东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 规划设计/投资分析/实施方案
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数 据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对 上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了IDC需求的不断增加。近年来，各国5G技术的发展和商用化的推广将进一步促进IDC行业爆发增长。未来，IDC行业将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。 该IDC设备项目计划总投资10201.37万元，其中：固定资产投资7582.04万元，占项目总投资的74.32%；流动资金2619.33万元，占项目 总投资的25.68%。 达产年营业收入25582.00万元，总成本费用20319.60万元，税金及 附加203.11万元，利润总额5262.40万元，利税总额6191.36万元，税后 净利润3946.80万元，达产年纳税总额2244.56万元；达产年投资利润率51.59%，投资利税率60.69%，投资回报率38.69%，全部投资回收期4.08年，提供就业职位433个。 本文件内容所承托的权益全部为项目承办单位所有，本文件仅提供给 项目承办单位并按项目承办单位的意愿提供给有关审查机构为投资项目的 审批和建设而使用，持有人对文件中的技术信息、商务信息等应做出保密
性承诺，未经项目承办单位书面允诺和许可，不得复制、披露或提供给第 三方，对发现非合法持有本文件者，项目承办单位有权保留追偿的权利。 ...... IDC是数字化转型的基础设施，国内方面，我们认为在新基建的推动下，IDC行业有望迎来内生动力（云计算）和外部驱动力（产业政策）的共振。我们认为零售型业务和定制型业务长期来看皆具备发展潜力，不同公司基 于各自禀赋有望走出自己的最佳成长路径。重点推荐：数据港、光环新网、奥飞数据；建议关注：宝信软件等。
经营数据分析报告 导读：本文经营数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 经营数据分析报告 一、确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、分析综述 分析综述主要包括两方面的内容 1、上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数
针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2、上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、一周运营数据分析 1、本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2、新用户概况 新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3、活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比
日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比 4、道具消费概况 道具方面的消费概况主要包括： 产出活动类别 道具分类 单类道具消费元宝，消费占比，环比上周 日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升 简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存 当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况 活动参与情况主要考虑以下几点： 付费群体类别，活跃付费玩家数 付费玩家的参与比例 付费玩家在活动中消费的元宝数 付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例 付费玩家的人均消费元宝数 根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。
数据中心建设调查报告
数据中心定义 数据中心是一整套复杂的设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置 数据中心建设成本预算构成 预算的65%到75%要花在数据中心MEP基础设施建设上：发电机、铜线、UPS、电池、冷却器、泵、管道系统，以及这些设备安装的所有劳务费用等等。数据中心的设计费用只占工程总成本的3%到5%。GC所获利润和普通保险条款费用会占总预算的6%到8%。剩下的预算（12%到26%）会花在基础建设上——水泥、钢材、挖掘和劳力。 注：MEP——Mechanical，Electrical，Pipeline，即机电，电器，管道。 GC——数据中心建设总承包商。 当前国内数据中心建设面临的问题 ●对数据中心的衡量标准不统一，空谈5—10年不落伍，考虑到IT行业的飞速发 展，数据中心在建设之前必须充分考虑到这个问题。 ●数据中心规划过程中中缺少前瞻，未考虑到未来的扩展性和灵活性。 ●数据中心的日常运行维护管理不规范，未形成合理流程。 ●过于追求所谓的高标准和高技术，大量不成熟设备的应用会带来 ● 数据中心网络拓扑 数据中心服务器操作系统： Windows server 2008 数据中心版价格：3999美元/处理器
数据中心设备：计算机系统以及与之配套的通信和存储系统，以及冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备和各种安全装置 数据中心组成： 数据中心需要一个高性能的网络为客户提供服务，该高性能网络包括-AN、WAN和与internet 介入等方面的要求 IDC的网络建设主要有： ◆IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN 的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 ◆IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC 的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 ◆IDC的网络管理建设，由于IDC的网络结构相当庞大而且复杂，要保证其网络不间断对 外服务，而且高性能，必须有一高性能的网络管理系统。 IDC的机房场地建设： 由于IDC的用户可能把其重要的数据和应用都存放在IDC的机房中，所以对IDC机房场地环境的要求是非常高的。 ◆机房装修：机房装修主要考虑吊顶、隔断墙、门窗、墙壁和活动地板等。- 供电系统： 供电系统是IDC的场地建设重点之一，由于IDC的大量设备需要极大的电力功率，所以供电系统的可靠性建设、扩展性是极其重要的。 ◆供电系统建设主要有：供电功率、UPS建设（n+1）、配电柜、电线、插座、照明系统、 接地系统、防雷和自发电系统等。 ◆空调系统：机房的温度、通风方式和机房空气环境等。 ◆安全系统：门禁系统、消防系统和监控系统。 ◆布线系统：机房应有完整的综合布线系统，布线系统包括数据布线、语音布线、终端布 线。 ◆通信系统：包括数据线带宽、语音线路数目等。 数据中心能源成本：能源成本占数据中心运营成本的比例越来越高，只有低于一半的电力用于IT负荷，而其余的电力则用于供电和散热系统等基础设施 数据中心未来发展趋势： 1.绿色节能 企业开始关注功耗与产出的比率，“绿色”“简单”理念被引入到数据中心未来发展建设。 2.虚拟化技术的应用 刀片服务器未来可能被更加灵活的服务器类型替代，该类服务器的计算架构会把内存、处理器、输入输出设备整合成为共享资源池，然后根据使用者的需求把这些资源进行分配和再分配。 虚拟化服务器，存储设备和网络实行分开管理。 英特尔的虚拟化技术(IntelVT)，从IT系统的最基础层面帮助IT管理者实现虚拟化，特别适合于数据中心级别的数据整合和迁移
怎么写好一份数据分析报告？ 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
数据中心能耗实例分析 前言：本文着重分析了影响数据中心能耗的因素，从数据中心的空调、UPS、运维等方面对其能耗进行了综合分析。本文认为影响数据中心能耗的关键因素是空调系统，并以2个数据中心的空调系统为例，结合作者在数据中心建设和运维中的经验，提出了数据中心节能的建议。 一、数据中心节能的必要性 近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。在北京数据中心较集中的几个地区，其电力供应都出现饱和的问题，已无法再支撑新的数据中心。目前某些数据中心移至西北等煤炭基地，利用当地电力供应充足、电价低的优势也不失为一个明智的选择。 随着数据中心的不断变大，绿色节能数据中心已经由概念走向实际。越来越多的数据中心在建设时将PUE值列为一个关键指标，追求更低的PUE值，建设绿色节能数据中心已经成为业内共识。例如，微软公司建在都柏林的数据中心其PUE值为1.25。据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到1.11。而我们国内的PUE平均值基本在1.8~2.0，中小规模机房的PUE值更高，大都在2.5以上。我们在数据中心绿色节能设计方面与国外还存在很大差距，其设计思想及理念非常值得我们借鉴。 根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显著节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。因此对
于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。 从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。 二、影响数据中心能耗的因素 数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。 1、UPS对数据中心能耗的影响 UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。提高UPS的工作效率,可以为数据中心节省一大笔电费。下图为某大型UPS主机的效率曲线。从该曲线中可以看出，当UPS负荷超过30%时UPS的效率才接近90%。很多数据中心在投运初期IT负荷较少，在相当长的时间内负荷不足20%。在此情况下UPS 的效率仅仅为80%左右，UPS的损耗非常大。因此，在UPS配置中尽量选择多机并联模式，避免大容量UPS单机运行模式。例如，可以用两台300kVA UPS并联运行的模式代替一台600kVA UPS单机运行模式。其优点在于IT负荷较少时只将一台300kVA UPS投入运行，另一台UPS不工作，待IT负荷增加后再投入运行。这种UPS配置方案及运行模式可以提高UPS效率，降低机房能耗。
在谈这个问题之前先说说写一份好的数据分析报告/邮件的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，首先要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月
目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)
③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)
2019年数据中心IDC 行业分析报告 2019年2月
目录 一、头部互联网企业驱动IDC快速发展 (5) 1、中国IDC机柜数量维持较快增长 (8) 2、主流云计算厂商的Capex支出及云计算增速 (9) 二、阿里、腾讯、字节跳动IDC建设规划 (11) 1、阿里IDC规划及天蝎机柜解读 (12) （1）阿里IDC规划 (12) （2）天蝎机柜解读 (13) 15 2、腾讯IDC规划及进展....................................................................................... 3、字节跳动IDC规划及进展 (16) 三、IT设备（服务器、存储）需求快速增长 (17) 1、服务器、存储随云计算需求增长而快速增长 (18) 2、上游芯片带来的服务器更新换代 (18) （1）上游芯片性能的提升，有力的推动了服务器的更新换代 (18) （2）芯片的价格波动，对服务器采购量影响较大 (19) 3、云计算厂商服务器白牌化成为一种趋势 (19) （1）云计算需求带动数据中心建设，进而带动服务器销售增长 (19) （2）云计算厂商需求如今是服务器行业销售增长的主要动力 (21) 四、CT设备（交换机、防火墙、路由器）国产化替代明显 (21) 22 1、中国CT设备市场空间巨大 ............................................................................ 2、阿里、腾讯CT设备主要供应商转为国内厂商 (23) 五、机电设备（电源、制冷、服务）技术驱动明显 (24) 1、电源设备技术发展方向及供应商布局 (25)
如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容
1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况
新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比
1.1.1.1云计算资源需求分析与规划 1.1.1.1.1数据中心服务器部署基本要求 本项目关键业务数据库、数据仓库采用物理服务器独立部署（集群+同城双活），应用和管理类服务器采用虚拟机部署（同城双活）。 1.1.1.1.2应用服务器采用虚拟化方案 采用虚拟化技术是实现云计算的基础。通过为客户提供服务器整合和数量控制、业务连续性、测试/开发自动化、企业台式机管理等解决方案，从而实现降低成本、提高响应速度、实现零停机、灾难快速恢复等系列好处。通过虚拟架构整合服务器，可以控制x86服务器的蔓延，在一台服务器上运行多个操作系统和应用，并使新的硬件支持老的应用，数据中心撤退旧的硬件。虚拟基础架构使企业能够通过提高效率、增加灵活性和加快响应速度而降低IT成本。管理一个虚拟基础架构使IT能够快速将资源和业务需要连结起来，并对其进行管理。虚拟基础架构可以使x86服务器的利用率从现在的5-15%提高到60-80%，并且在数十秒的时间完成新应用程序的资源调配，而不需要几天时间。请求响应时间也改为以分钟计算。在维护上，可以实现零停机硬件维护，不需要等待维护窗口。
服务器虚拟化是计算机资源逻辑组的过程，这种资源的新虚拟视图并不受实现，地理位置或底层资源的物理配置的限制。这种逻辑视图对信息基础设施有深远的影响。 ◆服务器虚拟化带来的益处： 虚拟化技术可借助信息基础设施更好地提供服务，从而帮助客户节省资金。与传统的物理服务器部署方式相比，虚拟化所带来的一些优势包括：?能够迅速保存、复制和供应虚拟机，从而实现零停机时间维护并支持全新的“go live（实时化）”方案； ?动态共享服务器平台中的闲置资源，从而在消除烟囱式（stovepipe）部署的同时，进一步提高性能和利用率；与此同时也能为应用提供一个 隔离性的操作环境； ?可以实现更高的技术标准化水平和流通率，从而降低运营和维护成本； ?可在虚拟服务器组件发生故障时进行无缝故障切换，从而提高系统可用性； ?降低复杂性，从而改进逻辑和物理灾难恢复。 ◆服务器虚拟化的软件平台选型原则 在服务器虚拟化的软件平台方面，主流的软件提供商均提供了所有软件厂商
2018年数据中心市场调研分析报告
目录 第一节互联网流量红利传导路径 (6) 一、新兴互联网应用崛起，推动互联网流量持续高速增长 (7) 1、高清视频、直播等业务或成为推动互联网流量增长的主力军 (9) （1）OTT-TV 视频流量快速增加 (9) （2）新兴在线娱乐（视频直播）模式推动互联网流量规模攀升 (10) 2、物联网流量到2021 年或占全球IP 流量的5% (10) 3、云计算时数据中心东西流量成主导 (10) 二、2016 年我国移动互联网流量增速翻倍，人均流量消费水平仍远低于美国 (11) 第二节全球数据中心发展路径 (16) 一、规模上，超大型数据中心逐年增加，单体承载流量能力倍增 (17) 二、分布上，欧美商业化数据中心主要集中在中心城市，第三方服务商占主流 (19) 三、区域维度，北美市场规模最大，亚太增长速度最快 (23) 四、国家维度，美国市场规模最大，中国增长潜力最强 (23) 五、发展模式上，美国以扩建和改建为主，中国处于以新建为主的粗犷式发展期 (24) 第三节我国数据中心发展现状 (27) 第四节数据中心，光通信的下一个突破点 (30) 一、数据中心流量模型发生变化，内部架构向扁平化演进 (30) 1、数据中心流量模型发生显著变化 (30) 2、越来越多的网络扁平化需求 (30) 二、顺应数据中心网络架构新需求，脊叶网络架构应运而生 (30) 三、数据中心脊叶网络架构优势明显 (31) 四、云数据中心建设驱动光模块市场持续高景气 (32) 五、全球产业链再配臵，产业转移下的中国崛起 (35) 第五节行业相关公司分析 (39) 一、中际装备 (39) 1、位列国内光模块第一梯队，40G/100G 高端光模块优势明显 (42) 2、高品质客户资源结构，受到谷歌、亚马逊、华为、中兴等知名公司认可 (43) 3、中际装备收购苏州旭创，开启高速光模块成长之旅 (43) 二、博创科技 (44) 1、公司光无源器件业务稳定发展，DWDM 产品增长势头强劲 (45) 2、募投项目逐渐达产，强化无源光器件领域市场竞争力 (46) 3、携手美国Kaiam 公司强势进军光有源器件领域 (46) 4、加速布局高速有源器件领域 (48) 5、把握光器件技术发展趋势，积极开拓MEMS 技术平台 (49) 三、光环新网 (50) 1、收购优质标的，业绩增长明显 (51) 2、把控稀缺IDC 地域资源，不断新增机柜，巩固自身优势 (53) 3、收购中金云网，进军金融IDC 服务领域 (54) 4、携手AWS，充分打开IaaS 市场空间 (54) 5、收购无双科技，切入SaaS 市场 (55)
导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面
1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月
2015年数据中心行业分析报告数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来，随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展，数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。 近几年，随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展，我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约7132万平方米，总机房面积约400万平方米。 IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个，市场总规模达到92亿美元，IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率，2015年该市场规模将达到约157亿美元。 一、发展: 三个阶段 IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段： 1、2000年前后
数据中心的概念随互联网进入中国，第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及，在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性，用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后，数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 2、2004年至2008年 随着互联网的普及和我国信息化建设的发展，无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入，从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程，作为重要的IT基础设施，数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今 互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟，移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现，数据中心的数量不断增加，规模不断扩大。与此同时，行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力，建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。
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信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。 数据分析报告—项目可行性判断的重要依据任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢? 发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，/zt/jyfxbg/专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。 “用数据说话，按流程办事”一直是瑞商所倡导的。对于经营分析，用数据来一一证明相关经营成果，是非常有说服力的，比如说：全年的经营情况，可以通过曲线图，一目了然的看到那个季度的销售表现如
数据库需求分析报告 各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 1 概述编写说明： 本章描述本软件开发的背景，系统目标，用户的业务情况，以便于需求理解。 1·1 背景 在学籍管理中，需要从大量的日常教学活动中提取相关信息，以反映教学情况。传统的手工操作方式，易发生数据丢失，统计错误，劳动强度高，且速度慢。使用计算机可以高速，快捷地完成以上工作。在计算机联网后，数据在网上传递，可以实现数据共享，避免重复劳动，规范教学管理行为，从而提高了管理效率和水平。 1·2系统目标 学籍管理信息系统以计算机为工具，通过对教务管理所需的信息管理，
把管理人员从繁琐的数据计算处理中解脱出来，使其有更多的精力从事教务管理政策的研究实施，教学计划的制定执行和教学质量的监督检查，从而全面提高教学质量。 1·3 业务模式 本系统是运行在Win98 、Win2000、WindowsNT等操作系统环境下的多台计算机构成的局域网，主要业务流程如下：·按某学生某学期，学年考试及补考成绩，自动生成该学生是否升留降级，退学。·按某学生在校期间累计补考科目门数和成绩自动生成该学生是否结业，毕业，授位。·按某学生因非成绩原因所引起的学籍变更作自动处理。·按每学期各年级班学生考试成绩自动生成补考名单，科目。·按每学期各年级学生考试成绩自动生成某课程统计分析表。·按同一年级学习成绩进行同一课程不同班级间成绩比较。 2用户需求 编写说明：
此系统专门为高校学籍管理所设置。本节主要描述用户需求的使用范围，功能要求信息采集与各部门的使用权限2·1使用范围 按成都信息工程学院全日制学生学籍管理等相关文件完成本科和专科学生学籍状况的系统管理。 系统中保留五个年级学生的信息，学生毕业一年后信息转储，但随时可以查询，输出。 2·2功能要求 ·学生档案管理：学生的一般情况，及奖励，处分情况；·学生成绩管理：学习成绩，补考成绩； ·学籍处理：学生留降级处理，休复学处理，退学处理； ·日常教务管理：日常报表，如通知书，补考通知书等，学生学习成绩的各种分类统 计； ·毕业生学籍处理：结业处理，毕业处理，授位处理，学籍卡片等。
江苏省数据中心需求分析
1.项目概述 1.1.项目背景 “十二五”是我国经济结构战略性调整和转变经济发展方式的重要时期，产业结构、收入分配结构和消费结构面临重大调整，国民收入和消费水平逐步提高，我国将全面进入机动化社会，交通规模快速扩张，交通出行安全、便捷、快速的需求日益增长，交通监测、管理和服务面临着巨大的压力。 交通运输部《交通运输“十二五”发展规划》中明确提出，需要“完善部省两级数据中心体系，提升行业数据服务能力。完善交通行业信息资源目录体系建设，结合重大工程和核心业务系统建设，健全和完善行业基础信息资源数据库；完善部省两级数据交换平台，满足行业数据交换和共享要求；建设运行维护综合管理平台，实现数据和设施设备的维护管理。” 在部颁的《公路水路交通运输信息化“十二五”发展规划》中更是明确提出的“加快交通行业信息资源目录体系建设，完善信息共享规则、标准和机制，提高数据资源共享水平，有效避免数据重复和无效采集。完善行业基础数据库建设，结合重大工程和核心业务系统建设，健全和完善公路、港口、航道、车辆、船舶、从业人员、经营业户、建设项目等行业基础信息资源数据库，积极推进1:50000交通地理空间基础信息库建设，全面提升行业基础信息共享和服务能力。完善部省两级数据交换平台，满足行业数据交换和共享要求。建设运行维护综合管理平台，实现数据和设施设备的维护管理。” 《江苏交通运输信息化“十二五”发展规划纲要》中明确提出：以数据管理为基础。“十二五”要实现业务需求驱动下的数据管理，实现数据按需交换共享。要通过技术创新、机制创新进一步提高数据采集、更新与传输的质量，构建以全省统一基础数据库为核心的数据中心，紧密关联基础应用，形成上层综合应用的数据基础。 如何做好“信息化智能化引领综合交通发展”，交通运输信息化“十三五”提出了主要的建设思想，一是构建惠民便民信息服务体系，二是打造互联互通综合管理体系，三是建立协同联动交通执法体系，四是推动综合运输体系智慧发展，五是提升交通运输宏观决策水平，六是完善网络与信息安全体系，七是增强关键技术自主创新能力，八是创新持续健康发展体制机制。其中前五项的任务都需要
2013年数据中心行业 分析报告 2013年9月
目录 一、中国数据中心行业概况 (4) 二、我国数据中心的发展历程 (6) 1、第一阶段，2000年前后 (6) 2、第二阶段，2004年至2008年 (6) 3、第三阶段，2008年至今 (6) 三、数据中心未来布局 (7) 四、数据中心行业未来趋势 (8) 1、绿色节能成为未来重点 (8) 2、更高效灵活的数据中心 (9) 3、传统数据中心转型 (9) 五、行业相关法规、政策 (10) 六、行业壁垒 (12) 1、资质壁垒 (12) 2、整体解决方案提供的技术壁垒 (13) 3、行业经验壁垒 (13) 4、客户关系壁垒 (13) 5、人才壁垒 (14) 七、行业规模 (14) 1、数据中心行业总体规模 (14) 2、中国硬件系统集成市场规模 (16) 3、未来对于数据中心需求量大的行业 (19) （1）金融行业 (19) （2）政府机构 (20) （3）医疗行业 (21) 4、数据中心市场的利好催动 (22) （1）Web 2.0时代的云计算与大数据 (22)
（2）智慧城市建设刺激需求 (22) （3）数据中心领域将进入更新期 (23) 八、主要风险 (24) 1、市场竞争加剧的风险 (24) 2、高端人才的缺乏 (24)
一、中国数据中心行业概况 数据中心作为行业信息化的重要载体，提供信息数据存储和信息系统运行平台支撑，是推进新一代信息技术产业发展关键资源，信息化产业的发展将极大地促进数据中心的市场需求。此外，信息技术产业网络化、平台化、服务化的趋势愈加明显，对大规模、高性能的数据中心需求愈加迫切，也推动了数据中心建设与服务需求的大幅增加。 数据中心按照服务的对象来分，可以分为企业数据中心和互联网数据中心。 企业数据中心是指基于企业或机构的需求，自行构建并服务于自身业务的数据中心，它为企业、客户及合作伙伴提供数据处理、数据访问等信息服务。企业数据中心的机房可以自行购买、建设和运营，也可以从电信级机房中租用，运营维护的方式也很自由，既可以由企业内部的IT 部门负责运营维护，也可外包给专业的IT 公司运营维护。互联网数据中心由服务商所有，通过互联网向客户提供有偿信息服务。相对于企业数据中心来讲，互联网数据中心主要由三大运营商所有，仅部分由第三方运营，其规模更大，服务对象更广泛，运营也更专业。从提供的服务不同的角度，数据中心业集成商分为硬件系统集成商和软件系统集成商。硬件系统集成商业务是将上游硬件制造商的各个设备，通过方案设计、安装调试、检测维护集成于一个数据中心机房之中。而软件系统集成商是通过数据中心平台，将各个软件集
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数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来，随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展，数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。 近几年，随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展，我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。 (编选:智慧城市圈子邱文斌来源:微信订阅号:QWB_2014) IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个，市场总规模达到92亿美元，IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率，2015年该市场规模将达到约157亿美元。 一、发展: 三个阶段
IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段： 1、2000年前后 数据中心的概念随互联网进入中国，第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及，在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性， 用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后，数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 (编选:智慧城市圈子邱文斌来源:微信订阅号:QWB_2014) 2、2004年至2008年 随着互联网的普及和我国信息化建设的发展，无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入，从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程，作为重要 的IT基础设施，数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今 互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟，移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现，数据中心的数量不断增加，规模不断扩大。与此同时，行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力，建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。 十二五时期，中国IT 投资规模将达到1,600亿美元，IT投资的增长促进了数据中心市场的发展，数据中心的建设和升级反过来又将带动包括服务器、存储和基础设施等相关IT市场的增长。
1.项目概述 1.1.项目背景 “十二五”是我国经济结构战略性调整和转变经济发展方式的重要时期，产业结构、收入分配结构和消费结构面临重大调整，国民收入和消费水平逐步提高，我国将全面进入机动化社会，交通规模快速扩张，交通出行安全、便捷、快速的需求日益增长，交通监测、管理和服务面临着巨大的压力。 交通运输部《交通运输“十二五”发展规划》中明确提出，需要“完善部省两级数据中心体系，提升行业数据服务能力。完善交通行业信息资源目录体系建设，结合重大工程和核心业务系统建设，健全和完善行业基础信息资源数据库；完善部省两级数据交换平台，满足行业数据交换和共享要求；建设运行维护综合管理平台，实现数据和设施设备的维护管理。” 在部颁的《公路水路交通运输信息化“十二五”发展规划》中更是明确提出的“加快交通行业信息资源目录体系建设，完善信息共享规则、标准和机制，提高数据资源共享水平，有效避免数据重复和无效采集。完善行业基础数据库建设，结合重大工程和核心业务系统建设，健全和完善公路、港口、航道、车辆、船舶、从业人员、经营业户、建设项目等行业基础信息资源数据库，积极推进1:50000交通地理空间基础信息库建设，全面提升行业基础信息共享和服务能力。完善部省两级数据交换平台，满足行业数据交换和共享要求。建设运行维护综合管理平台，实现数据和设施设备的维护管理。” 《江苏交通运输信息化“十二五”发展规划纲要》中明确提出：以数据管理为基础。“十二五”要实现业务需求驱动下的数据管理，实现数据按需交换共享。要通过技术创新、机制创新进一步提高数据采集、更新与传输的质量，构建以全省统一基础数据库为核心的数据中心，紧密关联基础应用，形成上层综合应用的数据基础。 如何做好“信息化智能化引领综合交通发展”，交通运输信息化“十三五”提出了主要的建设思想，一是构建惠民便民信息服务体系，二是打造互联互通综合管理体系，三是建立协同联动交通执法体系，四是推动综合运输体系智慧发展，