![2023-2028年中国数据银行行业市场发展现状及投资策略咨询报告](http://m.huaon.com/cover/52/42/875242.webp?v=2023-10-17 15:22:29)
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
第一章数据银行业概念与发展环境
1.1 数据银行业定义与概念
1.1.1 数据银行业概念与定义
1.1.2 数据银行业产品特点
1.1.3 数据行业周期分析
(1)所处生命周期
(2)技术发展周期
1.2 数据银行业政策环境分析
1.2.1 行业主管部门与监管体制
1.2.2 行业相关政策环境分析
(1)行业法律法规及政策
(2)行业发展规划分析
1.3 数据银行业经济环境分析
1.3.1 国际宏观经济走势分析及预测
(1)国际宏观经济现状分析
(2)国际宏观经济预测分析
1.3.2 国内宏观经济走势分析及预测
(1)国内宏观经济现状分析
(2)国内宏观经济预测分析
1.3.3 行业社会环境分析
(1)行业社会环境发展现状分析
(2)行业社会环境发展趋势预测分析
1.4 数据银行业技术环境分析
1.4.1 数据银行业存储技术相关概念
(1)直接附加存储(DAS)
(2)网络附加存储(NAS)
(3)存储区域网(SAN)
(4)ISCSI
(5)云存储
1.4.2 数据银行业存储技术体系分析
1.5 报告研究单位与研究方法
1.5.1 研究单位介绍
1.5.2 研究方法概述
第二章2018-2022年国内外数据银行业产业链及发展情况分析
2.1 数据银行业产业链及竞争分析
2.2 国外数据银行业发展情况分析
2.2.1 国外数据银行业发展总体概况
2.2.2 国外数据银行主要市场发展概况
2.2.3 国外数据银行技术发展与应用
2.2.4 国外数据银行业发展趋势预测
2.3 中国数据银行业发展情况分析
2.3.1 中国数据银行业发展概况
2.3.2 中国数据银行业发展三个阶段
2.3.3 中国数据银行主要应用模式
2.3.4 中国数据银行业发展特点及主要问题
2.3.5 中国数据银行业发展趋势预测
第三章2022年国内外数据银行关联行业发展状况分析
3.1 网络存储器行业发展状况分析
3.1.1 网络存储器行业国外发展现状分析
3.1.2 中国网络存储器行业发展分析
3.2 互联网数据中心行业发展情况分析
3.2.1 互联网数据中心概念与内容阐述
(1)互联网数据中心业务范围
(2)互联网数据中心起源与发展演进
(3)互联网数据中心网络基础架构
(4)现代数据中心的需求与应用
3.2.2 互联网数据中心行业发展情况分析
(1)互联网数据中心市场规模
(2)互联网数据中心行业结构
(3)互联网数据中心区域结构
(4)互联网数据中心发展趋势预测分析
3.2.3 中国重点行业企业级数据中心分析
(1)金融行业企业级数据中心分析
(2)电信行业企业级数据中心分析
(3)制造行业企业级数据中心分析
(4)政府行业企业级数据中心分析
(5)其它行业企业级数据中心分析
3.3 云存储行业发展情况分析
3.3.1 云存储行业概念
(1)云存储概念
(2)云存储行业定义
3.3.2 中国云存储行业市场动态
3.3.3 中国云存储的市场驱动力分析
(1)网络宽带与Web技术
(2)应用存储技术
(3)集群技术与分布式文件系统和网络计算技术
(4)网络存储安全与管理技术
3.3.4 云存储产品结构与服务分析
(1)云存储产品结构分析
(2)云存储产品模式选择
3.3.5 中国云存储行业发展面临挑战
3.3.6 中国云存储行业未来发展趋势预测分析
3.4 关联行业对数据银行业发展影响分析
3.4.1 网络存储器行业对数据银行业影响分析
(1)降低数据银行业固定成本投入
(2)提高数据银行业市场竞争程度
3.4.2 互联网数据中心行业对数据银行业的影响分析
(1)对数据银行业的技术促进作用
(2)对数据银行业运营模式借鉴作用
3.4.3 云存储行业对数据银行业影响分析
(1)对数据银行业的技术促进作用
(2)提高数据银行业市场准入门槛
第四章2022年国内外数据银行业商业模式分析
4.1 数据银行业商业模式分析
4.1.1 数据银行业商业模式概述
4.1.2 数据银行业盈利因素分析
(1)企业用户收费
(2)个人用户收费
(3)第三方应用收费
(4)广告收入
4.1.3 数据银行业主要盈利模式
(1)资源下载差异化收费模式
(2)存储/分享与安全备份收费模式
4.1.4 数据银行业未来盈利模式
(1)专注于平台化通过推荐第三方应用收费
(2)专注于平台化向用户提供增值服务收费
(3)捆绑第三方应用平台面向特定用户收费
4.1.5 数据银行业运营模式困境
4.2 借鉴SaaS运营模式和商业模式分析
4.3 国外数据银行企业运营模式分析与借鉴
4.3.1 国外数据银行企业运营经验分析
(1)关注市场需求
(2)注重积累改进
(3)专注核心价值
(4)简单易用原则
4.3.2 dropbox网盘运营模式分析
(1)dropbox网盘盈利模式分析
(2)dropbox网盘社会化营销分析
(3)dropbox网盘用户体验分析
4.3.3 skydrive网盘运营模式分析
4.3.4 Megaupload网盘运营模式分析
4.4 国内数据银行企业商业模式案例分析
4.4.1 115公司盈利模式分析
4.4.2 联想网盘运营战略分析
4.4.3 Dbank网盘运营案例分析
4.4.4 讯6网盘运营失败案例分析
第五章2022年国内外数据银行业主要产品分析
5.1 中国代表行业网盘产品竞争分析
5.1.1 以传统硬件制造商为主导
5.1.2 以门户网站巨头为主导
5.1.3 以云端化的传统应用工具为主导
5.1.4 以网络在线存储空间为主导
5.1.5 以下载工具为主导
5.1.6 以安全工具为主导
5.1.7 以原创文学游戏为主导
5.1.8 以垄断IM工具为主导
5.1.9 以文件分享为口粮的新秀
5.2 国内数据银行业网盘产品分析
5.2.1 百度网盘产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.2.2 联想网盘产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.2.3 城通网盘产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.2.4 115网盘产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.2.5 速度盘产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.3 国外数据银行业网盘产品分析
5.3.1 skydrive产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.3.2 RapidShare产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.3.3 megaupload产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.3.4 dropbox产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.3.5 DivShare产品分析
(1)产品简要介绍
(2)产品主要功能
(3)产品优势分析
(4)产品发展动态
5.4 数据银行产品应用及案例分析
5.4.1 (HJ 327)国外三大云存储服务对比
5.4.2 云存储在基因研究的应用实例
5.4.3 集装箱式数据中心建云存储平台
第六章中国数据银行领先企业经营分析
6.1 数据银行业服务领先企业分析
6.1.1 北京百度网讯科技有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业利润分析
(3)企业资产负债分析
(4)企业现金流量分析
6.1.2 华为技术有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业主要经济指标分析
(3)企业盈利能力分析
(4)企业运营能力分析
6.1.3 联想集团有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业主要经济指标分析
(3)企业盈利能力分析
(4)企业运营能力分析
6.1.4 广州网易计算机系统有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业利润分析
(3)企业资产负债分析
(4)企业现金流量分析
6.1.5 金山软件股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业主要经济指标分析
(3)企业盈利能力分析
(4)企业运营能力分析
6.2 数据银行业技术相关企业分析
6.2.1 中兴通讯股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业主要经济指标分析
(3)企业盈利能力分析
(4)企业运营能力分析
6.2.2 浙大网新科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业主要经济指标分析
(3)企业盈利能力分析
(4)企业运营能力分析
6.2.3 中电科数字技术股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业主要经济指标分析
(3)企业盈利能力分析
(4)企业运营能力分析
第七章2023-2028年中国数据银行业发展前景及投资分析
7.1 数据银行业发展前景预测(HJ LT)
7.1.1 数据银行业发展对用户影响分析
7.1.2 数据银行业需求因素分析
7.1.3 数据银行业发展前景预测
7.2 数据银行业投资特性分析
7.2.1 数据银行业进入壁垒分析
7.2.2 数据银行业盈利模式分析
7.2.3 数据银行业盈利因素分析
7.3 数据银行业投资机会及投资建议分析
7.3.1 数据银行业吸引力分析
7.3.2 数据银行业投资机会分析
7.3.3 数据银行业投资风险分析
7.3.4 数据银行业投资建议分析
(1)数据银行业投资价值
(2)数据银行业可投资方向
(3)数据银行业投资方式建议
图表目录
图表:数据银行业所处生命周期
图表:数据银行业产业链
图表:数据银行业产业链整合分析
图表:云存储结构模型
图表:国外三大云存储服务免费存储空间比较
图表:国外三大云存储服务价格及付费存储空间比较
图表:国外三大云存储服务平台支持对比
更多图表见正文……
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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