2019大数据行业调查分析可行性研究报告
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告1.定义大数据是指数据量太大，速度太快，处理能力太弱而难以处理的数据。
它是由于科技的发展、互联网的普及、信息化的进程、社交媒体的活跃等因素而迅速崛起。
大数据技术可以帮助我们更好地理解和分析世界，为企业、政府等提供决策支持。
2.分类特点大数据可以分为三大类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：具有清晰、规范的数据格式。
半结构化数据：具有较强的结构特征，但不完全符合固定格式的数据。
非结构化数据：不具有固定的结构和格式，如社交媒体、图片、音频等。
3.产业链大数据产业链包括硬件、软件、数据开发、数据服务和数据应用。
其中，硬件包括数据存储、数据处理和数据传输等设备；软件包括数据库、大数据分析平台、数据挖掘等；数据开发则是数据的收集、清洗和预处理等；数据服务则是将数据分析后提供相关服务；数据应用则是大数据在各行业中的应用，如金融、医疗、教育等。
4.发展历程大数据的发展历程可分为三个阶段：第一阶段：数据的爆发时期，主要是由于互联网的发展而产生大量数据，但缺乏处理技术。
第二阶段：技术的发展时期，主要是由于技术的进步，如分布式计算、云计算等，使得处理大数据变得更加容易。
第三阶段：应用的普及时期，主要是由于大数据技术的不断成熟，使得大数据应用逐渐普及。
5.行业政策文件国家“十三五”规划纲要中指出，要推动大数据产业集群发展，建设国家大数据综合试验区、互联网+智能制造创新发展试点等国家重大工程。
相关政策的出台促进了大数据行业的发展。
6.经济环境随着互联网的不断普及和经济的快速发展，大数据加速走进了人们的生活和工作领域。
截至2019年，大数据市场规模已超过1000亿元，成为经济发展的新动能之一。
同时，随着人工智能技术的不断发展，大数据行业市场潜力巨大。
7.社会环境大数据技术具有广泛的社会意义。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为国家政治、经济、科技等领域提供决策支持，为企业提供市场分析、用户画像等服务，为社会公共安全和环保提供预防和预测。
大数据分析在企业决策中的可行性分析报告
大数据分析在企业决策中的可行性分析报告随着信息化和数字化的快速发展，大数据分析已经成为企业决策中一个重要的利器。
本文将从可行性的角度对大数据分析在企业决策中的应用进行深入分析。
一、背景介绍大数据是指数据量巨大、种类繁多，处理方式传统的数据处理软件不再适用的数据集合。
大数据分析是利用先进的技术手段对大数据进行有效的挖掘、分析和利用，为企业在发展中提供有力支持。
二、企业决策的需求企业在发展中需要对外部环境和内部资源进行全面的分析，以制定正确的战略决策。
传统的数据分析方法难以处理大规模数据，因此需要引入大数据分析技术。
三、大数据分析的优势1. 数据全面性：大数据分析可以涵盖全球各个领域的庞大数据，提供更为全面的信息。
2. 数据实时性：大数据分析可以实时获取数据并进行分析，使企业能够快速响应市场变化。
3. 数据精准性：基于大数据分析的结果更为准确，能够帮助企业减少决策风险。
四、大数据分析在企业决策中的应用1. 市场营销决策：通过大数据分析可以更好地了解消费者的需求和行为，制定精准的市场营销策略。
2. 生产运营决策：大数据分析可以帮助企业对生产过程进行优化，提高生产效率和质量。
3. 人力资源管理：通过大数据分析可以更好地评估员工绩效，制定科学的人才培养计划。
五、大数据分析的挑战和应对措施1. 数据安全性：大数据分析涉及大量敏感数据，企业需要加强数据安全保护。
2. 人才需求：大数据分析需要专业人才进行分析和处理，企业需要不断提升员工的数据分析能力。
3. 技术投入：大数据分析需要大量的技术投入，企业需要制定合理的技术开发计划。
六、结论大数据分析在企业决策中的可行性已经得到广泛认可，可以为企业提供更为全面、准确的数据支持。
但是在应用过程中仍然需要企业加强数据安全管理、培养专业人才并增加技术投入，以确保大数据分析在企业决策中发挥最大的效益。
大数据技术行业现状调研报告
大数据技术行业现状调研报告随着信息化和数字化进程的加速推进，大数据技术逐渐成为人们关注的热门领域。
本文基于对国内外大数据技术现状的调研，并结合相关实例进行分析，旨在探究大数据技术在各行各业的应用现状，为相关从业人员提供参考。
一、大数据技术发展概述近年来，大数据技术的快速发展引起了广泛关注。
根据统计数据，2019年全球大数据市场规模达到189亿美元，预计到2022年将达到274亿美元。
大数据技术的发展主要经历了以下几个阶段：1.数据量爆发引爆行业发展。
随着移动互联网、物联网等技术的快速普及，数据增长速度愈发迅猛，在数据资源超过常规处理能力的情况下，大数据技术得以迅速发展起来。
2.大数据应用落地实现商业价值。
大数据技术应用场景不断丰富，其中包括金融、医疗、交通等领域，企业可以通过大数据技术智能化运营，提升生产力和效率。
3.大数据技术不断升级，提高技术层面。
随着大数据领域的快速发展，人工智能、机器学习等技术逐渐渗透进大数据技术中，数据的分析、挖掘等能力也得到进一步强化。
二、大数据技术应用现状1.金融行业金融行业是大数据技术最早应用的领域之一。
通过大数据技术，金融从业者可以高效地对客户信息进行分类和匹配，而且大数据技术可以不间断地监控交易和交易风险，大幅度提高了金融机构的运营效率。
日本富士通公司在金融风控领域具有广泛的应用经验，它们利用大数据技术分析企业的综合赢利能力，然后评估风险。
2.电子商务大数据技术对电子商务的加持，推动电商行业发展到了一个新的高度。
通过大数据技术，电子商务的从业者可以更好地为客户提供个性化的服务。
例如，阿里巴巴利用大数据技术分析用户的购买历史和行为习惯，为用户提供个性化的购物推荐。
3.物流行业大数据技术的发展也对物流行业产生了重大的影响。
通过大数据技术，物流企业可以高效地跟踪和管理各种运输过程，优化物流路线，提高配送效率。
例如，顺丰利用大数据分析算法优化线路，实现货车全网运输成本下降10%以上。
大数据项目可行性研究报告
大数据项目可行性研究报告一、项目背景现如今，互联网技术的迅猛发展，使得海量的数据不断涌现，同时各种业务活动需要处理以及分析这些数据。
而大数据技术的出现，为处理海量数据提供了解决方案。
因此，大数据项目的可行性研究显得尤为重要。
本报告将对大数据项目的可行性进行详细研究分析。
二、项目目标本大数据项目的目标是利用大数据技术，对企业在市场营销活动中获取的大量数据进行深入分析，从而为企业的决策制定提供数据支持。
通过对市场环境、竞争对手和消费者行为的深入研究，提供精准的市场定位和精准的用户画像，以便企业能够更好地制定营销策略，提高市场竞争力。
三、可行性分析1.技术可行性大数据技术已在各个领域得到广泛应用，并且已经形成了成熟的体系架构，从数据的采集、存储、处理到应用的展示等环节都有相应的解决方案。
因此，技术上的实施是可行的。
2.经济可行性大数据项目的实施需要投入大量的设备和人力成本，同时还需要针对具体业务需求进行定制化开发，这都需要一定的经济支持。
通过分析市场潜力和预期收益，对投入产出进行经济评估，并与管理层进行讨论确定项目投资额度。
3.时间可行性四、项目计划1.需求调研对市场营销活动的需求进行调研，了解企业对大数据项目的期望和目标。
2.数据采集通过各类渠道进行数据采集，包括市场调研、用户行为分析等。
3.数据清洗与预处理对采集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、处理缺失值等。
4.数据分析与挖掘利用大数据技术对清洗后的数据进行分析和挖掘，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法。
5.结果展示与应用将分析挖掘得到的结果进行展示和应用，为企业的决策提供数据支持。
五、可行性风险及对策1.技术风险在项目实施过程中，可能会遇到技术难题，比如数据采集困难、处理速度慢等。
应建立技术团队，及时解决技术问题，确保项目按计划顺利进行。
2.经济风险在投入大量资源进入项目之前，需要进行充分的经济评估和风险分析，规避潜在的经济风险。
同时，可以考虑寻找合作伙伴共同承担项目投资和风险。
大数据可行性分析
大数据可行性分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据，大数据更是备受关注。
那么，大数据在实际应用中的可行性究竟如何呢？大数据的定义和特点，首先得搞清楚。
简单来说，大数据就是海量的、多样化的数据集合，这些数据的规模巨大、类型繁多、处理速度快，而且价值密度相对较低。
这意味着要从海量的数据中提取有价值的信息并非易事。
从技术层面来看，大数据的可行性需要考虑多个因素。
存储就是一个关键问题。
大量的数据需要巨大的存储空间，传统的存储方式往往难以满足需求。
不过，随着云计算技术的发展，云存储为大数据提供了更为灵活和可扩展的存储解决方案。
数据处理能力也是至关重要的。
处理大数据需要高效的计算资源和强大的算法。
分布式计算框架，如 Hadoop 和 Spark，能够实现对大规模数据的并行处理，大大提高了处理效率。
但同时，这也对技术团队的能力提出了较高要求，需要他们熟悉这些技术框架，并能够进行有效的配置和优化。
数据质量是影响大数据可行性的另一个重要因素。
数据可能存在缺失、错误、重复等问题，如果不进行有效的清洗和预处理，可能会导致分析结果的偏差甚至错误。
而且，数据的来源多样，格式不一，如何将这些异构的数据整合起来也是一个挑战。
在经济方面，实施大数据项目需要投入大量的资金。
包括硬件设备的购置、软件的授权、技术人员的招聘和培训等。
对于一些中小企业来说，这可能是一个沉重的负担。
然而，如果能够合理规划，通过大数据带来的效率提升、成本降低和业务增长等收益，有可能远远超过前期的投入。
从应用场景来看，大数据在很多领域都展现出了巨大的潜力。
在市场营销中，通过对消费者行为数据的分析，可以实现精准营销，提高营销效果和客户满意度。
在医疗领域，利用大数据分析疾病的流行趋势、药物疗效等，有助于提高医疗质量和资源分配效率。
在交通领域，基于大数据的智能交通系统能够优化交通流量，减少拥堵。
不过，大数据的应用也并非一帆风顺。
隐私和安全问题是人们关注的焦点。
大数据行业分析报告范文
大数据行业分析报告范文1. 引言大数据是指在传统数据处理软件和工具无法处理的数据规模，速度和多样性的数据集。
随着互联网和信息技术的发展，大数据技术和应用越来越受到关注。
本报告将对当前大数据行业进行分析，包括市场规模、发展趋势、应用领域等方面的内容。
2. 市场规模分析大数据行业的市场规模持续增长。
根据国际市场研究机构IDC的数据，2019年全球大数据市场规模达到了xx亿美元，较上一年增长了xx%。
预计到2025年，市场规模将达到xx亿美元，年均增长率约为xx%。
可以看出，大数据行业具有很大的发展潜力。
3. 发展趋势分析3.1 人工智能与大数据的结合人工智能（AI）作为大数据的重要应用领域之一，与大数据技术的结合将推动行业进一步发展。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以为人工智能提供更为丰富的数据支持，提高智能系统的性能和应用效果。
因此，人工智能与大数据的结合将成为未来的发展方向。
3.2 云计算与大数据的融合云计算作为一种新兴的计算模式，将大大改变大数据的存储和处理方式。
云计算基于互联网提供资源的共享和可扩展性，能够满足大数据处理的需求。
随着云计算技术的不断发展，大数据与云计算的融合将进一步加强，为大数据行业带来更多的机遇和挑战。
3.3 数据隐私与安全保护随着大数据的发展，数据隐私和安全问题成为一个不可忽视的问题。
大数据的应用离不开个人信息的收集和处理，因此数据隐私保护和安全防护措施显得尤为重要。
未来，随着数据泄露和侵权问题的不断暴露，数据隐私与安全保护将成为大数据行业面临的重要挑战。
4. 应用领域分析大数据技术的应用领域广泛，目前已在各个行业得到应用。
4.1 金融领域在金融领域，大数据可以通过分析大量的金融数据，提供精确的风险评估和投资建议，帮助金融机构做出更明智的决策。
另外，大数据还可以应用于反欺诈、信用评估、智能风控等方面，提高金融的效率和安全性。
4.2 零售领域在零售领域，大数据可以通过分析顾客购买习惯和喜好，进行精准的商品推荐和营销活动，提高销售额和顾客满意度。
中国大数据分析平台行业研究报告
中国大数据分析平台行业研究报告一、引言随着互联网时代的到来，大数据成为推动经济社会发展的重要驱动力。
在这个时代，大数据分析平台的兴起为企业提供了更加全面、精准的商业智能解决方案。
本报告旨在对中国大数据分析平台行业进行深入研究，揭示其发展现状、趋势以及面临的挑战。
二、市场概况1.市场规模中国大数据分析平台行业自2008年发展至今，市场规模呈现快速增长的趋势。
据统计数据显示，2019年中国大数据分析平台行业市场规模达到500亿元，预计到2025年将达到2000亿元。
2.市场竞争格局目前，中国大数据分析平台行业竞争激烈，主要的参与者包括国内外知名科技企业以及一些新兴创业公司。
腾讯、阿里巴巴、百度等公司凭借其技术实力和市场份额在行业中占据主导地位，但也面临来自国际竞争对手的挑战。
三、行业发展趋势1.人工智能与大数据融合随着人工智能技术的不断发展，大数据分析平台将更加注重与人工智能的融合。
未来，人工智能将成为大数据分析平台的核心驱动力，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。
2.云计算技术的应用云计算技术的兴起为大数据分析平台的发展提供了强大的支持。
通过云计算技术，大数据分析平台可以实现高效、灵活的数据存储和计算能力，大幅降低企业的运营成本和维护成本。
3.行业应用场景多元化随着大数据分析平台技术的成熟以及各行业对数据分析需求的增长，行业应用场景将进一步多元化。
金融、零售、制造等传统行业将成为大数据分析平台的主要应用领域，同时新兴行业如医疗健康、物联网等也将迎来快速发展。
四、发展机遇与挑战1.政策利好中国政府多次出台政策支持大数据行业发展，为大数据分析平台提供了良好的发展环境和政策支持。
2.数据安全与隐私问题随着大数据时代的到来，数据安全和隐私问题成为了大数据分析平台发展面临的重要挑战。
平台企业需要加强数据安全保护，建立完善的数据隐私管理机制。
3.技术创新和人才培养大数据分析平台行业的发展离不开技术创新和人才的培养。
2019年中国大数据产业市场分析：发展进程显著,四大建议解决五大发展挑战问题
2019年中国大数据产业市场分析：发展进程显著，四大建议解决五大发展挑战问题我国大数据产业发展得如何?未来发展存在哪些机遇和挑战?随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。
无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。
因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。
一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。
但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。
我国大数据究竟发展得如何?未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战?一、中国大数据产业进展显著过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。
五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
1、在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。
自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。
在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。
《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。
十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。
卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。
截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。
可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
2、在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。
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行业分析
目标用户洞察
核心观点
对标研究
13
MobData汽车行业解决方案示例
汽车行业解决方案核心思路全貌图
宏观认知
行业分析
微观洞察
目标用户洞察
观点提炼
核心观点
知己知彼
对标研究
市场大环境
汽车市场大环境
乘用车市场大环境
基本画像
行业趋势分析
竞争对手产销量 分析
媒介偏好
营销推广建议
竞争对手用户画 像分析
• 需求端持续低迷，导致工业生产继续 放缓，同时价格端压力巨大；
• 截 至 到 2018 年 12 月 ， 制 造 业 PMI49.4%，已跌破荣枯线。
• 楼市调控政策不断从紧，2018年整体 呈 现“明显严调控”；
• 市场洗牌年，2018年1-10月以来房企 累计项目股权出售动态就达到了473条， 比去年同期增长22%；
存储设备
计算设备
一体机
网络/安全 …
数据源
Source：贵阳大数据交易所《2016年中国大数据交易产业白皮书》，MobData研究院自行绘制
大数据衍生层
大数据咨询 大数据金融 互联网基金 互联网理财 大数据标准 大数据知识
库
8
大数据产业市场规模预测
预测到2020年，行业整体规模超万亿，应用层是主要细分市场
企业基础活动（财务、计划）
人力资源管理
研究与开发
物资采购
生产
发货 内勤
销售
利 润
售后 服务
精准营销
消费者 使用意见洞察
注：选用波特价值链分析模型作为企业运营流程的展示
6
大数据的企业应用场景
营销分析、客户分析和内部运营管理分别是排名前三的应用场景
63.2% 61.7%
企业大数据应用场景
2016
2017
2019大数据行业 研究报告
目录
1. 2019年大数据行业发展背景 2. 大数据+管理咨询行业解决方案
1
Part One
2019年大数据行业发展背景
3
2018年，经济寒冬
2018中美贸易战加剧经济寒冬，2019企业面临更加严峻的挑战
制造业：关税“竞赛”，中美两国制造业均备受煎熬
金融业：股票、现货、外汇等出现不同程度跌幅
• 裁员潮：大厂宣布“停止社招”，应届生 到 手 的 offer 又 废 了 ， 裁 员 从 试 用 期 裁 起……
房地产业：融资环境趋紧，进一步市场洗牌
互联网业：部分企业风口坠落，年底行业深陷裁员潮
Source：国家统计局； MobData研究院整理
4
经济的不确定性促使企业增加信息支出
企业对外部局势洞若观火，有助于其避风险、保收益
中国大数据产业总体规模及增速
产业整体规模（亿元）
增长率
63.0%
46.9%
41.5%
68.0%
58.7%
45.4%
13626
9374
1038
1692
2485
3517
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
5907
2014
2015
2016 2017E 2018E 2019E 2020E
Source：贵阳大数据交易所《2016年中国大数据交易产业白皮书》
中美 贸易战
• 股票：截至2018.12.28，三大股指全年跌 幅均超20%；
• 现货：2018年年初至10月份，全年跌幅 19.2%；
• 外 汇 ： 2018 年 全 年 外 汇 储 备 一 共 下 降 672.37亿美元；
• 2018年，P2P网贷迎来“爆雷潮”；共 享 单车遭遇“生死劫”；游戏行业版号 开始 限发……
方案
用户画像 解决方案
大数据
BIG DATA
2
Part Two
大数据咨询行业解决方案
以汽车行业为例
11
大数据咨询的行业应用
汽车行业
零售行业
房地产行业
游戏行业
金融行业
医疗健康 行业
运动健身 行业
宠物行业
手机行业
旅游行业
教育培训 行业
…… ……
咨询行业
娱乐行业
12
大数据咨询的解决方案
以MobData汽车行业解决方案为示例 内容
顶层设计
市场规模
汽车市场产销量分析
乘用车、新能源等市场产销量 分析
地域分布
财产收入
竞争力评估
其他
竞争对手战略分 析
竞争对手用户偏 好分析
基层首创
14
MobData汽车行业解决方案示例
行业分析——从市场大环境、主要玩家、竞争态势等多维度洞察行业发展
汽车相 关政策 分析
行情 洞察
车系结 构分析
产销情 况分析
经济不确定性对哪些因素产生不利影响？
投资
就业
消费
在不确定的经济形势下，信息支出成为企业的刚性需求
• 信息支出是刚性需求：有些支出能省则省，有些 支出却恰好转变为了刚性需求。企业增加信息支 出，对外部局势洞若观火，有助于其避风险、保 收益。
• 信息支出的市场规模：根据普华永道报告，行业 信息支出预计将以5.3%的年复合增长率增长， 在2020年达到13.6亿美元的市场规模。
趋势 预判
汽车市场 整体情况
分析
新能源 汽车发
展
15
MobData汽车行业解决方案示例
用户洞察——多维度展示用户特征，纵向构建个体画像大厦
ta是谁 ta在哪里
用户的年龄、性别、学历、职业、婚否、未成年子女年龄…… 城市等级、省份、城市分布、商圈、办公楼、小区……
虽然大环境不乐观，但信息支出有助于企业实现发展目标
头部企业
垄断地位
中小型企业
梯队上升
大型企业
大而不倒
创业公司
脱颖而出
Source：普华永道
5
严峻的外部环境倒逼企业提高精细化运营能力
大数据是企业修炼基本功的有力工具
战略决策 支持
精准 人才匹配
目标群体 偏好洞察
提高产品 供应效率
进料 内勤
企业内部运营流程
工业大数据
文化旅游 大数据
大数据应用层
交通大数据
农业大数据
金融大数据
医疗大数据
大数据交易层
运营商 …
大数据
大数据 资产评估
数据采集
大数据 采集设备
大数据信托
大数据指数
大数据期货
大数据融资
大数据确权
大数据托管 …
预处理
大数据技术层
大数据存储 管理
数据分析挖 掘
大数据硬件支撑层
数据安全
大数据可视 …
化
传输设备
2020 年中国大数据细分市场占比
4.0%
5.0%
15.0%
17.5% 18.5%
40.0%
应用层规模 衍生层规模 硬件层规模 技术层规模 数据源规模 交易市场规模
9
大数据应用的未来热门方向
大数据+管理咨询=大数据咨询，为企业提供“有数”的咨询服务
管理咨询
大数据
行业研究 解决方案
竞争对手 分析解决
55.3% 50.2%
50.7% 48.4%
23.4% 22.6%
2.3% 0.8%
营销分析
客户分析
内部运营管理
供应链管理
其他
Source：中国信息通信研究院《中国大数据发展调查报告（2018年）》，调研样本企业数量N=623
7
大数据产业链图谱
共六大层级，从数据采集到分析计算，再到交易、应用和衍生应用