2025-2031年中国数据治理行业市场现状调查及未来趋势研判报告

2025-2031年中国数据治理行业市场现状调查及未来趋势研判报告

《2025-2031年中国数据治理行业市场现状调查及未来趋势研判报告》共十一章,包含2020-2024年中国数据治理典型案例分析,中国数据治理重点企业分析,2025-2031年对中国数据治理发展前景和趋势预测等内容。

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第一章数据治理基本概述

1.1.1 数据治理的定义

1.1.2 数据治理的优势

1.1.3 数据治理的环节

1.1.4 数据治理的内容

1.1.5 数据治理的目标

1.1.6 数据治理的原则

1.2 数据治理发展阶段

1.2.1第一阶段

1.2.2第二阶段

1.2.3第三阶段

1.2.4第四阶段

1.3 数据治理体系框架

1.3.1 框架体系

1.3.2 体系规划

1.3.3 架构阶段

1.3.4 治理阶段

第二章2019-2024年全球数据治理发展综况分析

2.1 2019-2024年全球数据治理发展现状

2.1.1 数据治理模式与战略

2.1.2 数据治理发展变化

2.1.3 数据治理政策体系

2.1.4 数据治理底层逻辑

2.1.5 数据治理基础构架

2.1.6 数据治理发展现状

2.1.7 数据治理发展热点

2.1.8 数据治理市场格局

2.1.9 数据治理发展态势

2.1.10 数据治理参与主体

2.1.11 数据治理发展挑战

2.1.12 数据治理发展建议

2.2 2019-2024年美国数据治理发展分析

2.2.1 数据战略及其要点

2.2.2 数据治理政策体系

2.2.3 数据治理发展热点

2.2.4 数据治理发展困境

2.2.5 数据治理发展举措

2.2.6 数据治理未来布局

2.3 2019-2024年欧盟数据治理发展分析

2.3.1 数据治理政策环境

2.3.2 数据治理机制体系

2.3.3 数据治理主要内容

2.3.4 数据治理发展热点

2.3.5 数据治理经验启示

2.4 2019-2024年俄罗斯数据治理发展分析

2.4.1 数据治理政策环境

2.4.2 个人数据治理建设

2.4.3 数据治理体系建设目标

2.4.4 数据治理体系建设原则

2.4.5 数据治理体系建设举措

2.4.6 数据治理体系建设困境及措施

2.4.7 数据治理体系建设启示

2.5 2019-2024年亚太地区数据治理发展分析

2.5.1 数据治理发展现状

2.5.2 数据治理贸易协定

2.5.3 非约束性数据治理原则

2.6 双边和区域性机制塑造数据治理议题规则

2.6.1 电子商务条款规模

2.6.2 促进电子商务便利化

2.6.3 数据跨境流动趋势

2.6.4 向“边境后”规则延伸

2.6.5 数据治理发展挑战

2.6.6 数据治理赤字加剧

2.7 全球性多边框架下的典型数据治理创新案例

2.7.1 二十国集团

2.7.2 世界贸易组织

2.7.3 亚太经合组织

2.7.4 经济合作组织

第三章2019-2024年中国数据治理发展环境分析

3.1 经济环境

3.1.1 宏观经济概况

3.1.2 工业运行情况

3.1.3 固定资产投资

3.1.4 宏观经济展望

3.2 政策环境

3.2.1 行业政策汇总

3.2.2 区域政策布局

3.2.3 数据安全指导意见

3.2.4 个人信息保护法

3.2.5 数据基础制度建设

3.2.6 数字政府政策支持

3.2.7 企业数字化转型政策

3.2.8 “数据要素x”三年行动计划

3.3 社会环境

3.3.1 人口规模构成

3.3.2 社会消费规模

3.3.3 居民收入水平

3.3.4 居民消费水平

3.3.5 网民发展规模

3.3.6 企业数字化转型

3.4 技术环境

3.4.1 区块链

3.4.2 新基建

3.4.3 人工智能

3.5 3.5 疫情下的数据治理的应用

3.5.1 新冠肺炎疫情的大数据应用

3.5.2 新冠肺炎疫情下数据治理问题

3.5.3 重大疫情的数据治理体系框架

3.5.4 重大疫情的数据治理对策建议

第四章2019-2024年中国数据治理发展状况分析

4.1 2019-2024年中国数据治理发展状况分析

4.1.1 基本过程分析

4.1.2 市场发展背景

4.1.3 市场驱动因素

4.1.4 市场发展形势

4.1.5 市场发展规模

4.1.6 市场竞争格局

4.1.7 市场发展热点

4.1.8 交付模式分析

4.1.9 国家数据局挂牌

4.1.10 标准化发展分析

4.2 2019-2024年企业数据治理发展现状

4.2.1 调研人群及地域分析

4.2.2 企业数据治理现状

4.2.3 企业数据治理的问题

4.2.4 企业数据治理需求调研

4.3 中国数据治理发展问题分析

4.3.1 数据确权争议较大

4.3.2 数据安全风险多样

4.3.3 数据合规落地困难

4.3.4 数据流通机制不畅

4.4 中国数据治理发展策略分析

4.4.1 数据来源方面

4.4.2 数据传输方面

4.4.3 数据存储方面

4.4.4 数据加工方面

4.4.5 数据应用方面

4.4.6 数据清理方面

4.5 中国数据治理的核心目标-释放数据价值

4.5.1 数据开放共享

4.5.2 数据质量管理

4.5.3 数据交易流通

4.5.4 数据风险控制

第五章2019-2024年中国数据安全治理发展分析

5.1 数据安全治理基本介绍

5.1.1 数据安全治理定义

5.1.2 数据安全治理内涵

5.1.3 数据安全治理与社会治理

5.1.4 数据安全治理与数据治理

5.2 2019-2024年中国数据安全治理现状分析

5.2.1 数据安全治理发展形势

5.2.2 数据安全治理政策环境

5.2.3 数据安全治理监管体系

5.2.4 数据安全治理发展现状

5.2.5 数据安全治理发展特点

5.2.6 数据安全治理发展机遇

5.2.7 数据安全治理未来展望

5.3 数据安全治理框架分析

5.3.1 数据安全整体框架

5.3.2 数据安全战略规划

5.3.3 开展数据分类分级

5.3.4 数据安全组织架构

5.3.5 数据安全人员管理

5.3.6 数据安全管理制度

5.3.7 数据安全技术体系

5.3.8 数据安全运营体系

5.3.9 数据安全监督评价体系

5.3.10 数据安全治理规划建设

5.4 中国数据安全治理应重点关注的问题

5.4.1 数据安全合规治理

5.4.2 数据供应链安全

5.4.3 数据安全保险

5.4.4 新型数据安全产业生态

5.5 我国数据安全治理发展对策

5.5.1 面向国家角度的倡议

5.5.2 面向学术和产业界的倡议

5.5.3 面向企业和组织的倡议

5.6 中国数据安全治理典型案例

5.6.1 百度数据安全治理

5.6.2 天翼云数据安全治理

5.6.3 中国联通数据安全治理

5.6.4 蚂蚁集团数据安全治理

第六章2019-2024年中国政务数据治理发展分析

6.1 2019-2024年中国政务数据治理发展现状

6.1.1 市场发展价值

6.1.2 市场发展历程

6.1.3 市场政策环境

6.1.4 市场发展阶段

6.1.5 市场发展规模

6.1.6 市场竞争格局

6.1.7 区域布局动态

6.1.8 机构调整与变化

6.1.9 面临问题与挑战

6.1.10 发展建议与对策

6.2 2019-2024年中国政务数据共享与开放情况

6.2.1 数据查询/核验情况

6.2.2 高频共享需求情况

6.2.3 数据获取使用情况

6.2.4 数据开放平台建设情况

6.2.5 开放数据模式创新情况

6.3 2019-2024年中国政务数据治理指数

6.3.1 治理指数的整体表现

6.3.2 工作聚焦程度分析

6.3.3 一把手关注度分析

6.3.4 建设进展情况分析

6.3.5 社会综合影响分析

6.4 数字中国建设背景下的政府数据治理改革分析

6.4.1 政府数据治理改革新场景

6.4.2 政府数据治理改革目标

6.4.3 政府数据治理改革思路

6.5 中国政务数据治理典型案例

6.5.1 安徽省

6.5.2 上海市

6.5.3 深圳市

第七章2019-2024年中国数据治理应用领域分析

7.1 工业

7.1.1 工业数据治理发展障碍

7.1.2 工业数据治理发展经验

7.1.3 工业数据治理发展路径

7.1.4 工业数据治理研究框架

7.2 教育业

7.2.1 教育数据治理的必要性

7.2.2 教育领域数据治理现状

7.2.3 教育数据治理发展问题

7.2.4 教育数据治理面临挑战

7.2.5 教育数据治理实现逻辑

7.2.6 教育领域数据治理思路

7.2.7 教育领域数据治理策略

7.2.8 国外教育数据治理实践经验

7.2.9 智能时代教育数据治理目标

7.3 金融业

7.3.1 金融数据风险分析

7.3.2 金融业数据治理概述

7.3.3 金融业数据主要特点

7.3.4 金融业数据治理环境

7.3.5 金融业数据治理现状

7.3.6 金融业数据治理实践

7.3.7 金融业数据治理挑战

7.3.8 金融业数据治理问题

7.3.9 金融业数据治理策略

7.3.10 金融业数据治理展望

7.3.11 国外数据治理先进经验

7.4 医疗行业

7.4.1 医疗数据治理定义

7.4.2 医疗数据治理规范

7.4.3 医疗数据治理现状

7.4.4 医疗数据治理体系

7.4.5 医疗数据治理模式

7.4.6 医疗数据安全问题

7.4.7 医疗数据治理对策

7.4.8 医疗数据治理前景

7.5 航空业

7.5.1 航空数据治理现状

7.5.2 航空数据治理政策

7.5.3 航空数据治理目标

7.5.4 航空数据治理困境

7.5.5 航空数据治理经验

7.5.6 航空数据治理体系

7.6 智能煤矿行业

7.6.1 智能煤矿数据治理发展形势

7.6.2 智能煤矿数据治理基本框架

7.6.3 智能煤矿数据治理发展路径

7.7 短视频平台

7.7.1 短视频平台数据治理定义

7.7.2 短视频平台数据类型分析

7.7.3 短视频平台各类数据的属性

7.7.4 短视频平台综合治理成效

7.7.5 短视频平台数据治理难点

7.7.6 短视频平台数据治理框架构建

7.7.7 短视频平台数据治理机制构建

7.7.8 短视频平台数据治理对策

第八章2019-2024年中国重点区域数据治理发展分析

8.1 广东省

8.1.1 数据治理发展环境

8.1.2 数据治理发展现状

8.1.3 数据治理发展机遇

8.1.4 数据治理发展规划

8.2 山东省

8.2.1 数据治理政策环境

8.2.2 数据治理驱动因素

8.2.3 数据治理制约因素

8.2.4 数据治理体系建设

8.2.5 数据治理发展建议

8.2.6 数据治理发展前景

8.3 黑龙江省

8.3.1 数据治理政策环境

8.3.2 数据治理发展现状

8.3.3 数据治理发展问题

8.3.4 数据治理发展对策

8.4 南京市

8.4.1 数据治理发展环境

8.4.2 数据治理发展现状

8.4.3 数据治理治理举措

8.5 贵阳市

8.5.1 数据治理发展现状

8.5.2 数据治理科技创新

8.5.3 数据治理应用领域

8.6 南宁市

8.6.1 数据治理发展现状

8.6.2 数据治理发展动态

8.6.3 数据治理发展成果

8.7 重庆市

8.7.1 数据治理政策环境

8.7.2 数据治理发展现状

8.7.3 数据治理发展形势

8.7.4 数据治理发展动态

8.7.5 数据治理发展目标

8.7.6 数据治理重点任务

8.7.7 数据治理保障措施

第九章2019-2024年中国数据治理典型案例分析

9.1 高校数据治理建设实践案例

9.1.1 数据治理项目建设背景

9.1.2 数据治理项目建设内容

9.1.3 数据治理项目建设成效

9.1.4 数据治理项目创新亮点

9.1.5 数据治理项目问题与经验

9.2 民航业数据治理建设实践案例

9.2.1 南航数据治理建设背景

9.2.2 南航数据管理发展阶段

9.2.3 南航数据管理总体思路

9.2.4 南航数据治理实施内容

9.2.5 南航数据治理实施路线

9.2.6 南航数据治理应用效果

9.2.7 南航数据治理经验启示

9.3 证券业数据治理建设实践案例

9.3.1 国信证券数据治理建设背景

9.3.2 国信证券数据治理建设思路

9.3.3 国信证券数据治理建设亮点

9.3.4 国信证券数据治理建设展望

第十章中国数据治理重点企业分析

10.1 华为

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 企业发展成就

10.1.3 经营效益分析

10.1.4 业务经营分析

10.1.5 财务状况分析

10.1.6未来前景展望

10.2 美林数据

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 企业发展成就

10.2.3 经营效益分析

10.2.4 业务经营分析

10.2.5 财务状况分析

10.2.6未来前景展望

10.3 数梦工场

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 企业发展成就

10.3.3 经营效益分析

10.3.4 业务经营分析

10.3.5 财务状况分析

10.3.6未来前景展望

10.4 神策数据

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 企业发展成就

10.4.3 经营效益分析

10.4.4 业务经营分析

10.4.5 财务状况分析

10.4.6未来前景展望

10.5 亿信华辰

10.5.1 企业发展概况

10.5.2 企业发展成就

10.5.3 经营效益分析

10.5.4 业务经营分析

10.5.5 财务状况分析

10.5.6未来前景展望

第十一章2025-2031年对中国数据治理发展前景和趋势预测

11.1 全球数据治理发展前景展望

11.1.1 数字治理迎来规则重构关键期

11.1.2 多边治理将在探索中缓慢前行

11.1.3 双诸边机制继续塑造治理规则

11.1.4 私营部门和政府合作逐步深化

11.2 中国数据治理未来发展趋势

11.2.1 中国数据治理未来发展展望

11.2.2 人工智能数据治理需求迫切

11.2.3 数据编织重塑下一代数据架构

11.2.4 数据安全落地规模与深度逐渐加快

11.2.5 数据资产运营加速企业数据价值释放

11.2.6 数据价值评估是数据资产“入表”的前提

11.2.7 DataOps打造数据开发治理融合新范式

11.3 对2025-2031年中国数据治理行业预测分析

11.3.1 2025-2031年中国数据治理行业影响因素分析

11.3.2 2025-2031年中国数据治理行业市场规模预测

图表目录

图表1 数据治理的关键环节

图表2 数据价值评估模型

图表3 数据治理发展阶段

图表4 数据治理目标

图表5 数据治理体系规划

图表6 架构阶段的主要任务及其要点

图表7 治理阶段的主要任务及其要点

图表8 各国/地区数据治理政策关键组成要素

图表9 全球人工智能标准文件

图表10 美国个人隐私数据安全治理政策

图表11 美国开放政府数据安全治理政策

图表12 美国跨境数据流动安全治理政策

图表13 美国平台数据与算法安全治理政策

图表14 美国人工智能伦理安全治理政策

图表15 向WTO通报的双诸边自贸协定数量变化

图表16 美欧FTA中跨境数据及本地化政策

图表17 全球各国跨境数据流动网络拓扑图

图表18 G20框架下的数字经济议题进展

图表19 WTO电子商务谈判的主要议题

图表20 APEC下发起的探路者行动

图表21 2019-2024年国内生产总值及其增长速度

图表22 2019-2024年三次产业增加值占国内生产总值比重

图表23 2024年GDP初步核算数据

图表24 2019-2024年GDP同比增长速度

图表25 2019-2024年GDP环比增长速度

图表26 2024年GDP初步核算数据

图表27 2019-2024年全部工业增加值及其增长速度

图表28 2024年主要工业产品产量及其增长速度

图表29 2021-2024年规模以上工业增加值同比增长速度

图表30 2024年规模以上工业生产主要数据

更多图表见正文……

研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用案头研究与市场调研相结合的方式,依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论,科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。

公司通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容,整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。

本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法(三角测定)

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中,一般通过三角测定的方式,从供需两个方向出发,验证资料的合理性。

在数据验证过程中,本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定,行业规模(产销量及产值等),通过一手和二手信息判断,所有的市场份额、数据细分比例等,基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去,进行了广泛的细节观察,通过一手资料得到了验证,并进行了分析,以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

售后保障
品质保证

智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌,公司拥有强大的智囊顾问团,与国内数百家咨询机构,行业协会建立长期合作关系,专业的团队和资源,保证了我们报告的专业性。

售后处理

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持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访,收集您对我们服务的意见及建议,做到让客户100%满意。

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◆ 本报告分析师具有专业研究能力,报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法,部分文字和数据采集于公开信息,并且结合智研咨询监测产品数据,通过智研统计预测模型估算获得;企业数据主要为官方渠道以及访谈获得,智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和数据获取资源的限制,本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。

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