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| 【出版機構】: | 中研智業(yè)研究院 | |
| 【報告名稱】: | 中國大數據產業(yè)發(fā)展動態(tài)與前景規(guī)劃分析報告2023-2028年 | |
| 【關 鍵 字】: | 大數據行業(yè)報告 | |
| 【出版日期】: | 2023年2月 | |
| 【交付方式】: | EMIL電子版或特快專遞 | |
| 【報告價格】: | 【紙質版】: 6500元 【電子版】: 6800元 【紙質+電子】: 7000元 | |
| 【聯系電話】: | 010-57126768 15311209600 | |
第一部分 大數據行業(yè)發(fā)展綜述 28
第一章 大數據產業(yè)基本概述 28
第一節(jié) 大數據基本概念 28
一、大數據的定義 28
二、大數據的特征 29
三、大數據的類型 29
四、大數據與BI的區(qū)別 30
第二節(jié) 大數據產生的歷史背景 31
一、信息技術的進步 31
二、互聯網的誕生與發(fā)展 34
三、云計算的發(fā)展與應用 37
四、物聯網的發(fā)展 39
五、社交網絡的發(fā)展 39
六、智能終端的普及 40
第三節(jié) 大數據的作用與影響 43
一、大數據的作用與意義 43
1、對于國家和政府 43
2、對于企業(yè) 46
3、對于個人 48
二、大數據的商業(yè)價值 49
三、大數據的影響與趨勢 50
1、對信息技術產業(yè)的影響 50
2、對信息技術應用的影響 51
第四節(jié) 大數據產業(yè)鏈解析 52
一、大數據的生態(tài)系統(tǒng) 53
二、大數據產業(yè)的概念 54
三、大數據產業(yè)鏈構成 55
1、數據產生與集聚層 55
2、數據組織與管理層 55
3、數據分析與發(fā)現層 55
4、數據應用與服務層 56
第五節(jié) 大數據關鍵技術分析 56
一、大數據與云計算 56
1、編程模型 56
2、海量數據分布存儲技術 59
3、海量數據管理技術 61
4、虛擬化技術 64
5、云計算平臺管理技術 64
6、并行計算和并行算法 65
7、Web2.0 66
8、面向服務的體系結構SOA 66
9、云安全 67
二、大數據處理工具 69
1、Hadoop 69
2、HPCC 70
3、Storm 71
4、ApacheDrill 72
5、RapidMiner 73
6、PentahoBI 74
第六節(jié) 大數據帶來的機遇與挑戰(zhàn) 75
一、大數據帶來的機遇 75
1、大數據的挖掘和應用成為核心 75
2、大數據為信息安全帶來發(fā)展契機 75
3、使商業(yè)智能和信息安全增速加快 76
二、大數據帶來的挑戰(zhàn) 77
1．人才 77
2．技術 77
3．信息安全 79
第二部分 大數據行業(yè)市場分析 81
第二章 全球大數據產業(yè)發(fā)展現狀與預測 81
第一節(jié) 全球已全面進入大數據時代 81
一、全球大數據儲量規(guī)模 81
二、全球大數據地區(qū)分布 81
第二節(jié) 全球大數據廠商創(chuàng)新成果分析 81
一、Hadoop分發(fā) 82
二、下一代數據倉庫 82
三、大數據分析平臺和應用 82
1、大數據分析的分類 82
2、數據分析的算法復雜度 84
3、大數據分析應用 89
四、大數據即服務 89
1、大數據即服務定義 90
2、大數據即服務的用例 91
3、大數據即服務元素 91
第三節(jié) 全球大數據應用現狀與動向 91
一、國外的數據開放戰(zhàn)略與浪潮 91
1、國外推行大數據戰(zhàn)略的原因 92
2、國外推行大數據戰(zhàn)略的主要做法 94
二、國外大數據應用現狀與經濟價值 96
1、美國大數據應用現狀與價值 96
2、歐洲大數據應用現狀與價值 98
3、日本大數據應用現狀與價值 99
三、大數據已上升到國家戰(zhàn)略高度 99
1、美國提出大數據發(fā)展計劃 99
2、歐盟將大數據作為Horizon2022計劃優(yōu)先領域 104
3、日本新ICT戰(zhàn)略重點關注大數據 104
4、韓國推出大數據中心戰(zhàn)略 110
第四節(jié) 2022年全球大數據產業(yè)回顧 110
一、2022年全球大數據發(fā)展回顧 110
二、2022年全球大數據熱點事件 111
1、技術平臺全面發(fā)展 111
2、大數據一體機盛行 112
3、企業(yè)對大數據的投入增加 112
4、業(yè)界巨頭加快產業(yè)鏈布局 114
5、新興企業(yè)不斷涌現 114
第五節(jié) 全球大數據產業(yè)商業(yè)模式分析 115
一、大數據內生型價值模式 115
二、大數據外生型價值模式 115
三、大數據寄生型價值模式 116
四、大數據產品型價值模式 116
五、大數據云計算服務型價值模式 116
第六節(jié) 全球大數據產業(yè)市場規(guī)模及預測 116
一、全球大數據產業(yè)規(guī)模及預測 117
二、全球大數據細分市場及預測 117
1、全球大數據細分市場 117
2、大數據專業(yè)服務市場及預測 118
3、大數據計算機市場規(guī)模及預測 118
4、大數據軟件市場規(guī)模及預測 119
第七節(jié) 全球大數據產業(yè)市場格局分析 119
一、全球大數據產業(yè)企業(yè)類型分析 119
二、全球大數據專營廠商收入占比 120
三、全球大數據專營廠商市場格局 120
第八節(jié) 全球大數據產業(yè)發(fā)展趨勢與問題 121
一、全球大數據產業(yè)發(fā)展趨勢 121
二、全球大數據技術發(fā)展趨勢 122
1、技術趨向多樣化 122
2、基于云的數據分析平臺將更趨完善 122
3、數據分析集逐步擴大 122
三、全球大數據面臨的主要問題 123
1、大數據存儲技術 123
2、數據深度分析與挖掘 123
3、數據安全 124
4、隱私保護 124
第三章 中國大數據產業(yè)發(fā)展現狀與前景預測 127
第一節(jié) 中國大數據時代已來臨 127
一、互聯網發(fā)展分析 127
1、互聯網網民規(guī)模 127
2、互聯網資源規(guī)模 134
二、社交媒體發(fā)展分析 139
1、新聞網站 139
2、網絡視頻 140
3、搜索引擎 140
4、即時通信 141
5、網絡社區(qū) 142
6、微博 142
7、博客/個人空間 143
三、物聯網發(fā)展分析 144
1、中國物聯網行業(yè)的發(fā)展現狀 144
2、中國物聯網行業(yè)的發(fā)展規(guī)模 146
四、電子商務發(fā)展分析 147
1、中國電子商務行業(yè)發(fā)展概述 147
2、中國電子商務行業(yè)發(fā)展規(guī)模 152
五、移動設備發(fā)展分析 155
六、數據量分析 159
第二節(jié) 中國政府對大數據科研的支持 166
一、863計劃 166
二、國家重大科技專項 166
三、物聯網“十四五”發(fā)展規(guī)劃 168
第三節(jié) 中國大數據產業(yè)發(fā)展現狀分析 169
一、大數據產業(yè)鏈建設情況 169
二、大數據產業(yè)生命周期分析 170
三、大數據產業(yè)市場規(guī)模分析 173
四、大數據應用行業(yè)投資分布 175
五、大數據產業(yè)面臨的挑戰(zhàn) 175
第四節(jié) 中國大數據應用實踐分析 176
一、大數據在經濟預警方面的應用 176
二、大數據在市場營銷方面的應用 178
三、大數據在醫(yī)療領域的應用 178
1、臨床操作 178
2、付款/定價 181
3、研發(fā) 182
4、新的商業(yè)模式 184
5、公眾健康 184
四、大數據在金融領域的應用 185
第五節(jié) 2020-2022年中國大數據最新動向 185
一、企業(yè)大數據產品與技術動向 185
二、中關村大數據產業(yè)鏈雛形初現 187
三、地方政府推出政策助推大數據發(fā)展 189
四、華為聯手英國大學開發(fā)“大數據” 189
第六節(jié) 2023-2028年中國大數據產業(yè)前景預測 190
一、大數據產業(yè)總體規(guī)模預測 190
二、大數據產業(yè)細分市場預測 191
1、大數據基礎架構硬件市場預測 191
2、大數據軟件市場發(fā)展前景預測 194
3、大數據服務市場發(fā)展前景預測 197
第七節(jié) 中國大數據產業(yè)發(fā)展路線圖 200
一、多措并舉，推進大數據產業(yè)化進程 200
1、支持信息服務企業(yè)發(fā)展轉型 200
2、加大投入力度，加快技術突破 200
3、加強基礎數據整合 201
二、加快推廣應用，引導大數據發(fā)展 201
1、推動示范應用 201
2、推進智慧城市建設 201
三、優(yōu)化信息化發(fā)展環(huán)境，加大專業(yè)人才培養(yǎng)力度 202
1、發(fā)揮行業(yè)協(xié)會作用 202
2、加強培訓 202
3、加大數據人才培養(yǎng)力度 202
第四章 中國企業(yè)大數據需求與應用趨勢調查 203
第一節(jié) 調查背景 203
一、被調查者所屬行業(yè) 203
二、被調查者企業(yè)規(guī)模 203
三、被調查企業(yè)每月新增數據規(guī)模 204
第二節(jié) 企業(yè)大數據需求分析 205
一、企業(yè)數據系統(tǒng)架構存在的問題 205
二、企業(yè)面臨的數據技術難題 206
三、企業(yè)數據挖掘和分析面臨的問題 207
第三節(jié) 企業(yè)大數據應用現狀與規(guī)劃 208
一、企業(yè)數據處理產品的服務商 208
二、企業(yè)大數據投入情況 209
三、企業(yè)部署開源大數據解決方案的計劃 210
四、企業(yè)大數據的部署規(guī)模 210
第四節(jié) 企業(yè)大數據應用選型依據 211
一、企業(yè)做數據產品選型時考慮的因素 211
二、企業(yè)關注的數據產品特性 212
三、企業(yè)選擇服務商時考慮的因素 212
第五節(jié) 企業(yè)大數據應用趨勢分析 213
一、企業(yè)關注的數據管理新技術 213
二、企業(yè)如何看待商業(yè)智能的未來 214
第三部分 大數據行業(yè)需求分析 216
第五章 典型領域大數據應用價值與需求分析 216
第一節(jié) 政府 216
一、電子政務建設現狀 216
二、政府大數據應用需求 217
三、政府大數據應用場景 220
四、政府大數據應用價值分析 226
五、政府大數據應用典型案例 227
六、政府大數據應用前景分析 231
第二節(jié) 電信 233
一、行業(yè)大數據應用需求分析 233
二、行業(yè)大數據應用場景分析 235
三、行業(yè)大數據應用價值分析 236
四、行業(yè)大數據應用典型案例 238
五、行業(yè)大數據應用前景分析 239
第三節(jié) 金融 240
一、行業(yè)信息化建設現狀 240
二、行業(yè)數據量及其特征 242
三、行業(yè)大數據應用需求分析 244
四、行業(yè)大數據應用場景分析 246
五、行業(yè)大數據應用價值分析 246
六、行業(yè)大數據應用典型案例 249
七、行業(yè)大數據應用前景分析 251
第四節(jié) 互聯網 252
一、行業(yè)數據儲量與特點 252
二、行業(yè)大數據應用需求分析 253
三、行業(yè)大數據應用前景分析 254
第五節(jié) 零售 256
一、行業(yè)信息化現狀分析 256
二、行業(yè)大數據應用經典案例 259
第六節(jié) 醫(yī)療 260
一、行業(yè)信息化建設情況 260
二、行業(yè)大數據應用場景分析 260
三、行業(yè)大數據應用價值分析 266
四、行業(yè)大數據應用典型案例 267
五、行業(yè)大數據應用前景分析 268
第七節(jié) 智慧城市 270
一、智慧城市建設情況分析 270
1、智慧城市投資規(guī)模及預測 271
2、智慧城市IT投資分析 271
二、智慧城市大數據應用需求 273
三、智慧城市大數據應用經典案例 273
四、智慧城市大數據應用前景 276
第八節(jié) 能源 277
一、行業(yè)信息化建設現狀分析 277
二、行業(yè)大數據應用需求分析 278
三、行業(yè)大數據應用經典案例 280
第九節(jié) 制造業(yè) 280
一、行業(yè)信息化建設現狀 281
二、行業(yè)數據量及其特點 282
三、行業(yè)大數據應用需求分析 284
四、行業(yè)大數據應用場景分析 284
五、行業(yè)大數據應用價值分析 285
第十節(jié) 其它領域 287
一、教育行業(yè)大數據應用需求 287
二、軍事行業(yè)大數據應用需求 287
三、旅游行業(yè)大數據應用需求 290
第六章 國內外企業(yè)大數據產業(yè)戰(zhàn)略布局 294
第一節(jié) 國外企業(yè)布局大數據 294
一、IBM 294
二、HP 295
三、Intel 297
四、Teradata 298
五、Dell 300
六、ORACLE 302
七、SAP 304
八、EMC 305
九、CiscoSystems 306
十、Microsoft 306
十一、Accenture 309
十二、Fusion-io 310
十三、PwC 313
十四、SASInstitue 314
十五、Splunk 317
十六、Deloitte 321
十七、Amazon 322
十八、TableauSoftware 324
十九、NetApp 325
二十、Hitachi 329
二十一、Informatica 330
二十二、Fujitsu 331
二十三、其它企業(yè) 333
1、Google 333
2、Facebook 335
3、Twitter 339
4、Wal-Mart 341
5、ZARA 342
6、Datameer 343
7、Connotate 344
8、ClearStoryData 345
9、Siemens 345
10、OperaSolution 350
11、MuSigma 351
第二節(jié) 國內企業(yè)大數據布局情況 351
一、互聯網企業(yè)布局大數據 352
1、百度 352
2、淘寶 352
3、騰訊 352
4、阿里巴巴 353
5、新浪 353
6、盛大網絡 355
二、IT企業(yè)布局大數據 355
1、浪潮 355
2、華為 360
3、聯想 364
4、神州數碼 365
5、東軟 367
三、電信運營商布局大數據 368
1、中國電信 368
2、中國移動 369
3、中國聯通 370
第三節(jié) 國內外企業(yè)大數據布局比較 376
第四部分 大數據產業(yè)投資價值分析 378
第七章 中國大數據產業(yè)鏈投資機會分析 378
第一節(jié) 硬件層面投資機會分析 378
一、大數據對數據存儲需求 378
二、數據存儲市場格局現狀 382
1、移動硬盤市場格局 382
2、U盤、閃存卡市場格局 383
三、服務器市場格局現狀 385
四、硬件層面投資機會分析 386
第二節(jié) 軟件層面投資機會分析 386
一、基礎軟件投資機會分析 386
二、應用軟件投資機會分析 387
第三節(jié) 信息服務層面投資機會 387
一、IT基礎設施服務業(yè)投資機會 387
二、信息咨詢服務業(yè)投資機會 389
三、信息安全行業(yè)投資機會 391
四、中國大數據產業(yè)投資象限 394
第八章 大數據產業(yè)融資現狀與趨勢分析 396
第一節(jié) 大數據產業(yè)投資熱度分析 396
一、大數據產業(yè)投資熱潮 396
二、大數據產業(yè)投資趨勢 397
第二節(jié) 大數據產業(yè)并購趨勢分析 398
一、大數據產業(yè)并購動向 399
二、大數據產業(yè)并購特征 403
三、大數據產業(yè)并購趨勢 403
第三節(jié) 大數據產業(yè)融資機會分析 406
一、大數據產業(yè)融資模式 406
1、PE/VC 406
2、上市融資 409
3、天使投資 415
二、大數據產業(yè)融資案例 420
1、風投融資案例 420
2、種子融資案例 426
3、大宗融資案例 427
三、大數據產業(yè)融資機會 428
第九章 中國大數據產業(yè)鏈關聯企業(yè)運營分析 430
第一節(jié) 海量數據存儲、處理、咨詢相關公司 430
一、江蘇天澤信息產業(yè)股份有限公司 430
1、公司發(fā)展簡介 430
2、公司組織架構分析 430
3、公司主要產品及特點 431
4、公司經營情況分析 431
5、公司經營優(yōu)劣勢分析 439
6、公司最新發(fā)展動向 440
二、北京拓爾思信息技術股份有限公司 441
1、公司發(fā)展簡介 441
2、公司組織架構分析 442
3、公司主要產品及特點 442
4、公司研發(fā)能力分析 445
5、公司經營情況分析 445
6、公司經營優(yōu)劣勢分析 453
7、公司最新發(fā)展動向 453
三、廈門市美亞柏科信息股份有限公司 458
1、公司發(fā)展簡介 458
2、公司主要產品及特點 462
3、公司研發(fā)能力分析 464
4、公司經營情況分析 465
5、公司經營優(yōu)劣勢分析 473
6、公司最新發(fā)展動向 474
第二節(jié) 數據中心建設與運維相關公司 474
一、榮之聯科技股份有限公司 474
1、公司發(fā)展簡介 475
2、公司主要產品及特點 475
3、公司經營情況分析 476
4、公司經營優(yōu)劣勢分析 484
5、公司投資并購情況 485
6、公司最新發(fā)展動向 486
二、上海天璣科技股份有限公司 486
1、公司發(fā)展簡介 486
2、公司組織架構分析 487
3、公司主要產品及特點 488
4、公司研發(fā)能力分析 489
5、公司經營情況分析 489
6、公司投資并購情況 497
7、公司最新發(fā)展動向 498
三、北京銀信長遠科技股份有限公司 499
1、公司發(fā)展簡介 499
2、公司經營情況分析 500
3、公司經營優(yōu)劣勢分析 508
第三節(jié) 視頻化應用相關公司 509
一、杭州�？低晹底旨夹g股份有限公司 509
1、公司發(fā)展簡介 509
2、公司組織架構分析 509
3、公司主要產品及特點 510
4、公司研發(fā)能力分析 510
5、公司營銷網路分析 511
6、公司經營情況分析 511
7、公司經營優(yōu)劣勢分析 520
二、浙江大華技術股份有限公司 521
1、公司發(fā)展簡介 521
2、公司主要產品及特點 521
3、公司研發(fā)能力分析 521
4、公司營銷網絡分析 522
5、公司經營情況分析 522
6、公司經營優(yōu)劣勢分析 531
第四節(jié) 智能化與人機交互概念相關公司 531
一、安徽科大訊飛信息科技股份有限公司 531
1、公司發(fā)展簡介 531
2、公司主要產品及特點 532
3、公司研發(fā)能力分析 532
4、公司經營情況分析 534
5、公司經營優(yōu)劣勢分析 543
6、公司最新發(fā)展動向 544
二、用友軟件股份有限公司 544
1、公司發(fā)展簡介 544
2、公司組織架構分析 545
3、公司主要產品及特點 545
4、、公司研發(fā)能力分析 547
5、公司經營情況分析 547
6、公司經營優(yōu)劣勢分析 556
7、公司最新發(fā)展動向 556
第五節(jié) 信息安全類公司 557
一、成都衛(wèi)士通信息產業(yè)股份有限公司 558
1、公司發(fā)展簡介 558
2、公司主要產品及特點 560
3、公司研發(fā)能力分析 560
4、公司經營情況分析 561
5、公司經營優(yōu)劣勢分析 569
6、公司投資并購情況 569
7、公司最新發(fā)展動向 570
二、北京啟明星辰信息技術股份有限公司 570
1、公司發(fā)展簡介 570
2、公司組織架構分析 571
3、公司主要產品及特點 572
4、公司研發(fā)能力分析 573
5、公司經營情況分析 573
6、公司最新發(fā)展動向 581
三、藍盾信息安全技術股份有限公司 581
1、公司發(fā)展簡介 582
2、公司主要產品及特點 582
3、公司研發(fā)能力分析 583
4、公司經營情況分析 583
5、公司經營優(yōu)劣勢分析 592
6、公司最新發(fā)展動向 592
第六節(jié) 擁有數據資源的公司 592
一、阿里巴巴集團 592
1、公司發(fā)展簡介 592
2、公司組織架構分析 593
3、公司主要產品及特點 596
4、公司經營情況分析 597
5、公司經營優(yōu)劣勢分析 601
6、公司投資并購情況 601
7、公司最新發(fā)展動向 601
二、騰訊控股有限公司 602
1、公司發(fā)展簡介 602
2、公司主要產品及特點 602
3、公司經營情況分析 602
4、公司經營優(yōu)劣勢分析 607
5、公司發(fā)展戰(zhàn)略分析 613
6、公司投資并購情況 614
圖表目錄
圖表 1 存儲價格的下降 33
圖表 2 網絡帶寬的增加 33
圖表 3 “廣播”加“接收”模式 35
圖表 4 “請求”加“響應”模式 35
圖表 5 網絡生活 36
圖表 6 谷歌公司數據中心內一景 38
圖表 7 移動設備與傳統(tǒng)臺式機、筆記本電腦的全球出貨量對比圖 41
圖表 8 移動設備與傳統(tǒng)臺式機、筆記本電腦的全球保有量對比圖 42
圖表 9 大數據概念示意圖 54
圖表 10 MapReduce程序的具體執(zhí)行過程 57
圖表 11 GFS與傳統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別 59
圖表 12 寫控制信號和寫數據流 60
圖表 13 BigTable的邏輯結構 63
圖表 14 BigTable中存儲記錄板位置信息的結構 64
圖表 15 云計算平臺的管理系統(tǒng) 65
圖表 16 云服務 67
圖表 17 用于實時分析的MongoDB架構 83
圖表 18 RCFile的行列混合存 85
圖表 19 MDX→MapReduce簡略示意圖 86
圖表 20 Hadoop多維分析平臺架構圖 87
圖表 21 采集模塊 87
圖表 22 核心模塊的邏輯 88
圖表 23 MapReduce WorkFlow例子 88
圖表 24 基于SOA的DaaS體系架構 90
圖表 25 全球各大數據專營廠商的市場份額 120
圖表 26 軟件、硬件以及服務3個領域的收入占比 121
圖表 27 中國網民規(guī)模與互聯網普及率 127
圖表 28 新增網民上網設備使用情況 128
圖表 29 非網民未來上網意向 129
圖表 30 非網民不使用互聯網的原因 129
圖表 31 手機網民規(guī)模 131
圖表 32 2019-2022年中國內地各�。ㄊ�、自治區(qū)）網民規(guī)模和互聯網普及率 131
圖表 33 中國網民城鄉(xiāng)結構 132
圖表 34 中國城鄉(xiāng)居民互聯網普及率和城鎮(zhèn)化進程 133
圖表 35 2019-2022年中國互聯網基礎資源對比 134
圖表 36 中國IPv6地址數量 134
圖表 37 中國IPv4地址資源變化情況 135
圖表 38 中國分類域名數 135
圖表 39 中國分類 CN 域名數 136
圖表 40 中國網站數量 136
圖表 41 中國網頁數量 137
圖表 42 中國網頁數 138
圖表 43 中國國際出口帶寬變化情況 138
圖表 44 主要骨干網絡國際出口帶寬數 138
圖表 45 2022年PC端與手機端網民搜索內容對比 139
圖表 46 2019-2022年中國網絡視頻用戶數及網民使用率 140
圖表 47 2019-2022年中國搜索引擎用戶數及網民使用率 141
圖表 48 2019-2022年中國即時通信用戶數及網民使用率 141
圖表 49 2019-2022年中國社交網站用戶數及網民使用率 142
圖表 50 2019-2022年中國微博用戶數及網民使用率 143
圖表 51 2019-2022年博客/個人空間用戶數及網民使用率 143
圖表 52 大數據產業(yè)鏈全景圖 169
圖表 53 大數據第部分經濟領域的影響 177
圖表 54 數據使用率提升10%對行業(yè)人均產出的平均提升幅度 177
圖表 55 商業(yè)智能市場規(guī)模（億元） 187
圖表 56 2023-2028年我國大數據市場規(guī)模分析預測 190
圖表 57 被調查者所屬行業(yè) 203
圖表 58 被調查者企業(yè)規(guī)模 204
圖表 59 被調查企業(yè)每月新增數據規(guī)模 204
圖表 60 企業(yè)數據系統(tǒng)架構存在的問題 205
圖表 61 企業(yè)面臨的數據技術難題 206
圖表 62 企業(yè)數據挖掘和分析面臨的問題 207
圖表 63 企業(yè)數據處理產品的服務商 208
圖表 64 企業(yè)大數據投入情況 209
圖表 65 企業(yè)部署開源大數據解決方案的計劃 210
圖表 66 企業(yè)大數據的部署規(guī)模 210
圖表 67 企業(yè)做數據產品選型時考慮的因素 211
圖表 68 企業(yè)關注的數據產品特性 212
圖表 69 企業(yè)選擇服務商時考慮的因素 213
圖表 70 企業(yè)關注的數據管理新技術 213
圖表 71 企業(yè)如何看待商業(yè)智能的未來 214
圖表 72 金融大數據應用場景分析 246
圖表 73 2022年智慧城市大數據應用分布 273
圖表 74 基于Hadoop的區(qū)域衛(wèi)生信息平臺數據處理解決方案 275
圖表 75 2020-2022年中國智慧城市大數據應用規(guī)模預測 276
圖表 76 2020－2022年中國智慧城市重點領域大數據應用規(guī)模預測 (單位：億元) 277
圖表 77 2019- 2022年中國能源行業(yè)信息化投資規(guī)模 278
圖表 78 2022年11月中國移動硬盤市場品牌關注比例分布 382
圖表 79 2022年1月-11月中國移動硬盤市場品牌關注比例對比 383
圖表 80 信息安全行業(yè)細分如下： 393
圖表 81 2019－2022年中國信息安全產品市場規(guī)模及增長率預測（單位：億元） 394
圖表 82 中國大數據產業(yè)投資象限 394
圖表 83 大宗融資案例 427
圖表 84 江蘇天澤信息產業(yè)股份有限公司組織架構分析 430
圖表 85 江蘇天澤信息產業(yè)股份有限公司負債能力分析 431
圖表 86 江蘇天澤信息產業(yè)股份有限公司利潤能力分析 433
圖表 87 江蘇天澤信息產業(yè)股份有限公司財務指標分析 435
圖表 88 北京拓爾思信息技術股份有限公司組織架構分析 442
圖表 89 北京拓爾思信息技術股份有限公司負債能力分析 445
圖表 90 北京拓爾思信息技術股份有限公司利潤能力分析 448
圖表 91 北京拓爾思信息技術股份有限公司財務指標分析 449
圖表 92 廈門市美亞柏科信息股份有限公司負債能力分析 465
圖表 93 廈門市美亞柏科信息股份有限公司利潤能力分析 467
圖表 94 廈門市美亞柏科信息股份有限公司財務指標分析 469
圖表 95 榮之聯科技股份有限公司負債能力分析 476
圖表 96 榮之聯科技股份有限公司利潤能力分析 479
圖表 97 榮之聯科技股份有限公司財務指標分析 480
圖表 98 上海天璣科技股份有限公司組織架構分析 487
圖表 99 上海天璣科技股份有限公司負債能力分析 489
圖表 100 上海天璣科技股份有限公司利潤能力分析 491
圖表 101 上海天璣科技股份有限公司財務指標分析 493
圖表 102 北京銀信長遠科技股份有限公司負債能力分析 500
圖表 103 北京銀信長遠科技股份有限公司利潤能力分析 503
圖表 104 北京銀信長遠科技股份有限公司財務指標分析 504
圖表 105 杭州�？低晹底旨夹g股份有限公司負債能力分析 511
圖表 106 杭州�？低晹底旨夹g股份有限公司利潤能力分析 514
圖表 107 杭州海康威視數字技術股份有限公司財務指標分析 516
圖表 108 浙江大華技術股份有限公司負債能力分析 522
圖表 109 浙江大華技術股份有限公司利潤能力分析 525
圖表 110 浙江大華技術股份有限公司財力指標分析 526
圖表 111 安徽科大訊飛信息科技股份有限公司負債能力分析 534
圖表 112 安徽科大訊飛信息科技股份有限公司利潤能力分析 537
圖表 113 安徽科大訊飛信息科技股份有限公司財務指標分析 539
圖表 114 用友軟件股份有限公司組織架構分析 545
圖表 115 用友軟件股份有限公司負債能力分析 547
圖表 116 用友軟件股份有限公司利潤能力分析 550
圖表 117 用友軟件股份有限公司財務指標分析 552
圖表 118 成都衛(wèi)士通信息產業(yè)股份有限公司負債能力分析 561
圖表 119 成都衛(wèi)士通信息產業(yè)股份有限公司利潤能力分析 563
圖表 120 成都衛(wèi)士通信息產業(yè)股份有限公司財務指標分析 565
圖表 121 北京啟明星辰信息技術股份有限公司組織架構分析 572
圖表 122 北京啟明星辰信息技術股份有限公司負債能力分析 573
圖表 123 北京啟明星辰信息技術股份有限公司利潤能力分析 576
圖表 124 北京啟明星辰信息技術股份有限公司財務指標分析 577
圖表 125 藍盾信息安全技術股份有限公司負債能力分析 583
圖表 126 藍盾信息安全技術股份有限公司利潤能力分析 586
圖表 127 藍盾信息安全技術股份有限公司財務指標分析 587
圖表 128 阿里巴巴集團負債能力分析 597
圖表 129 阿里巴巴集團綜合損益分析 598
圖表 130 阿里巴巴集團財務指標分析 600
圖表 131 騰訊控股有限公司負債能力分析 603
圖表 132 騰訊控股有限公司綜合損益分析 604
圖表 133 騰訊控股有限公司財務指標分析 606
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