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　2021-2023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　2021-2023年中國大數據產業發展分析
3.1　2021-2023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　2021-2023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　2021-2023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　大數據行業上市公司運行狀況分析
3.5.1　上市公司規模
3.5.2　上市公司分布
3.5.3　經營狀況分析
3.5.4　盈利能力分析
3.5.5　營運能力分析
3.5.6　成長能力分析
3.5.7　現金流量分析
3.6　中國大數據產業存在的問題
3.6.1　面臨挑戰分析
3.6.2　競爭壁壘問題
3.6.3　技術發展問題
3.6.4　成本投入問題
3.6.5　數據相關問題
3.6.6　數據安全問題
3.6.7　人才供需問題
3.7　中國大數據產業的發展策略
3.7.1　相關政策建議
3.7.2　推進研發應用
3.7.3　避免過度建設
3.7.4　提高數據安全
3.7.5　地區發展思路
3.7.6　推動標準建設
3.7.7　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　2021-2023年大數據應用軟件及設備分析
8.1　大數據軟件行業上市公司運行狀況分析
8.1.1　上市公司規模
8.1.2　上市公司分布
8.1.3　經營狀況分析
8.1.4　盈利能力分析
8.1.5　營運能力分析
8.1.6　成長能力分析
8.1.7　現金流量分析
8.2　大數據應用軟件分析
8.2.1　大數據軟件構成框架
8.2.2　大數據典型軟件分析
8.2.3　智能軟件的應用價值
8.2.4　大數據軟件投資規模
8.2.5　大數據軟件發展方向
8.3　大數據硬件設備分析
8.3.1　大數據硬件構成框架
8.3.2　大數據主要硬件設備
8.3.3　大數據硬件投資規模
8.4　大數據一體機設備分析
8.4.1　大數據一體機簡介
8.4.2　大數據一體機的優劣分析
8.4.3　大數據一體機的用戶類型
8.4.4　國外競爭格局與品牌分布
8.4.5　國內市場競爭格局分析
8.4.6　國內企業競爭優劣勢分析
8.4.7　國內主流品牌及其特點
第九章　2021-2023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　2021-2023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2022-2026年中國大數據產業預測分析
13.4.1　2022-2026年中國大數據產業影響因素分析
13.4.2　2022-2026年中國大數據產業規模預測
13.4.3　2022-2026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

圖表1　大數據的4V特征
圖表2　大數據的類型
圖表3　數字價值鏈模式
圖表4　大數據產業鏈
圖表5　大數據產業鏈產值分布及發展方向
圖表6　大數據關鍵技術
圖表7　中國大數據產業鏈技術層細分
圖表8　未來大數據處理的核心技術
圖表9　2017-2022年全球大數據市場規模
圖表10　2016-2022年全球大數據細分市場規模
圖表11　全球數據產生量區域分布圖
圖表12　國際主要大數據企業簡介
圖表13　全球主要大數據存儲企業
圖表14　全球主要大數據分析企業
圖表15　2013-2021年全球大數據產業技術周期
圖表16　2013-2022年全球大數據產業專利申請量及授權量情況
圖表17　截至2022年全球大數據產業專利法律狀態
圖表18　截至2022年全球大數據產業專利市場總價值及專利價值分布情況
圖表19　日本大數據發展歷程
圖表20　大數據產業構建
圖表21　2017-2021年新成立的大數據產業聯盟
圖表22　2016-2021年中國數字經濟規模
圖表23　2015-2021年我國數字經濟增速與GDP增速
圖表24　2015-2021年數字經濟占GDP的比重
圖表25　2020-2022年中國大數據產業規模
圖表26　2015-2021年中國大數據核心產業規模
圖表27　中國申請�。ㄊ�、自治區）大數據專利數量TOP10
圖表28　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單
圖表29　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續一）
圖表30　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續二）
圖表31　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續三）
圖表32　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續四）
圖表33　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續五）
圖表34　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續六）
圖表35　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續七）
圖表36　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續八）
圖表37　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續九）
圖表38　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續十）
圖表39　2021年大數據產業發展試點示范項目公示名單（續十一）
圖表40　2021年大數據人才需求崗位TOP10
圖表41　2017-2021年普通高等學校本科大數據專業新增備案數量
圖表42　2021年普通高校新增備案本科大數據相關專業數量
圖表43　大數據行業全景圖譜
圖表44　大數據企業資本層次
圖表45　2022大數據企業投資價值百強榜單
圖表46　中國大數據應用領域企業
圖表47　中國大數據行業的競爭狀態總結
圖表48　互聯網行業大數據應用場景
圖表49　電信行業大數據應用場景
圖表50　金融行業大數據應用場景
圖表51　制造行業大數據應用場景
圖表52　企業現有的數據規模
圖表53　企業數據類型的構成
圖表54　大數據時代企業所能感覺到的數據變化
圖表55　目前企業處理大數據所面臨的問題
圖表56　企業對大數據的態度和認知
圖表57　企業在線則大數據平臺時所考慮的因素
圖表58　大數據行業上市公司名單（前20家）
圖表59　2017-2021年大數據行業上市公司資產規模及結構
圖表60　大數據行業上市公司上市板分布情況
圖表61　大數據行業上市公司地域分布情況
圖表62　2017-2021年大數據行業上市公司營業收入及增長率
圖表63　2017-2021年大數據行業上市公司凈利潤及增長率
圖表64　2017-2021年大數據行業上市公司毛利率與凈利率
圖表65　2017-2021年大數據行業上市公司營運能力指標
圖表66　2017-2021年大數據行業上市公司成長能力指標
圖表67　2017-2021年大數據行業上市公司銷售商品收到的現金占比
圖表68　企業在數據安全與治理建設方面擔心的問題
圖表69　市場上大數據技術類人才招聘數量占比及求職人數占比
圖表70　主要城市大數據就業市場活躍度
圖表71　大數據行業求職者學歷與招聘需求占比
圖表72　大數據產業招聘及求職期望薪水分布
圖表73　疫情下各行業大數據應用問題
圖表74　疫情后不同類型大數據業務機遇預測
圖表75　互聯網大數據防疫行業的亮點及挑戰
圖表76　信息安全、數據資源整合是疫情下電信大數據亟需突破關鍵點
圖表77　應急指揮平臺、疫情防控大數據平臺等成為疫情下政府大數據建設重點
圖表78　工業大數據解決疫情下物資流通、企業復產復工難等問題
圖表79　金融大數據助力政府高效發放消費券
圖表80　無接觸醫療、影像識別是疫情下醫療大數據應用的熱點方向
圖表81　數據基礎設施
圖表82　數據基礎設施“橫向融合”與“縱向融合”
圖表83　數據基礎支撐型企業
圖表84　數據平臺型企業
圖表85　中國大數據產業鏈數據源細分
圖表86　2018-2021年中國網民規模和互聯網普及率
圖表87　2018-2021年手機網民規模及其占網民比例
圖表88　2012-2020年地方政府數據開放平臺上線情況
圖表89　MPP架構圖
圖表90　2016-2020年中國大數據計算與存儲市場規模分析
圖表91　MPP與Hadoop技術融合的產品架構圖
圖表92　2015-2020年全球超大規模數據中心數量
圖表93　2017-2022年全球數據中心市場規模
圖表94　2017-2022年我國數據中心機架規模
圖表95　2017-2022年我國數據中心市場規模
圖表96　不同場景下的異構算力需求
圖表97　2021年中國數據中心主要建設企業的基本信息
圖表98　中國數據中心市場競爭層次
圖表99　中國數據中心企業區域分布熱力圖
圖表100　數據中心IT硬件成本結構
圖表101　全國一體化算力網絡國家樞紐八大節點（“東數西算”工程）
圖表102　截至2020年算力網絡國家樞紐節點地區數據中心情況
圖表103　2018-2020年部分企業在貴州、內蒙古、甘肅、寧夏建設數據中心情況
圖表104　飛天大數據平臺的完整架構
圖表105　iDB產品核心功能架構圖
圖表106　百度大數據+平臺
圖表107　九寨溝景區客流量預測系統
圖表108　峨眉山景區游客七日去向展示
圖表109　利用大數據進行在線精準營銷的效果
圖表110　騰訊大數據平臺的核心模塊
圖表111　Gaia主要結構
圖表112　TDBank的處理系統
圖表113　TDBank運行流程
圖表114　騰訊分布式數據倉庫
圖表115　Spark VS Mapreduce
圖表116　TRC運作流程
圖表117　騰訊云大數據產品矩陣
圖表118　騰訊SuperSQL系統架構
圖表119　騰訊大數據運營分析及應用體系架構
圖表120　典型大數據計算模式與系統
圖表121　數據分析細分領域和具體技術
圖表122　Palantir旗下兩大產品涉及領域
圖表123　大數據技術關注度
圖表124　數據處理器產業鏈圖譜
圖表125　數據處理器競爭格局
圖表126　參數服務器工作原理
圖表127　中國數據標注行業競爭梯隊
圖表128　2017-2026年中國數據可視化平臺市場規模（按營收計）及預測
圖表129　大數據可視化重點企業
圖表130　大數據安全涉及模塊
圖表131　華為鯤鵬大數據的典型配置方案
圖表132　中國大數據產業鏈交易層細分
圖表133　可交易的數據品種及類型
圖表134　影響數據交易的四大因素
圖表135　大數據交易標準體系
圖表136　2016-2020年大數據流通交易市場規模統計
圖表137　全國累計設立數據交易中心（所）統計清單
圖表138　部分大數據交易所數據交易規則
圖表139　大數據交易產業主要人才需求
圖表140　數據堂商業模式
圖表141　中國大數據產業鏈大數據衍生層細分
圖表142　工業大數據分類
圖表143　國內工業大數據發展史
圖表144　我國工業數字化轉型的政策體系
圖表145　2020-2025年我國工業大數據市場規模發展趨勢
圖表146　卡奧斯平臺架構
圖表147　卡奧斯數據湖平臺
圖表148　中國綠色低碳的工業體系
圖表149　工業大數據應用痛點及未來發展機會
圖表150　醫療業大數據產業鏈
圖表151　醫療數據來源
圖表152　醫療數據的特性
圖表153　醫療大數據的用途
圖表154　醫療大數據企業
圖表155　2017-2022年中國醫療服務大數據解決方案市場規模
圖表156　健康醫療大數據的使用人群
圖表157　2015-2021年中國醫療信息化投資總額
圖表158　2020年中國醫療信息化投資結構情況
圖表159　醫療大數據領域的行業機會點
圖表160　金融大數據產業鏈
圖表161　大數據金融的場景應用
圖表162　大數據智能洞察金融業
圖表163　金融行業客戶的重要性
圖表164　大數據洞察推動民生銀行的轉型與創新
圖表165　大數據預測金融欺詐
圖表166　2016-2021年中國金融大數據分析行業市場規模及預測
圖表167　中國金融行業大數據投資結構
圖表168　金融大數據發展痛點及機會
圖表169　智能交通的數據處理體系
圖表170　交通大數據應用領域示意圖
圖表171　中國大數據城市交通應用產業鏈
圖表172　大數據在滴滴出行中的應用
圖表173　電信大數據發展階段
圖表174　電信運營商大數據應用
圖表175　100M速率以上、1000M速率以上的固定互聯網寬帶接入用戶情況
圖表176　物聯網終端用戶情況
圖表177　移動互聯網累計接入流量及增速情況
圖表178　移動互聯網接入月流量及戶均流量（DOU）情況
圖表179　移動電話用戶增速和通話時長增速情況
圖表180　移動短信業務量和收入同比增長情況
圖表181　廣東移動使用的Apache Hadoop軟件的英特爾分發版
圖表182　線下零售大數據產業鏈
圖表183　線上零售大數據產業鏈
圖表184　政府大數據各階段發展特點
圖表185　2021年中國數字政府大數據管理平臺市場份額
圖表186　中國各政府機構大數據應用
圖表187　政府大數據應用痛點及機會點
圖表188　應用軟件-大數據軟件行業上市公司名單
圖表189　2017-2021年應用軟件-大數據軟件行業上市公司資產規模及結構
圖表190　應用軟件-大數據軟件行業上市公司上市板分布情況
圖表191　應用軟件-大數據軟件行業上市公司地域分布情況
圖表192　2017-2021年應用軟件-大數據軟件行業上市公司營業收入及增長率
圖表193　2017-2021年應用軟件-大數據軟件行業上市公司凈利潤及增長率
圖表194　2017-2021年應用軟件-大數據軟件行業上市公司毛利率與凈利率
圖表195　2017-2021年應用軟件-大數據軟件行業上市公司營運能力指標
圖表196　2021-2022年應用軟件-大數據軟件行業上市公司營運能力指標
圖表197　2017-2021年應用軟件-大數據軟件行業上市公司成長能力指標
圖表198　2021-2022年應用軟件-大數據軟件行業上市公司成長能力指標
圖表199　2017-2021年應用軟件-大數據軟件行業上市公司銷售商品收到的現金占比
圖表200　大數據軟件主要類別
圖表201　大數據硬件產業鏈
圖表202　典型大數據服務應用比較
圖表203　企業大數據的構成
圖表204　大數據在企業級的應用方面
圖表205　八大國家大數據綜合試驗區分布
圖表206　中國大數據企業業務區域布局
圖表207　省市級大數據管理局
圖表208　國家級大數據重點實驗室
圖表209　大數據產業發展指數指標體系
圖表210　大數據產業發展指數省級得分熱力
圖表211　大數據產業發展指數省份排名情況
圖表212　省份總指數得分與各一級指標排名（前5名）
圖表213　大數據產業發展指數城市級排名（前20名）
圖表214　大數據產業發展指數城市排名散點圖
圖表215　領先城市各領域指數雷達圖
圖表216　領先城市各一級指標近三年排名變動
圖表217　大數據產業發展指數城市得分熱力圖
圖表218　四大城市群熱力地圖
圖表219　城市群各領域指標雷達圖
圖表220　大數據產業園分布特點
圖表221　國家級新區布局大數據產業
圖表222　2022年西南地區GDP規模
圖表223　重慶市大數據產業企業年齡分布結構
圖表224　重慶市大數據產業企業所屬國民經濟行業分布
圖表225　重慶市大數據產業企業注冊資本分布情況
圖表226　重慶市大數據產業企業區縣分布結構
圖表227　重慶市大數據產業專利整體情況
圖表228　五地大數據產業融資情況
圖表229　重慶市大數據產業龍頭企業
圖表230　貴州省大數據企業TOP50名單（排名不分先后）
圖表231　中投顧問投資價值綜合評估：大數據
圖表232　中投顧問大數據產業市場機會整體評估表
圖表233　中投顧問大數據產業市場機會矩陣
圖表234　中投顧問投資發展動力評估：大數據
圖表235　中投產業投資進入時機：大數據產業
圖表236　中投產業生命周期：大數據產業
圖表237　大數據產業投資象項
圖表238　中投顧問進入壁壘評估：大數據
圖表239　中投顧問投資機會箱：大數據產業
圖表240　2020年A股及新三板上市公司大數據行業投資規模
圖表241　2020年A股及新三板上市公司大數據行業投資項目區域分布（按項目數量分）
圖表242　2020年A股及新三板上市公司大數據行業投資項目區域分布（按投資金額分）
圖表243　2020年A股及新三板上市公司大數據行業投資模式
圖表244　2021年A股及新三板上市公司在大數據行業投資項目列表
圖表245　2022年A股及新三板上市公司在大數據行業投資項目列表
圖表246　大數據資源、數據基礎設施及數據安全領域投資熱點
圖表247　大數據軟硬件產品領域投資熱點
圖表248　大數據企業應用和行業應用端領域投資熱點
圖表249　2010-2022年中國大數據產業融資整體情況
圖表250　2010-2022年中國大數據產業投融資單筆融資情況
圖表251　2015-2022年中國大數據產業投融資輪次情況-按事件數量
圖表252　2022年中國大數據產業投融資事件匯總（一）
圖表253　2022年中國大數據產業投融資事件匯總（二）
圖表254　2022年中國大數據產業投融資事件匯總（三）
圖表255　2022年中國大數據產業投融資事件匯總（四）
圖表256　2022年中國大數據投融資行業分布情況
圖表257　2017-2022年中國大數據產業股權及債權融資事件分布
圖表258　2022年中國大數據產業兼并重組事件類型分布
圖表259　中國大數據產業兼并重組部分案例分析
圖表260　引力傳媒大數據管理平臺整體架構圖
圖表261　2017-2026年全球及中國數據量規模
圖表262　數字經濟下大數據市場未來投資熱點
圖表263　全國統一數據要素市場正加快培育和建設
圖表264　大數據融合應用重點
圖表265　工業發展新模式新業態
圖表266　隱私計算的主要技術
圖表267　隱私計算典型應用場景
圖表268　數據安全相關頂層設計
圖表269　數據分類分級管理
圖表270　中投顧問對2022-2026年中國大數據產業規模預測
圖表271　中投顧問對2022-2026年中國數字經濟規模預測
圖表272　大數據產業政策的演變
圖表273　國家層面大數據相關政策匯總（一）
圖表274　國家層面大數據相關政策匯總（二）
圖表275　國家層面大數據相關政策匯總（三）
圖表276　數據安全政策
圖表277　大數據國家標準匯總
圖表278　大數據行業標準匯總
圖表279　大數據地方標準匯總
圖表280　大數據政策引導的主要方面
圖表281　部分�。ㄊ�、區）數據管理辦法
圖表282　工業大數據重點建設任務
圖表283　“大數據”和“數據”出現頻次對比
圖表284　“十四五”發展綱要對大數據的規劃