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第一章 大數據概述
第一節 大數據定義
第二節 大數據技術格局
第三節 大數據的發展特點
第四節 大數據相關技術
第五節 大數據與云計算的關系 24
第二章 中國大數據發展背景及影響因素 25
第一節 大數據發展背景 25
一、 大數據發展帶來意義和價值 25
二、 大數據發展面臨的問題 27
三、 大數據的挑戰 32
四、 大數據技術發展的脈絡和現狀 35
五、 國外經驗為國內大數據發展增加信息 40
第二節 大數據發展推動因素 44
一、 國家戰略發展驅動 44
二、 信息化發展推動 49
三、 云計算對大數據的促進 49
四、 物聯網對大數據的促進 50
五、 泛互聯網化帶來數據分析的需求 52
第三節 大數據發展遇到問題及阻力 56
一、 大數據時代企業需要的能力 56
二、 通過海量的數據中獲得洞察力 56
三、 數據洞察力轉化為實際行動 56
第三章 大數據在行業中的應用分析 58
第一節 醫療領域 58
一、 醫療領域大數據應用價值 58
二、 大數據在醫療行業應用狀況及前景 59
三、 醫療行業大數據應用產業鏈分析 60
第二節 金融 61
一、 金融領域大數據應用價值 61
二、 大數據在金融行業應用狀況及前景 62
三、 金融行業大數據應用產業鏈分析 63
第三節 電子商務 64
一、 電子商務領域大數據應用價值 64
二、 大數據在電子商務行業應用狀況及前景 65
三、 電子商務行業大數據應用產業鏈分析 66
第四節 零售 67
一、 零售領域大數據應用價值 67
二、 大數據在零售行業應用狀況及前景 69
三、 零售行業大數據應用產業鏈分析 70
第五節 電信 71
一、 電信領域大數據應用價值 71
二、 大數據在電信行業應用狀況及前景 71
三、 電信行業大數據應用產業鏈分析 73
第六節 交通 73
一、 交通領域大數據應用價值 73
二、 大數據在交通行業應用狀況及前景 73
三、 交通行業大數據應用產業鏈分析 74
第四章 大數據產業鏈組成及業務模式分析 75
第一節 大數據產業產業鏈分析 75
第二節 大數據產業鏈主要成員及業務模式分析 76
第三節 大數據產業鏈投資并購 77
第四節 大數據產業鏈前景 82
第五章 企業大數據應用需求調研分析 84
第一節 企業大數據發展現狀調查 84
第二節 企業云計算部署情況分析 86
第三節 企業對大數據處理的需求分析 92
第四節 企業屬性分析 93
第六章 大數據方案商發展分析 95
第一節 SAP 95
一、 發展定位 95
二、 發展策略 97
三、 優劣勢分析 97
第二節 Oracle 99
一、 發展定位 99
二、 發展策略 99
三、 優劣勢分析 100
第三節 IBM 101
一、 發展定位 101
二、 發展策略 102
三、 優劣勢分析 103
第四節 EMC 105
一、 發展定位 105
二、 發展策略 106
三、 優劣勢分析 106
第七章 大數據機廠商發展分析 108
第一節 Oracle 108
一、 發展定位 108
二、 發展策略 108
三、 優劣勢分析 110
第二節 SAP 111
一、 發展定位 111
二、 發展策略 111
三、 優劣勢分析 112
第三節 IBM 112
一、 發展定位 112
二、 發展策略 112
三、 優劣勢分析 113
第四節 微軟 113
一、 發展定位 113
二、 發展策略 114
三、 優劣勢分析 116
第五節 浪潮 118
一、 發展定位 118
二、 發展策略 118
三、 優劣勢分析 119
第八章 大數據機產業發展趨勢分析 119
第一節 大數據應用的發展方向 119
第二節 大數據軟件市場規模及預測 121
第三節 大數據一體機市場規模及預測 122
第一節 大數據定義
第二節 大數據技術格局
第三節 大數據的發展特點
第四節 大數據相關技術
第五節 大數據與云計算的關系 24
第二章 中國大數據發展背景及影響因素 25
第一節 大數據發展背景 25
一、 大數據發展帶來意義和價值 25
二、 大數據發展面臨的問題 27
三、 大數據的挑戰 32
四、 大數據技術發展的脈絡和現狀 35
五、 國外經驗為國內大數據發展增加信息 40
第二節 大數據發展推動因素 44
一、 國家戰略發展驅動 44
二、 信息化發展推動 49
三、 云計算對大數據的促進 49
四、 物聯網對大數據的促進 50
五、 泛互聯網化帶來數據分析的需求 52
第三節 大數據發展遇到問題及阻力 56
一、 大數據時代企業需要的能力 56
二、 通過海量的數據中獲得洞察力 56
三、 數據洞察力轉化為實際行動 56
第三章 大數據在行業中的應用分析 58
第一節 醫療領域 58
一、 醫療領域大數據應用價值 58
二、 大數據在醫療行業應用狀況及前景 59
三、 醫療行業大數據應用產業鏈分析 60
第二節 金融 61
一、 金融領域大數據應用價值 61
二、 大數據在金融行業應用狀況及前景 62
三、 金融行業大數據應用產業鏈分析 63
第三節 電子商務 64
一、 電子商務領域大數據應用價值 64
二、 大數據在電子商務行業應用狀況及前景 65
三、 電子商務行業大數據應用產業鏈分析 66
第四節 零售 67
一、 零售領域大數據應用價值 67
二、 大數據在零售行業應用狀況及前景 69
三、 零售行業大數據應用產業鏈分析 70
第五節 電信 71
一、 電信領域大數據應用價值 71
二、 大數據在電信行業應用狀況及前景 71
三、 電信行業大數據應用產業鏈分析 73
第六節 交通 73
一、 交通領域大數據應用價值 73
二、 大數據在交通行業應用狀況及前景 73
三、 交通行業大數據應用產業鏈分析 74
第四章 大數據產業鏈組成及業務模式分析 75
第一節 大數據產業產業鏈分析 75
第二節 大數據產業鏈主要成員及業務模式分析 76
第三節 大數據產業鏈投資并購 77
第四節 大數據產業鏈前景 82
第五章 企業大數據應用需求調研分析 84
第一節 企業大數據發展現狀調查 84
第二節 企業云計算部署情況分析 86
第三節 企業對大數據處理的需求分析 92
第四節 企業屬性分析 93
第六章 大數據方案商發展分析 95
第一節 SAP 95
一、 發展定位 95
二、 發展策略 97
三、 優劣勢分析 97
第二節 Oracle 99
一、 發展定位 99
二、 發展策略 99
三、 優劣勢分析 100
第三節 IBM 101
一、 發展定位 101
二、 發展策略 102
三、 優劣勢分析 103
第四節 EMC 105
一、 發展定位 105
二、 發展策略 106
三、 優劣勢分析 106
第七章 大數據機廠商發展分析 108
第一節 Oracle 108
一、 發展定位 108
二、 發展策略 108
三、 優劣勢分析 110
第二節 SAP 111
一、 發展定位 111
二、 發展策略 111
三、 優劣勢分析 112
第三節 IBM 112
一、 發展定位 112
二、 發展策略 112
三、 優劣勢分析 113
第四節 微軟 113
一、 發展定位 113
二、 發展策略 114
三、 優劣勢分析 116
第五節 浪潮 118
一、 發展定位 118
二、 發展策略 118
三、 優劣勢分析 119
第八章 大數據機產業發展趨勢分析 119
第一節 大數據應用的發展方向 119
第二節 大數據軟件市場規模及預測 121
第三節 大數據一體機市場規模及預測 122
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報告主要內容
大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據的確切定義尚無統一說法。根據維基百科的定義,大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。從產業角度,常常把這些數據與采集它們的工具、平臺、分析系統一起被稱為“大數據”。
量數據概念是大數據的子集,通常認為海量數據+復雜類型數據=大數據。海量數據主要強調數據量之海,但可能只是結構化的數據,那么其處理、分析都很方便,問題只在于增加存儲設備、提高存儲效率。但大數據通常包含大量的非結構化的數據(包括文檔、圖片、XML、HTML、圖像和音頻/視頻信息等)。
大數據的確切定義尚無統一說法。根據維基百科的定義,大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。從產業角度,常常把這些數據與采集它們的工具、平臺、分析系統一起被稱為“大數據”。
量數據概念是大數據的子集,通常認為海量數據+復雜類型數據=大數據。海量數據主要強調數據量之海,但可能只是結構化的數據,那么其處理、分析都很方便,問題只在于增加存儲設備、提高存儲效率。但大數據通常包含大量的非結構化的數據(包括文檔、圖片、XML、HTML、圖像和音頻/視頻信息等)。
圖表目錄
標簽:大數據