第一章　大數據產業相關概述
1.1　大數據介紹
1.1.1　大數據的產生
1.1.2　大數據的定義
1.1.3　大數據的本質
1.1.4　大數據的特點
1.1.5　大數據的類型
1.1.6　大數據典型分類
1.1.7　大數據的各個環節
1.2　大數據的價值及影響
1.2.1　大數據價值分析
1.2.2　大數據研究意義
1.2.3　大數據應用價值
1.2.4　對信息時代影響
1.3　大數據產業鏈構成分析
1.3.1　大數據價值鏈模型
1.3.2　大數據產業鏈結構
1.3.3　產業鏈價值流動方向
1.4　大數據技術層結構分析
1.4.1　大數據關鍵技術構成
1.4.2　大數據采集與預處理技術
1.4.3　大數據存儲管理技術
1.4.4　大數據處理的核心技術
1.4.5　大數據分析挖掘技術
1.4.6　大數據可視化技術
1.4.7　大數據安全技術
第二章　2022-2024年國際大數據產業發展分析
2.1　全球大數據產業總體發展分析
2.1.1　產業發展變革
2.1.2　產業規模狀況
2.1.3　細分市場格局
2.1.4　區域發展格局
2.1.5　重點企業分析
2.1.6　技術研發狀況
2.2　全球大數據產業發展特點
2.2.1　國家戰略布局加快
2.2.2　數字基建發展地位提升
2.2.3　數字治理規則博弈激烈
2.2.4　數字貿易規則制定加快
2.2.5　數字平臺壟斷監管加強
2.3　歐盟大數據產業發展布局
2.3.1　歐盟通過《數據治理法案》
2.3.2　歐盟數字經濟發展戰略
2.3.3　歐盟數字經濟發展成效
2.3.4　產業戰略建設的相關啟示
2.3.5　歐盟布局大數據產業應用
2.3.6　歐盟大數據產業人才規劃
2.4　美國大數據產業發展分析
2.4.1　大數據發展戰略政策
2.4.2　大數據應用案例分析
2.4.3　大數據協同創新措施
2.4.4　大數據技術發展措施
2.4.5　大數據發展相關舉措
2.5　日本大數據產業發展分析
2.5.1　大數據發展歷程
2.5.2　大數據相關法規
2.5.3　大數據發展趨勢
2.5.4　大數據預防災害
2.5.5　“限定提供數據”條款
2.5.6　對我國大數據法律啟示
2.6　其他國家大數據產業發展動態
2.6.1　法國
2.6.2　韓國
2.6.3　新加坡
第三章　2022-2024年中國大數據產業發展分析
3.1　2022-2024年中國大數據產業發展綜述
3.1.1　大數據產業概念分析
3.1.2　大數據產業構建層次
3.1.3　大數據發展的必然性
3.1.4　大數據產業驅動主體
3.1.5　大數據產業發展階段
3.1.6　地區大數據產業聯盟
3.1.7　數字經濟的發展水平
3.1.8　大數據總體市場規模
3.1.9　大數據核心產業規模
3.2　中國大數據產業發展進程分析
3.2.1　法律方面
3.2.2　技術方面
3.2.3　應用方面
3.2.4　試點方面
3.2.5　人才方面
3.3　2022-2024年大數據產業競爭格局
3.3.1　大數據相關企業規模概述
3.3.2　大數據產業競爭主體分類
3.3.3　產業鏈環節競爭格局分析
3.3.4　大數據競爭企業資本層次
3.3.5　大數據投資價值百強企業
3.3.6　互聯網企業布局大數據產業
3.3.7　大數據熱點應用領域的競爭
3.3.8　大數據行業競爭狀態總結
3.3.9　大數據產業競爭趨勢展望
3.4　2022-2024年中國大數據市場供需分析
3.4.1　大數據市場供給結構分析
3.4.2　主要行業大數據需求狀況
3.4.3　企業大數據的應用及需求
3.4.4　大數據熱點領域需求分析
3.4.5　企業大數據需求趨勢分析
3.5　中國大數據產業存在的問題
3.5.1　面臨挑戰分析
3.5.2　競爭壁壘問題
3.5.3　技術發展問題
3.5.4　成本投入問題
3.5.5　數據相關問題
3.5.6　數據安全問題
3.5.7　人才供需問題
3.6　中國大數據產業的發展策略
3.6.1　相關政策建議
3.6.2　推進研發應用
3.6.3　避免過度建設
3.6.4　提高數據安全
3.6.5　地區發展思路
3.6.6　推動標準建設
3.6.7　打破信息孤島
第四章　大數據產業上游——數據源存儲層
4.1　數據基礎設施發展綜況
4.1.1　數據基礎設施的范圍
4.1.2　數據基礎設施的特征
4.1.3　數據基礎的相關企業
4.1.4　數據基礎設施的展望
4.2　數據來源層分析
4.2.1　大數據的來源渠道
4.2.2　新技術帶來數據增長
4.2.3　數據資源的網絡基礎
4.2.4　數據采集產業分析
4.2.5　數據資源獲取難度
4.2.6　數據資源開放情況
4.3　數據存儲層分析
4.3.1　大數據存儲方式
4.3.2　大數據儲存規模分析
4.3.3　大數據存儲架構分析
4.3.4　數據倉庫建設的重要性
4.3.5　新型MPP數據庫的價值
4.4　數據中心市場運行情況
4.4.1　全球數據中心建設規模
4.4.2　國內數據中心建設規模
4.4.3　國內數據中心市場規模
4.4.4　數據中心市場需求分析
4.4.5　數據中心市場競爭格局
4.4.6　數據中心硬件成本分析
4.4.7　區域數據中心建設要求
4.4.8　數據中心總體發展趨勢
4.4.9　數據中心綠色節能要求
4.4.10　數據中心布局策略分析
4.5　數據資源型企業——電信運營商
4.5.1　中國移動
4.5.1.1　企業發展概況
4.5.1.2　大數據發展優勢
4.5.1.3　大數據產品體系
4.5.2　中國電信
4.5.2.1　企業發展概況
4.5.2.2　大數據PaaS平臺
4.5.2.3　數據產業布局
4.5.3　中國聯通
4.5.3.1　企業發展概況
4.5.3.2　大數據示范項目
4.5.3.3　聯通大數據公司
4.6　數據資源型企業——BAT企業
4.6.1　阿里巴巴
4.6.1.1　企業發展概況
4.6.1.2　產品技術架構
4.6.1.3　大數據計算服務
4.6.1.4　主要大數據平臺
4.6.1.5　企業數據庫方案
4.6.2　百度公司
4.6.2.1　企業發展概況
4.6.2.2　大數據解決方案
4.6.2.3　大數據分析平臺
4.6.3　騰訊公司
4.6.3.1　企業發展概況
4.6.3.2　騰訊大數據平臺
4.6.3.3　大數據產品矩陣
4.6.3.4　大數據技術體系
第五章　大數據產業中游——數據分析處理層
5.1　大數據處理及分析技術綜況
5.1.1　大數據采集與預處理
5.1.2　數據處理框架分析
5.1.3　數據計算模式分析
5.1.4　數據分析細分領域
5.1.5　大數據分析的優劣勢
5.2　大數據分析處理產業發展進程
5.2.1　技術研發熱點
5.2.2　技術應用領域
5.2.3　產業發展狀況
5.2.4　技術發展趨勢
5.3　數據標注行業發展分析
5.3.1　市場運行綜況
5.3.2　運營模式分析
5.3.3　垂直市場分析
5.3.4　市場競爭梯隊
5.4　大數據可視化分析技術分析
5.4.1　數據可視化的基本概述
5.4.2　數據可視化的應用優勢
5.4.3　大數據可視化市場規模
5.4.4　大數據可視化市場格局
5.4.5　數據可視化的應用工具
5.4.6　數據可視化面臨的挑戰
5.4.7　數據可視化技術發展趨勢
5.5　大數據安全處理技術分析
5.5.1　大數據安全問題分析
5.5.2　大數據安全涉及的模塊
5.5.3　數據安全防護技術分析
5.5.4　數據脫敏安全控制技術
5.5.5　大數據安全防護體系分析
5.6　大數據技術擁有型企業分析
5.6.1　拓爾思
5.6.1.1　企業發展概況
5.6.1.2　大數據產品介紹
5.6.2　浪潮集團
5.6.2.1　企業發展概況
5.6.2.2　數據基礎模型
5.6.2.3　大數據創新應用
5.6.2.4　建立智慧城市平臺
5.6.2.5　推進數據社會化發展
5.6.3　華為公司
5.6.3.1　企業發展概況
5.6.3.2　大數據解決方案
5.6.3.3　大數據產業園建設
5.6.3.4　大數據產業合作
第六章　大數據產業下游——數據交易層
6.1　大數據交易層分析
6.1.1　大數據交易層細分
6.1.2　數據交易品種及類型
6.1.3　數據交易的影響因素
6.1.4　大數據交易標準體系
6.2　大數據交易市場運行狀況
6.2.1　大數據交易市場構成
6.2.2　大數據交易市場規模
6.2.3　大數據市場定價方式
6.2.4　細分大數據交易狀況
6.2.5　大數據交易場所的類型
6.2.6　大數據交易中心建設規模
6.2.7　大數據交易監管體系分析
6.2.8　大數據交易市場人才需求
6.2.9　數據交易場所的問題及對策
6.3　國際重點大數據交易平臺分析
6.3.1　Factual
6.3.2　InfoChimps
6.3.3　Microsoft Azure
6.3.4　Fujitsu
6.4　中國大數據交易平臺發展綜況
6.4.1　交易平臺經營范圍
6.4.2　交易平臺發展背景
6.4.3　主要大數據交易平臺
6.4.4　交易平臺融資動態
6.4.5　平臺未來發展策略
6.5　中國典型大數據交易平臺分析
6.5.1　貴陽大數據交易所
6.5.1.1　平臺發展概況
6.5.1.2　平臺發展優勢
6.5.1.3　平臺發展劣勢
6.5.1.4　平臺交易動態
6.5.2　上海數據交易所
6.5.2.1　平臺建立背景
6.5.2.2　平臺特點分析
6.5.2.3　承擔監管職責
6.5.2.4　合規運營重點
6.5.3　數據堂交易平臺
6.5.3.1　平臺發展概況
6.5.3.2　平臺發展優勢
6.5.3.3　平臺發展劣勢
6.5.3.4　商業模式分析
6.5.4　中關村大數據交易平臺
6.5.4.1　平臺發展概況
6.5.4.2　平臺發展優勢
6.5.4.3　平臺發展劣勢
第七章　大數據產業下游——數據應用層
7.1　大數據應用層分析
7.1.1　大數據應用層結構
7.1.2　大數據衍生應用層
7.2　大數據應用服務型企業介紹
7.2.1　百分點集團
7.2.2　明略數據
7.2.3　TalkingData
7.3　工業大數據
7.3.1　工業大數據基本概況
7.3.2　工業大數據發展階段
7.3.3　工業大數據政策環境
7.3.4　工業大數據市場規模
7.3.5　工業大數據應用案例
7.3.6　工業大數據發展前景
7.3.7　工業大數據發展問題對策
7.3.8　工業大數據未來發展機會
7.4　醫療大數據
7.4.1　醫療大數據體系分析
7.4.2　醫療大數據應用場景
7.4.3　醫療大數據市場規模
7.4.4　醫療大數據市場供需
7.4.5　醫療大數據競爭格局
7.4.6　醫療信息化投資分布
7.4.7　醫療大數據應用案例
7.4.8　醫療大數據發展問題及對策
7.4.9　醫療大數據投資機會分析
7.5　金融大數據
7.5.1　金融大數據體系分析
7.5.2　金融大數據分析市場規模
7.5.3　金融大數據應用市場結構
7.5.4　金融大數據典型應用領域
7.5.5　金融大數據創新應用領域
7.5.6　金融大數據市場競爭格局
7.5.7　金融行業大數據發展特征
7.5.8　金融大數據安全挑戰及對策
7.5.9　金融大數據未發展機會分析
7.6　交通大數據
7.6.1　交通大數據應用價值分析
7.6.2　交通大數據應用狀況分析
7.6.3　交通行業大數據應用需求
7.6.4　綜合交通運輸大數據中心建設
7.6.5　綜合交通運輸大數據發展動態
7.6.6　城市交通大數據應用產業鏈
7.6.7　交通大數據應用案例分析
7.6.8　交通大數據應用問題及對策
7.6.9　交通大數據應用未來發展展望
7.7　電信大數據
7.7.1　電信大數據的發展階段
7.7.2　電信大數據源供給規模
7.7.3　電信大數據應用需求分析
7.7.4　電信行業大數據應用情況
7.7.5　運營商大數據的應用模式
7.7.6　電信行業大數據應用案例
7.7.7　電信大數據應用痛點分析
7.7.8　電信大數據發展機會分析
7.8　零售大數據
7.8.1　零售大數據發展概況
7.8.2　零售行業數據采集方式
7.8.3　零售行業大數據應用需求
7.8.4　零售行業大數據應用案例
7.8.5　大數據下的新零售模式
7.8.6　零售大數據發展問題及對策
7.8.7　企業應用零售大數據的方向
7.9　電商大數據
7.9.1　電商大數據的主要來源
7.9.2　大數據處理對電子商務的影響
7.9.3　電子商務大數據的應用需求
7.9.4　電子商務大數據的具體應用
7.9.5　數據分析提高電商企業績效
7.9.6　全球首個電商大數據指數
7.9.7　政府重視電商大數據共享工作
7.9.8　電商大數據應用的挑戰及對策
7.10　政府大數據
7.10.1　政府數據資產基本分類
7.10.2　政府大數據的經濟價值
7.10.3　政府大數據的發展階段
7.10.4　政府大數據的發展規模
7.10.5　政府部門大數據應用案例
7.10.6　全國公安大數據發展前景
7.10.7　政府大數據信息公開需求
7.10.8　政府大數據未來發展展望
第八章　2022-2024年大數據應用軟件及設備分析
8.1　大數據應用軟件分析
8.1.1　大數據軟件構成框架
8.1.2　大數據典型軟件分析
8.1.3　智能軟件的應用價值
8.1.4　大數據軟件投資規模
8.1.5　大數據軟件發展方向
8.2　大數據硬件設備分析
8.2.1　大數據硬件構成框架
8.2.2　大數據主要硬件設備
8.2.3　大數據硬件投資規模
8.3　大數據一體機設備分析
8.3.1　大數據一體機簡介
8.3.2　大數據一體機的優劣分析
8.3.3　大數據一體機的用戶類型
8.3.4　國外競爭格局與品牌分布
8.3.5　國內市場競爭格局分析
8.3.6　國內企業競爭優劣勢分析
8.3.7　國內主流品牌及其特點
第九章　2022-2024年大數據產業發展模式探究
9.1　大數據交易模式分析
9.1.1　以數據運營方式為分類標準
9.1.2　以大數據結構化程度為分類標準
9.1.3　以數據產權轉讓形式為分類標準
9.2　大數據行業盈利模式分析
9.2.1　解決方案
9.2.2　基礎設施
9.2.3　數據產品
9.2.4　行業應用
9.3　大數據行業商業模式分析
9.3.1　B2B大數據應用模式
9.3.2　技術提供及軟件開發
9.3.3　大數據咨詢分析服務
9.3.4　大數據服務市場規模
9.3.5　大數據通用服務模式
9.3.6　自有平臺大數據分析
9.3.7　信息訂制與采購模式
9.3.8　信息數據租售模式
9.4　企業大數據商業化應用模式
9.4.1　企業大數據的基本構成
9.4.2　企業大數據商業化應用背景
9.4.3　企業大數據商業化應用層面
9.4.4　企業大數據商業化應用重點
9.4.5　企業大數據商業化應用關鍵
9.4.6　企業大數據商業化應用途徑
第十章　2022-2024年重點區域大數據行業發展分析
10.1　中國大數據產業區域發展格局
10.1.1　國家大數據綜合試驗區
10.1.2　大數據企業業務區域分布
10.1.3　地區大數據管理機構設置
10.1.4　國家重點大數據實驗室分布
10.2　大數產業區域發展指數分析
10.2.1　評估測評體系分析
10.2.2　省域發展指數排名
10.2.3　市域發展指數排名
10.2.4　主要區域發展對比
10.3　大數據產業園區發展分析
10.3.1　大數據產業園概述
10.3.2　大數據產業園區分類
10.3.3　大數據產業園分布特點
10.3.4　大數據產業園典型模式
10.3.5　產業園面臨機遇與挑戰
10.3.6　國家級新區布局大數據
10.4　京津冀大數據產業集群
10.4.1　京津冀地區經濟運行情況
10.4.2　京津冀大數據產業發展綜況
10.4.3　河北省大數據產業發展狀況
10.4.4　張家口大數據產業發展狀況
10.4.5　北京市大數據產業發展狀況
10.4.6　天津市大數據產業發展綜況
10.5　珠三角大數據產業集群
10.5.1　珠三角地區基本運行狀況
10.5.2　珠三角大數據產業發展特點
10.5.3　數據中心集群項目建設動態
10.5.4　廣東省大數據產業發展狀況
10.5.5　廣州市數據交易所正式成立
10.5.6　深圳市數據交易的發展優勢
10.6　長三角大數據產業集群
10.6.1　長三角地區經濟運行狀況
10.6.2　長三角大數據產業發展綜況
10.6.3　上海市數據集團公司成立
10.6.4　浙江省大數據產業發展狀況
10.6.5　江蘇省大數據產業發展狀況
10.7　西南大數據產業集群
10.7.1　西南地區經濟運行狀況
10.7.2　重慶市大數據產業發展狀況
10.7.3　云南省大數據產業發展動態
10.7.4　成都市大數據產業發展狀況
10.7.5　雅安市大數據產業發展狀況
10.8　其他地區大數據產業發展布局動態
10.8.1　沈陽市
10.8.2　河南省
10.8.3　山東省
10.8.4　山西省
10.8.5　湖南省
10.8.6　江西省
10.8.7　海南省
10.9　典型發展地區——貴州省大數據產業發展分析
10.9.1　貴州大數據產業發展優勢
10.9.2　貴州大數據產業惠企政策
10.9.3　貴州大數據領域投資狀況
10.9.4　貴州加快推進“東數西算”
10.9.5　貴州省數字產業發展創新
10.9.6　貴州大數據典型企業名單
10.9.7　貴陽大數據科創城發展狀況
10.9.8　貴安新區大數據應用狀況
10.9.9　貴州省大數據投資基金
第十一章　中投顧問對中國大數據產業投資價值分析
11.1　大數據產業投資價值及機會評估
11.1.1　投資價值綜合評估
11.1.2　市場投資機會評估
11.1.3　投資發展動力評估
11.1.4　投資進入時機分析
11.1.5　產業投資象項分布
11.2　大數據行業投資壁壘分析
11.2.1　競爭壁壘
11.2.2　技術壁壘
11.2.3　資金壁壘
11.2.4　政策壁壘
11.3　大數據產業投資風險及防范
11.3.1　大數據行業投資的主要風險
11.3.2　大數據行業投資風險的應對
11.3.3　大數據安全風險及防范機制
11.3.4　大數據產業投資建議與策略
11.3.5　評估大數據產業投資回報的措施
第十二章　中投顧問對中國大數據產業投融資分析
12.1　A股及新三板上市公司在大數據行業投資動態分析
12.1.1　投資項目綜述
12.1.2　投資區域分布
12.1.3　投資模式分析
12.1.4　典型投資案例
12.2　大數據行業投融資熱度分析
12.2.1　數據源及流通領域
12.2.2　軟硬件產品領域
12.2.3　應用端領域
12.3　大數據產業投融資規模分析
12.3.1　融資規模情況
12.3.2　單筆融資金額
12.3.3　融資輪次分布
12.3.4　主要融資事件
12.3.5　投資兼并特點
12.4　中國大數據產業投資項目案例
12.4.1　城市數據湖運營項目
12.4.2　大數據系統平臺項目
12.4.3　大數據產業園建設項目
12.4.4　大數據管理平臺建設項目
12.5　中國大數據產業鏈投資機會分析
12.5.1　硬件層面投資機會分析
12.5.2　軟件層面投資機會分析
12.5.3　信息服務層面投資機會
第十三章　大數據產業發展前景及趨勢
13.1　全球大數據產業發展前景及趨勢預測
13.1.1　全球大數據企業競爭趨勢
13.1.2　全球大數據產業發展趨勢
13.1.3　全球大數據產業發展熱點
13.2　中國大數據產業發展機遇及前景預測
13.2.1　數據量規模持續上升
13.2.2　大數據應用前景展望
13.2.3　大數據市場投資熱點
13.2.4　大數據市場發展重點
13.2.5　大數據人才需求預測
13.3　中國大數據產業發展趨勢展望
13.3.1　數據要素市場統一趨勢
13.3.2　數據跨境交易趨勢分析
13.3.3　大數據融合應用的趨勢
13.3.4　數據驅動工業發展變革
13.3.5　大數據關鍵技術發展趨勢
13.3.6　隱私計算多元化發展態勢
13.3.7　數據分類分級安全保障趨勢
13.3.8　數據價值評價體系構建趨勢
13.4　中投顧問對2024-2028年中國大數據產業預測分析
13.4.1　2024-2028年中國大數據產業影響因素分析
13.4.2　2024-2028年中國大數據產業規模預測
13.4.3　2024-2028年中國數字經濟規模預測
第十四章　大數據產業發展政策分析
14.1　大數據產業政策體系分析
14.1.1　大數據產業政策演變
14.1.2　大數據相關政策匯總
14.1.3　大數據安全政策分析
14.1.4　數據治理的相關政策
14.1.5　大數據相關標準分析
14.1.6　大數據政策引導領域
14.2　大數據產業應用類政策分析
14.2.1　工業大數據政策環境分析
14.2.2　金融監管數據安全管理辦法
14.2.3　醫療大數據政策總體分析
14.2.4　交通運輸大數據發展綱要
14.2.5　民航大數據建設發展意見
14.2.6　工業互聯網數據應用政策
14.2.7　政務大數據體系建設指南
14.3　大數據產業發展規劃
14.3.1　大數據成為國家規劃的高頻詞
14.3.2　“十四五”大數據產業規劃發布
14.3.3　“十四五”大數據產業相關規劃
14.3.4　新型數據中心發展行動計劃
14.4　大數據產業區域性政策及規劃
14.4.1　黑龍江大數據產業發展規劃
14.4.2　北京市數據中心發展政策
14.4.3　河南省大數據產業發展計劃
14.4.4　山東省大數據產業發展規劃
14.4.5　陜西省大數據條例審議通過
14.4.6　山西省大數據發展應用規劃
14.4.7　安徽省大數據發展條例施行
14.4.8　江蘇省大數據產業發展規劃
14.4.9　云南省大數據中心發展規劃
14.4.10　貴州省數據基礎相關規劃
14.4.11　廣西省推動數據應用意見
14.4.12　福建省大數據發展條例