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中国数据要素市场深度调研及投资前景预测报告
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中国数据要素市场深度调研及投资前景预测报告

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第一章 数据要素的基本概述

1.1 数据要素相关概念辨析

1.1.1 数据

1.1.2 大数据

1.1.3 数据要素

1.1.4 数据要素市场

1.2 数据要素的主要特点

1.2.1 技术特征

1.2.2 经济特征

1.2.3 市场属性

1.2.4 规模报酬递增

1.3 数据要素的价值实现过程

1.3.1 数据采集

1.3.2 数据预处理

1.3.3 数据存储

1.3.4 数据流通

1.3.5 数据分析

1.4 数据要素市场的运作机制

1.4.1 价格机制

1.4.2 供求机制

1.4.3 竞争机制

1.4.4 风险机制

第二章 数据要素赋能价值分析

2.1 数据要素赋能传统生产要素

2.1.1 数据要素赋能资本要素

2.1.2 数据要素赋能劳动力要素

2.1.3 数据要素赋能技术要素

2.2 数据要素赋能制造业转型

2.2.1 赋能价值分析

2.2.2 促进模式创新

2.2.3 赋能路径分析

2.3 数据要素赋能农业现代化

2.3.1 赋能价值分析

2.3.2 赋能机理分析

2.3.3 赋能挑战分析

2.3.4 赋能对策及建议

2.4 数据要素赋能电力行业升级

2.4.1 企业数据特征

2.4.2 主要赋能场景

2.4.3 主要赋能路径

2.5 数据要素赋能乡村振兴

2.5.1 两者的关系

2.5.2 赋能短板分析

2.5.3 主要发展策略

2.6 数据要素助力企业实现数字化转型

2.6.1 主要赋能价值分析

2.6.2 提高要素生产效率

2.6.3 优化要素配置组合

2.6.4 实现新的价值创造

2.6.5 主要应用问题及建议

第三章 中国数据要素市场发展环境分析

3.1 经济环境分析

3.1.1 国内生产总值

3.1.2 对外经济分析

3.1.3 固定资产投资

3.1.4 经济走势预测

3.2 政策环境分析

3.2.1 要素市场改革

3.2.2 政策发展脉络

3.2.3 相关法律制度

3.2.4 重点政策解读

3.2.5 相关发展规划

3.2.6 地方政策规划

3.3 标准环境分析

3.3.1 国家标准分析

3.3.2 地方标准分析

3.3.3 团体标准分析

3.4 数据资源环境

3.4.1 互联网普及率提高

3.4.2 移动物联规模攀升

3.4.3 数据总量规模上涨

3.5 技术环境分析

3.5.1 人工智能技术

3.5.2 隐私计算技术

3.5.3 区块链技术

第四章 数据要素市场发展分析

4.1 全球数据要素市场发展状况

4.1.1 数据交易体系

4.1.2 数据交易规模

4.1.3 美国发展布局

4.1.4 欧盟发展布局

4.1.5 英国发展布局

4.1.6 德国发展布局

4.1.7 新加坡发展布局

4.2 中国数据要素行业发展综况

4.2.1 相关生产理论

4.2.2 应用拓展情况

4.2.3 价值创造过程

4.2.4 价值创造模式

4.2.5 经济增长贡献

4.3 中国数据要素市场运行情况

4.3.1 市场发展条件

4.3.2 市场发展阶段

4.3.3 市场发展规模

4.3.4 市场发展特点

4.3.5 市场供需主体

4.3.6 市场主体规模

4.4 中国数字要素细分市场发展分析

4.4.1 政务数据要素市场

4.4.2 工业数据要素市场

4.4.3 互联网数据要素市场

4.4.4 医疗数据要素市场

4.4.5 金融数据要素市场

4.4.6 科学数据要素市场

4.5 地区数据要素市场创新实践分析

4.5.1 上海发展模式

4.5.2 北京发展模式

4.5.3 广东发展模式

4.5.4 贵州发展模式

4.5.5 创新实践评析

4.6 中国数据要素市场发展问题分析

4.6.1 数据要素面临的挑战

4.6.2 相关体系的建立问题

4.6.3 数据权属界定的问题

4.6.4 数据定价较为困难

4.6.5 数据应用价值待提高

4.6.6 交易基础环境待完善

4.6.7 “数据孤岛”有待打破

4.6.8 制约数据流动的深层原因

4.7 中国数据要素市场发展对策及建议

4.7.1 建立本国数据产权制度体系

4.7.2 数据要素市场的政策建议

4.7.3 数据估值定价的发展策略

4.7.4 进一步明确配套规则体系

4.7.5 强化数据要素的技术支撑

4.7.6 数据要素市场的发展策略

4.7.7 数据安全有序流动的对策

第五章 数据要素行业重点环节发展分析

5.1 数据采集与存储

5.1.1 政府与公共数据

5.1.2 个人数据

5.1.3 企业数据

5.2 数据确权

5.2.1 数据确权的内涵

5.2.2 数据确权的难度

5.2.3 首个数据确权平台

5.2.4 数据确权布局加快

5.2.5 数据确权存在难点

5.2.6 数据确权存法律空白

5.2.7 数据确权的政策建议

5.3 数据加工及技术服务

5.3.1 数据标注

5.3.2 数据分析

5.3.3 数据隐私计算

5.4 数据基础软件

5.4.1 数据基础软件的构成

5.4.2 数据库行业发展状况

5.4.3 数据基础软件典型企业

5.4.4 数据基础软件发展趋势

5.4.5 数据基础软件发展重点

5.5 数据训练

5.5.1 数据训练所处阶段

5.5.2 数据训练相关介绍

5.5.3 数据训练生产流程

5.5.4 数据训练需求状况

5.6 数据交易及流通

5.6.1 数据交易平台

5.6.2 数据流通框架

5.6.3 数据开放共享

5.7 数据安全

5.7.1 数据安全的定义

5.7.2 数据安全风险分类

5.7.3 数据安全法律内容

5.7.4 数据安全市场规模

5.7.5 数据安全行业特点

5.7.6 数据安全行业趋势

第六章 中国数据要素市场交易分析

6.1 数据交易主体的分类及规模

6.1.1 数据资产评估企业

6.1.2 数据合规评估企业

6.1.3 数据交易经纪商

6.1.4 数据交易企业规模

6.2 中国数据要素市场交易状况分析

6.2.1 数据交易主要模式

6.2.2 数据交易定价机制

6.2.3 数据交易产业链生态

6.2.4 数据交易市场状况

6.2.5 数据交易效益测算

6.3 数据交易平台运行情况分析

6.3.1 数据交易平台发展地位

6.3.2 数据交易平台数量规模

6.3.3 数据交易平台股权结构

6.3.4 各省市建立大数据集团

6.3.5 数据交易平台盈利模式

6.3.6 重点数据交易平台对比

第七章 中国数据要素市场主要构成——数据交易平台分析

7.1 贵阳大数据交易所

7.1.1 平台发展概况

7.1.2 平台发展历程

7.1.3 平台发展优劣势

7.1.4 平台产品分析

7.1.5 平台交易动态

7.2 华东江苏大数据交易中心

7.2.1 平台发展概况

7.2.2 平台产品分析

7.2.3 主要数据服务

7.3 武汉东湖大数据交易中心

7.3.1 平台发展概况

7.3.2 数据产品来源

7.3.3 数据产品应用

7.3.4 招商行业布局

7.4 上海数据交易所

7.4.1 平台发展概况

7.4.2 平台交易产品

7.4.3 交易收费标准

7.4.4 平台发展特点

7.5 北京国际大数据交易所

7.5.1 平台发展概况

7.5.2 平台产品类型

7.5.3 重点研究方向

7.6 浙江大数据交易中心

7.6.1 平台发展概况

7.6.2 平台发展优势

7.6.3 平台建设布局

7.6.4 数据交易场景

7.7 广州数据交易所

7.7.1 平台发展概况

7.7.2 平台发展布局

7.7.3 平台发展动态

7.8 深圳数据交易所

7.8.1 平台发展概况

7.8.2 平台交易产品

7.8.3 平台发展规划

7.9 其他

7.9.1 青岛大数据交易中心

7.9.2 山西数据交易服务平台

7.9.3 北部湾大数据交易中心

7.9.4 北方大数据交易中心

7.9.5 德阳数据交易中心

7.9.6 湖南大数据交易所

7.9.7 福建大数据交易所

第八章 中国数据要素市场发展模式分析

8.1 数据要素市场定价模式

8.1.1 成本法定价模式

8.1.2 收益法定价模式

8.1.3 市场法定价模式

8.2 数据要素流通模式分析

8.2.1 数据开放模式

8.2.2 数据共享模式

8.2.3 数据交易模式

8.3 数据要素交易模式分析

8.3.1 数据交易机构交易模式

8.3.2 产业数据上下游交易模式

8.4 数据要素服务创新模式

8.4.1 数据合规评估模式

8.4.2 数据资产评估模式

8.4.3 数据交易撮合模式

8.4.4 数据交付服务模式

8.4.5 数据争议仲裁模式

8.4.6 知识产权服务模式

8.4.7 数据金融服务模式

8.4.8 数据安全服务模式

8.5 数据要素生态汇聚模式

8.5.1 发展优势分析

8.5.2 主要发展特点

8.5.3 主要发展案例

8.6 数据要素市场经营运行模式创新

8.6.1 新机制

8.6.2 新主体

8.6.3 新设施

第九章 数据元素相关技术发展分析

9.1 数据元件技术

9.1.1 数据元件的内涵

9.1.2 数据元件的特征

9.1.3 数据元件服务方式

9.1.4 数据元件应用特点

9.1.5 数据元件发展意义

9.2 数据空间技术

9.2.1 数据空间的内涵

9.2.2 数据空间业务价值

9.2.3 数据空间关键能力

9.2.4 数据空间关键技术

9.3 数据登记技术

9.3.1 数据登记技术的内涵

9.3.2 数据登记技术的重点

9.4 数据隐私技术

9.4.1 数据隐私技术的内涵

9.4.2 可信执行环境技术

9.4.3 敏感数据识别技术

9.4.4 区块链技术

9.4.5 零知识证明技术

9.4.6 数据脱敏技术

9.4.7 联邦学习技术

9.4.8 相关加密技术

9.4.9 数据资产凭证

第十章 2019-2022年数据要素相关上市企业运营情况

10.1 山东卓创资讯股份有限公司

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 主要业务分布

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 核心竞争力分析

10.1.7 公司发展战略

10.1.8 未来前景展望

10.2 北京易华录信息技术股份有限公司

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 主要业务分布

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 核心竞争力分析

10.2.7 公司发展战略

10.2.8 未来前景展望

10.3 广州广电运通金融电子股份有限公司

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 主要业务模式

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 核心竞争力分析

10.3.7 公司发展战略

10.3.8 未来前景展望

10.4 杭州安恒信息技术股份有限公司

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 主要产品服务

10.4.3 战略落实情况

10.4.4 经营效益分析

10.4.5 业务经营分析

10.4.6 财务状况分析

10.4.7 核心竞争力分析

10.4.8 公司发展战略

10.4.9 未来前景展望

10.5 奇安信科技集团股份有限公司

10.5.1 企业发展概况

10.5.2 主要业务模式

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 核心竞争力分析

10.5.7 公司发展战略

10.5.8 未来前景展望

10.6 每日互动股份有限公司

10.6.1 企业发展概况

10.6.2 主要业务模式

10.6.3 经营效益分析

10.6.4 业务经营分析

10.6.5 财务状况分析

10.6.6 核心竞争力分析

10.6.7 公司发展战略

10.6.8 未来前景展望

10.7 星环信息科技(上海)股份有限公司

10.7.1 企业发展概况

10.7.2 主要产品体系

10.7.3 经营效益分析

10.7.4 业务经营分析

10.7.5 财务状况分析

10.7.6 核心竞争力分析

10.7.7 公司发展战略

10.7.8 未来前景展望

10.8 北京海天瑞声科技股份有限公司

10.8.1 企业发展概况

10.8.2 主要产品服务

10.8.3 业务经营分析

10.8.4 财务状况分析

10.8.5 核心竞争力分析

10.8.6 公司发展战略

10.8.7 未来前景展望

第十一章 中国数据要素市场投资分析

11.1 数据要素市场投融资规模及特点

11.1.1 投资规模走势

11.1.2 区域融资规模

11.1.3 融资轮次分布

11.1.4 投资类型比较

11.1.5 主要投资机构

11.1.6 投资标的推荐

11.2 数据要素行业投资热点预测

11.2.1 数据确权

11.2.2 数据交易

11.2.3 数据安全

11.2.4 隐私计算

11.2.5 政务数据

11.3 数据要素市场投资风险预警

11.3.1 政策风险

11.3.2 技术风险

11.3.3 交易风险

第十二章 中国数据要素行业相关投资案例分析

12.1 数据存储研发项目

12.1.1 项目基本情况

12.1.2 与业务的联系

12.1.3 项目投资必要性

12.1.4 项目投资可行性

12.1.5 项目投资估算

12.1.6 项目经济效益

12.2 分布式关系型数据库建设项目

12.2.1 项目基本情况

12.2.2 项目投资必要性

12.2.3 项目投资可行性

12.2.4 项目投资概算

12.2.5 项目实施计划

12.2.6 项目审批情况

12.3 数据开发与分析软件研发项目

12.3.1 项目基本情况

12.3.2 项目投资必要性

12.3.3 项目投资可行性

12.3.4 项目投资概算

12.3.5 项目实施计划

12.3.6 项目审批情况

12.4 数据安全和大数据软件升级项目

12.4.1 项目基本概述

12.4.2 项目实施内容

12.4.3 项目投资测算

12.4.4 项目实施进度

12.4.5 项目实施地点

12.5 数据交易公司投资设立项目

12.5.1 对外投资概述

12.5.2 投资主体情况

12.5.3 投资标的情况

12.5.4 投资合作协议

12.5.5 对外投资影响

12.5.6 相关投资风险

第十三章 数据要素市场发展前景及趋势预测

13.1 中国数据要素市场发展机遇及前景

13.1.1 数据要素市场发展潜力

13.1.2 数据要素市场发展前景

13.1.3 数据要素市场发展重点

13.2 中国数据要素市场发展趋势预测

13.2.1 数据要素市场整体发展趋势

13.2.2 数据交易流通安全发展趋势

13.2.3 数据要素应用范围拓展趋势

13.2.4 数据要素市场化加快趋势

13.2.5 数据要素市场生态完善趋势

13.3 中国数据要素市场发展预测分析

13.3.1 中国数据要素市场发展的影响因素分析

13.3.2 中国数据要素市场规模预测

附录

附录一:数据要素相关术语及定义

附录二:《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》


智研瞻产业研究院部分客户
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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。