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中国数据治理行业市场运营模式及未来发展潜力报告
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中国数据治理行业市场运营模式及未来发展潜力报告

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数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

 

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 近几年全球数据治理发展综况分析

2.1 近几年全球数据治理发展现状

2.1.1 数据治理驱动因素

2.1.2 数据治理主要议题

2.1.3 数据治理基本形态

2.1.4 数据治理发展现状

2.1.5 数据治理发展特点

2.1.6 数据治理发展态势

2.1.7 数据治理参与主体

2.1.8 数据治理发展挑战

2.1.9 数据治理发展建议

2.2 近几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 教育数据治理发展

2.2.5 数据治理未来布局

2.3 近几年欧洲数据治理发展分析

2.3.1 数据治理政策演进

2.3.2 数据治理政策特点

2.3.3 数据治理发展布局

2.3.4 数据治理发展特点

2.3.5 数据治理发展举措

2.3.6 数据治理经验借鉴

2.4 近几年亚太地区数据治理发展分析

2.4.1 数据治理发展现状

2.4.2 数据治理贸易协定

2.4.3 非约束性数据治理原则

2.5 双边和区域性机制塑造数据治理议题规则

2.5.1 电子商务条款规模

2.5.2 促进电子商务便利化

2.5.3 数据跨境流动趋势

2.5.4 向“边境后”规则延伸

2.5.5 数据治理发展热点

2.5.6 数据治理发展挑战

2.5.7 数据治理赤字加剧

2.6 全球性多边框架下的典型数据治理创新案例

2.6.1 二十国集团

2.6.2 世界贸易组织

2.6.3 亚太经合组织

2.6.4 经济合作组织

 

第三章 近几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 数据安全法

3.2.2 数据安全倡议

3.2.3 个人信息保护法

3.2.4 企业数字化转型政策

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

 

第四章 近几年中国数据治理发展状况分析

4.1 近几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 市场驱动因素

4.1.3 市场发展形势

4.1.4 市场发展规模

4.1.5 市场竞争格局

4.1.6 市场发展热点

4.1.7 交付模式分析

4.1.8 市场评估模型

4.2 近几年中国数据治理发展调研

4.2.1 数据治理备受重视

4.2.2 数据治理意识逐渐提升

4.2.3 数据治理组织机制不完善

4.2.4 数据治理缺乏健全标准体系

4.3 近几年中国企业数字化治理发展分析

4.3.1 法律科技

4.3.2 数字化运营

4.3.3 新技术治理

4.3.4 数字化风控

4.3.5 数字化审计

4.3.6 智能安全与隐私合规

4.4 中国数据治理发展问题分析

4.4.1 技术角度

4.4.2 立法角度

4.4.3 评价和监管体系

4.4.4 数据伦理角度

4.5 中国数据治理发展策略分析

4.5.1 数据来源方面

4.5.2 数据传输方面

4.5.3 数据存储方面

4.5.4 数据加工方面

4.5.5 数据应用方面

4.5.6 数据清理方面

4.6 中国数据治理的核心目标-释放数据价值

4.6.1 数据开放共享

4.6.2 数据质量管理

4.6.3 数据交易流通

4.6.4 数据风险控制

 

第五章 近几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 数据安全治理本质

5.1.3 数据安全治理体系

5.2 近几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 数据安全产业生态建设

5.3 数据安全治理框架分析

5.3.1 数据安全组织架构

5.3.2 数据安全管理体系

5.3.3 数据安全技术体系

5.3.4 数据安全治理规划建设

5.4 中国数据安全治理典型案例

5.4.1 百度数据安全治理

5.4.2 天翼云数据安全治理

5.4.3 中国联通数据安全治理

5.4.4 蚂蚁集团数据安全治理

5.5 中国数据安全治理发展问题

5.5.1 数据行为秩序难规制

5.5.2 数据权利边界不明晰

5.5.3 数据活动场景较复杂

5.6 我国数据安全治理发展对策

5.6.1 完善数据安全法制建设

5.6.2 构建数据安全监管体系

5.6.3 建立数据业务发展机制

5.6.4 推动数据安全产业发展

5.6.5 推进全球数据安全治理

 

第六章 近几年中国政务数据治理发展分析

6.1 近几年中国政务数据治理发展现状

6.1.1 市场发展阶段

6.1.2 市场政策环境

6.1.3 市场发展规模

6.1.4 市场竞争格局

6.1.5 机构调整与变化

6.1.6 平台与系统建设

6.1.7 建设资金投入情况

6.1.8 各领域进展情况

6.1.9 发展建议与对策

6.2 近几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 近几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 疫情下中国政务数据治理典型案例

6.4.1 “健康码”助力疫情防控

6.4.2 “五色图”支撑复工复产

6.4.3 一体化平台使服务不停摆

6.4.4 大数据保障高效“抗疫”

 

第七章 近几年中国数据治理应用领域分析

7.1 教育业

7.1.1 教育数据治理的必要性

7.1.2 教育领域数据治理现状

7.1.3 教育数据治理发展问题

7.1.4 教育数据治理实现逻辑

7.1.5 教育领域数据治理思路

7.1.6 教育领域数据治理路径

7.2 金融业

7.2.1 金融业数据治理概述

7.2.2 金融业数据主要特点

7.2.3 金融业数据治理环境

7.2.4 金融业数据治理现状

7.2.5 金融业数据治理实践

7.2.6 金融业数据治理问题

7.2.7 金融业数据治理策略

7.2.8 国外数据治理先进经验

7.3 医疗行业

7.3.1 医院数据治理分类

7.3.2 医疗数据治理现状

7.3.3 医疗数据治理体系

7.3.4 医疗数据治理评估

7.4 石油行业

7.4.1 石油企业数据治理现状

7.4.2 石油企业数据治理体系架构

7.4.3 石油企业数据治理应用实例

 

第八章 近几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 黑龙江省

8.2.1 数据治理发展现状

8.2.2 数据治理发展问题

8.2.3 数据治理发展对策

8.3 南京市

8.3.1 数据治理发展环境

8.3.2 数据治理发展现状

8.3.3 数据治理区域实践

8.4 贵阳市

8.4.1 数据治理发展现状

8.4.2 数据治理科技创新

8.4.3 数据治理应用领域

8.5 南宁市

8.5.1 数据治理发展现状

8.5.2 数据治理发展模式

8.5.3 数据治理发展重点

 

第九章 近几年中国数据治理典型案例分析

9.1 美团酒旅数据治理案例

9.1.1 美团酒旅数据现状

9.1.2 美团酒旅数据治理目标

9.1.3 美团酒旅数据治理实践

9.1.4 美团酒旅数据治理规划

9.2 进出口银行数据治理案例

9.2.1 进出口银行数据治理历程

9.2.2 进出口银行数据治理成果

9.2.3 进出口银行数据治理价值

9.3 其他企业数字化治理案例

9.3.1 法律科技相关案例

9.3.2 数字化运营相关案例

9.3.3 新技术治理相关案例

9.3.4 数字化风控相关案例

9.3.5 数字化审计相关案例

9.3.6 智能安全与隐私合规相关案例

 

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 企业经营现状

10.1.3 数据治理实践

10.1.4 数据分类管理框架

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

10.3 御数坊

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 企业发展成果

10.3.3 数据治理实践

10.3.4 企业融资动态

10.4 神策数据

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 企业发展现状

10.4.3 企业发展布局

10.4.4 企业融资动态

10.5 亿信华辰

10.5.1 企业发展概况

10.5.2 企业发展优势

10.5.3 企业发展现状

10.5.4 企业战略合作

 

第十一章 未来几年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 中国数据治理发展趋势

11.2.1 未来发展前景

11.2.2 未来发展特点

11.2.3 市场发展趋势

11.3 未来几年中国数据治理市场预测分析

11.3.1 未来几年中国数据治理市场影响因素分析

11.3.2 未来几年中国数据治理市场规模预测


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、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。


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、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等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、进出口及市场需求特征等,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。


智研瞻产业研究院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,需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、分析测算得相关产业研究成果。