2020年大数据行业发展报告出炉
大数据行业现状及发展趋势分析
报告编号：1579399行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考.一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性.中国产业调研网基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势.一、基本信息报告名称：报告编号：1579399 ←咨询时,请说明此编号.优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票网上阅读：温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本,请与我们联系.二、内容介绍产业现状大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革.云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产.企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力.如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向.大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织.因此,大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响.如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的.如今的数据已经成为一种重要的战略资产,它就像新时代的石油一样,极富开采价值.如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来,那么在未来的商业竞争中占据会占得先机.市场容量继物联网、移动互联网、云计算之后,大数据再次挑动整个IT产业的神经.这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产,更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥,大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近.现阶段企业要积极引入大数据技术,还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合,在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值,最终帮助企业推开智慧之门.众所周知,依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合,大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛.而在过去,商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段,一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现,需要专用硬件和专业ETL工具,项目投资不菲而且建设周期长,这就让大量中小企业对商业智能望而却步.正是基于此,当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现,就受到企业的普遍欢迎.全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达%,2016年收入将达到238亿美元,将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多.2014年中国大数据市场规模达20亿元,从2015年到2017年期间,每年将保持60%以上的增长.市场格局大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上,而这些应用必然带动“数据存储设备和提供解决方案”,“大数据的分析、挖掘和加工类企业”等环节的爆发性发展.虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域,仍是国际巨头占绝对领先优势,大数据应用也还处在起步阶段,但发展前景可以期待.中国经济发展的巨大体量必然拉动天量的数据处理,而数据量处理的爆发必然带动硬件设备支出、数据中心大规模建设,以及相关应用服务领域的商机.另外,市场高度关注的可穿戴设备,也是基于大数据支撑的软件或硬件实现.从谷歌眼镜这样的划时代产品开始,更多生活类、健康类、运动类的可穿戴设备在国内外市场掀起波澜,而可穿戴设备正是基于大数据支撑的软件或硬件实现.围绕着大数据的建设和应用,一线的互联网企业已经开始行动.前景预测中国产业调研网发布的中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年认为,大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮.到2020年全球将总共拥有35ZB 的数据量,预测未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的潜在市场,未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到万亿元,给IT行业开拓了一个新的黄金时代.数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求,相应公司将获得机会.当前我们还处在大数据时代的前夜,2014年以后大数据产品将会形成业绩.由于国际巨头在硬件层和基础软件层垄断优势明显,本土企业将主要依靠对客户需求的了解和客户资源优势,以及本地化服务的优势,在应用软件层分得蛋糕,拥有大数据处理、挖掘技术、数据分析人才以及数据资产的公司值得看好.到2019年中国大数据市场规模将达亿.面临挑战对于大数据解决方案提供商来说,大数据意味着分析、挖掘数据的方式发生了根本的变化,而为了应对这种变化,大数据解决方案提供商必须在已有的软件架构上改变思路,因此要针对新的架构进行优化,会面临较大的技术挑战.未来的行业应用会形成一个更加紧密的生态链.在这个生态链上,大数据解决方案提供商各个角色分工高度明确,他们互相支持,互相依赖,紧密合作,共同向企业提供更加高质量的服务.这对大数据解决方案提供商的资金和技术力量都是一个挑战.在大数据背景之下,解决方案提供商面临着商业模式转变的挑战.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年是对大数据行业进行全面的阐述和论证,对研究过程中所获取的资料进行全面系统的整理和分析,通过图表、统计结果及文献资料,或以纵向的发展过程,或横向类别分析提出论点、分析论据,进行论证.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年如实地反映了大数据行业客观情况,一切叙述、说明、推断、引用恰如其分,文字、用词表达准确,概念表述科学化.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年揭示了大数据市场潜在需求与机会,为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值.正文目录第一章大数据行业发展综述第一节大数据行业定义及分类一、行业定义二、行业主要产品分类三、行业主要商业模式1、数据存储空间出租2、客户关系管理3、企业经营决策指导4、个性化精准推荐5、建设本地化数据集市6、数据的搜索7、创新社会管理模式第二节大数据行业特征分析一、产业链分析二、大数据行业在国民经济中的地位1、大数据的特性2、大数据在国民经济中的地位三、大数据行业生命周期分析1、行业生命周期理论基础2、大数据业行业生命周期第三节最近3-5年中国大数据行业经济指标分析一、赢利性二、成长速度三、附加值的提升空间1、2B方向2、2C方向四、进入壁垒／退出机制1、人才成本较高2、存储硬件成本高3、项目启动资金高4、用户少、获取成本高五、风险性六、行业周期七、竞争激烈程度指标八、行业及其主要子行业成熟度分析1、关注三个数据金矿和四个方向2、大数据使能3、民生应用将率先破局4、工业大数据,从数字化-到智能化-到创造收益的演进路径第二章大数据行业运行环境分析第一节大数据行业政治法律环境分析一、行业管理体制分析二、行业主要法律法规三、行业相关发展规划1、大数据行业国家发展规划2、大数据行业地方发展规划第二节大数据行业经济环境分析一、国际宏观经济形势分析二、国内宏观经济形势分析三、产业宏观经济环境分析第三节大数据行业社会环境分析一、大数据产业社会环境1、人口环境分析2、中国城镇化率二、社会环境对行业的影响三、大数据产业发展对社会发展的影响第四节大数据行业技术环境分析一、大数据技术分析1、技术水平总体发展情况2、我国大数据行业新技术研究二、大数据技术发展水平三、行业主要技术发展趋势1、数据的灵活性成为焦点2、企业逐渐从数据湖转向数据处理平台发展3、Hadoop将成为企业的关键应用组件4、Hadoop加强支持实时应用和得到企业级强化5、新的技术堆栈6、Hadoop供应商整合新商业模式出现7、R将取代传统SAS解决方案第三章我国大数据行业运行分析第一节我国大数据行业发展状况分析一、我国大数据行业发展阶段二、我国大数据行业发展总体概况三、我国大数据行业发展特点分析第二节 2011-2015年大数据行业发展现状一、我国大数据行业市场规模二、我国大数据行业发展分析三、中国大数据企业发展分析第三节区域市场分析第四节大数据细分产品/服务市场分析一、细分产品/服务特色二、2015年细分产品/服务市场规模及增速1、金融2、旅游3、通信4、零售5、政府6、医疗第四章我国大数据行业整体运行指标分析第一节 2011-2015年中国大数据行业总体规模分析一、智能终端成为数字营销的主战场二、大数据的应用让移动营销更精准三、移动电商改变整个市场营销生态四、新型城镇和农村成移动新蓝海五、App营销是移动营销主要形式六、2011-2015年中国大数据行业总体规模分析第二节 2011-2015年中国大数据行业总体分析一、本地化移动营销市场空间广阔二、移动营销打造O2O营销新模式三、RTB成移动广告投放主导模式四、多屏整合成移动营销必然趋势五、建立战略联盟是移动营销平台方向六、行业发展能力分析第三节 2011-2015年我国大数据行业应用分析一、大数据在经济预警方面的应用二、大数据在市场营销方面的应用三、大数据在医疗领域的应用1、大数据技术在未来为决策提供更多的支持2、提供越来越多个性化的服务3、催生新的业务模式和服务模式4、处理过程及传输的实时化、及时化5、大数据技术在医疗领域的不断创新四、大数据在金融领域的应用五、企业大数据产品与技术动向第五章我国大数据行业供需形势分析第一节大数据行业供给分析一、2015年大数据行业供给分析二、2015-2020年大数据行业供给变化趋势三、大数据行业供给特点分析第二节 2011-2015年我国大数据行业需求情况一、大数据行业需求市场二、大数据行业客户结构三、大数据行业需求的结构差异第三节大数据市场应用及需求预测一、大数据应用市场总体需求分析二、2015-2020年大数据行业领域需求量预测三、重点行业大数据产品/服务需求分析预测第六章大数据行业产业结构分析第一节大数据产业结构分析一、市场细分充分程度分析二、各细分市场领先企业排名三、各细分市场占总市场的结构比例四、领先企业的结构分析所有制结构第二节产业价值链条的结构及整体竞争优势分析一、产业价值链条的构成二、产业链条的竞争优势与劣势分析第三节产业结构发展预测一、产业结构调整指导政策分析二、产业结构调整中消费者需求的引导因素三、中国大数据行业参与国际竞争的战略市场定位四、产业结构调整方向分析第七章我国大数据行业产业链分析第一节大数据行业产业链分析一、产业链结构分析二、主要环节的增值空间三、与上下游行业之间的关联性第二节大数据上游行业分析一、大数据产品成本构成二、2011-2015年上游行业发展现状三、2015-2020年上游行业发展趋势四、上游供给对大数据行业的影响第三节大数据下游行业分析一、大数据下游行业分布1、信息搜索服务行业2、社交网络行业3、电子商务服务行业4、电信行业5、金融行业6、零售行业二、下游需求对大数据行业的影响第八章我国大数据行业渠道分析及策略第一节大数据行业渠道分析一、渠道形式及对比1、影响产品研发的模式2、影响市场营销的模式3、影响渠道运营的模式4、影响客户服务的模式5、丰富产品提供的内容二、大客户直供销售渠道建立策略三、主要大数据企业渠道策略研究第二节大数据行业用户分析一、企业信息系统数据特征1、管理指导职能突出2、企业内部信息共享需求明显二、企业数据共享存在问题1、网络环境数据共享安全隐患2、数据缺乏标准难以共享三、实现网络环境下企业数据共享的对策1、企业数据信息安全性对策2、统一整合规范内部数据第三节大数据行业存在问题及对策分析一、我国大数据行业存在的问题及对策1、容量问题2、延迟问题3、安全问题4、成本问题5、数据的积累6、灵活性7、应用感知8、针对小用户二、我国大数据市场面临的挑战与对策第九章我国大数据行业竞争形势及策略第一节行业总体市场竞争状况分析一、大数据行业竞争结构分析1、现有企业间竞争2、潜在进入者分析3、替代品威胁分析4、供应商议价能力5、客户议价能力6、竞争结构特点总结二、大数据行业企业间竞争格局分析三、大数据行业集中度分析四、大数据行业SWOT分析1、大数据行业优势分析2、大数据行业劣势分析3、大数据行业机会分析4、大数据行业威胁分析第二节中国大数据行业竞争格局综述一、大数据行业竞争概况1、中国大数据行业竞争格局2、大数据行业未来竞争格局和特点3、大数据市场进入及竞争对手分析二、中国大数据行业竞争力分析1、我国大数据行业竞争力剖析2、我国大数据企业市场竞争的优势3、国内大数据企业竞争能力提升途径三、大数据市场竞争策略分析第十章大数据行业领先企业经营形势分析第一节江苏天泽信息产业股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第二节北京拓尔思信息技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第三节厦门市美亚柏科信息股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第四节潜能恒信能源技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析第五节北京同有飞骥科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司发展模式分析六、公司经营优劣势分析第六节上海汉得信息技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析第七节浙大网新科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第八节荣之联科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第九节上海天玑科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、2015-2020年发展规划第十节北京银信长远科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第十一章 2015-2020年大数据行业投资前景第一节 2015-2020年大数据市场发展前景一、2015-2020年大数据市场发展潜力二、2015-2020年大数据市场发展前景展望三、2015-2020年大数据细分行业发展前景分析第二节 2015-2020年大数据市场发展趋势预测一、2015-2020年大数据行业发展趋势二、2015-2020年大数据市场规模预测三、2015-2020年大数据行业应用趋势预测四、2015-2020年细分市场发展趋势预测第三节 2015-2020年中国大数据行业供需预测一、2015-2020年中国大数据行业供给预测二、2015-2020年中国大数据行业需求预测三、2015-2020年中国大数据行业供需平衡预测第四节影响企业生产与经营的关键趋势一、市场整合成长趋势二、需求变化趋势及新的商业机遇预测三、企业区域市场拓展的趋势四、科研开发趋势及替代技术进展五、影响企业销售与服务方式的关键趋势第十二章 2015-2020年大数据行业投资机会与风险第一节大数据行业投融资情况一、行业资金渠道分析1、PE/VC2、上市融资3、天使投资二、固定资产投资分析三、兼并重组情况分析第二节 2015-2020年大数据行业投资机会一、产业链投资机会二、细分市场投资机会三、重点区域投资机会第三节 2015-2020年大数据行业投资风险及防范一、竞争风险分析二、市场风险分析三、管理风险分析四、投资风险分析第十三章大数据行业投资战略研究第一节大数据行业发展战略研究一、战略综合规划二、技术开发战略三、业务组合战略四、区域战略规划五、产业战略规划六、营销品牌战略七、竞争战略规划第二节大数据新产品投资战略一、大数据行业投资战略研究二、2011-2015年大数据行业投资战略三、2015-2020年大数据行业投资战略四、2015-2020年细分行业投资战略第十四章研究结论及投资建议第一节大数据行业研究结论第二节大数据应用领域研究结论及建议一、行业发展策略建议二、行业投资方向建议三、行业投资方式建议图表目录图表 1 我国大数据行业所处生命周期示意图图表 2 行业生命周期、战略及其特征图表 3 2008-2015年我国季度GDP增长率走势分析图单位：%图表 4 2010-2015年我国分产业季度GDP增长率走势分析图单位：%图表 5 2010-2015年我国工业增加值走势分析图单位：%图表 6 2010-2015年我国固定资产投资走势分析图单位：%图表 7 2013-2015年我国东、中、西部地区固定资产投资走势分析图单位：%图表 8 2011-2015年我国社会消费品零售总额走势分析图单位：亿元,%图表 9 2009-2015年我国社会消费品零售总额构成走势分析图单位：%图表 10 2009-2015年我国CPI、PPI走势分析图单位：%图表 11 2009-2015年我国企业商品价格指数走势分析图去年同期为100图表 12 2009-2015年我国月度进出口走势分析图单位：%图表 13 2014-2015年我国货币供应量走势分析图单位：亿元图表 14 2014-2015年我国存、贷款量走势分析图单位：亿元 %图表 15 2010-2015年我国人民币新增贷款量走势分析图单位：亿元图表 16 2008-2015年我国汇储备总额走势分析图单位：亿美元、%图表 17 2014年年末人口数及其构成图表 18 全国31个省级行政区的城镇化率图表 19 2009-2014年我国大数据行业市场规模及增长情况分析图表 20 2009-2014年我国大数据市场规模及增长情况图表 21 2009-2014年我国大数据行业市场规模及增长对比图表 22 大数据在智慧城市应用领域的投资结构图表 23 2014年中国大数据行业企业数量不同所有制分析图表 24 2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司主营业务构成分析图表 25 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业收入及增速统计图表 26 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业成本及增速统计图表 27 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业利润及增速统计图表 28 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司利润总额及增速统计图表 29 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司净利润及增速统计图表 30 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司销售费用及增速统计图表 31 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司管理费用及增速统计图表 32 2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务构成分析图表 33 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入及增速统计图表 34 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业成本及增速统计图表 35 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业利润及增速统计图表 36 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司利润总额及增速统计图表 37 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司净利润及增速统计图表 38 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司销售费用及增速统计图表 39 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司管理费用及增速统计图表 40 2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司主营业务构成分析图表 41 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业收入及增速统计图表 42 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业成本及增速统计图表 43 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业利润及增速统计图表 44 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司利润总额及增速统计图表 45 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司净利润及增速统计图表 46 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司销售费用及增速统计。
行业报告真实数据
行业报告真实数据《2021年全球电子商务行业发展报告》。
2020年，全球电子商务行业在新冠疫情的影响下迎来了快速增长，成为全球经济的一大亮点。
随着数字化技术的不断发展和消费者购物习惯的改变，电子商务行业呈现出了新的发展趋势和机遇。
本文将对2021年全球电子商务行业的发展进行全面分析和展望。
首先，2020年全球电子商务交易规模达到了26.7万亿美元，同比增长了27.6%。
其中，亚太地区成为全球电子商务交易规模最大的地区，占据了全球电子商务市场的近一半份额。
在亚太地区，中国、日本和韩国等国家的电子商务市场规模持续增长，成为全球电子商务的重要增长引擎。
而在欧美地区，美国、英国和德国等国家的电子商务市场也保持着较快的增长势头。
其次，2020年全球电子商务行业的发展主要受益于移动互联网和社交媒体的快速普及。
移动互联网的普及使得消费者可以随时随地进行网上购物，而社交媒体的崛起则为电子商务平台提供了更多的推广渠道。
据统计，2020年全球移动电子商务交易规模达到了10.6万亿美元，同比增长了32.1%。
同时，社交媒体平台上的电子商务交易规模也达到了3.4万亿美元，同比增长了28.9%。
可以预见，移动互联网和社交媒体将继续成为推动全球电子商务行业发展的重要动力。
再次，2020年全球电子商务行业的发展还受益于人工智能、大数据和物联网等数字化技术的广泛应用。
人工智能技术使得电子商务平台可以更好地了解消费者的偏好和行为，从而提供个性化的购物体验。
大数据技术则可以帮助电子商务平台进行精准营销和预测分析，提高营销效率和销售额。
而物联网技术则可以实现物品的智能化管理和交互，为电子商务行业带来更多的创新应用和商机。
最后，展望2021年，全球电子商务行业仍将保持快速增长的态势。
随着全球疫情逐渐得到控制，消费者对于网上购物的需求将进一步增加。
同时，数字化技术的不断进步和创新将为电子商务行业带来更多的发展机遇。
然而，也需要注意到，电子商务行业仍面临着诸多挑战，如网络安全、消费者权益保护等问题，需要各方共同努力解决。
中国大数据区域发展水平评估报告(2021年)
创建全国一体化大数据 中心国家枢纽节点
四川
国家数字经 济创新发展
试验区
福建 政务数据和社会数据融合应用
河北
智慧城市建设 （雄安新区）
重庆
加强新型基础设施建设，发展 数字产业
智力保障：省际差距较大，“北上广”人才集聚优势显著
北京、广东、上海在智力保障方面位列全国三甲，人才集聚优势显著。江苏、浙江、四川紧随其 后，智力保障指数均在30以上。湖北、山东、福建、河南进入前十，对大数据优秀人才的吸引力 显著增强。
衢州市大 数据发展 管理局
河南省
强化数据汇聚与共享 应用，持续提升一体 化政务服务能力。
平顶山市 政务服务 和大数据 管理局
三门峡市 政务服务 和大数据 管理局
新乡市政 务服务和 大数据管
理局
鹤壁市政 务服务和 大数据管
理局
漯河市政 务服务和 大数据管
理局
商丘市政 务服务和 大数据管
理局
郑州市大数 据管理局
大数据发展环境前10名各分项指标情况
大数据发展环境前10名依托自身发展禀赋在组织建设、政策环境 、信息基础设施就绪度、集聚示范和智力保障等多维度发力，例如 贵州在政策环境方面遥遥领先，河南在集聚示范方面有待进一步提 升。
组织建设：大数据管理机构不断下沉，组织保障日益完善
整体来看，全国31个省（自治区、直辖市）均已组建相应的大数据管理机构，大数据管理机构建 设成效显著。浙江省和河南省以53.54的发展指数并列双雄，四川省和广东省并列其后，发展指 数均在48以上。陕西、湖北、江苏、湖南、贵州等一系列省份在大数据组织建设上颇有成效。
中部地区大数据发展水平
➢伴随国内大数据重点 企 业的落户和人才培养体 系 的完善，湖北大数据发 展 成效突出，发展指数达 32.29，位列全国第9名； ➢河南依托良好的大数 据 基础环境，以27.23的 总 指数位列全国第13名。
中国综合性终身教育平台大数据报告+-腾讯课堂数据篇
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直播 录播
下沉市场 基层员工
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企业培训数字化
越来越多的企业开始重视培 训活动在企业人力资源开发 过程中的重要性，企业培训 数字化成为企业数字化转型 的重要环节，数字化内容采 购及二次开发需求逐渐增多。
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发展趋势（2/2）
全民终身学习热潮下，自学行为更加碎片化，商业前景可期
一方面，“互联网+教育”的不断发展为全民终身学习构建了良好的技术与资源基础，成人学习者可以通过更快捷的方式 接触到免费的学习资源，真正实现“人人皆学、处处能学和时时可学”的泛在化终身学习。此外，学习者的全民性将使得 知识走向泛化，即能者为师的时代下，知识品类将不断细分，知识供给将更加丰富。另一方面，快节奏的生活与高强度的 工作让越来越多的学习者追求更加“立竿见影”的知识服务，碎片化的时间与短平快的知识相呼应，图文并茂的知识社区 和种类丰富的内容平台成为满足成人免费自学的重要渠道，随着品类逐渐分化，知识创作者在垂直领域中将逐渐构建自己 的竞争壁垒，商业价值前景可期。
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【完整版】2020-2025年中国大数据应用行业目标市场选择策略制定与实施研究报告
【完整版】2020-2025年中国⼤数据应⽤⾏业⽬标市场选择策略制定与实施研究报告（⼆零⼀⼆年⼗⼆⽉）2020-2025年中国⼤数据应⽤⾏业⽬标市场选择策略制定与实施研究报告可落地执⾏的实战解决⽅案让每个⼈都能成为战略专家管理专家⾏业专家……报告⽬录第⼀章企业⽬标市场选择策略概述 (8)第⼀节研究报告简介 (8)第⼆节研究原则与⽅法 (9)⼀、研究原则 (9)⼆、研究⽅法 (10)第三节研究企业⽬标市场选择策略的重要性及意义 (11)⼀、重要性 (11)⼆、研究意义 (11)第⼆章市场调研：2018-2019年中国⼤数据应⽤⾏业市场深度调研 (13)第⼀节⼤数据⾏业的定义 (13)第⼆节我国⼤数据应⽤⾏业监管体制与发展特征 (14)⼀、⾏业主管部门和⾏业监管体制 (15)（1）⼯业和信息化部 (15)（2）国家⼯商总局 (15)⼆、主要法律法规 (15)三、相关产业政策 (16)四、主要法律法规和相关产业政策对⾏业的影响 (17)五、⾏业经营模式及盈利模式 (17)六、进⼊⾏业的主要壁垒 (18)（1）技术壁垒 (18)（2）资源壁垒 (18)（3）资⾦壁垒 (18)（4）品牌壁垒 (19)第三节2019年中国⼤数据应⽤⾏业发展情况分析 (19)⼀、⼤数据⼴泛的应⽤到各个⾏业各个领域 (19)⼆、⼤数据应⽤主要受到政策⽀持、技术推动、资本助⼒和企业数字化转型需求推动..19三、⼤数据应⽤市场⽬前仍在“野蛮成长”，整体提升空间巨⼤ (20)四、⼤数据应⽤政策的相对落地助推细分⾏业和领域的迅速发展 (21)五、⼤数据应⽤进⼊⾼速发展期，未来新商业模式的出现有望带动更⼤发展 (23)六、⼤数据应⽤可以按照应⽤延展、企业级应⽤和⾏业级应⽤进⾏划分 (23)第四节2019年中国⼤数据应⽤⾏业在细分领域发展情况分析 (24)⼀、⼤数据⾏业级应⽤ (24)⼆、⼤数据企业级应⽤ (25)三、⼤数据⼯具级应⽤ (26)第五节企业案例分析： (27)⼀、汇医慧影：赋能医疗创新，发现医学需求，解决患者痛点 (27)⼆、欧唯特：基于⾃⾝⾏业经验和数据分析能⼒，欧唯特通过为品牌 (28)三、汇通达：以让农民⽣活的更美好为⼰任，服务农村商业数字化转型 (30)第六节2019-2025年我国⼤数据应⽤⾏业发展前景及趋势预测 (31)⼀、⾏业发展前景 (31)（1）国家政策⼤⼒⽀持 (31)（2）市场规模迅速提升 (31)（3）基础设施逐步完善 (31)⼆、⼤数据应⽤未来趋势发展 (32)三、影响⾏业发展的不利因素 (35)（1）⾏业失真数据的⼲扰 (35)（2）⾼端⼈才的紧缺 (35)（3）数据资源的割裂 (35)第三章企业⽬标市场选择策略的基本类型与选择 (36)第⼀节企业⽬标市场选择策略的基本类型与选择 (36)⼀、⽆差异性⽬标市场营销战略 (36)⼆、差异性⽬标市场战略 (36)三、集中性⽬标市场战略 (37)第⼆节⽬标市场战略的选择要考虑的因素 (37)⼀、企业资源 (37)⼆、产品的同质性 (37)三、市场的同质性 (37)四、产品所处的寿命周期阶段 (38)五、竞争对⼿的市场营销战略 (38)第三节企业⽬标市场选择问题及对策 (38)⼀、企业选择⽬标市场的必要性 (38)⼆、⽬标市场选择过程中存在的问题及对策 (39)（⼀）⽬标市场的选择过宽 (39)（⼆）⽬标市场的选择过于雷同 (39)（三）⽬标市场选择的随意性 (40)三、企业⽬标市场进⼊模式策略 (40)（⼀）密集单⼀市场模式 (40)（⼆）产品专门化模式 (41)（三）市场专门化模式 (41)（四）有选择的专门化模式 (41)（五）完全市场覆盖模式 (41)第四节新产品与旧产品的⽬标市场战略⽐较分析 (42)⼀、新、旧产品的关系 (42)⼆、新、旧产品的市场⽬标⽐较分析 (43)（⼀）部分替代新、旧产品市场⽬标分析 (43)（⼆）完全替代的新、旧产品市场⽬标分析 (44)三、新、旧产品的市场定位⽐较分析 (44)（⼀）新、旧产品市场定位的⽐较分析 (45)（⼆）新、旧产品的市场定位动态调整程度的不同 (45)第四章企业⽬标市场选择策略规划制定原则及依据 (47)第⼀节企业⽬标市场选择策略规划的制定原则 (47)⼀、科学性 (47)⼆、实践性 (47)三、前瞻性 (47)四、创新性 (47)五、全⾯性 (48)六、动态性 (48)第⼆节企业⽬标市场选择策略规划的制定依据 (48)⼀、国家产业政策 (48)⼆、⾏业发展规律 (48)三、企业资源与能⼒ (49)四、可预期的战略⽬标 (49)第三节影响⽬标市场选择策略的主要因素 (49)⼀、影响⽬标市场选择策略的主要因素 (49)⼆、诱发企业⽬标市场选择策略失败的因素 (50)三、企业⽬标市场选择策略规划需规避的误区 (51)第五章企业制定⽬标市场选择策略的内容、⽅法步骤、流程 (53)第⼀节公司制定⽬标市场选择策略规划要点与准备⼯作 (53)⼀、公司制定⽬标市场选择策略规划要点 (53)⼆、规划企业⽬标市场选择策略前的准备⼯作 (53)第⼆节公司制定⽬标市场选择策略规划的主要内容 (54)⼀、公司制定⽬标市场选择策略规划的主要内容 (54)⼆、正确制定企业⽬标市场选择策略的步骤 (55)三、企业⽬标市场选择策略规划包含的不同内容 (56)第三节构建⽬标市场选择策略研究体系 (56)⼀、研究体系构建与实施的内涵 (57)⼆、整合内外部资源做好顶层设计 (57)三、构建闭环的战略研究体系 (58)四、及时跟踪分析研判内外部形势 (58)（⼀）外部分析就是寻找机会与威胁 (58)（⼆）内部分析就是发现优势与劣势 (59)第四节科学制定⽬标市场选择策略规划 (59)⼀、掌握科学的决策⽅法和程序 (59)⼆、遵循科学原则，建⽴竞争优势 (60)三、提⾼决策者素质 (60)四、全⾯了解企业环境 (61)五、科学制定⽬标市场选择策略 (61)六、降低风险 (61)第五节制定⽬标市场选择策略需注意事项 (62)⼀、企业⽬标市场选择策略制定需注意的要点 (62)⼆、制定⽬标市场选择策略⽬标注意事项 (62)三、制定⽬标市场选择策略规划的注意点 (63)四、制定⽬标市场选择策略规划容易犯的错误 (64)五、不同阶段企业⽬标市场选择策略的规划 (65)六、制定企业⽬标市场选择策略要考虑的不同⽅⾯ (65)第六章2020-2025年中国⼤数据应⽤企业⽬标市场选择策略探讨与建议 (67)第⼀节2020-2025年中国⼤数据应⽤企业⽬标市场选择策略 (67)⼀、分析各种影响因素，确⽴⽬标市场 (67)⼆、分析消费者和产品本⾝的特征，确定⽬标市场 (67)三、分析企业⽂化和内部管理，确⽴⽬标市场 (67)四、分析国家政策对⾏业的影响，确⽴⽬标市场 (68)五、深化和增强顾客的品牌意识 (68)六、加强企业⾃⾝各⽅⾯的管理建设 (68)七、深化企业的品牌定位 (68)⼋、实⾏品牌与产品定位相结合 (68)第⼆节2020-2025年中国⼤数据应⽤企业⽬标市场开发战略建议 (69)⼀、紧盯竞争对⼿战略，增加产品竞争⼒ (69)⼆、利⽤市场渗透战略，不断发展新的客户 (69)三、实⾏市场开发战略，不断开辟各种市场创新源 (69)四、持续提⾼产品质量，建⽴完善覆盖范围的服务体系 (69)五、实施线上线下结合，深度拓展国内国外市场 (69)六、在市场开发中将渗透、撇脂等多种战略结合 (70)第三节中国⼤数据应⽤企业的国际⽬标市场选择战略 (70)⼀、“先难后易”选择⽬标市场与“先易后难”进⼊⽬标市场的结合 (70)⼆、基于本⼟化的多元化战略是馅饼也是陷阱 (71)三、多元化战略的经验与教训 (71)第五节案例：吉利汽车的国际⽬标市场选择战略 (72)⼀、吉利公司简介 (72)⼆、选择国际⽬标市场战略理论分析 (72)三、吉利公司选择国际⽬标市场 (73)（⼀）确⽴⽬标市场 (73)（⼆）明确市场定位 (73)（三）确⽴营销模式 (74)（四）确保国内市场份额 (74)第六节案例：丰⽥汽车顾客为中⼼的⽬标市场开拓战略 (74)⼀、⽬标市场竞逐中获得⾼市场占有率的汽车公司 (74)（⼀）从⽇本本⼟向全球的战略转移 (74)（⼆）三⼤市场战略⽐较分析 (75)⼆、结合案例分析丰⽥的海外市场营销理念与营销策略 (77)三、丰⽥经验总结及其启⽰ (78)第七章2020-2025年中国⼤数据应⽤企业全⽅位推进“⽬标市场选择策略”及实施路径探讨 (79)第⼀节构建⽬标市场选择策略推进体系：稳准推进公司⽬标市场选择策略实施 (79)⼀、结合实际、精⼼制定⼯作实施⽅案 (79)⼆、加强组织领导、建⽴动态督导督办机制 (79)三、营造全员全链条参与环境 (79)第⼆节产业结构层⾯ (80)⼀、认识规律特征指导产业发展 (80)⼆、夯实产业基础促进产业健康 (80)三、优化产业结构，加强技术创新 (80)四、完善企业供应价值链 (81)五、积极促进⼤数据应⽤企业的集约化建设 (81)六、⾛新型⼯业化道路，打造产业绿⾊竞争⼒ (81)七、提升产业战略竞争⼒ (81)第三节市场运营层⾯ (81)⼀、必须把做强做优放在更加突出的地位 (82)⼆、⼤⼒实施精品名牌战略，推进市场竞争 (82)三、以客户为导向，满⾜客户需求 (82)四、创新经营模式 (83)五、价值创新开拓战略蓝海 (83)六、紧跟市场发展 (84)七、实施“⾛出去”战略 (84)⼋、坚持“五化”发展举措 (84)第四节技术创新层⾯ (85)⼀、实施技术创新战略 (85)⼆、⼤⼒增强科技创新能⼒ (85)三、明确技术创新⼯作⽬标 (86)四、构建⾼效的技术创新管理体系 (86)第五节产品开发与竞争层⾯ (87)⼀、积极进⾏产品开发 (87)⼆、产品式样竞争策略 (87)三、产品⼤类竞争策略 (88)四、产品使⽤价值竞争策略 (88)第六节营销推⼴层⾯ (89)⼀、坚持营销的正确定位策略 (89)⼆、注重实施营销中的品牌策略 (90)三、选择实施多元化营销⼿段的策略 (91)四、基于消费观念和⽂化导向的营销 (92)第七节客户服务层⾯ (92)⼀、服务将成为核⼼ (92)⼆、以顾客满意为核⼼ (93)三、提⾼企业服务⽔平 (93)四、与⽤户建⽴战略合作关系 (93)五、“服务竞争”最有效的竞争策略 (93)第⼋节企业管理层⾯ (94)⼀、建⽴完善的企业管理体系 (94)⼆、深化现代企业制度改⾰，打造全新形象 (94)三、积极探索信息化⽹络化时代的管理模式 (95)四、⼤⼒提⾼企业集团管控的能⼒ (95)五、提⾼⼈员素质，提⾼管理⽔平 (96)六、加强资⾦管理，提⾼企业融资能⼒ (96)七、开放式创新与组织学习 (96)⼋、强化安全法制化建设 (97)九、⼤⼒提升国际化经营管理⽔平 (97)第九节企业⽂化建设层⾯ (98)⼀、企业⽂化的层次 (98)⼆、树⽴企业价值观 (98)三、倡导创新⽂化，提⾼企业竞争能⼒ (98)四、培育品牌⽂化，提⾼服装企业的品牌竞争⼒ (99)五、建设企业⽂化促进企业实现可持续发展 (99)第⼗节⼈⼒资源管理⽅⾯ (100)⼀、确⽴⼈才队伍建设⽬标 (100)⼆、⼤⼒实施⼈才战略，推进机制创新 (101)⼆、强化从业⼈员素质，加强产业⼈才竞争⼒ (101)三、企业可持续发展的⼈⼒资源管理 (101)第⼗⼀节供应链管理层⾯ (102)第⼗⼆节⼩结 (102)第⼋章构建⼤数据应⽤企业实施⽬标市场选择策略“管理、保障、调整”等动态机制的措施 (104)第⼀节构建⽬标市场选择策略管理体系：增强公司战略管理能⼒ (104)⼀、有效的战略管理组织 (104)⼆、充分透明的战略制定与分解过程及动态的调整 (104)三．战略落地要构建有效的执⾏保障体系 (105)第⼆节构建⽬标市场选择策略保障体系：增强实施保障能⼒ (105)⼀、注重战略风险防控 (105)⼆、加⼤业绩考核⼒度 (106)三、优化战略研究组织架构 (106)四、构建开放式研究⽹络 (106)五、加快信息、成果共享与成果转化 (106)六、加强战略研究队伍建设 (106)第三节构建⽬标市场选择策略动态调整机制：完善⽬标市场选择策略的主要措施 (107)⼀、完善⽬标市场选择策略 (107)⼆、完善企业⽬标市场选择策略的有效措施 (107)三、企业⽬标市场选择策略创新调整的重要性 (108)第四节持续变⾰是⽬标市场选择策略的精髓 (109)第九章盛世华研总结 (110)第⼀节企业失败的原因及提⾼胜率的策略 (110)⼀、企业失败的原因 (110)⼆、提⾼胜率的策略 (111)第⼆节盛世华研独创五⼤决策研究体系 (112)⼀、基于“产业”的研究与决策体系 (112)⼆、基于“周期”的研究与决策体系 (112)三、基于“⼈性”的研究与决策体系 (112)四、基于“变化”的研究与决策体系 (113)五、基于“趋势”的研究与决策体系 (113)六、⼩结 (113)第三节致读者：商业⾃是有胜算 (114)第⼀章企业⽬标市场选择策略概述⾯对有着不同需求和欲望的消费者，任何企业的产品都不可能满⾜该市场上全部顾客的所有需求。
数据分析行业：统计年鉴数据分析行业分析报告 (71)
统计年鉴数据分析行业分析报告一、行业概述数据分析是指将数据进行收集、处理、分析和解释，以形成有效的商业决策的过程。
近年来，随着大量的电子设备和物联网技术的全面普及，企业、政府和个人等都在生产和日常生活中产生着大量的数据。
这些数据中包含了大量的宝贵信息，如果能够通过数据分析来深入分析，就能够对企业决策、市场预测、产品研发和客户服务等多方面的工作带来重要的帮助。
在当前互联网时代的背景下，数据分析产业得到了迅速的发展。
据统计，全球大数据市场规模在2020年达到了1140亿美元，年复合增长率为22.5%。
在我国，数据分析产业也呈现出快速发展的趋势，数据统计表明，2019年中国大数据市场规模达到1559亿人民币，同比增长20.7%。
未来随着5G技术的普及和应用，数据分析行业将迎来更广阔的发展空间。
二、市场分析1.行业主要产品和服务数据分析行业主要产品和服务包括以下几个方面：①大数据平台：提供大数据处理和存储的技术平台，其中包括数据采集、存储、清洗、转化、分析、可视化等功能。
②云计算服务：提供云计算技术和服务，支持大数据平台的运行，并具备高可扩展性和高性能。
③数据分析工具：提供数据分析的工具和软件，支持多种数据处理方式和算法模型的应用。
④数据咨询服务：提供大数据应用的咨询服务，包括数据分析和决策支持等领域的专业咨询。
2.行业发展趋势随着5G技术的发展和普及，数据分析产业将迎来崭新的发展机遇。
一方面，5G 技术将带来数据传输速度的飞跃，数据分析平台和工具将能够更快的对数据进行处理和分析。
另一方面，5G技术也将加速智能化应用的发展，促进数据分析与人工智能的结合，进一步提高数据的价值和利用效率。
此外，在未来的发展中，数据分析产业也将迎来更多的应用场景。
随着智能家居、自动驾驶、智能医疗等新兴领域的不断拓展，数据分析技术的应用也将被进一步拓展。
在数字经济的快速发展下，数据分析已成为企业竞争的重要战略工具，越来越多的企业加速了对数据分析等数字化技术的应用和研发。
2020-2021年数字技术的发展趋势：新技术、新业态、新模式、新作为
数字技术的发展趋势新技术、新业态、新模式、新作为背景观大势、谋发展——百年未有之大变局n 世界经济数字化转型是大势所趋n 坚定不移建设网络强国、数字中国，推动互联网、大数据、人工智能同各产业深度融合，培育新技术、新产品、新业态、新模式（十九届五中全会）n 数据治理是激活数据要素价值的关键着力点n 政府数据治理应当发挥表率作用，培育数据要素市场，政府必须先试先行n中国是数据大国，凭借先进数字技术、巨大人口数量，庞大的制造业基础，人口红利正在转变为数据红利网络强国建设扎实推进一、新技术：数字技术崛起二、新业态新模式：内含与实践三、新作为：相关建议1新技术：解析数据第二次机器革命n技术指数性迭代更新n数字化n组合集成创新非竞争性零边际成本网络叠加效应n数字技术带来巨大红利n赢者通吃造成收入分化n乐观面对-便利、机会n积极应对-于变局中开新局n重构生产关系数据化智能化源起文明之初：结绳记事文字诞生：文以载道信息时代：数据建模“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，逐步延伸到科学和商业领域。
1997年，高性能计算企业SGI首席科学家约翰·马西指出数据快速增长将成为计算发展的重要趋势，数据将出现难理解、难获取、难处理、难组织等四个方面的问题，并用“大数据”来描述这个趋势，从而引发了计算领域对大数据的思考。
产业视角：数字产业化水平不断提升数据产业是指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。
产业视角：大数据产业生态地图随着大数据产业步入全面融合应用阶段，大数据产业生态体系日益丰富和完善。
当前，我国大数据在互联网、金融、电信等领域的应用占比超过70%；工业、政府和健康医疗领域的相关应用成为行业热点，规模增长迅速。
电信交通运输医疗健康城市规划工业制造农业生产进行用户画像，实现精准营销、行业定制的数据分析报告咨询反映出行者出行需求特征、交通供给情况和供需匹配程度应用于健康监测、疾病预防、临床决策、医药研发抓取、分析、挖掘内部及各类数据，掌握目标地区用户特征推动“众包设计”、个性化定制等新模式的发展应用于农产品生产、销售、追溯等全环节2新业态新模式：内涵与实践基本概念新业态、新模式是根植数字经济发展土壤，以数字技术创新应用为牵引，以数据要素价值转化为核心，以多元化、多样化、个性化为方向，经产业要素重构融合衍生而形成的商业新形态、业务新环节、产业新组织、价值新链条，是关系数字经济高质量发展的活力因子，具有强大的成长潜力。
工业大数据行业分析报告
工业大数据行业分析报告工业大数据行业分析报告一、定义工业大数据是指在工业生产与制造中所产生的海量数据，这些数据涵盖了整个制造过程中的各个环节。
随着传感网络、云计算以及大数据技术的快速发展，工业大数据的收集、存储、分析和应用能力都得到了显著提升。
工业大数据的应用广泛，包括制造过程优化、故障检测、产品质量控制、供应链管理等领域。
二、分类特点根据应用领域和数据类型不同，工业大数据可以分为制造大数据、能源大数据、交通大数据、医疗大数据等多个子类别。
工业大数据有如下几个主要特点：1.数据多样性：工业大数据包括多种数据格式，如传感器数据、生产日志、用户交互数据等。
2.数据量大：工业大数据具有海量性，需要在数据初始采集、传输、存储、处理等多个阶段进行分批次、分布式的处理。
3.数据时效性：工业数据有特定的时效性，数据的决策分析需要在较短时间内完成。
4.安全性：工业大数据安全性极为重要，需要采用多种技术手段来保护数据，如加密技术、防火墙等。
5.价值利用：工业大数据只有通过有效的数据分析挖掘，才能产生真正的价值，为企业和社会带来实际收益。
三、产业链整个工业大数据产业链可以分为数据采集、数据传输、数据存储、数据分析、应用服务等环节。
其中，数据采集是保证制造数据真实性和多样性的基础；数据传输是实现数据高效传输、保证数据时效性的关键；数据存储是保证数据安全、方便挖掘和分析的重要环节；数据分析是工业大数据挖掘的核心环节；应用服务则体现了工业大数据的综合应用价值。
四、发展历程作为工业智能化的重要支撑技术之一，工业大数据的发展历程可以分为三个阶段：1. 数据化阶段（2001-2010年），主要特征是数据采集收集的起步阶段：数据采集手段单一，数据采集的规模与能力还很有限。
2. 数字化阶段（2011-2020年），从数据采集到数据处理、应用，全链条能力稳步提升：数据收集多元化，数据量规模更大，大数据分析平台逐渐成熟。
3. 智能化阶段（2021年至今），工业大数据开始实现和人工智能的结合，产生更多的智能应用，为智能制造和工业互联网的发展提供强大支持。
2020中国生活美容行业发展报告
行业总体概况网络在线营销有效提升消费体验 美业店数字化专业代运营兴起商户侧：美业从业者积极进取朝气蓬勃用户侧：线上美业用户规模持续扩大互联网平台促进美业数字化发展062828101720行业规模巨大但线上化率偏低下沉市场美业的在线化率迅速提升商户开店率和关店率较2019年均有下降美业韧性较强，从业者从容应对疫情冲击美业从业者的基本特征美业商户每日关店时间较晚美业从业者热衷持续学习“高成本”“少人才”制约美业发展美业用户基本发展特征美业用户客单价涨跌不一美团等生活服务电子商务平台对美业经营愈发重要商户选址更加多元化美业商户与平台的结合更加紧密线上引流能力愈发关键平台赋能美业商户发展商户评级机制促进美业服务水平提升06060708101213151718202021232324一、中国生活美容行业发展现状二、中国生活美容服务业发展新趋势目录05282930互联网平台多方面赋能行业发展多元化消费需求加速美业市场细分“他经济”正在快速崛起美业数字化仍普遍停留在比较初级的引流阶段美业人才出现结构性短缺美业行业标准体系尚不完善不断完善生活美容服务业系列行业标准加强生活美容服务业从业人员的职业教育大力推进美业商户的数字化改造和创新发展323233353536三、行业发展面临的问题与挑战四、政策建议3134随着我国城乡居民生活水平的不断提高，“颜值经济”迅速崛起，生活美容服务业成为服务业增长的重要驱动力量，在推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局过程中扮演着重要角色。
大型互联网生活服务平台的快速发展，使生活美容服务行业突破了地理空间限制，新消费业态得以更广泛地覆盖我国消费市场，促进经济增长。
当前，我国生活美容服务业呈现出下述发展趋势：网络在线营销有效提升消费体验；美业店数字化专业代运营兴起；互联网平台多方面赋能行业发展；多元化消费需求加速美业市场细分；“他经济”快速崛起。
促进美业健康可持续发展，提高美业供给质量，对于扩大消费需求、带动就业创业、全面建成小康社会、满足人民日益增长的美好生活需要具有重要意义。
宁波市镇海区大数据投资发展有限公司介绍企业发展分析报告
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告宁波市镇海区大数据投资发展有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:宁波市镇海区大数据投资发展有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分宁波市镇海区大数据投资发展有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业空资质增值税一般纳税人产品服务：大数据服务；技术服务、技术开发、技术咨询1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.4行政处罚-工商局4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.11产品抽查-工商局4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
计算机行业周报：关注大数据产业的投资机会
本报告由川财证券有限责任公司编制 谨请参阅尾页的重要声明关注大数据产业的投资机会证券研究报告所属部门। 行业公司部 报告类别 । 行业周报所属行业 । 信息科技/计算机报告时间। 2020/8/22分析师 方科 证书编号：S1100518070002 ***************川财研究所北京 西城区平安里西大街28号中海国际中心15楼，100034 上海 陆家嘴环路1000号恒生大厦11楼，200120 深圳 福田区福华一路6号免税商务大厦32层，518000成都 中国（四川）自由贸易试验区成都市高新区交子大道177号中海国际中心B 座17楼，610041 ——计算机行业周报（20200822） ❖ 川财周观点 本周市场各大宽基指数涨跌不一，其中上证指数表现继续好于创业板指，全市场成交量呈现逐日缩小，截止到周五全市场成交金额已经小于万亿元。
短期来看，市场受外部影响较大，且处于中报季。
年初至今计算机板块中很多个股涨幅较大。
如果中报业绩不及市场预期的话，流动性推升的高估值将是的个股的波动加大。
我们建议关注行业政策和景气度确定性较强的行业投资机会，比如说大数据。
据IDC 显示，在2020-2024年期间，全球大数据技术与服务相关收益将实现9.6%的年均复合增长率，预计2024年将达到2877.7亿美元。
2020年中国大数据相关市场的总体收益将达到104.2亿美元，较2019年同比增长16.0%，增幅领跑全球大数据市场。
自2014年大数据写入政府工作报告以来，大数据成为地方政府关注的热点。
在2020年首场国常会中提及的新型基础设施建设，其中大数据被重点提及。
建立数据中心有利于各行业的转型以及企业的上云。
建议重点关注大数据产业的投资机会。
❖ 市场表现 本周上证综指上涨0.61%，收于3380.68点，计算机行业指数下跌1.03%，收于5922.77。
计算机行业指数整体排名23/28，在所有的行业指数中表现相对较差。
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。
这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。
课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。
这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。
教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。
这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。
产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。
通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。
国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。
浙江省大数据发展管理局_企业报告(业主版)
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企业基本信息 .................................................................................................................................1 一、采购需求 .................................................................................................................................1
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*按近 1 年项目金额排序，最多展示前 10 记录。
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浙江省大数据发展管理局政务云 资源租赁-云服务项目
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2020年大数据行业发展报告出炉
马云曾经说过一句话，当今以及未来的世界当中，最珍贵的能源就是大数据。
随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展，大数据技术应用已经融入到了各行各业。
很多公司已经从大数据中获益。
大数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。
借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。
因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步，实现跨时代的变革。
2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为，2017年大数据行业将呈现六大趋势：
1.将会推出更多的分析工具
随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。
虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。
Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。
这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。
Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具，
MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。
2.实时数据分析将获得更多关注
技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。
实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。
目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。
高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。
事实
上，欧盟实施新的隐私法规时，早已经预见到了这一点。
大数据时代，解决用户隐私泄露问题，就是解决大数据发展与使用的问题。
4.人工智能将广泛应用
过去一年，我们亲眼见证了人工智能的爆发：无人驾驶汽车试驾成功、AlphaGo围棋获胜。
随着人工智能技术日益成熟，未来公司企业将很大程度上依赖于这项技术。
虚拟助手、机器人、智能顾问和自动驾驶汽车等多种技术都将得到广泛的应用。
5.认知技术将加速发展
认知技术是人工智能领域的产物，能完成以往只有人能够完成的任务。
认知技术如下图所示，包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语言识别技术等。
随着人工智能的发展，认知技术的重要性越来越受到人们的认可。
只要人们认识到大数据和分析学之间的紧密联系，就会发现认知计算和分析学一样，都是企业发展不可或缺的技术。
6.“大”数据将不复存在
大数据的发展面临共享难度大、垄断程度高、融合能力差、应用价值低以及安全风险大等一系列制约因素。
因此一些专家认为，数据的“量”已经不再是数据的重点了。
与其一味地追求数据量，还不如好好研究如何提高手头数据的利用效率。
大数据将被分割成数据块，这将打破行业领域对信息流动的限制，通过对不同类型、不同领域数据的跨界集聚，极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式，进而给各个行业的创新发展带来新的驱动力，推动各个领域的彻底变革和再造。
当然，这只是从产业方面所进行的趋势分析，在技术上大数据行业将呈现机器学习继续成智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点;大数据的安全和隐私持续令人担忧;多学科融合与数据科学兴起;大
数据处理多样化模式并存融合，流计算成主流模式之一;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;开源成大数据技术生态主流;政府大数据发展迅速;推动数据立法、重视个人数据隐私;可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性的十大趋势。