第一章 大数据产业基本概述  1

第一节 大数据基本概念     1

一、大数据的定义与特征    1

二、大数据与bi的区别      3

第二节 大数据产生的历史背景  5

一、信息技术的进步    5

二、互联网的诞生与发展    7

三、云计算的发展与应用    11

四、物联网的发展       18

五、社交网络的发展    19

六、智能终端的普及    19

第三节 大数据的作用与影响     20

一、大数据的作用与意义    20

1、对于国家和政府     20

2、对于企业  21

3、对于个人  22

二、大数据的商业价值       23

三、大数据的影响与趋势    26

第四节 大数据产业链解析  28

一、大数据的生态系统       28

二、大数据产业的概念       30

三、大数据产业链构成       30

1、数据产生与集聚层  30

2、数据组织与管理层  30

3、数据分析与发现层  31

4、数据应用与服务层  31

四、大数据产业链建设情况       31

第五节 大数据与实体经济融合应用  37

一、行业应用大数据的特点       37

二、行业应用大数据的深层分析       38

三、行业应用大数据的关键因素       40

第六节 大数据带来的机遇与挑战     40

一、大数据带来的机遇       40

1、大数据的挖掘和应用成为核心     40

2、大数据为信息安全带来发展契机  41

3、使商业智能和信息安全增速加快  43

二、大数据带来的挑战       47

1、人才挑战  47

2、技术挑战  47

3、信息安全挑战  49

4、发展环境的挑战     50

5、行业竞争的挑战     50

6、投资风险带来的挑战     51

第二章 大数据产业发展环境  52

第一节 大数据行业市场环境     52

一、行业管理体制       52

二、行业政策规划       52

三、行业相关标准       58

四、国内经济形势       59

五、产业社会环境       61

第二节 大数据关键技术分析     63

一、大数据与云计算    63

1、编程模型  63

2、海量数据分布存储技术  63

3、海量数据管理技术  63

4、虚拟化技术     64

5、云计算平台管理技术     67

6、并行计算和并行算法     68

7、web2.0   68

8、面向服务的体系结构soa    69

9、云安全     69

二、大数据处理工具    71

第三节 中国政府对大数据科研的支持     75

一、计划       75

二、国家重大科技专项       77

三、物联网“十三五”发展规划       78

第三章 全球大数据产业发展分析  86

第一节 全球已全面进入大数据时代  86

一、全球大数据储量规模    86

二、全球大数据地区分布    86

第二节 全球大数据厂商创新成果分析     90

一、hadoop分发 90

二、下一代数据仓库    90

三、大数据分析平台和应用       93

四、大数据即服务       94

五、非hadoop大数据平台       95

第三节 全球大数据应用现状与动向  96

一、国外的数据开放战略与浪潮       96

二、国外大数据应用现状与经济价值       103

1、美国大数据应用现状与价值  103

2、欧洲大数据应用现状与价值  106

3、日本大数据应用现状与价值  107

三、大数据已上升到国家战略高度    108

1、美国提出大数据发展计划     108

2、欧盟将大数据作为horizon2020计划优先领域 115

3、日本新ict战略重点关注大数据  115

4、韩国推出大数据中心战略     115

四、2017-2019年全球大数据发展回顾   116

五、全球大数据产业市场格局分析    116

第四节 全球大数据产业商业模式分析     117

一、大数据内生型价值模式       117

二、大数据外生型价值模式       117

三、大数据寄生型价值模式       117

四、大数据产品型价值模式       118

五、大数据云计算服务型价值模式    118

第五节 全球大数据产业市场规模及预测  118

一、全球大数据产业规模及预测       118

二、全球大数据细分市场及预测       119

1、全球大数据细分市场     119

2、大数据专业服务市场及预测  119

3、大数据计算机市场规模及预测     120

4、大数据软件市场规模及预测  120

第六节 全球大数据产业发展趋势与问题  120

一、全球大数据产业发展趋势    120

二、全球大数据技术发展趋势    124

1、技术趋向多样化     124

2、基于云的数据分析平台将更趋完善     126

3、数据分析集逐步扩大     127

三、全球大数据面临的主要问题       128

1、大数据存储技术     128

2、数据深度分析与挖掘     128

3、数据安全  129

4、隐私保护  129

第四章 中国大数据行业发展分析  130

第一节 中国大数据时代已来临  130

一、大数据市场规模    130

二、大数据应用    130

1、大数据应用现状     130

2、大数据应用场景     130

3、大数据应用带来的效果  131

4、大数据应用的主要障碍  132

5、未来大数据投入趋势     132

三、大数据资源    133

1、数据规模  133

2、数据来源  133

3、数据类型  134

四、大数据平台    134

1、建设模式  134

2、自建大数据平台模式     134

3、采购公共云服务模式     135

五、政策需求和资源需求    135

六、大数据产业园发展现状       136

第二节 中国大数据应用实践分析     137

一、大数据在经济预警方面的应用    137

二、大数据在市场营销方面的应用    137

三、大数据在医疗领域的应用    139

四、大数据在金融领域的应用    146

五、企业大数据产品与技术动向       147

六、中关村大数据产业链雏形初现    148

七、地方政府推出政策助推大数据发展    149

八、华为联手英国大学开发“大数据”    150

九、工业大数据支撑中国制造弯道取直    150

第五章 工业大数据发展应用分析  151

第一节 工业大数据概念、意义与落地实施     151

一、工业大数据的背景与意义    151

二、工业大数据的概念       152

三、工业大数据的优势       154

四、工业大数据的应用模式       155

五、工业大数据与企业转型       156

六、工业大数据应用的工程方法       157

第二节 工业大数据的创新价值  158

一、数据始终影响着人类工业化进程       158

二、数据在信息化过程中发挥着核心作用       159

三、工业大数据是新工业革命的基础动力       159

第三节 工业大数据典型应用场景     160

一、优化现有业务，实现提质增效    160

1、研发能力提升  160

2、生产过程优化  160

3、服务快速反应  161

4、推动精准营销  161

二、促进企业升级转型       161

1、创新研发设计模式，实现个性化定制  161

2、建立先进生产体系，支撑智能化生产  162

3、基于全产业链大数据，实现网络化协同     163

4、监控产品运行状态和环境，实现服务化延伸     163

三、促进中小企业创新创业       164

第四节 工业大数据的实施策略  164

一、业务的加减乘除    164

二、过程的智能再造    165

三、架构的统筹规划    165

四、分析算法与模型的领域化    166

五、人才的培养引进    167

第五节 工业大数据应用案例     167

一、北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级       167

二、北科亿力推动炼铁行业大数据应用    172

三、大唐集团工业大数据应用    178

四、东方国信大数据实现联合利华能效提升    183

五、沙钢能源管理大数据应用    187

六、陕鼓动力智能运维大数据应用    193

七、仪电显示工业大数据应用实践    199

八、中联重科工业大数据应用实践    204

第六节 佛山高新区：推动工业大数据创新应用     209

一、积极深化“互联网+先进制造业”发展     209

二、营造工业大数据发展应用良好生态    210

三、积极推动企业“上云上平台”    211

四、未来展望       212

第六章 大数据在企业管理的应用探讨 214

第一节 基于大数据时代背景下企业管理模式的思考     214

一、大数据时代背景下企业经营管理面临的挑战    214

二、大数据时代背景下企业经营管理模式       215

第二节 大数据在人力资源管理中的应用  216

一、大数据在人力资源管理中的应用现状       216

1、标杆企业应用大数据提升人力资源管理     216

2、大数据在人力资源管理中的优势运用  217

3、大数据在人力资源管理应用中存在的障碍  218

二、大数据应用于人力资源管理的实施建议    219

第三节 大数据在企业财务管理的应用探讨     221

一、大数据对传统财务管理的影响    221

二、大数据环境下企业财务管理工作的发展方向    222

三、大数据在企业财务管理中的具体应用       223

1、拓宽企业财务资金的筹措渠道     223

2、实现对财务风险的动态分析  223

3、完善企业的财务内部控制制度     224

4、帮助企业培养复合型财务管理人才     224

5、构建信息化数据管理系统     225

第四节 大数据在企业成本管理中的应用  225

一、企业成本管理       225

二、大数据对企业成本管理的影响    226

三、大数据在企业成本管理中的运用       227

1、大数据在第一产业成本管理中的运用  227

2、大数据在第二产业成本管理中的应用  227

3、大数据在第三产业成本管理中的应用  228

第五节 大数据时代下高新技术企业研发成本管理创新  228

一、高新技术企业研发成本       228

二、大数据对高新技术企业研发成本管理的影响    228

1、不断促进研发费用优化  228

2、扩大研发成本管理范围  229

三、高新技术企业在大数据时代下的研发成本管理创新       229

第六节 大数据时代企业的市场营销策略分析  231

一、大数据时代中市场营销所拥有的机遇       231

二、大数据时代市场营销面临的挑战       233

三、大数据时代企业的营销策略       234

第七章 大数据安全研究   235

第一节 对大数据安全的认识和思考  235

第二节 大数据安全法规政策和标准化现状     237

一、iso/iec jtc1       237

二、itu-t     238

三、nist       239

四、sac tc28    239

五、tc260   239

第三节 大数据安全相关标准现状     240

一、传统数据安全标准规范       240

二、个人信息安全标准规范       242

三、大数据安全标准规范    245

第四节 大数据安全技术发展情况     246

一、大数据平台安全技术    246

二、数据安全技术       249

三、个人隐私保护技术       252

四、大数据安全技术发展现状总结    253

第五节 大数据安全面临的技术问题和挑战     254

一、平台安全问题与挑战    254

二、数据安全问题和挑战    256

三、个人隐私安全挑战       258

第六节 典型行业大数据应用和安全风险  258

一、安全大数据    258

二、电子政务大数据    261

三、健康医疗大数据    264

四、电商行业大数据    265

五、电信行业大数据    267

第七节 大数据应用安全实践     269

一、阿里云大数据安全实践       269

二、百度大数据安全实践    272

三、华为大数据安全实践    273

四、京东大数据安全实践    276

五、奇虎360大数据安全实践   278

六、腾讯大数据安全实践    280

七、中国移动大数据安全实践    282

八、cloudera大数据安全实践  284

九、hadoop大数据安全实践     286

十、ibm 大数据安全实践   288

十一、microsoft大数据安全实践      291

第八节 企业大数据的安全分析与防护策略     293

一、大数据安全防护分析    293

1、大数据采集安全     293

2、大数据传输安全     293

3、大数据存储安全     294

4、大数据应用安全     294

5、大数据共享及销毁  294

二、企业大数据安全防护策略    294

第九节 大数据安全标准化工作建议  295

第八章 大数据细分应用领域需求与市场分析    299

第一节 政府需求市场  299

一、电子政务建设现状       299

二、政府大数据应用需求    301

三、政府大数据应用场景    302

四、政府大数据应用价值    304

五、政府大数据应用典型案例    305

六、政府大数据应用市场前景    306

第二节 电信行业需求市场  306

一、行业大数据应用需求    306

二、行业大数据应用场景    306

三、行业大数据应用价值    309

四、行业大数据应用典型案例    309

五、行业大数据应用市场前景    310

第三节 金融行业需求市场  310

一、行业信息化建设现状    310

二、行业数据量及其特征    310

三、行业大数据应用需求    311

四、行业大数据应用场景    311

五、行业大数据应用价值    312

六、行业大数据应用典型案例    312

七、行业大数据应用市场前景    314

第四节 互联网行业需求市场     315

一、行业数据储量与特点    315

二、行业大数据应用需求    316

三、行业大数据应用场景    316

四、行业大数据应用价值    317

五、行业大数据应用经典案例    320

六、行业大数据应用市场前景    320

第五节 零售行业需求市场  321

一、行业信息化现状    321

二、行业数据量与特点       321

三、行业大数据应用场景    322

四、行业大数据应用价值    322

五、行业大数据应用经典案例    324

六、行业大数据应用市场前景    325

第六节 医疗行业需求市场  326

一、行业信息化建设情况    326

二、行业数据量及其特点    328

三、行业大数据应用场景    328

四、行业大数据应用价值    334

五、行业大数据应用典型案例    335

六、行业大数据应用市场前景    336

第七节 智慧城市行业需求市场  336

一、智慧城市建设情况       336

二、智慧城市大数据应用需求    337

三、智慧城市大数据应用经典案例    339

四、智慧城市大数据应用市场前景    340

第八节 能源业需求市场     341

一、行业信息化建设现状    341

二、行业大数据应用需求    341

三、行业大数据应用场景    342

四、行业大数据应用价值    343

五、行业大数据应用经典案例    343

六、行业大数据应用市场前景    343

第九节 制造业需求市场     344

一、行业信息化建设现状    344

二、行业数据量及其特点    345

三、行业大数据应用需求    345

四、行业大数据应用场景    346

五、行业大数据应用价值    346

六、行业大数据应用市场前景    347

第十节 其它领域需求市场  347

一、教育行业大数据应用需求市场    347

二、军事行业大数据应用需求市场    347

三、旅游行业大数据应用需求市场    349

第九章 八大国家大数据综合试验区发展分析    351

第一节 贵州国家大数据综合试验区  351

一、大数据发展战略    351

二、区域发展规模       351

三、大数据发展前景    351

第二节 京津冀跨区域类大数据综合试验区     352

一、大数据发展战略    352

二、区域发展规模       353

三、大数据发展前景    353

第三节 珠江三角洲跨区域类大数据综合试验区     353

一、大数据发展战略    353

二、区域发展规模       353

三、大数据发展前景    354

第四节 上海、河南、重庆、沈阳区域示范类综合试验区     354

一、大数据发展战略    354

二、区域发展规模       355

三、大数据发展前景    356

第五节 内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区  358

一、大数据发展战略    358

二、区域发展规模       358

三、大数据发展前景    358

第十章 中国大数据行业竞争分析  359

第一节 行业总体市场竞争状况分析  359

一、大数据行业竞争结构分析    359

1、现有企业间竞争     359

2、潜在进入者分析     359

3、替代品威胁分析     359

4、供应商议价能力     360

5、客户议价能力  360

6、竞争结构特点总结  360

二、大数据行业集中度分析       361

三、大数据行业swot分析      361

第二节 中国大数据行业竞争综述     364

一、中国大数据行业竞争格局    364

二、中国大数据行业竞争力       366

三、中国大数据行业兼并重组    368

第三节 大数据市场竞争策略分析     369

第十一章 大数据行业领先企业经营分析     370

第一节 浪潮集团有限公司  370

一、企业发展概述       370

二、企业经营情况       370

三、企业解决方案       370

四、企业营销情况       374

五、企业竞争能力       374

六、企业发展动态       374

第二节 天泽信息产业股份有限公司  378

一、企业发展概述       378

二、企业经营情况       379

三、企业解决方案       379

四、企业营销情况       381

五、企业竞争能力       381

六、企业发展动态       383

第三节 天云融创数据科技（北京）有限公司  384

一、企业发展概述       384

二、企业经营情况       384

三、企业解决方案       384

四、企业营销情况       385

五、企业竞争能力       385

六、企业发展动态       386

第四节 北京信柏信息科技有限公司  387

一、企业发展概述       387

二、企业经营情况       387

三、企业解决方案       388

四、企业营销情况       388

五、企业竞争能力       389

六、企业发展动态       389

第五节 深圳市华傲数据技术有限公司     389

一、企业发展概述       389

二、企业经营情况       390

三、企业解决方案       390

四、企业营销情况       393

五、企业竞争能力       394

六、企业发展动态       394

第六节 贵州数联科技有限公司  397

一、企业发展概述       397

二、企业经营情况       397

三、企业解决方案       397

四、企业营销情况       398

五、企业竞争能力       398

六、企业发展动态       399

第七节 杭州合众数据技术有限公司  400

一、企业发展概述       400

二、企业经营情况       400

三、企业解决方案       400

四、企业营销情况       401

五、企业竞争能力       401

六、企业发展动态       402

第八节 北京线点科技有限公司  402

一、企业发展概述       402

二、企业经营情况       402

三、企业解决方案       402

四、企业营销情况       403

五、企业竞争能力       404

六、企业发展动态       404

第九节 数据堂（北京）科技股份有限公司     404

一、企业发展概述       404

二、企业经营情况       405

三、企业解决方案       406

四、企业营销情况       408

五、企业竞争能力       408

六、企业发展动态       409

第十节 北京荣之联科技股份有限公司     409

一、企业发展概述       409

二、企业经营情况       410

三、企业解决方案       410

四、企业营销情况       412

五、企业竞争能力       413

六、企业发展动态       416

第十一节 厦门翔业集团有限公司     417

一、企业发展概述       417

二、企业经营情况       417

三、企业解决方案       418

四、企业营销情况       418

五、企业竞争能力       418

六、企业发展动态       419

第十二节 拓尔思信息技术股份有限公司  420

一、企业发展概述       420

二、企业经营情况       421

三、企业解决方案       421

四、企业营销情况       423

五、企业竞争能力       424

六、企业发展动态       427

第十三节 国政通科技有限公司  428

一、企业发展概述       428

二、企业经营情况       428

三、企业解决方案       428

四、企业营销情况       431

五、企业竞争能力       432

六、企业发展动态       433

第十四节 北京缔元信互联网数据技术有限公司     433

一、企业发展概述       433

二、企业经营情况       434

三、企业解决方案       434

四、企业营销情况       435

五、企业竞争能力       435

六、企业发展动态       436

第十五节 九次方大数据信息集团有限公司     436

一、企业发展概述       436

二、企业经营情况       436

三、企业解决方案       436

四、企业营销情况       437

五、企业竞争能力       437

六、企业发展动态       438

第十六节 北京海量数据技术股份有限公司     439

一、企业发展概述       439

二、企业经营情况       440

三、企业解决方案       440

四、企业营销情况       441

五、企业竞争能力       441

六、企业发展动态       443

第十七节 北京博雅立方科技有限公司     444

一、企业发展概述       444

二、企业经营情况       444

三、企业解决方案       445

四、企业营销情况       445

五、企业竞争能力       446

六、企业发展动态       446

第十八节 厦门市美亚柏科信息股份有限公司  447

一、企业发展概述       447

二、企业经营情况       447

三、企业解决方案       448

四、企业营销情况       449

五、企业竞争能力       450

六、企业发展动态       451

第十九节 宝德科技集团股份有限公司     453

一、企业发展概述       453

二、企业经营情况       454

三、企业解决方案       454

四、企业营销情况       456

五、企业竞争能力       456

六、企业发展动态       457

第二十节 北京百分点信息科技有限公司  458

一、企业发展概述       458

二、企业经营情况       458

三、企业解决方案       459

四、企业营销情况       459

五、企业竞争能力       460

六、企业发展动态       460

第二十一节 上海腾道信息技术有限公司  462

一、企业发展概述       462

二、企业经营情况       462

三、企业解决方案       463

四、企业营销情况       463

五、企业竞争能力       463

六、企业发展动态       464

第二十二节 天津神舟通用数据技术有限公司  464

一、企业发展概述       464

二、企业经营情况       465

三、企业解决方案       465

四、企业营销情况       483

五、企业竞争能力       483

六、企业发展动态       483

第二十三节 灵玖中科软件（北京）有限公司  485

一、企业发展概述       485

二、企业经营情况       485

三、企业解决方案       485

四、企业营销情况       486

五、企业竞争能力       486

六、企业发展动态       487

第二十四节 华院数据技术（上海）有限公司  489

一、企业发展概述       489

二、企业经营情况       489

三、企业解决方案       490

四、企业营销情况       490

五、企业竞争能力       490

六、企业发展动态       491

第二十五节 易云捷讯科技（北京）股份有限公司  491

一、企业发展概述       491

二、企业经营情况       491

三、企业解决方案       492

四、企业营销情况       492

五、企业竞争能力       492

六、企业发展动态       493

第二十六节 泰华智慧产业集团股份有限公司  493

一、企业发展概述       493

二、企业经营情况       493

三、企业解决方案       494

四、企业营销情况       495

五、企业竞争能力       495

六、企业发展动态       495

第二十七节 佰聆数据股份有限公司  496

一、企业发展概述       496

二、企业经营情况       497

三、企业解决方案       497

四、企业营销情况       499

五、企业竞争能力       499

六、企业发展动态       499

第二十八节 北京艾漫数据科技股份有限公司  501

一、企业发展概述       501

二、企业经营情况       501

三、企业解决方案       501

四、企业营销情况       503

五、企业竞争能力       503

第二十九节 北京中正鸿远科技有限公司  503

一、企业发展概述       503

二、企业经营情况       503

三、企业解决方案       504

四、企业营销情况       510

五、企业竞争能力       510

第三十节 北京同有飞骥科技股份有限公司     511

一、企业发展概述       511

二、企业经营情况       511

三、企业解决方案       512

四、企业营销情况       512

五、企业竞争能力       513

六、企业发展动态       518

第十二章 2020-2025年大数据行业前景及趋势预测 519

第一节 2020-2025年大数据行业发展的影响因素 519

一、有利因素       519

二、不利因素       519

第二节 2020-2025年大数据市场发展前景     520

一、2020-2025年大数据市场发展潜力   520

二、2020-2025年大数据市场发展前景   521

三、2020-2025年大数据行业发展趋势   521

第三节 2020-2025年大数据产业细分市场预测     523

一、2020-2025年大数据市场规模预测   523

二、2020-2025年大数据软件市场发展预测   524

三、2020-2025年大数据服务市场发展预测   524

四、2020-2025年大数据基础架构硬件市场预测   524

第四节 中国大数据行业存在的问题及对策     525

一、中国大数据行业存在的问题       525

二、大数据行业发展的建议对策       526

第五节 2020-2025年中国大数据产业发展路线图 527

第十三章 2020-2025年大数据行业投资分析     530

第一节 大数据行业投资特性分析     530

一、大数据行业进入壁垒分析    530

二、大数据行业盈利因素分析    530

三、大数据行业盈利模式分析    531

第二节 硬件层面投资机会分析  533

一、大数据对数据存储需求       533

二、数据存储市场格局现状       533

1、云存储市场格局     533

2、存储器市场格局     534

3、数据中心市场格局  536

三、服务器市场格局现状    537

四、硬件层面投资机会分析       538

第三节 软件层面投资机会分析  539

一、基础软件投资机会分析       539

二、应用软件投资机会分析       539

第四节 信息服务层面投资机会  540

一、it基础设施服务业投资机会       540

二、信息咨询服务业投资机会    540

三、信息安全行业投资机会       540

四、信息制造行业投资机会       540

第五节 大数据产业投融资分析  541

一、大数据产业投资分析    541

二、大数据产业融资方式    541

1、pe/vc     541

2、上市融资  542

3、天使投资  542

三、大数据产业融资机会    543

四、大数据产业投资建议    544

第十四章 大数据行业发展战略研究     545

第一节 大数据行业发展战略研究     545

一、战略综合规划       545

二、技术开发战略       547

三、业务组合战略       548

四、区域战略规划       550

五、产业战略规划       550

六、营销品牌战略       551

七、竞争战略规划       552

第二节 对中国大数据品牌的战略思考     553

一、大数据品牌的重要性    553

二、大数据实施品牌战略的意义       554

三、大数据企业品牌的现状分析       556

四、中国大数据企业的品牌战略       557

五、大数据品牌战略管理的策略       558

第三节 大数据经营策略分析     559

一、大数据市场细分策略    559

二、大数据市场创新策略    561

三、品牌定位与品类规划    566

四、大数据新产品差异化战略    568

第四节 大数据行业投资战略研究     569

图表目录

图表：大数据产业链全景图       32

图表：部分行业代表性企业大数据应用情况    38

图表：2017-2023年全球大数据产业市场规模及预测   118

图表：2017-2023年全球大数据行业专业服务市场规模及预测   119

图表：2017-2023年全球大数据行业硬件市场规模及预测   120

图表：2017-2023年全球大数据行业软件市场规模及预测   120

图表：基于云的数据分析平台框架示意图       126

图表：不同数据存储量的企业采取saas模式占比 127

图表：2017-2019年中国大数据行业市场规模情况       130

图表：我国企业大数据应用场景       131

图表：2019年我国大数据应用带来的效果     132

图表：未来大数据投入趋势       133

图表：大数据平台建设模式占比       134

图表：kmx工业大数据平台风电领域应用技术架构      171

图表：北科亿力炼铁大数据技术架构       176

图表：大唐集团工业大数据技术架构       180

图表：strata能效管理大数据技术架构    185

图表：沙钢能源管理大数据技术架构       191

图表：陕鼓远程智能运维系统技术架构    197

图表：仪电显示工业大数据平台架构       202

图表：中联重科工业大数据平台架构       208

图表：阿里云数加大数据交换平台安全框架    270

图表：阿里云大数据安全管控体系    271

图表：百度大数据平台安全架构       272

图表：华为fusion insight大数据分析平框架图     274

图表：华为fusion insight大数据分析平台安全体系图 275

图表：京东万象数据服务平台数据安全框架    277

图表：奇虎360大数据平台安全保障体系框架       279

图表：腾讯公司大数据安全关键点    281

图表：中国移动大数据安全保障体系框架图    282

图表：cloudera安全体系架构  285

图表：开源大数据平台安全机制       287

图表：ibm安全参考架构    289

图表：hdinsight存储体系结构的抽象视图     292

图表：2016-2019年中国电信大数据应用需求规模       306

图表：国外电信运营商大数据应用    308

图表：国内电信运营商大数据运用层次    308

图表：2016-2019年中国金融大数据应用需求规模       311

图表：中信银行大数据应用技术架构图    313

图表：客户综合分析管理系统功能架构图       314

图表：2016-2019年中国互联网大数据应用需求规模   316

图表：2020年第一季度天泽信息营收情况     379

图表：合众安审大数据分析平台优势       401

图表：北京线点科技有限公司资源管理平台解决方案    403

图表：2020年第一季度荣之联营收情况  410

图表：荣之联数据中心咨询规划服务方案架构       411

图表：2020年第一季度拓尔思营收情况  421

图表：智能数据能力开放平台业务架构图       431

图表：北京缔元信互联网数据技术有限公司业务拓展分析    435

图表：2020年第一季度海量数据营收情况     440

图表：2020年第一季度美亚柏科营收情况     447

图表：“互联网+群防群治”工作平台       448

图表：2020年第一季度宝德科技营收情况     454

图表：政务大数据治理       459

图表：神通bdc方案架构  467

图表：mpp并行数据装载技术原理   470

图表：低网络负载优化技术       471

图表：神通bdc分组统计分布式计算过程     472

图表：smp分组统计原理图      473

图表：存储压缩技术对比    474

图表：智能索引查询优化示例    475

图表：基于二级映射的平滑扩展规则       477

图表：按需扩展流程    478

图表：全双工云化存储技术       479

图表：存储区域转移方案    480

图表：计算模型转移方案图       480

图表：数据多维分析示例    481

图表：bdc大数据挖掘架构      482

图表：神通文本挖掘软件架构    483

图表：2019年易云科技营收情况     491

图表：城域智慧交通大数据       494

图表：2019年佰聆数据营收情况     497

图表：设备资产探索分析应用解决方案    498

图表：2020年第一季度同有科技营收情况     511

图表：2020-2025年中国大数据行业市场规模预测       523

图表：2020-2025年中国大数据软件市场规模预测       524

图表：2020-2025年中国大数据服务市场规模预测       524

图表：2020-2025年中国大数据硬件市场规模预测       524

图表：云存储市场格局       533

图表：全球nor flash主要供应商营收市场占比  536

图表：数据中心市场份额分布    537

图表：大数据企业品牌分布       556