2016年公司企业互联网大数据应用市场专题研究报告
互联网行业的数据分析报告
互联网行业的数据分析报告随着互联网的快速发展，数据已经成为互联网行业的重要资源。
通过对海量数据的合理分析，企业可以了解市场趋势、消费者行为、产品改进等信息，从而指导决策并提升竞争力。
本篇文章将从互联网行业的数据来源、数据分析方法以及数据分析在互联网行业中的应用进行探讨。
一、互联网行业的数据来源互联网行业的数据来源主要包括以下几个方面：1. 用户数据：互联网企业通过用户注册、登录、浏览、购买、评论等行为收集并生成大量的用户数据，如个人信息、消费行为、偏好等。
这些数据可以帮助企业了解用户的需求和兴趣，为用户提供个性化的服务。
2. 网络日志数据：互联网企业通过服务器日志、网站日志等采集网络请求、访问行为、错误日志等信息。
通过分析这些数据，企业可以了解网站的访问量、访问路径、用户使用习惯等，为网站的优化和改进提供数据支持。
3. 社交媒体数据：随着社交媒体的兴起，用户在社交媒体上产生大量的内容，如微博、微信、QQ空间等。
互联网企业可以通过采集社交媒体数据来了解用户的社交关系、兴趣爱好等，这对于社交平台的运营和个性化推荐具有重要意义。
4. 外部数据：互联网企业除了收集自己的数据之外，还可以利用外部数据来进行分析。
比如购买第三方数据，如市场调研数据、用户画像数据等，通过与自身数据的结合，进行更加全面和准确的分析。
二、数据分析方法互联网行业的数据分析方法多种多样，下面介绍几种常用的方法：1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整体的概括和描述，帮助人们对数据有个整体的了解。
通过常见的统计指标如均值、中位数、众数、标准差等，可以对数据的分布、集中趋势和离散程度等进行描述，从而了解数据的基本特征。
2. 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和统计模型来预测未来的发展趋势。
通过对历史数据的分析和建模，可以建立合适的模型，并利用模型对未来进行预测。
比如利用时间序列模型预测销售额、用户增长等。
3. 关联分析：关联分析是通过挖掘数据中的关联规则和频繁项集来发现不同项之间的关联关系。
互联网企业调研报告
互联网企业调研报告互联网企业调研报告一、调研目的和背景互联网行业是目前全球最具发展潜力和前景的行业之一，该行业的兴起引领了传统产业向数字化转型的潮流。
为了了解互联网企业在市场中的竞争力和发展趋势，本次调研将对互联网企业进行深入调研，以期了解互联网企业的现状和未来发展的方向。
二、调研对象本次调研选取了三家互联网企业进行调研，分别是阿里巴巴、腾讯和京东。
这三家企业分别代表了电商、社交娱乐和金融科技等互联网领域的重要企业。
三、调研方法本次调研采用的调研方法包括问卷调查和访谈两种方式。
问卷调查主要针对企业员工进行，通过询问员工对企业发展的评价和未来发展的期望来了解企业的现状和未来发展的动力。
访谈主要针对企业高层管理人员进行，通过深入访谈来了解企业的战略规划和未来发展的方向。
四、调研结果根据问卷调查和访谈的结果，以下是本次调研的主要结论：1. 员工对企业的整体评价较高，认为企业在市场中具有竞争力，并且对企业的未来发展抱有信心。
2. 企业在市场中具有较强的品牌影响力和用户粘性，能够吸引大量的用户和客户，进而实现盈利。
3. 互联网企业在技术创新方面表现优秀，不断推出新产品和服务，满足用户的需求，提高用户体验，扩大市场份额。
4. 企业在人才引进和培养方面投入较大，注重人才的创新意识和团队合作能力，培养了一支高素质的员工队伍。
5. 企业在国际市场的拓展方面取得了一定的成绩，但还存在一定的挑战，需要进一步加强国际市场的开拓和合作。
五、调研建议根据对互联网企业的调研结果，以下是本次调研的一些建议：1. 加强技术研发和创新能力，不断推出具有市场竞争力的新产品和服务，提高企业在市场中的份额。
2. 大力发展国际市场，加强与国外企业的合作和交流，开拓全球市场。
3. 加强人才引进和培养，注重人才的创新意识和团队合作能力的培养，为企业的发展提供有力的人才支持。
4. 加强企业间的合作和联盟建设，共同应对来自传统产业和其他互联网企业的竞争压力。
互联网大数据应用研究报告
互联网大数据应用研究报告1.引言1.1 概述概述：随着互联网技术的快速发展和普及，大数据应用已经成为互联网行业的热门话题。
互联网大数据是指在互联网上产生的各种结构化和非结构化的数据，它涵盖了用户的行为数据、社交媒体数据、设备数据等。
这些数据不仅在数量上呈现爆炸式增长，而且在种类和质量上也呈现出多样性和复杂性。
互联网大数据应用已经成为各行各业的重要工具和资源，对企业的决策、市场营销、产品研发等方面产生了深远的影响。
在本报告中，我们将对互联网大数据应用进行深入的研究和分析，探讨其概念、应用领域、应用案例以及对未来发展的影响和趋势，以期为读者提供全面的了解和参考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括对整篇文章的结构和内容的概述，以及每个部分的主要内容和目的。
具体可以包括每个部分的标题，主要涉及的内容和研究目的，以便读者在阅读文章之前能够清晰地了解文章的整体框架和重点内容。
1.3 目的目的部分:本报告的目的是对互联网大数据应用进行深入研究和分析，探讨其在各个领域的应用情况和应用案例，以及对社会经济发展和人们生活产生的影响。
通过本报告的研究，我们希望能够更全面地了解互联网大数据应用的现状和未来发展趋势，为相关领域的决策者和研究人员提供参考和启发，推动互联网大数据技术的进步和创新，促进相关行业的发展和进步。
1.4 总结总结部分是整篇文章的收尾，主要对文章的主要观点和结论进行总结和概括，并指出一些思考。
在本文中的总结部分可以回顾互联网大数据的概念、应用领域和案例，强调互联网大数据应用在各个行业中的重要性和影响。
此外，可以谈论未来互联网大数据应用的发展趋势，包括技术、市场和政策等方面的展望，为读者展示互联网大数据应用的前景和潜力。
最后，总结部分可以强调互联网大数据应用对社会、经济和科技的影响，为读者留下深刻的印象，激发他们对互联网大数据应用的兴趣和思考。
2.正文2.1 互联网大数据概念互联网大数据是指在互联网环境下产生的海量数据，这些数据包括用户产生的各种信息、行为数据，以及设备和传感器产生的数据。
企业大数据研究报告范文
企业大数据研究报告范文摘要本文探讨了企业大数据的相关概念、应用领域和发展趋势。
通过搜集和分析相关数据，我们发现企业大数据在提升企业决策效率、优化运营管理、改善客户关系和推动创新等方面具有巨大潜力。
然而，企业大数据面临着隐私和安全保护、技术基础设施和人才储备等挑战。
因此，企业应积极利用大数据技术，并制定相应策略以应对这些挑战。
1. 引言企业大数据是指企业在日常运营中产生的海量数据集合。
随着信息技术的快速发展，企业越来越多地关注如何利用这些数据来改善业务流程、增加盈利能力和提升竞争力。
本文将介绍企业大数据的定义、应用领域和发展趋势。
2. 企业大数据的定义企业大数据是指企业在日常运营过程中生成的大量结构化和非结构化数据。
这些数据涵盖了企业内部和外部的各个方面，包括销售数据、生产数据、员工数据、客户数据、市场数据等。
企业大数据通常具有四个特点：大量性、多样性、高速性和价值密度。
3. 企业大数据的应用领域企业大数据在各个领域都具有重要的应用价值。
以下是企业大数据的主要应用领域：3.1 决策支持系统企业大数据可以为决策层提供精准的数据支持，帮助企业高效决策。
通过分析大数据，企业可以快速发现市场趋势、竞争对手动态、产品偏好和客户需求等信息，从而制定更为准确的战略计划和决策方案。
3.2 操作效率优化通过分析大数据，企业可以了解生产流程、供应链管理和人力资源的状况，从而发现并改进存在的问题，提高操作效率。
例如，通过分析生产数据，企业可以找出生产环节中的瓶颈，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
3.3 客户关系管理企业大数据可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，进而改善客户关系。
通过分析客户数据和销售数据，企业可以发现客户偏好和购买行为，为客户提供个性化的产品和服务，增加客户满意度和忠诚度。
3.4 创新推动企业大数据为企业的创新提供了新的可能性。
通过挖掘和分析大数据，企业可以找到市场的新机会、产品的新特点、消费者的新需求等，从而启发创新的思路和方向。
2016年中国云服务及云存储市场分析报告
2015
2016
中国云服务市场历年增长情况
34.5% （%） 35.0%
34.0%
33.0%
பைடு நூலகம்
32.0%
31.0%
30.0%
29.0%
2017
28.0%
市场规模（亿元）
对云主机、云存储的需求量最大，云广告需求逐渐增多 对虚拟桌面、网络加速、数据库等需求趋缓
90.0% 80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0%
0.0%
75.8%
81.3%
80.2%
77.8%
云主机
云存储
39.4% 42.8%
42.7%
39.5%
28.3%
21.9%
18.6%
26.1% 23.5%
21.4%
4.9%
6.4%
未来需求量
当前需求量
数据库 云广告 虚拟桌面 网络加速 企业管理 软件定制
云服务具体需求分析
当前需求量
未来需求量
2016年云服务领域，互联网企业使用率最高 其中，游戏、电商、金融、视频、手机企业使用量排名前五
2016
中国云服务及云存储
市场分析报告
2016年，中国云服务市场规模超过 500亿元 ，达到 513.6亿
800.00 700.00
500.00
200.00 100.00
0.00
223.60
2013
291.50
385.30
516.60
698.82
2014
2015
2016
2016年中国云服务市场规模
谢谢欣赏
THE END
大数据技术在电商行业的应用市场调研报告
大数据技术在电商行业的应用市场调研报告一、引言近年来，随着互联网的快速发展，电子商务行业迎来了蓬勃的发展机遇。
同时，大数据技术成为电商行业的关键支撑之一。
本报告将重点调研大数据技术在电商行业中的应用市场情况，并探讨其对电商行业的影响。
二、大数据技术在电商行业的基本概述大数据技术是指对海量数据进行收集、存储、处理和分析的一种技术手段。
在电商行业中，大数据技术可以帮助企业分析用户行为、市场趋势、商品推荐等信息，为决策提供有效支持。
三、大数据技术在电商行业的应用情况1. 用户行为分析通过对用户在电商平台的搜索记录、购买行为等数据进行分析，企业可以深入了解用户需求，优化产品定位和服务策略。
例如，通过大数据分析，电商平台可以根据用户搜索历史为用户推荐个性化的商品，提高用户体验。
2. 市场趋势预测大数据技术可以通过对历史销售数据和市场趋势进行分析，预测商品的需求量和销售趋势，帮助企业进行库存管理和采购决策。
同时，通过对竞争对手的销售数据进行分析，电商企业可以及时调整自己的销售策略，保持竞争优势。
3. 营销推广大数据技术可以通过对用户画像的建立和分析，帮助电商企业进行精准的营销推广。
例如，通过对用户兴趣、购买偏好等数据进行挖掘，企业可以制定个性化的营销方案，并将广告推送给潜在客户，提高广告投放的效果。
4. 风险控制电商平台存在着虚假交易、欺诈行为等风险，而大数据技术可以通过对用户行为数据的监控和分析，帮助企业发现潜在的风险，并及时采取措施加以应对。
通过大数据技术的应用，电商企业可以有效减少风险，提高交易的安全性。
四、大数据技术在电商行业中的挑战和对策1. 数据安全和隐私保护大数据技术在电商行业中的广泛应用，也带来了数据安全和隐私保护方面的挑战。
电商企业应加强数据安全管理，采取必要的措施保护用户的隐私，以防止数据泄露和滥用。
2. 技术人才需求大数据技术的应用需要具备专业的技术团队支持，而目前市场上的技术人才相对紧缺。
大数据企业 调查分析报告
大数据企业调查分析报告1. 引言大数据是当今信息科技领域最热门的话题之一。
随着云计算、物联网和人工智能的发展，大数据已经成为企业决策的重要依据。
本报告通过对大数据企业的调查分析，旨在了解大数据企业的发展情况、挑战以及未来的趋势，为投资者和企业提供参考。
2. 方法和数据来源本调查分析报告通过在线问卷的方式收集数据。
我们邀请了来自不同行业的大数据专业人士参与调查，包括企业的高管、数据分析师和技术专家。
我们收到了共计500份有效问卷，涵盖多个行业和不同规模的企业。
3. 调查结果3.1 大数据企业的发展情况根据调查结果显示，大部分企业（80%）已经开始应用大数据技术。
在这些企业中，75%的人认为大数据对他们的业务有重要影响，帮助他们提高效率和决策能力。
大数据应用的领域也相当广泛。
调查显示，受访企业最常应用大数据的领域依次是销售和营销（45%）、运营和供应链（23%）、客户关系管理（18%）以及产品研发（14%）。
这表明大数据技术已经深入到企业的各个方面。
3.2 大数据企业面临的挑战尽管大数据应用广泛且具有巨大潜力，但是大数据企业仍然面临一些挑战。
调查中，最常提到的挑战是数据质量问题（45%）、数据隐私和安全问题（30%）以及技术和人才短缺（25%）。
数据质量问题是大数据应用的关键，企业需要确保数据的准确性和可靠性。
然而，很多企业发现他们的数据质量参差不齐，其中包括数据缺失、数据伪造和数据不一致等问题。
数据隐私和安全问题也是大数据企业的重要考虑因素。
尽管大数据提供了丰富的信息，但是同时也涉及大量的个人和商业敏感数据。
必须确保数据在传输、存储和处理过程中受到适当的保护。
技术和人才短缺也是大数据企业的普遍问题。
大数据技术发展飞速，企业需要拥有专业的技术人才来应对复杂的数据分析和处理需求。
然而，目前市面上大数据专业人才供不应求，造成了技术和人才的短缺。
3.3 大数据企业的未来趋势随着大数据技术和市场的不断发展，大数据企业的未来充满了无限潜力。
企业网络状况调研报告
企业网络状况调研报告企业网络状况调研报告摘要：本报告对目前企业网络状况进行了调研，分析了网络设备、网络拓扑、网络安全等关键因素。
调研结果表明，大部分企业网络存在一些问题，如老化的网络设备、复杂的网络拓扑结构以及薄弱的网络安全措施。
因此，企业应关注网络设备的更新和升级、优化网络拓扑结构以及加强网络安全措施，以提升企业的网络状况和保护企业信息的安全。
1. 引言企业网络是现代企业运行的重要基础设施之一，对整个企业的业务流程和信息交流起着重要的支撑作用。
而一个健康、稳定和安全的网络可以提高企业的效率、降低成本，并保护企业的机密信息。
因此，了解企业网络的状况非常重要。
2. 调研方法本次调研使用了问卷调查的方法，针对不同规模和行业的企业进行了一对一的面访，以便全面了解企业网络的设备、拓扑和安全情况。
3. 调研结果通过问卷调查，我们得到了如下调研结果：3.1 网络设备在企业网络设备方面，大多数企业使用了超过5年的设备，这些设备已经老化，存在性能下降、易损坏以及不支持新技术等问题。
同时，大多数企业缺乏设备的定期维护和更新，导致网络性能不稳定。
3.2 网络拓扑针对网络拓扑调研，我们发现大部分企业网络拓扑结构复杂，存在过多的节点和链路，这导致网络管理和维护的困难。
一些企业甚至缺乏标准化的网络拓扑图，这给网络故障排查和扩展带来了很大的麻烦。
3.3 网络安全网络安全一直是企业关注的焦点之一，但调研结果显示，大部分企业在网络安全方面还存在漏洞。
例如，企业在交换机和路由器上没有配置访问控制列表(ACL)、缺乏网络入侵检测和防护系统(IDS/IPS)等。
同时，大部分企业缺乏网络安全意识教育和培训，导致员工对网络安全威胁的认识不足。
4. 建议和解决方案为了改善企业网络状况，提高网络性能和信息安全，本报告提出以下建议和解决方案：4.1 更新和升级网络设备企业应定期检查和更新网络设备，避免使用老化设备。
在更新设备时，需要重点考虑设备的性能、安全性和可扩展性。
2016计算机行业分析
2016计算机行业分析2016年是计算机行业发展迅猛的一年。
随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，计算机行业在2016年取得了长足的进步和突破。
首先，2016年是移动互联网的爆发年。
智能手机的普及率不断提高，移动应用的数量和下载量也大幅增长。
这极大地推动了移动互联网服务和应用的快速发展。
在移动支付方面，2016年是支付宝和微信支付争夺市场份额的一年。
移动支付逐渐取代传统支付方式，成为人们生活中必不可少的一部分。
其次，大数据和云计算成为热门话题。
大数据分析技术的快速发展使企业能够从庞大的数据中获取有价值的信息。
云计算将计算资源和存储资源通过互联网提供给用户，使用户可以随时随地访问自己的数据和应用。
这两个领域的发展推动了许多计算机企业的快速成长，同时也带来了更多的就业机会。
此外，人工智能也成为焦点。
在2016年，人工智能技术的应用进一步扩大，如语音识别、图像识别等。
人工智能技术在机器学习和深度学习的支持下，逐渐融入到各行各业。
例如，智能家居、智能交通系统等都是人工智能技术的应用领域。
人工智能的快速发展为计算机行业带来了新的发展方向和机会。
然而，2016年计算机行业也面临了一些挑战。
网络安全问题成为了重要的议题。
随着互联网的普及，网络犯罪的案件也在不断增加。
黑客攻击、数据泄露等事件频频发生，给个人隐私和企业安全带来了威胁。
因此，加强网络安全成为计算机行业亟待解决的问题。
综上所述，2016年计算机行业发展迅猛，移动互联网、大数据和云计算等领域取得了重大突破。
人工智能技术的应用也得到了大规模推广。
然而，网络安全问题也引起了广泛的关注。
面对新的机遇和挑战，计算机行业需要不断创新和发展，以满足不断变化的市场需求。
企业网络现状调研报告
企业网络现状调研报告1.引言1.1 概述概述：企业网络在当今社会扮演着极为重要的角色，它不仅是信息通信和数据传输的重要平台，更是企业业务运营和管理的核心基础设施。
随着网络技术的不断发展和企业规模的不断扩大，企业网络的复杂程度和功能要求也在不断增加。
本报告旨在对当前企业网络的发展历程、现状以及面临的安全挑战进行调研分析，希望通过深入了解企业网络的现状，为企业提供合理的发展建议，提升网络安全意识，进一步推动企业网络的健康发展。
文章结构部分的内容可以包括对本文的组织结构和每个部分的主要内容进行介绍和概述。
可以在这个部分提及文章的目的和意义，以及读者可以期待从本文中获得的信息。
另外，也可以简要说明每个章节的主题和关键内容，引导读者对整篇文章有一个整体的了解。
3 结语": {}}}}请编写文章1.2 文章结构部分的内容1.3 目的本调研报告的目的是对当前企业网络现状进行深入分析和了解，以便帮助企业更好地应对网络发展和安全挑战。
通过对企业网络发展历程、当前网络现状和网络安全挑战的调研，我们旨在为企业提供有针对性的建议和展望，帮助其优化网络架构、加强网络安全防范，提高网络效率和稳定性。
同时，我们也希望通过本报告的撰写，为企业网络发展提供参考和借鉴，促进整个行业的发展和进步。
2.正文2.1 企业网络发展历程随着信息技术的迅猛发展，企业网络也经历了多年的演变和发展。
早期的企业网络主要是局域网（LAN），主要用于内部员工之间的数据传输和共享。
随着企业规模的扩大和全球化趋势的加快，企业对网络的需求也越来越多样化。
随着互联网的普及，企业开始关注如何更好地利用网络来拓展业务，实现企业间的互联互通。
因此，广域网（WAN）逐渐成为企业网络的重要组成部分，实现了企业内部各个分支机构之间的数据共享和协作。
随着云计算、大数据等新技术的兴起，企业网络发展又迎来了新的挑战和机遇。
企业需要更快速、更安全地传输和存储数据，面对着网络带宽、安全性、稳定性等方面的新要求。
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金融 16.0% 通信 15.6%
零售 13.9% 政府 12.7%
医疗 9.0%
旅游 4.1%
其他 28.7%
2015/7/23
大数据 大价值
2014年中国大数据市场行业投资结 构中，金融、通信、零售为前三大行 业，投资占比分别为 16.0% 、15.6% 和 13.9% 。政府、医疗、旅游投资比例分 别为12.7% 、9.0%和4.1%。六大行业 累计占比 71.3% 。
品”。
数据增值服务 精准营销等提升企 业价值链业务。 小额信贷等数据衍 生新兴业务。
数据技术服务
为运营某一环节或 业务问题提供方案。 针对企业系统需求， 提供整体解决方案。 大数据即服务。
5
行业大数据结构及应用状况
2014 年中国大数据市场行业营收结构
金融 16.0% 通信 15.6%
零售 13.9%
大数据商务智能 例：上周有多少用户访 问了网站，其中有多少人放 弃了他们的订单？
常规数据
大数据
©Analysys 易观智库
数据规模
2015/7/23
大数据 大价值
未来零售业大数据应用趋势将具有如下特点： ➢ 如何进一步通过数据驱动经营和营销——各
大数据方案提供商 …
2015/7/23
大数据 大价值
9
零售业大数据应用特点
零售业已进入大数据商务分析需求时代
主
商务分析
动 例：应怎样根据不同客户
分 偏好最优化市场活动
分
经费？ 析
析
能
力
被
动
商务智能 例：上季度在本地区销售了
分 多少产品？
析
大数据商务分析 例：应给 300 米范围内加盟的 店铺制定怎样的组合定价策 略，以获得最高的利润？
其他行业包括教育、制造、能源、 媒体、互联网等，累计占比28.7% 。
6
重点行业大数据应用表现与成熟度
中国大数据市场行业契合度及应用可能性分析
中国大数据市场集中度与成熟度分析
值得关注 行业用户
应用特点
与云计算 的契合度 及应用可 能性综合 较高。
低
中
应用契合度
高
通信
政府 （公共事业）
医疗
零售
金融高
互联网企业大 求转型。
数据率先应用 落地。
II B
D C III IV E
I A
III: 市 场 产 品 同 质
化程度加强，各 色数据分析厂商 借机粉墨登场。
高速发展期 （2014- ）
应用成熟期
H G VII
VI
VIII
F
V: 多 种 商 业 模 式 得 到
市场印证，新产品和
服务具有稳定的刚性
需求，细分市场走向
34.7% 35.2%
36.1%
36.7% 37.2% 258.6
40%
35%
250
26.7%
28.4%
30%
200
24.7%
188.5
25%
150
137.9
20%
100
50
37.4
47.3
59.0
75.7
102.0
15% 10% 5%
0
0%
2011 2012 2013 2014 2015F 2016F 2017F 2018F
通常辐射范围仅在周边10-15公
里，线下会员人数的增长空间十 分有限拥有大量的交易类数据 ， 但由于大量线下企业仍未建立完 善的会员体系，数据难以进行定 向追踪，关联性差。
线下零售 业大数据 产业链
移动智能设 备提供商
电信运营商
外设与互动 设备提供商
研究机构
互联网厂商
…………
线上零 售企业
领先线上零售企业由于可以辐射
中
适当关注行业用户 两个维度暂时都不 具备优势，可适当 给予关注。
旅游
低
低
中 金融
市场集中通度信
高
零售
创新与成 政府 长机会多
（公共事业） 医疗
旅游
市场影
响力大 高
中
低
2015/7/23
应用可行性
优先关注行业用户
应用特点与云计算技术有较高的契合度，在 主客观条件上也有较高的应用可能性。
市场成熟度
规范化应用阶段
差异化竞争。
V
IV: 大 数 据 市 场 陆
续出现新商业模 式，细分市场涌 现。
时间
2015/7/23
大数据 大价值
易 于 使 用 的 API ，涉及到大数据产业
用户方便地将各种
链的数据整理与分
数据对象放在云端， 析环节。提供加工
然后再像使用水电
后的数据“半成
一般按用量收费。
2016公司企业大数据应用市场专题研究报告
目录
1 中国行业大数据应用市场概况 2 重点行业大数据应用现状 3 大数据行业化应用趋势与看点
2015/7/23
大数据 大价值
3
2011-2018年中国大数据市场规模发展
2015-2018 年中国大数据市场营收规模预测
营收规模（亿元 人民币）
环比增长率
300
2015/7/23
大数据 大价值
2014 年大数据市场驱动力： ➢ 来自于线下大数据市场（ IT 企业的大数
据应用及大数据平台业务市场）中IT巨头 和单一大数据业务的厂商开始行动，优 化产品和服务路线图。 ➢ 来自于线上大数据市场（互联网用户数 据市场，以及以互联网金融为主的线上 金融市场）的成熟度逐渐提高，以金融 和零售为核心的线上大数据应用走向成 熟，市场体量进一步扩大。 ➢ 企业着力培育数据资产，积极探讨数据 变现，行业大数据多集聚、少融合。 ➢ 大数据产业集群逐渐形成，即针对企业 而言，以云端大数据集聚为前提条件， 以行业云服务为平台，共享企业间核心 竞争力。
4
中国大数据市场发展历程及主要模式
中国大数据市场AMC模型
探索期 市场启动期
市 （2009-2011 ） （2012-2013 ）
场 I: 大 数 据 产 业 在 认 中国逐步受到 II: 大 数 据 概 念 普 可 关注，典型大 及，资本市场不
度 数据产品及服 断关注，具有数
务纷纷上线。 据资产的企业谋
数据整合化阶段
数据标准化阶段
大数据 大价值
市场成熟度的阶段化特征 7
目录
1 中国行业大数据应用市场概况 2 重点行业大数据应用现状 3 大数据行业化应用趋势与看点
2015/7/23
大数据 大价值
8
零售业线上与线下大数据资源的打通
外部合作伙伴
大数据方案提供商
线下零售企业
类别
数据管理特点
线下零 售企业
全国，早已获得了上亿的注册用 户 。 但 这 类 企业 非 结构 化 数
据
线上零售 业大数据 多产，业链
需要挖掘才能得到价值。
线上零 售企业
大数据方 案提供商
外
部
企
大数
合
业
线下
作
外
据方
线下企业
部
内部数据
零售
伙 伴
数
案提
据
供商 零售企业大
企业
数据方案
在线电子商务平台
交易 信息
电商大 数据
购物 信息
•消费金融信息 •消费者信用信息 •消费者精准画像 •广告精准营销 •电商盈利模式创新 •市场趋势预测 •产品研发的数字化指引 ……