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  • 2018-2023年中國椎間融合器行業競爭格局及未來形勢預測報告
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2019-2025年廣東省大數據產業深度調研及發展前景預測研究報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

  1. 400-856-5388400-086-5388
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《2019-2025年廣東省大數據產業深度調研及發展前景預測研究報告》由中研普華廣東省大數據行業分析專家領銜撰寫,主要分析了廣東省大數據行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對廣東省大數據行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的廣東省大數據行業數據分析,幫助客戶評估廣東省大數據行業投資價值。

中研普華累計服務客戶超過11.5萬家,業績斐然,好評如潮 >> 中國行業研究網客戶評價

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  1. 

    第一章 大數據產業相關概述

    1.1 大數據介紹

    1.1.1 大數據的產生

    1.1.2 大數據的定義

    1.1.3 大數據的類型

    1.1.4 大數據的特點

    1.1.5 大數據的數據來源

    1.1.6 大數據的各個環節

    1.1.7 大數據的發展階段

    1.2 大數據的價值及影響

    1.2.1 大數據的價值

    1.2.2 大數據研究意義

    1.2.3 大數據的應用價值

    1.2.4 對信息時代的影響

    1.3 大數據產業簡介

    1.3.1 大數據產業的概念

    1.3.2 大數據產業鏈分析

    1.3.3 大數據產業發展的必然性

    1.3.4 大數據產業的戰略地位

    第二章 大數據產業發展環境分析

    2.1 政策(political)環境

    2.1.1 發達國家大數據政策對比

    2.1.2 數據中心建設指導意見

    2.1.3 大數據成為國家發展戰略

    2.1.4 政府進一步開放數據平臺

    2.1.5 地區加快制定大數據規劃

    2.1.6 大數據完善政府治理體系

    2.2 經濟(economic)環境

    2.2.1 世界經濟運行狀況

    2.2.2 中國經濟運行現狀

    2.2.3 中國經濟運行特征

    2.2.4 中國經濟支撐因素

    2.2.5 中國經濟發展預測

    2.3 社會(social)環境

    2.3.1 人口環境分析

    2.3.2 科技投入狀況

    2.3.3 城鎮化發展進程

    2.3.4 行業背景分析

    2.4 技術(technological)環境

    2.4.1 大數據關鍵技術介紹

    2.4.2 大數據技術研發熱點分析

    2.4.3 大數據技術重點關注領域

    2.4.4 世界主要企業加快技術研發

    2.4.5 數據中心發展的技術影響因素

    第三章 全球大數據產業發展現狀與趨勢

    3.1 全球大數據產業發展現狀與趨勢

    3.1.1 全球大數據產業發展概況

    3.1.2 全球大數據產業交易現狀

    3.1.3 全球大數據產業市場規模

    3.1.4 全球大數據產業市場競爭

    3.2 典型國家大數據產業發展現狀

    3.2.1 美國大數據產業發展現狀

    3.2.2 英國大數據產業發展現狀

    3.2.3 日本大數據產業發展趨勢

    3.3 全球大數據產業發展趨

    第四章 中國大數據產業發展現狀與趨勢

    4.1 中國大數據產業政策環境

    4.1.1 中國大數據產業政策地圖

    4.1.2 大數據產業相關政策分析

    4.1.3 中國大數據產業政策趨勢

    4.2 中國大數據產業發展現狀

    4.2.1 中國大數據產業市場規模

    4.2.2 中國大數據產業發展特征

    4.2.3 中國大數據產業集聚現狀

    4.3 中國大數據產業發展模式

    4.3.1 “技術創新+”模式

    4.3.2 “應用導向+”模式

    4.3.3 “資源利用+”模式

    4.4 中國大數據產業競爭格局

    4.4.1 大數據產業市場結構

    4.4.2 大數據企業區域分布

    4.4.3 大數據典型競爭態勢

    4.5 中國大數據產業應用領域

    4.5.1 政府公共服務

    4.5.2 電子商務

    4.5.3 金融

    4.5.4 醫療

    4.5.5 交通

    4.5.6 電信

    4.5.7 其他

    4.6 中國大數據產業發展趨勢

    4.6.1 大數據產業整體發展趨勢

    4.6.2 大數據產業區域發展趨勢

    4.6.3 大數據產業應用領域發展趨勢

    4.6.4 大數據產業企業發展趨勢

    第五章 廣東省大數據產業發展條件分析

    5.1 廣東省大數據產業政策環境分析

    5.1.1 廣東省大數據產業政策地圖

    5.1.2 廣東省大數據產業政策分析

    5.2 廣東省大數據產業發展基礎分析

    5.2.1 廣東省信息化基礎設施現狀

    5.2.2 廣東省新一代信息技術產業增長情況

    5.2.3 廣東省新一代信息技術產業自主創新能力

    5.3 廣東省大數據產業swot分析

    5.3.1 優勢

    5.3.2 劣勢

    5.3.3 機遇

    5.3.4 挑戰

    第六章 廣東省大數據產業發展現狀分析

    6.1 廣東省大數據產業發展概況

    6.1.1 廣東省大數據產業發展階段

    6.1.2 廣東省大數據產業市場地位

    6.1.3 廣東省大數據產業市場規模

    6.1.4 廣東省大數據產業鏈結構

    6.2 廣東省大數據產業區域分布

    6.2.1 廣東省大數據產業區域分布結構

    6.2.2 廣東省主要地市大數據產業現狀

    1)廣州市大數據產業

    2)深圳市大數據產業

    3)佛山市大數據產業

    4)東莞市大數據產業

    5)肇慶市大數據產業

    6.3 廣東省大數據產業應用分布

    6.3.1 廣東省大數據產業應用結構

    第七章 2016-2018年廣東省大數據產業發展格局及發展模式

    7.1 2016-2018年廣東省大數據產業競爭格局

    7.1.1 不同規模企業的競爭力分析

    7.1.2 it產業競相布局大數據產業

    7.1.3 網絡保險市場大數據競爭狀況

    7.1.4 企業在智慧城市建設領域的競爭

    7.2 2016-2018年大數據其它產業區域發展狀況

    7.2.1 青海省

    7.2.2 江蘇省

    7.2.3 四川省

    7.2.4 貴州省

    7.2.5 廣東省

    7.2.6 北京市

    7.2.7 上海市

    7.2.8 重慶市

    7.2.9 廣州市

    7.3 2016-2018年廣東省大數據產業鏈及市場主體分析

    7.3.1 廣東省大數據產業鏈介紹

    7.3.2 廣東省大數據產業結構

    7.3.3 廣東省大數據主要子行業

    7.4 2016-2018年廣東省大數據行業的盈利模式

    7.4.1 解決方案

    7.4.2 基礎設施

    7.4.3 數據產品

    7.4.4 行業應用

    7.5 2016-2018年廣東省大數據業務的商業模式

    7.5.1 廣東省大數據業務商業模式類型

    7.5.2 廣東省大數據商業模式及應用特點

    7.5.3 重點企業大數據商業模式

    7.5.4 構建創新的大數據商業模式

    第八章 2016-2018年中國大數據行業主要設備市場分析

    8.1 大數據一體機市場分析

    8.1.1 大數據一體機簡介

    8.1.2 大數據一體機的優劣分析

    8.1.3 大數據一體機的用戶類型

    8.1.4 國外競爭格局與品牌分布

    8.1.5 國內市場競爭格局分析

    8.1.6 國內企業競爭優劣勢分析

    8.1.7 國內主流品牌及其特點

    8.2 大數據處理和分析軟件市場分析

    8.2.1 大數據與商業智能的關系

    8.2.2 商業智能軟件的應用價值

    8.2.3 全球商業分析軟件市場規模

    8.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢

    8.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況

    8.2.6 國內商業智能軟件下游市場

    8.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力

    第九章 2016-2018年廣東省重點行業大數據應用分析

    9.1 醫療行業

    9.1.1 醫療行業大數據應用價值

    9.1.2 醫療行業大數據應用場景

    9.1.3 醫療行業的數據類型分析

    9.1.4 大數據對醫療行業的影響

    9.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘

    9.1.6 醫療大數據實現中的關鍵問題

    9.1.7 大數據在醫療領域的發展趨勢

    9.2 金融行業

    9.2.1 金融行業大數據應用價值

    9.2.2 金融行業大數據應用領域

    9.2.3 金融行業大數據應用狀況

    9.2.4 金融行業大數據特征現狀

    9.2.5 大數據優化企業融資環境

    9.2.6 金融行業大數據應用案例

    9.2.7 大數據帶來的挑戰及對策

    9.3 電子商務

    9.3.1 大數據處理對電子商務的影響

    9.3.2 電子商務大數據的應用需求

    9.3.3 電子商務大數據的具體應用

    9.3.4 數據分析提高電商企業績效

    9.3.5 電子商務大數據的發展機遇

    9.3.6 全球首個電商大數據指數發布

    9.3.7 電子商務大數據應用挑戰及對策

    9.4 零售行業

    9.4.1 零售行業大數據應用價值

    9.4.2 零售行業大數據應用需求

    9.4.3 零售行業數據采集方式

    9.4.4 零售行業大數據應用案例

    9.4.5 零售巨頭積極運用大數據

    9.5 電信行業

    9.5.1 電信行業大數據應用價值

    9.5.2 電信行業大數據應用背景

    9.5.3 電信行業大數據應用需求

    9.5.4 電信行業大數據應用情況

    9.5.5 運營商數據中心建設動態

    9.5.6 電信行業大數據應用案例

    9.5.7 電信行業大數據發展機會

    9.6 交通行業

    9.6.1 交通行業大數據應用意義

    9.6.2 交通行業大數據應用優勢

    9.6.3 交通行業大數據應用需求

    9.6.4 交通行業大數據應用案例

    9.6.5 交通行業大數據應用問題及對策

    9.6.6 交通行業大數據應用發展展望

    9.7 智慧城市

    9.7.1 中國智慧城市的發展現狀

    9.7.2 智慧城市大數據應用需求

    9.7.3 智慧城市大數據應用價值

    9.7.4 智慧城市大數據應用領域

    9.7.5 智慧城市大數據應用案例

    9.8 政府公共服務

    9.8.1 政府公共服務中大數據應用價值

    9.8.2 大數據在電子政務領域的應用

    9.8.3 政府網絡執政中大數據應用挑戰

    9.8.4 政府統計工作中大數據應用機遇

    9.8.5 大數據時代對政府信息公開的需求

    9.8.6 軍隊管理中大數據的應用策略

    9.9 其他行業

    9.9.1 電力行業大數據應用分析

    9.9.2 房地產業大數據應用狀況

    9.9.3 服裝行業大數據應用分析

    9.9.4 旅游行業大數據應用策略

    9.9.5 影視行業大數據應用分析

    9.9.6 媒體行業大數據應用狀況

    第十章 2016-2018年國外大數據行業重點企業發展形勢

    10.1 ibm

    10.1.1 企業發展概況

    10.1.2 企業經營狀況

    10.1.3 項目投資動態

    10.1.4 項目合作動態

    10.1.5 在華客戶案例

    10.2 甲骨文

    10.2.1 企業發展概況

    10.2.2 企業經營狀況

    10.2.3 大數據解決方案

    10.2.4 大數據服務內容

    10.2.5 企業大數據策略

    10.2.6 大數據成發展重點

    10.3 微軟

    10.3.1 企業發展概況

    10.3.2 企業經營狀況

    10.3.3 大數據解決方案

    10.3.4 企業發展優勢

    10.3.5 大數據發展現狀

    10.3.6 推進數據中心建設

    10.4 sap

    10.4.1 企業發展概況

    10.4.2 企業經營狀況

    10.4.3 大數據解決方案

    10.4.4 大數據查詢平臺

    10.4.5 大數據預測平臺

    10.4.6 新版數字解決方案

    10.4.7 在中國市場的地位

    10.5 emc

    10.5.1 企業發展概況

    10.5.2 企業經營狀況

    10.5.3 大數據解決方案

    10.5.4 大數據發展戰略

    10.5.5 中國市場發展策略

    10.6 惠普

    10.6.1 企業發展概況

    10.6.2 企業經營狀況

    10.6.3 大數據領域發展動態

    10.6.4 云監控大數據解決方案

    10.7 其他企業

    10.7.1 teradata

    10.7.2 netapp

    10.7.3 亞馬遜

    10.7.4 google

    10.7.5 cloudera

    第十一章 2016-2018年國內大數據行業重點企業發展形勢

    11.1 中國移動通信集團公司

    11.1.1 企業發展概況

    11.1.2 2016年中國移動經營狀況分析

    11.1.3 2017年中國移動經營狀況分析

    11.1.4 2018年中國移動經營狀況分析

    11.1.5 中國移動大數據發展動態

    11.2 中國電信集團公司

    11.2.1 企業發展概況

    11.2.2 2016年中國電信經營狀況分析

    11.2.3 2017年中國電信經營狀況分析

    11.2.4 2018年中國電信經營狀況分析

    11.2.5 電信加快數據中心建設

    11.3 中國聯通集團

    11.3.1 企業發展概況

    11.3.2 經營效益分析

    11.3.3 業務經營分析

    11.3.4 財務狀況分析

    11.3.5 大數據業務發展分析

    11.3.6 未來前景展望

    11.4 百度公司

    11.4.1 企業發展概況

    11.4.2 企業經營狀況

    11.4.3 大數據解決方案

    11.4.4 百度大數據引擎

    11.4.5 產業園建設規劃

    11.5 騰訊公司

    11.5.1 企業發展概況

    11.5.2 企業經營狀況

    11.5.3 騰訊大數據平臺

    11.5.4 構建大數據生態

    11.5.5 加快布局大數據

    11.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司

    11.6.1 企業發展概況

    11.6.2 經營效益分析

    11.6.3 業務經營分析

    11.6.4 財務狀況分析

    11.6.5 大數據業務

    11.6.6 未來前景展望

    11.7 北京東方國信科技股份有限公司

    11.7.1 企業發展概況

    11.7.2 經營效益分析

    11.7.3 業務經營分析

    11.7.4 財務狀況分析

    11.7.5 布局大數據

    11.7.6 未來前景展望

    11.8 北京同有飛驥科技股份有限公司

    11.8.1 企業發展概況

    11.8.2 經營效益分析

    11.8.3 業務經營分析

    11.8.4 財務狀況分析

    11.8.5 發布大數據存儲

    11.8.6 未來前景展望

    11.9 浪潮集團有限公司

    11.9.1 企業發展概況

    11.9.2 云計算發展戰略

    11.9.3 大數據一體機產品

    11.9.4 大數據產業基地

    11.9.5 企業布局大數據

    11.9.6 建立智慧城市平臺

    11.10 華為技術有限公司

    11.10.1 企業發展概況

    11.10.2 推出大數據一體機

    11.10.3 發布企業級大數據分析平臺

    11.10.4 與央視合作大數據存儲系統

    11.10.5 華為將擴大大數據產業規模

    11.11 阿里巴巴集團

    11.11.1 企業發展概況

    11.11.2 企業經營狀況

    11.11.3 企業大數據應用策略

    11.11.4 b2b業務大數據模式

    11.11.5 建設城市大數據平臺

    11.11.6 大數據產業發展動態

    第十二章 大數據產業投資戰略分析

    12.1 全球大數據產業投資狀況

    12.1.1 大數據市場投資空間巨大

    12.1.2 數據中心的投資建設加快

    12.1.3 大數據融資規模持續上升

    12.1.4 大數據行業風險投資動向

    12.1.5 大數據企業投融資動態

    12.2 中國大數據產業投融資狀況分析

    12.2.1 大數據產業投資歷程回顧

    12.2.2 大數據企業融資情況分析

    12.2.3 大數據產業投資領域分布

    12.2.4 國內外大數據創業投資對比

    12.2.5 大數據投資存在概念泡沫

    12.2.6 大數據創業企業投資方向

    12.2.7 廣東省大數據企業融資動態

    12.3 廣東省大數據產業投資機遇

    12.3.1 廣東省大數據產業的投資機遇

    12.3.2 廣東省大數據產業的投資熱點

    12.3.3 廣東省大數據時代的投資機遇

    12.3.4 廣東省大數據應用行業潛在市場

    12.4 廣東省大數據產業投資風險及防范

    12.4.1 廣東省大數據行業投資風險綜述

    12.4.2 廣東省數據的流動性和可獲取性風險

    12.4.3 廣東省大數據項目投資風險急劇增加

    12.4.4 評估大數據產業投資回報的措施

    第十三章 2019-2025年大數據產業發展前景及趨勢

    13.1 中國大數據產業發展前景及趨勢預測

    13.1.1 中國大數據市場規模預測

    13.1.2 中國大數據收入規模預測

    13.1.3 中國大數據分析方案收入預測

    13.1.4 中國大數據市場發展熱點展望

    13.2 廣東省大數據產業發展前景及趨勢預測

    13.2.1 “十三五”發展機遇

    13.2.2 廣東省大數據市場發展機會

    13.2.3 廣東省大數據市場發展趨勢

    13.2.4 廣東省大數據市場重點內容

    13.2.5 廣東省大數據人才需求預測

    13.2.6 廣東省大數據市場熱點猜想

    13.2.7 應用市場發展趨勢

    13.2.8 渠道模式趨勢分析

    13.2.9 技術與產品趨勢

    13.3 中研普華對2019-2025年廣東省大數據產業預測分析

    13.3.1 中研普華對廣東省大數據產業發展因素分析

    13.3.2 中研普華對2019-2025年全國大數據市場規模預測

    13.3.3 中研普華對2019-2025年廣東省大數據市場規模預測

    13.3.4 中研普華對2019-2025年廣東省移動互聯網市場規模預測

    13.3.5 中研普華對2019-2025年廣東省金融行業大數據投資規模預測

    圖表目錄

    圖表:大數據的類型

    圖表:大數據的4v特征

    圖表:大數據的構成

    圖表:大數據技術框架

    圖表:大數據的發展階段

    圖表:大數據的價值

    圖表:大數據產業鏈全景圖

    圖表:大數據產業相關企業一覽圖

    圖表:大數據產業鏈示意圖

    圖表:大數據政策比較框架

    圖表:各國大數據戰略規劃比較

    圖表:各國技術能力儲備政策比較

    圖表:國外政府數據開放與共享主要政策

    圖表:國外政府數據開放與共享主要政策(續)

    圖表:2012-2017年國內生產總值及其增速

    圖表:2015-2017年國內生產總值及增長速度

    圖表:2010-2017年全社會固定資產投資

    圖表:2018年分行業固定資產投資(不含農戶)及其增速

    圖表:2016-2018年全社會固定資產投資

    圖表:2018年按領域分固定資產投資(不含農戶)及其占比

    圖表:2018年分行業固定資產投資(不含農戶)及其增長速度

    圖表:2018年固定資產投資新增主要生產與運營能力

    圖表:2011-2018年全部工業增加值及其增長情況

    圖表:2011-2018年全社會建筑業增加值及其增長速度

    圖表:2016-2018年全部工業增加值及其增長速度

    圖表:2018年主要工業產品產量及其增長速度

    圖表:2018年按收入來源分全國居民人均可支配收入及其占比

    圖表:2018年人口數及其構成

    圖表:2016-2018年研究與試驗發展(r&d)經費支出

    圖表:2018年專利申請受理、授權和有效專利情況

    圖表:大數據關鍵技術

    圖表:大數據技術關注度

    圖表:2018年全球大數據細分市場

    圖表:2013-2019年全球大數據細分領域市場規模及預測

    圖表:調查樣本企業行業分布

    圖表:互聯網行業大數據應用場景

    圖表:電信行業大數據應用場景

    圖表:金融行業大數據應用場景

    圖表:制造行業大數據應用場景

    圖表:企業現有的數據規模

    圖表:企業數據類型的構成

    圖表:大數據時代企業所能感覺到的數據變化

    圖表:目前企業處理大數據所面臨的問題

    圖表:企業對大數據的態度和認知

    圖表:企業在線則大數據平臺時所考慮的因素

    圖表:企業小型機的當前使用情況及未來計劃

    圖表:四川省大數據應用方向

    圖表:大數據產業主要數據資產類企業

    圖表:大數據產業結構

    圖表:大數據行業目前的四大盈利模式

    圖表:什么是大數據

    圖表:大數據智能洞察金融業

    圖表:金融行業客戶的重要性

    圖表:大數據洞察推動民生銀行的轉型與創新

    圖表:大數據預測金融欺詐

    圖表:中國金融行業大數據應用投資結構

    圖表:銀行大數據應用

    圖表:保險行業的大數據應用

    圖表:2018年中國金融機構數量

    圖表:銀行大數據基本狀況

    圖表:保險業數據信息服務市場規模

    圖表:證券業數據信息服務市場規模

    圖表:中信銀行大數據應用技術架構圖

    圖表:客戶綜合分析管理系統功能架構圖

    圖表:客戶生命周期服務管理

    圖表:移動互聯網時代產業競爭分析

    圖表:2010-2017年電信業務總量與業務收入增長情況

    圖表:2013-2019年中國電信行業it解決方案市場規模及預測

    圖表:電信運營商大數據應用

    圖表:大數據與客戶生命周期管理

    圖表:電信運營商大數據處理需求

    圖表:智能交通的數據處理體系

    圖表:智慧城市大數據應用分布

    圖表:大數據在房地產開發中的應用分析

    圖表:房地產企業精準營銷流程

    圖表:大數據在房地產營銷中的應用分析

    圖表:調查分析所涉及的中外大數據創業型企業名錄及領域分類

    圖表:大數據投資領域分類

    圖表:所有國內外大數據企業在基礎設施方面的分布

    圖表:所有國內外大數據企業在應用產品方面的分布

    圖表:國內外大數據企業所在領域的對比

    圖表:國外每月獲得投資的大數據企業數量分布圖

    圖表:麥肯錫全球研究所針對美國各個行業應用大數據做的評估

    圖表:全球大數據市場預測

    圖表:2019-2025年廣東省企業級大數據市場應用規模預測

    圖表:2019-2025年廣東省大數據營銷服務市場規模預測

    圖表:中研普華對2019-2025年全球大數據市場規模預測

    圖表:中研普華對2019-2025年廣東省大數據市場規模預測

    圖表:中研普華對2019-2025年廣東省移動互聯網市場規模預測

    圖表:中研普華對2019-2025年廣東省金融行業大數據投資規模預測

  2. 大數據產業是指對互聯網、移動互聯網、運營商等渠道產生的大量數據資源進行快速獲取、收集存儲、價值提煉、智能處理和分發,從而用于企業決策支持等方面的信息服務業。大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。目前人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。工程和科學問題尚未被重視。大數據工程指大數據的規劃建設運營管理的系統工程;大數據科學關注大數據網絡發展和運營過程中發現和驗證大數據的規律及其與自然和社會活動之間的關系。
          
            我國的大數據產業具備良好基礎,發展前景廣闊。一是一批世界級的互聯網公司在大數據應用上不斷推陳出新,智能搜索、廣告、電商、社交等借助大數據技術持續進化,互聯網金融、O2O(online to online)等應用借助大數據向線下延伸。二是大數據技術緊跟國際先進水平,具備建設和運營世界最大規模大數據平臺的能力,單集群規模達5000到10000臺服務器,數據管理規模達到EB(1EB=1018B)級別,在機器學習等方面也有所突破。三是當前和未來一段時間,我國面臨著經濟結構轉型升級、政府和公共服務改進提升等緊迫任務,這些方面大數據都有廣闊的應用前景。三勝咨詢利用多種獨創的信息處理技術,對大數據行業市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞,為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務,最大限度地降低客戶投資風險與經營成本,把握投資機遇,提高企業競爭力。
          
            本報告由中研普華的資深專家和研究人員通過長期周密的市場調研,參考國家統計局、國家商務部、國家發改委、國務院發展研究中心、行業協會、中國行業研究網、全國及海外專業研究機構提供的大量權威資料,并對多位業內資深專家進行深入訪談的基礎上,通過與國際同步的市場研究工具、理論和模型撰寫而成。全面而準確地為您從行業的整體高度來架構分析體系。讓您全面、準確地把握整個廣東省大數據行業的市場走向和發展趨勢。
          
            本報告專業!權威!報告根據廣東省大數據行業的發展軌跡及多年的實踐經驗,對中國廣東省大數據行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發展策略與投資建議等進行了分析,并重點分析了我國廣東省大數據行業將面臨的機遇與挑戰,對廣東省大數據行業未來的發展趨勢及前景作出審慎分析與預測。是廣東省大數據企業、學術科研單位、投資企業準確了解行業最新發展動態,把握市場機會,正確制定企業發展戰略的必備參考工具,極具參考價值!

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?

    ♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?

    ♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?

    ♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    數據支持

    權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。

    中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。

    國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。

    研發流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內容

    針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。

    步驟2:市場調查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

    ♦ 國內、國際行業協會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);

    ♦ 企業內部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關政府主管部門核實。

    步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務

    對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。

    如需了解更多內容,請訪問市場調研專題:

    專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理

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    中研普華擁有20年的產業規劃、企業IPO上市咨詢、行業調研、細分市場研究及募投項目運作經驗,業務覆蓋全球。

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    豐富的行業經驗。設立產業研究組,積累了豐富的行業實踐經驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。

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    資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學教授、以及具備成功經驗的企業家,擁有強大的專業能力。

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    科學的研究方法。采取專業的研究模型,精準的數據分析,周密的調查方法,各個環節力求真實客觀準確。

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    中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調研隊伍,與國內外各大數據源建立起戰略合作關系。

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    中研普華獨創的水平行業市場資訊 + 垂直企業管理培訓的完美結合,體現了中研普華一站式服務的理念和優勢。

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