全球大数据产业应用价值及十四五运营状况报告2023-2030年

全球大数据产业应用价值及十四五运营状况报告2023-2030年

【出版单位】：【鸿晟信合研究院】

【修订日期】：【2023年3月】

【服务形式】: 【文本+电子版+光盘】

【对接人员】：【周文文】 

【内容部分有删减·详细可查询参考鸿晟信合研究院出版完整信息！】 

目录

第1章：大数据产业界定及数据统计标准说明

1.1 大数据产业界定

1.1.1 大数据行业定义

（1）大数据的定义

（2）大数据产业的定义

1.1.2 《国民经济行业分类与代码》中行业归属

1.1.3 数据的作用与影响

1.2 大数据产业产品分类

1.3 本报告研究范围界定说明

1.4 本报告数据来源及统计标准说明

1.4.1 本报告数据来源

1.4.2 本报告研究方法及统计标准说明

第2章：中国大数据产业PEST（宏观环境）分析

2.1 中国大数据产业政治环境

2.1.1 大数据产业监管体系及机构介绍

2.1.2 大数据产业标准体系建设现状

（1）现行国家标准

（2）现行地方标准

（3）现行行业标准

（4）现行团体标准

2.1.3 大数据产业法律与合规体系建设现状

（1）基础法律搭建

（2）细化合规要求

（3）地方合规建设

2.1.4 大数据产业发展相关政策规划汇总及解读

（1）大数据行业政策汇总

（2）大数据行业发展规划

2.1.5 国家大数据综合试验区

（1）先导试验型综试区

（2）跨区域类综试区

（3）区域示范类综试区

（4）基础设施统筹发展类综试区

2.1.6 政策环境对大数据产业发展的影响分析

2.2 中国大数据产业经济环境

2.2.1 宏观经济发展现状

（1）中国GDP规模

（2）中国数字经济市场规模

（3）中国数字经济占GDP比重

2.2.2 宏观经济发展展望

（1）国际机构对中国GDP增速预测

（2）国内机构对中国宏观经济指标增速预测

2.2.3 宏观经济环境对大数据产业的影响分析

2.3 中国大数据产业社会环境

2.3.1 互联网发展状况

（1）互联网网民规模

（2）互联网资源规模

2.3.2 个人互联网应用状况

（1）即时通信

（2）搜索引擎

（3）网络新闻

2.3.3 中国物联网发展状况

2.3.4 电子商务发展状况

（1）电子商务交易额情况分析

（2）网上零售额情况分析

2.3.5 产业社会环境对大数据产业的影响分析

2.4 中国大数据产业技术环境

2.4.1 大数据产业关键技术分析

（1）大数据采集技术

（2）大数据预处理技术

（3）大数据存储及管理技术

（4）大数据处理技术

（5）大数据分析及挖掘技术

（6）大数据可视化技术

2.4.2 大数据产业专利技术发展现状

（1）行业专利申请与授权情况

（2）行业专利申请人分析

（3）行业热门技术分析

（4）行业技术区域分析

2.4.3 大数据技术与其他技术融合发展情况

（1）与大数据技术的融合

（2）人工智能与大数据技术的融合

（3）云计算与大数据技术的融合

2.4.4 技术环境对大数据产业发展的影响分析

第3章：全球大数据产业发展现状与预测

3.1 全球大数据产业发展历程

3.2 全球大数据发展现状

3.2.1 全球大数据储量规模

3.2.2 全球大数据地区分布

3.3 全球大数据厂商创新成果分析

3.3.1 大数据分析技术

3.3.2 事务处理技术

3.3.3 数据流通技术

3.3.4 大数据预测

3.3.5 机器学习

3.4 全球大数据应用现状与动向

3.4.1 国外的数据开放战略与浪潮

3.4.2 大数据已上升到国家战略高度

3.4.3 国外大数据应用现状

（1）美国大数据应用现状

（2）欧盟大数据应用现状与价值

（3）英国大数据应用现状与价值

（4）日本大数据应用现状与价值

3.5 全球大数据产业商业模式分析

3.5.1 大数据内生型价值模式

3.5.2 大数据外生型价值模式

3.5.3 大数据寄生型价值模式

3.5.4 大数据产品型价值模式

3.5.5 大数据云计算服务型价值模式

3.6 全球大数据产业市场格局分析

3.6.1 全球大数据企业竞争格局

（1）全球大数据产业企业类型

（2）全球大数据专营厂商

3.6.2 全球大数据区域竞争格局

3.7 全球大数据产业市场规模及预测

3.7.1 全球大数据产业规模分析

3.7.2 全球大数据产业前景分析

3.8 全球大数据产业发展趋势与问题

3.8.1 全球大数据技术发展趋势

（1）技术趋向多样化

（2）基于云的数据分析平台将更趋完善

（3）数据分析集逐步扩大

3.8.2 全球大数据面临的主要问题

（1）大数据存储技术

（2）数据深度分析与挖掘

（3）数据安全

（4）隐私保护

第4章：中国大数据产业发展现状与前景预测

4.1 大数据产业主要参与者类型

4.1.1 大数据提供者

4.1.2 大数据产品提供者

4.1.3 大数据服务提供者

4.2 中国大数据产业发展现状分析

4.2.1 中国大数据产业发展历程

4.2.2 中国大数据产业概况

（1）大数据产业产业链

（2）大数据产业生态图谱

4.2.3 中国大数据产业规模分析

（1）中国大数据市场规模

（2）中国大数据分析市场规模

4.2.4 大数据产业结构分析

4.2.5 大数据产业面临的挑战

4.3 大数据带来的机遇与挑战

4.3.1 大数据带来的机遇

（1）大数据的挖掘和应用成为核心

（2）大数据为信息安全带来发展契机

（3）大数据促进新型数据流通模式发展

4.3.2 大数据带来的挑战

（1）人才挑战

（2）技术挑战

（3）信息安全挑战

4.4 中国大数据产业发展趋势

4.4.1 大数据与实体经济深度融合

4.4.2 大数据发展开启数字中国建设

4.4.3 大数据将向智能化、智慧化发展

4.4.4 数据治理将成为重点发展领域

第5章：中国企业大数据需求与应用趋势分析

5.1 企业数字化转型对大数据的需求分析

5.1.1 企业数字化转型的必要性

5.1.2 企业数字化转型的难点

（1）有数据，但不能直接用

（2）知道数据有用，但不知道怎么用

（3）知道怎么用，能力达不到

5.1.3 企业大数据的主要来源

（1）自有触点上的数据

（2）媒体平台数据

（3）企业内部平台数据

（4）媒介来源信息

（5）第三方数据提供商

5.2 企业大数据应用现状与趋势

5.2.1 企业大数据的应用现状

5.2.2 企业大数据应用的发展趋势

（1）更加注重数据的实时性

（2）数据的多样性需求提升

（3）数据治理越来越受到重视

（4）企业大数据应用趋于自主可控

第6章：重点领域大数据应用市场分析

6.1 政府领域大数据应用市场分析

6.1.1 政府大数据应用需求分析

6.1.2 政府大数据应用场景分析

6.1.3 政府大数据应用价值分析

6.1.4 政府大数据应用典型案例

6.1.5 政府大数据应用前景分析

6.2 电信领域大数据应用市场分析

6.2.1 电信大数据应用需求分析

（1）网络管理和优化

（2）市场与营销

（3）客户关系管理

（4）企业运营管理

（5）数据商业化

（6）电信大数据市场规模分析

6.2.2 电信大数据应用场景分析

6.2.3 电信大数据应用价值分析

6.2.4 电信大数据应用典型案例

（1）AT&T

（2）NTT

6.2.5 电信大数据应用前景分析

6.3 金融领域大数据应用市场分析

6.3.1 金融大数据应用需求分析

6.3.2 金融大数据应用场景分析

6.3.3 金融大数据应用价值分析

6.3.4 金融大数据应用典型案例

（1）Kabbage

（2）汇丰银行

6.3.5 金融大数据应用前景分析

6.4 互联网领域大数据应用市场分析

6.4.1 互联网大数据应用需求分析

6.4.2 互联网大数据应用场景分析

6.4.3 互联网大数据应用价值分析

6.4.4 互联网大数据应用经典案例

6.4.5 互联网大数据应用前景分析

6.5 医疗领域大数据应用市场分析

6.5.1 医疗大数据应用需求分析

6.5.2 医疗大数据应用场景分析

（1）优化传统医疗

（2）医疗行业市场营销的大数据应用

（3）大数据支撑医疗行业收益管理

（4）大数据创新医疗行业需求开发

6.5.3 医疗大数据应用价值分析

6.5.4 医疗大数据应用典型案例

（1）谷歌：利用大数据指导健康生活

（2）IBM：智慧医疗体系

6.5.5 医疗大数据应用前景分析

6.6 交通领域大数据应用市场分析

6.6.1 交通大数据应用政策分析

6.6.2 交通大数据市场发展概况

6.6.3 交通大数据市场需求现状

6.6.4 交通大数据市场竞争格局

（1）高德软件有限公司

（2）北京千方科技股份有限公司

（3）杭州海康威视数字技术股份有限公司

6.6.5 交通大数据应用价值分析

6.7 教育领域大数据应用市场分析

6.7.1 教育大数据应用政策分析

6.7.2 教育大数据市场发展概况

（1）教育大数据发展现状

（2）中国教育大数据行业发展周期

6.7.3 教育大数据市场需求现状

（1）在线教育用户规模

（2）在线教育市场规模

6.7.4 教育大数据应用价值分析

6.8 其它领域大数据应用市场分析

6.8.1 军事行业大数据应用需求

6.8.2 旅游行业大数据应用需求

（1）智慧景区

（2）旅游服务大数据平台

第7章：国内外企业大数据产业战略布局

7.1 国外企业布局大数据

7.1.1 IBM

（1）大数据布局线路

（2）大数据市场定位

（3）大数据解决方案

（4）给用户带来的价值

（5）企业经营状况

7.1.2 HP

7.1.3 Intel

7.1.4 Teradata

7.1.5 Dell

（5）公司经营情况

7.1.6 ORACLE

（2）大数据解决方案

（3）给用户带来的价值

（4）企业经营状况

7.1.7 Cisco Systems

7.1.8 Microsoft

7.1.9 Amazon

（3）企业经营状况

7.1.10 Facebook

7.2 国内企业布局大数据

7.2.1 互联网企业布局大数据

（1）百度

（2）腾讯

（3）阿里巴巴

7.2.2 IT企业布局大数据

（1）浪潮

（2）华为

（3）联想

（4）神州数码

7.2.3 电信运营商布局大数据

（1）中国电信

（2）中国移动

（3）中国联通

7.2.4 第三方创业公司布局大数据

（1）百分点科技

（2）国双科技

7.3 国内外企业大数据布局比较

第8章：中国大数据产业链投资机会分析

8.1 硬件层面投资机会分析

8.1.1 数据存储需求

8.1.2 存储器市场竞争格局

（1）固态硬盘市场竞争格局

（2）移动硬盘市场竞争格局

8.1.3 服务器市场竞争格局

8.1.4 硬件层面投资机会分析

8.2 软件层面投资机会分析

8.2.1 中国软件市场发展概况

8.2.2 中国软件行业市场结构

8.2.3 基础软件投资机会分析

8.2.4 应用软件投资机会分析

8.3 信息服务层面投资机会

8.3.1 信息咨询服务业投资机会

（1）信息咨询服务业发展现状

（2）信息咨询服务业投资机会分析

8.3.2 信息安全行业投资机会

（1）信息安全行业发展现状

（2）信息安全行业投资机会分析

第9章：大数据产业融资现状与趋势分析

9.1 大数据产业投资热度分析

9.1.1 大数据产业投资热潮

9.1.2 大数据产业投资趋势

9.2 大数据产业并购趋势分析

9.2.1 大数据产业并购特征

9.2.2 大数据产业并购趋势

9.3 大数据产业融资机会分析

9.3.1 大数据产业融资模式

（1）PE/VC

（2）上市融资

（3）天使投资

9.3.2 大数据产业融资案例

9.3.3 大数据产业融资机会

第10章：中国大数据产业链关联企业运营分析

10.1 大数据分析相关公司

10.1.1 拓尔思信息技术股份有限公司

（1）公司发展简介

（2）公司组织架构分析

（3）公司大数据产品情况

（4）公司研发情况分析

（5）公司经营情况分析

（6）公司经营优劣势分析

10.1.2 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

（3）公司主要产品及特点

（4）公司研发能力分析

10.1.3 上海汉得信息技术股份有限公司

10.2 数据中心与运维相关公司

10.2.1 上海天玑科技股份有限公司

（2）公司主要产品及特点

（3）公司研发能力分析

（4）公司经营情况分析

（5）公司经营优劣势分析

10.2.2 北京银信长远科技股份有限公司

（3）公司研发项目分析

10.3 视频化应用相关公司

10.3.1 杭州海康威视数字技术股份有限公司

（2）企业大数据代表产品

（3）企业产品技术分析

（4）企业产品收入结构

（5）企业研发投入情况

（6）企业销售渠道与网络

（7）企业经营情况分析

（8）企业发展优劣势分析

（9）企业发展战略分析

10.3.2 浙江大华技术股份有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业产品结构及应用领域

（3）企业技术研发实力分析

（4）企业经营情况分析

（5）企业销售渠道与网络

（6）企业经营优劣势分析

10.4 智能化与人机交互概念相关公司

10.4.1 科大讯飞股份有限公司

10.4.2 用友网络科技股份有限公司

（2）公司主要产品及解决方案

（6）公司新发展动向

10.4.3 北京久其软件股份有限公司

（3）企业产品技术情况

10.5 大数据安全相关公司

10.5.1 成都卫士通信息产业股份有限公司

（1）企业背景及资质

（2）企业产品及解决方案

（3）企业客户基础及市场地位

（5）企业经营优劣势分析

10.5.2 启明星辰信息技术股份有限公司

（2）公司运营模式分析

10.5.3 蓝盾信息安全技术股份有限公司

（5）公司发展模式分析

10.6 拥有数据资源的公司

10.6.1 阿里巴巴集团

（4）公司业务规模分析

10.6.2 腾讯控股有限公司

（2）企业经营情况分析

（3）企业业务结构

（4）企业大数据相关业务分析

（5）企业经营策略及发展战略分析

（6）企业经营状况优劣势分析

图表目录

图表1：不同机构对大数据的定义

图表2：大数据概念示意图

图表3：大数据在《战略性新兴产业分类（2018）》中的分类

图表4：大数据在国民经济行业中的分类

图表5：大数据价值

图表6：大数据产品分类

图表7：本报告研究的大数据产业内容界定

图表8：本报告数据资料来源汇总

图表9：本报告的主要研究方法及统计标准说明

图表10：大数据行业相关主管部门及其监管内容

图表11：大数据行业监管体系

图表12：截至2022年中国大数据产业标准体系建设（单位：项）

图表13：大数据产业现行国家标准

图表14：大数据产业现行地方标准

图表15：大数据产业现行行业标准

图表16：大数据产业现行团体标准

图表17：截至2022年中国大数据产业政策汇总

图表18：截至2022年中国大数据产业相关规划及其目标解读

图表19：《大数据产业发展规划（2016-2020年）》发展目标

图表20：《“十四五”大数据产业发展规划》主要内容

图表21：中国大数据综合试验区分布情况

图表22：我国已建跨区域类综合试验区

图表23：我国已建区域示范类综合试验区

图表24：2010-2022年中国GDP增长走势图（单位：万亿元，%）

图表25：2005-2022年中国数字经济规模（单位：万亿元）

图表26：2005-2022年中国数字经济规模占GDP的比重情况（单位：%）

图表27：部分国际机构对2022年中国GDP增速的预测（单位：%）

图表28：2022年中国宏观经济核心指标预测（单位：%）

图表29：2016-2022年中国网民规模与普及率情况（单位：亿人，%）

图表30：2020-2022年中国互联网基础资源对比（单位：个，块/32，%）

图表31：2017-2022年中国Ipv6地址数量变化情况（单位：块/32）

图表32：2017-2022年中国Ipv4地址资源变化情况（单位：万个）

图表33：截至2022年12月中国分类域名数（单位：个，%）

图表34：2017-2022年中国即时通信用户规模及使用率（单位：万人，%）

图表35：2017-2022年中国搜索引擎用户规模及使用率（单位：万人，%）

图表36：2017-2022年中国网络新闻用户规模及使用率（单位：万人，%）

图表37：2019-2022年中国物联网市场规模（单位：万亿元）

图表38：2011-2022年中国电子商务交易额及其增长情况（单位：万亿元，%）

图表39：2015-2022年中国网上零售交易规模及其增长速度（万亿元，%）

图表40：数据采集和大数据采集的区别

图表41：大数据预处理技术包含的内容

图表42：大数据处理技术的模式分类

图表43：大数据分析及挖掘的常用方法

图表44：大数据可视化工具的特征

图表45：2010-2022年中国大数据产业专利申请量及授权量情况（单位：项）

图表46：截至2022年中国大数据产业TOP10专利申请人情况（项）

图表47：截至2022年中国大数据相关技术专利分布领域（位）（单位：项，%）

图表48：截至2022年中国大数据相关技术专利区域分布情况（位）（单位：项）

图表49：存储数据机制

图表50：云计算在大数据中的作用

图表51：全球大数据产业发展历程

图表52：2013-2022年全球大数据储量及其增长情况（单位：ZB，%）

图表53：截至2022年全球主要国家大数据中心数量分布情况（单位：%）

图表54：大数据技术的变化

图表55：分布式事务架构的类别

图表56：数据流通技术工具的对比

图表57：部分国家大数据战略简介

图表58：美国大数据“三步走”战略

图表59：全球大数据产业企业类型

图表60：2022年全球大数据市场规模区域竞争格局（单位：%）

图表61：2019-2030年全球大数据市场规模及预测（亿美元，%）

图表62：全球大数据产业发展趋势

图表63：大数据现有技术与工具的接受度与增长率（单位：%）

图表64：基于云的数据分析平台框架（示意图）

图表65：大数据行业主要参与者

图表66：大数据服务提供者类型

图表67：中国大数据产业发展历程

图表68：大数据产业产业链

图表69：大数据产业产业链全景图

图表70：2019-2030年中国大数据市场规模情况及预测（单位：亿元，%）

图表71：2019-2030年中国大数据分析市场规模情况及预测（单位：亿元，%）

图表72：2022年中国大数据市场结构（单位：%）

图表73：大数据产业面临的挑战

图表74：大数据的重心变化趋势

图表75：大数据带来的信息安全挑战

图表76：各新兴技术在企业数字化转型战略中的重要性排名

图表77：企业数字化转型的难点

图表78：企业数据的主要来源

图表79：企业大数据的应用

图表80：2022年中国大数据分析市场下游行业结构（单位：%）

图表81：2019-2030年大数据分析在中国政府应用市场规模（单位：亿元）

图表82：政府大数据重点应用领域

图表83：中国政府大数据的主要应用场景

图表84：政府大数据重要应用价值

图表85：“十四五”期间中国数字政府建设规划

图表86：2015-2022年三大运营商移动用户数量（单位：亿人）

图表87：中国电信大数据网络管理和优化的具体内容

图表88：中国电信大数据市场与营销的具体内容

图表89：中国电信大数据客户关系管理的具体内容

图表90：中国电信大数据企业运营管理的具体内容

图表91：中国电信大数据商业化的具体内容

图表92：2019-2030年大数据分析在中国电信应用市场规模（单位：亿元）

图表93：中国大数据在电信行业的应用

图表94：电信行业运营商利用大数据的价值

图表95：2019-2030年大数据分析在中国金融应用市场规模变化情况（单位：亿元）

图表96：2019-2030年大数据分析在互联网应用领域的规模（单位：亿元）

图表97：互联网行业大数据应用场景

图表98：2020-2022年中国网民各类网络应用使用率（单位：万，%）

图表99：2017-2020年我国大数据分析在健康医疗行业应用市场规模（单位：亿元）

图表100：中国医疗信息化行业大数据应用价值

图表101：IBM智慧医生

图表102：国家交通领域大数据政策

图表103：交通大数据需求分析

图表104：2015-2022年中国智慧交通市场规模及其增长情况分析（单位：亿元，%）

图表105：交通大数据应用价值

图表106：国家教育大数据政策

图表107：2022年教育大数据共同体项目

图表108：中国教育大数据行业发展周期

图表109：2017-2022年H1在线教育/手机在线教育用户规模及使用率（单位：万人，%）

图表110：2016-2022年中国在线教育行业市场规模及增速（单位：亿元，%）

图表111：教育大数据应用价值

图表112：大数据在军事领域的主要应用

图表113：IBM大数据布局线路

图表114：IBM大数据与分析业务解决方案

图表115：2016-2022年IBM经营状况（单位：百万美元）

图表116：HP大数据业务发展情况

图表117：惠普IT运维解决方案

图表118：惠普Vertica分析平台

图表119：2016-2022财年HP经营状况（单位：亿美元）

图表120：Intel大数据业务发展情况