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2021-2027年中国广东省大数据市场全景调研与投资前景报告

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  • 报告编号:R392824
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2021-2027年中国广东省大数据市场全景调研与投资前景报告 2020-2026年中国购物中心市场运行形势分析及发展战略研究报告

2021-2027年中国广东省大数据市场全景调研与投资前景报告

        随着大数据、移动互联网、物联网等产业的深入发展,我国数据产生量将出现爆发式增长,数据交易将迎来战略机遇。我国产生的数据量将从2018年的7.6ZB增至2025年的48.6ZB,CAGR达30.35%,超过美国同期的数据产生量约18ZB。另外,随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地,我国大数据市场产值不断提升,2020年将超万亿元,大数据正迎来发展黄金时期。
2015-2023年中国大数据市场产值预测(亿元)
数据来源:公开资料整理
        智研咨询发布的《2021-2027年中国广东省大数据市场全景调研与投资前景报告》共十三章。首先介绍了广东省大数据行业市场发展环境、广东省大数据整体运行态势等,接着分析了广东省大数据行业市场运行的现状,然后介绍了广东省大数据市场竞争格局。随后,报告对广东省大数据做了重点企业经营状况分析,最后分析了广东省大数据行业发展趋势与投资预测。您若想对广东省大数据产业有个系统的了解或者想投资广东省大数据行业,本报告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 大数据的类型
1.1.4 大数据的特点
1.1.5 大数据的数据来源
1.1.6 大数据的各个环节
1.1.7 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 大数据的应用价值
1.2.4 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
2.1.2 数据中心建设指导意见
2.1.3 大数据成为国家发展战略
2.1.4 政府进一步开放数据平台
2.1.5 地区加快制定大数据规划
2.1.6 大数据完善政府治理体系
2.2 经济(Economic)环境
2.2.1 世界经济运行状况
2.2.2 中国经济运行现状
2.2.3 中国经济运行特征
2.2.4 中国经济支撑因素
2.2.5 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 科技投入状况
2.3.3 城镇化发展进程
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 大数据技术重点关注领域
2.4.4 世界主要企业加快技术研发
2.4.5 数据中心发展的技术影响因素
 
第三章 全球大数据所属产业发展现状与趋势
3.1 全球大数据产业发展现状与趋势
        近年来,全球数据产生量迅猛增长。预计2020年,全球数据产生量将达到50.5ZB,同比增长23%。在数据储量不断增长的推动下,大数据产业也将构建出多层多样的市场格局,具有广阔发展空间。在2018-2020年期内,预测大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长,预计全球大数据市场收入规模2020年将达到560亿美元。未来两年里,大数据市场将呈现稳步发展的态势,增速保持在14%左右。另外,随着大数据市场成熟度的不断提高,在2025-2027年间,市场规模的增长将有所放缓,维持约7%的增速。
2016-2020年全球每年产生数据量估算(ZB)
数据来源:公开资料整理
2016-2027年全球大数据市场收入规模及预测(亿美元)
数据来源:公开资料整理
3.1.1 全球大数据产业发展概况
3.1.2 全球大数据产业交易现状
3.1.3 全球大数据产业市场规模
3.1.4 全球大数据产业市场竞争
3.2 典型国家大数据产业发展现状
3.2.1 美国大数据产业发展现状
3.2.2 英国大数据产业发展现状
3.2.3 日本大数据产业发展趋势
3.3 全球大数据产业发展趋
 
第四章 中国大数据所属产业发展现状与趋势
4.1 中国大数据产业政策环境
4.1.1 中国大数据产业政策地图
4.1.2 大数据产业相关政策分析
4.1.3 中国大数据产业政策趋势
4.2 中国大数据产业发展现状
4.2.1 中国大数据产业市场规模
4.2.2 中国大数据产业发展特征
4.2.3 中国大数据产业集聚现状
4.3 中国大数据产业发展模式
4.3.1 “技术创新+”模式
4.3.2 “应用导向+”模式
4.3.3 “资源利用+”模式
4.4 中国大数据产业竞争格局
4.4.1 大数据产业市场结构
4.4.2 大数据企业区域分布
4.4.3 大数据典型竞争态势
4.5 中国大数据产业应用领域
4.5.1 政府公共服务
4.5.2 电子商务
4.5.3 金融
4.5.4 医疗
4.5.5 交通
4.5.6 电信
4.5.7 其他
4.6 中国大数据产业发展趋势
4.6.1 大数据产业整体发展趋势
4.6.2 大数据产业区域发展趋势
4.6.3 大数据产业应用领域发展趋势
4.6.4 大数据产业企业发展趋势
 
第五章 广东省大数据产业发展条件分析
5.1 广东省大数据产业政策环境分析
5.1.1 广东省大数据产业政策地图
5.1.2 广东省大数据产业政策分析
5.2 广东省大数据产业发展基础分析
5.2.1 广东省信息化基础设施现状
5.2.2 广东省新一代信息技术产业增长情况
5.2.3 广东省新一代信息技术产业自主创新能力
5.3 广东省大数据产业SWOT分析
5.3.1 优势
5.3.2 劣势
5.3.3 机遇
5.3.4 挑战
 
第六章 广东省大数据所属产业发展现状分析
6.1 广东省大数据产业发展概况
6.1.1 广东省大数据产业发展阶段
6.1.2 广东省大数据产业市场地位
6.1.3 广东省大数据产业市场规模
6.1.4 广东省大数据产业链结构
6.2 广东省大数据产业区域分布
6.2.1 广东省大数据产业区域分布结构
6.2.2 广东省主要地市大数据产业现状
(1)广州市大数据产业
(2)深圳市大数据产业
(3)佛山市大数据产业
(4)东莞市大数据产业
(5)肇庆市大数据产业
6.3 广东省大数据产业应用分布
6.3.1 广东省大数据产业应用结构
 
第七章 2015-2019年广东省大数据产业发展格局及发展模式
7.1 2015-2019年广东省大数据产业竞争格局
7.1.1 不同规模企业的竞争力分析
7.1.2 IT产业竞相布局大数据产业
7.1.3 网络保险市场大数据竞争状况
7.1.4 企业在智慧城市建设领域的竞争
7.2 2015-2019年大数据其它产业区域发展状况
7.2.1 青海省
7.2.2 江苏省
7.2.3 四川省
7.2.4 贵州省
7.2.5 广东省
7.2.6 北京市
7.2.7 上海市
7.2.8 重庆市
7.2.9 广州市
7.3 2015-2019年广东省大数据产业链及市场主体分析
7.3.1 广东省大数据产业链介绍
7.3.2 广东省大数据产业结构
7.3.3 广东省大数据主要子行业
7.4 2015-2019年广东省大数据行业的盈利模式
7.4.1 解决方案
7.4.2 基础设施
7.4.3 数据产品
7.4.4 行业应用
7.5 2015-2019年广东省大数据业务的商业模式
7.5.1 广东省大数据业务商业模式类型
7.5.2 广东省大数据商业模式及应用特点
7.5.3 重点企业大数据商业模式
7.5.4 构建创新的大数据商业模式
 
第八章 2015-2019年中国大数据所属行业主要设备市场分析
8.1 大数据一体机市场分析
8.1.1 大数据一体机简介
8.1.2 大数据一体机的优劣分析
8.1.3 大数据一体机的用户类型
8.1.4 国外竞争格局与品牌分布
8.1.5 国内市场竞争格局分析
8.1.6 国内企业竞争优劣势分析
8.1.7 国内主流品牌及其特点
8.2 大数据处理和分析软件市场分析
8.2.1 大数据与商业智能的关系
8.2.2 商业智能软件的应用价值
8.2.3 全球商业分析软件市场规模
8.2.4 全球大数据软件市场发展态势
8.2.5 国内大数据软件市场发展状况
8.2.6 国内商业智能软件下游市场
8.2.7 全球大数据软件市场发展潜力
 
第九章 广东省重点行业大数据应用分析
9.1 医疗行业
9.1.1 医疗行业大数据应用价值
9.1.2 医疗行业大数据应用场景
9.1.3 医疗行业的数据类型分析
9.1.4 大数据对医疗行业的影响
9.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘
9.1.6 医疗大数据实现中的关键问题
9.1.7 大数据在医疗领域的发展趋势
9.2 金融行业
9.2.1 金融行业大数据应用价值
9.2.2 金融行业大数据应用领域
9.2.3 金融行业大数据应用状况
9.2.4 金融行业大数据特征现状
9.2.5 大数据优化企业融资环境
9.2.6 金融行业大数据应用案例
9.2.7 大数据带来的挑战及对策
9.3 电子商务
9.3.1 大数据处理对电子商务的影响
9.3.2 电子商务大数据的应用需求
9.3.3 电子商务大数据的具体应用
9.3.4 数据分析提高电商企业绩效
9.3.5 电子商务大数据的发展机遇
9.3.6 全球首个电商大数据指数发布
9.3.7 电子商务大数据应用挑战及对策
9.4 零售行业
9.4.1 零售行业大数据应用价值
9.4.2 零售行业大数据应用需求
9.4.3 零售行业数据采集方式
9.4.4 零售行业大数据应用案例
9.4.5 零售巨头积极运用大数据
9.5 电信行业
9.5.1 电信行业大数据应用价值
9.5.2 电信行业大数据应用背景
9.5.3 电信行业大数据应用需求
9.5.4 电信行业大数据应用情况
9.5.5 运营商数据中心建设动态
9.5.6 电信行业大数据应用案例
9.5.7 电信行业大数据发展机会
9.6 交通行业
9.6.1 交通行业大数据应用意义
9.6.2 交通行业大数据应用优势
9.6.3 交通行业大数据应用需求
9.6.4 交通行业大数据应用案例
9.6.5 交通行业大数据应用问题及对策
9.6.6 交通行业大数据应用发展展望
9.7 智慧城市
9.7.1 中国智慧城市的发展现状
9.7.2 智慧城市大数据应用需求
9.7.3 智慧城市大数据应用价值
9.7.4 智慧城市大数据应用领域
9.7.5 智慧城市大数据应用案例
9.8 政府公共服务
9.8.1 政府公共服务中大数据应用价值
9.8.2 大数据在电子政务领域的应用
9.8.3 政府网络执政中大数据应用挑战
9.8.4 政府统计工作中大数据应用机遇
9.8.5 大数据时代对政府信息公开的需求
9.8.6 军队管理中大数据的应用策略
9.9 其他行业
9.9.1 电力行业大数据应用分析
9.9.2 房地产业大数据应用状况
9.9.3 服装行业大数据应用分析
9.9.4 旅游行业大数据应用策略
9.9.5 影视行业大数据应用分析
9.9.6 媒体行业大数据应用状况
 
第十章国外大数据行业重点企业发展形势
10.1 IBM
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 企业经营状况
10.1.3 项目投资动态
10.1.4 项目合作动态
10.1.5 在华客户案例
10.2 甲骨文
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 企业经营状况
10.2.3 大数据解决方案
10.2.4 大数据服务内容
10.2.5 企业大数据策略
10.2.6 大数据成发展重点
10.3 微软
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 企业经营状况
10.3.3 大数据解决方案
10.3.4 企业发展优势
10.3.5 大数据发展现状
10.3.6 推进数据中心建设
10.4 SAP
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 企业经营状况
10.4.3 大数据解决方案
10.4.4 大数据查询平台
10.4.5 大数据预测平台
10.4.6 新版数字解决方案
10.4.7 在中国市场的地位
10.5 EMC
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 企业经营状况
10.5.3 大数据解决方案
10.5.4 大数据发展战略
10.5.5 中国市场发展策略
10.6 惠普
10.6.1 企业发展概况
10.6.2 企业经营状况
10.6.3 大数据领域发展动态
10.6.4 云监控大数据解决方案
10.7 其他企业
10.7.1 Teradata
10.7.2 NetApp
10.7.3 亚马逊
10.7.4 Google
10.7.5 Cloudera
 
第十一章国内大数据行业重点企业发展形势
11.1 中国移动通信集团公司
11.1.1 企业发展概况
11.1.2中国移动经营状况分析
11.1.5 中国移动大数据发展动态
11.2 中国电信集团公司
11.2.1 企业发展概况
11.2.2中国电信经营状况分析
11.2.5 电信加快数据中心建设
11.3 中国联通集团
11.3.1 企业发展概况
11.3.2 经营效益分析
11.3.3 业务经营分析
11.3.4 财务状况分析
11.3.5 大数据业务发展分析
11.3.6 未来前景展望
11.4 百度公司
11.4.1 企业发展概况
11.4.2 企业经营状况
11.4.3 大数据解决方案
11.4.4 百度大数据引擎
11.4.5 产业园建设规划
11.5 腾讯公司
11.5.1 企业发展概况
11.5.2 企业经营状况
11.5.3 腾讯大数据平台
11.5.4 构建大数据生态
11.5.5 加快布局大数据
11.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司
11.6.1 企业发展概况
11.6.2 经营效益分析
11.6.3 业务经营分析
11.6.4 财务状况分析
11.6.5 大数据业务
11.6.6 未来前景展望
11.7 北京东方国信科技股份有限公司
11.7.1 企业发展概况
11.7.2 经营效益分析
11.7.3 业务经营分析
11.7.4 财务状况分析
11.7.5 布局大数据
11.7.6 未来前景展望
11.8 北京同有飞骥科技股份有限公司
11.8.1 企业发展概况
11.8.2 经营效益分析
11.8.3 业务经营分析
11.8.4 财务状况分析
11.8.5 发布大数据存储
11.8.6 未来前景展望
11.9 浪潮集团有限公司
11.9.1 企业发展概况
11.9.2 云计算发展战略
11.9.3 大数据一体机产品
11.9.4 大数据产业基地
11.9.5 企业布局大数据
11.9.6 建立智慧城市平台
11.10 华为技术有限公司
11.10.1 企业发展概况
11.10.2 推出大数据一体机
11.10.3 发布企业级大数据分析平台
11.10.4 与央视合作大数据存储系统
11.10.5 华为将扩大大数据产业规模
11.11 阿里巴巴集团
11.11.1 企业发展概况
11.11.2 企业经营状况
11.11.3 企业大数据应用策略
11.11.4 B2B业务大数据模式
11.11.5 建设城市大数据平台
11.11.6 大数据产业发展动态
 
第十二章 大数据产业投资战略分析
12.1 全球大数据产业投资状况
12.1.1 大数据市场投资空间巨大
12.1.2 数据中心的投资建设加快
12.1.3 大数据融资规模持续上升
12.1.4 大数据行业风险投资动向
12.1.5 大数据企业投融资动态
12.2 中国大数据产业投融资状况分析
12.2.1 大数据产业投资历程回顾
12.2.2 大数据企业融资情况分析
12.2.3 大数据产业投资领域分布
12.2.4 国内外大数据创业投资对比
12.2.5 大数据投资存在概念泡沫
12.2.6 大数据创业企业投资方向
12.2.7 广东省大数据企业融资动态
12.3 广东省大数据产业投资机遇
12.3.1 广东省大数据产业的投资机遇
12.3.2 广东省大数据产业的投资热点
12.3.3 广东省大数据时代的投资机遇
12.3.4 广东省大数据应用行业潜在市场
12.4 广东省大数据产业投资风险及防范
12.4.1 广东省大数据行业投资风险综述
12.4.2 广东省数据的流动性和可获取性风险
12.4.3 广东省大数据项目投资风险急剧增加
12.4.4 评估大数据产业投资回报的措施
 
第十三章 2021-2027年大数据产业发展前景及趋势()
13.1 中国大数据产业发展前景及趋势预测
13.1.1 中国大数据市场规模预测
13.1.2 中国大数据收入规模预测
13.1.3 中国大数据分析方案收入预测
13.1.4 中国大数据市场发展热点展望
13.2 广东省大数据产业发展前景及趋势预测
13.2.1 “十三五”发展机遇
13.2.2 广东省大数据市场发展机会
13.2.3 广东省大数据市场发展趋势
13.2.4 广东省大数据市场重点内容
13.2.5 广东省大数据人才需求预测
13.2.6 广东省大数据市场热点猜想
13.2.7 应用市场发展趋势
13.2.8 渠道模式趋势分析
13.2.9 技术与产品趋势
13.3 2021-2027年广东省大数据产业预测分析
13.3.1 广东省大数据产业发展因素分析
13.3.2 2021-2027年全国大数据市场规模预测
13.3.3 2021-2027年广东省大数据市场规模预测
13.3.4 2021-2027年广东省移动互联网市场规模预测
13.3.5 2021-2027年广东省金融行业大数据投资规模预测
 
图表目录:
图表:大数据的类型
图表:大数据的4V特征
图表:大数据的构成
图表:大数据技术框架
图表:大数据的发展阶段
图表:大数据的价值
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:2015-2019年国内生产总值及其增速
图表:2015-2019年国内生产总值及增长速度
图表:2015-2019年全社会固定资产投资

更多图表见正文……

研究方法

细分产业研究报告研究方法及一般流程

一:设立研究小组确定研究内容

针对所研究的课题,北京智研科信咨询有限公司(以下简称“智研咨询”)成立项目研究小组,小组成员主要为智研咨询资深研究员、部分聘请领域内资深的专家以及相关产业协会专家组成。小组成员在初步市场调研的基础上讨论确定研究内容、开发流程等。

二:调查一手信息

访谈行业主管部门和相关行业协会,访谈供应商、生产商、销售商、代理商、最终客户等对研究报告有直接或者间接关系的产业链各环节。

三:收集第三方数据及监测资料

智研咨询拥有专业的行业信息监测系统,对行业内重大新闻、政策,市场动态、拟在建项目、技术动向等进行动态监测。

智研咨询拥有强大的数据库资源,数据渠道包括:国家统计局、国家海关总署、国家工商总局、国家税务总局、中国证券监督管理委员会、国务院发展研究中心、商务部、世界贸易组织、联合国统计司及相关行业协会。

四:鉴别和核实来自各种渠道的信息

各种信息源之间相互核实

与相关产业专家及销售人员核实

向有关政府主管部门核实

五:分析数据并起草初步研究报告

小组成员对核实后的信息、数据进行深入分析研究并在此基础上进行起草,完成报告初稿。

六:研究报告初稿评审

研究小组通过研讨会、座谈会等多种形式组织有关专家及相关产业链人员对初步研究结果进行评审。

七:撰写最终研究报告

研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼后对初稿进行修改,最终完成研究报告。

八:客户回访及售后服务

智研咨询不定期对客户进行回访,积极听取客户反馈,积极解答用户提出的各种问题,并根据客户反馈对报告进行优化和完善。

数据来源

智研咨询调研(数据来源)说明

a) 行业研究部分智研咨询主要采用行业深度访谈、权威机构第三方数据渠道获取、公开资料监测整理的方法:

b) 通过对厂商、渠道、行业专家,用户进行深入访谈,对相关行业主要情况进行了解,并获得相应销售和市场等方面数据。

c) 二手资料收集,对部分公开信息进行比较,参考用户调研数据,最终获得行业规模的数据。

d) 智研科信具有获得一些非公开信息的渠道:

e) 政府数据与信息

f) 相关的经济数据

g) 行业公开信息

h) 企业年报、季报

i) 行业资深专家公开发表的观点

j) 精深严密的数理统计分析

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2.3 邮件订购

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3、签订协议

您可以从网上下载“报告订购协议”或我们传真或者邮寄报告订购协议给您;

4、付款方式

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帐户名:北京智研科信咨询有限公司

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