“十二五”期间，我国信息通信技术产业快速壮大，互联网经济蓬勃发展，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，应用势头良好，为“十三五”时期我国加快大数据产业发展奠定了坚实基础。
大数据资源不断积累丰富。我国国土广袤、人口众多、经济规模巨大、活跃度高，信息化发展水平日益提高，已经成为产生和积累数据量最多、数据类型最丰富的国家之一。政务信息化水平不断提升，信息消费蓬勃发展，移动电话用户和移动互联网用户规模均居世界第一，网络经济规模持续扩大。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源，我国已经成为名副其实的数据资源大国。大数据技术创新取得积极进展。在基础软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力，并以云服务向外界开放自身技术服务能力和资源。在深度学习、人工智能、语音识别等前沿领域，我国企业积极布局，抢占技术制高点。
大数据相关产业不断壮大。“十二五”期间，我国电子信息和软件产业保持快速增长。2015年，信息产业收入达到17.1万亿元，软件和信息技术服务业务收入4.3万亿元，产业规模进一步扩大。网络基础设施支撑能力大幅提升，云计算服务逐渐成熟，为大数据发展提供有力的基础设施支撑。国内龙头企业面向大数据需求，积极推出新产品和新服务，一批新兴的专业化大数据企业崛起，新业态新模式不断涌现。基于大数据的创业创新日趋活跃，大数据成为社会资本投资的热点。大数据应用广度和深度逐渐加强。“十二五”期间，我国信息技术应用逐步从重基础设施建设过渡到重软件和服务，正在加速向重数据资源挖掘应用的方向转变。一批世界级的互联网企业引领大数据前沿发展，将大数据应用于网络社交、电商、广告、搜索等业务中，大幅度提升了网络服务的个性化和智能化水平。电信、金融、交通等行业正在积极利用已经积累的丰富数据资源，加快服务优化、业务创新和产业升级步伐。工业、物流、医疗、农业等领域积极跟进，行业大数据应用正在快速发展，形成了大数据应用发展的良好局面。
“十三五”时期发展方向及重点
全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，围绕国家大数据战略和《促进大数据发展行动纲要》的总体部署，打造数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系，建设“数据强国”。
构建大数据产业体系。加强大数据关键技术研发和应用，壮大大数据服务业态，培育大数据产业体系。培育大数据龙头骨干企业。培育数据采集、数据分析、数据安全、数据交易等新型数据服务模式和企业。优化大数据产业布局，建设大数据产业集聚区和综合试验区。支持大数据公共服务平台建设，发展大数据标准验证、测评认证等服务，完善大数据产业公共服务体系。发展工业大数据。支持研发面向研发设计、生产制造、经营管理、市场营销等关键环节的大数据分析技术和平台，推动建立完善面向全产业链的大数据资源整合和分析平台，开展大数据在工业领域的应用创新和试点示范。深化制造业与互联网融合发展，加快大数据与物联网、云计算、信息物理系统等新兴技术在制造业领域的深度集成与应用，丰富工业大数据服务内容、创新服务模式。
深化大数据应用服务。面向政府、金融、能源等重点行业领域，推进大数据系统安全可靠软硬件应用，促进大数据跨行业融合应用，助力重点行业转型发展。以服务民生需求为导向，加快大数据在医疗、教育、交通、旅游、社保等民生领域的应用。推动大数据在政务和社会治理领域的深入应用，提升政府科学决策能力、政府运转效率和公共服务水平。促进大数据交易流通。研究制定数据交易流通的一般规则，逐步完善个人信息保护、数据安全、知识产权保护等制度，建立行业自律和监督机制，开展第三方数据交易平台试点示范，推动大数据产业发展。
中国报告网发布的报告书内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资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
1.2 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
1.4 结构化数据与非结构化数据分析
1.4.1 结构化数据分析
1.4.2 非结构化数据分析
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 2015-2017年国际大数据产业发展分析
3.1 2015-2017年全球大数据产业总体发展分析
3.1.1 全球大数据产业运行特征
3.1.2 全球大数据产业发展规模
3.1.3 全球大数据细分市场格局
3.1.4 全球大数据细分市场规模
3.1.5 全球大数据应用状况调查
3.1.6 全球大数据行业市场格局
3.1.7 发达国家加快大数据产业布局
3.1.8 部分国家大数据发展政策环境
3.1.9 部分国家运营商大数据发展状况
3.2 2015-2017年欧盟开放数据战略分析
3.2.1 大数据产业发展战略
3.2.2 加大技术研发资助力度
3.2.3 探索公私合作项目
3.2.4 推进大数据应用举措
3.2.5 推进大数据基础建设
3.2.6 欧盟大数据发展规划
3.3 2015-2017年美国大数据产业发展分析
3.3.1 大数据发展战略
3.3.2 大数据产业状况
3.3.3 大数据应用案例
3.3.4 大数据技术发展措施
3.3.5 针对安全问题的政策
3.3.6 产业发展的经验借鉴
3.3.7 布局大数据预测市场
3.4 2015-2017年日本大数据产业发展分析
3.4.1 大数据产业地位
3.4.2 市场规模及趋势
3.4.3 看好大数据经济效益
3.4.4 加强制造业大数据应用
3.4.5 运行大数据预防灾害
3.4.6 产业重点企业分析
3.5 2015-2017年其他国家大数据产业发展状况
3.5.1 英国
3.5.2 法国
3.5.3 爱尔兰
3.5.4 澳大利亚
3.5.5 韩国
3.5.6 新加坡
第四章 2015-2017年中国大数据产业发展分析
4.1 2015-2017年中国大数据产业发展综述
4.1.1 市场发展阶段
4.1.2 产业驱动主体
4.1.3 产业运行情况
4.1.4 产业发展提速
4.1.5 推动云基地建设
4.1.6 交易中心成立
4.2 2015-2017年中国大数据产业布局
4.2.1 市场供给结构
4.2.2 应用行业分布
4.2.3 区域集聚发展
4.2.4 华北产业集聚
4.3 2015-2017年中国大数据产业需求分析
4.3.1 主要行业大数据需求状况
4.3.2 企业大数据的应用及需求
4.3.3 大数据细分领域需求分析
4.3.4 大数据存储领域需求分析
4.3.5 数据小型机市场需求分析
4.4 中国大数据产业存在的问题
4.4.1 大数据产业发展难点
4.4.2 大数据产业存在的问题
4.4.3 大数据产业的现实挑战
4.4.4 大数据应用面临的挑战
4.4.5 大数据技术发展问题
4.4.6 大数据安全问题分析
4.5 中国大数据产业的发展策略
4.5.1 大数据应作为国家战略重点
4.5.2 大数据产业发展的政策建议
4.5.3 加快大数据的研发与应用
4.5.4 应避免大数据的过度建设
4.5.5 进一步打破数据信息孤岛
第五章 2015-2017年大数据产业发展格局及发展模式
5.1 2015-2017年大数据产业竞争格局
5.1.1 大数据企业竞争格局分析
5.1.2 不同规模企业的竞争力分析
5.1.3 IT产业竞相布局大数据产业
5.1.4 网络保险市场大数据竞争状况
5.1.5 企业在智慧城市建设领域的竞争
5.2 2015-2017年中国大数据产业区域发展状况
5.2.1 河南省
5.2.2 湖北省
5.2.3 青海省
5.2.4 江苏省
5.2.5 四川省
5.2.6 贵州省
5.2.7 广东省
5.2.8 北京市
5.2.9 上海市
5.2.10 重庆市
5.2.11 广州市
5.3 2015-2017年大数据产业链及市场主体分析
5.3.1 大数据产业链介绍
5.3.2 大数据产业结构
5.3.3 大数据主要子行业
5.4 2015-2017年大数据交易市场分析
5.4.1 大数据交易市场环境
5.4.2 大数据交易产业链
5.4.3 大数据交易市场规模
5.4.4 大数据交易市场发展状况
5.4.5 大数据交易平台发展分析
5.4.6 大数据交易市场人才需求
5.5 2015-2017年大数据行业的盈利模式
5.5.1 解决方案
5.5.2 基础设施
5.5.3 数据产品
5.5.4 行业应用
5.6 2015-2017年大数据业务的商业模式
5.6.1 大数据业务商业模式类型
5.6.2 大数据商业模式及应用特点
5.6.3 重点企业大数据商业模式
5.6.4 构建创新的大数据商业模式
第六章 2015-2017年中国大数据行业主要设备市场分析
6.1 大数据一体机市场分析
6.1.1 大数据一体机简介
6.1.2 大数据一体机的优劣分析
6.1.3 大数据一体机的用户类型
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布
6.1.5 国内市场竞争格局分析
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析
6.1.7 国内主流品牌及其特点
6.2 大数据处理和分析软件市场分析
6.2.1 大数据与商业智能的关系
6.2.2 商业智能软件的应用价值
6.2.3 全球商业分析软件市场规模
6.2.4 全球大数据软件市场发展动态
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况
6.2.6 国内商业智能软件下游市场
6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力
第七章 2015-2017年重点行业大数据应用分析
7.1 医疗行业
7.1.1 医疗行业大数据应用价值
7.1.2 医疗行业大数据应用场景
7.1.3 医疗大数据产业链分析
7.1.4 医疗行业的数据类型分析
7.1.5 大数据对医疗行业的影响
7.1.6 医疗行业大数据应用的掣肘
7.1.7 医疗大数据实现中的关键问题
7.1.8 大数据在医疗领域的发展趋势
7.2 金融行业
7.2.1 金融行业大数据应用价值
7.2.2 金融行业大数据应用领域
7.2.3 金融大数据产业链分析
7.2.4 金融行业大数据应用状况
7.2.5 金融行业大数据特征现状
7.2.6 大数据优化企业融资环境
7.2.7 金融行业大数据应用案例
7.2.8 大数据带来的挑战及对策
7.3 电子商务
7.3.1 大数据处理对电子商务的影响
7.3.2 电子商务大数据的应用需求
7.3.3 电子商务大数据的具体应用
7.3.4 数据分析提高电商企业绩效
7.3.5 电子商务大数据的发展机遇
7.3.6 全球首个电商大数据指数发布
7.3.7 电子商务大数据应用挑战及对策
7.4 零售行业
7.4.1 零售行业大数据应用价值
7.4.2 零售大数据产业链分析
7.4.3 零售行业大数据应用需求
7.4.4 零售行业数据采集方式
7.4.5 零售行业大数据应用案例
7.4.6 零售巨头积极运用大数据
7.5 电信行业
7.5.1 电信行业大数据应用价值
7.5.2 通信大数据产业链分析
7.5.3 电信行业大数据应用背景
7.5.4 电信行业大数据应用需求
7.5.5 电信行业大数据应用情况
7.5.6 运营商数据中心建设动态
7.5.7 电信行业大数据应用案例
7.5.8 电信行业大数据发展机会
7.6 交通行业
7.6.1 交通行业大数据应用意义
7.6.2 交通行业大数据应用优势
7.6.3 交通行业大数据应用需求
7.6.4 交通行业大数据应用案例
7.6.5 交通行业大数据应用问题及对策
7.6.6 交通行业大数据应用发展展望
7.7 智慧城市
7.7.1 中国智慧城市的发展现状
7.7.2 智慧城市大数据应用需求
7.7.3 智慧城市大数据应用价值
7.7.4 智慧城市大数据应用领域
7.7.5 智慧城市大数据应用案例
7.8 政府公共服务
7.8.1 政府公共服务中大数据应用价值
7.8.2 大数据在电子政务领域的应用
7.8.3 政府网络执政中大数据应用挑战
7.8.4 政府统计工作中大数据应用机遇
7.8.5 大数据时代对政府信息公开的需求
7.8.6 军队管理中大数据的应用策略
7.9 其他行业
7.9.1 电力行业大数据应用分析
7.9.2 房地产业大数据应用状况
7.9.3 服装行业大数据应用分析
7.9.4 旅游行业大数据应用分析
7.9.5 影视行业大数据应用分析
7.9.6 媒体行业大数据应用状况
第八章 2015-2017年国外大数据行业重点企业发展形势
8.1 IBM
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
8.2 甲骨文
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
8.3 微软
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
8.4 SAP
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
第九章 2015-2017年国内大数据行业重点企业发展形势
9.1 中国移动通信集团公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
9.2 中国电信集团公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
9.3 中国联通集团
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
9.4 百度公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
第十章 大数据产业投资战略分析
10.1 全球大数据产业投资状况
10.1.1 大数据市场投资空间巨大
10.1.2 数据中心的投资建设加快
10.1.3 大数据融资规模持续上升
10.1.4 大数据行业风险投资动向
10.1.5 大数据企业投融资动态
10.2 中国大数据产业投融资状况分析
10.2.1 大数据产业投资历程回顾
10.2.2 大数据企业融资情况分析
10.2.3 大数据产业投资领域分布
10.2.4 国内外大数据创业投资对比
10.2.5 大数据投资存在概念泡沫
10.2.6 大数据创业企业投资方向
10.2.7 国内大数据企业融资动态
10.3 A股上市公司在大数据行业的投资动态
10.3.1 投资项目综述
10.3.2 投资区域分布
10.3.3 子版块投资分布
10.3.4 产业转型分析
10.3.5 投资模式分析
10.3.6 典型投资案例
10.4 大数据产业投资机遇
10.4.1 大数据产业的投资机遇
10.4.2 大数据产业的投资热点
10.4.3 大数据时代的投资机遇
10.4.4 大数据应用行业潜在市场
10.5 大数据产业投资风险及防范
10.5.1 大数据行业投资风险综述
10.5.2 数据的流动性和可获取性风险
10.5.3 大数据项目投资风险急剧增加
10.5.4 评估大数据产业投资回报的措施
第十一章 2018-2023年大数据产业发展前景及趋势
11.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测
11.1.1 全球大数据市场规模预测
11.1.2 全球大数据收入规模预测
11.1.3 全球大数据分析方案收入预测
11.1.4 全球大数据市场发展热点展望
11.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测
11.2.1 “十三五”发展机遇
11.2.2 大数据市场发展机会
11.2.3 大数据市场发展趋势
11.2.4 大数据市场重点内容
11.2.5 大数据人才需求预测
11.2.6 大数据市场热点猜想
11.2.7 应用市场发展趋势
11.2.8 渠道模式趋势分析
11.2.9 技术发展方向分析
11.3 2018-2023年中国大数据产业预测分析
11.3.1 中国大数据产业发展因素分析
11.3.2 2018-2023年全球大数据市场规模预测
11.3.3 2018-2023年中国大数据市场规模预测
11.3.4 2018-2023年中国移动互联网市场规模预测
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