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2024-2029年零售业大数据竞争分析与投资风险预测报告

  • 【编 号】62204
  • 【页 数】180页
  • 【图 表】30个
  • 【修 订】2023年06月
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报告简介

物联网云计算之后,大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值,而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”,即更大的容量(Volume,从TB级跃升至PB级,甚至EB级)、更高的多样性(Variety,包括结构化、半结构化和非结构化数据),以及更快的生成速度(VelocITy)。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值(Value)。

根据IDC发布的《2021年V1全球大数据支出指南》(Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide,2021V1),2020年全球大数据支出规模为2008亿美元。根据IDC预计,全球大数据市场支出规模将在2024年达到约2,983.0亿美元,五年预测期内(2020-2024)实现约10.4%的复合增长率(CAGR)。其中,大数据服务支出将在全球层面保持其主导地位,占市场总量一半以上。2020年,随着人工智能、物联网、云计算等技术的推动,以及新型基础设施建设和数据要素市场化的加速推进,我国大数据市场规模达到7583亿元。

2020年4月以来,国内复工复产的加速,计算机行业利好政策相继出台。4月9日,中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,对数据要素市场化配置的重要指示,将进一步加快我国大数据产业和数字经济的发展。4月10日,工信部公示《网络数据安全标准体系建设指南》(征求意见稿),提出“到2021年,初步建立网络数据安全标准体系”、“到2023年,健全完善网络数据安全标准体系”的建设目标。2020年7月2日,《数据安全法(草案)》全文发布,在开展数据活动的组织、个人不履行数据安全保护义务或者未采取必要的安全措施的,由有关主管部门责令改正,给予警告,可以并处相关的罚款。2020年12月28日,国家发展改革委发布了《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》。《指导意见》的发布,意味着国家将在顶层设计上规范大数据产业发展,用“全国一盘棋”体系破除“数据孤岛”,从而促进大数据在行业、公司的应用场景落地和创新。随着政策的逐步规范,大数据产业将迎来新的发展机遇。2021年3月16日,工信部发布《2021年工业和信息化标准工作要点》,指出要推进新技术新产业新基建标准制定,其中,明确要大力开展大数据的标准研究和制定。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国零售业大数据市场进行了分析研究。报告在总结中国零售业大数据发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国零售业大数据的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为零售业大数据行业企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

报告目录

第一部分 产业背景透析

第一章 大数据的定义及作用 1

第一节 大数据的定义和特征 1

一、大数据的定义 1

1、从宏观世界角度 1

2、从信息产业角度 1

3、从社会经济角度 1

二、大数据的的特征 2

三、大数据的结构分析 3

第二节 大数据的研究的重要性 4

一、捍卫国家网络主权 4

二、核心产业信息化的推动力 8

三、可以诞生战略新兴产业 10

四、让科学研究方法论得到重新审视 10

第二部分 产业发展现状

第二章 大数据的发展现状 12

第一节 大数据发展概况 12

一、全球研究现状 12

二、国内研究现状 14

第二节 中国大数据的发展规模 17

一、2019-2023年中国网民规模分析 17

1、总体网民规模 17

2、手机网民规模 18

3、农村网民规模 18

二、2019-2023年中国网络大数据的数据总量分析 20

三、2019-2023年中国大数据市场规模分析 21

第三节 我国大数据发展前景预测 22

一、2024-2029年中国网络大数据的数据总量预测 22

二、2024-2029年中国大数据市场规模预测 23

第四节 我国大数据面临的问题分析 23

一、复杂性 23

1、数据复杂性带来的挑战 23

2、计算复杂性带来的挑战 24

3、系统复杂性带来的挑战 25

二、不确定性 25

1、数据的不确定性 26

2、模型的不确定性 26

3、学习的不确定性 26

三、涌现性 27

1、模式的涌现性 27

2、行为的涌现性 27

3、智慧的涌现性 28

第三章 大数据的收集、存储和运用 29

第一节 网络空间感知与数据表示 29

一、网络大数据的感知与获取 29

二、网络大数据的质量评估与采样 29

三、网络大数据的清洗与提炼 30

四、网络大数据的融合表示 30

第二节 网络大数据存储与管理体系 31

一、分布式数据存储 31

二、数据高效索引 32

三、数据世系管理 34

第三节 网络大数据挖掘和社会计算 34

一、基于内容信息的数据挖掘 34

二、基于结构信息的社会计算 35

第四节 网络数据平台系统与应用 36

一、网络大数据平台引擎建设 36

二、网络大数据下的高端数据分析 37

三、网络大数据的应用 37

第四章 国内零售业发展现状 39

第一节 中国零售业行业现状分析 39

一、中国零售业发展概述 39

1、网购额超过社会消费品零售总额增额 39

2、实体零售业面临产能过剩 40

3、零售业结构调整加剧 42

4、网络销售导致零售业地区发展不平衡 45

二、中国零售业发展现状分析 46

三、2019-2023年中国零售业市场规模分析 48

四、2019-2023年中国零售业销售收入分析 49

五、2019-2023年中国零售业利润总额分析 50

第二节 中国零售业行业发展前景分析 51

一、中国零售业行业发展前景展望 51

二、中国零售业行业发展发展趋势分析 52

第三节 中国零售业行业面对的问题分析 56

一、当下中国零售业行业面对的问题分析 56

二、中国零售业行业发展策略分析 58

三、中国零售业行业发展机遇分析 59

第五章 零售业迈入大数据时代 60

第一节 零售业企业迈入大数据时代 60

第二节 大数据给零售业带来的机遇分析 61

第三节 大数据给零售业带来的挑战分析 63

第四节 大数据零售业规模分析 64

一、2019-2023年中国零售业大数据市场规模分析 64

二、2019-2023年中国零售业大数据企业规模分析 65

三、2019-2023年中国零售业大数据发展分析 70

第三部分 产业深度分析

第六章 大数据+零售业的应用 72

第一节 大数据在零售业开发中的应用分析 72

第二节 大数据在零售业营销中的应用分析 73

第三节 大数据在我国零售业企业应用中的挑战 75

一、来自大数据的问题和应对 75

二、零售业企业自身的困境和应对 76

第四节 典型大数据零售业应用案例分析 81

一、塔吉特百货Target 81

二、ZARA服饰 82

第七章 零售业大数据的结合形势分析 84

第一节 零售业大数据的结合形式分析 84

一、将零售策略与“大数据”技术进行结合 84

二、零售企业对“大数据”应保持正确态度 85

第二节 零售业与大数据结合的优势分析 85

第三节 零售业大数据存在的问题分析 87

第四节 零售业大数据的主要应用领域 88

一、对顾客群体细分 88

二、模拟实境 88

三、提高投入回报率 88

四、数据存储空间出租 88

五、管理客户关系 89

六、个性化精准推荐 89

七、数据搜索 89

第五节 零售业大数据的发展建议 90

一、挖掘顾客潜在需求 90

二、彻底实施品类管理 91

三、重构会员客户关系 92

四、小心触摸个性需求 94

第八章 主要企业分析 98

第一节 应用大数据的零售业企业分析 98

一、银泰商业 98

1、企业简介 98

2、企业经营现状 99

3、企业竞争优势 100

4、企业大数据现状 101

5、企业最新动态 102

二、百盛集团 103

1、企业简介 103

2、企业经营现状 103

3、企业竞争优势 105

4、企业大数据现状 106

5、企业最新动态 106

三、沃尔玛百货公司 107

1、企业简介 107

2、企业经营现状 109

3、企业竞争优势 109

4、企业大数据现状 111

5、企业最新动态 112

四、永辉超市 113

1、企业简介 113

2、企业经营现状 114

3、企业竞争优势 116

4、企业大数据现状 116

5、企业最新动态 117

五、高鑫零售集团 117

1、企业简介 117

2、企业经营现状 118

3、企业竞争优势 119

4、企业大数据现状 120

5、企业最新动态 120

六、华润万家集团 121

1、企业简介 121

2、企业经营现状 121

3、企业竞争优势 121

4、企业大数据现状 122

5、企业最新动态 123

第二节 零售业企业大数据合作伙伴分析 124

一、阿里巴巴 124

1、企业简介 124

2、发展大数据的优势分析 124

3、大数据业务开展现状 125

二、深圳市腾讯计算机系统有限公司 126

1、企业简介 126

2、发展大数据的优势分析 127

3、大数据业务开展现状 127

三、百度公司 129

1、企业简介 129

2、发展大数据的优势分析 129

3、大数据业务开展现状 130

四、北京小米科技有限责任公司 132

1、企业简介 132

2、发展大数据的优势分析 132

3、大数据业务开展现状 132

五、移动集团 137

1、企业简介 137

2、发展大数据的优势分析 137

3、大数据业务开展现状 138

六、电信集团 142

1、企业简介 142

2、发展大数据的优势分析 142

3、大数据业务开展现状 143

七、联通集团 144

1、企业简介 144

2、发展大数据的优势分析 145

3、大数据业务开展现状 146

第四部分 产业前景趋势

第九章 零售业大数据前景预测 147

第一节 零售业大数据发展前景分析 147

一、零售业大数据发展前景分析 147

二、零售业大数据发展趋势分析 150

三、零售业大数据发展面临的环境预测 152

1、十四五中国经济结构调整 152

2、十四五中国居民消费能力提升 156

3、十四五大数据发展方向 161

第二节 零售业大数据发展规模预测 165

一、2024-2029年零售业大数据市场规模预测 165

二、2024-2029年中国零售业大数据投资规模预测 166

第三节 零售业大数据的投资价值分析 166

第十章 投资风险与建议 170

第一节 投资风险分析 170

一、政策风险分析 170

二、技术风险分析 171

三、市场竞争风险分析 173

四、宏观经济波动风险分析 173

五、其他风险分析 178

1、经营风险分析 178

2、管理风险分析 180

第二节 行业发展策略分析 183

第十一章 行业结论及建议 185

第一节 行业结论 185

第二节 细分行业结论 185

第三节 投资建议 188

一、投资策略建议 188

二、投资方向建议 188

三、投资方式建议 189

图表目录

图表:2019-2023年中国大数据研究的年度分布图 14

图表:国内大数据研究30个高频关键词 15

图表:2019-2023年中国网民规模和互联网普及率趋势 17

图表:2019-2023年中国手机网民规模及其占网民比例 18

图表:2019-2023年中国网民城乡结构 19

图表:2019-2023年中国互联网普及率 19

图表:2019-2023年农村非网民不上网原因调查 20

图表:2008-2020年全球数据量规模及增长预测分析 21

图表:2019-2023年中国大数据产业市场规模及增长分析 22

图表:2024-2029年中国大数据产业市场规模预测分析 23

图表:概率话题模型 31

图表:RCFILE数据存储结构示例 32

图表:互补聚簇索引表 33

图表:层次重叠社区结构示意图 36

图表:2019-2023年全国社会消费品零售总额 39

图表:2019-2023年上海社会消费品零售总额增加额与网络零售额 40

图表:2019-2023年上海三大业态销售额和网点数同比变化 41

图表:2019-2023年各业态样本店铺平均销售增幅 43

图表:2019-2023年中国零售连锁百强企业销售额及其占社会消费品零售总额比例 44

图表:2019-2023年中国社会零售总额同比增速趋势 46

图表:2019-2023年中国限额以上消费品零售额增速 47

图表:2019-2023年全国百家及50家重点大型零售企业零售额增速 47

图表:2019-2023年中国限额以上批发零售业商品零售增速 48

图表:2019-2023年我国社会消费品零售总额走势图 49

图表:2019-2023年我国社会消费品零售总额构成走势图 49

图表:2019-2023年中国百货季度营业收入及增速 50

图表:2019-2023年中国百货行业毛利润及其增速 51

图表:2019-2023年中国超市行业净利润及其增速 51

图表:大数据管理与零售业运营的改善 63

图表:2019-2023年中国零售业大数据产业市场规模分析 65

图表:2019-2023年中国零售大数据市场实力矩阵 66

图表:零售大数据厂商现有资源 67

图表:零售大数据厂商创新能力 68

图表:2019-2023年银泰商业主要经营指标分析 99

图表:2019-2023年银泰商业营收利润分析 99

图表:2019-2023年银泰商业资产负债表分析 100

图表:2019-2023年银泰商业现金流量表分析 100

图表:2019-2023年百盛集团主要经营指标分析 103

图表:2019-2023年百盛集团营收利润表分析 104

图表:2019-2023年百盛集团资产负债表分析 104

图表:2019-2023年百盛集团现金流量表分析 105

图表:百盛商业集团全国门店网络分布 105

图表:2019-2023年沃尔玛经营收入情况分析 109

图表:2019-2023年永辉超市主要经营指标分析 114

图表:2019-2023年永辉超市盈利能力分析 114

图表:2019-2023年永辉超市偿债能力分析 115

图表:2019-2023年永辉超市运营能力分析 115

图表:2019-2023年永辉超市成长能力分析 115

图表:2019-2023年高鑫零售主要经营指标分析 118

图表:2019-2023年高鑫零售营收利润表分析 118

图表:2019-2023年高鑫零售资产负债表分析 119

图表:2019-2023年高鑫零售现金流量表分析 119

图表:小米公司小米数据工场总体架构 133

图表:客户端数据接入两种模式优劣势对比 135

图表:小米数据工厂元数据处理图 136

图表:中国电信集团大数据优势资源分析 142

图表:电信大数据定位图 143

图表:中国电信大数据产品结构图 143

图表:中国联通大数据数据资产分析 145

图表:中国联通大数据数据竞争优势分析 145

图表:中国联通大数据业务产品结构图 146

图表:2024-2029年中国零售大数据行业市场规模预测 165

图表:2024-2029年中国零售大数据行业投资规模预测 166

图表:大数据管理与零售业运营的改善 168

图表:中国零售大数据应用市场AMC模型 185

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