大数据产业市场规模、市场结构及进入壁垒分析
大数据产业市场规模、市场结构及进入壁垒分析（附报告目录）
1、大数据产业市场规模增长迅速
目前，我国大数据产业发展在经历初期探索、市场启动等阶段后，大数据的技术、应用以及社会公众的接受度等方面逐步趋于成熟，整个产业开始步入快速发展阶段，行业规模增长迅速。
数据显示，我国大数据产业规模稳步增长。2016-2020年，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到6628.6亿元，增速连续保持在20%以上。随着国家政策激励以及大数据应用模式的逐步成熟，未来几年中国大数据市场仍将保持快速增长，预计到 2021 年中国大数据市场规模将达到 8,070.60 亿元。
相关报告：北京普华有策信息咨询有限公司《2021-2027年大数据产业链投资机会及发展前景与战略布局研究报告》
2016-2020年我国大数据市场规模及增速分析
资料来源：普华有策
当前，国内大数据正在被越来越广泛地应用到政府公共管理、金融、交通、零售、医疗、工业制造等领域，随着大数据应用范围的不断扩大，大数据所形成的市场价值将不断提升。
2、大数据产业区域及行业应用结构分析
当前，由于各地区发展基础和起步时间不同，全国各省市大数据发展水平存在明显的差异性。从区域角度来看，华北、华东、中南是大数据企业主要集中区域，这些区域集中了中国主要的互联网企业和金融、消费品、制造等行业用户。其中，2020年华北地区份额最高，占 27.80%。
大数据市场刚刚迈入中国之时，国内对大数据的应用领域主要集中在互联网，智能交通、电子政务、金融理财、电商物流等方面虽然得到了发展，但应用领域仍然较为狭窄。近年来，随着泛互联网的发展，各行业的数据量激增，金融科技、征信、工业、医疗等更多领域开始关注并利用大数据技术挖掘数据价值，并逐步成为大数据行业的主流下游应用领域。
3、行业进入壁垒
（1）技术壁垒
本行业有较高的技术要求，包括数据分析、数据处理、数据资源整合、数据安全等方面。例如：在数据分析方面，将海量的数据资源通过模型提炼成为对客户业务和商业决策产生直接帮助的知识产品；在数据处理方面，搭建更高效的数据仓库；在数据安全上，保证物理层面上的信息安全以及数据的加密；在数据资源整合方面，整合不同标准、不同格式、不同口径的数据源。同时，大数据技术应用于征信领域时，大数据企业还需要对下游客户的业务流程、业务需求有深刻的理解。这些都对本行业的新进企业形成了较高的技术壁垒。
（2）客户资源壁垒
销售渠道和客户基础是本行业企业能否在本行业立足的关键因素之一，本行业的下游客户一般包括大型互联网、金融机构，上述客户往往对服务质量有较高的要求，对供应商的选择也比较谨慎。同时，客户一旦选择某种平台型产品，一般会将其整合进入公司内部的决策规则流程，因此对该类服务有较高的粘性。随着行业先进入者客户资源的逐渐扩大，对客户群体会形成标准化的服务模式，有助于与客户之间建立长期合作关系，进一步增强客户粘性。因此，本行业对于没有成熟技术能力或者缺乏部分较稳定客户基础的新进者来说，存在一定的客户资源壁垒。
（3）人才壁垒
本行业是集科研与应用为一体的知识、资源、技术密集型行业。人才是产生技术成果、挖掘资源的关键要素，人才的流失就意味着科技成果和信息等技术的流失，也可能意味着部分上下游资源的流失。尤其在技术更新和商业创新的时代背景下，高端的技术人才显得更为重要。相关专业人才主要集中于率先进入此领域、具有多年行业实践经验的行业领先者中，对新进入者形成较高人才壁垒。
（4）应用领域资质壁垒
大数据技术在各领域应用时，需根据业务开展所处细分领域的监管要求获得相应资质。以大数据在技术在征信领域的应用为例，根据《征信业管理条例》，设立经营企业征信业务的征信机构，应当符合《中华人民共和国公司法》规定的设立条件，并自公司登记机关准予登记之日起30 日内向所在地的国务院征信业监督管理部门派出机构办理备案。只有获得征信业务经营备案资质的企业才可以从事企业征信相关业务，并通过信息主体、企业交易对方、行业协会、政府有关部门、人民法院依法公布的判决、裁定等公开渠道采集企业信用信息。根据中国人民银行数据，截至 2019 年 12 月底，全国仅有 22 个省（市）的 128 家企业征信机构在中国人民银行分支行完成备案。
报告目录：
第1章 全球大数据产业发展现状及预测
1.1 全球已全面进入大数据时代
1.1.1 全球大数据储量规模
1.1.2 全球大数据地区分布
1.2 全球大数据厂商创新成果分析
1.2.1 大数据分析技术
（1）数据采集与传输
（2）数据存储与管理
（3）计算处理
（4）查询与分析
（5）可视化展现
1.2.2 事务处理技术
（1）基于原有单机事务处理关系数据库的分布式架构改造
（2）基于新的分布式事务数据库的工程设计思路的突破
（3）基于新的分布式关系数据模型理论的突破
1.2.3 数据流通技术
1.2.4 大数据预测
1.2.5 机器学习
1.3 全球大数据应用现状与动向
1.3.1 国外的数据开放战略与浪潮
1.3.2 大数据已上升到国家战略高度
1.3.3 国外大数据应用现状
（1）美国大数据应用现状
（2）欧盟大数据应用现状与价值
（3）英国大数据应用现状与价值
（4）日本大数据应用现状与价值
1.4 全球大数据产业回顾
1.5 全球大数据产业商业模式分析
1.5.1 大数据内生型价值模式
1.5.2 大数据外生型价值模式
1.5.3 大数据寄生型价值模式
1.5.4 大数据产品型价值模式
1.5.5 大数据云计算服务型价值模式
1.6 全球大数据产业市场规模及预测
1.6.1 全球大数据产业规模分析
1.6.2 全球大数据产业前景分析
1.7 全球大数据产业市场格局分析
1.7.1 全球大数据产业企业类型分析
1.7.2 全球大数据专营厂商
1.8 全球大数据产业发展趋势与问题
1.8.1 全球大数据技术发展趋势
（1）技术趋向多样化
（2）基于云的数据分析平台将更趋完善
（3）数据分析集逐步扩大
（2）数据深度分析与挖掘
（3）数据安全
（4）隐私保护
第2章 中国大数据产业发展现状与前景预测
2.1 大数据产业界定
2.1.1 大数据的定义
2.1.2 大数据的作用与影响
2.1.3 大数据产业链解析
（1）大数据提供者
（2）大数据产品提供者
（3）大数据服务提供者
2.2 中国大数据时代已来临
2.2.1 互联网发展状况
（1）互联网网民规模
（2）互联网资源规模
2.2.2 个人互联网应用状况
（1）即时通信
（2）搜索引擎
（3）网络新闻
2.2.3 中国物联网发展状况
（1）物联网市场规模
（2）创新成果不断涌现
2.2.4 电子商务发展状况
（1）电子商务交易额情况分析
（2）电子商务服务业营收情况分析
（3）网上零售额情况分析
（4）电子商务从业人员分析
2.3 中国政府对大数据科研的支持
2.3.1 国家和行业政策
2.3.2 国家重大科技专项
2.3.3 物联网“十四五”发展规划
2.3.4 促进大数据发展行动纲要
2.3.5 国家大数据产业发展规划
2.3.6 国家大数据综合试验区
2.4 中国大数据产业发展现状分析
2.5 中国大数据应用实践分析
2.5.1 大数据在经济预警方面的应用
2.5.2 大数据在市场营销方面的应用
2.5.3 大数据在医疗领域的应用
2.5.4 大数据在金融领域的应用
2.6 大数据带来的机遇与挑战
2.6.1 大数据带来的机遇
（1）大数据的挖掘和应用成为核心
（2）大数据为信息安全带来发展契机
（1）人才挑战
（2）技术挑战
（3）信息安全挑战
2.7 中国大数据产业前景预测
2.7.1 数据产生量规模及预测
2.7.2 大数据产业规模及预测
2.8 中国大数据产业发展趋势
2.8.1 大数据与实体经济深度融合
2.8.2 大数据发展开启数字中国建设
2.8.3 大数据将向智能化、智慧化发展
2.8.4 数据治理将成为重点发展领域
第3章 中国企业大数据需求与应用趋势调查
3.1 调查背景
3.1.1 调查方法及样本
3.1.2 被调查企业大数据应用现状
（1）企业数据分析相关部门建设
（2）企业应用大数据状况
3.2 企业大数据需求分析
3.2.1 数据规模
3.2.2 企业数据来源
3.2.3 企业政策需求
3.2.4 企业资源需求
3.3 企业大数据应用现状与规划
3.3.1 企业各类数据分析利用情况
3.3.2 企业大数据管理
3.4 企业大数据应用选型依据
3.4.1 大数据产品选型
3.4.2 企业大数据软件选择
（1）更多企业数据将进入数据湖
（2）数据质量不断改善
（3）数据监管扩大
（4）数据湖将更“清新”
（5）大数据将变得别过去更强大
第4章 典型领域大数据应用价值与需求分析
4.1 政府
4.1.1 政府大数据应用需求分析
4.1.2 政府大数据应用场景分析
4.1.3 政府大数据应用价值分析
4.1.4 政府大数据应用典型案例
4.1.5 政府大数据应用前景分析
4.2 电信
4.2.1 行业大数据应用需求分析
4.2.2 行业大数据应用场景分析
4.2.3 行业大数据应用价值分析
4.2.4 行业大数据应用典型案例
4.2.5 行业大数据应用前景分析
4.3 金融
4.3.1 行业大数据应用需求分析
4.3.2 行业大数据应用场景分析
4.3.3 行业大数据应用价值分析
4.3.4 行业大数据应用典型案例
4.4.1 行业大数据应用需求分析
4.4.2 行业大数据应用场景分析
4.4.3 行业大数据应用价值分析
4.4.4 行业大数据应用经典案例
4.4.5 行业大数据应用前景分析
4.5 医疗
4.5.1 行业大数据应用需求分析
4.5.2 行业大数据应用场景分析
4.5.3 行业大数据应用价值分析
4.5.4 行业大数据应用典型案例
（1）谷歌：利用大数据指导健康生活
（2）IBM：智慧医疗体系
4.5.5 行业大数据应用前景分析
4.6 交通
4.6.1 产业政策分析
4.6.2 市场发展概况
4.6.3 市场规模及需求分析
4.6.4 市场竞争格局
4.6.5 交通大数据应用价值分析
4.7 教育领域大数据市场发展分析
4.7.1 产业政策分析
4.7.2 市场发展概况
4.7.3 市场规模及需求分析
4.7.4 市场竞争格局
4.7.5 教育大数据应用价值
4.8 其它领域
4.8.1 军事行业大数据应用需求
4.8.2 旅游行业大数据应用需求
第5章 国内外企业大数据产业战略布局
5.1 国外企业布局大数据
（2）大数据市场定位
（3）大数据解决方案
（4）给用户带来的价值
（5）企业经营状况
5.1.2 A公司
（1）大数据布局线路
（2）大数据市场定位
（3）大数据解决方案
（4）给用户带来的价值
（5）企业经营状况
5.1.3 B公司
（1）大数据布局线路
（2）大数据市场定位
（3）大数据解决方案
（4）给用户带来的价值
（5）企业经营状况
5.1.4 C公司
（1）大数据布局线路
（2）大数据市场定位
（3）大数据解决方案
（4）给用户带来的价值
（5）企业经营状况
5.2 国内企业布局大数据
5.2.1 互联网企业布局大数据
（1）百度
（2）腾讯
（3）阿里巴巴
（4）新浪
5.2.2 IT企业布局大数据
（1）浪潮
（2）华为
（3）联想
（4）神州数码
5.2.3 电信运营商布局大数据
（1）中国电信
（2）中国移动
（3）中国联通
5.2.4 第三方创业公司布局大数据
（1）百分点科技
（2）国双科技
5.3 国内外企业大数据布局比较
第6章 中国大数据产业链投资机会分析
6.1 硬件层面投资机会分析
6.1.1 大数据对数据存储需求
6.1.2 数据存储市场格局现状
6.1.3 服务器市场格局现状
6.1.4 硬件层面投资机会分析
6.2 软件层面投资机会分析
6.2.1 基础软件投资机会分析
6.2.2 应用软件投资机会分析
6.3 信息服务层面投资机会
6.3.1 信息咨询服务业投资机会
6.3.2 信息安全行业投资机会
第7章 大数据产业融资现状与趋势分析
7.1.2 大数据产业投资趋势
7.2 大数据产业并购趋势分析
7.2.1 大数据产业并购特征
7.2.2 大数据产业并购趋势
7.3 大数据产业融资机会分析
7.3.1 大数据产业融资模式
7.3.2 大数据产业融资案例
7.3.3 大数据产业融资机会
第8章 中国大数据产业链关联企业运营分析
8.1 海量数据存储、处理、咨询相关公司
8.1.1 A公司
（1）公司发展简介
（2）公司组织架构分析
（3）公司主要产品及特点
（4）公司研发能力分析
（5）公司经营优劣势分析
8.1.2 B公司
（1）公司发展简介
（2）公司组织架构分析
（3）公司主要产品及特点
（4）公司研发能力分析
（5）公司经营情况分析
（6）公司经营优劣势分析
8.1.3 C公司
（1）公司发展简介
（2）公司组织架构分析
（3）公司主要产品及特点
（4）公司研发能力分析
（5）公司经营情况分析
（6）公司经营优劣势分析
（7）公司最新发展动向
8.1.4 D公司
（1）公司发展简介
（2）公司组织架构分析
（3）公司主要产品及特点
（4）公司研发能力分析
（5）公司经营情况分析
（6）公司发展模式分析
（7）公司经营优劣势分析
8.2 数据中心建设与运维相关公司
8.2.1 A公司
（1）公司发展简介
（2）公司主要产品及特点
（3）公司研发能力分析
（4）公司经营情况分析
（5）公司经营优劣势分析
（6）公司最新发展动向
8.2.2 B公司
（1）公司发展简介
（2）公司主要产品及特点
（3）公司研发能力分析
（4）公司经营情况分析
（5）公司经营优劣势分析
（6）公司最新发展动向
8.3 视频化应用相关公司
8.3.1 A公司
（1）公司发展简介
（2）企业产品结构分析
（3）企业研发能力分析
（4）企业销售渠道与网络
（5）企业经营情况分析
（6）企业发展优劣势分析
（7）企业发展战略分析
8.3.2 B公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业产品结构及应用领域
（3）企业技术研发实力分析
（4）企业经营情况分析
（5）企业销售渠道与网络
（6）企业经营优劣势分析
8.4 智能化与人机交互概念相关公司
8.4.1 A公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业产品结构及应用领域
（3）企业技术研发实力分析
（4）企业经营情况分析
（5）企业销售渠道与网络
（6）企业经营优劣势分析
8.4.2 B公司
（1）公司发展简介
（2）公司主要产品及解决方案
（3）公司研发能力分析
（4）公司经营情况分析
（5）公司经营优劣势分析
（6）公司最新发展动向
8.5 信息安全类公司
8.5.1 A公司
（1）公司发展简介
（2）公司主要产品及特点
（3）公司研发能力分析
（4）公司经营情况分析
（5）公司营销网络分析
（6）公司经营优劣势分析
8.5.2 B公司
（1）公司发展简介
（2）公司运营模式分析
（3）公司主要产品及特点
（4）公司研发能力分析
（5）公司经营情况分析
（6）公司经营优劣势分析
（7）公司最新发展动向
8.5.3 C公司
（1）公司发展简介
（2）公司主要产品及解决方案
（3）公司研发能力分析
（4）公司经营情况分析
（5）公司发展模式分析
（6）公司经营优劣势分析
（7）公司最新发展动向
8.6 拥有数据资源的公司
8.6.1 阿里巴巴集团
8.6.2 腾讯控股有限公司
8.6.3 苏宁易购集团股份有限公司