2024年大数据未来发展趋势中国大数据行业现状研究分析及市场前景预测报告(2024年)

2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域

4、韩国推出大数据中心战略

一、2024年全球大数据发展回顾

二、2024年全球大数据热点事件

1、技术平台全面发展

2、大数据一体机盛行

3、企业对大数据的投入增加

4、业界巨头加快产业链布局

5、新兴企业不断涌现

一、大数据内生型价值模式

二、大数据外生型价值模式

三、大数据寄生型价值模式

四、大数据产品型价值模式

五、大数据云计算服务型价值模式

一、全球大数据产业规模及预测分析

二、全球大数据细分市场及预测分析

1、全球大数据细分市场

2、大数据专业服务市场及预测分析

4、大数据软件市场规模及预测分析

一、全球大数据产业企业类型分析

二、全球大数据专营厂商收入占比

三、全球大数据专营厂商市场格局

一、全球大数据产业发展趋势

二、全球大数据技术发展趋势

1、技术趋向多样化

2、基于云的数据分析平台将更趋完善

3、数据分析集逐步扩大

三、全球大数据面临的主要问题

1、大数据存储技术

2、数据深度分析与挖掘

3、数据安全

4、隐私保护

一、互联网发展分析

1、互联网网民规模

2、互联网资源规模

二、社交媒体发展分析

1、新闻网站

2、网络视频

3、搜索引擎

4、即时通信

5、网络社区

6、微博

7、博客/个人空间

三、物联网发展分析

1、中国物联网行业的发展现状

2、中国物联网行业的发展规模

1、中国电子商务行业发展概述

2、中国电子商务行业发展规模

五、移动设备发展分析

六、数据量分析

一、863计划

二、国家重大科技专项

三、物联网“十三五”发展规划

一、大数据产业链建设情况

二、大数据产业生命周期分析

三、大数据产业市场规模分析

四、大数据应用行业投资分布

五、大数据产业面临的挑战

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、临床操作

2、付款/定价

3、研发

4、新的商业模式

5、公众健康

四、大数据在金融领域的应用

一、企业大数据产品与技术动向

二、中关村大数据产业链雏形初现

三、地方政府推出政策助推大数据发展

四、华为联手英国大学开发“大数据”

一、大数据产业总体规模预测分析

二、大数据产业细分市场预测分析

1、大数据基础架构硬件市场预测分析

2、大数据软件市场发展前景预测分析

3、大数据服务市场发展前景预测分析

一、多措并举,推进大数据产业化进程

1、支持信息服务企业发展转型

2、加大投入力度,加快技术突破

3、加强基础数据整合

ResearchandAnalysisontheCurrentSituationofChina'sBigDataIndustryandMarketOutlookForecastReport(2024)

二、加快推广应用,引导大数据发展

1、推动示范应用

2、推进智慧城市建设

三、优化信息化发展环境,加大专业人才培养力度

1、发挥行业协会作用

3、加大数据人才培养力度

一、被调查者所属行业

二、被调查者企业规模

三、被调查企业每月新增数据规模

一、企业数据系统架构存在的问题

二、企业面临的数据技术难题

三、企业数据挖掘和分析面临的问题

一、企业数据处理产品的服务商

二、企业大数据投入情况

三、企业部署开源大数据解决方案的计划

四、企业大数据的部署规模

一、企业做数据产品选型时考虑的因素

三、企业选择服务商时考虑的因素

二、企业如何看待商业智能的未来

一、电子政务建设现状

二、政府大数据应用需求

三、政府大数据应用场景

四、政府大数据应用价值分析

五、政府大数据应用典型案例

六、政府大数据应用前景预测

一、行业大数据应用需求分析

二、行业大数据应用场景分析

三、行业大数据应用价值分析

四、行业大数据应用典型案例

五、行业大数据应用前景预测

一、行业信息化建设现状

二、行业数据量及其特征

三、行业大数据应用需求分析

四、行业大数据应用场景分析

五、行业大数据应用价值分析

六、行业大数据应用典型案例

七、行业大数据应用前景预测

一、行业数据储量与特点

二、行业大数据应用需求分析

三、行业大数据应用前景预测

一、行业信息化现状分析

二、行业大数据应用经典案例

一、行业信息化建设情况

一、智慧城市建设情况分析

1、智慧城市投资规模及预测分析

2、智慧城市IT投资分析

二、智慧城市大数据应用需求

三、智慧城市大数据应用经典案例

四、智慧城市大数据应用前景

一、行业信息化建设现状分析

三、行业大数据应用经典案例

二、行业数据量及其特点

一、教育行业大数据应用需求

二、军事行业大数据应用需求

三、旅游行业大数据应用需求

一、IBM

二、HP

三、Intel

四、Teradata

五、Dell

六、ORACLE

七、SAP

八、EMC

九、CiscoSystems

十、Microsoft

十一、Accenture

十二、Fusion-io

十三、PwC

十四、SASInstitue

十五、Splunk

十六、Deloitte

十七、Amazon

十八、TableauSoftware

十九、NetApp

二十、Hitachi

二十一、Informatica

二十二、Fujitsu

二十三、其它企业

1、Google

2、Facebook

3、Twitter

4、Wal-Mart

5、ZARA

6、Datameer

7、Connotate

8、ClearStoryData

9、Siemens

中國大數據行業現狀研究分析及市場前景預測報告(2024年)

10、OperaSolution

一、互联网企业布局大数据

1、百度

2、淘宝

3、腾讯

4、阿里巴巴

5、新浪

6、盛大网络

二、IT企业布局大数据

1、浪潮

2、华为

3、联想

4、神州数码

5、东软

三、电信运营商布局大数据

1、中国电信

2、中国移动

3、中国联通

一、大数据对数据存储需求

二、数据存储市场格局现状

2、U盘、闪存卡市场格局

三、服务器市场格局现状

四、硬件层面投资机会分析

一、基础软件投资机会分析

二、应用软件投资机会分析

一、IT基础设施服务业投资机会

二、信息咨询服务业投资机会

三、信息安全行业投资机会

四、中国大数据产业投资象限

一、大数据产业投资热潮

二、大数据产业投资趋势

一、大数据产业并购动向

二、大数据产业并购特征

三、大数据产业并购趋势

一、大数据产业融资模式

1、PE/VC

2、上市融资

3、天使投资

二、大数据产业融资案例

1、风投融资案例

2、种子融资案例

3、大宗融资案例

三、大数据产业融资机会

一、江苏天泽信息产业股份有限公司

1、公司发展简介

2、公司组织架构分析

3、公司主要产品及特点

4、公司经营情况分析

5、公司经营优劣势分析

6、公司最新发展动向

二、北京拓尔思信息技术股份有限公司

4、公司研发能力分析

5、公司经营情况分析

6、公司经营优劣势分析

7、公司最新发展动向

三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司

2、公司主要产品及特点

3、公司研发能力分析

一、荣之联科技股份有限公司

3、公司经营情况分析

4、公司经营优劣势分析

5、公司投资并购情况

二、上海天玑科技股份有限公司

6、公司投资并购情况

三、北京银信长远科技股份有限公司

2、公司经营情况分析

3、公司经营优劣势分析

一、杭州海康威视数字技术股份有限公司

5、公司营销网路分析

6、公司经营情况分析

7、公司经营优劣势分析

二、浙江大华技术股份有限公司

4、公司营销网络分析

一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司

ZhongGuoDaShuJuHangYeXianZhuangYanJiuFenXiJiShiChangQianJingYuCeBaoGao(2024Nian)

二、用友软件股份有限公司

一、成都卫士通信息产业股份有限公司

二、北京启明星辰信息技术股份有限公司

三、蓝盾信息安全技术股份有限公司

一、阿里巴巴集团

二、腾讯控股有限公司

5、公司发展战略分析

图表目录

图表1存储价格的下降

图表2网络带宽的增加

图表3“广播”加“接收”模式

图表4“请求”加“响应”模式

图表5网络生活

图表6谷歌公司数据中心内一景

图表7移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球出货量对比图

图表9大数据概念示意图

图表10MapReduce程序的具体执行过程

图表11GFS与传统分布式文件系统的区别

图表12写控制信号和写数据流

图表13BigTable的逻辑结构

图表14BigTable中存储记录板位置信息的结构

图表15云计算平台的管理系统

图表16云服务

图表17用于实时分析的MongoDB架构

图表18RCFile的行列混合存

图表19MDX→MapReduce简略示意图

图表20Hadoop多维分析平台架构图

图表21采集模块

图表22核心模块的逻辑

图表23MapReduceWorkFlow例子

图表24基于SOA的DaaS体系架构

图表25全球各大数据专营厂商的市场份额

图表26软件、硬件以及服务3个领域的收入占比

图表27中国网民规模与互联网普及率

图表28新增网民上网设备使用情况

图表29非网民未来上网意向

图表30非网民不使用互联网的原因

图表31手机网民规模

图表322024-2030年中国内地各省(市、自治区)网民规模和互联网普及率

图表33中国网民城乡结构

图表34中国城乡居民互联网普及率和城镇化进程

图表352024-2030年中国互联网基础资源对比

图表36中国IPv6地址数量

图表37中国IPv4地址资源变化情况

图表38中国分类域名数

图表39中国分类CN域名数

图表40中国网站数量

图表41中国网页数量

图表42中国网页数

图表43中国国际出口带宽变化情况

图表44主要骨干网络国际出口带宽数

图表452024年PC端与手机端网民搜索内容对比

图表462024-2030年中国网络视频用户数及网民使用率

图表472024-2030年中国搜索引擎用户数及网民使用率

图表482024-2030年中国即时通信用户数及网民使用率

图表492024-2030年中国社交网站用户数及网民使用率

图表502024-2030年中国微博用户数及网民使用率

图表512024-2030年博客/个人空间用户数及网民使用率

图表52大数据产业链全景图

图表53大数据第部分经济领域的影响

图表54数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度

图表55商业智能市场规模(亿元)

图表562019-2024年我国大数据市场规模分析预测

图表57被调查者所属行业

图表58被调查者企业规模

图表59被调查企业每月新增数据规模

图表60企业数据系统架构存在的问题

图表61企业面临的数据技术难题

图表62企业数据挖掘和分析面临的问题

图表63企业数据处理产品的服务商

图表64企业大数据投入情况

图表65企业部署开源大数据解决方案的计划

图表66企业大数据的部署规模

图表67企业做数据产品选型时考虑的因素

图表69企业选择服务商时考虑的因素

中国ビッグデータ業界の現状研究分析及び市場見通し予測報告(2024年)

图表71企业如何看待商业智能的未来

图表72金融大数据应用场景分析

图表732024年智慧城市大数据应用分布

图表74基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案

图表752019-2024年中国智慧城市大数据应用规模预测分析

图表762019-2024年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测(单位:亿元)

图表772019-2024年中国能源行业信息化投资规模

图表80信息安全行业细分如下:

图表812019-2024年中国信息安全产品市场规模及增长率预测(单位:亿元)

THE END
1.数据挖掘概念(AnalysisServices有关如何将 SQL Server 工具应用于业务方案的示例,请参阅数据挖掘基础教程。 定义问题 与以下关系图的突出显示相同,数据挖掘过程的第一步就是明确定义业务问题,并考虑解答该问题的方法。 该步骤包括分析业务需求,定义问题的范围,定义计算模型所使用的度量,以及定义数据挖掘项目的特定目标。这些任务转换为下列问题: https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms174949(en-us,sql.105).aspx
2.具备安全态势感知能力的安全管理平台厂商动态图:态势感知核心过程示意图 它通过态势要素获取,获得必要的数据,然后通过数据分析进行态势理解,进而实现对未来短期时间内的态势预测。注意,态势感知最终达成的目标是实现对未来的短期预测,是一个动态、准实时系统。 1.2 安全态势感知 在上个世纪末90年代,态势感知才被引入到信息技术安全领域,并首先用于对下一代入侵检测https://news.zol.com.cn/149/1490562.html
3.zfcg.fuzhou.gov.cn/upload/document/20210531/a2f60d92e4d649a9计算资源管理调度功能示意图 计算资源管理调度模块不仅对GPU计算资源设备进行管理与调度,对GPU容器云平台进行管理与调度,而且对不同算法仓库体系模式的分析集群进行统一管理。 功能设 计 针对独立分析集群,计算资源管理调度模块主要实现嵌入式架构GPU服务器、通用X86架构GPU服务器的运行状态管理,以及按照单台或多台的方式添http://zfcg.fuzhou.gov.cn/upload/document/20210531/a2f60d92e4d649a9bd2b904312f583f0.html
4.编程数学之图形可视化分析白宁超的官网通过揭示数据背后的规律和隐藏信息,给相关角色提供参照价值,做出相应的决策。这在数据挖掘、自然语言处理、机器学习都广泛应用。本文主要介绍常见的图形可视化的概念和使用,使读者最短时间掌握基本的统计知识。(本文原创,转载必须注明出处.) 饼图 定义 饼图广泛得应用在各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度https://bainingchao.github.io/2018/10/10/%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%95%B0%E5%AD%A6%E4%B9%8B%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%88%86%E6%9E%90/
5.《2020科技趋势报告》:AI和中国,成为未来科技世界关键词程序员使用特殊的深度学习算法,同时使用大量的数据,通常是数兆字节的文本、图像、视频、语音等,系统被训练成独立学习。虽然概念上的深度学习并不是什么新鲜事,但最近发生的变化是计算量和可用的数据量。实际上,这意味着越来越多的人工过程将被自动化,包括软件的编写,计算机很快就会开始自己编写。 https://www.tmtpost.com/4274113.html
6.HTTP/2协议HPACK(HTTP2头部压缩)原理介绍1.3 HEADER 压缩编码示意图 Tips:'Huffman'算法是一种压缩算法。 1.4 HEADER 压缩编码示意图 动态表可以简单理解为在请求过程中映射的索引表,比如第一个请求帧(frame)使用静态表+Huffman算法构成的索引表(静态表+动态表)可以在下一次请求帧(frame)中只需要传递新增的内容使用Huffman算法,不变的内容可以使用索引表中https://developer.aliyun.com/article/1343532
7.生物材料双向拉伸试验知识科普图7 心包内注射机械-电耦合水凝胶贴片用于心肌修复示意图[40] 除上述方法外,3D工程心血管组织在替换受损结构方面显示出巨大的前景。具体地说,组织工程血管移植物具有取代生物和合成移植物的潜力。Mayoral等通过3D打印、混合熔融沉积建模、静电纺丝技术和干细胞接种制作了一种组织工程化体外血管贴片(见图8),用于评价3Dhttp://www.tjcaremc.com/Article-3400021.html
8.大厂技术实现详解知识图谱的构建全流程@自然语言处理系列自底向上构建:借助一定的技术手段,从公开采集的数据中提取出资源模式,选择其中置信度较高的信息,加入到知识库中。 知识图谱的构建 | 自顶向下→自底向上; 6-3 1.3 “实体-关系-实体”三元组 下图是典型的知识图谱样例示意图。可以看到,“图谱”中有很多节点,如果两个节点之间存在关系,他们就会被一条无向边连接https://cloud.tencent.com/developer/article/1938296
9.技术揭秘互联网广告黑产盛行,如何反作弊?机器作弊[1]成本低,特征集中,容易识别;人工作弊成本高,作弊者要想获利也会表现会一定的集中性,需要深入分析数据挖掘异常特征,从而识别作弊。 三 广告点击反作弊核心问题 世界广告主联盟WFA表示[1]“若不采取措施,2025 年虚假广告花费将高达 500 亿美元,仅次于毒品交易金额,成为世界第二大非法营收https://www.51cto.com/article/635445.html
10.数字孪生数字孪生系列报道:15家单位22位作者研究成果,数字数据融合是指在实现车间物理融合与模型融合基础上,基于车间运行一致性原理,对物理车间现场实时数据、虚拟车间模型数据、仿真数据、车间服务系统数据等覆盖全要素、全流程、全业务的相关数据进行生成—建模—清洗—关联—聚类—挖掘—迭代—演化—融合等操作,有效真实刻画和反映车间运行状态、要素行为等各类动态演化过程、https://www.zhuanzhi.ai/document/d63863c6849a79c6a6f25d51bb522554
11.《暗黑地牢》全地图各道具使用效果一览表(2)检查GPS上的采集信息后,把GPS连接至计算机进行数据导入,但连接前一定要关闭GPS电源再连接。 电子地图如何制作简介 电子地图如何制作简介 下列为电子地图的制作过程 1.准备纸的地图如:交通旅游图、测绘局购买的图等你想做的图。 2.把准备的地图扫描进计算机 3.下载地图矢量化软件mapinfo professional,autoCAD等也https://m.360docs.net/doc/fa2328e24bfe04a1b0717fd5360cba1aa8118c2f.html
12.艺术档案数字化民间艺术的数字化涉及信息的采集、处理和储存,这其中包含采集设备的选择、数据处理方式、储存格式和数据库技术。但是截止到目前,并没有一个全国统一的数据加工规范或标准,无论在民间艺术普查阶段还是在名录项目申过程中,都不同程度存在一些问题,具体表现在:数据资料保存很好,但标示和描述很差,以至于使潜在的用户无法了解https://www.zboao.com/cgal/8068.html
13.科学网—[转载]人工智能时代的数据隐私垄断与公平图2 数据透明对隐私、垄断和公平问题的促进作用示意图 在大数据透明的具体实现上,政府机构和研究者们分别从政策和技术上做出诸多努力和探索。政策上,GDPR等法律法规的出台,明确规定了数据主体(即用户)对数据的控制权,以保证个人数据在其数据生命周期中具有更高的透明度,数据主体对个人数据具有更强的管控能力;技术上,https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1289492.html
14.2020年媒体技术趋势报告:13大领域89项变革全输出德克萨斯大学阿灵顿分校和谷歌的研究人员一直在研究使用框架语义的自动化技术。框架是描述了特定类型事件、情况、对象或关系及其参与者的示意图。研究人员扩展了一个名为FrameNet的系统用来专门为包括自动事实核查在内的功能构建新框架。 在屏事实核查 (On-Screen Fact Checking) https://36kr.com/p/5267903
15.机器学习实战——LBP特征提取在上面的实验中,由于数据图只有2020,单元尺寸为4时,单元个数只有25个,所以在等价旋转不变LBP算法中,特征维度只有925,等价模式本来为了降维而生,但是本身就不高的维度降维后,丢失了很多特征信息,这可能是LBP(9)只有86.7%的准确率的重要原因。总结一下,上面的实验结果只是一个很简单的验证,并不能说明LBP(9)算法不https://www.jianshu.com/p/8d96ceb45f74