中国大数据行业发展策略分析及十四五前景预测报告2021-2026年

中国大数据行业发展策略分析及十四五前景预测报告2021-2026年

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 【报告编号】: 176367
   
 【出版机构】: 中研信息研究所
  
 【出版日期】: 2020年10月
  
 【报告价格】: 纸质版: 6500元 电子版: 6800元 双版: 7000元
  
 【交付方式】: emil电子版或特快专递
   
 【客服专员】: 安琪
  
 【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　大数据产业链领域
1.3.4　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　2018-2020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　产业发展阶段
2.1.3　产业规模状况
2.1.4　细分市场格局
2.1.5　企业类型分布
2.1.6　重点企业分析
2.1.7　产业人才发展
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　制造业成为融合重点
2.2.3　5G成为数字基建关键
2.2.4　数字贸易规则制定加快
2.2.5　数据的合规性受到重视
2.3　欧盟大数据产业发展布局
2.3.1　欧盟通用数据保护条例
2.3.2　欧盟数据经济规模分析
2.3.3　欧盟推进大数据产业发展
2.3.4　欧盟大数据产业战略特点
2.3.5　产业战略建设的相关启示
2.3.6　欧盟布局大数据产业应用
2.3.7　欧盟大数据产业发展规划
2.4　美国大数据产业发展分析
2.4.1　大数据发展扶持政策
2.4.2　大数据产业发展战略
2.4.3　大数据应用案例分析
2.4.4　大数据企业分布情况
2.4.5　大数据协同创新措施
2.4.6　大数据技术发展措施
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　2018-2020年中国大数据产业发展分析
3.1　2018-2020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　政策方面
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　2018-2020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*企业统计分析
3.3.6　大数据创新场景应用服务商
3.3.7　互联网企业布局大数据产业
3.3.8　大数据热点应用领域的竞争
3.3.9　大数据产业竞争趋势展望
3.4　2018-2020年中国大数据市场供需分析
3.4.1　大数据市场供给结构
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　大数据细分领域需求场景
3.4.5　大数据热点领域需求分析
3.4.6　数据小型机市场需求分析
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　技术生态问题
3.5.4　核心技术薄弱
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　数据资源SWOT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　大数据储量规模分析
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　数据存储中心建设状况
4.4.1　**数据中心建设规模
4.4.2　国内数据中心市场规模
4.4.3　国内数据中心建设规模
4.4.4　数据中心的市场竞争格局
4.4.5　数据中心的硬件成本分析
4.4.6　大数据中心总体发展趋势
4.4.7　数据中心绿色节能发展趋势
4.4.8　数据中心的布局策略分析
4.5　数据资源型企业——电信运营商
4.5.1　中国移动
4.5.2　中国电信
4.5.3　中国联通
4.6　数据资源型企业——BAT企业
4.6.1　阿里巴巴
4.6.2　百度公司
4.6.3　腾讯公司
*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　技术生态分析
5.2.2　技术研发热点
5.2.3　技术应用领域
5.2.4　企业布局加快
5.2.5　技术发展趋势
5.3　大数据可视化分析技术分析
5.3.1　数据可视化的基本概述
5.3.2　大数据可视化市场规模
5.3.3　大数据可视化市场格局
5.3.4　数据可视化的研究进展
5.3.5　数据可视化的应用工具
5.3.6　数据可视化面临的挑战
5.3.7　数据可视化技术发展趋势
5.4　大数据安全处理技术分析
5.4.1　大数据安全问题分析
5.4.2　大数据安全涉及的模块
5.4.3　数据安全防护技术分析
5.4.4　数据脱敏安全控制技术
5.4.5　大数据安全防护体系分析
5.5　大数据技术拥有型企业分析
5.5.1　拓尔思
5.5.2　同有科技
5.5.3　浪潮集团
5.5.4　华为公司
*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　大数据交易层分析
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
6.1.5　数据交易市场发展对策
6.2　大数据交易市场运行状况
6.2.1　大数据交易市场环境
6.2.2　大数据交易市场构成
6.2.3　大数据交易市场规模
6.2.4　大数据市场定价方式
6.2.5　细分大数据交易状况
6.2.6　全国交易中心成立
6.2.7　大数据交易场所主要类型
6.2.8　大数据交易逐步规范化
6.2.9　大数据交易市场人才需求
6.2.10　数据交易场所的问题及对策
6.3　国际重点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　大数据交易典型平台
6.4.4　交易平台融资
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　贵阳大数据交易所
6.5.2　数据堂交易平台
6.5.3　中关村大数据交易平台
6.5.4　中国香港大数据交易所
*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　工业大数据市场规模
7.3.4　工业大数据应用案例
7.3.5　工业大数据发展问题对策
7.3.6　工业大数据应用趋势分析
7.4　医疗大数据
7.4.1　医疗大数据体系分析
7.4.2　医疗大数据应用场景
7.4.3　医疗大数据市场规模
7.4.4　医疗大数据市场供需
7.4.5　医疗大数据区域格局
7.4.6　医疗大数据应用案例
7.4.7　医疗大数据发展问题及对策
7.5　金融大数据
7.5.1　金融大数据体系分析
7.5.2　金融大数据典型应用领域
7.5.3　金融大数据创新应用领域
7.5.4　金融大数据应用市场结构
7.5.5　金融大数据市场竞争格局
7.5.6　金融行业大数据发展特征
7.5.7　金融大数据发展挑战及对策
7.6　交通大数据
7.6.1　交通大数据应用概况
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　交通大数据融合应用试点
7.6.5　交通出行大数据合作动态
7.6.6　交通大数据应用案例分析
7.6.7　交通大数据应用问题及对策
7.6.8　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　电信运营商价值数据分布
7.7.6　运营商大数据的应用模式
7.7.7　电信行业大数据应用案例
7.7.8　电信大数据发展的挑战及对策
7.8　零售大数据
7.8.1　零售大数据发展概况
7.8.2　零售行业数据采集方式
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现状
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　**电商大数据指数发布
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**层设计
7.10.3　**大数据的经济价值
7.10.4　**部门大数据应用案例
7.10.5　全国公安大数据项目状况
7.10.6　**大数据信息公开需求
7.10.7　**大数据未来发展展望
*八章　2018-2020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　大数据软件市场规模
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　大数据硬件市场规模
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　2018-2020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　2018-2020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　地区大数据管理机构设置
10.1.3　城市大数据人才储备状况
10.2　大数产业区域发展指数分析
10.2.1　各省大数据发展排名
10.2.2　各省大数据排名变动
10.2.3　区域大数据发展指数
10.2.4　各省大数据发展类型
10.2.5　各省分指数评价分析
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　大数据产业园数量规模
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特点
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　北京市大数据产业发展状况
10.4.5　天津市大数据产业发展综况
10.4.6　天津市大数据安全布局动态
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　大数据试验区建设方案出台
10.5.4　广东省大数据产业发展格局
10.5.5　广州市大数据产业发展布局
10.5.6　深圳市大数据产业发展状况
10.6　长三角大数据产业集群
10.6.1　长三角地区基本发展状况
10.6.2　长三角大数据产业发展综况
10.6.3　长三角大数据产业发展特点
10.6.4　上海市大数据产业发展布局
10.6.5　浙江省大数据产业发展状况
10.7　西南大数据产业集群
10.7.1　西南地区基本发展状况
10.7.2　西南大数据产业发展潜力
10.7.3　重庆市大数据产业发展状况
10.7.4　四川省大数据产业发展布局
10.8　其他地区大数据产业发展动态
10.8.1　内蒙古
10.8.2　河南省
10.8.3　山东省
10.8.4　山西省
10.8.5　安徽省
10.8.6　湖南省
10.8.7　江西省
10.8.8　海南省
10.9　典型发展案例——贵州大数据产业发展经验
10.9.1　贵州大数据发展机遇及优势
10.9.2　贵州省大数据发展地位
10.9.3　贵州大数据产业优惠政策
10.9.4　贵州省数字设施投资状况
10.9.5　贵州大数字产业运行状况
10.9.6　贵州大数据典型企业名单
10.9.7　大数据与实体经济融合
10.9.8　贵阳市大数据发展状况
10.9.9　贵安新区大数据建设状况
10.9.10　贵州省大数据融合发展方案
10.9.11　贵州大数据应用状况分析
*十一章　中投顾问对中国大数据产业投资价值分析
11.1　大数据产业投资价值及机会评估
11.1.1　投资价值综合评估
11.1.2　市场投资机会评估
11.1.3　投资发展动力评估
11.1.4　投资进入时机分析
11.1.5　产业投资象项分布
11.2　大数据行业投资壁垒分析
11.2.1　竞争壁垒
11.2.2　技术壁垒
11.2.3　资金壁垒
11.2.4　政策壁垒
11.3　大数据产业投资风险及防范
11.3.1　大数据行业投资风险综述
11.3.2　数据的流动性和可获取性风险
11.3.3　大数据安全风险及防范机制
11.3.4　大数据项目投资风险急剧增加
11.3.5　大数据产业投资建议与策略
11.3.6　评估大数据产业**的措施
*十二章　中投顾问对中国大数据产业投融资分析
12.1　A股及新三板上市公司在大数据产业投资动态分析
12.1.1　投资项目综述
12.1.2　投资区域分布
12.1.3　投资模式分析
12.1.4　典型投资案例
12.2　大数据行业投融资热点分析
12.2.1　大数据产业投资热点
12.2.2　数据源及流通领域
12.2.3　软硬件产品领域
12.2.4　应用端领域
12.3　中国大数据产业融资动态分析
12.3.1　教育大数据企业融资动态
12.3.2　媒体大数据企业融资动态
12.3.3　保险大数据公司融资布局
12.3.4　大数据软件企业融资布局
12.3.5　酒店大数据运营投资项目
12.3.6　医疗大数据企业融资动态
12.3.7　数据搜索公司融资动态
12.3.8　大数据安全企业融资动态
12.3.9　大数据基础设施提供商融资
12.4　中国大数据产业投资项目案例
12.4.1　城市数据湖运营项目
12.4.2　大数据系统平台项目
12.4.3　大数据产业园建设项目
12.4.4　大数据管理平台建设项目
12.5　中国大数据产业链投资机会分析
12.5.1　硬件层面投资机会分析
12.5.2　软件层面投资机会分析
12.5.3　信息服务层面投资机会
*十三章　大数据产业发展前景及趋势
13.1　**大数据产业发展前景及趋势预测
13.1.1　**大数据企业竞争趋势
13.1.2　**大数据产业发展趋势
13.1.3　**大数据市场发展热点展望
13.2　中国大数据产业发展机遇及前景预测
13.2.1　财政机遇分析
13.2.2　产业发展机遇
13.2.3　行业未来发展特点
13.2.4　大数据市场热点分析
13.2.5　大数据市场重点内容
13.2.6　大数据人才需求预测
13.3　中国大数据产业发展趋势展望
13.3.1　信息消费逐步提质升级
13.3.2　工业互联网建设进程加快
13.3.3　“”数据合作形成
13.3.4　大数据治理科技应用广泛
13.3.5　大数据相关立法进程加快
13.3.6　大数据与区块链融合提速
13.4　中投顾问对2021-2026年中国大数据产业预测分析
13.4.1　2021-2026年中国大数据产业影响因素分析
13.4.2　2021-2026年中国大数据产业市场规模预测
13.4.3　2021-2026年中国数字经济总量规模预测
*十四章　大数据产业发展政策分析
14.1　大数据产业政策体系分析
14.1.1　发达国家大数据政策对比
14.1.2　中国大数据产业政策特点
14.1.3　中国大数据产业政策汇总
14.1.4　中国大数据产业发展纲要
14.1.5　大数据标准化白皮书分析
14.1.6　大数据产业管理机制加强
14.2　大数据产业应用类政策分析
14.2.1　工业大数据政策环境分析
14.2.2　金融机构大数据治理规范
14.2.3　医疗大数据政策总体分析
14.2.4　交通运输大数据发展纲要
14.2.5　交通旅游大数据应用试点
14.2.6　林业大数据发展指导意见
14.2.7　水利大数据发展指导意见
14.2.8　生态环境信息化建设方案
14.2.9　国土资源大数据应用政策
14.3　“十三五”大数据产业发展规划
14.3.1　发展目标
14.3.2　重点任务
14.3.3　**措施
14.4　大数据产业区域性政策规划
14.4.1　首部大数据地方法规发布
14.4.2　天津市大数据发展应用条例
14.4.3　海南省大数据开发应用条例
14.4.4　东莞市大数据产业发展规划
14.4.5　福州市大数据产业发展计划
14.4.6　北京大数据建设工作方案
14.4.7　贵州省大数据产业发展规划
14.4.8　贵州大数据与工业融合方案
14.4.9　内蒙古大数据发展总体规划
14.4.10　广西省数字社会的建设规划
14.4.11　湖南省大数据产业发展计划
14.4.12　湖北省大数据产业发展规划
14.4.13　河南省大数据产业发展规划
14.4.14　河北省大数据产业发展计划
 

图表目录
 
图表1　大数据的4V特征
 图表2　大数据的类型
 图表3　大数据技术框架
 图表4　数字价值链模式
 图表5　大数据产业链
 图表6　大数据产业主要数据资产类企业
 图表7　大数据产业链产值分布及发展方向
 图表8　大数据关键技术
 图表9　中国大数据产业链技术层细分
 图表10　未来大数据处理的核心技术
 图表11　**大数据市场的收入规模
 图表12　2018年**大数据企业类型分布
 图表13　国际主要大数据企业简介
 图表14　**主要大数据存储企业
 图表15　**主要大数据分析企业
 图表16　2018年大数据产业人才分布
 图表17　**制造业发展战略格局
 图表18　美国大数据研发与协同创新的主要政策文件
 图表19　2018年美国大数据产业企业分布
 图表20　日本大数据发展历程
 图表21　2011-2018年日本大数据发展趋势
 图表22　2018年韩国大数据产业企业布局情况
 图表23　大数据产业构建
 图表24　中国大数据市场发展阶段
 图表25　2017-2018年新成立的大数据产业联盟
 图表26　2015-2019年大数据市场产值图
 图表27　2015-2020年我国大数据核心产业规模及增速
 图表28　2016-2019年中国数据科学与大数据技术专业新增备案数量
 图表29　2018年大数据产业发展试点示范项目公示名单
 图表30　2018-2019年教育部新增审批本科大数据相关专业
 图表31　大数据人才培养要求
 图表32　大数据企业资本层次
 图表33　2019年大数据企业投资价值*榜
 图表34　大数据创新场景应用服务商TOP40
图表35　中国大数据应用领域企业
 图表36　互联网行业大数据应用场景
 图表37　电信行业大数据应用场景
 图表38　金融行业大数据应用场景
 图表39　制造行业大数据应用场景
 图表40　企业现有的数据规模
 图表41　企业数据类型的构成
 图表42　大数据时代企业所能感觉到的数据变化
 图表43　目前企业处理大数据所面临的问题
 图表44　企业对大数据的态度和认知
 图表45　企业在线则大数据平台时所考虑的因素
 图表46　市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比
 图表47　主要城市大数据就业市场活跃度
 图表48　大数据行业求职者*与招聘需求占比
 图表49　大数据产业招聘及求职期望薪水分布
 图表50　数据基础设施
 图表51　数据基础设施“横向融合”与“纵向融合”
图表52　数据基础支撑型企业
 图表53　数据平台型企业
 图表54　中国大数据产业链数据源细分
 图表55　中国大数据资源SWOT分析
 图表56　2019年省级数林分布
 图表57　MPP架构图
 图表58　2013-2018年**大数据储量
 图表59　2018年**大数据储量区域分布
 图表60　MPP与Hadoop技术融合的产品架构图
 图表61　**数据中心数量
 图表62　**数据中心总机架数
 图表63　2009-2019年中国IDC市场规模及增长情况
 图表64　2016-2019年中国数据中心机架规模统计情况
 图表65　数据中心规模划分（按机架规模）
 图表66　2019年中国**大型、大型数据中心占比情况
 图表67　国内IDC市场格局
 图表68　民营IDC企业的竞争优劣势分析
 图表69　电信运营商在IDC领域的竞争优劣势分析
 图表70　数据中心IT硬件成本结构
 图表71　近年来国内IDC领域主要并购案例
 图表72　不同产商的业务类型选择
 图表73　飞天大数据平台的完整架构
 图表74　iDB产品核心功能架构图
 图表75　百度大数据+平台
 图表76　九寨沟景区客流量预测系统
 图表77　峨眉山景区游客七日去向展示
 图表78　利用大数据进行在线精准营销的效果
 图表79　腾讯大数据平台的核心模块
 图表80　Gaia主要结构
 图表81　TDBank的处理系统
 图表82　TDBank运行流程
 图表83　腾讯分布式数据仓库
 图表84　Spark VS Mapreduce
图表85　TRC运作流程
 图表86　典型大数据计算模式与系统
 图表87　数据分析细分领域和具体技术
 图表88　Palantir旗下两大产品涉及领域
 图表89　Hadoop和Spark生态系统
 图表90　大数据技术关注度
 图表91　参数服务器工作原理
 图表92　大数据安全涉及模块
 图表93　华为FusionInsight大数据平台的技术规格
 图表94　中国大数据产业链交易层细分
 图表95　可交易的数据品种及类型
 图表96　影响数据交易的四大因素
 图表97　大数据交易标准体系
 图表98　大数据交易产业主要人才需求
 图表99　数据堂商业模式
 图表100　中国大数据产业链大数据衍生层细分
 图表101　工业大数据分类
 图表102　国内工业大数据发展史
 图表103　医疗业大数据产业链
 图表104　医疗数据来源
 图表105　医疗数据的特性
 图表106　医疗大数据的用途
 图表107　医疗大数据企业
 图表108　2014-2018年中国健康医疗大数据行业市场规模
 图表109　2018年中国健康医疗大数据细分行业市场结构
 图表110　2018年健康医疗数据供应概况
 图表111　健康医疗大数据相关企业地域分布
 图表112　2018年中国健康医疗大数据细分领域企业分布
 图表113　2016-2018年BAT健康医疗大数据产业链布局
 图表114　金融大数据产业链
 图表115　大数据金融的场景应用
 图表116　大数据智能洞察金融业
 图表117　金融行业客户的重要性
 图表118　大数据洞察推动民生银行的转型与创新
 图表119　大数据预测金融欺诈
 图表120　中国金融行业大数据投资结构
 图表121　智能交通的数据处理体系
 图表122　交通大数据应用领域示意图
 图表123　大数据在滴滴出行中的应用
 图表124　电信大数据发展阶段
 图表125　电信运营商大数据应用
 图表126　2019-2020年4G用户总数占比情况
 图表127　2019-2020年末光纤接入（FTTH/O）和100Mbps及以上接入速率的固定互联网宽带接入用户占比情况
 图表128　2019-2020年手机上网用户情况
 图表129　2019-2020年移动互联网累计接入流量及同比增速比较
 图表130　2019-2020年移动互联网接入月流量及户均流量（DOU）情况
 图表131　2019-2020年移动电话用户增速和通话时长增速
 图表132　2019-2020年移动短信业务量和收入同比增长情况
 图表133　广东移动使用的Apache Hadoop软件的英特尔分发版
 图表134　电信运营商大数据处理需求
 图表135　线下零售大数据产业链
 图表136　线上零售大数据产业链
 图表137　零售行业大数据分析应用阶段
 图表138　中国零售企业主要实施的大数据项目
 图表139　**大数据应用**工程
 图表140　中国各**机构大数据应用
 图表141　2016-2019年公安大数据建设项目数量与金额
 图表142　2016-2019年上半年公安大数据建设投资结构
 图表143　**大数据应用痛点及机会点
 图表144　大数据软件主要类别
 图表145　大数据硬件产业链
 图表146　典型大数据服务应用比较
 图表147　大数据通用服务热点
 图表148　企业大数据的构成
 图表149　大数据在企业级的应用方面
 图表150　八大国家大数据综合试验区分布
 图表151　省内大数据管理机构设置情况
 图表152　2014-2018年省级大数据管理机构设置情况
 图表153　2019年中国大数据人才储备要素评价
 图表154　2019年全国31个省份大数据发展指数评价结果
 图表155　2019年各地区大数据政用、民用和商用指数得分情况
 图表156　2016-2019年各省大数据发展总指数排名
 图表157　2016-2019年各省大数据发展总指数排名变化情况
 图表158　2019年四大区域大数据发展指数得分
 图表159　2016-2019年四大区域大数据发展指数均值变化情况
 图表160　2019年各省大数据发展类型
 图表161　2016-2019年大数据发展类型分布情况
 图表162　2019年各省大数据政用指数得分与均值比较
 图表163　2016-2019年各省政用指数得分排名变化情况
 图表164　2019年各省大数据政用指数得分情况
 图表165　2019年各省大数据商用指数得分与均值比较
 图表166　2016-2019年各省商用指数得分排名变化
 图表167　2019年各地区大数据商用指数得分情况
 图表168　2019年各省大数据民用指数得分与均值比较
 图表169　2016-2019年各地区大数据民用指数得分排名变化
 图表170　2019年各省大数据民用指数得分情况
 图表171　中国典型大数据产业园
 图表172　新区布局大数据产业
 图表173　珠三角9城GDP
图表174　2019年贵州省各市（州）、贵安新区数字基础设施投资完成情况表
 图表175　2019年贵州省数字基础设施重点企业投资完成情况表
 图表176　贵州省大数据领域投资情况表
 图表177　贵州省大数据企业TOP50名单（排名不分先后）
 图表178　中投顾问投资价值综合评估：大数据
 图表179　中投顾问大数据产业市场机会整体评估表
 图表180　中投顾问大数据产业市场机会矩阵
 图表181　中投顾问投资发展动力评估：大数据
 图表182　中投产业投资进入时机：大数据产业
 图表183　中投产业生命周期：大数据产业
 图表184　大数据产业投资象项
 图表185　中投顾问进入壁垒评估：大数据
 图表186　中投顾问投资机会箱：大数据产业
 图表187　中投顾问对2021-2026年中国大数据产业市场规模预测
 图表188　中投顾问对2021-2026年中国数字经济总量规模预测
 图表189　2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资规模
 图表190　2020年A股及新三板上市公司大数据产业投资规模
 图表191　2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资项目区域分布（按项目数量分）
 图表192　2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资项目区域分布（按投资金额分）
 图表193　2020年A股及新三板上市公司大数据产业投资项目区域分布（按项目数量分）
 图表194　2020年A股及新三板上市公司大数据产业投资项目区域分布（按投资金额分）
 图表195　2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资模式
 图表196　2020年A股及新三板上市公司大数据产业投资模式
 图表197　大数据数据源及流通领域投资热点
 图表198　大数据软硬件产品领域投资热点
 图表199　大数据应用端领域投资热点
 图表200　引力传媒大数据管理平台整体架构图
 图表201　大数据政策比较框架
 图表202　各国大数据战略规划比较
 图表203　各国技术能力储备政策比较
 图表204　国外**数据开放与共享主要政策
 图表205　国外**数据开放与共享主要政策（续）
 图表206　2012-2019年大数据产业政策关键词
 图表207　2015-2019年大数据产业发展关键节点
 图表208　2015-2018年中国大数据相关政策
 图表209　地方管理机制分析
 图表210　国家工业大数据相关政策
 图表211　工业和信息化部相关政策
 图表212　工业大数据重点建设任务
 图表213　国内健康医疗大数据行业发展政策