京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015-2019年中国大数据行业投资分析及前景预测报告
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。
中投顾问发布的《2015-2019年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》共十章。首先介绍了大数据和大数据产业的定义、特点、地位等,接着分析了大数据的发展背景及影响因素,然后重点分析了国内外大数据行业的发展,并对重点行业大数据的应用、大数据重点应用领域进行了细致的透析。随后,报告详细解析了国内外大数据行业重点企业的发展形势,最后重点分析了大数据行业的投资状况,并对其未来发展前景做出了科学的预测。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、中投顾问产业研究中心、中投顾问市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对大数据行业有个系统深入的了解、或者想投资大数据行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25