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2024-2030年全球数据治理行业市场调研及投资前景预测报告

    2024-2030年全球数据治理行业市场调研及投资前景预测报告
  • 报告编号:1551497
  • 报告页数:120页
  • 图表数量:60个
  • 修订时间:2024年12月
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  • 热点行业:数据治理
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报告简介

数据治理行业研究报告主要分析了数据治理行业的国内外发展概况、行业的发展环境、市场分析(市场规模、市场结构、市场特点等)、生产分析(生产总量、供需平衡等)、竞争分析(行业集中度、竞争格局、竞争组群、竞争因素等)、产品价格分析、用户分析、替代品和互补品分析、行业主导驱动因素、行业渠道分析、行业赢利能力、行业成长性、行业偿债能力、行业营运能力、数据治理行业重点企业分析、子行业分析、区域市场分析、行业风险分析、行业发展前景预测及相关的经营、投资建议等。报告研究框架全面、严谨,分析内容客观、公正、系统,真实准确地反映了我国数据治理行业的市场发展现状和未来发展趋势。

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、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网以及国内外多种相关报刊杂志媒体提供的最新研究资料。本报告对国内外数据治理行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国数据治理行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对数据治理行业上下游行业的发展进行了探讨,是相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握数据治理行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。

报告目录

第一章 数据治理基本概述

一、 数据治理的定义

二、 数据治理的优势

三、 数据治理的环节

四、 数据治理的内容

五、 数据治理的目标

六、 数据治理的原则

第二节 数据治理发展阶段

一、 第一阶段

二、 第二阶段

三、 第三阶段

四、 第四阶段

第三节 数据治理体系框架

一、 框架体系

二、 体系规划

三、 架构阶段

四、 治理阶段

第二章 2024年全球数据治理发展综况分析

第一节 2024年全球数据治理发展现状

一、 数据治理驱动因素

二、 数据治理主要议题

三、 数据治理政策体系

四、 数据治理规则构建

五、 数据治理发展现状

六、 数据治理发展热点

七、 数据治理市场格局

八、 数据治理发展态势

九、 数据治理参与主体

十、 数据治理发展挑战

十一、 数据治理发展建议

第二节 2024年美国数据治理发展分析

一、 数据战略及其要点

二、 数据治理政策体系

三、 数据治理发展热点

四、 数据治理发展困境

五、 数据治理发展举措

六、 数据治理未来布局

第三节 2024年欧盟数据治理发展分析

一、 数据治理政策环境

二、 数据治理战略转向

三、 数据治理主要内容

四、 数据治理经验启示

第四节 2024年俄罗斯数据治理发展分析

一、 数据治理发展历程

二、 个人数据治理建设

三、 数据治理体系建设目标

四、 数据治理体系建设原则

五、 数据治理体系建设举措

六、 数据治理体系建设困境及措施

七、 数据治理体系建设启示

第五节 2024年亚太地区数据治理发展分析

一、 数据治理发展现状

二、 数据治理贸易协定

三、 非约束性数据治理原则

第六节 双边和区域性机制塑造数据治理议题规则

一、 电子商务条款规模

二、 促进电子商务便利化

三、 数据跨境流动趋势

四、 向“边境后”规则延伸

五、 数据治理发展挑战

六、 数据治理赤字加剧

第七节 全球性多边框架下的典型数据治理创新案例

一、 二十国集团

二、 世界贸易组织

三、 亚太经合组织

四、 经济合作组织

第三章 2024年中国数据治理发展环境分析

第一节 经济环境

一、 宏观经济概况

二、 工业运行情况

三、 固定资产投资

四、 宏观经济展望

第二节 政策环境

一、 行业政策汇总

二、 数据安全法

三、 数据安全倡议

四、 个人信息保护法

五、 数据基础制度建设

六、 数字政府政策支持

七、 企业数字化转型政策

八、 关键信息基础设施安全保护

第三节 社会环境

一、 人口规模构成

二、 社会消费规模

三、 居民收入水平

四、 居民消费水平

五、 网民发展规模

六、 企业数字化转型

第四节 技术环境

一、 区块链

二、 新基建

三、 人工智能

第五节 3.5 疫情下的数据治理的应用

一、 新冠肺炎疫情的大数据应用

二、 新冠肺炎疫情下数据治理问题

三、 重大疫情的数据治理体系框架

四、 重大疫情的数据治理对策建议

第四章 2024年中国数据治理发展状况分析

第一节 2024年中国数据治理发展状况分析

一、 基本过程分析

二、 市场驱动因素

三、 市场发展形势

四、 市场发展规模

五、 市场竞争格局

六、 市场发展热点

七、 交付模式分析

八、 市场评估模型

九、 标准化发展分析

第二节 2024年中国数据治理发展调研

一、 数据治理备受重视

二、 数据治理意识逐渐提升

三、 数据治理组织机制不完善

四、 数据治理缺乏健全标准体系

第三节 2024年企业数据治理发展现状

一、 调研人群及地域分析

二、 企业数据治理现状

三、 企业数据治理的问题

四、 企业数据治理需求调研

第四节 中国数据治理发展问题分析

一、 基础制度层面

二、 关键技术层面

三、 数据产业层面

四、 国际社会层面

第五节 中国数据治理发展策略分析

一、 数据来源方面

二、 数据传输方面

三、 数据存储方面

四、 数据加工方面

五、 数据应用方面

六、 数据清理方面

第六节 中国数据治理的核心目标-释放数据价值

一、 数据开放共享

二、 数据质量管理

三、 数据交易流通

四、 数据风险控制

第五章 2024年中国数据安全治理发展分析

第一节 数据安全治理基本介绍

一、 数据安全治理定义

二、 数据安全治理本质

三、 数据安全治理体系

第二节 2024年中国数据安全治理现状分析

一、 数据安全治理发展形势

二、 数据安全治理政策环境

三、 数据安全治理监管体系

四、 数据安全治理发展现状

五、 数据安全产业发展举措

六、 数据安全治理发展机遇

七、 数据安全治理未来展望

第三节 数据安全治理框架分析

一、 数据安全整体框架

二、 数据安全组织架构

三、 数据安全管理体系

四、 数据安全技术体系

五、 数据安全运营体系

六、 数据安全治理规划建设

第四节 中国数据安全治理发展问题

一、 管理层面

二、 技术层面

三、 运营层面

第五节 我国数据安全治理发展对策

一、 加快复合型数据安全人才培养

二、 持续加强数据安全技术研究

三、 发挥行业联盟的重要力量

四、 加速推进数据安全治理国际化

第六节 中国数据安全治理典型案例

一、 百度数据安全治理

二、 天翼云数据安全治理

三、 中国联通数据安全治理

四、 蚂蚁集团数据安全治理

第六章 2024年中国政务数据治理发展分析

第一节 2024年中国政务数据治理发展现状

一、 市场发展阶段

二、 市场政策环境

三、 市场发展规模

四、 市场竞争格局

五、 区域布局动态

六、 机构调整与变化

七、 平台与系统建设

八、 建设资金投入情况

九、 各领域进展情况

十、 发展建议与对策

第二节 2024年中国政务数据共享与开放情况

一、 数据查询/核验情况

二、 高频共享需求情况

三、 数据获取使用情况

四、 数据开放平台建设情况

五、 开放数据模式创新情况

第三节 2024年中国政务数据治理指数

一、 治理指数的整体表现

二、 工作聚焦程度分析

三、 一把手关注度分析

四、 建设进展情况分析

五、 社会综合影响分析

第四节 中国政府数据治理服务模式分析

一、 政府数据治理的内涵

二、 政府数据治理服务模式

三、 政府数据治理服务模式实践

第五节 疫情下中国政务数据治理典型案例

一、 “健康码”助力疫情防控

二、 “五色图”支撑复工复产

三、 一体化平台使服务不停摆

四、 大数据保障高效“抗疫”

第七章 2024年中国数据治理应用领域分析

第一节 工业

一、 工业数据治理发展障碍

二、 工业数据治理发展经验

三、 工业数据治理发展路径

四、 工业数据治理研究框架

第二节 教育

一、 教育数据治理的必要性

二、 教育领域数据治理现状

三、 教育数据治理发展问题

四、 教育数据治理面临挑战

五、 教育数据治理实现逻辑

六、 教育领域数据治理思路

七、 教育领域数据治理策略

八、 智能时代教育数据治理目标

第三节 金融

一、 金融数据风险分析

二、 金融业数据治理概述

三、 金融业数据主要特点

四、 金融业数据治理环境

五、 金融业数据治理现状

六、 金融业数据治理实践

七、 金融业数据治理挑战

八、 金融业数据治理问题

九、 金融业数据治理策略

十、 国外数据治理先进经验

第四节 医疗行业

一、 医疗数据治理定义

二、 医疗数据治理现状

三、 医疗数据治理体系

四、 医疗数据治理评估

五、 医疗数据治理模式

六、 医疗数据治理对策

第五节 航空

一、 航空数据治理现状

二、 航空数据治理政策

三、 航空数据治理目标

四、 航空数据治理困境

五、 航空数据治理经验

六、 航空数据治理体系

第六节 智能煤矿行业

一、 智能煤矿数据治理发展形势

二、 智能煤矿数据治理基本框架

三、 智能煤矿数据治理发展路径

第七节 短视频平台

一、 短视频平台治理研究状况

二、 短视频平台数据治理定义

三、 短视频平台数据类型分析

四、 短视频平台各类数据的属性

五、 短视频平台数据治理难点

六、 短视频平台数据治理框架构建

七、 短视频平台数据治理机制构建

八、 短视频平台数据治理对策

第八章 2024年中国重点区域数据治理发展分析

第一节 广东省

一、 数据治理发展环境

二、 数据治理发展现状

三、 数据治理发展机遇

四、 数据治理发展规划

第二节 山东省

一、 数据治理政策环境

二、 数据治理驱动因素

三、 数据治理制约因素

四、 数据治理体系建设

五、 数据治理发展建议

第三节 黑龙江省

一、 数据治理政策环境

二、 数据治理发展现状

三、 数据治理发展问题

四、 数据治理发展对策

第四节 南京市

一、 数据治理发展环境

二、 数据治理发展现状

三、 数据治理治理举措

第五节 贵阳市

一、 数据治理发展现状

二、 数据治理科技创新

三、 数据治理应用领域

第六节 南宁市

一、 数据治理发展现状

二、 数据治理发展动态

三、 数据治理发展成果

第七节 重庆市

一、 数据治理政策环境

二、 数据治理发展现状

三、 数据治理发展形势

四、 数据治理发展目标

五、 数据治理重点任务

六、 数据治理保障措施

第九章 2024年中国数据治理典型案例分析

第一节 美团酒旅数据治理案例

一、 美团酒旅数据现状

二、 美团酒旅数据治理目标

三、 美团酒旅数据治理实践

四、 美团酒旅数据治理规划

第二节 进出口银行数据治理案例

一、 进出口银行数据治理历程

二、 进出口银行数据治理成果

三、 进出口银行数据治理价值

第三节 中移集成应急管理数据治理案例

一、 中移集成数据治理方案背景

二、 中移集成数据治理业务痛点

三、 中移集成数据治理方案架构

四、 中移集成数据治理方案功能

五、 中移集成数据治理方案优势

第十章 2024年中国数据治理重点企业分析

第一节 华为

一、 企业发展概况

二、 企业经营现状

三、 数据治理实践

四、 数据分类管理框架

五、 结构化数据管理

六、 非结构化数据管理

七、 外部数据管理

八、 元数据管理

第二节 美林数据

一、 企业发展概况

二、 企业发展成就

三、 经营效益分析

四、 业务经营分析

五、 财务状况分析

六、 商业模式分析

七、 风险因素分析

第三节 御数坊

一、 企业发展概况

二、 企业发展成果

三、 数据治理实践

四、 企业融资动态

第四节 神策数据

一、 企业发展概况

二、 企业发展现状

三、 企业发展布局

四、 企业融资动态

第五节 亿信华辰

一、 企业发展概况

二、 企业发展优势

三、 企业发展现状

四、 企业战略合作

五、 数据治理案例

第十一章 2024-2030年中国数据治理发展前景和趋势预测

第一节 全球数据治理发展前景展望

一、 数字治理迎来规则重构关键期

二、 多边治理将在探索中缓慢前行

三、 双诸边机制继续塑造治理规则

四、 私营部门和政府合作逐步深化

第二节 中国数据治理未来发展趋势

一、 数据治理成为国家治理核心议题

二、 数据治理成为国际竞合优先议题

三、 数据治理参与主体更加广泛均衡

四、 数据治理政府企业协同快速深化

五、 数据治理将更加场景化和智能化

六、 数据治理带来组织机构重大变革

七、 数据治理将会催生新的商业模式

第三节 2024-2030年中国数据治理行业预测分析

一、 2024-2030年中国数据治理行业影响因素分析

二、 2024-2030年中国数据治理行业市场规模预测

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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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