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    中国大数据行业发展趋势及十四五前景规划建议报告2024

    中国大数据行业发展趋势及十四五前景规划建议报告2024

    更新时间：2025-02-26   浏览数：23
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    中国大数据行业发展趋势及十四五前景规划建议报告2024 vs 2029年


    ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
    【报告编号】: 448546


    【出版时间】: 2023年9月


    【出版机构】: 华研中商研究院


    【交付方式】: EMIL电子版或特快专递 


    【价格】:【纸质版】: 6500元 【电子版】: 6800元 【纸质+电子】: 7000元 


    【联-系-人】: 成莉莉--客服专员


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    【报告目录】 


    **章 大数据产业相关概述
    1.1 大数据介绍
    1.1.1 大数据的产生
    1.1.2 大数据的定义
    1.1.3 大数据的本质
    1.1.4 大数据的特点
    1.1.5 大数据的类型
    1.1.6 大数据典型分类
    1.1.7 大数据的各个环节
    1.2 大数据的价值及影响
    1.2.1 大数据价值分析
    1.2.2 大数据研究意义
    1.2.3 大数据应用价值
    1.2.4 对信息时代影响
    1.3 大数据产业链构成分析
    1.3.1 大数据价值链模型
    1.3.2 大数据产业链结构
    1.3.3 产业链价值流动方向
    1.4 大数据技术层结构分析
    1.4.1 大数据关键技术构成
    1.4.2 大数据采集与预处理技术
    1.4.3 大数据存储管理技术
    1.4.4 大数据处理的核心技术
    1.4.5 大数据分析挖掘技术
    1.4.6 大数据可视化技术
    1.4.7 大数据安全技术
    *二章 2021年到2023年国际大数据产业发展分析
    2.1 **大数据产业总体发展分析
    2.1.1 产业发展变革
    2.1.2 产业规模状况
    2.1.3 细分市场格局
    2.1.4 区域发展格局
    2.1.5 重点企业分析
    2.1.6 技术研发状况
    2.2 **大数据产业发展特点
    2.2.1 国家战略布局加快
    2.2.2 数字基建发展地位提升
    2.2.3 数字治理规则博弈激烈
    2.2.4 数字贸易规则制定加快
    2.2.5 数字平台监管加强
    2.3 欧盟大数据产业发展布局
    2.3.1 欧盟通过《数据治理法案》
    2.3.2 欧盟数字经济发展战略
    2.3.3 欧盟数字经济发展成效
    2.3.4 产业战略建设的相关启示
    2.3.5 欧盟布局大数据产业应用
    2.3.6 欧盟大数据产业人才规划
    2.4 美国大数据产业发展分析
    2.4.1 大数据发展战略政策
    2.4.2 大数据应用案例分析
    2.4.3 大数据协同创新措施
    2.4.4 大数据技术发展措施
    2.4.5 大数据发展相关举措
    2.5 日本大数据产业发展分析
    2.5.1 大数据发展历程
    2.5.2 大数据相关法规
    2.5.3 大数据发展趋势
    2.5.4 大数据预防灾害
    2.5.5 “限定提供数据”条款
    2.5.6 对我国大数据法律启示
    2.6 其他国家大数据产业发展动态
    2.6.1 法国
    2.6.2 韩国
    2.6.3 新加坡
    *三章 2021年到2023年中国大数据产业发展分析
    3.1 2021年到2023年中国大数据产业发展综述
    3.1.1 大数据产业概念分析
    3.1.2 大数据产业构建层次
    3.1.3 大数据发展的必然性
    3.1.4 大数据产业驱动主体
    3.1.5 大数据产业发展阶段
    3.1.6 地区大数据产业联盟
    3.1.7 数字经济的发展水平
    3.1.8 大数据总体市场规模
    3.1.9 大数据核心产业规模
    3.2 中国大数据产业发展进程分析
    3.2.1 法律方面
    3.2.2 技术方面
    3.2.3 应用方面
    3.2.4 试点方面
    3.2.5 人才方面
    3.3 2021年到2023年大数据产业竞争格局
    3.3.1 大数据相关企业规模概述
    3.3.2 大数据产业竞争主体分类
    3.3.3 产业链环节竞争格局分析
    3.3.4 大数据竞争企业资本层次
    3.3.5 大数据投资价值*企业
    3.3.6 互联网企业布局大数据产业
    3.3.7 大数据热点应用领域的竞争
    3.3.8 大数据行业竞争状态总结
    3.3.9 大数据产业竞争趋势展望
    3.4 2021年到2023年中国大数据市场供需分析
    3.4.1 大数据市场供给结构分析
    3.4.2 主要行业大数据需求状况
    3.4.3 企业大数据的应用及需求
    3.4.4 大数据热点领域需求分析
    3.4.5 企业大数据需求趋势分析
    3.5 中国大数据产业存在的问题
    3.5.1 面临挑战分析
    3.5.2 竞争壁垒问题
    3.5.3 技术发展问题
    3.5.4 成本投入问题
    3.5.5 数据相关问题
    3.5.6 数据安全问题
    3.5.7 人才供需问题
    3.6 中国大数据产业的发展策略
    3.6.1 相关政策建议
    3.6.2 推进研发应用
    3.6.3 避免过度建设
    3.6.4 提高数据安全
    3.6.5 地区发展思路
    3.6.6 推动标准建设
    3.6.7 打破信息孤岛
    *四章 大数据产业上游——数据源存储层
    4.1 数据基础设施发展综况
    4.1.1 数据基础设施的范围
    4.1.2 数据基础设施的特征
    4.1.3 数据基础的相关企业
    4.1.4 数据基础设施的展望
    4.2 数据来源层分析
    4.2.1 大数据的来源渠道
    4.2.2 新技术带来数据增长
    4.2.3 数据资源的网络基础
    4.2.4 数据采集产业分析
    4.2.5 数据资源获取难度
    4.2.6 数据资源开放情况
    4.3 数据存储层分析
    4.3.1 大数据存储方式
    4.3.2 大数据储存规模分析
    4.3.3 大数据存储架构分析
    4.3.4 数据仓库建设的重要性
    4.3.5 新型MPP数据库的价值
    4.4 数据中心市场运行情况
    4.4.1 **数据中心建设规模
    4.4.2 国内数据中心建设规模
    4.4.3 国内数据中心市场规模
    4.4.4 数据中心市场需求分析
    4.4.5 数据中心市场竞争格局
    4.4.6 数据中心硬件成本分析
    4.4.7 区域数据中心建设要求
    4.4.8 数据中心总体发展趋势
    4.4.9 数据中心绿色节能要求
    4.4.10 数据中心布局策略分析
    4.5 数据资源型企业——电信运营商
    4.5.1 中国移动
    4.5.1.1 企业发展概况
    4.5.1.2 大数据发展优势
    4.5.1.3 大数据产品体系
    4.5.2 中国电信
    4.5.2.1 企业发展概况
    4.5.2.2 大数据PaaS平台
    4.5.2.3 数据产业布局
    4.5.3 中国联通
    4.5.3.1 企业发展概况
    4.5.3.2 大数据示范项目
    4.5.3.3 联通大数据公司
    4.6 数据资源型企业——BAT企业
    4.6.1 阿里巴巴
    4.6.1.1 企业发展概况
    4.6.1.2 产品技术架构
    4.6.1.3 大数据计算服务
    4.6.1.4 主要大数据平台
    4.6.1.5 企业数据库方案
    4.6.2
    4.6.2.1 企业发展概况
    4.6.2.2 大数据解决方案
    4.6.2.3 大数据分析平台
    4.6.3 腾讯公司
    4.6.3.1 企业发展概况
    4.6.3.2 腾讯大数据平台
    4.6.3.3 大数据产品矩阵
    4.6.3.4 大数据技术体系
    *五章 大数据产业中游——数据分析处理层
    5.1 大数据处理及分析技术综况
    5.1.1 大数据采集与预处理
    5.1.2 数据处理框架分析
    5.1.3 数据计算模式分析
    5.1.4 数据分析细分领域
    5.1.5 大数据分析的优劣势
    5.2 大数据分析处理产业发展进程
    5.2.1 技术研发热点
    5.2.2 技术应用领域
    5.2.3 产业发展状况
    5.2.4 技术发展趋势
    5.3 数据标注行业发展分析
    5.3.1 市场运行综况
    5.3.2 运营模式分析
    5.3.3 垂直市场分析
    5.3.4 市场竞争梯队
    5.4 大数据可视化分析技术分析
    5.4.1 数据可视化的基本概述
    5.4.2 数据可视化的应用优势
    5.4.3 大数据可视化市场规模
    5.4.4 大数据可视化市场格局
    5.4.5 数据可视化的应用工具
    5.4.6 数据可视化面临的挑战
    5.4.7 数据可视化技术发展趋势
    5.5 大数据安全处理技术分析
    5.5.1 大数据安全问题分析
    5.5.2 大数据安全涉及的模块
    5.5.3 数据安全防护技术分析
    5.5.4 数据安全控制技术
    5.5.5 大数据安全防护体系分析
    5.6 大数据技术拥有型企业分析
    5.6.1 拓尔思
    5.6.1.1 企业发展概况
    5.6.1.2 大数据产品介绍
    5.6.2 浪潮集团
    5.6.2.1 企业发展概况
    5.6.2.2 数据基础模型
    5.6.2.3 大数据创新应用
    5.6.2.4 建立智慧城市平台
    5.6.2.5 推进数据社会化发展
    5.6.3 华为公司
    5.6.3.1 企业发展概况
    5.6.3.2 大数据解决方案
    5.6.3.3 大数据产业园建设
    5.6.3.4 大数据产业合作
    *六章 大数据产业下游——数据交易层
    6.1 大数据交易层分析
    6.1.1 大数据交易层细分
    6.1.2 数据交易品种及类型
    6.1.3 数据交易的影响因素
    6.1.4 大数据交易标准体系
    6.2 大数据交易市场运行状况
    6.2.1 大数据交易市场构成
    6.2.2 大数据交易市场规模
    6.2.3 大数据市场定价方式
    6.2.4 细分大数据交易状况
    6.2.5 大数据交易场所的类型
    6.2.6 大数据建设规模
    6.2.7 大数据交易监管体系分析
    6.2.8 大数据交易市场人才需求
    6.2.9 数据交易场所的问题及对策
    6.3 国际大数据交易平台分析
    6.3.1 Factual
    6.3.2 InfoChimps
    6.3.3 Microsoft Azure
    6.3.4 Fujitsu
    6.4 中国大数据交易平台发展综况
    6.4.1 交易平台经营范围
    6.4.2 交易平台发展背景
    6.4.3 主要大数据交易平台
    6.4.4 交易平台
    6.4.5 平台未来发展策略
    6.5 中国典型大数据交易平台分析
    6.5.1 贵阳大数据
    6.5.1.1 平台发展概况
    6.5.1.2 平台发展优势
    6.5.1.3 平台发展劣势
    6.5.1.4 平台交易
    6.5.2 上海数据
    6.5.2.1 平台建立背景
    6.5.2.2 平台特点分析
    6.5.2.3 承担监管职责
    6.5.2.4 合规运营重点
    6.5.3 数据堂交易平台
    6.5.3.1 平台发展概况
    6.5.3.2 平台发展优势
    6.5.3.3 平台发展劣势
    6.5.3.4 商业模式分析
    6.5.4 中关村大数据交易平台
    6.5.4.1 平台发展概况
    6.5.4.2 平台发展优势
    6.5.4.3 平台发展劣势
    *七章 大数据产业下游——数据应用层
    7.1 大数据应用层分析
    7.1.1 大数据应用层结构
    7.1.2 大数据衍生应用层
    7.2 大数据应用服务型企业介绍
    7.2.1 百分点集团
    7.2.2 明略数据
    7.2.3 TalkingData
    7.3 工业大数据
    7.3.1 工业大数据基本概况
    7.3.2 工业大数据发展阶段
    7.3.3 工业大数据政策环境
    7.3.4 工业大数据市场规模
    7.3.5 工业大数据应用案例
    7.3.6 工业大数据发展前景
    7.3.7 工业大数据发展问题对策
    7.3.8 工业大数据未来发展机会
    7.4 大数据
    7.4.1 大数据体系分析
    7.4.2 大数据应用场景
    7.4.3 大数据市场规模
    7.4.4 大数据市场供需
    7.4.5 大数据竞争格局
    7.4.6 信息化投资分布
    7.4.7 大数据应用案例
    7.4.8 大数据发展问题及对策
    7.4.9 大数据投资机会分析
    7.5 金融大数据
    7.5.1 金融大数据体系分析
    7.5.2 金融大数据分析市场规模
    7.5.3 金融大数据应用市场结构
    7.5.4 金融大数据典型应用领域
    7.5.5 金融大数据创新应用领域
    7.5.6 金融大数据市场竞争格局
    7.5.7 金融行业大数据发展特征
    7.5.8 金融大数据安全挑战及对策
    7.5.9 金融大数据未发展机会分析
    7.6 交通大数据
    7.6.1 交通大数据应用价值分析
    7.6.2 交通大数据应用状况分析
    7.6.3 交通行业大数据应用需求
    7.6.4 综合交通运输大数据中心建设
    7.6.5 综合交通运输大数据发展动态
    7.6.6 城市交通大数据应用产业链
    7.6.7 交通大数据应用案例分析
    7.6.8 交通大数据应用问题及对策
    7.6.9 交通大数据应用未来发展展望
    7.7 电信大数据
    7.7.1 电信大数据的发展阶段
    7.7.2 电信大数据源供给规模
    7.7.3 电信大数据应用需求分析
    7.7.4 电信行业大数据应用情况
    7.7.5 运营商大数据的应用模式
    7.7.6 电信行业大数据应用案例
    7.7.7 电信大数据应用痛点分析
    7.7.8 电信大数据发展机会分析
    7.8 零售大数据
    7.8.1 零售大数据发展概况
    7.8.2 零售行业数据方式
    7.8.3 零售行业大数据应用需求
    7.8.4 零售行业大数据应用案例
    7.8.5 大数据下的新零售模式
    7.8.6 零售大数据发展问题及对策
    7.8.7 企业应用零售大数据的方向
    7.9 电商大数据
    7.9.1 电商大数据的主要来源
    7.9.2 大数据处理对电子商务的影响
    7.9.3 电子商务大数据的应用需求
    7.9.4 电子商务大数据的具体应用
    7.9.5 数据分析提高电商企业绩效
    7.9.6 **一个电商大数据指数
    7.9.7 **重视电商大数据共享工作
    7.9.8 电商大数据应用的挑战及对策
    7.10 **大数据
    7.10.1 **数据资产基本分类
    7.10.2 **大数据的经济价值
    7.10.3 **大数据的发展阶段
    7.10.4 **大数据的发展规模
    7.10.5 **部门大数据应用案例
    7.10.6 全国大数据发展前景
    7.10.7 **大数据信息公开需求
    7.10.8 **大数据未来发展展望
    *八章 2021年到2023年大数据应用软件及设备分析
    8.1 大数据应用软件分析
    8.1.1 大数据软件构成框架
    8.1.2 大数据典型软件分析
    8.1.3 智能软件的应用价值
    8.1.4 大数据软件投资规模
    8.1.5 大数据软件发展方向
    8.2 大数据硬件设备分析
    8.2.1 大数据硬件构成框架
    8.2.2 大数据主要硬件设备
    8.2.3 大数据硬件投资规模
    8.3 大数据一体机设备分析
    8.3.1 大数据一体机简介
    8.3.2 大数据一体机的优劣分析
    8.3.3 大数据一体机的用户类型
    8.3.4 国外竞争格局与品牌分布
    8.3.5 国内市场竞争格局分析
    8.3.6 国内企业竞争优劣势分析
    8.3.7 国内主流品牌及其特点
    *九章 2021年到2023年大数据产业发展模式探究
    9.1 大数据交易模式分析
    9.1.1 以数据运营方式为分类标准
    9.1.2 以大数据结构化程度为分类标准
    9.1.3 以数据产权转让形式为分类标准
    9.2 大数据行业盈利模式分析
    9.2.1 解决方案
    9.2.2 基础设施
    9.2.3 数据产品
    9.2.4 行业应用
    9.3 大数据行业商业模式分析
    9.3.1 B2B大数据应用模式
    9.3.2 技术提供及软件开发
    9.3.3 大数据咨询分析服务
    9.3.4 大数据服务市场规模
    9.3.5 大数据通用服务模式
    9.3.6 自有平台大数据分析
    9.3.7 信息订制与采购模式
    9.3.8 信息数据租售模式
    9.4 企业大数据商业化应用模式
    9.4.1 企业大数据的基本构成
    9.4.2 企业大数据商业化应用背景
    9.4.3 企业大数据商业化应用层面
    9.4.4 企业大数据商业化应用重点
    9.4.5 企业大数据商业化应用关键
    9.4.6 企业大数据商业化应用途径
    *十章 2021年到2023年重点区域大数据行业发展分析
    10.1 中国大数据产业区域发展格局
    10.1.1 国家大数据综合试验区
    10.1.2 大数据企业业务区域分布
    10.1.3 地区大数据管理机构设置
    10.1.4 国家重点大数据实验室分布
    10.2 大数产业区域发展指数分析
    10.2.1 评估测评体系分析
    10.2.2 省域发展指数排名
    10.2.3 市域发展指数排名
    10.2.4 主要区域发展对比
    10.3 大数据产业园区发展分析
    10.3.1 大数据产业园概述
    10.3.2 大数据产业园区分类
    10.3.3 大数据产业园分布特点
    10.3.4 大数据产业园典型模式
    10.3.5 产业园面临机遇与挑战
    10.3.6 **新区布局大数据
    10.4 京津冀大数据产业集群
    10.4.1 京津冀地区经济运行情况
    10.4.2 京津冀大数据产业发展综况
    10.4.3 河北省大数据产业发展状况
    10.4.4 张家口大数据产业发展状况
    10.4.5 北京市大数据产业发展状况
    10.4.6 天津市大数据产业发展综况
    10.5 珠三角大数据产业集群
    10.5.1 珠三角地区基本运行状况
    10.5.2 珠三角大数据产业发展特点
    10.5.3 数据中心集群项目建设动态
    10.5.4 广东省大数据产业发展状况
    10.5.5 广州市数据正式成立
    10.5.6 深圳市数据交易的发展优势
    10.6 长三角大数据产业集群
    10.6.1 长三角地区经济运行状况
    10.6.2 长三角大数据产业发展综况
    10.6.3 上海市数据集团公司成立
    10.6.4 浙江省大数据产业发展状况
    10.6.5 江苏省大数据产业发展状况
    10.7 西南大数据产业集群
    10.7.1 西南地区经济运行状况




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