2016-2022年中国大数据行业深度研究与投资前景评估报告
- 报告名称：2016-2022年中国大数据行业深度研究与投资前景评估报告
- 出版日期：2015-11
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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。
188bet金宝搏网站 发布的《2016-2022年中国大数据行业深度研究与投资前景评估报告》共九章。首先介绍了中国大数据行业发展环境以及全球大数据产业发展现状，接着分析了中国大数据行业规模及消费需求，然后对中国大数据行业市场运行态势进行了重点分析，最后分析了中国大数据行业面临的机遇及发展前景。您若想对中国大数据行业有个系统的了解或者想投资该行业，本报告将是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录：
第一章大数据产业基本概述 1
第一节 大数据基本概念 1
一、大数据的定义 1
二、大数据的特征 2
三、大数据的类型 3
四、大数据与BI的区别 6
第二节 大数据产生的历史背景 7
一、信息技术的进步 7
二、互联网的诞生与发展 9
三、云计算的发展与应用 11
四、物联网的发展 12
五、社交网络的发展 12
六、智能终端的普及 13
第三节 大数据的作用与影响 14
一、大数据的作用与意义 14
1、对于国家和政府 14
2、对于企业 15
3、对于个人 16
二、大数据的商业价值 17
三、大数据的影响与趋势 21
1、对信息技术产业的影响 21
2、对信息技术应用的影响 21
第四节 大数据产业链解析 22
一、大数据的生态系统 22
二、大数据产业的概念 24
三、大数据产业链构成 24
1、数据产生与集聚层 24
2、数据组织与管理层 24
3、数据分析与发现层 25
4、数据应用与服务层 25
第五节 大数据关键技术分析 25
一、大数据与云计算 25
1、编程模型 25
2、海量数据分布存储技术 27
3、海量数据管理技术 30
4、虚拟化技术 31
5、云计算平台管理技术 33
6、并行计算和并行算法 34
7、Web2.0 34
8、面向服务的体系结构SOA 35
9、云安全 36
二、大数据处理工具 38
1、Hadoop 38
2、HPCC 38
3、Storm 39
4、ApacheDrill 40
5、RapidMiner 40
6、PentahoBI 41
第六节 大数据带来的机遇与挑战 42
一、大数据带来的机遇 42
1、大数据的挖掘和应用成为核心 42
2、大数据为信息安全带来发展契机 43
3、使商业智能和信息安全增速加快 43
二、大数据带来的挑战 44
1．人才 44
2．技术 45
3．信息安全 46
第二部分大数据行业市场分析
第二章全球大数据产业发展现状与预测 48
第一节 全球已全面进入大数据时代 48
一、全球大数据储量规模 48
二、全球大数据地区分布 49
第二节 全球大数据厂商创新成果分析 52
一、Hadoop分发 52
二、下一代数据仓库 54
三、大数据分析平台和应用 57
1、大数据分析的分类 57
2、数据分析的算法复杂度 59
3、大数据分析应用 59
四、大数据即服务 61
1、大数据即服务定义 61
2、大数据即服务的用例 62
3、大数据即服务元素 63
第三节 全球大数据应用现状与动向 64
一、国外的数据开放战略与浪潮 64
1、国外推行大数据战略的原因 64
2、国外推行大数据战略的主要做法 66
二、国外大数据应用现状与经济价值 67
1、美国大数据应用现状与价值 67
2、欧洲大数据应用现状与价值 69
3、日本大数据应用现状与价值 69
三、大数据已上升到国家战略高度 74
1、美国提出大数据发展计划 74
2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域 81
3、日本新ICT战略重点关注大数据 81
4、韩国推出大数据中心战略 81
第四节 2014年全球大数据产业回顾 82
一、2014年全球大数据发展回顾 82
二、2014年全球大数据热点事件 84
1、技术平台全面发展 84
2、大数据一体机盛行 84
3、企业对大数据的投入增加 85
4、业界巨头加快产业链布局 85
5、新兴企业不断涌现 86
第五节 全球大数据产业商业模式分析 87
一、大数据内生型价值模式 87
二、大数据外生型价值模式 87
三、大数据寄生型价值模式 87
四、大数据产品型价值模式 88
五、大数据云计算服务型价值模式 88
第六节 全球大数据产业市场规模及预测 88
一、全球大数据产业规模及预测 88
二、全球大数据细分市场及预测 89
1、全球大数据细分市场 89
2、大数据专业服务市场及预测 90
3、大数据计算机市场规模及预测 90
4、大数据软件市场规模及预测 91
第七节 全球大数据产业市场格局分析 92
一、全球大数据产业企业类型分析 92
二、全球大数据专营厂商收入占比 100
三、全球大数据专营厂商市场格局 101
第八节 全球大数据产业发展趋势与问题 106
一、全球大数据产业发展趋势 106
二、全球大数据技术发展趋势 108
1、技术趋向多样化 108
2、基于云的数据分析平台将更趋完善 108
3、数据分析集逐步扩大 110
三、全球大数据面临的主要问题 111
1、大数据存储技术 111
2、数据深度分析与挖掘 111
3、数据安全 112
4、隐私保护 112
第三章中国大数据产业发展现状与前景预测 113
第一节 中国大数据时代已来临 113
一、互联网发展分析 113
1、互联网网民规模 113
2、互联网资源规模 115
二、社交媒体发展分析 120
1、新闻网站 120
2、网络视频 123
3、搜索引擎 127
4、即时通信 128
5、网络社区 131
6、微博 132
7、博客/个人空间 133
三、物联网发展分析 134
1、中国物联网行业的发展现状 134
2、中国物联网行业的发展规模 135
四、电子商务发展分析 135
1、中国电子商务行业发展概述 135
2、中国电子商务行业发展规模 139
五、移动设备发展分析 141
六、数据量分析 143
第二节 中国政府对大数据科研的支持 144
一、863计划 144
二、国家重大科技专项 145
三、物联网“十二五”发展规划 146
第三节 中国大数据产业发展现状分析 155
一、大数据产业链建设情况 155
二、大数据产业生命周期分析 156
三、大数据产业市场规模分析 158
四、大数据应用行业投资分布 159
五、大数据产业面临的挑战 161
第四节 中国大数据应用实践分析 162
一、大数据在经济预警方面的应用 162
二、大数据在市场营销方面的应用 163
三、大数据在医疗领域的应用 164
1、临床操作 165
2、付款/定价 167
3、研发 168
4、新的商业模式 170
5、公众健康 171
四、大数据在金融领域的应用 171
第五节 2013-2014年中国大数据最新动向 172
一、企业大数据产品与技术动向 172
二、中关村大数据产业链雏形初现 177
三、地方政府推出政策助推大数据发展 179
四、华为联手英国大学开发“大数据” 181
第六节 2014-2019年中国大数据产业前景预测 182
一、大数据产业总体规模预测 182
二、大数据产业细分市场预测 183
1、大数据基础架构硬件市场预测 183
2、大数据软件市场发展前景预测 183
3、大数据服务市场发展前景预测 184
第七节 中国大数据产业发展路线图 184
一、多措并举，推进大数据产业化进程 185
1、支持信息服务企业发展转型 185
2、加大投入力度，加快技术突破 185
3、加强基础数据整合 185
二、加快推广应用，引导大数据发展 186
1、推动示范应用 186
2、推进智慧城市建设 186
三、优化信息化发展环境，加大专业人才培养力度 186
1、发挥行业协会作用 186
2、加强培训 187
3、加大数据人才培养力度 187
第四章中国企业大数据需求与应用趋势调查 188
第一节 调查背景 188
一、被调查者所属行业 188
二、被调查者企业规模 189
三、被调查企业每月新增数据规模 189
第二节 企业大数据需求分析 190
一、企业数据系统架构存在的问题 190
二、企业面临的数据技术难题 192
三、企业数据挖掘和分析面临的问题 193
第三节 企业大数据应用现状与规划 194
一、企业数据处理产品的服务商 194
二、企业大数据投入情况 195
三、企业部署开源大数据解决方案的计划(zyzl) 196
四、企业大数据的部署规模 197
第四节 企业大数据应用选型依据 197
一、企业做数据产品选型时考虑的因素 197
二、企业关注的数据产品特性 199
三、企业选择服务商时考虑的因素 200
第五节 企业大数据应用趋势分析 200
一、企业关注的数据管理新技术 201
二、企业如何看待商业智能的未来 202
第三部分大数据行业需求分析
第五章典型领域大数据应用价值与需求分析 203
第一节 政府 203
一、电子政务建设现状 203
二、政府大数据应用需求 204
三、政府大数据应用场景 204
四、政府大数据应用价值分析 205
五、政府大数据应用典型案例 206
六、政府大数据应用前景分析 207
第二节 电信 207
一、行业大数据应用需求分析 207
二、行业大数据应用场景分析 209
三、行业大数据应用价值分析 211
四、行业大数据应用典型案例 212
五、行业大数据应用前景分析 215
第三节 金融 217
一、行业信息化建设现状 217
二、行业数据量及其特征 219
三、行业大数据应用需求分析 221
四、行业大数据应用场景分析 223
五、行业大数据应用价值分析（zyzl） 223
六、行业大数据应用典型案例 225
七、行业大数据应用前景分析 228
第四节 互联网 229
一、行业数据储量与特点 229
二、行业大数据应用需求分析 231
三、行业大数据应用场景分析 231
四、行业大数据应用价值分析 233
五、行业大数据应用经典案例 236
六、行业大数据应用前景分析 237
第五节 零售 238
一、行业信息化现状分析 238
二、行业数据量与特点分析 239
三、行业大数据应用场景分析 240
四、行业大数据应用价值分析 242
五、行业大数据应用经典案例 244
六、行业大数据应用前景分析 247
第六节 医疗 251
一、行业信息化建设情况 251
二、行业数据量及其特点 251
三、行业大数据应用场景分析 254
四、行业大数据应用价值分析 259
五、行业大数据应用典型案例 260
六、行业大数据应用前景分析 261
第七节 智慧城市 263
一、智慧城市建设情况分析 263
1、智慧城市投资规模及预测 263
2、智慧城市IT投资分析 264
二、智慧城市大数据应用需求 265
三、智慧城市大数据应用价值 266
四、智慧城市大数据应用经典案例 270
五、智慧城市大数据应用前景 274
第八节 能源 275
一、行业信息化建设现状分析 275
二、行业大数据应用需求分析 276
三、行业大数据应用场景分析 277
四、行业大数据应用价值分析 278
五、行业大数据应用经典案例 280
六、行业大数据应用前景分析 282
第九节 制造业 284
一、行业信息化建设现状 284
二、行业数据量及其特点 285
三、行业大数据应用需求分析 287
四、行业大数据应用场景分析 288
五、行业大数据应用价值分析 288
六、行业大数据应用典型案例 291
七、行业大数据应用前景分析 292
第十节 其它领域 293
一、教育行业大数据应用需求 293
二、军事行业大数据应用需求 298
三、旅游行业大数据应用需求 299
第六章国内外企业大数据产业战略布局 301
第一节 国外企业布局大数据 301
一、IBM 301
1、大数据布局线路 301
2、大数据市场定位 301
3、大数据解决方案 302
4、给用户带来的价值 304
5、大数据收入及占比 305
6、大数据业务结构分析 307
二、HP 308
1、大数据布局线路 308
2、大数据市场定位 308
3、大数据解决方案 310
4、给用户带来的价值 311
5、大数据收入及占比 313
6、大数据业务结构分析 313
三、Intel 313
1、大数据布局线路 313
2、大数据市场定位 314
3、大数据解决方案 314
4、给用户带来的价值 316
5、大数据收入及占比 316
四、Teradata 317
1、大数据布局线路 317
2、大数据市场定位 318
3、大数据解决方案 321
4、给用户带来的价值 324
5、大数据收入及占比 325
6、大数据业务结构分析 325
五、Dell 327
1、大数据布局线路 327
2、大数据市场定位 327
3、大数据解决方案 328
4、给用户带来的价值 329
5、大数据业务结构分析 329
六、ORACLE 332
七、SAP 333
1、大数据布局进程 333
2、大数据解决方案 334
3、给用户带来的价值 336
4、大数据收入及占比 337
5、大数据业务结构分析 337
八、EMC 339
1、大数据布局进程 339
2、大数据市场定位 339
3、大数据解决方案 339
4、给用户带来的价值 341
5、大数据收入及占比 341
6大数据业务结构分析 342
九、CiscoSystems 342
1、大数据布局进程 342
2、大数据市场定位 343
3、大数据解决方案 345
4、大数据收入及占比 345
5、大数据业务结构分析 346
十、Microsoft 348
1、大数据布局线路 348
2、大数据市场定位 349
3、大数据解决方案 350
4、给用户带来的价值 350
5、大数据收入及占比 351
6、大数据业务结构分析 351
十一、Accenture 354
1、大数据布局线路 354
2、大数据市场定位 355
3、大数据收入及占比 356
4、大数据业务结构分析 356
十二、Fusion-io 360
1、大数据布局线路 360
2、大数据市场定位 360
3、大数据解决方案 361
4、大数据业务结构分析 362
十三、PwC 365
1、大数据市场定位 365
2、大数据收入及占比 365
3、大数据业务结构分析 366
十四、SASInstitue 366
1、大数据布局线路 366
2、大数据市场定位 368
3、大数据解决方案 368
4、大数据收入及占比 368
5、大数据业务结构分析 369
十五、Splunk 369
十六、Deloitte 370
1、大数据市场定位 370
2、大数据收入及占比 371
3、大数据业务结构分析 371
十七、Amazon 372
1、大数据布局线路 372
2、大数据解决方案 372
3、大数据收入及占比 373
4、大数据业务结构分析 373
十八、TableauSoftware 374
1、大数据布局线路 374
2、大数据市场定位 375
3、大数据解决方案 375
4、大数据收入及占比 376
十九、NetApp 377
1、大数据布局线路 377
2、大数据市场定位 377
3、大数据解决方案 378
4、大数据收入及占比 379
5、大数据业务结构分析 380
二十、Hitachi 381
1、大数据布局线路 381
2、大数据市场定位 382
3、大数据解决方案 382
4、给用户带来的价值 383
二十一、Informatica 383
1、大数据布局线路 383
2、大数据市场定位 384
3、大数据解决方案 387
4、给用户带来的价值 391
5、大数据收入及占比 391
二十二、Fujitsu 392
1、大数据布局线路 392
2、大数据市场定位 392
3、大数据解决方案 393
4、给用户带来的价值 397
5、大数据收入及占比 397
二十三、其它企业 397
1、Google 397
2、Facebook 398
3、Twitter 399
4、Wal-Mart 400
5、ZARA 400
6、Datameer 402
7、Connotate 402
8、ClearStoryData 403
9、Siemens 403
10、OperaSolution 404
11、MuSigma 404
第二节 国内企业大数据布局情况 404
一、互联网企业布局大数据 404
1、百度 404
2、淘宝 405
3、腾讯 405
4、阿里巴巴 406
5、新浪 406
6、盛大网络 407
二、IT企业布局大数据 407
1、浪潮 407
2、华为 408
3、联想 409
4、神州数码 410
5、东软 410
三、电信运营商布局大数据 411
1、中国电信 411
2、中国移动 411
3、中国联通 411
第三节 国内外企业大数据布局比较 416
第四部分大数据产业投资价值分析
第七章中国大数据产业链投资机会分析 420
第一节 硬件层面投资机会分析 420
一、大数据对数据存储需求 420
二、数据存储市场格局现状 421
1、移动硬盘市场格局 421
2、U盘、闪存卡市场格局 421
三、服务器市场格局现状 422
四、硬件层面投资机会分析 422
第二节 软件层面投资机会分析 423
一、基础软件投资机会分析 423
二、应用软件投资机会分析 423
第三节 信息服务层面投资机会 424
一、IT基础设施服务业投资机会 424
二、信息咨询服务业投资机会 424
三、信息安全行业投资机会 425
四、中国大数据产业投资象限 426
第八章大数据产业融资现状与趋势分析 427
第一节 大数据产业投资热度分析 427
一、大数据产业投资热潮 427
二、大数据产业投资趋势 427
第二节 大数据产业并购趋势分析 428
一、大数据产业并购动向 428
二、大数据产业并购特征 428
三、大数据产业并购趋势 428
第三节 大数据产业融资机会分析 429
一、大数据产业融资模式 429
1、PE/VC 429
2、上市融资 430
3、天使投资 430
二、大数据产业融资案例 431
1、风投融资案例 431
2、种子融资案例 431
3、大宗融资案例 432
三、大数据产业融资机会 432
第九章中国大数据产业链关联企业运营分析 434
第一节 海量数据存储、处理、咨询相关公司 434
一、江苏天泽信息产业股份有限公司 434
1、公司发展简介 434
2、公司组织架构分析 435
3、公司主要产品及特点 435
4、公司经营情况分析 436
5、公司经营优劣势分析 438
6、公司最新发展动向 438
二、北京拓尔思信息技术股份有限公司 439
1、公司发展简介 439
2、公司组织架构分析 440
3、公司主要产品及特点 440
4、公司研发能力分析 443
5、公司经营情况分析 443
6、公司经营优劣势分析 445
7、公司最新发展动向 446
三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司 447
1、公司发展简介 447
2、公司主要产品及特点 447
3、公司研发能力分析 449
4、公司经营情况分析 451
5、公司经营优劣势分析 452
6、公司最新发展动向 453
第二节 数据中心建设与运维相关公司 454
一、荣之联科技股份有限公司 454
1、公司发展简介 454
2、公司主要产品及特点 455
3、公司经营情况分析 456
4、公司经营优劣势分析 458
5、公司投资并购情况 458
6、公司最新发展动向 458
二、上海天玑科技股份有限公司 459
1、公司发展简介 459
2、公司组织架构分析 459
3、公司主要产品及特点 460
4、公司研发能力分析 460
5、公司经营情况分析 461
6、公司投资并购情况 462
7、公司最新发展动向 462
三、北京银信长远科技股份有限公司 463
1、公司发展简介 463
2、公司经营情况分析 464
3、公司经营优劣势分析 465
第三节 视频化应用相关公司 466
一、杭州海康威视数字技术股份有限公司 466
1、公司发展简介 466
2、公司组织架构分析 467
3、公司主要产品及特点 467
4、公司研发能力分析 467
5、公司营销网路分析 468
6、公司经营情况分析 468
7、公司经营优劣势分析 469
二、浙江大华技术股份有限公司 470
1、公司发展简介 470
2、公司主要产品及特点 471
3、公司研发能力分析 471
4、公司营销网络分析 471
5、公司经营情况分析 472
6、公司经营优劣势分析 474
第四节 智能化与人机交互概念相关公司 475
一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 475
1、公司发展简介 475
2、公司主要产品及特点 475
3、公司研发能力分析 476
4、公司经营情况分析 476
5、公司经营优劣势分析 477
6、公司最新发展动向 478
二、用友软件股份有限公司 479
1、公司发展简介 479
2、公司组织架构分析 480
3、公司主要产品及特点 481
4、、公司研发能力分析 483
5、公司经营情况分析 483
6、公司经营优劣势分析 484
7、公司最新发展动向 485
第五节 信息安全类公司 485
一、成都卫士通信息产业股份有限公司 485
1、公司发展简介 485
2、公司主要产品及特点 486
3、公司研发能力分析 489
4、公司经营情况分析 490
5、公司经营优劣势分析 492
6、公司投资并购情况 494
7、公司最新发展动向 495
二、北京启明星辰信息技术股份有限公司 495
1、公司发展简介 495
2、公司组织架构分析 497
3、公司主要产品及特点 500
4、公司研发能力分析 500
5、公司经营情况分析 501
6、公司最新发展动向 503
三、蓝盾信息安全技术股份有限公司 503
1、公司发展简介 503
2、公司主要产品及特点 504
3、公司研发能力分析 505
4、公司经营情况分析 506
5、公司经营优劣势分析 507
6、公司最新发展动向 508
第六节 拥有数据资源的公司 508
一、阿里巴巴集团 508
1、公司发展简介 508
2、公司组织架构分析 509
3、公司主要产品及特点 512
4、公司经营情况分析 516
5、公司经营优劣势分析 516
6、公司投资并购情况 519
7、公司最新发展动向 520
二、腾讯控股有限公司 522
1、公司发展简介 522
2、公司主要产品及特点 522
3、公司经营情况分析 524
4、公司经营优劣势分析 525
5、公司发展战略分析 527
6、公司投资并购情况 527
图表目录：
图表：“广播”加“接收”模式 10
图表：“请求”加“响应”模式 10
图表：Map函数处理模式 26
图表：Reduce函数处理模型 27
图表：GFS与传统分布式文件系统的区别 28
图表：写控制信号和写数据流模型 29
图表：2012-2014年全球大数据产业规模 88
图表：2016-2022年全球大数据产业规模预测 89
图表：2014年全球大数据细分市场规模占比分析 89
图表：2012-2014年全球大数据计算机市场规模分析 90
图表：2016-2022年全球大数据计算机市场规模预测分析 91
图表：2012-2014年全球大数据软件市场规模分析 91
图表：2016-2022全球大数据软件市场规模预测分析 91
图表：2011-2012年2月全球顶级专业大数据厂商收入明细分析 101
图表2011年全球顶级专业大数据厂商收入市场占比 101
图表：2012年全球大数据专营厂商收入占比分析 102
图表：基于云的数据分析平台框架示意图 109
图表：不同数据存储量的企业采取SaaS模式占比 110
图表：2011-2014年我国互联网网民数量分析 113
图表：2009-2014年6月我国手机网民贵及占网民比例分析 114
图表：2012.12-2013.6年中国互联网基础资源对比 116
图表：中国IPv6地址数量 116
图表：中国IPv4地址数 117
图表：中国分类CN域名总数 117
图表：中国分类CN域名数量分析 118
图表：中国网站数量 118
图表：中国国际出口宽带及增长率分析 119
图表：主要骨干网络国际出口宽带条数 119
图表：2012年12月-2014年6月即时通信网民数及使用量率 128
图表：2012年12月-2014年6月手机即时通信网民数及使用率 128
图表：2012年12月-2014年6月博客/个人空间网民数及使用率 129
图表：2012年12月-2014年6月微博网民数及使用率 130
图表：2012年12月-2014年6月手机微博网民数及使用率 130
图表：2012年12月-2014年6月社交网站网民数及使用率 131
图表：2011-2014年我国大数据产业规模及增长率分析 158
图表：2014-2019年我国大数据产业规模及增量预测 182
图表：2016-2022年我国大数据产业基础构架硬件市场规模预测 183
图表：2016-2022年我国大数据产业软件市场规模预测 183
图表：2016-2022年我国大数据产业专业服务市场规模预测 184
图表：被调查者所属行业 188
图表：被调查者所在企业的规模 189
图表：被调查者所在企业每月新增的数据规模 190
图表：被调查者认为企业数据系统架构存在的问题 191
图表：被调查者所在企业面临的数据技术难题 192
图表：调查者所在企业数据挖掘和分析面临的问题 193
图表：被调查者所在企业数据处理产品的服务商 194
图表：被调查者所在企业大数据投入情况 195
图表：被调查者所在企业部署开源大数据解决方案的计划 196
图表：被调查者所在企业大数据的部署规模 197
图表：被调查者所在企业做数据产品选型时考虑的因素 198
图表：被调查者关注的数据产品特性 199
图表：被调查者所在企业选择服务商时考虑的因素 200
图表：企业对大数据技术趋势发展的预测 201
图表：企业对商业智能应用未来趋势的预测 202
图表：国外电信运营商大数据应用 210
图表：国内电信运营商大数据运用层次 210
图表：2014-2015年中国电信行业大数据应用规模预测 216
图表：三大运营商未来大数据投资预测 217
图表：2014年中国金融行业大数据应用投资结构 222
图表：2012-2015年金融行业大数据市场规模及预测 223
图表：金融行业大数据主要应用场景 223
图表：中信银行大数据应用技术架构图 225
图表：客户综合分析管理系统功能架构图 227
图表：客户生命周期服务管理 228
图表：2013－2015年中国金融行业IT投资结构及预测 228
图表：2013－2015年中国金融行业大数据应用规模与增长及预测 229
图表：2013－2015年中国金融行业大数据应用结构及预测 229
图表：2011－2015年中国智慧城市IT投资规模及预测 264
图表：智慧城市涉及的关键IT技术投资 264
图表：智慧城市涉及的关键IT技术投资 265
图表：智慧城市涉及的关键IT技术投资 265
图表：2014年智慧城市大数据应用分布 266
图表：IBM大数据平台之Hadoop系统 303
图表：2013财年收入排名前十二的公司的营收表 379
图表：日立IT系统服务平台 382
图表：日立BIGDota数据平台，方案。 382
图表：日立BIGDota数据平台，方案。 383
图表：日立公司流处理平台价值 383
图表：华为大数据IT系统 408
图表：2014年中国外置储存市场占有情况 423
图表：中国IT市场规模 424
图表：大数据产业结构示意图 425
图表：中国大数据时代投资象限 426
图表：2012年大数据行业融资情况 429
图表：大数据行业投资案例 431
图表：2014年大数据行业大宗融资案例 432
图表：从融资轮次来看，种子、天使、A轮融资情况 433
图表：天泽公司经营团队 435
图表：2013-2014年投泽信息公司经营情况 436
图表：2013-2014年投泽信息公司经营情况 436
图表：2013-2014年投泽信息公司经营情况 436
图表：2013-2014年投泽信息公司资产情况 437
图表：2013-2014年投泽信息公司流动资产情况 437
图表：2013-2014年投泽信息公司现金流量情况 437
图表：2013-2014年投泽信息公司现金流量情况 437
图表：2013-2014年投泽信息公司现金流量情况 438
图表：TRS公司高管情况 440
图表：拓尔思2013-2014年流动资产负债情况 443
图表：拓尔思2013-2014年流动资产负债情况 444
图表：拓尔思2013-2014年非流动资产负债情况 444
图表：拓尔思2013-2014年非流动资产负债情况 444
图表：拓尔思2013-2014年利润表 445
图表：拓尔思2013-2014年利润表 445
图表：拓尔思2013-2014年利润表 445
图表：2014年美亚柏科资产负债表 451
图表：2014年美亚柏科资产负债表 451
图表：2014年美亚柏科利润表 451
图表：2014年美亚柏科利润表 452
图表：2014年美亚柏科利润表 452
图表：2014年荣之联资产负债表 456
图表：2014年荣之联资产负债表 456
图表：2014年荣之联非流动资产表 457
图表：2014年荣之联非流动资产表 457
图表：2014年荣之联利润表 457
图表：2014年荣之联利润表 457
图表：2013-2014.3年天玑科技资产负债表 461
图表：2013-2014.3年天玑科技资产负债表 461
图表：2013-2014.3年天玑科技资产非流动资产负债表 461
图表：2013-2014.3年天玑科技利润表 461
图表：2014年银信科技利润表 464
图表：2014年银信科技利润表 465
图表：2013-2014年3月年大华股份盈利能力情况 472
图表：2013-2014年3月年大华股份资本结构情况 472
图表：2013-2014年3月年大华股份经营效率分析 472
图表：2013-2014年3月年大华股份获利能力分析 473
图表：2013-2014年3月年大华股份发展能力分析 473
图表：2013-2014年3月年大华股份利润分配分析 473
图表：2013-2014年3月年科大讯飞盈利能力情况 476
图表：2013-2014年3月年科大讯飞资本结构情况 477
图表：2013-2014年3月年科大讯飞经营效率分析 477
图表：2013-2014年3月年科大讯飞获利能力分析 477
图表：2014年用友盈利能力情况 483
图表：2014年用友获利能力分析 483
图表：2014年用友利润分配分析 484
图表：成都卫士通主要业务收入 490
图表：成都卫士通净资产收益率 491
图表：成都卫士通主要业务收入排名 491
图表：成都卫士通净资产收益率排名 492
图表：天清汉马一体化安全网关 500
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