加入收藏
| 文字：[ 大 中 小 ]
報告簡介
報告目錄
2025-2029年中國數據中臺行業(yè)市場深度研究及發(fā)展前景投資預測分析報告
第一章 數據中臺的基本概述
1.1 企業(yè)三大中臺結構分析
1.1.1 業(yè)務中臺結構
1.1.2 數據中臺結構
1.1.3 技術中臺結構
1.2 數據中臺的作用及特點
1.2.1 數據中臺的主要形式
1.2.2 數據中臺的基本作用
1.2.3 數據中臺的基本定位
1.2.4 數據中臺的數據能力
1.2.5 數據中臺的業(yè)務流程
1.3 數據中臺與相關概念的區(qū)分
1.3.1 數據中臺與業(yè)務中臺
1.3.2 數據中臺與數據倉庫
1.3.3 數據中臺與信息架構
1.3.4 數據中臺與數據湖
1.4 數據中臺的參考架構分析
1.4.1 數據域分析
1.4.2 資產域分析
1.4.3 服務域分析
第二章 數據中臺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 政策環(huán)境分析
2.1.1 兩會代表相關提案提及
2.1.2 “互聯網+”相關政策
2.1.3 大數據成為國家戰(zhàn)略
2.1.4 企業(yè)數字化轉型政策
2.1.5 相關數據展會陸續(xù)開辦
2.2 技術環(huán)境分析
2.2.1 專利知識研發(fā)水平
2.2.2 我國信息化歷程
2.2.3 先進技術提供支持
2.2.4 大數據技術發(fā)展
2.2.5 產業(yè)互聯網技術發(fā)展
2.3 產業(yè)發(fā)展環(huán)境
2.3.1 數字經濟獲得中央重視
2.3.2 數字經濟產業(yè)發(fā)展特點
2.3.3 數字經濟產業(yè)發(fā)展階段
2.3.4 數字經濟產業(yè)發(fā)展規(guī)模
2.3.5 數字經濟地區(qū)總量規(guī)模
2.3.6 數字經濟未來發(fā)展趨勢
第三章 2022-2024年中國數據中臺行業(yè)發(fā)展分析
3.1 數據中臺的主要價值分析
3.1.1 數據中臺的業(yè)務價值
3.1.2 數據中臺的技術價值
3.1.3 契合軟件行業(yè)發(fā)展變革
3.2 數據中臺產業(yè)未來發(fā)展階段
3.2.1 第一階段：數據中臺探索
3.2.2 第二階段：應用效率提升
3.2.3 第三階段：數據和業(yè)務空間重構
3.3 數據中臺的市場發(fā)展綜況
3.3.1 數據中臺產業(yè)鏈結構
3.3.2 數據中臺的市場熱度
3.3.3 數據中臺的市場規(guī)模
3.3.4 數據中臺供給方分析
3.3.5 數據中臺需求方分析
3.4 數據中臺市場競爭格局
3.4.1 數據中臺市場主體分類
3.4.2 數據中臺市場主體規(guī)模
3.4.3 科技企業(yè)加快行業(yè)布局
3.5 數據中臺建設問題及對策分析
3.5.1 數據中臺發(fā)展的挑戰(zhàn)
3.5.2 數據中臺的建設關鍵
3.5.3 重視數據中臺的發(fā)展
3.5.4 逐步加快人才儲備建設
3.5.5 秉持數據價值觀和方法論
3.5.6 數據中臺建設落地的路徑
第四章 2022-2024年企業(yè)數據中臺建設需求分析
4.1 企業(yè)數字化轉型建設分析
4.1.1 數字化轉型背景
4.1.2 數字化轉型需求
4.1.3 數字化轉型指數
4.1.4 數字化轉型戰(zhàn)略
4.1.5 數字化轉型關鍵
4.1.6 數據中臺契合企業(yè)轉型
4.2 企業(yè)對數據中臺技術的要求
4.2.1 數據匯聚整合的能力
4.2.2 數據提純加工的能力
4.2.3 服務可視化的能力
4.2.4 業(yè)務價值變現的能力
4.3 企業(yè)數據中臺的應用價值
4.3.1 有效解決企業(yè)痛點
4.3.2 重塑企業(yè)的產業(yè)鏈
4.3.3 賦能組織的敏捷性
4.3.4 提升企業(yè)的競爭力
4.3.5 迎合企業(yè)營銷戰(zhàn)略
4.3.6 促進商業(yè)模式創(chuàng)新
4.3.7 提供深層次的客戶
4.4 企業(yè)數據中臺發(fā)展綜況
4.4.1 企業(yè)數據價值認識提升
4.4.2 企業(yè)數字中臺發(fā)展演進
4.4.3 企業(yè)數據中臺的價值地位
4.4.4 企業(yè)數據中臺的應用模式
4.4.5 企業(yè)數據中臺的應用步驟
4.4.6 適用數據中臺的企業(yè)類型
4.5 企業(yè)布局數據中臺的幾個維度
4.5.1 實施維度
4.5.2 技術維度
4.5.3 客戶維度
第五章 2022-2024年數據中臺技術應用于傳統(tǒng)領域
5.1 零售領域
5.1.1 零售行業(yè)運行狀況
5.1.2 零售數字化轉型必要性
5.1.3 零售數據中臺應用需求
5.1.4 零售數據中臺應用布局
5.1.5 零售數據中臺應用案例
5.1.6 零售數據中臺解決方案
5.1.7 零售數據中臺應用問題
5.1.8 零售數據中臺應用趨勢
5.1.9 零售數據中臺應用展望
5.2 金融領域
5.2.1 金融市場運行狀況
5.2.2 金融數據中臺應用價值
5.2.3 金融數據中臺供需分析
5.2.4 金融數據中臺應用要點
5.2.5 金融數據中臺應用案例
5.2.6 銀行數據中臺建設建議
5.2.7 金融數據中臺應用前景
5.3 工業(yè)領域
5.3.1 工業(yè)領域運行狀況
5.3.2 工業(yè)數據中臺應用地位
5.3.3 工業(yè)數據中臺搭建困境
5.3.4 工業(yè)數據中臺搭建路徑
5.3.5 工業(yè)數據中臺應用前景
5.4 政務領域
5.4.1 政務數據中臺應用價值
5.4.2 政務數據中臺建設架構
5.4.3 政務數據中臺應用狀況
5.4.4 企業(yè)助力政務數據中臺
5.4.5 政務數據中臺應用建議
5.4.6 政務數據中臺應用案例
5.4.7 政務數據中臺應用趨勢
5.5 教育領域
5.5.1 教育信息化發(fā)展狀況
5.5.2 高校數據中臺應用價值
5.5.3 高校數據中臺建設架構
5.5.4 高校數據中臺應用實踐
5.5.5 高校數據中臺應用案例
5.5.6 高校數據中臺建設步驟
5.5.7 高校數據中臺技術影響
5.6 乳制品領域
5.6.1 乳制品行業(yè)運作狀況
5.6.2 乳制品行業(yè)數字化轉型
5.6.3 乳制品行業(yè)數據中臺現狀
5.6.4 乳制品產業(yè)鏈數字中臺應用
5.6.5 乳制品數據中臺應用案例
5.7 服裝領域
5.7.1 服裝行業(yè)運行狀況
5.7.2 服裝行業(yè)數字化轉型
5.7.3 服裝數據中臺應用場景
5.7.4 服裝數據中臺發(fā)展案例
第六章 2022-2024年數據中臺技術應用于新興領域
6.1 智慧城市領域
6.1.1 智慧城市建設綜況
6.1.2 構建數據中臺的關鍵
6.1.3 智慧城市數據開放重要性
6.1.4 智慧樓宇數據總體架構
6.1.5 智慧電網數據中臺建成
6.1.6 氣象數據中臺企業(yè)合作
6.1.7 公安數據中臺建設分析
6.1.8 城市數據中臺搭建步驟
6.1.9 城市中臺應用案例分析
6.2 智慧軌道交通領域
6.2.1 智慧城軌發(fā)展狀況分析
6.2.2 智慧城軌數據中臺應用背景
6.2.3 智慧城軌數據中臺應用地位
6.2.4 智慧城軌數據中臺應用核心
6.2.5 智慧城軌數據中臺應用關鍵
6.3 博物館網絡領域
6.3.1 我國博物館基本建設狀況
6.3.2 博物館數據中臺技術層級
6.3.3 博物館數據中臺建設架構
6.3.4 博物館數據中臺應用領域
6.3.5 博物館數據中臺應用價值
6.3.6 博物館數據中臺應用風險
6.3.7 博物館數據中臺應用趨勢
第七章 2022-2024年數據中臺技術發(fā)展分析
7.1 數據中臺技術的整體架構及構建
7.1.1 數據中臺整體技術架構
7.1.2 數據中臺技術架構設計
7.1.3 構建數據中臺的關鍵技術
7.2 數據中臺的技術架構分析
7.2.1 數據匯聚
7.2.2 數據開發(fā)
7.2.3 數據體系
7.2.4 數據資產管理
7.2.5 數據服務體系
7.2.6 運營和安全管理
7.3 數據中臺技術系統(tǒng)的建設
7.3.1 總體建設步驟
7.3.2 戰(zhàn)略規(guī)劃要求
7.3.3 系統(tǒng)建設保障
7.3.4 建設目標準則
7.3.5 主要建設內容
7.3.6 關鍵實施步驟
7.4 數據中臺技術的核心——數據治理
7.4.1 數據治理的價值
7.4.2 數據治理的問題
7.4.3 數據治理的要素
7.4.4 數據治理的路徑
第八章 2022-2024年中國數據中臺布局企業(yè)分析
8.1 數瀾科技
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 業(yè)務解決方案
8.1.3 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
8.1.4 客戶范圍概述
8.1.5 企業(yè)融資動態(tài)
8.2 明略科技
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 解決方案分析
8.2.3 AI中臺布局
8.2.4 企業(yè)融資動態(tài)
8.2.5 數據中臺戰(zhàn)略
8.3 普元信息
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概述
8.3.2 數據中臺產品
8.3.3 數據中臺項目
8.3.4 業(yè)務經營狀況
8.3.5 財務狀況分析
8.3.6 核心競爭力分析
8.3.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.3.8 未來前景展望
8.4 用友網絡
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 平臺系統(tǒng)架構
8.4.3 產品應用模式
8.4.4 產品研發(fā)動態(tài)
8.4.5 業(yè)務經營狀況
8.4.6 財務狀況分析
8.4.7 核心競爭力分析
8.4.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.4.9 未來前景展望
8.5 華為
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 財務運營狀況
8.5.3 數據中臺布局背景
8.5.4 數據中臺業(yè)務特點
8.5.5 數據中臺設計理念
8.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.5.7 發(fā)展前景展望
8.6 蘇寧
8.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2 公司經營范圍
8.6.3 數據中臺建設目標
8.6.4 數據中臺主要結構
8.6.5 數據技術應用動態(tài)
8.7 百度
8.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.7.2 財務運營狀況
8.7.3 數據中臺發(fā)展實力
8.7.4 中臺業(yè)務特點分析
8.7.5 AI中臺產品發(fā)布
8.7.6 數據中臺合作動態(tài)
8.8 騰訊
8.8.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.8.2 財務運營狀況
8.8.3 中臺戰(zhàn)略布局
8.8.4 中臺發(fā)展戰(zhàn)略思維
8.8.5 數據中臺產品動態(tài)
8.9 阿里
8.9.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.9.2 財務運營狀況
8.9.3 數據中臺發(fā)展歷程
8.9.4 數據中臺產品體系
8.9.5 數據中臺發(fā)展特點
8.9.6 數據中臺戰(zhàn)略分析
8.10 其他企業(yè)布局狀況
8.10.1 小米
8.10.2 京東
8.10.3 滴滴
8.10.4 網易云
第九章 2022-2024年中國數據中臺行業(yè)投資分析
9.1 數據中臺投融資規(guī)模分析
9.1.1 投資規(guī)模分析
9.1.2 并購規(guī)模分析
9.1.3 上市規(guī)模分析
9.2 數據中臺項目投資動態(tài)
9.2.1 睿帆科技融資布局
9.2.2 衡石科技啟動新融資
9.2.3 惟客數據完成A輪融資
9.2.4 熵簡科技完成B輪融資
9.2.5 袋鼠云B輪融資動態(tài)
9.2.6 滴普科技完成A+輪融資
9.2.7 奇點云完成B1輪融資
9.2.8 創(chuàng)略科技完成B輪融資
9.3 數據中臺項目投融資模式
9.3.1 定向增發(fā)模式
9.3.2 債券融資模式
9.3.3 IPO融資模式
9.4 數據中臺項目投融資風險
9.4.1 新冠疫情風險
9.4.2 國際經營風險
9.4.3 業(yè)務經營風險
9.4.4 市場競爭風險
9.4.5 技術風險分析
9.4.6 知識產權風險
第十章 中國數據中臺項目投資案例分析
10.1 營銷業(yè)務數據中臺建設項目
10.1.1 項目基本情況
10.1.2 項目建設必要性
10.1.3 項目建設可行性
10.1.4 項目投資概算
10.1.5 項目主體及計劃
10.1.6 項目經濟效益
10.2 智能大數據融合平臺項目
10.2.1 項目基本情況
10.2.2 項目建設必要性
10.2.3 項目建設可行性
10.2.4 項目投資規(guī)模
10.2.5 項目審批情況
10.2.6 項目實施主體
10.2.7 經濟效益評價
10.3 AI城市超級大腦項目
10.3.1 項目基本概況
10.3.2 項目實施必要性
10.3.3 項目實施可行性
10.3.4 項目建設規(guī)劃
10.3.5 項目預期效益
第十一章 2025-2029年數據中臺行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
11.1 數據中臺發(fā)展機遇分析
11.1.1 數據資源開放
11.1.2 市場需求激發(fā)
11.1.3 技術能力提升
11.1.4 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)加快
11.1.5 資本市場驅動
11.1.6 新基建發(fā)展機遇
11.2 數據中臺發(fā)展前景及趨勢
11.2.1 數據中臺整體發(fā)展前景
11.2.2 數據中臺整體發(fā)展趨勢
11.2.3 數據中臺應用拓展方向
11.2.4 數據中臺市場生態(tài)趨勢
11.2.5 數據中臺未來發(fā)展熱點
11.3 2025-2029年中國數據中臺發(fā)展預測分析
11.3.1 2025-2029年中國數據中臺發(fā)展的影響因素分析
11.3.2 2025-2029年中國數據中臺市場規(guī)模預測
|
