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数据交易中心产业市场发展分析及发展趋势与投资战略研究报告(2025-2030版)

    数据交易中心产业市场发展分析及发展趋势与投资战略研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:310055
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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报告简介

随着新型智慧城市和数字城市建设热潮的兴起,以及各地与大数据和数字经济相关的园区加速落地,大数据交易产业规模持续扩大。从技术发展来看,大数据相关的隐私计算、实时计算、硬件变革等技术发展推动了大数据技术和产品的升级迭代,带来更多新的应用场景、解决方案和产品服务;政策环境不断优化,“东数西算”工程、大数据技术攻关实验室的建立,为产业创新发展提供了重要支撑;在市场层面,国内大数据产品能力基本成熟,但服务能力仍需进一步提升;从区域发展来看,京津冀、长三角、珠三角、中西部等地区大数据与区域经济协同发展、融合发展日益深化,已成为大数据产业发展的桥头堡,将持续引领全国大数据整体发展。近些年来,我国多个城市相继建设了大数据交易中心或交易所,但此前数据交易规模尚小,数据资源的流通尚未形成气候。数据确权难、数据容易被滥用被视为限制数据流通的重要“命门”,作为国内首家基于“数据可用不可见,用途可控可计量”新型交易范式数据交易所,北数所有望率先解决这些数据流通痛点。1.0版的数据交易所,通常是开放API接口。如果把数据交易比喻为买菜,1.0版交易所是让用户把“菜”(即数据资源本身)的原料拿回去自己烹饪,这种模式下,数据进行了一次交易后,往往会出现被复制、转卖等问题;2.0版数据交易所,改变了直接售卖数据原料的缺点,而是建个“云”,让用户把数据、算法上传到云里,并将数据结果交给购买方。但这种模式下,云上的数据均为明文计算,数据本身、算法、参数等均存在泄露的可能,数据的用途用量因而也难以控制。而在“数据可用不可见,用途可控可计量的”全新数据交易所中,通俗来说,数据交易所不再像菜市场一样,直接卖西红柿、鸡蛋;而是变成了餐厅,卖炒好的西红柿炒蛋给用户。这就避免了别人买鸡蛋回家没有炒菜,而是孵出小鸡卖给别人等‘数据滥用’行为。近日,上海数据交易所在成立当天落下了备受瞩目的第一单,交易双方分别是国网上海市电力公司和中国工商银行上海分行。以往上海的电力大数据主要用于“一网通办”、“一网统管”平台,此次交易后,电力公司可对合法采集到的企业用电数据进行脱敏和深度分析,形成涵盖企业用电行为、用电缴费、用电水平、用电趋势等特征内容的数据产品,通过数据交易所提供给银行,为其信贷反欺诈、辅助授信、贷后预警等提供决策参考。

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、工信部、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、多角度地对中国数据交易中心进行了分析研究。报告在总结中国数据交易中心发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国数据交易中心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,为数据交易中心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

第一章 世界数据交易中心行业发展情况分析

第一节 世界数据交易中心行业分析

一、世界数据交易中心行业特点

二、世界数据交易中心行业动态

第二节 世界数据交易中心市场分析

一、世界数据交易中心消费情况

二、世界数据交易中心消费结构

第三节 2020-2025年中外数据交易中心市场对比

第二章 中国数据交易中心行业供给情况分析及趋势

第一节 2020-2025年中国数据交易中心行业市场供给分析

一、数据交易中心整体供给情况分析

二、数据交易中心重点区域供给分析

第二节 数据交易中心行业供给关系因素分析

一、需求变化因素

二、数据供给状况

三、技术水平因素

四、政策变动因素

第三节 2025-2030年中国数据交易中心行业市场供给趋势

一、数据交易中心整体供给情况趋势分析

二、影响未来数据交易中心供给的因素分析

第三章 信息社会下数据交易中心行业宏观经济环境分析

第一节 全球经济环境分析

第二节 信息时代对全球经济的影响

一、国际信息社会发展趋势及其国际影响

二、对各国实体经济的影响

第三节 信息时代对中国经济的影响

一、信息时代对中国实体经济的影响

二、信息时代影响下的主要行业

三、中国宏观经济政策变动及趋势

四、2020-2025年中国宏观经济运行概况

第四章 2020-2025年中国数据交易中心行业发展概况

第一节 2020-2025年中国数据交易中心行业发展态势分析

第二节 2020-2025年中国数据交易中心行业发展特点分析

第三节 2020-2025年中国数据交易中心行业市场供需分析

第五章 2020-2025年中国数据交易中心行业整体运行状况

第一节 2020-2025年数据交易中心行业盈利能力分析

第二节 2020-2025年数据交易中心行业偿债能力分析

第三节 2020-2025年数据交易中心行业营运能力分析

第六章 2020-2025年中国数据交易中心行业竞争情况分析

第一节 数据交易中心行业经济指标分析

一、赢利性

二、附加值的提升空间

三、进入壁垒/退出机制

四、行业周期

第二节 数据交易中心行业竞争结构分析

一、现有企业间竞争

二、潜在进入者分析

三、替代品威胁分析

四、供应商议价能力

五、客户议价能力

第三节 2025-2030年中国数据交易中心行业市场竞争策略展望分析

一、数据交易中心行业市场竞争趋势分析

二、数据交易中心行业市场竞争格局展望分析

三、数据交易中心行业市场竞争策略分析

第七章 2025-2030年数据交易中心行业投资价值及行业发展预测

第一节 2025-2030年数据交易中心行业成长性分析

第二节 2025-2030年数据交易中心行业经营能力分析

第三节 2025-2030年数据交易中心行业盈利能力分析

第四节 2025-2030年数据交易中心行业偿债能力分析

第五节 2025-2030年我国数据交易中心行业总资产预测

第八章 2020-2025年中国数据交易中心产业行业重点区域运行分析

第一节 2020-2025年华东地区数据交易中心产业行业运行情况

第二节 2020-2025年华南地区数据交易中心产业行业运行情况

第三节 2020-2025年华中地区数据交易中心产业行业运行情况

第四节 2020-2025年华北地区数据交易中心产业行业运行情况

第五节 2020-2025年西部地区数据交易中心产业行业运行情况

第六节 主要省市集中度及竞争力分析

第九章 2020-2025年中国数据交易中心行业重点企业竞争力分析

第一节 贵阳大数据交易所

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司未来战略分析

第二节 北京国际大数据交易所

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第三节 上海数据交易所

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第四节 浙江大数据交易中心有限公司

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第五节 北部湾大数据交易中心

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第六节 北方大数据交易中心

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第七节 长江大数据交易中心

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第八节 华东江苏大数据交易中心

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第九节 武汉东湖大数据交易中心

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第十节 西部数据交易中心

一、公司基本情况

二、公司主要产品类型分析

三、公司相关经营活动

四、公司未来战略分析

第十章 2025-2030年中国数据交易中心行业消费市场分析

第一节 数据交易中心市场消费需求分析

一、数据交易中心市场的消费需求变化

二、数据交易中心行业的需求情况分析

三、2020-2025年数据交易中心品牌市场消费需求分析

第二节 数据交易中心消费市场状况分析

一、数据交易中心行业消费特点

二、数据交易中心行业消费分析

三、数据交易中心行业消费结构分析

四、数据交易中心行业消费的市场变化

第十一章 中国数据交易中心行业投资策略分析

第一节 2020-2025年中国数据交易中心行业投资环境分析

第二节 2020-2025年中国数据交易中心行业投资收益分析

第三节 2020-2025年中国数据交易中心行业产品投资方向

第十二章 中国数据交易中心行业投资风险分析

第一节 中国数据交易中心行业内部风险分析

一、市场竞争风险分析

二、技术水平风险分析

三、企业竞争风险分析

第二节 中国数据交易中心行业外部风险分析

一、宏观经济环境风险分析

二、行业政策环境风险分析

三、关联行业风险分析

第十三章 数据交易中心行业发展趋势与投资战略研究

第一节 数据交易中心市场发展潜力分析

一、市场空间广阔

二、竞争格局变化

三、高科技应用带来新生机

第二节 数据交易中心行业发展趋势分析

一、品牌格局趋势

二、渠道分布趋势

三、消费趋势分析

第三节 数据交易中心行业发展战略研究

一、战略综合规划

二、技术开发战略

三、区域战略规划

四、产业战略规划

五、营销品牌战略

六、竞争战略规划

第十四章 2025-2030年数据交易中心行业市场策略分析

第一节 数据交易中心行业营销策略分析及建议

一、数据交易中心行业营销模式

二、数据交易中心行业营销策略

第二节 数据交易中心行业企业经营发展分析及建议

第三节 多元化策略分析

一、行业多元化策略研究

二、现有竞争企业多元化业务模式

三、上下游行业策略分析

第四节 市场重点客户战略实施

一、实施重点客户战略的必要性

二、合理确立重点客户

三、重点客户战略管理

四、重点客户管理功能

第十五章 行业发展趋势及投资建议分析

第一节 2025-2030年全国市场规模及增长趋势

第二节 2025-2030年全国投资规模预测

第三节 2025-2030年市场盈利预测

第四节 中国营销企业投资运作模式分析

第五节 项目投资建议

一、项目投资注意事项

二、销售注意事项

第十六章 数据交易中心政策环境

第一节 国家政策

一、《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》

二、《国家绿色数据中心试点工作方案》

三、《工业和信息化部关于香港服务提供者和澳门服务提供者在广东省提供数据交易中心持股比例扩大到55%的请示》(工信部通〔〕339号)

第二节 各省市政策

一、上海市

二、山东省

三、天津市

四、广东省

第三节 内蒙古及呼和浩特大数据产业优惠政策

一、内蒙古

二、呼和浩特

三、招商引资

第四节 数据交易中心设立标准

第十七章 包头市数据交易中心设立流程

图表目录

图表:2020-2025年大数据交易市场规模

图表:2020-2025年数据交易中心重点区域供给分析

图表:爬虫模式

图表:数据众包模式

图表:数据代理模式

图表:数据交易市场演变

图表:全球经济增速预测

图表:信息社会发展阶段划分

图表:行业生命周期理论

图表:2025-2030年数据交易中心行业盈利能力分析

图表:2025-2030年数据交易中心行业偿债能力分析

图表:2025-2030年数据交易中心行业总资产预测

图表:主要省市大数据交易中心情况

图表:北京大数据交易所主要产品类型

图表:浙江大数据交易中心主要产品类型

图表:中国数据交易平台四大类型

图表:数据交易中心行业消费结构分析

图表:商业大数据分类

图表:政府大数据分类

图表:大数据交易平台的性质分布情况

图表:大数据交易中心功能定位

图表:贵阳大数据交易系统结构

图表:2025-2030年全国大数据交易市场规模预测

图表:2025-2030年全国大数据交易市场投资规模预测

图表:2025-2030年全国大数据交易市场盈利预测

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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