中国数据分析行业年度发展报告Word文件下载.docx

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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、服装纺织、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。

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。

我们的服务领域2017-2022年中国大数据行业市场分析预测及投资前景评估报告（目录）【出版日期】2017年【关键字】大数据【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】纸介版：

8000元电子版：

8000元纸介+电子：

8500元【网址】/story/302700大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。

云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。

企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。

如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。

因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。

如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。

如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中会占得先机。

众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛。

而在过去，商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。

正是基于此，当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。

全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达31.7%，2016年收入将达到238亿美元，将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多。

2013年中国大数据市场规模达7.8亿元，从2014年到2017年期间，每年将保持60%的增长。

大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮。

到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量，预测未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的潜在市场，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元，给IT行业开拓了一个新的黄金时代。

数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求，相应公司将获得机会。

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概述第一章2015年中国大数据行业宏观环境分析第一节大数据行业定义分析一、行业定义二、行业产品分类第二节2015年大数据行业宏观环境分析一、政策环境二、经济环境三、技术环境四、社会环境篇二：

2017年大数据行业概况及发展趋势展望分析报告2017年1月出版第1页一、行业主管部门、监管体制及相关政策........................................31、行业主管部门.......................................................................................................32、行业主要法律法规和相关政策..........................................................................3二、行业概况...................................................................................41、大数据行业发展概况..........................................................................................42、大数据行业发展趋势..........................................................................................63、上下游发展对行业的影响..................................................................................6

（1）云计算行业是大数据行业最重要的上游行业...................................7

（2）泛娱乐产业既是大数据行业内容来源的上游，也是大数据行业应用的下游............................................................................................................7（3）下游应用广泛的精准广告行业............................................................84、行业的市场情况.................................................................................................105、会展业概况.........................................................................................................11三、行业壁垒.................................................................................121、技术壁垒.............................................................................................................122、行业先入壁垒.....................................................................................................123、人才壁垒.............................................................................................................13四、相关公司简介..........................................................................131、深圳市慧动创想科技有限公司........................................................................132、北京影谱科技股份有限公司............................................................................133、北京腾云天下科技有限公司............................................................................144、北京品友互动信息技术股份有限公司...........................................................145、北京艾漫数据科技股份有限公司...................................................................15第2页一、行业主管部门、监管体制及相关政策1、行业主管部门行业没有特定的主管部门及管理体制，仅接受工商局和税务局管理，并且不存在自律组织。

2、行业主要法律法规和相关政策我国高度重视大数据未来发展，以下是2012年以来国内关于大数据行业相关政策汇总：

2012年7月，国务院发布《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》，明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。

2013年7月，重庆市发布《重庆市大数据行动计划》，提出2017年将大数据产业培育成全市经济发展的重要增长极。

2013年7月，上海市印发《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013-2015年）》，指出数据硬件及大数据软件产品具备产业核心竞争力。

2014年2月，国务院公布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，推动商业企业加快信息基础设施演进升级，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效衔接。

2015年3月，国务院部发布《制定“互联网+”行动计划》，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。

第3页篇三：

2017年最新互联网+大数据行业分析报告（说明：

此文为WORD文档，下载后可直接使用）目录一、大数据概述.............................................................11、大数据简介............................................................12、大数据特征............................................................13、大数据的技术..........................................................24、大数据的应用..........................................................25、大数据处理方法........................................................2二、大数据发展现状与趋势分析................................................41、国外现状..............................................................42、国内现状..............................................................53、发展趋势分析..........................................................6三、重点应用领域及行业企业分析..............................................81、重点应用领域..........................................................92、重点企业.............................................................143、国内运营商分析.......................................................19四、存在问题及对策分析....................................................201、数据量的成倍增长挑战数据存储能力.....................................202、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力.....................................203、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性...............................204、数据跨越组织边界传播挑战信息安全.....................................205、大数据时代的到来挑战人才资源.........................................21一、大数据概述1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。

大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。

这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。

2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。

大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：

首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。

其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

最后，是指数据的真实性（veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。

3、大数据的技术大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。

主要可分为：

数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等8种技术。

同时，由这几种技术形成了批处理、流处理和交互分析三种计算模式。

4、大数据的应用大数据的应用范围非常广。

有机构预测，”大数据”的发展，将使零售业净利润增长60%以上，制造业的产品开发、组装成本将下降50%以上。

在制造行业，企业通过对网上数据分析了解客户需求和掌握市场动向，并对大数据进行分析后，就可以有效实现对采购和合理库存量的管理，大大减少因盲目进货而导致销售损失。

在商业上，国外一些超市利用对手机的定位和购物推车获得商场内顾客在各处停留时间，利用视频监视图像软件分析顾客购物行为，优化商场布局和货架排列。

在政府决策上，分析几十年来的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况和历年农作物产量做成精密图表，就可以预测农产品生产趋势，政府的激励措施、作物存储量和农业服务也可以随之确定。

5、大数据处理方法大数据的处理方法有很多，普遍适用的大数据处理流程，可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。

（1）、采集。

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片是需要深入的思考和设计。

（2）、导入/预处理。

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

（3）、统计分析。

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

（4）、挖掘。

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。

比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。