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2018年大数据服务行业分析报告

2018年9月

一、行业主管部门、主要法律法规和政策 (4)

1、行业主管部门 (4)

2、行业自律组织 (5)

3、资质认证部门 (5)

4、行业主要政策法规 (6)

二、行业市场规模 (7)

三、产业链状况 (9)

1、行业产业链结构 (9)

2、上下游行业发展状况对本行业及其发展前景的影响 (9)

（1）上游市场不断扩大 (10)

（2）下游市场空间广阔 (10)

四、行业技术主要特征 (10)

1、技术创新与支撑能力不够 (11)

2、信息安全和数据管理体系尚未建立 (11)

3、人才队伍建设亟需加强 (11)

五、行业周期性、区域性和季节性特征 (11)

1、行业周期性 (11)

2、行业区域性 (12)

3、行业季节性 (12)

六、行业经营模式 (12)

七、行业利润水平的变动趋势和原因 (13)

八、行业进入壁垒 (14)

1、技术壁垒 (14)

2、行业经验壁垒 (14)

3、人才和资金壁垒 (14)

东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告

东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告规划设计/投资分析/实施方案

东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了IDC需求的不断增加。近年来，各国5G技术的发展和商用化的推广将进一步促进IDC行业爆发增长。未来，IDC行业将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。该IDC设备项目计划总投资10201.37万元，其中：固定资产投资7582.04万元，占项目总投资的74.32%；流动资金2619.33万元，占项目总投资的25.68%。达产年营业收入25582.00万元，总成本费用20319.60万元，税金及附加203.11万元，利润总额5262.40万元，利税总额6191.36万元，税后净利润3946.80万元，达产年纳税总额2244.56万元；达产年投资利润率51.59%，投资利税率60.69%，投资回报率38.69%，全部投资回收期4.08年，提供就业职位433个。本文件内容所承托的权益全部为项目承办单位所有，本文件仅提供给项目承办单位并按项目承办单位的意愿提供给有关审查机构为投资项目的审批和建设而使用，持有人对文件中的技术信息、商务信息等应做出保密

性承诺，未经项目承办单位书面允诺和许可，不得复制、披露或提供给第三方，对发现非合法持有本文件者，项目承办单位有权保留追偿的权利。 ...... IDC是数字化转型的基础设施，国内方面，我们认为在新基建的推动下，IDC行业有望迎来内生动力（云计算）和外部驱动力（产业政策）的共振。我们认为零售型业务和定制型业务长期来看皆具备发展潜力，不同公司基于各自禀赋有望走出自己的最佳成长路径。重点推荐：数据港、光环新网、奥飞数据；建议关注：宝信软件等。

2018-2019大数据行业薪酬增长率报告

2018-2019年大数据行业薪酬增长率调查报告
版权所有：薪酬网-数据部 https://www.docsj.com/doc/3e8780173.html,

序言
薪酬网（https://www.docsj.com/doc/3e8780173.html,)针对各类型企业的薪酬增值情况做了连续多年的跟踪调研，全面调研了中国地区的一线，二线，三线城市，薪酬网人力资源数据中心为企业提供涵盖薪酬调查、行业研究、绩效结构、补贴福利等各方面的专业指导建议，提供切实可行的人力资源管理方案，帮助企业战略地规划人员架构，建立适合其发展的管理机制，自成立以来已赢得数万企业的认可及好评。
对于业内企业所支付的薪酬水平来说，由于薪酬水平市场信息不透明所产生的资源浪费有两种情况：企业薪水相对于市场水平过高，薪酬水平成为企业的负担；企业薪酬水平过低，又失去对外部人才的吸引力和对内部员工的激励作用，进而造成人才短缺和流失。这两种情况都会使企业运行效率的下降，从而失去企业在市场上的竞争优势。
薪酬调查不仅使企业管理者的决策有了客观的数据支持，同时了解行业内其他企业的调薪水平、范围，项目等信息，提高了企业自身的运行效率；了解竞争对手或人才来源群体的整体收入情况；了解工资动态与发展潮流… … 总的来讲，企业依据市场水平建立自身的薪酬战略体系。通过薪酬调查将内部与外部的薪酬水平联系在一起并加以比较。在市场经济不断发展与深化的今天，企业内部的薪酬水平市场化将是大势所趋。而要想理性地确定企业自己的薪酬水平，借助于薪酬调查结果也将是不可缺少的一种方法。
中国薪酬网--数据部

目录
一、调研企业样本分析-----------------------------------------1 1. 公司性质分布 2. 公司营业额分布 3. 公司人数分布 4. 公司发展阶段分布 5. 公司地区分布 6. 各主要城市
二、薪酬增长率分析-------------------------------------------4 1. 2018总体 2. 2019预测 3. 华北地区薪酬增长率 4. 华东地区薪酬增长率 5. 华南地区薪酬增长率 6. 华中地区薪酬增长率 7. 不同企业性质薪酬增长率 8. 不同层级薪酬增长率 9. 各部门薪酬增长率 10. 不同学历薪酬增长率
三、调研概述------------------------------------------------10 1.薪酬调研简介 2.数据有效时间及薪酬口径 3.关于薪酬网

2019年大数据云计算行业分析报告

2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月

目录一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)

（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)

2018年大数据的10大趋势

2018年大数据的10大趋势 2018年大数据的10大趋势都有哪些呢？近日的2017年中国大数据技术大会（BDTC）上，《2018年大数据发展趋势预测》的主题报告出炉，该《预测》指出2018年大数据的最佳拍档概念分别是机器人和人工智能、云计算、智能计算或认知计算、数据科学、移动互联网。此外，也指出了2018年大数据的10大趋势。 1、人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点 2、数据科学带动多学科融合 3、数据学科虽然兴起，但是学科进展缓慢 4、推动数据立法，重视个人数据隐私 5、大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 6、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题

7、基于海量知识的智能是主流智能模式 8、大数据的安全持续令人担忧 9、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景 10、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术从以上的预测中，可以看出2018年，人工智能作为大数据的应用场景，二者将更加密不可分。大数据学科虽然发展起来，但是进展较缓慢，因此通过培训参与大数据工作的人仍然会比较多，成为现在大数据行业的主力军！另一方面，在大数据发展的同时，其安全问题也将越来越受关注，同时带动信息安全工程师岗位的需求增加！那么未来大数据学习和工作方向是什么呢？ Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点对应岗位：大数据开发工程师爬虫工程师数据分析师等数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科对应岗位：大数据运维工程师所以，你有没有Get到一些信息呢？在2018年只要抓住了大数据、信息安全等机遇，掌握了该项技能，2018年至于今后，你定会有一份引以为傲的工作。北大青鸟兰州优越校

大数据时代的财务经营分析

大数据时代的财务经营分析主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。（1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。（2）供应链管理涉及的基础理论供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。生产方式管理：订单生产，按库存生产。信息传递：与进行供应链协调与信息共享。（六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》【文件摘要】第一章总则第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险：（一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。（二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。（三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告中国产业信息网

什么是行业研究报告行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。行业研究报告的构成一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务行业研究是进行资源整合的前提和基础。对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。行业研究的主要任务：解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度预测并引导行业的未来发展趋势判断行业投资价值揭示行业投资风险为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告【出版日期】2015年【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元【报告编号】R331187 报告目录：前言继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

大数据开题报告

篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学本科生毕业设计（论文）开题报告题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业日期 2014年3月23日一、研究的背景及意义近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。二、研究的主要内容和主要目标主要内容研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数

工业大数据分析综述：模型与算法

摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer

2018年数据中心IDC行业分析报告

2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月

目录一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)

③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)

大数据时代的大数据管理研究报告

大数据时代的大数据管理研究摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。关键词：大数据时代；大数据管理；策略信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案前言随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

2018年大数据垂直化应用行业分析报告

2018年大数据垂直化应用行业分析报告 2018年6月

目录一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规及产业政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）国家工商总局 (5) 2、主要法律法规 (6) 3、相关产业政策 (7) （1）《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》 (7) （2）《促进大数据发展行动纲要》 (7) （3）《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 (8) （4）《大数据产业发展规划（2016-2020 年）》 (8) 二、大数据行业概述 (9) 1、大数据行业的定义 (9) 2、大数据行业的市场规模 (11) 3、中国大数据行业的发展现状与未来发展趋势 (12) （1）手机网民数量不断攀升，移动端数据价值凸显 (12) （2）APP数量持续激增，移动开发者群体不断扩大 (14) （3）国内专业SDK服务商较少，未来仍有较大发展空间 (14) （4）大数据在移动互联网营销中的运用逐渐成熟，移动营销行业前景可观 (15) （5）大数据应用逐渐加深，“大数据+”成为发展重点 (16) 三、行业竞争状况 (17) 1、行业竞争的主要特点 (17) （1）市场参与者多，市场竞争激烈 (17) （2）变现手段不断丰富，经营模式不断创新 (18) （3）跨界经营频繁，数据实力成竞争基础 (18)

2、行业主要企业 (19) （1）BAT主要推送产品 (19) ①友盟推送 (19) ②阿里云移动推送（Alibaba Cloud Mobile Push或Agoo） (19) ③信鸽推送 (20) ④百度云推送 (20) （2）手机厂商主要推送产品 (20) ①小米推送 (20) ②华为推送 (20) （3）其他第三方推送产品 (21) ①极光推送 (21) ②云巴推送 (21) （4）移动互联网营销主要企业 (21) ①品友互动信息技术有限公司 (21) ②有米科技股份有限公司 (22) ③北京力美传媒科技股份有限公司 (22) ④广州汇量网络科技股份有限公司 (22) ⑤利欧集团股份有限公司 (22) 3、行业经营模式及盈利模式 (23) 4、进入行业的主要壁垒 (24) （1）技术壁垒 (24) （2）资源壁垒 (24) （3）资金壁垒 (24) （4）品牌壁垒 (25) 四、影响行业发展的因素 (25) 1、有利因素 (25) （1）国家政策大力支持 (25) （2）市场规模迅速提升 (26)

2018年数据中心市场调研分析报告

目录第一节互联网流量红利传导路径 (6) 一、新兴互联网应用崛起，推动互联网流量持续高速增长 (7) 1、高清视频、直播等业务或成为推动互联网流量增长的主力军 (9) （1）OTT-TV 视频流量快速增加 (9) （2）新兴在线娱乐（视频直播）模式推动互联网流量规模攀升 (10) 2、物联网流量到2021 年或占全球IP 流量的5% (10) 3、云计算时数据中心东西流量成主导 (10) 二、2016 年我国移动互联网流量增速翻倍，人均流量消费水平仍远低于美国 (11) 第二节全球数据中心发展路径 (16) 一、规模上，超大型数据中心逐年增加，单体承载流量能力倍增 (17) 二、分布上，欧美商业化数据中心主要集中在中心城市，第三方服务商占主流 (19) 三、区域维度，北美市场规模最大，亚太增长速度最快 (23) 四、国家维度，美国市场规模最大，中国增长潜力最强 (23) 五、发展模式上，美国以扩建和改建为主，中国处于以新建为主的粗犷式发展期 (24) 第三节我国数据中心发展现状 (27) 第四节数据中心，光通信的下一个突破点 (30) 一、数据中心流量模型发生变化，内部架构向扁平化演进 (30) 1、数据中心流量模型发生显著变化 (30) 2、越来越多的网络扁平化需求 (30) 二、顺应数据中心网络架构新需求，脊叶网络架构应运而生 (30) 三、数据中心脊叶网络架构优势明显 (31) 四、云数据中心建设驱动光模块市场持续高景气 (32) 五、全球产业链再配臵，产业转移下的中国崛起 (35) 第五节行业相关公司分析 (39) 一、中际装备 (39) 1、位列国内光模块第一梯队，40G/100G 高端光模块优势明显 (42) 2、高品质客户资源结构，受到谷歌、亚马逊、华为、中兴等知名公司认可 (43) 3、中际装备收购苏州旭创，开启高速光模块成长之旅 (43) 二、博创科技 (44) 1、公司光无源器件业务稳定发展，DWDM 产品增长势头强劲 (45) 2、募投项目逐渐达产，强化无源光器件领域市场竞争力 (46) 3、携手美国Kaiam 公司强势进军光有源器件领域 (46) 4、加速布局高速有源器件领域 (48) 5、把握光器件技术发展趋势，积极开拓MEMS 技术平台 (49) 三、光环新网 (50) 1、收购优质标的，业绩增长明显 (51) 2、把控稀缺IDC 地域资源，不断新增机柜，巩固自身优势 (53) 3、收购中金云网，进军金融IDC 服务领域 (54) 4、携手AWS，充分打开IaaS 市场空间 (54) 5、收购无双科技，切入SaaS 市场 (55)

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分析报告一、行业所处生命周期 (3) 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年） (3) 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） (3) 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年） (3) 二、行业上下游的关系 (4) 三、行业监管体制、主要法律法规及政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）行业自律性组织 (5) 2、行业主要法律法规及政策 (6) 四、影响行业发展的因素 (7) 1、有利因素 (7) （1）大数据上升为国家战略，符合战略性新兴产业发展方向 (7) （2）信息技术不断升级推动行业持续发展 (8) （3）基于大数据进行精准管理和精确营销需求大幅上升 (8) 2、不利因素 (9) （1）数据资源短缺，技术水平不足 (9) （2）前期投资大，回报周期较长 (9) （3）高端技术人才缺乏 (9) 五、行业规模与发展趋势 (10) 六、行业风险 (12) 1、市场竞争风险 (12) 2、数据安全风险 (12) 七、行业竞争格局 (13)

1、大数据行业竞争格局 (13) 2、行业壁垒 (13) （1）人才和技术壁垒 (13) （2）资金壁垒 (14)

一、行业所处生命周期随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年）该阶段，随着大数据库等技术的进步，数据挖掘概念开始普及，越来越多的企业将信息管理作为单独的业务部门，但由于当时企业数据采集能力有限、企业信息化时间较短、本身管理软件中储备的历史数据有限，一些业内厂商推出的领先数据管理方案并不容易获得企业认可，业务尚不足以推动技术的快速进步。 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） 2008 年金融危机以后，国内企业为了尽快从业务低迷的状态中恢复，获得市场竞争优势，对商业智能（BI）以及商业分析（BA）的需求出现快速提升，主要应用在决策支持、业务优化、销售机会挖掘等领域。同时，一些业内领先企业凭借先发优势逐步拉开同行业企业的差距，企业对决策支持、预测等需求开始广泛出现。 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年）到了2012 年以后，由于企业信息化及互联网应用的日益完善，对消费者及企业内外部所积累的数据日益丰富，大数据的概念迅速为各类人群所接受。在企业领域，包括营销、风险管控、预测、客户挖

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日目录一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一：大数据概述 1.1大数据的定义大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2