2025-2031年中國數據治理行業(yè)市場現狀調查及未來趨勢研判報告

第一章數據治理基本概述

1.1.1 數據治理的定義

1.1.2 數據治理的優(yōu)勢

1.1.3 數據治理的環(huán)節(jié)

1.1.4 數據治理的內容

1.1.5 數據治理的目標

1.1.6 數據治理的原則

1.2 數據治理發(fā)展階段

1.2.1第一階段

1.2.2第二階段

1.2.3第三階段

1.2.4第四階段

1.3 數據治理體系框架

1.3.1 框架體系

1.3.2 體系規(guī)劃

1.3.3 架構階段

1.3.4 治理階段

第二章2019-2024年全球數據治理發(fā)展綜況分析

2.1 2019-2024年全球數據治理發(fā)展現狀

2.1.1 數據治理模式與戰(zhàn)略

2.1.2 數據治理發(fā)展變化

2.1.3 數據治理政策體系

2.1.4 數據治理底層邏輯

2.1.5 數據治理基礎構架

2.1.6 數據治理發(fā)展現狀

2.1.7 數據治理發(fā)展熱點

2.1.8 數據治理市場格局

2.1.9 數據治理發(fā)展態(tài)勢

2.1.10 數據治理參與主體

2.1.11 數據治理發(fā)展挑戰(zhàn)

2.1.12 數據治理發(fā)展建議

2.2 2019-2024年美國數據治理發(fā)展分析

2.2.1 數據戰(zhàn)略及其要點

2.2.2 數據治理政策體系

2.2.3 數據治理發(fā)展熱點

2.2.4 數據治理發(fā)展困境

2.2.5 數據治理發(fā)展舉措

2.2.6 數據治理未來布局

2.3 2019-2024年歐盟數據治理發(fā)展分析

2.3.1 數據治理政策環(huán)境

2.3.2 數據治理機制體系

2.3.3 數據治理主要內容

2.3.4 數據治理發(fā)展熱點

2.3.5 數據治理經驗啟示

2.4 2019-2024年俄羅斯數據治理發(fā)展分析

2.4.1 數據治理政策環(huán)境

2.4.2 個人數據治理建設

2.4.3 數據治理體系建設目標

2.4.4 數據治理體系建設原則

2.4.5 數據治理體系建設舉措

2.4.6 數據治理體系建設困境及措施

2.4.7 數據治理體系建設啟示

2.5 2019-2024年亞太地區(qū)數據治理發(fā)展分析

2.5.1 數據治理發(fā)展現狀

2.5.2 數據治理貿易協定

2.5.3 非約束性數據治理原則

2.6 雙邊和區(qū)域性機制塑造數據治理議題規(guī)則

2.6.1 電子商務條款規(guī)模

2.6.2 促進電子商務便利化

2.6.3 數據跨境流動趨勢

2.6.4 向“邊境后”規(guī)則延伸

2.6.5 數據治理發(fā)展挑戰(zhàn)

2.6.6 數據治理赤字加劇

2.7 全球性多邊框架下的典型數據治理創(chuàng)新案例

2.7.1 二十國集團

2.7.2 世界貿易組織

2.7.3 亞太經合組織

2.7.4 經濟合作組織

第三章2019-2024年中國數據治理發(fā)展環(huán)境分析

3.1 經濟環(huán)境

3.1.1 宏觀經濟概況

3.1.2 工業(yè)運行情況

3.1.3 固定資產投資

3.1.4 宏觀經濟展望

3.2 政策環(huán)境

3.2.1 行業(yè)政策匯總

3.2.2 區(qū)域政策布局

3.2.3 數據安全指導意見

3.2.4 個人信息保護法

3.2.5 數據基礎制度建設

3.2.6 數字政府政策支持

3.2.7 企業(yè)數字化轉型政策

3.2.8 “數據要素x”三年行動計劃

3.3 社會環(huán)境

3.3.1 人口規(guī)模構成

3.3.2 社會消費規(guī)模

3.3.3 居民收入水平

3.3.4 居民消費水平

3.3.5 網民發(fā)展規(guī)模

3.3.6 企業(yè)數字化轉型

3.4 技術環(huán)境

3.4.1 區(qū)塊鏈

3.4.2 新基建

3.4.3 人工智能

3.5 3.5 疫情下的數據治理的應用

3.5.1 新冠肺炎疫情的大數據應用

3.5.2 新冠肺炎疫情下數據治理問題

3.5.3 重大疫情的數據治理體系框架

3.5.4 重大疫情的數據治理對策建議

第四章2019-2024年中國數據治理發(fā)展狀況分析

4.1 2019-2024年中國數據治理發(fā)展狀況分析

4.1.1 基本過程分析

4.1.2 市場發(fā)展背景

4.1.3 市場驅動因素

4.1.4 市場發(fā)展形勢

4.1.5 市場發(fā)展規(guī)模

4.1.6 市場競爭格局

4.1.7 市場發(fā)展熱點

4.1.8 交付模式分析

4.1.9 國家數據局掛牌

4.1.10 標準化發(fā)展分析

4.2 2019-2024年企業(yè)數據治理發(fā)展現狀

4.2.1 調研人群及地域分析

4.2.2 企業(yè)數據治理現狀

4.2.3 企業(yè)數據治理的問題

4.2.4 企業(yè)數據治理需求調研

4.3 中國數據治理發(fā)展問題分析

4.3.1 數據確權爭議較大

4.3.2 數據安全風險多樣

4.3.3 數據合規(guī)落地困難

4.3.4 數據流通機制不暢

4.4 中國數據治理發(fā)展策略分析

4.4.1 數據來源方面

4.4.2 數據傳輸方面

4.4.3 數據存儲方面

4.4.4 數據加工方面

4.4.5 數據應用方面

4.4.6 數據清理方面

4.5 中國數據治理的核心目標-釋放數據價值

4.5.1 數據開放共享

4.5.2 數據質量管理

4.5.3 數據交易流通

4.5.4 數據風險控制

第五章2019-2024年中國數據安全治理發(fā)展分析

5.1 數據安全治理基本介紹

5.1.1 數據安全治理定義

5.1.2 數據安全治理內涵

5.1.3 數據安全治理與社會治理

5.1.4 數據安全治理與數據治理

5.2 2019-2024年中國數據安全治理現狀分析

5.2.1 數據安全治理發(fā)展形勢

5.2.2 數據安全治理政策環(huán)境

5.2.3 數據安全治理監(jiān)管體系

5.2.4 數據安全治理發(fā)展現狀

5.2.5 數據安全治理發(fā)展特點

5.2.6 數據安全治理發(fā)展機遇

5.2.7 數據安全治理未來展望

5.3 數據安全治理框架分析

5.3.1 數據安全整體框架

5.3.2 數據安全戰(zhàn)略規(guī)劃

5.3.3 開展數據分類分級

5.3.4 數據安全組織架構

5.3.5 數據安全人員管理

5.3.6 數據安全管理制度

5.3.7 數據安全技術體系

5.3.8 數據安全運營體系

5.3.9 數據安全監(jiān)督評價體系

5.3.10 數據安全治理規(guī)劃建設

5.4 中國數據安全治理應重點關注的問題

5.4.1 數據安全合規(guī)治理

5.4.2 數據供應鏈安全

5.4.3 數據安全保險

5.4.4 新型數據安全產業(yè)生態(tài)

5.5 我國數據安全治理發(fā)展對策

5.5.1 面向國家角度的倡議

5.5.2 面向學術和產業(yè)界的倡議

5.5.3 面向企業(yè)和組織的倡議

5.6 中國數據安全治理典型案例

5.6.1 百度數據安全治理

5.6.2 天翼云數據安全治理

5.6.3 中國聯通數據安全治理

5.6.4 螞蟻集團數據安全治理

第六章2019-2024年中國政務數據治理發(fā)展分析

6.1 2019-2024年中國政務數據治理發(fā)展現狀

6.1.1 市場發(fā)展價值

6.1.2 市場發(fā)展歷程

6.1.3 市場政策環(huán)境

6.1.4 市場發(fā)展階段

6.1.5 市場發(fā)展規(guī)模

6.1.6 市場競爭格局

6.1.7 區(qū)域布局動態(tài)

6.1.8 機構調整與變化

6.1.9 面臨問題與挑戰(zhàn)

6.1.10 發(fā)展建議與對策

6.2 2019-2024年中國政務數據共享與開放情況

6.2.1 數據查詢/核驗情況

6.2.2 高頻共享需求情況

6.2.3 數據獲取使用情況

6.2.4 數據開放平臺建設情況

6.2.5 開放數據模式創(chuàng)新情況

6.3 2019-2024年中國政務數據治理指數

6.3.1 治理指數的整體表現

6.3.2 工作聚焦程度分析

6.3.3 一把手關注度分析

6.3.4 建設進展情況分析

6.3.5 社會綜合影響分析

6.4 數字中國建設背景下的政府數據治理改革分析

6.4.1 政府數據治理改革新場景

6.4.2 政府數據治理改革目標

6.4.3 政府數據治理改革思路

6.5 中國政務數據治理典型案例

6.5.1 安徽省

6.5.2 上海市

6.5.3 深圳市

第七章2019-2024年中國數據治理應用領域分析

7.1 工業(yè)

7.1.1 工業(yè)數據治理發(fā)展障礙

7.1.2 工業(yè)數據治理發(fā)展經驗

7.1.3 工業(yè)數據治理發(fā)展路徑

7.1.4 工業(yè)數據治理研究框架

7.2 教育業(yè)

7.2.1 教育數據治理的必要性

7.2.2 教育領域數據治理現狀

7.2.3 教育數據治理發(fā)展問題

7.2.4 教育數據治理面臨挑戰(zhàn)

7.2.5 教育數據治理實現邏輯

7.2.6 教育領域數據治理思路

7.2.7 教育領域數據治理策略

7.2.8 國外教育數據治理實踐經驗

7.2.9 智能時代教育數據治理目標

7.3 金融業(yè)

7.3.1 金融數據風險分析

7.3.2 金融業(yè)數據治理概述

7.3.3 金融業(yè)數據主要特點

7.3.4 金融業(yè)數據治理環(huán)境

7.3.5 金融業(yè)數據治理現狀

7.3.6 金融業(yè)數據治理實踐

7.3.7 金融業(yè)數據治理挑戰(zhàn)

7.3.8 金融業(yè)數據治理問題

7.3.9 金融業(yè)數據治理策略

7.3.10 金融業(yè)數據治理展望

7.3.11 國外數據治理先進經驗

7.4 醫(yī)療行業(yè)

7.4.1 醫(yī)療數據治理定義

7.4.2 醫(yī)療數據治理規(guī)范

7.4.3 醫(yī)療數據治理現狀

7.4.4 醫(yī)療數據治理體系

7.4.5 醫(yī)療數據治理模式

7.4.6 醫(yī)療數據安全問題

7.4.7 醫(yī)療數據治理對策

7.4.8 醫(yī)療數據治理前景

7.5 航空業(yè)

7.5.1 航空數據治理現狀

7.5.2 航空數據治理政策

7.5.3 航空數據治理目標

7.5.4 航空數據治理困境

7.5.5 航空數據治理經驗

7.5.6 航空數據治理體系

7.6 智能煤礦行業(yè)

7.6.1 智能煤礦數據治理發(fā)展形勢

7.6.2 智能煤礦數據治理基本框架

7.6.3 智能煤礦數據治理發(fā)展路徑

7.7 短視頻平臺

7.7.1 短視頻平臺數據治理定義

7.7.2 短視頻平臺數據類型分析

7.7.3 短視頻平臺各類數據的屬性

7.7.4 短視頻平臺綜合治理成效

7.7.5 短視頻平臺數據治理難點

7.7.6 短視頻平臺數據治理框架構建

7.7.7 短視頻平臺數據治理機制構建

7.7.8 短視頻平臺數據治理對策

第八章2019-2024年中國重點區(qū)域數據治理發(fā)展分析

8.1 廣東省

8.1.1 數據治理發(fā)展環(huán)境

8.1.2 數據治理發(fā)展現狀

8.1.3 數據治理發(fā)展機遇

8.1.4 數據治理發(fā)展規(guī)劃

8.2 山東省

8.2.1 數據治理政策環(huán)境

8.2.2 數據治理驅動因素

8.2.3 數據治理制約因素

8.2.4 數據治理體系建設

8.2.5 數據治理發(fā)展建議

8.2.6 數據治理發(fā)展前景

8.3 黑龍江省

8.3.1 數據治理政策環(huán)境

8.3.2 數據治理發(fā)展現狀

8.3.3 數據治理發(fā)展問題

8.3.4 數據治理發(fā)展對策

8.4 南京市

8.4.1 數據治理發(fā)展環(huán)境

8.4.2 數據治理發(fā)展現狀

8.4.3 數據治理治理舉措

8.5 貴陽市

8.5.1 數據治理發(fā)展現狀

8.5.2 數據治理科技創(chuàng)新

8.5.3 數據治理應用領域

8.6 南寧市

8.6.1 數據治理發(fā)展現狀

8.6.2 數據治理發(fā)展動態(tài)

8.6.3 數據治理發(fā)展成果

8.7 重慶市

8.7.1 數據治理政策環(huán)境

8.7.2 數據治理發(fā)展現狀

8.7.3 數據治理發(fā)展形勢

8.7.4 數據治理發(fā)展動態(tài)

8.7.5 數據治理發(fā)展目標

8.7.6 數據治理重點任務

8.7.7 數據治理保障措施

第九章2019-2024年中國數據治理典型案例分析

9.1 高校數據治理建設實踐案例

9.1.1 數據治理項目建設背景

9.1.2 數據治理項目建設內容

9.1.3 數據治理項目建設成效

9.1.4 數據治理項目創(chuàng)新亮點

9.1.5 數據治理項目問題與經驗

9.2 民航業(yè)數據治理建設實踐案例

9.2.1 南航數據治理建設背景

9.2.2 南航數據管理發(fā)展階段

9.2.3 南航數據管理總體思路

9.2.4 南航數據治理實施內容

9.2.5 南航數據治理實施路線

9.2.6 南航數據治理應用效果

9.2.7 南航數據治理經驗啟示

9.3 證券業(yè)數據治理建設實踐案例

9.3.1 國信證券數據治理建設背景

9.3.2 國信證券數據治理建設思路

9.3.3 國信證券數據治理建設亮點

9.3.4 國信證券數據治理建設展望

第十章中國數據治理重點企業(yè)分析

10.1 華為

10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.1.2 企業(yè)發(fā)展成就

10.1.3 經營效益分析

10.1.4 業(yè)務經營分析

10.1.5 財務狀況分析

10.1.6未來前景展望

10.2 美林數據

10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.2.2 企業(yè)發(fā)展成就

10.2.3 經營效益分析

10.2.4 業(yè)務經營分析

10.2.5 財務狀況分析

10.2.6未來前景展望

10.3 數夢工場

10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.3.2 企業(yè)發(fā)展成就

10.3.3 經營效益分析

10.3.4 業(yè)務經營分析

10.3.5 財務狀況分析

10.3.6未來前景展望

10.4 神策數據

10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.4.2 企業(yè)發(fā)展成就

10.4.3 經營效益分析

10.4.4 業(yè)務經營分析

10.4.5 財務狀況分析

10.4.6未來前景展望

10.5 億信華辰

10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.5.2 企業(yè)發(fā)展成就

10.5.3 經營效益分析

10.5.4 業(yè)務經營分析

10.5.5 財務狀況分析

10.5.6未來前景展望

第十一章2025-2031年對中國數據治理發(fā)展前景和趨勢預測

11.1 全球數據治理發(fā)展前景展望

11.1.1 數字治理迎來規(guī)則重構關鍵期

11.1.2 多邊治理將在探索中緩慢前行

11.1.3 雙諸邊機制繼續(xù)塑造治理規(guī)則

11.1.4 私營部門和政府合作逐步深化

11.2 中國數據治理未來發(fā)展趨勢

11.2.1 中國數據治理未來發(fā)展展望

11.2.2 人工智能數據治理需求迫切

11.2.3 數據編織重塑下一代數據架構

11.2.4 數據安全落地規(guī)模與深度逐漸加快

11.2.5 數據資產運營加速企業(yè)數據價值釋放

11.2.6 數據價值評估是數據資產“入表”的前提

11.2.7 DataOps打造數據開發(fā)治理融合新范式

11.3 對2025-2031年中國數據治理行業(yè)預測分析

11.3.1 2025-2031年中國數據治理行業(yè)影響因素分析

11.3.2 2025-2031年中國數據治理行業(yè)市場規(guī)模預測

圖表目錄

圖表1 數據治理的關鍵環(huán)節(jié)

圖表2 數據價值評估模型

圖表3 數據治理發(fā)展階段

圖表4 數據治理目標

圖表5 數據治理體系規(guī)劃

圖表6 架構階段的主要任務及其要點

圖表7 治理階段的主要任務及其要點

圖表8 各國/地區(qū)數據治理政策關鍵組成要素

圖表9 全球人工智能標準文件

圖表10 美國個人隱私數據安全治理政策

圖表11 美國開放政府數據安全治理政策

圖表12 美國跨境數據流動安全治理政策

圖表13 美國平臺數據與算法安全治理政策

圖表14 美國人工智能倫理安全治理政策

圖表15 向WTO通報的雙諸邊自貿協定數量變化

圖表16 美歐FTA中跨境數據及本地化政策

圖表17 全球各國跨境數據流動網絡拓撲圖

圖表18 G20框架下的數字經濟議題進展

圖表19 WTO電子商務談判的主要議題

圖表20 APEC下發(fā)起的探路者行動

圖表21 2019-2024年國內生產總值及其增長速度

圖表22 2019-2024年三次產業(yè)增加值占國內生產總值比重

圖表23 2024年GDP初步核算數據

圖表24 2019-2024年GDP同比增長速度

圖表25 2019-2024年GDP環(huán)比增長速度

圖表26 2024年GDP初步核算數據

圖表27 2019-2024年全部工業(yè)增加值及其增長速度

圖表28 2024年主要工業(yè)產品產量及其增長速度

圖表29 2021-2024年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度

圖表30 2024年規(guī)模以上工業(yè)生產主要數據

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