4.4 中国大数据产业存在的问题 4.4.1 大数据产业发展难点 4.4.2 大数据产业存在的问题 4.4.3 大数据产业的现实挑战 4.4.4 大数据应用面临的挑战 4.4.5 大数据安全问题分析 4.5 中国大数据产业的发展策略 4.5.1 大数据应作为国家战略重点 4.5.2 大数据产业发展的政策建议 4.5.3 加快大数据的研发与应用 4.5.4 应避免大数据的过度建设 第五章 2013-2015年大数据产业发展格局分析 5.1 2013-2015年大数据产业竞争格局 5.1.1 不同规模企业的竞争力分析 5.1.2 IT产业竞相布局大数据产业 5.1.3 网络保险市场大数据竞争状况 5.1.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争 5.2 2013-2015年中国大数据产业区域发展状况 5.2.1 贵州省 5.2.2 江苏省 5.2.3 山东省 5.2.4 广东省
5.2.5 上海市 5.2.6 重庆市
5.3 2013-2015年大数据产业链及市场主体分析 5.3.1 大数据产业链介绍 5.3.2 大数据产业结构 5.3.3 大数据主要子行业
5.4 2013-2015年大数据业务的商业模式 5.4.1 大数据业务商业模式类型 5.4.2 大数据商业模式及应用特点 5.4.3 重点企业大数据商业模式 5.4.4 构建创新的大数据商业模式
第六章 2013-2015年中国大数据行业主要设备市场分析 6.1 大数据一体机市场分析 6.1.1 大数据一体机简介 6.1.2 大数据一体机的优劣分析 6.1.3 大数据一体机的用户类型 6.1.4 国外竞争格局与品牌分布 6.1.5 国内市场竞争格局分析 6.1.6 国内企业竞争优劣势分析 6.1.7 国内主流品牌及其特点 6.2 大数据处理和分析软件市场分析 6.2.1 大数据与商业智能的关系
6.2.2 商业智能软件的应用价值 6.2.3 全球商业分析软件市场规模 6.2.4 全球大数据软件市场发展态势 6.2.5 国内大数据软件市场发展状况 6.2.6 国内商业智能软件下游市场 6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力 第七章 2013-2015年重点行业大数据应用分析 7.1 医疗行业
7.1.1 医疗行业大数据应用价值 7.1.2 医疗行业大数据应用场景 7.1.3 医疗行业的数据类型分析 7.1.4 大数据对医疗行业的影响 7.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘 7.1.6 医疗大数据实现中的关键问题 7.1.7 大数据在医疗领域的发展趋势 7.2 金融行业
7.2.1 金融行业大数据应用价值 7.2.2 金融行业大数据应用背景 7.2.3 金融行业大数据应用需求 7.2.4 金融行业大数据应用现状 7.2.5 金融行业大数据特征现状 7.2.6 金融行业大数据应用案例
7.2.7 大数据带来的挑战及对策 7.2.8 金融行业大数据应用发展展望 7.3 电子商务
7.3.1 大数据处理对电子商务的影响 7.3.2 电子商务大数据应用价值 7.3.3 电子商务大数据应用需求 7.3.4 电子商务大数据发展机遇 7.3.5 全球首个电商大数据指数 7.3.6 电子商务大数据应用挑战 7.3.7 电商企业大数据应用策略 7.4 零售行业
7.4.1 零售行业大数据应用价值 7.4.2 零售行业大数据应用需求 7.4.3 零售行业数据采集方式 7.4.4 零售行业大数据应用案例 7.4.5 零售巨头积极运用大数据 7.5 电信行业
7.5.1 电信行业大数据应用价值 7.5.2 电信行业大数据应用背景 7.5.3 电信行业大数据应用需求 7.5.4 电信行业大数据应用情况 7.5.5 运营商数据中心建设动态
7.5.6 电信行业大数据应用案例 7.5.7 电信行业大数据发展机会 7.5.8 电信行业大数据应用展望 7.6 交通行业
7.6.1 交通行业大数据应用背景 7.6.2 交通行业大数据应用需求 7.6.3 交通行业大数据应用案例 7.6.4 交通行业大数据应用问题及对策 7.6.5 交通行业大数据应用发展展望 7.7 智慧城市
7.7.1 中国智慧城市发展现状 7.7.2 智慧城市大数据应用需求 7.7.3 智慧城市大数据应用价值 7.7.4 智慧城市大数据应用案例 7.7.5 智慧城市大数据应用展望 7.8 政府公共服务
7.8.1 政府公共服务中大数据应用价值 7.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战 7.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇 7.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求 7.8.5 军队管理中大数据的应用策略 7.9 其他行业