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2016-2022年中国大数据行业发展状况分析与投资风险评估报告

大数据（Big Data）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发展策略，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前景十分广阔。
2011-2017 年全球大数据细分领域市场规模及预测
分类
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
云
3.6
6.2
11.9
18.2
25.2
30.5
36.5
行业解决方案
28
44.2
61.5
101
135
160
172
应用
5.2
9.9
16.9
34.5
52.9
66.5
77.5
非关系型数据库
0.7
1.3
2.9
5
8
10
12
关系型数据库
6.2
8.8
13.1
17.5
22.5
24.5
27
基础软件
1.4
4.4
8.3
10.8
12.5
16
19
网络
1.5
2.3
4.2
6.5
8.5
10.1
11.5
存储
11
17.5
30.9
42
55
64
69.5
计算
15.3
22.9
36.5
49.2
64
71
76
188bet金宝搏网站 发布的《2016-2022年中国大数据行业发展状况分析与投资风险评估报告》共九章。首先介绍了大数据产业相关概念及发展环境，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、大数据的影响与趋势 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分析 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前景预测 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“十二五”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 2013-2015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 2016-2022年中国大数据产业前景预测 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、大数据软件市场发展前景预测 194
3、大数据服务市场发展前景预测 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 （ZY CW）
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、公司发展战略分析 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 2012-2015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 2012-2015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地址资源变化情况 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 2012-2015年中国网络视频用户数及网民使用率 140
图表 47 2012-2015年中国搜索引擎用户数及网民使用率 141
图表 48 2012-2013年中国即时通信用户数及网民使用率 141
图表 49 2012-2015年中国社交网站用户数及网民使用率 142
图表 50 2012-2015年中国微博用户数及网民使用率 143
图表 51 2012-2015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 2016-2022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 2013-2015年中国智慧城市大数据应用规模预测 276
图表 76 2013－2015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- 2015年中国能源行业信息化投资规模 278
图表 78 2015年4月中国移动硬盘市场品牌关注比例分布 382
图表 79 2015年3月-4月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 2008－2015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
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