大数据

什么是行业研究报告

行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。

企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。

行业研究报告的构成

一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务

行业研究是进行资源整合的前提和基础。

对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。

行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。

行业研究的主要任务：

解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位

分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度

预测并引导行业的未来发展趋势

判断行业投资价值

揭示行业投资风险

为投资者提供依据

2015-20xx年中国大数据市场竞争格局及投资发展建议报

告 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 大数据的特点

1.1.3 大数据的数据来源

1.1.4 大数据的发展阶段

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

第二章 大数据的发展背景及影响因素

2.1 经济背景

2.1.1 国内外宏观经济对比分析

2.1.2 2013-20xx年中国宏观经济环境分析

2.1.3 中国宏观经济发展趋势

2.2 政策背景

2.2.1 发达国家启动大数据产业布局

2.2.2 工信部发布数据中心建设指导意见

2.2.3 中国大数据战略需上升到国家层面

2.3 行业背景

2.3.1 数据正以爆炸式的速度增长

2.3.2 云计算为大数据诞生提供条件

2.3.3 物联网成为大数据的重要来源

2.3.4 智能终端普及带来丰富的数据

2.4 技术背景

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 世界主要企业加快技术研发

2.4.4 数据中心发展的技术影响因素

第三章 2012-20xx年国际大数据产业的发展

3.1 2012-20xx年全球大数据产业总体发展分析

3.1.1 全球大数据应用状况调查

3.1.2 全球大数据行业市场格局分析

3.1.3 全球半数运营商布局大数据业务

3.1.4 部分国家运营商大数据发展状况

3.2 2012-20xx年欧盟开放数据战略分析

3.2.1 欧盟开放数据战略的背景

3.2.2 开放数据的创新价值分析

3.2.3 开放数据战略的目的与核心

3.2.4 开放数据战略的基础与支柱

3.2.5 欧盟应对大数据的成功经验

3.3 2012-20xx年美国大数据产业发展分析

3.3.1 美国政府的大数据发展战略

3.3.2 美国推动大数据技术发展的措施

3.3.3 美国大数据的应用案例

3.3.4 美国针对大数据安全问题制定的政策

3.4 2012-20xx年日本大数据产业发展分析

3.4.1 日本大数据产业地位分析

3.4.2 日本大数据市场规模及趋势

3.4.3 日本看好大数据经济效益

3.4.4 日本将运行大数据预防灾害

3.4.5 日本大数据产业重点企业分析

3.5 2012-20xx年其他国家大数据产业发展状况

3.5.1 英国投入巨资发展大数据技术

3.5.2 法国开展大数据领域投资计划

3.5.3 澳大利亚大数据政策出台

3.5.4 韩国将建首个开放大数据中心

3.5.5 新加坡准备建立全球大数据中心

第四章 2012-20xx年中国大数据产业的发展

4.1 2012-20xx年中国大数据产业发展综述

4.1.1 中国大数据产业发展总况

4.1.2 中国大数据产业的发展阶段

4.1.3 大数据带动新兴产业发展

4.1.4 大数据需求推动云基地建设

4.2 2012-20xx年中国大数据产业布局透析

4.2.1 大数据在中国的行业分布

4.2.2 大数据在中国的地域分布

4.2.3 大数据在中国的企业规模分布

4.3 2012-20xx年中国大数据产业需求分析

4.3.1 主要行业大数据的需求状况

4.3.2 企业大数据的应用及需求状况

4.3.3 大数据存储领域的需求分析

4.3.4 中国小型机市场需求分析

4.4 2012-20xx年大数据业务的商业模式

4.4.1 商业模式的概念

4.4.2 大数据业务的商业模式类型

4.4.3 大数据商业模式及应用特点

4.4.4 中国大数据商业模式初步形成

4.4.5 大数据创新商业模式的构建

4.5 2012-20xx年中国大数据产业区域发展状况

4.5.1 山东省推进旅游大数据应用

4.5.2 广东推动大数据商业化应用

4.5.3 2015-20xx年上海大数据发展计划

4.5.4 同方大数据助贵州产业市场监测

4.5.5 重庆大数据产业链发展商机探析

4.5.6 联通青岛云计算中心项目即将建成

4.6 2012-20xx年大数据产业竞争格局

4.6.1 不同规模企业的竞争力分析

4.6.2 IT产业竞相布局大数据产业

4.6.3 网络保险市场大数据竞争状况

4.6.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争

4.7 中国大数据产业存在的问题

4.7.1 我国大数据产业发展存在的问题

4.7.2 中国大数据产业的现实挑战

4.7.3 中国大数据应用面临的挑战

4.7.4 大数据带来的安全问题分析

4.8 中国大数据产业的发展策略

4.8.1 大数据应作为国家竞争的战略重点

4.8.2 大数据产业理性发展的政策建议

4.8.3 中国应加快大数据的研发与应用

4.8.4 应避免大数据的过度建设

第五章 2012-20xx年重点行业大数据的应用分析

5.1 医疗行业

5.1.1 医疗行业大数据应用价值

5.1.2 医疗行业大数据应用状况

5.1.3 医疗行业的数据类型分析

5.1.4 大数据对医疗行业的影响

5.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘

5.2 金融行业

5.2.1 金融行业大数据应用价值

5.2.2 金融行业大数据应用背景

5.2.3 金融行业大数据应用需求

5.2.4 金融行业大数据应用案例

5.2.5 金融行业大数据应用发展展望

5.3 电子商务

5.3.1 电子商务大数据应用价值

5.3.2 电子商务大数据应用需求

5.3.3 电子商务大数据的发展机遇

5.3.4 电子商务大数据应用挑战

5.3.5 电商企业大数据应用策略

5.4 零售行业

5.4.1 零售行业大数据应用价值

5.4.2 零售行业大数据应用需求

5.4.3 零售企业大数据应用状况

5.4.4 零售行业线下数据采集方式

5.4.5 零售行业大数据应用案例

5.5 电信行业

5.5.1 电信行业大数据应用价值

5.5.2 电信行业大数据应用背景

5.5.3 电信行业大数据应用需求

5.5.4 电信行业大数据应用案例

5.5.5 电信行业大数据应用发展展望

5.6 交通行业

5.6.1 交通行业大数据应用背景

5.6.2 交通行业大数据应用需求

5.6.3 交通行业大数据应用案例

5.6.4 交通行业大数据应用问题及对策

5.6.5 交通行业大数据应用发展展望

5.7 智慧城市

5.7.1 中国智慧城市发展现状

5.7.2 智慧城市大数据应用需求

5.7.3 智慧城市大数据应用价值

5.7.4 智慧城市大数据应用案例

5.7.5 智慧城市大数据应用发展展望

5.8 政府公共服务

5.8.1 政府公共服务中大数据应用价值

5.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战

5.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇

5.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求

5.8.5 军队管理中大数据的应用策略

5.9 其他行业

5.9.1 房地产业大数据应用状况

5.9.2 服装行业大数据应用案例

5.9.3 旅游行业大数据应用策略

5.9.4 影视行业大数据应用分析

5.9.5 媒体行业大数据应用状况及趋势

第六章 2012-20xx年中国大数据重点应用领域分析

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态势

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 2012-20xx年国外大数据行业重点企业发展形势

7.1 IBM

7.1.1 公司简介

7.1.2 2012-20xx年10月IBM经营状况分析

7.1.3 IBM在中国市场的发展策略

7.1.4 IBM大数据领域中国客户案例

7.2 甲骨文

7.2.1 公司简介

7.2.2 2013-2014财年甲骨文经营状况分析

7.2.3 甲骨文大数据解决方案透析

7.2.4 甲骨文大数据领域研发动态

7.3 微软

7.3.1 公司简介

7.3.2 2013-2014财年微软经营状况分析

7.3.3 微软大数据解决方案透析

7.3.4 微软大数据解决方案的优势

7.4 SAP

7.4.1 公司简介

7.4.2 2012-20xx年10月SAP经营状况分析

7.4.3 SAP大数据解决方案透析

7.4.4 SAP在中国市场的地位分析

7.5 EMC

7.5.1 公司简介

7.5.2 2012-20xx年10月EMC经营状况分析

7.5.3 EMC大数据领域的发展战略

7.5.4 EMC在中国市场的发展策略

7.6 惠普

7.6.1 公司简介

7.6.2 2012-2014财年上半年惠普经营状况分析

7.6.3 惠普大数据领域发展动向

7.6.4 惠普云监控大数据解决方案解析

7.7 其他企业

7.7.1 Teradata

7.7.2 NetApp

7.7.3 亚马逊

7.7.4 Google

7.7.5 Cloudera

第八章 2012-20xx年国内大数据行业重点企业发展形势

8.1 中国移动通信集团公司

8.1.1 公司简介

8.1.2 20xx年中国移动经营状况分析

8.1.3 20xx年中国移动经营状况分析

8.1.4 20xx年1-10月中国移动经营状况分析

8.2 中国联通集团

8.2.1 公司简介

8.2.2 20xx年中国联通经营状况分析

8.2.3 20xx年中国联通经营状况分析

8.2.4 20xx年1-10月中国联通经营状况分析

8.3 中国电信集团公司

8.3.1 公司简介

8.3.2 20xx年中国电信经营状况分析

8.3.3 20xx年中国电信经营状况分析

8.3.4 20xx年1-10月中国电信经营状况分析

8.4 百度公司

8.4.1 公司简介

8.4.2 20xx年百度经营状况分析

8.4.3 20xx年百度经营状况分析

8.4.4 20xx年1-10月百度经营状况分析

8.5 腾讯公司

8.5.1 公司简介

8.5.2 20xx年腾讯经营状况分析

8.5.3 20xx年腾讯经营状况分析

8.5.4 20xx年1-10月腾讯经营状况分析

8.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司

8.6.1 公司简介

8.6.2 20xx年拓尔思经营状况分析

8.6.3 20xx年拓尔思经营状况分析

8.6.4 20xx年1-10月拓尔思经营状况分析

8.7 北京东方国信科技股份有限公司

8.7.1 公司简介

8.7.2 20xx年东方国信经营状况分析

8.7.3 20xx年东方国信经营状况分析

8.7.4 20xx年1-10月东方国信经营状况分析

8.8 北京同有飞骥科技股份有限公司

8.8.1 公司简介

8.8.2 20xx年同有科技经营状况分析

8.8.3 20xx年同有科技经营状况分析

8.8.4 20xx年1-10月同有科技经营状况分析

8.9 浪潮集团

8.9.1 公司简介

8.9.2 浪潮集团的云计算发展战略

8.9.3 浪潮大数据一体机全面解析

8.9.4 浪潮发展大数据的优劣势分析

8.10 华为技术有限公司

8.10.1 公司简介

8.10.2 华为联手拓尔思推出大数据一体机

8.10.3 华为发布企业级大数据分析平台

8.10.4 华为与央视合作开发大数据存储系统

8.11 阿里巴巴集团

8.11.1 公司简介

8.11.2 阿里巴巴大数据起手开局

8.11.3 阿里巴巴大数据应用策略

8.11.4 阿里巴巴B2B业务的大数据模式

第九章 2012-20xx年大数据产业投资战略分析

9.1 2012-20xx年全球大数据产业投资状况

9.1.1 大数据市场的投资空间巨大

9.1.2 全球数据中心的建设投入状况

9.1.3 大数据行业获得风投青睐

9.1.4 大数据行业风险投资的动向

9.1.5 2013-20xx年大数据领域投融资案例

9.2 2012-20xx年中国大数据产业投资现状

9.2.1 中国大数据产业投资历程回顾

9.2.2 中国大数据产业投资领域分布

9.2.3 国内外大数据创业和投资对比

9.2.4 大数据创业和投资存在概念泡沫

9.2.5 国内大数据创业企业发展策略

9.3 2012-20xx年大数据产业投资机遇

9.3.1 中国大数据产业的投资机遇

9.3.2 大数据产业的投资热点分析

9.3.3 大数据带来的投资新机遇分析

9.3.4 大数据应用行业的潜在市场价值

9.4 2012-20xx年大数据产业投资风险及防范

9.4.1 大数据行业的投资风险综述

9.4.2 数据的流动性和可获取性风险

9.4.3 大数据项目投资风险急剧增加

9.4.4 评估大数据产业投资回报的措施

第十章 2015-20xx年大数据产业发展前景及趋势

10.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测 10.1.1 全球大数据市场规模及发展趋势

10.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测 10.1.3 全球大数据市场人才需求预测

10.1.4 2015-20xx年全球大数据市场发展预测 10.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测

10.2.1 2015-20xx年中国大数据产业发展预测 10.2.2 中国大数据市场带来的发展机会 10.2.3 中国大数据应用市场发展趋势分析 10.2.4 改变渠道模式的大数据趋势分析 10.2.5 中国大数据技术与产品发展趋势

市场行业报告相关问题解答

1、客户

我司的行业报告主要是客户包括企业、风险投资机构、资金申请评审机构申请资金或融资者、学术讨论等需求。

2、报告内容

我司的行业报告内容充实，报告包括了行业产品定义、行业发展现状（产品产销量、产品生产技术等）、行业发展最新动态以及行业发展趋势预测等。对购买者认识和投资该行业起到初级作用。

3、报告重点倾向

我司的行业报告重点倾向主要包括：行业相关数据、行业企业数据、行业市场相关数据等。报告侧重点略有差异，具体情况看报告结构目录。

4、我们的团队

我们的团队人员组成各高校的知名导师、行业高管的人员和经验丰富的市场调查人员。

我们的团队人员对客户需求定位精准，能抓住项目精华，以合适的文字图表和图形展示项目投资价值。对行业或具体产品的投资特性、市场规模、供求状况、行业竞争状况（结构与主要竞争企业）、发展趋势等进行分析和论证，寻求规律、发展机会、现存问题的解决方案、做大做强的对策等等。

我司研究员在信息、理念、创新思维上具有开拓性给客户服务提高到一个新的层次。

5、报告数据来源

我司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

公司介绍

北京智研科信咨询有限公司是一家专业的调研报告、行业咨询有限责任公司，公司致力于打造中国最大、最专业的调研报告、行业咨询企业。拥有庞大的服务网点，公司高覆盖、高效率的服务获得多家公司和机构的认可。公司将以最专业的精神为您提供安全、经济、专业的服务。

公司致力于为各行业提供最全最新的深度研究报告，提供客观、理性、简便的决策参考，提供降低投资风险，提高投资收益的有效工具，也是一个帮助咨询行业人员交流成果、交流报告、交流观点、交流经验的平台。依托于各行业协会、政府机构独特的资源优势，致力于发展中国机械电子、电力家电、能源矿产、钢铁冶金、嵌入式软件纺织、食品烟酒、医药保健、石油化工、建筑房产、建材家具、轻工纸业、出版传媒、交通物流、IT通讯、零售服务等行业信息咨询、市场研究的专业服务机构。经过智研咨询团队不懈的努力，已形成了完整的数据采集、研究、加工、编辑、咨询服务体系。能够为客户提供工业领域各行业信息咨询及市场研究、用户调查、数据采集等多项服务。同时可以根据企业用户提出的要求进行专项定制课题服务。服务对象涵盖机械、汽车、纺织、化工、轻工、冶金、建筑、建材、电力、医药等几十个行业。

A. 北京智研科信咨询有限公司于20xx年注册成立，是国内较早开展竞争情报、市场调研、产业研究及专项研究为主的调查研究机构之一，凭借其专业的研究团队，先进的研究技术在此领域一直处于绝对的优势和领先地位：

a）拥有全国百万家企业基础数据库

b）全国各地分支网络和严格的调查控制流程，使我们有足够的知识和能力向客户提供高质量服务。

c）超过200多个研究项目的成功案例

d）研究领域覆盖能源、化工、机械、汽车、电子、医疗等诸多行业

e）典型客户包括巴斯夫、杜邦、阿克苏诺贝尔、强生、福特、联想等国内外知名企业

B.智研咨询调研（行业研究）说明

a）行业研究部分智研咨询主要采用行业深度访谈和二手资料研究的方法：

b）通过对厂商、渠道、行业专家，用户进行深入访谈，对相关行业主要情况进行了解，并获得相应销售和市场等方面数据。

c）二手资料收集，对部分公开信息进行比较，参考用户调研数据，最终获得行业规模的数据。

d）智研科信具有获得一些非公开信息的渠道： e）政府数据与信息 f）相关的经济数据 g）行业公开信息 h）企业年报、季报

i）行业资深专家公开发表的观点 j）精深严密的数理统计分析

我们的服务领域

本范文与此报告无关，主要展示报告结构与我们的研究经验