2021年中国大数据应用行业全景调研与发展战略研究咨询报告

2021-2027年中国大数据应用行业全景调研与发展战略研究咨询报告（编号：1503646）

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2021-2027年中国大数据应用行业全景调研与发展战略研究咨询报告

 

正文目录

***部分 产业环境***

【互联网高速发展的今天，大数据应用行业发展如何？大数据产生的背景及影响分析如何？大数据应用行业发展环境如何？全球发展状况如何？】

第1章 大数据产业基本概述

***节 大数据基本概念

一、大数据的定义与特征

二、大数据与bi的区别

第二节 大数据产生的历史背景

一、信息技术的进步

二、互联网的诞生与发展

三、云计算的发展与应用

四、物联网的发展

五、社交网络的发展

六、智能终端的普及

第三节 大数据的作用与影响

一、大数据的作用与意义

1、对于国家和***

2、对于企业

3、对于个人

二、大数据的商业价值

三、大数据的影响与趋势

第四节 大数据产业链解析

一、大数据的生态系统

二、大数据产业的概念

三、大数据产业链构成

1、数据产生与集聚层

2、数据组织与管理层

3、数据分析与发现层

4、数据应用与服务层

四、大数据产业链建设情况

第五节 大数据与实体经济融合应用

一、行业应用大数据的特点

二、行业应用大数据的深层分析

三、行业应用大数据的关键因素

第六节 大数据带来的机遇与挑战

一、大数据带来的机遇

1、大数据的挖掘和应用成为***

2、大数据为信息安全带来发展契机

3、使商业智能和信息安全增速加快

二、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、发展环境的挑战

5、行业竞争的挑战

6、投资风险带来的挑战

 

第2章 大数据产业发展环境

***节 大数据行业市场环境

一、行业管理体制

二、行业政策规划

三、行业相关标准

四、国内经济形势

五、产业社会环境

第二节 大数据关键技术分析

一、大数据与云计算

1、编程模型

2、***数据分布存储技术

3、***数据管理技术

4、虚拟化技术

5、云计算平台管理技术

6、并行计算和并行算法

7、web2.0

8、面向服务的体系结构soa

9、云安全

二、大数据处理工具

第三节 中国***对大数据科研的支持

一、计划

二、国家重大科技专项

三、物联网“***”发展规划

 

第3章 全球大数据产业发展分析

***节 全球已全面进入大数据时代

一、全球大数据储量规模

二、全球大数据地区分布

第二节 全球大数据厂商***成果分析

一、hadoop分发

二、下一代数据仓库

三、大数据分析平台和应用

四、大数据即服务

五、非hadoop大数据平台

第三节 全球大数据应用现状与动向

一、国外的数据开放战略与浪潮

二、国外大数据应用现状与经济价值

1、美国大数据应用现状与价值

2、欧洲大数据应用现状与价值

3、日本大数据应用现状与价值

三、大数据已上升到国家战略高度

1、美国提出大数据发展计划

2、欧盟将大数据作为horizon2021计划优先领域

3、日本新ict战略重点gz大数据

4、韩国推出大数据中心战略

四、2017-2021年全球大数据发展回顾

五、全球大数据产业市场格局分析

第四节 全球大数据产业商业模式分析

一、大数据内生型价值模式

二、大数据外生型价值模式

三、大数据寄生型价值模式

四、大数据产品型价值模式

五、大数据云计算服务型价值模式

第五节 全球大数据产业市场规模及预测

一、全球大数据产业规模及预测

二、全球大数据细分市场及预测

1、全球大数据细分市场

2、大数据专业服务市场及预测

3、大数据计算机市场规模及预测

4、大数据软件市场规模及预测

第六节 全球大数据产业发展趋势与问题

一、全球大数据产业发展趋势

二、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

三、全球大数据面临的主要问题

1、大数据存储技术

2、数据***分析与挖掘

3、数据安全

4、隐私保护

 

第二部分 行业***分析

【中国大数据应用行业发展现状分析如何？工业大数据应用情况如何？大数据在企业管理中有何应用？】

第4章 中国大数据行业发展分析

***节 中国大数据时代已来临

一、大数据市场规模

二、大数据应用

1、大数据应用现状

2、大数据应用场景

3、大数据应用带来的效果

4、大数据应用的主要障碍

5、未来大数据投入趋势

三、大数据资源

1、数据规模

2、数据来源

3、数据类型

4、数据共享

5、数据管理

四、大数据平台

1、建设模式

2、自建大数据平台模式

3、采购公共云服务模式

4、大数据产品选型

五、政策需求和资源需求

六、大数据产业园发展现状

第二节 中国大数据企业发展分析

一、国内大数据企业画像分析

1、国内大数据企业的***期

2、国内大数据企业地域布局状况

3、国内大数据企业***状况

4、国内大数据企业应用场景

二、国内大数据企业布局情况

1、bat大数据布局情况

2、传统it企业大数据布局

三、新兴典型大数据企业分析

1、海云数据

2、昆仑数据

第三节 中国大数据应用实践分析

一、大数据在经济预***面的应用

二、大数据在市场营销方面的应用

三、大数据在医疗领域的应用

四、大数据在***的应用

五、企业大数据产品与技术动向

六、中关村大数据产业链雏形初现

七、地方***推出政策助推大数据发展

八、华为联手英国大学开发“大数据”

九、工业大数据支撑中国制造弯道取直

 

第5章 工业大数据发展应用分析

***节 工业大数据概念、意义与落地实施

一、工业大数据的背景与意义

二、工业大数据的概念

三、工业大数据的优势

四、工业大数据的应用模式

五、工业大数据与企业转型

六、工业大数据应用的工程方法

第二节 工业大数据的***价值

一、数据始终影响着人类工业化进程

二、数据在信息化过程中发挥着***作用

三、工业大数据是新工业***的基础动力

第三节 工业大数据典型应用场景

一、优化现有业务，实现提质增效

1、研发能力提升

2、生产过程优化

3、服务快速反应

4、推动***营销

二、促进企业升级转型

1、***研发设计模式，实现个性化定制

2、建立***生产体系，支撑智能化生产

3、基于全产业链大数据，实现网络化协同

4、监控产品运行状态和环境，实现服务化延伸

三、进中小企业***创业

第四节 工业大数据的实施策略

一、业务的加减乘除

二、过程的智能再造

三、架构的统筹规划

四、分析算法与模型的领域化

五、人才的培养引进

第五节 工业大数据应用案例

一、北京工业大数据***中心推进风电装备数字化升级

二、北科亿力推动炼铁行业大数据应用

三、大唐集团工业大数据应用

四、东方国信大数据实现联合利华能效提升

五、沙钢能源管理大数据应用

六、陕***力智能运维大数据应用

七、仪电显示工业大数据应用实践

八、中联重科工业大数据应用实践

第六节 佛山高新区：推动工业大数据***应用

一、积极深化“互联网 ***制造业”发展

二、营造工业大数据发展应用***生态

三、积极推动企业“上云上平台”

四、未来展望

 

第6章 大数据在企业管理的应用探讨

***节 基于大数据时代背景下企业管理模式的思考

一、大数据时代背景下企业经营管理面临的挑战

二、大数据时代背景下企业经营管理模式

第二节 大数据在人力资源管理中的应用

一、大数据在人力资源管理中的应用现状

1、***企业应用大数据提升人力资源管理

2、大数据在人力资源管理中的优势运用

3、大数据在人力资源管理应用中存在的障碍

二、大数据应用于人力资源管理的实施建议

第三节 大数据在企业财务管理的应用探讨

一、大数据对传统财务管理的影响

二、大数据环境下企业财务管理工作的发展方向

三、大数据在企业财务管理中的具体应用

1、拓宽企业财务资金的筹措渠道

2、实现对财务风险的动态分析

3、完善企业的财务内部控制制度

4、帮助企业培养复合型财务管理人才

5、构建信息化数据管理系统

第四节 大数据在企业成本管理中的应用

一、企业成本管理

二、大数据对企业成本管理的影响

三、大数据在企业成本管理中的运用

1、大数据在***产业成本管理中的运用

2、大数据在第二产业成本管理中的应用

3、大数据在第三产业成本管理中的应用

第五节 大数据时代下高新技术企业研发成本管理***

一、高新技术企业研发成本

二、大数据对高新技术企业研发成本管理的影响

1、不断促进研发费用优化

2、扩大研发成本管理范围

三、高新技术企业在大数据时代下的研发成本管理***

第六节 大数据时代企业的市场营销策略分析

一、大数据对企业营销的影响

二、大数据时代企业的营销策略

 

第三部分 市场全景调研

【大数据安全发展如何，如何***行业安全？应用领域细分市场分析如何？】

第7章 大数据安全研究

***节 对大数据安全的认识和思考

第二节 大数据安全法规政策和标准化现状

一、iso/iec jtc1

二、itu-t

三、nist

四、sac tc28

五、tc260

第三节 大数据安全相关标准现状

一、传统数据安全标准规范

二、***安全标准规范

三、大数据安全标准规范

第四节 大数据安全技术发展情况

一、大数据平台安全技术

二、数据安全技术

三、***保护技术

四、大数据安全技术发展现状总结