第1章 大數據概述 6

1.1 大數據定義 6

1.2大數據技術格局 8

1.3 大數據的發(fā)展特點 10

1.4 大數據相關技術 10

1.5 大數據與云計算的關系 11

 

第2章 中國大數據發(fā)展背景及影響因素 14

2.1大數據發(fā)展背景 14

2.1.1大數據發(fā)展帶來意義和價值 14

2.1.2 大數據發(fā)展面臨的問題 17

2.1.3 大數據的挑戰(zhàn) 18

2.1.4 大數據技術發(fā)展的脈絡和現狀 19

2.1.5 國外經驗為國內大數據發(fā)展增加信息 22

2.2大數據發(fā)展推動因素 26

2.2.1 國家戰(zhàn)略發(fā)展驅動 26

2.2.2信息化發(fā)展推動 29

2.2.2.1云計算對大數據的促進 30

2.2.2.2 物聯網對大數據的促進 32

2.2.2.3 泛互聯網化帶來數據分析的需求 33

2.3大數據發(fā)展遇到問題及阻力 34

2.3.1 大數據時代企業(yè)需要的能力 34

2.3.2 通過海量的數據中獲得洞察力 34

2.3.3 數據洞察力轉化為實際行動 35

 

第3章 大數據在行業(yè)中的應用分析 36

3.1醫(yī)療領域 36

3.1.1醫(yī)療領域大數據應用價值 36

3.1.2大數據在醫(yī)療行業(yè)應用狀況及前景 37

3.1.3 醫(yī)療行業(yè)大數據應用產業(yè)鏈分析 42

3.2 金融 42

3.2.1金融領域大數據應用價值 42

3.2.2大數據在金融行業(yè)應用狀況及前景 43

3.2.3金融行業(yè)大數據應用產業(yè)鏈分析 43

3.3電子商務 44

3.3.1電子商務領域大數據應用價值 44

3.3.2大數據在電子商務行業(yè)應用狀況及前景 45

3.3.3電子商務行業(yè)大數據應用產業(yè)鏈分析 45

3.4零售 46

3.4.1零售領域大數據應用價值 46

3.4.2大數據在零售行業(yè)應用狀況及前景 47

3.4.3零售行業(yè)大數據應用產業(yè)鏈分析 51

3.5電信 51

3.4.1電信領域大數據應用價值 51

3.4.2大數據在電信行業(yè)應用狀況及前景 53

3.4.3 電信行業(yè)大數據應用產業(yè)鏈分析 54

3.6 交通 55

3.6.1交通領域大數據應用價值 55

3.6.2大數據在交通行業(yè)應用狀況及前景 56

3.6.3 交通行業(yè)大數據應用產業(yè)鏈分析 58

 

第4章 大數據產業(yè)鏈組成及業(yè)務模式分析 59

4.1大數據產業(yè)產業(yè)鏈分析 59

4.2 大數據產業(yè)鏈主要成員及業(yè)務模式分析 60

4.3大數據產業(yè)鏈投資并購 65

4.4大數據產業(yè)鏈前景 67

 

第5章 企業(yè)大數據應用需求調研分析 71

5.1企業(yè)大數據發(fā)展現狀調查 71

5.2企業(yè)云計算部署情況分析 76

5.3企業(yè)對大數據處理的需求分析 78

5.4企業(yè)屬性分析 80

 

第6章 大數據方案商發(fā)展分析 87

6.1 SAP 87

6.1.1發(fā)展定位 87

6.1.2發(fā)展策略 88

6.1.3優(yōu)劣勢分析 88

6.2O racle 89

6.2.1發(fā)展定位 89

6.2.2發(fā)展策略 90

6.2.3優(yōu)劣勢分析 90

6.3 IBM 91

6.3.1發(fā)展定位 91

6.3.2發(fā)展策略 92

6.3.3優(yōu)劣勢分析 93

6.4 EMC 94

6.4.1發(fā)展定位 94

6.4.2發(fā)展策略 94

6.4.3優(yōu)劣勢分析 95

 

第7章 大數據機廠商發(fā)展分析 96

7.1  Oracle 96

7.1.1發(fā)展定位 96

7.1.2發(fā)展策略 96

7.1.3優(yōu)劣勢分析 97

7.2 SAP 97

7.2.1發(fā)展定位 97

7.2.2發(fā)展策略 98

7.2.3優(yōu)劣勢分析 98

7.3 IBM 99

7.3.1發(fā)展定位 99

7.3.2發(fā)展策略 99

7.3.3優(yōu)劣勢分析 99

7.4 微軟 100

7.4.1發(fā)展定位 100

7.4.2發(fā)展策略 100

7.4.3優(yōu)劣勢分析 100

7.5 浪潮 101

7.5.1發(fā)展定位 101

7.5.2發(fā)展策略 101

7.5.3優(yōu)劣勢分析 102

 

第8章 大數據機產業(yè)發(fā)展趨勢分析 103

8.1大數據應用的發(fā)展方向 103

8.2 大數據軟件市場規(guī)模及預測 110

8.3大數據一體機市場規(guī)模及預測 112

 

圖表目錄

圖表1  大數據產業(yè)鏈全景圖 6

圖表2  大數據產業(yè)相關企業(yè)一覽圖 8

圖表3  大數據的四個主要特征 10

圖表4  將從大數據獲得的深度信息轉化成行動 14

圖表5  大數據時代構建消費者全面興趣圖譜 15

圖表6  大數據面臨的挑戰(zhàn) 17

圖表7  大數據生態(tài)系統(tǒng)概覽 18

圖表8  “大數據”關鍵詞搜索量處于激增階段 19

圖表9   相當于云計算2012年左右的水平 19

圖表10  Gartner 2012年技術成熟度曲線，大數據處于高速發(fā)展期 20

圖表11  技術演進歷史揭示未來是大數據驅動的智慧型經濟模式 20

圖表12  美國商業(yè)數據中心分布 22

圖表13  荷蘭數據中心分布 23

圖表14  歐美典型數據中心能效控制案例 23

圖表15  大數據描述 28

圖表16  大數據產業(yè)概況 29

圖表17  2008-2013年中國醫(yī)療信息化市場規(guī)模增長趨勢圖 35

圖表18  電信運營商海量數據分析處理分類模型 51

圖表19  電信運營商海量數據分析處理需求 52

圖表20  管理軟件的產品組合框架 58

圖表21  大數據產業(yè)結構示意圖 59

圖表22  中國外置磁盤存儲器市場結構 59

圖表23  中國服務器市場品牌關注比例分布 60

圖表24  國內數據庫軟件市場結構 60

圖表25  2008-2013年國內重點行業(yè)IT 投資規(guī)模 61

圖表26  中國重點行業(yè)數據中心發(fā)展歷程 62

圖表27  政府、金融、通信、電力四大行業(yè)相關軟件企業(yè) 62

圖表28  中國數據中心IT 市場規(guī)模與增長示意圖 63

圖表29  2008-2013年中國信息安全產品市場規(guī)模及增長率預測 63

圖表30  巨頭在大數據時代的業(yè)務布局 65

圖表31  數據信息的增長給企業(yè)帶來機遇 66

圖表32  三大行業(yè)占全球GDP 的比重 67

圖表33  2014-2018年中國IT市場規(guī)模增長趨勢圖 68

圖表34  中國大數據產業(yè)投資象限 69

圖表35  EMC產品及策略 90

圖表36  Oracle 扮演IBM狙擊手的角色 92

圖表37  IBM依然保持銀行電信業(yè)強勢地位 95

圖表38  微軟在中小企業(yè)市場具有競爭優(yōu)勢 96

圖表39  大數據的市場空間及對社會的貢獻 100

圖表40  計算機和信息服務產業(yè)將在大數據浪潮中首先獲益 101

圖表41  2014-2018年中國大數據應用市場規(guī)模及預測 102

圖表42  軟硬一體化公司的凈利潤率遠超行業(yè)平均水平 106

圖表43  以智能手機市場為例，軟硬一體化蘋果和三星攫取了絕大部分的行業(yè)利潤 106

圖表44  能夠為客戶提供所有IT 服務的公司，將掌控產業(yè)的主導權 107