报告目录：

第一章　大数据产业相关概述

第一节、大数据介绍

一、大数据的产生

二、大数据的定义

三、大数据的特点

四、大数据的类型

五、大数据典型分类

六、大数据的各个环节

第二节、大数据的价值及影响

一、大数据价值分析

二、大数据研究意义

三、大数据应用价值

四、对信息时代影响

第三节、大数据产业链构成分析

一、大数据产业链结构

二、大数据产业链领域

三、产业链价值流动方向

第四节、大数据技术层结构分析

一、大数据关键技术构成

二、大数据采集与预处理技术

三、大数据存储管理技术

四、大数据处理的核心技术

五、大数据分析挖掘技术

六、大数据可视化技术

七、大数据安全技术

第二章　2018-2020年国际大数据产业发展分析

第一节、全球大数据产业总体发展分析

一、产业发展变革

二、产业发展阶段

三、产业规模状况

四、细分市场格局

五、企业类型分布

六、重点企业分析

七、产业人才发展

第二节、欧盟大数据产业发展布局

一、欧盟通用数据保护条例

二、欧盟数据经济规模分析

三、欧盟推进大数据产业发展

四、欧盟大数据产业战略特点

五、产业战略建设的相关启示

六、欧盟布局大数据产业应用

七、欧盟大数据产业发展规划

第三节、美国大数据产业发展分析

一、大数据发展扶持政策

二、大数据产业发展战略

三、大数据应用案例分析

四、大数据企业分布情况

五、大数据协同创新措施

六、大数据技术发展措施

第四节、日本大数据产业发展分析

一、大数据发展历程

二、大数据相关法规

三、大数据发展趋势

四、大数据预防灾害

五、“限定提供数据”条款

六、对我国大数据法律启示

第五节、其他国家大数据产业发展动态

一、法国

二、韩国

三、新加坡

第三章　2018-2020年中国大数据产业发展分析

第一节、2018-2020年中国大数据产业发展综述

一、大数据产业概念分析

二、大数据产业构建层次

三、大数据发展的必然性

四、大数据产业驱动主体

五、大数据产业发展阶段

六、地区大数据产业联盟

七、数字经济的发展水平

八、大数据总体市场规模

九、大数据核心产业规模

第二节、中国大数据产业发展进程分析

一、政策方面

二、技术方面

三、应用方面

四、试点方面

五、人才方面

第三节、2018-2020年大数据产业竞争格局

一、大数据相关企业规模概述

二、大数据产业竞争主体分类

三、产业链环节竞争格局分析

四、大数据竞争企业资本层次

五、大数据百强企业统计分析

六、大数据创新场景应用服务商

七、互联网企业布局大数据产业

八、大数据热点应用领域的竞争

九、大数据产业竞争趋势展望

第四节、2018-2020年中国大数据市场供需分析

一、大数据市场供给结构

二、主要行业大数据需求状况

三、企业大数据的应用及需求

四、大数据细分领域需求场景

五、大数据热点领域需求分析

六、数据小型机市场需求分析

第五节、中国大数据产业存在的问题

一、面临挑战分析

二、核心技术薄弱

三、数据相关问题

四、数据安全问题

五、人才供需问题

第六节、中国大数据产业的发展策略

一、相关政策建议

二、推进研发应用

三、避免过度建设

四、提高数据安全

五、地区发展思路

六、推动标准建设

七、打破信息孤岛

第四章　大数据产业上游——数据源存储层

第一节、数据基础设施发展综况

一、数据基础设施的范围

二、数据基础设施的特征

三、数据基础的相关企业

四、数据基础设施的展望

第二节、数据来源层分析

一、大数据的来源渠道

二、新技术带来数据增长

三、数据资源的网络基础

四、数据资源SWOT分析

五、数据资源获取难度

六、数据资源开放情况

第三节、数据存储层分析

一、大数据存储方式

二、大数据储量规模分析

三、大数据存储架构分析

四、数据仓库建设的重要性

五、新型MPP数据库的价值

第四节、数据存储中心建设状况

一、全球数据中心建设规模

二、国内数据中心市场规模

三、数据中心区域发展格局

四、数据中心的建设特点分析

五、数据中心的市场竞争格局

六、大数据中心未来发展趋势

七、数据中心的布局策略分析

八、数据中心机房节能降耗趋势

第五节、数据资源型企业——电信运营商

一、中国移动

一、第一节、企业发展概况

一、第二节、大数据发展优势

一、第三节、大数据产品体系

二、中国电信

二、第一节、企业发展概况

二、第二节、大数据产业布局

二、第三节、加快数据项目建设

三、中国联通

三、第一节、企业发展概况

三、第二节、业务发展分析

三、第三节、大数据项目建设

三、第四节、联通大数据公司

第六节、数据资源型企业——BAT企业

一、阿里巴巴

一、第一节、企业发展概况

一、第二节、产品技术架构

一、第三节、大数据计算服务

一、第四节、大数据平台演变

一、第五节、企业数据库方案

二、百度公司

二、第一节、企业发展概况

二、第二节、大数据解决方案

二、第三节、大数据分析平台

二、第四节、数据安全方案

三、腾讯公司

三、第一节、企业发展概况

三、第二节、腾讯大数据平台

三、第三节、大数据技术架构

三、第四节、大数据布局动态

第五章　大数据产业中游——数据分析处理层

第一节、大数据处理及分析技术综况

一、大数据采集与预处理

二、数据处理框架分析

三、数据计算模式分析

四、数据分析细分领域

五、大数据分析的优劣势

第二节、大数据分析处理产业发展进程

一、技术生态分析

二、技术研发热点

三、技术应用领域

四、企业布局加快

五、技术发展趋势

第三节、大数据可视化分析技术分析

一、数据可视化的基本概述

二、大数据可视化市场规模

三、大数据可视化市场格局

四、数据可视化的研究进展

五、数据可视化的应用工具

六、数据可视化面临的挑战

七、数据可视化技术发展趋势

第四节、大数据安全处理技术分析

一、大数据安全问题分析

二、大数据安全涉及的模块

三、数据安全防护技术分析

四、数据脱敏安全控制技术

五、大数据安全防护体系分析

第五节、大数据技术拥有型企业分析

一、拓尔思

一、第一节、企业发展概况

一、第二节、企业发展动态

二、同有科技

二、第一节、企业发展概况

二、第二节、大数据应用产品

三、浪潮集团

三、第一节、企业发展概况

三、第二节、数据基础模型

三、第三节、加快推进地区合作

三、第四节、建立智慧城市平台

三、第五节、推进数据社会化发展

四、华为公司

四、第一节、企业发展概况

四、第二节、大数据解决方案

四、第三节、大数据产业园建设

四、第四节、大数据产业合作

第六章　大数据产业下游——数据交易层

第一节、大数据交易层分析

一、大数据交易层分析

二、数据交易品种及类型

三、数据交易的影响因素

四、大数据交易标准体系

五、数据交易市场发展对策

第二节、大数据交易市场运行状况

一、大数据交易市场环境

二、大数据交易市场构成

三、大数据交易市场规模

四、大数据市场定价方式

五、细分大数据交易状况

六、全国首个交易中心成立

七、大数据交易产业发展动态

八、大数据交易市场人才需求

第三节、国际重点大数据交易平台分析

一、Factual

二、InfoChimps

三、MicrosoftAzure

四、Fujitsu

第四节、中国大数据交易平台发展综况

一、交易平台经营范围

二、交易平台发展背景

三、各地大数据交易平台

四、地区性平台建设动态

五、平台未来发展策略

第五节、中国典型大数据交易平台分析

一、贵阳大数据交易所

一、第一节、平台发展概况

一、第二节、平台发展优势

一、第三节、平台发展劣势

一、第四节、平台运营状况

一、第五节、平台发展特点

二、数据堂交易平台

二、第一节、平台发展概况

二、第二节、平台发展优势

二、第三节、平台发展劣势

二、第四节、商业模式分析

三、中关村大数据交易平台

三、第一节、平台发展概况

三、第二节、平台发展优势

三、第三节、平台发展劣势

四、香港大数据交易所

四、第一节、平台发展概况

四、第二节、平台发展动态

第七章　大数据产业下游——数据应用层

第一节、大数据应用层分析

一、大数据应用层结构

二、大数据衍生应用层

第二节、大数据应用服务型企业介绍

一、百分点集团

一、第一节、企业发展概况

一、第二节、大数据产业布局

二、明略数据

二、第一节、企业发展概况

二、第二节、大数据分析产品

三、TalkingData

7.一、企业发展概况

7.二、未来发展态势分析

第三节、工业大数据

一、工业大数据基本概况

二、工业大数据发展阶段

三、工业大数据市场规模

四、工业大数据应用案例

五、工业大数据发展问题对策

六、工业大数据应用趋势分析

第四节、医疗大数据

一、医疗大数据体系分析

二、医疗大数据应用场景

三、医疗大数据市场规模

四、医疗大数据市场供需

五、医疗大数据区域格局

六、医疗大数据应用案例

七、医疗大数据发展问题及对策

八、医疗大数据发展方向分析

第五节、金融大数据

一、金融大数据体系分析

二、金融大数据典型应用领域

三、金融大数据创新应用领域

四、金融大数据应用市场结构

五、金融大数据市场竞争格局

六、金融行业大数据发展特征

七、金融大数据发展挑战及对策

第六节、交通大数据

一、交通大数据应用概况

二、交通大数据应用状况分析

三、交通行业大数据应用需求

四、交通大数据融合应用试点项目

五、交通出行大数据合作动态

六、交通大数据应用案例分析

七、交通大数据应用问题及对策

八、交通大数据应用未来发展展望

第七节、电信大数据

一、电信大数据的发展阶段

二、电信大数据源供给规模

三、电信大数据应用需求分析

四、电信行业大数据应用情况

五、电信运营商价值数据分布

六、运营商大数据的应用模式

七、电信行业大数据应用案例

八、电信大数据发展的挑战及对策

第八节、零售大数据

一、零售大数据发展概况

二、零售行业数据采集方式

三、零售行业大数据应用需求

四、零售行业大数据应用现状

五、大数据下的新零售模式

六、零售大数据发展问题及对策

七、企业应用零售大数据的方向

第九节、电商大数据

一、电商大数据的主要来源

二、大数据处理对电子商务的影响

三、电子商务大数据的应用需求

四、电子商务大数据的具体应用

五、数据分析提高电商企业绩效

六、全球首个电商大数据指数发布

七、政府重视电商大数据共享工作

八、电商大数据应用的挑战及对策

第十节、政府大数据

一、政府数据资产基本分类

二、政府大数据的顶层设计

三、政府大数据的经济价值

四、政府部门大数据应用案例

五、全国公安大数据项目状况

六、政府大数据信息公开需求

七、政府大数据未来发展展望

第八章　2018-2020年大数据应用软件及设备分析

第一节、大数据应用软件分析

一、大数据软件构成框架

二、大数据典型软件分析

三、智能软件的应用价值

四、大数据软件市场规模

五、大数据软件发展方向

第二节、大数据硬件设备分析

一、大数据硬件构成框架

二、大数据主要硬件设备

三、大数据硬件市场规模

第三节、大数据一体机设备分析

一、大数据一体机简介

二、大数据一体机的优劣分析

三、大数据一体机的用户类型

四、国外竞争格局与品牌分布

五、国内市场竞争格局分析

六、国内企业竞争优劣势分析

七、国内主流品牌及其特点

第九章　2018-2020年大数据产业发展模式探究

第一节、大数据交易模式分析

一、以数据运营方式为分类标准

二、以大数据结构化程度为分类标准

三、以数据产权转让形式为分类标准

第二节、大数据行业盈利模式分析

一、解决方案

二、基础设施

三、数据产品

四、行业应用

第三节、大数据行业商业模式分析

一、B2B大数据应用模式

二、技术提供及软件开发

三、大数据咨询分析服务

四、大数据服务市场规模

五、大数据通用服务模式

六、自有平台大数据分析

七、信息订制与采购模式

八、信息数据租售模式

第四节、企业大数据商业化应用模式

一、企业大数据的基本构成

二、企业大数据商业化应用背景

三、企业大数据商业化应用层面

四、企业大数据商业化应用重点

五、企业大数据商业化应用关键

六、企业大数据商业化应用途径

第十章　2018-2020年重点区域大数据行业发展分析

第一节、中国大数据产业区域发展格局

一、国家大数据综合试验区

二、地区大数据管理机构设置

三、城市大数据人才储备状况

第二节、大数产业区域发展指数分析

一、各省市大数据发展指数

二、各地区大数据发展潜力

三、各地区大数据发展态势

四、其地区大数据应用态势

五、各地区大数据技术研发

六、各地区大数据共享态势

第三节、大数据产业园区发展分析

一、大数据产业园概述

二、大数据产业园区分类

三、大数据产业园数量规模

四、大数据产业园典型模式

五、产业园面临机遇与挑战

六、国家级新区布局大数据

第四节、京津冀大数据产业集群

一、京津冀地区经济运行情况

二、京津冀大数据产业发展综况

三、河北省大数据产业发展状况

四、北京市大数据产业发展状况

五、天津市大数据产业发展综况

六、天津市大数据安全布局动态

第五节、珠三角大数据产业集群

一、珠三角地区基本运行状况

二、珠三角大数据产业发展特点

三、大数据试验区建设方案出台

四、广州市大数据产业发展布局

五、深圳市大数据产业发展状况

第六节、长三角大数据产业集群

一、长三角地区基本发展状况

二、长三角大数据产业发展综况

三、长三角大数据产业发展特点

四、上海市大数据产业发展布局

五、浙江省大数据产业发展状况

第七节、西南大数据产业集群

一、西南地区基本发展状况

二、西南大数据产业发展潜力

三、重庆市大数据产业发展状况

四、四川省大数据产业发展布局

第八节、其他地区大数据产业发展动态

一、内蒙古

二、河南省

三、山东省

四、安徽省

五、湖南省

六、江西省

七、海南省

第九节、典型发展案例——贵州大数据产业发展经验

一、贵州大数据发展机遇及优势

二、贵州省大数据发展地位

三、贵州大数据产业优惠政策

四、贵州省数字设施投资状况

五、贵州大数字产业运行状况

六、大数据与实体经济融合

七、贵阳市大数据发展状况

八、贵阳大数据交易规模分析

九、贵安新区大数据建设状况

十、贵州大数据应用状况分析

第十一章　中国大数据产业投资价值分析

第一节、大数据产业投资价值及机会评估

一、投资价值综合评估

二、市场投资机会评估

三、投资发展动力评估

四、投资进入时机分析

五、产业投资象项分布

第二节、大数据行业投资壁垒分析

一、竞争壁垒

二、技术壁垒

三、资金壁垒

四、政策壁垒

第三节、大数据产业投资风险及防范

一、大数据行业投资风险综述

二、数据的流动性和可获取性风险

三、大数据安全风险及防范机制

四、大数据项目投资风险急剧增加

五、大数据产业投资建议与策略

六、评估大数据产业投资回报的措施

第四节、2020-2024年中国大数据产业预测分析

一、2020-2024年中国大数据产业影响因素分析

二、2020-2024年中国大数据产业市场规模预测

三、2020-2024年中国数据经济市场规模预测

第十二章　中国大数据产业投融资分析

第一节、A股及新三板上市公司在大数据产业投资动态分析

一、投资项目综述

二、投资区域分布

三、投资模式分析

四、典型投资案例

第二节、大数据行业投融资热点分析

一、大数据产业投资热点

二、数据源及流通领域

三、软硬件产品领域

四、应用端领域

第三节、中国大数据产业融资动态分析

一、教育大数据企业融资动态

二、媒体大数据企业融资动态

三、保险大数据公司融资布局

四、大数据软件企业融资布局

五、酒店大数据运营投资项目

六、医疗大数据企业融资动态

七、数据分析平台融资动态

八、数据搜索公司融资动态

第四节、中国大数据产业投资项目案例

一、城市数据湖运营项目

二、大数据系统平台项目

三、大数据产业园建设项目

四、大数据管理平台建设项目

第五节、中国大数据产业链投资机会分析

一、硬件层面投资机会分析

二、软件层面投资机会分析

三、信息服务层面投资机会

第十三章　大数据产业发展前景及趋势

第一节、全球大数据产业发展前景及趋势预测

一、全球大数据企业竞争趋势

二、全球大数据产业发展趋势

三、全球大数据市场发展热点展望

第二节、中国大数据产业发展机遇及前景预测

一、财政机遇分析

二、产业发展机遇

三、行业未来发展特点

四、大数据市场热点分析

五、大数据市场重点内容

六、大数据人才需求预测

第三节、中国大数据产业发展趋势预测

一、大数据产业趋势预测

二、大数据重点应用方向

三、区域特色化发展趋势

四、产业融合发展趋势加深

五、大数据技术发展方向分析

六、数据安全和数据流动成为焦点

七、“十三五”大数据产业发展趋势

第十四章　大数据产业发展政策分析

第一节、大数据产业政策体系分析

一、发达国家大数据政策对比

二、中国大数据产业政策特点

三、中国大数据产业政策汇总

四、中国大数据产业发展纲要

五、大数据标准化白皮书分析

六、大数据产业管理机制加强

第二节、大数据产业应用类政策分析

一、工业大数据政策环境分析

二、金融机构大数据治理规范

三、医疗大数据政策总体分析

四、交通运输大数据发展纲要

五、交通旅游大数据应用试点

六、林业大数据发展指导意见

七、水利大数据发展指导意见

八、生态环境信息化建设方案

九、国土资源大数据应用政策

第三节、“十三五”大数据产业发展规划

一、发展目标

二、重点任务

三、保障措施

第四节、大数据产业区域性政策规划

一、首部大数据地方法规发布

二、东莞市大数据产业发展规划

三、福州市大数据产业发展计划

四、北京大数据建设工作方案

五、贵州省大数据产业发展规划

六、贵州大数据与工业融合方案

七、内蒙古大数据发展总体规划

八、广西省数字社会的建设规划

九、湖南省大数据产业发展计划

十、湖北省大数据产业发展规划

十一、河南省大数据产业发展规划

十二、河北省大数据产业发展计划

图表目录：

图表：大数据的4V特征

图表：大数据的类型

图表：大数据技术框架

图表：大数据产业链

图表：大数据产业主要数据资产类企业

图表：大数据产业链产值分布及发展方向

图表：大数据关键技术

图表：中国大数据产业链技术层细分

图表：未来大数据处理的核心技术

图表：全球大数据市场的收入规模

图表：2018年全球大数据企业类型分布

图表：国际主要大数据企业简介

图表：全球主要大数据存储企业

图表：全球主要大数据分析企业

图表：2018年大数据产业人才分布

图表：美国大数据研发与协同创新的主要政策文件

图表：2018年美国大数据产业企业分布

图表：日本大数据发展历程

图表：2011-2018年大数据发展趋势

图表：大数据产业企业布局情况

图表：大数据产业构建

图表：中国大数据市场发展阶段

图表：2017-2018年新成立的大数据产业联盟

图表：2015-2018年大数据市场产值图

图表：2015-2020年我国大数据核心产业规模及增速

图表：2016-2019年中国数据科学与大数据技术专业新增备案数量

图表：2018年大数据产业发展试点示范项目公示名单

图表：2018-2019年教育部新增审批本科大数据相关专业

图表：大数据人才培养要求

图表：大数据企业资本层次

图表：2019年大数据企业投资价值百强榜

图表：大数据创新场景应用服务商TOP40

图表：中国大数据应用领域企业

图表：互联网行业大数据应用场景

图表：电信行业大数据应用场景

图表：金融行业大数据应用场景

图表：制造行业大数据应用场景

图表：企业现有的数据规模

图表：企业数据类型的构成

图表：大数据时代企业所能感觉到的数据变化

图表：目前企业处理大数据所面临的问题

图表：企业对大数据的态度和认知

图表：企业在线则大数据平台时所考虑的因素

图表：市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比

图表：主要城市大数据就业市场活跃度

图表：大数据行业求职者学历与招聘需求占比

图表：大数据产业招聘及求职期望薪水分布

图表：数据基础设施

图表：数据基础设施“横向融合”与“纵向融合”

图表：数据基础支撑型企业

图表：数据平台型企业

图表：中国大数据产业链数据源细分

图表：中国大数据资源SWOT分析

图表：2019年省级数林分布

图表：MPP架构图

图表：2013-2018年全球大数据储量

图表：2018年全球大数据储量区域分布

图表：MPP与Hadoop技术融合的产品架构图

图表：2018年全球大型数据中心数量分布

图表：中国IDC市场规模及增速预测

图表：全国数据中心机架数及其地区分布情况

图表：2018年国内IDC市场份额占比分布

图表：iDB产品核心功能架构图

图表：百度大数据+平台

图表：九寨沟景区客流量预测系统

图表：峨眉山景区游客七日去向展示

图表：利用大数据进行在线精准营销的效果

图表：腾讯大数据平台的核心模块

图表：Gaia主要结构

图表：TDBank的处理系统

图表：TDBank运行流程

图表：腾讯分布式数据仓库

图表：SparkVSMapreduce

图表：TRC运作流程

图表：典型大数据计算模式与系统

图表：数据分析细分领域和具体技术

图表：Palantir旗下两大产品涉及领域

图表：Hadoop和Spark生态系统

图表：大数据技术关注度

图表：参数服务器工作原理

图表：2017年中国大数据可视化市场规模

图表：2017年中国大数据可视化市场份额

图表：大数据安全涉及模块

图表：从运营商大数据到最终行业应用的加工产业链

图表：运营商建设大数据的核心需求：水平化的大数据平台

图表：华为“N”运营商大数据解决方案

图表：中国大数据产业链交易层细分

图表：可交易的数据品种及类型

图表：影响数据交易的四大因素

图表：大数据交易标准体系

图表：大数据交易产业主要人才需求

图表：各地区大数据交易平台

图表：数据堂商业模式

图表：中国大数据产业链大数据衍生层细分

图表：工业大数据分类

图表：国内工业大数据发展史

图表：医疗业大数据产业链

图表：医疗数据来源

图表：医疗数据的特性

图表：医疗大数据的用途

图表：医疗大数据企业

图表：2014-2018年中国健康医疗大数据行业市场规模

图表：2018年中国健康医疗大数据细分行业市场结构

图表：2018年健康医疗数据供应概况

图表：2012-2017年健康医疗大数据相关企业地域分布

图表：2018年中国健康医疗大数据细分领域企业分布

图表：2016-2017年BAT健康医疗大数据产业链布局

图表：金融大数据产业链

图表：大数据金融的场景应用

图表：大数据智能洞察金融业

图表：金融行业客户的重要性

图表：大数据洞察推动民生银行的转型与创新

图表：大数据预测金融欺诈

图表：中国金融行业大数据投资结构

图表：智能交通的数据处理体系

图表：交通大数据应用领域示意图

图表：大数据在滴滴出行中的应用

图表：电信大数据发展阶段

图表：电信运营商大数据应用

图表：2018-2019年4G用户总数占比情况

图表：2018-2019年光纤接入（FTTH/O）和100Mbps及以上接入速率的固定互联网宽带接入用户占比情况

图表：2018-2019年底手机上网用户情况

图表：2018-2019年移动互联网累计接入流量及同比增速比较

图表：2018-2019年移动互联网接入月流量及户均流量（DOU）比较

图表：2018-2019年移动电话用户增速和通话时长增速比较

图表：2018-2019年移动短信业务量和收入同比增长情况

图表：广东移动使用的ApacheHadoop软件的英特尔分发版

图表：电信运营商大数据处理需求

图表：线下零售大数据产业链

图表：线上零售大数据产业链

图表：零售行业大数据分析应用阶段

图表：中国零售企业主要实施的大数据项目

图表：政府大数据应用十大工程

图表：中国各政府机构大数据应用

图表：2016-2019年公安大数据建设项目数量与金额

图表：2016-2019年上半年公安大数据建设投资结构

图表：政府大数据应用痛点及机会点

图表：大数据软件主要类别

图表：大数据硬件产业链

图表：典型大数据服务应用比较

图表：大数据通用服务热点

图表：企业大数据的构成

图表：大数据在企业级的应用方面

图表：八大国家大数据综合试验区分布

图表：省内大数据管理机构设置情况

图表：2014-2018年省级大数据管理机构设置情况

图表：2019年中国大数据人才储备要素评价

图表：2017年全国各省、市、自治区大数据发展指数

图表：分区域大数据发展指数

图表：大数据产业呈现集聚发展态势

图表：2017年全国大数据发展环境指数

图表：全国大数据产业指数

图表：全国大数据应用指数

图表：全国各省市大数据技术研发创新分析

图表：2017年全国数据资源开放共享指数排名

图表：中国典型大数据产业园

图表：国家级新区布局大数据产业

图表：珠三角9城GDP

图表：长三角26城GDP

图表：2019年贵州省各市（州）、贵安新区投资完成情况表

图表：2019年贵州省重点企业投资完成情况表

图表：投资价值综合评估：大数据

图表：大数据产业市场机会整体评估表

图表：大数据产业市场机会矩阵

图表：投资发展动力评估：大数据

图表：中投产业投资进入时机：大数据产业

图表：中投产业生命周期：大数据产业

图表：大数据产业投资象项

图表：进入壁垒评估：大数据

图表：投资机会箱：大数据产业

图表：2020-2024年中国大数据产业市场规模预测

图表：2020-2024年中国数据经济市场规模预测

图表：2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资规模

图表：2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资项目区域分布（按项目数量分）

图表：2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资项目区域分布（按投资金额分）

图表：2019年A股及新三板上市公司大数据产业投资模式

图表：大数据数据源及流通领域投资热点

图表：大数据软硬件产品领域投资热点

图表：大数据应用端领域投资热点

图表：引力传媒大数据管理平台整体架构图

图表：大数据各层技术演进方向

图表：大数据政策比较框架

图表：各国大数据战略规划比较

图表：各国技术能力储备政策比较

图表：国外政府数据开放与共享主要政策

图表：国外政府数据开放与共享主要政策（续）

图表：2012-2019年大数据产业政策关键词

图表：2015-2019年大数据产业发展关键节点

图表：2015-2018年中国大数据相关政策

图表：地方管理机制分析

图表：国家工业大数据相关政策

图表：工业和信息化部相关政策

图表：工业大数据重点建设任务

图表：国内健康医疗大数据行业发展政策

大数据（big data），指无法在一定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。

按照不同的分类标准，大数据可以分为不同的类型，具体如下表所示：

大数据的分类

资料来源：锐观咨询整理

大数据产业构建可分为6个层次，分别为：硬件设施、基础服务、数据来源、技术开发、融合应用及产业支撑。

1、硬件设施包括采集设备、传输设备、计算存储、设计集成4个方面；

2、基础服务包括网络服务、云平台服务、系统开发3个方面；

3、数据来源包括政府数据、行业数据、企业数据、物联网数据、通信数据、互联网数据、第三方数据7个方面；

4、技术开发包括数据管理、技术研究、信息安全3个方面；

5、融合应用包括工业、农业、政府、医疗、金融、电信、电商等行业需求相关的整体解决方案；

6、产业支撑包括数据评估中心、数据交易中心、科研机构、行业联盟、咨询机构、论坛会展、融资平台、孵化机构等。

图表：大数据产业构建

资料来源：锐观咨询整理

2015年8月，国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国引来大数据产业建设高峰，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。根据赛迪数据显示，2018年中国大数据产业规模为4384.5亿元，同比增长23.5%；到2021年，中国大数据产业规模将超过8000亿元。从企业业务布局来看，大数据产业主要集中在华北、华东及中南地区。

十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十四五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。

数据安全保障领域，2019年6月国家互联网信息办公室发布《数据安全管理办法（征求意见稿）》对网络运营者在数据收集、处理使用、安全监督管理等方面提出了要求，为个人数据安全加上了一把锁。截至2019年6月，中国网民规模为8.54亿人，互联网普及率达61.2%，网站数量518万个。分析预测“十四五”期间，大数据产业将迎来巨大发展机遇。

锐观产业研究院发布的《2020-2025年中国大数据行业前景预测及投资建议报告》共十四章。首先介绍了大数据和大数据产业的定义、特点、地位等，接着分析了国内外大数据行业的发展及行业格局，然后分析了大数据产业链的上中下游行业发展状况，并对大数据软硬件设备、大数据发展模式、重点区域大数据产业发展布局等进行了细致的透析。随后，报告重点分析了大数据行业的投资状况及其未来发展前景，最后报告还分析了大数据产业的政策环境。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、锐观产业研究院、锐观产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对大数据行业有个系统深入的了解、或者想投资大数据行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。