大数据(bigdata),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
    大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
   随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
    大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
    2011年9月,美国、英国、挪威、墨西哥等8个国家共同发起成立开放政府联盟(OGP),截止2013年底,该联盟会员已经扩大到63个会员国。根据该联盟发布的《开放数据晴雨表:2013年开放数据全球报告》,中国在全球数据开放国家排名中仅列第61位。
中国政府在数据开放水平上排名靠后
国家
排名
准备度得分
执行力得分
影响力得分
综合得分
英国
1
100
100
80
100
美国
2
95
87
100
93
瑞典
3
95
83
72
86
澳大利亚
7
88
65
51
68
德国
9
75
63
54
65
中国
61
42
9
0
12
数据来源:《开放数据晴雨表》,中国艾凯咨询网整理
    现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。
    目前,互联网、电信、金融行业等行业的大数据应用水平较高,而传统行业的大数据应用发展缓慢。我们预测,2015年中国大数据市场规模将达到115.9亿元,增速达38%。预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
全球数据量走势
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
资料来源:wind、艾凯咨询网整理
 
全球大数据走势
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
资料来源:wind、艾凯咨询网整理
中国大数据走势
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
资料来源:wind、艾凯咨询网整理
    大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
    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:
 
第一部分大数据行业发展综述28
第一章大数据产业基本概述28
第一节大数据基本概念28
一、大数据的定义28
二、大数据的特征29
三、大数据的类型29
四、大数据与BI的区别30
第二节大数据产生的历史背景31
一、信息技术的进步31
二、互联网的诞生与发展34
三、云计算的发展与应用37
四、物联网的发展39
五、社交网络的发展39
六、智能终端的普及40
第三节大数据的作用与影响43
一、大数据的作用与意义43
1、对于国家和政府43
2、对于企业46
3、对于个人48
二、大数据的商业价值49
三、大数据的影响与趋势50
1、对信息技术产业的影响50
2、对信息技术应用的影响51
第四节大数据产业链解析52
一、大数据的生态系统53
二、大数据产业的概念54
三、大数据产业链构成55
1、数据产生与集聚层55
2、数据组织与管理层55
3、数据分析与发现层55
4、数据应用与服务层56
第五节大数据关键技术分析56
一、大数据与云计算56
1、编程模型56
2、海量数据分布存储技术59
3、海量数据管理技术61
4、虚拟化技术64
5、云计算平台管理技术64
6、并行计算和并行算法65
7、Web2.066
8、面向服务的体系结构SOA66
9、云安全67
二、大数据处理工具69
1、Hadoop69
2、HPCC70
3、Storm71
4、ApacheDrill72
5、RapidMiner73
6、PentahoBI74
第六节大数据带来的机遇与挑战75
一、大数据带来的机遇75
1、大数据的挖掘和应用成为核心75
2、大数据为信息安全带来发展契机75
3、使商业智能和信息安全增速加快76
二、大数据带来的挑战77
1.人才77
2.技术77
3.信息安全79

第二部分大数据行业市场分析81
第二章全球大数据产业发展现状与预测81

第一节全球已全面进入大数据时代81
一、全球大数据储量规模81
    2014年全球大数据产业对GDP贡献约270亿美元,行业尚处于幼稚阶段。我国2014年大数据产业市场约80亿RMB,这一数据正以接近年30%的速度增长。
大数据应用十大工程
 
工程项目
目标
1
政府数据资源共享开放工程
推动政府数据资源共享,形成政府数据统一共享交换平台,形成国家政府数据统一开放平台。
2
国家大数据资源统筹发展工程
整合各类政府信息平台和信息系统,整合分散的数据中心资源,加快完善国家基础信息资源体系,加强互联网信息采集利用。
3
政府治理大数据工程
推动宏观调控决策支持、风险预警和执行监督大数据应用,推动信用信息共享机制和信用信息系统建设。建设社会治理大数据应用体系。
4
公共服务大数据工程
医疗健康服务大数据、社会保障服务大数据、教育文化大数据、交通旅游服务大数据。
5
工业和新兴产业大数据工程
工业大数据应用、服务业大数据应用、培育数据应用新业态、电子商务大数据应用。
6
现代农业大数据工程
农业农村信息综合服务,农业资源要素数据共享,农产品质量安全信息服务。
7
万众创新大数据工程
大数据创新应用,大数据创新服务,发展科学大数据,知识服务大数据应用。
8
大数据关键技术及产品研发与产业化工程
加强大数据基础研究,大数据技术产品研发,提升大数据技术服务能力。
9
大数据产业支撑能力提升工程
培育骨干企业,建立大数据产业公共服务,中小微企业公共服务大数据。
10
网络和大数据安全保障工程
网络和大数据安全支撑体系建设,大数据安全保障体系建设。网络安全信息共享和重大风险识别大数据支撑体系建设。
二、全球大数据地区分布81
第二节全球大数据厂商创新成果分析81
一、Hadoop分发82
二、下一代数据仓库82
三、大数据分析平台和应用82
1、大数据分析的分类82
2、数据分析的算法复杂度84
3、大数据分析应用89
四、大数据即服务89
1、大数据即服务定义90
2、大数据即服务的用例91
3、大数据即服务元素91
第三节全球大数据应用现状与动向91
一、国外的数据开放战略与浪潮91
1、国外推行大数据战略的原因92
2、国外推行大数据战略的主要做法94
二、国外大数据应用现状与经济价值96
1、美国大数据应用现状与价值96
2、欧洲大数据应用现状与价值98
3、日本大数据应用现状与价值99
三、大数据已上升到国家战略高度99
1、美国提出大数据发展计划99
2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域104
3、日本新ICT战略重点关注大数据104
4、韩国推出大数据中心战略110
第四节2015年全球大数据产业回顾110
一、2015年全球大数据发展回顾110
二、2015年全球大数据热点事件111
1、技术平台全面发展111
2、大数据一体机盛行112
3、企业对大数据的投入增加112
4、业界巨头加快产业链布局114
5、新兴企业不断涌现114
第五节全球大数据产业商业模式分析115
一、大数据内生型价值模式115
二、大数据外生型价值模式115
三、大数据寄生型价值模式116
四、大数据产品型价值模式116
五、大数据云计算服务型价值模式116
第六节全球大数据产业市场规模及预测116
一、全球大数据产业规模及预测117
    大数据经过前几年的概念热炒之后,逐步走过了探索阶段、市场启动阶段,当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟,开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展,行业规模增长迅速。到2016年,大数据行业的行业规模将达到130亿元人民币,市场增速也将维持在30%。
2011年~2016年中国大数据市场规模及预测
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
二、全球大数据细分市场及预测117
1、全球大数据细分市场117
2、大数据专业服务市场及预测118
3、大数据计算机市场规模及预测118
4、大数据软件市场规模及预测119
第七节全球大数据产业市场格局分析119
一、全球大数据产业企业类型分析119
二、全球大数据专营厂商收入占比120
三、全球大数据专营厂商市场格局120
第八节全球大数据产业发展趋势与问题121
一、全球大数据产业发展趋势121
二、全球大数据技术发展趋势122
1、技术趋向多样化122
2、基于云的数据分析平台将更趋完善122
3、数据分析集逐步扩大122
三、全球大数据面临的主要问题123
1、大数据存储技术123
2、数据深度分析与挖掘123
3、数据安全124
4、隐私保护124

第三章中国大数据产业发展现状与前景预测127
第一节中国大数据时代已来临127
一、互联网发展分析127
1、互联网网民规模127
2、互联网资源规模134
二、社交媒体发展分析139
1、新闻网站139
2、网络视频140
3、搜索引擎140
4、即时通信141
5、网络社区142
6、微博142
7、博客/个人空间143
三、物联网发展分析144
1、中国物联网行业的发展现状144
2、中国物联网行业的发展规模146
四、电子商务发展分析147
1、中国电子商务行业发展概述147
2、中国电子商务行业发展规模152
五、移动设备发展分析155
六、数据量分析159
第二节中国政府对大数据科研的支持166
一、863计划166
二、国家重大科技专项166
三、物联网“十三五”发展规划168
第三节中国大数据产业发展现状分析169
一、大数据产业链建设情况169
二、大数据产业生命周期分析170
三、大数据产业市场规模分析173
    根据IDC发布最新研究结果,预测到2018年全球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%,规模达到415亿美元,是整个IT市场增幅的6倍。从行业结构来看,大数据应用主要集中在金融、通信、销售和政府领域,在医疗和旅游行业也有应用,但占比相对较低。
2014年中国大数据市场行业结构图
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
2016-2022年中国大数据市场监测及市场运行态势报告
四、大数据应用行业投资分布175
五、大数据产业面临的挑战175
第四节中国大数据应用实践分析176
一、大数据在经济预警方面的应用176
二、大数据在市场营销方面的应用178
三、大数据在医疗领域的应用178
1、临床操作178
2、付款/定价181
3、研发182
4、新的商业模式184
5、公众健康184
四、大数据在金融领域的应用185
第五节2013-2015年中国大数据最新动向185
一、企业大数据产品与技术动向185
二、中关村大数据产业链雏形初现187
三、地方政府推出政策助推大数据发展189
四、华为联手英国大学开发“大数据”189
第六节2016-2022年中国大数据产业前景预测190
一、大数据产业总体规模预测190
二、大数据产业细分市场预测191
1、大数据基础架构硬件市场预测191
2、大数据软件市场发展前景预测194
3、大数据服务市场发展前景预测197
第七节中国大数据产业发展路线图200
一、多措并举,推进大数据产业化进程200
1、支持信息服务企业发展转型200
2、加大投入力度,加快技术突破200
3、加强基础数据整合201
二、加快推广应用,引导大数据发展201
1、推动示范应用201
2、推进智慧城市建设201
三、优化信息化发展环境,加大专业人才培养力度202
1、发挥行业协会作用202
2、加强培训202
3、加大数据人才培养力度202

第四章中国企业大数据需求与应用趋势调查203
第一节调查背景203
一、被调查者所属行业203
二、被调查者企业规模203
三、被调查企业每月新增数据规模204
第二节企业大数据需求分析205
一、企业数据系统架构存在的问题205
二、企业面临的数据技术难题206
三、企业数据挖掘和分析面临的问题207
第三节企业大数据应用现状与规划208
一、企业数据处理产品的服务商208
二、企业大数据投入情况209
三、企业部署开源大数据解决方案的计划210
四、企业大数据的部署规模210
第四节企业大数据应用选型依据211
一、企业做数据产品选型时考虑的因素211
二、企业关注的数据产品特性212
三、企业选择服务商时考虑的因素212
第五节企业大数据应用趋势分析213
一、企业关注的数据管理新技术213
二、企业如何看待商业智能的未来214

第三部分大数据行业需求分析216
第五章典型领域大数据应用价值与需求分析216

第一节政府216
一、电子政务建设现状216
二、政府大数据应用需求217
三、政府大数据应用场景220
四、政府大数据应用价值分析226
五、政府大数据应用典型案例227
六、政府大数据应用前景分析231
第二节电信233
一、行业大数据应用需求分析233
二、行业大数据应用场景分析235
三、行业大数据应用价值分析236
四、行业大数据应用典型案例238
五、行业大数据应用前景分析239
第三节金融240
一、行业信息化建设现状240
二、行业数据量及其特征242
三、行业大数据应用需求分析244
四、行业大数据应用场景分析246
五、行业大数据应用价值分析246
六、行业大数据应用典型案例249
七、行业大数据应用前景分析251
第四节互联网252
一、行业数据储量与特点252
二、行业大数据应用需求分析253
三、行业大数据应用前景分析254
第五节零售256
一、行业信息化现状分析256
二、行业大数据应用经典案例259
第六节医疗260
一、行业信息化建设情况260
二、行业大数据应用场景分析260
三、行业大数据应用价值分析266
四、行业大数据应用典型案例267
五、行业大数据应用前景分析268
第七节智慧城市270
一、智慧城市建设情况分析270
1、智慧城市投资规模及预测271
2、智慧城市IT投资分析271
二、智慧城市大数据应用需求273
三、智慧城市大数据应用经典案例273
四、智慧城市大数据应用前景276
第八节能源277
一、行业信息化建设现状分析277
二、行业大数据应用需求分析278
三、行业大数据应用经典案例280
第九节制造业280
一、行业信息化建设现状281
二、行业数据量及其特点282
三、行业大数据应用需求分析284
四、行业大数据应用场景分析284
五、行业大数据应用价值分析285
第十节其它领域287
一、教育行业大数据应用需求287
二、军事行业大数据应用需求287
三、旅游行业大数据应用需求290

第六章国内外企业大数据产业战略布局294
第一节国外企业布局大数据294
一、IBM294
二、HP295
三、Intel297
四、Teradata298
五、Dell300
六、ORACLE302
七、SAP304
八、EMC305
九、CiscoSystems306
十、Microsoft306
十一、Accenture309
十二、Fusion-io310
十三、PwC313
十四、SASInstitue314
十五、Splunk317
十六、Deloitte321
十七、Amazon322
十八、TableauSoftware324
十九、NetApp325
二十、Hitachi329
二十一、Informatica330
二十二、Fujitsu331
二十三、其它企业333
1、Google333
2、Facebook335
3、Twitter339
4、Wal-Mart341
5、ZARA342
6、Datameer343
7、Connotate344
8、ClearStoryData345
9、Siemens345
10、OperaSolution350
11、MuSigma351
第二节国内企业大数据布局情况351
一、互联网企业布局大数据352
1、百度352
2、淘宝352
3、腾讯352
4、阿里巴巴353
5、新浪353
6、盛大网络355
二、IT企业布局大数据355
1、浪潮355
2、华为360
3、联想364
4、神州数码365
5、东软367
三、电信运营商布局大数据368
1、中国电信368
2、中国移动369
3、中国联通370
第三节国内外企业大数据布局比较376

第四部分大数据产业投资价值分析378
第七章中国大数据产业链投资机会分析378

第一节硬件层面投资机会分析378
一、大数据对数据存储需求378
二、数据存储市场格局现状382
1、移动硬盘市场格局382
2、U盘、闪存卡市场格局383
三、服务器市场格局现状385
四、硬件层面投资机会分析386
第二节软件层面投资机会分析386
一、基础软件投资机会分析386
二、应用软件投资机会分析387
第三节信息服务层面投资机会387
一、IT基础设施服务业投资机会387
二、信息咨询服务业投资机会389
三、信息安全行业投资机会391
四、中国大数据产业投资象限394

第八章大数据产业融资现状与趋势分析396
第一节大数据产业投资热度分析396
一、大数据产业投资热潮396
二、大数据产业投资趋势397
第二节大数据产业并购趋势分析398
一、大数据产业并购动向399
二、大数据产业并购特征403
三、大数据产业并购趋势403
第三节大数据产业融资机会分析406
一、大数据产业融资模式406
1、PE/VC406
2、上市融资409
3、天使投资415
二、大数据产业融资案例420
1、风投融资案例420
2、种子融资案例426
3、大宗融资案例427
三、大数据产业融资机会428

第九章中国大数据产业链关联企业运营分析430
第一节海量数据存储、处理、咨询相关公司430
一、江苏天泽信息产业股份有限公司430
1、公司发展简介430
2、公司组织架构分析430
3、公司主要产品及特点431
4、公司经营情况分析431
5、公司经营优劣势分析439
6、公司最新发展动向440
二、北京拓尔思信息技术股份有限公司441
1、公司发展简介441
2、公司组织架构分析442
3、公司主要产品及特点442
4、公司研发能力分析445
5、公司经营情况分析445
6、公司经营优劣势分析453
7、公司最新发展动向453
三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司458
1、公司发展简介458
2、公司主要产品及特点462
3、公司研发能力分析464
4、公司经营情况分析465
5、公司经营优劣势分析473
6、公司最新发展动向474
第二节数据中心建设与运维相关公司474
一、荣之联科技股份有限公司474
1、公司发展简介475
2、公司主要产品及特点475
3、公司经营情况分析476
4、公司经营优劣势分析484
5、公司投资并购情况485
6、公司最新发展动向486
二、上海天玑科技股份有限公司486
1、公司发展简介486
2、公司组织架构分析487
3、公司主要产品及特点488
4、公司研发能力分析489
5、公司经营情况分析489
6、公司投资并购情况497
7、公司最新发展动向498
三、北京银信长远科技股份有限公司499
1、公司发展简介499
2、公司经营情况分析500
3、公司经营优劣势分析508
第三节视频化应用相关公司509
一、杭州海康威视数字技术股份有限公司509
1、公司发展简介509
2、公司组织架构分析509
3、公司主要产品及特点510
4、公司研发能力分析510
5、公司营销网路分析511
6、公司经营情况分析511
7、公司经营优劣势分析520
二、浙江大华技术股份有限公司521
1、公司发展简介521
2、公司主要产品及特点521
3、公司研发能力分析521
4、公司营销网络分析522
5、公司经营情况分析522
6、公司经营优劣势分析531
第四节智能化与人机交互概念相关公司531
一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司531
1、公司发展简介531
2、公司主要产品及特点532
3、公司研发能力分析532
4、公司经营情况分析534
5、公司经营优劣势分析543
6、公司最新发展动向544
二、用友软件股份有限公司544
1、公司发展简介544
2、公司组织架构分析545
3、公司主要产品及特点545
4、、公司研发能力分析547
5、公司经营情况分析547
6、公司经营优劣势分析556
7、公司最新发展动向556
第五节信息安全类公司557
一、成都卫士通信息产业股份有限公司558
1、公司发展简介558
2、公司主要产品及特点560
3、公司研发能力分析560
4、公司经营情况分析561
5、公司经营优劣势分析569
6、公司投资并购情况569
7、公司最新发展动向570
二、北京启明星辰信息技术股份有限公司570
1、公司发展简介570
2、公司组织架构分析571
3、公司主要产品及特点572
4、公司研发能力分析573
5、公司经营情况分析573
6、公司最新发展动向581
三、蓝盾信息安全技术股份有限公司581
1、公司发展简介582
2、公司主要产品及特点582
3、公司研发能力分析583
4、公司经营情况分析583
5、公司经营优劣势分析592
6、公司最新发展动向592
第六节拥有数据资源的公司592
一、阿里巴巴集团592
1、公司发展简介592
2、公司组织架构分析593
3、公司主要产品及特点596
4、公司经营情况分析597
5、公司经营优劣势分析601
6、公司投资并购情况601
7、公司最新发展动向601
二、腾讯控股有限公司602
1、公司发展简介602
2、公司主要产品及特点602
3、公司经营情况分析602
4、公司经营优劣势分析607
5、公司发展战略分析613
6、公司投资并购情况614

图表目录:

图表1存储价格的下降33
图表2网络带宽的增加33
图表3“广播”加“接收”模式35
图表4“请求”加“响应”模式35
图表5网络生活36
图表6谷歌公司数据中心内一景38
图表7移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球出货量对比图41
图表8移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球保有量对比图42
图表9大数据概念示意图54
图表10MapReduce程序的具体执行过程57
图表11GFS与传统分布式文件系统的区别59
图表12写控制信号和写数据流60
图表13BigTable的逻辑结构63
图表14BigTable中存储记录板位置信息的结构64
图表15云计算平台的管理系统65
图表16云服务67
图表17用于实时分析的MongoDB架构83
图表18RCFile的行列混合存85
图表19MDX→MapReduce简略示意图86
图表20Hadoop多维分析平台架构图87
图表21采集模块87
图表22核心模块的逻辑88
图表23MapReduceWorkFlow例子88
图表24基于SOA的DaaS体系架构90
图表25全球各大数据专营厂商的市场份额120
图表26软件、硬件以及服务3个领域的收入占比121
图表27中国网民规模与互联网普及率127
图表28新增网民上网设备使用情况128
图表29非网民未来上网意向129
图表30非网民不使用互联网的原因129
图表31手机网民规模131
图表322014-2015年中国内地各省(市、自治区)网民规模和互联网普及率131
图表33中国网民城乡结构132
图表34中国城乡居民互联网普及率和城镇化进程133
图表352014-2015年中国互联网基础资源对比134
图表36中国IPv6地址数量134
图表37中国IPv4地址资源变化情况135
图表38中国分类域名数135
图表39中国分类CN域名数136
图表40中国网站数量136
图表41中国网页数量137
图表42中国网页数138
图表43中国国际出口带宽变化情况138
图表44主要骨干网络国际出口带宽数138
图表452015年PC端与手机端网民搜索内容对比139
图表462014-2015年中国网络视频用户数及网民使用率140
图表472014-2015年中国搜索引擎用户数及网民使用率141
图表482014-2015年中国即时通信用户数及网民使用率141
图表492014-2015年中国社交网站用户数及网民使用率142
图表502014-2015年中国微博用户数及网民使用率143
图表512014-2015年博客/个人空间用户数及网民使用率143
图表52大数据产业链全景图169
图表53大数据第部分经济领域的影响177
图表54数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度177
图表55商业智能市场规模(亿元)187
图表562016-2022年我国大数据市场规模分析预测190
图表57被调查者所属行业203
图表58被调查者企业规模204
图表59被调查企业每月新增数据规模204
图表60企业数据系统架构存在的问题205
图表61企业面临的数据技术难题206
图表62企业数据挖掘和分析面临的问题207
图表63企业数据处理产品的服务商208
图表64企业大数据投入情况209
图表65企业部署开源大数据解决方案的计划210
图表66企业大数据的部署规模210
图表67企业做数据产品选型时考虑的因素211
图表68企业关注的数据产品特性212
图表69企业选择服务商时考虑的因素213
图表70企业关注的数据管理新技术213
图表71企业如何看待商业智能的未来214
图表72金融大数据应用场景分析246
图表732015年智慧城市大数据应用分布273
图表74基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案275
图表752013-2015年中国智慧城市大数据应用规模预测276
图表762013-2015年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测(单位:亿元)277
图表772012-2015年中国能源行业信息化投资规模278
图表782015年12月中国移动硬盘市场品牌关注比例分布382
图表792015年1月-12月中国移动硬盘市场品牌关注比例对比383
图表80信息安全行业细分如下:393
图表812009-2015年中国信息安全产品市场规模及增长率预测(单位:亿元)394
图表82中国大数据产业投资象限394
图表83大宗融资案例427
图表84江苏天泽信息产业股份有限公司组织架构分析430
图表85江苏天泽信息产业股份有限公司负债能力分析431
图表86江苏天泽信息产业股份有限公司利润能力分析433
图表87江苏天泽信息产业股份有限公司财务指标分析435
图表88北京拓尔思信息技术股份有限公司组织架构分析442
图表89北京拓尔思信息技术股份有限公司负债能力分析445
图表90北京拓尔思信息技术股份有限公司利润能力分析448
图表91北京拓尔思信息技术股份有限公司财务指标分析449
图表92厦门市美亚柏科信息股份有限公司负债能力分析465
图表93厦门市美亚柏科信息股份有限公司利润能力分析467
图表94厦门市美亚柏科信息股份有限公司财务指标分析469
图表95荣之联科技股份有限公司负债能力分析476
图表96荣之联科技股份有限公司利润能力分析479
图表97荣之联科技股份有限公司财务指标分析480
图表98上海天玑科技股份有限公司组织架构分析487
图表99上海天玑科技股份有限公司负债能力分析489
图表100上海天玑科技股份有限公司利润能力分析491
图表101上海天玑科技股份有限公司财务指标分析493
图表102北京银信长远科技股份有限公司负债能力分析500
图表103北京银信长远科技股份有限公司利润能力分析503
图表104北京银信长远科技股份有限公司财务指标分析504
图表105杭州海康威视数字技术股份有限公司负债能力分析511
图表106杭州海康威视数字技术股份有限公司利润能力分析514
图表107杭州海康威视数字技术股份有限公司财务指标分析516
图表108浙江大华技术股份有限公司负债能力分析522
图表109浙江大华技术股份有限公司利润能力分析525
图表110浙江大华技术股份有限公司财力指标分析526
图表111安徽科大讯飞信息科技股份有限公司负债能力分析534
图表112安徽科大讯飞信息科技股份有限公司利润能力分析537
图表113安徽科大讯飞信息科技股份有限公司财务指标分析539
图表114用友软件股份有限公司组织架构分析545
图表115用友软件股份有限公司负债能力分析547
图表116用友软件股份有限公司利润能力分析550
图表117用友软件股份有限公司财务指标分析552
图表118成都卫士通信息产业股份有限公司负债能力分析561
图表119成都卫士通信息产业股份有限公司利润能力分析563
图表120成都卫士通信息产业股份有限公司财务指标分析565
图表121北京启明星辰信息技术股份有限公司组织架构分析572
图表122北京启明星辰信息技术股份有限公司负债能力分析573
图表123北京启明星辰信息技术股份有限公司利润能力分析576
图表124北京启明星辰信息技术股份有限公司财务指标分析577
图表125蓝盾信息安全技术股份有限公司负债能力分析583
图表126蓝盾信息安全技术股份有限公司利润能力分析586
图表127蓝盾信息安全技术股份有限公司财务指标分析587
图表128阿里巴巴集团负债能力分析597
图表129阿里巴巴集团综合损益分析598
图表130阿里巴巴集团财务指标分析600
图表131腾讯控股有限公司负债能力分析603
图表132腾讯控股有限公司综合损益分析604
图表133腾讯控股有限公司财务指标分析606