens 345

　　　　10、OperaSolution 350

　　　　11、MuSigma 351

　　第二节 国内企业大数据布局情况 351

　　　　一、互联网企业布局大数据 352

　　　　1、百度 352

　　　　2、淘宝 352

　　　　3、腾讯 352

　　　　4、阿里巴巴 353

　　　　5、新浪 353

　　　　6、盛大网络 355

　　　　二、IT企业布局大数据 355

　　　　1、浪潮 355

　　　　2、华为 360

　　　　3、联想 364

　　　　4、神州数码 365

　　　　5、东软 367

　　　　三、电信运营商布局大数据 368

　　　　1、中国电信 368

　　　　2、中国移动 369

　　　　3、中国联通 370

　　第三节 国内外企业大数据布局比较 376

　　　　 

第四部分 大数据产业投资价值分析 378

第七章 中国大数据产业链投资机会分析 378

　　第一节 硬件层面投资机会分析 378

　　　　一、大数据对数据存储需求 378

　　　　二、数据存储市场格局现状 382

　　　　1、移动硬盘市场格局 382

　　　　2、U盘、闪存卡市场格局 383

　　　　三、服务器市场格局现状 385

　　　　四、硬件层面投资机会分析 386

　　第二节 软件层面投资机会分析 386

　　　　一、基础软件投资机会分析 386

　　　　二、应用软件投资机会分析 387

　　第三节 信息服务层面投资机会 387

　　　　一、IT基础设施服务业投资机会 387

　　　　二、信息咨询服务业投资机会 389

　　　　三、信息安全行业投资机会 391

　　　　四、中国大数据产业投资象限 394

　　　　 

第八章 大数据产业融资现状与趋势分析 396

　　第一节 大数据产业投资热度分析 396

　　　　一、大数据产业投资热潮 396

　　　　二、大数据产业投资趋势 397

　　第二节 大数据产业并购趋势分析 398

　　　　一、大数据产业并购动向 399

　　　　二、大数据产业并购特征 403

　　　　三、大数据产业并购趋势 403

　　第三节 大数据产业融资机会分析 406

　　　　一、大数据产业融资模式 406

　　　　1、PE/VC 406

　　　　2、上市融资 409

　　　　3、天使投资 415

　　　　二、大数据产业融资案例 420

　　　　1、风投融资案例 420

　　　　2、种子融资案例 426

　　　　3、大宗融资案例 427

　　　　三、大数据产业融资机会 428

　　　　 

第九章 中国大数据产业链关联企业运营分析 430

　　第一节 海量数据存储、处理、咨询相关公司 430

　　　　一、江苏天泽信息产业股份有限公司 430

　　　　1、公司发展简介 430

　　　　2、公司组织架构分析 430

　　　　3、公司主要产品及特点 431

　　　　4、公司经营情况分析 431

　　　　5、公司经营优劣势分析 439

　　　　6、公司最新发展动向 440

　　　　二、北京拓尔思信息技术股份有限公司 441

　　　　1、公司发展简介 441

　　　　2、公司组织架构分析 442

　　　　3、公司主要产品及特点 442

　　　　4、公司研发能力分析 445

　　　　5、公司经营情况分析 445

　　　　6、公司经营优劣势分析 453

　　　　7、公司最新发展动向 453

　　　　三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司 458

　　　　1、公司发展简介 458

　　　　2、公司主要产品及特点 462

　　　　3、公司研发能力分析 464

　　　　4、公司经营情况分析 465

　　　　5、公司经营优劣势分析 473

　　　　6、公司最新发展动向 474

　　第二节 数据中心建设与运维相关公司 474

　　　　一、荣之联科技股份有限公司 474

　　　　1、公司发展简介 475

　　　　2、公司主要产品及特点 475

　　　　3、公司经营情况分析 476

　　　　4、公司经营优劣势分析 484

　　　　5、公司投资并购情况 485

　　　　6、公司最新发展动向 486

　　　　二、上海天玑科技股份有限公司 486

　　　　1、公司发展简介 486

　　　　2、公司组织架构分析 487

　　　　3、公司主要产品及特点 488

　　　　4、公司研发能力分析 489

　　　　5、公司经营情况分析 489

　　　　6、公司投资并购情况 497

　　　　7、公司最新发展动向 498

　　　　三、北京银信长远科技股份有限公司 499

　　　　1、公司发展简介 499

　　　　2、公司经营情况分析 500

　　　　3、公司经营优劣势分析 508

　　第三节 视频化应用相关公司 509

　　　　一、杭州海康威视数字技术股份有限公司 509

　　　　1、公司发展简介 509

　　　　2、公司组织架构分析 509

　　　　3、公司主要产品及特点 510

　　　　4、公司研发能力分析 510

　　　　5、公司营销网路分析 511

　　　　6、公司经营情况分析 511

　　　　7、公司经营优劣势分析 520

　　　　二、浙江大华技术股份有限公司 521

　　　　1、公司发展简介 521

　　　　2、公司主要产品及特点 521

　　　　3、公司研发能力分析 521

　　　　4、公司营销网络分析 522

　　　　5、公司经营情况分析 522

　　　　6、公司经营优劣势分析 531

　　第四节 智能化与人机交互概念相关公司 531

　　　　一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 531

　　　　1、公司发展简介 531

　　　　2、公司主要产品及特点 532

　　　　3、公司研发能力分析 532

　　　　4、公司经营情况分析 534

　　　　5、公司经营优劣势分析 543

　　　　6、公司最新发展动向 544

　　　　二、用友软件股份有限公司 544

　　　　1、公司发展简介 544

　　　　2、公司组织架构分析 545

　　　　3、公司主要产品及特点 545

　　　　4、、公司研发能力分析 547

　　　　5、公司经营情况分析 547

　　　　6、公司经营优劣势分析 556

　　　　7、公司最新发展动向 556

　　第五节 信息安全类公司 557

　　　　一、成都卫士通信息产业股份有限公司 558

　　　　1、公司发展简介 558

　　　　2、公司主要产品及特点 560

　　　　3、公司研发能力分析 560

　　　　4、公司经营情况分析 561

　　　　5、公司经营优劣势分析 569

　　　　6、公司投资并购情况 569

　　　　7、公司最新发展动向 570

　　　　二、北京启明星辰信息技术股份有限公司 570

　　　　1、公司发展简介 570

　　　　2、公司组织架构分析 571

　　　　3、公司主要产品及特点 572

　　　　4、公司研发能力分析 573

　　　　5、公司经营情况分析 573

　　　　6、公司最新发展动向 581

　　　　三、蓝盾信息安全技术股份有限公司 581

　　　　1、公司发展简介 582

　　　　2、公司主要产品及特点 582

　　　　3、公司研发能力分析 583

　　　　4、公司经营情况分析 583

　　　　5、公司经营优劣势分析 592

　　　　6、公司最新发展动向 592

　　第六节 拥有数据资源的公司 592

　　　　一、阿里巴巴集团 592

　　　　1、公司发展简介 592

　　　　2、公司组织架构分析 593

　　　　3、公司主要产品及特点 596

　　　　4、公司经营情况分析 597

　　　　5、公司经营优劣势分析 601

　　　　6、公司投资并购情况 601

　　　　7、公司最新发展动向 601

　　　　二、腾讯控股有限公司 602

　　　　1、公司发展简介 602

　　　　2、公司主要产品及特点 602

　　　　3、公司经营情况分析 602

　　　　4、公司经营优劣势分析 607

　　　　5、公司投资前景分析 613

　　　　6、公司投资并购情况 614

 

图表目录：

图表 1 存储价格的下降 33

图表 2 网络带宽的增加 33

图表 3 “广播”加“接收”模式 35

图表 4 “请求”加“响应”模式 35

图表 5 网络生活 36

图表 6 谷歌公司数据中心内一景 38

图表 7 移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球出货量对比图 41

图表 8 移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球保有量对比图 42

图表 9 大数据概念示意图 54

图表 10 MapReduce程序的具体执行过程 57

图表 11 GFS与传统分布式文件系统的区别 59

图表 12 写控制信号和写数据流 60

图表 13 BigTable的逻辑结构 63

图表 14 BigTable中存储记录板位置信息的结构 64

图表 15 云计算平台的管理系统 65

图表 16 云服务 67

图表 17 用于实时分析的MongoDB架构 83

图表 18 RCFile的行列混合存 85

图表 19 MDX→MapReduce简略示意图 86

图表 20 Hadoop多维分析平台架构图 87

图表 21 采集模块 87

图表 22 核心模块的逻辑 88

图表 23 MapReduce WorkFlow例子 88

图表 24 基于SOA的DaaS体系架构 90

图表 25 全球各大数据专营厂商的市场份额 120

图表 26 软件、硬件以及服务3个领域的收入占比 121

图表 27 中国网民规模与互联网普及率 127

图表 28 新增网民上网设备使用情况 128

图表 29 非网民未来上网意向 129

图表 30 非网民不使用互联网的原因 129

图表 31 手机网民规模 131

图表 32 2012-2016年中国内地各省（市、自治区）网民规模和互联网普及率 131

图表 33 中国网民城乡结构 132

图表 34 中国城乡居民互联网普及率和城镇化进程 133

图表 35 2012-2016年中国互联网基础资源对比 134

图表 36 中国IPv6地址数量 134

图表 37 中国IPv4地址资源情况 135

图表 38 中国分类域名数 135

图表 39 中国分类 CN 域名数 136

图表 40 中国网站数量 136

图表 41 中国网页数量 137

图表 42 中国网页数 138

图表 43 中国国际出口带宽变化情况 138

图表 44 主要骨干网络国际出口带宽数 138

图表 45 2015年PC端与手机端网民搜索内容对比 139

图表 46 2012-2016年中国网络视频用户数及网民使用率 140

图表 47 2012-2016年中国搜索引擎用户数及网民使用率 141

图表 48 2012-2016年中国即时通信用户数及网民使用率 141

图表 49 2012-2016年中国社交网站用户数及网民使用率 142

图表 50 2012-2016年中国微博用户数及网民使用率 143

图表 51 2012-2016年博客/个人空间用户数及网民使用率 143

图表 52 大数据产业链全景图 169

图表 53 大数据第部分经济领域的影响 177

图表 54 数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度 177

图表 55 商业智能市场规模（亿元） 187

图表 56 2016-2020年我国大数据市场规模分析预测 190

图表 57 被调查者所属行业 203

图表 58 被调查者企业规模 204

图表 59 被调查企业每月新增数据规模 204

图表 60 企业数据系统架构存在的问题 205

图表 61 企业面临的数据技术难题 206

图表 62 企业数据挖掘和分析面临的问题 207

图表 63 企业数据处理产品的服务商 208

图表 64 企业大数据投入情况 209

图表 65 企业部署开源大数据解决方案的计划 210

图表 66 企业大数据的部署规模 210

图表 67 企业做数据产品选型时考虑的因素 211

图表 68 企业关注的数据产品特性 212

图表 69 企业选择服务商时考虑的因素 213

图表 70 企业关注的数据管理新技术 213

图表 71 企业如何看待商业智能的未来 214

图表 72 金融大数据应用场景分析 246

图表 73 2015年智慧城市大数据应用分布 273

图表 74 基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案 275

图表 75 2013-2016年中国智慧城市大数据应用规模预测 276

图表 76 2013-2016年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测 (单位：亿元) 277

图表 77 2012-2016年中国能源行业信息化投资规模 278

图表 78 2015年中国移动硬盘市场品牌关注比例分布 382

图表 79 2015年中国移动硬盘市场品牌关注比例对比 383

图表 80 信息安全行业细分如下： 393

图表 81 2012-2016年中国信息安全产品市场规模及增长率预测（单位：亿元） 394

图表 82 中国大数据产业投资象限 394

图表 83 大宗融资案例 427

图表 84 江苏天泽信息产业股份有限公司组织架构分析 430

图表 85 江苏天泽信息产业股份有限公司负债能力分析 431

图表 86 江苏天泽信息产业股份有限公司利润能力分析 433

图表 87 江苏天泽信息产业股份有限公司财务指标分析 435

图表 88 北京拓尔思信息技术股份有限公司组织架构分析 442

图表 89 北京拓尔思信息技术股份有限公司负债能力分析 445

图表 90 北京拓尔思信息技术股份有限公司利润能力分析 448

图表 91 北京拓尔思信息技术股份有限公司财务指标分析 449

图表 92 厦门市美亚柏科信息股份有限公司负债能力分析 465

图表 93 厦门市美亚柏科信息股份有限公司利润能力分析 467

图表 94 厦门市美亚柏科信息股份有限公司财务指标分析 469

图表 95 荣之联科技股份有限公司负债能力分析 476

图表 96 荣之联科技股份有限公司利润能力分析 479

图表 97 荣之联科技股份有限公司财务指标分析 480

图表 98 上海天玑科技股份有限公司组织架构分析 487

图表 99 上海天玑科技股份有限公司负债能力分析 489

图表 100 上海天玑科技股份有限公司利润能力分析 491

图表 101 上海天玑科技股份有限公司财务指标分析 493

图表 102 北京银信长远科技股份有限公司负债能力分析 500

图表 103 北京银信长远科技股份有限公司利润能力分析 503

图表 104 北京银信长远科技股份有限公司财务指标分析 504

图表 105 杭州海康威视数字技术股份有限公司负债能力分析 511

图表 106 杭州海康威视数字技术股份有限公司利润能力分析 514

图表 107 杭州海康威视数字技术股份有限公司财务指标分析 516

图表 108 浙江大华技术股份有限公司负债能力分析 522

图表 109 浙江大华技术股份有限公司利润能力分析 525

图表 110 浙江大华技术股份有限公司财力指标分析 526

图表 111 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司负债能力分析 534

图表 112 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司利润能力分析 537

图表 113 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司财务指标分析 539

图表 114 用友软件股份有限公司组织架构分析 545

图表 115 用友软件股份有限公司负债能力分析 547

图表 116 用友软件股份有限公司利润能力分析 550

图表 117 用友软件股份有限公司财务指标分析 552

图表 118 成都卫士通信息产业股份有限公司负债能力分析 561

图表 119 成都卫士通信息产业股份有限公司利润能力分析 563

图表 120 成都卫士通信息产业股份有限公司财务指标分析 565

图表 121 北京启明星辰信息技术股份有限公司组织架构分析 572

图表 122 北京启明星辰信息技术股份有限公司负债能力分析 573

图表 123 北京启明星辰信息技术股份有限公司利润能力分析 576

图表 124 北京启明星辰信息技术股份有限公司财务指标分析 577

图表 125 蓝盾信息安全技术股份有限公司负债能力分析 583

图表 126 蓝盾信息安全技术股份有限公司利润能力分析 586

图表 127 蓝盾信息安全技术股份有限公司财务指标分析 587

图表 128 阿里巴巴集团负债能力分析 597

图表 129 阿里巴巴集团综合损益分析 598

图表 130 阿里巴巴集团财务指标分析 600

图表 131 腾讯控股有限公司负债能力分析 603

图表 132 腾讯控股有限公司综合损益分析 604

图表 133 腾讯控股有限公司财务指标分析 606

略……

　　大数据（BigData）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”概念最早由维克托•迈尔•舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

　　大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

　　大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业投资策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展十分广阔。

　　本报告利用三胜产业研究中心长期对大数据行业市场跟踪搜集的一手市场数据，同时依据国家统计局、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、行业协会、中国产业信息研究网、全国及海外专业研究机构提供的大量权威资料，采用与国际同步的科学分析模型，全面而准确地为您从行业的整体高度来架构分析体系。让您全面、准确地把握整个大数据行业的市场走向和发展趋势。

　　报告对中国大数据行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国大数据行业将面临的机遇与挑战。报告将帮助大数据企业、学术科研单位、投资企业准确了解大数据行业最新发展动向，及早发现大数据行业市场的空白点，机会点，增长点和盈利点……准确把握大数据行业未被满足的市场需求和趋势，有效规避大数据行业投资风险，更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场，牢牢把握行业竞争的主动权。形成企业良好的可持续发展优势。