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大数据挖掘项目融资商业计划书
所属行业:IT互联网 标签: 浏览:2538次
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【大数据简述】

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。
大数据

【大数据挖掘商业计划书目录】

第1章:大数据产业基本概述

1.1 大数据基本概念

1.1.1 大数据的定义

1.1.2 大数据的特征

1.1.3 大数据的类型

1.1.4 大数据与BI的区别

1.2 大数据产生的历史背景

1.2.1 信息技术的进步

1.2.2 互联网的诞生与发展

1.2.3 云计算的发展与应用

1.2.4 物联网的发展

1.2.5 社交网络的发展

1.2.6 智能终端的普及

1.3 大数据的作用与影响

1.3.1 大数据的作用与意义

(1)对于国家和政府

(2)对于企业

(3)对于个人

1.3.2 大数据的商业价值

1.3.3 大数据的影响与趋势

(1)对信息技术产业的影响

(2)对信息技术应用的影响

1.4 大数据产业链解析

1.4.1 大数据的生态系统

1.4.2 大数据产业的概念

(1)数据产生与集聚层

(2)数据组织与管理层

(3)数据分析与发现层

(4)数据应用与服务层

1.5 大数据关键技术分析

1.5.1 大数据与云计算

(1)编程模型

(2)海量数据分布存储技术

(3)海量数据管理技术

(4)虚拟化技术

(5)云计算平台管理技术

(6)并行计算和并行算法

(7)Web2.0

(8)面向服务的体系结构SOA

(9)云安全

1.5.2 大数据处理工具

1.6 大数据带来的机遇与挑战

1.6.1 大数据带来的机遇

(1)大数据的挖掘和应用成为核心

(2)大数据为信息安全带来发展契机

(3)使商业智能和信息安全增速加快

1.6.2 大数据带来的挑战

(1)人才挑战

(2)技术挑战

(3)信息安全挑战

第2章:全球大数据产业发展现状与预测

2.1 全球已全面进入大数据时代

2.1.1 全球大数据储量规模

2.1.2 全球大数据地区分布

2.2 全球大数据厂商创新成果分析

2.2.1 Hadoop分发

2.2.2 下一代数据仓库

2.2.3 大数据分析平台和应用

2.2.4 大数据即服务

2.2.5 非Hadoop大数据平台

2.3 全球大数据应用现状与动向

2.3.1 国外的数据开放战略与浪潮

2.3.2 国外大数据应用现状与经济价值

(1)美国大数据应用现状与价值

(2)欧洲大数据应用现状与价值

(3)日本大数据应用现状与价值

2.3.3 大数据已上升到国家战略高度

(1)美国提出大数据发展计划

(2)欧盟将大数据作为优先发展领域

(3)日本创建最尖端IT国家宣言

(4)韩国推出大数据中心战略

2.4 2012-2014年全球大数据产业回顾

2.4.1 2012-2014年全球大数据发展回顾

(1)2012年全球大数据发展回顾

(2)2013年全球大数据发展回顾

(3)2014年全球大数据发展回顾

2.4.2 2012-2013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

2.4.3 2014年全球大数据热点事件点评

(1)中国政府数据开放进入实质阶段

(2)IBM利用社交大数据预测世界杯排名

(3)苹果承认可提取iPhone用户数据

(4)支付宝发布十年对账单

(5)日本构建海上“大数据路标”

2.5 全球大数据产业商业模式分析

2.5.1 大数据内生型价值模式

2.5.2 大数据外生型价值模式

2.5.3 大数据寄生型价值模式

2.5.4 大数据产品型价值模式

2.5.5 大数据云计算服务型价值模式

2.6 全球大数据产业市场规模及预测

2.6.1 全球大数据产业规模及预测

2.6.2 全球大数据细分市场及预测

(1)全球大数据细分市场

(2)大数据专业服务市场及预测

(3)大数据计算机市场规模及预测

(4)大数据软件市场规模及预测

2.7 全球大数据产业市场格局分析

2.7.1 全球大数据产业企业类型分析

2.7.2 全球大数据专营厂商收入占比

2.7.3 全球大数据专营厂商市场格局

2.8 全球大数据产业发展趋势与问题

2.8.1 全球大数据产业发展趋势

2.8.2 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

2.8.3 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

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