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2022-2027年中國數據治理產業(yè)發(fā)展趨勢分析及投資風險預測報告
2021-11-26
  • [報告ID] 163236
  • [關鍵詞] 數據治理產業(yè)發(fā)展
  • [報告名稱] 2022-2027年中國數據治理產業(yè)發(fā)展趨勢分析及投資風險預測報告
  • [交付方式] EMS特快專遞 EMAIL
  • [完成日期] 2021/11/11
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報告簡介

報告目錄
2022-2027年中國數據治理產業(yè)發(fā)展趨勢分析及投資風險預測報告
第一章 數據治理基本概述
第二章 2019-2021年全球數據治理發(fā)展綜況分析
2.1 2019-2021年全球數據治理發(fā)展現狀
2.1.1 數據治理驅動因素
2.1.2 數據治理主要議題
2.1.3 數據治理基本形態(tài)
2.1.4 數據治理發(fā)展現狀
2.1.5 數據治理發(fā)展特點
2.1.6 數據治理發(fā)展態(tài)勢
2.1.7 數據治理參與主體
2.1.8 數據治理發(fā)展挑戰(zhàn)
2.1.9 數據治理發(fā)展建議
2.2 2019-2021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 教育數據治理發(fā)展
2.2.5 數據治理未來布局
2.3 2019-2021年歐洲數據治理發(fā)展分析
2.3.1 數據治理政策演進
2.3.2 數據治理政策特點
2.3.3 數據治理發(fā)展布局
2.3.4 數據治理發(fā)展特點
2.3.5 數據治理發(fā)展舉措
2.3.6 數據治理經驗借鑒
2.4 2019-2021年亞太地區(qū)數據治理發(fā)展分析
2.4.1 數據治理發(fā)展現狀
2.4.2 數據治理貿易協(xié)定
2.4.3 非約束性數據治理原則
2.5 雙邊和區(qū)域性機制塑造數據治理議題規(guī)則
2.5.1 電子商務條款規(guī)模
2.5.2 促進電子商務便利化
2.5.3 數據跨境流動趨勢
2.5.4 向“邊境后”規(guī)則延伸
2.5.5 數據治理發(fā)展熱點
2.5.6 數據治理發(fā)展挑戰(zhàn)
2.5.7 數據治理赤字加劇
2.6 全球性多邊框架下的典型數據治理創(chuàng)新案例
2.6.1 二十國集團
2.6.2 世界貿易組織
2.6.3 亞太經合組織
2.6.4 經濟合作組織
第三章 2019-2021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 數據安全法
3.2.2 數據安全倡議
3.2.3 個人信息保護法
3.2.4 企業(yè)數字化轉型政策
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 2019-2021年中國數據治理發(fā)展狀況分析
4.1 2019-2021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 市場驅動因素
4.1.3 市場發(fā)展形勢
4.1.4 市場發(fā)展規(guī)模
4.1.5 市場競爭格局
4.1.6 市場發(fā)展熱點
4.1.7 交付模式分析
4.1.8 市場評估模型
4.2 2019-2021年中國數據治理發(fā)展調研
4.2.1 數據治理備受重視
4.2.2 數據治理意識逐漸提升
4.2.3 數據治理組織機制不完善
4.2.4 數據治理缺乏健全標準體系
4.3 2019-2021年中國企業(yè)數字化治理發(fā)展分析
4.3.1 法律科技
4.3.2 數字化運營
4.3.3 新技術治理
4.3.4 數字化風控
4.3.5 數字化審計
4.3.6 智能安全與隱私合規(guī)
4.4 中國數據治理發(fā)展問題分析
4.4.1 技術角度
4.4.2 立法角度
4.4.3 評價和監(jiān)管體系
4.4.4 數據倫理角度
4.5 中國數據治理發(fā)展策略分析
4.5.1 數據來源方面
4.5.2 數據傳輸方面
4.5.3 數據存儲方面
4.5.4 數據加工方面
4.5.5 數據應用方面
4.5.6 數據清理方面
4.6 中國數據治理的核心目標-釋放數據價值
4.6.1 數據開放共享
4.6.2 數據質量管理
4.6.3 數據交易流通
4.6.4 數據風險控制
第五章 2019-2021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 數據安全治理本質
5.1.3 數據安全治理體系
5.2 2019-2021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 數據安全產業(yè)生態(tài)建設
5.3 數據安全治理框架分析
5.3.1 數據安全組織架構
5.3.2 數據安全管理體系
5.3.3 數據安全技術體系
5.3.4 數據安全治理規(guī)劃建設
5.4 中國數據安全治理典型案例
5.4.1 百度數據安全治理
5.4.2 天翼云數據安全治理
5.4.3 中國聯通數據安全治理
5.4.4 螞蟻集團數據安全治理
5.5 中國數據安全治理發(fā)展問題
5.5.1 數據行為秩序難規(guī)制
5.5.2 數據權利邊界不明晰
5.5.3 數據活動場景較復雜
5.6 我國數據安全治理發(fā)展對策
5.6.1 完善數據安全法制建設
5.6.2 構建數據安全監(jiān)管體系
5.6.3 建立數據業(yè)務發(fā)展機制
5.6.4 推動數據安全產業(yè)發(fā)展
5.6.5 推進全球數據安全治理
第六章 2019-2021年中國政務數據治理發(fā)展分析
6.1 2019-2021年中國政務數據治理發(fā)展現狀
6.1.1 市場發(fā)展階段
6.1.2 市場政策環(huán)境
6.1.3 市場發(fā)展規(guī)模
6.1.4 市場競爭格局
6.1.5 機構調整與變化
6.1.6 平臺與系統(tǒng)建設
6.1.7 建設資金投入情況
6.1.8 各領域進展情況
6.1.9 發(fā)展建議與對策
6.2 2019-2021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 2019-2021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 疫情下中國政務數據治理典型案例
6.4.1 “健康碼”助力疫情防控
6.4.2 “五色圖”支撐復工復產
6.4.3 一體化平臺使服務不停擺
6.4.4 大數據保障高效“抗疫”
第七章 2019-2021年中國數據治理應用領域分析
7.1 教育業(yè)
7.1.1 教育數據治理的必要性
7.1.2 教育領域數據治理現狀
7.1.3 教育數據治理發(fā)展問題
7.1.4 教育數據治理實現邏輯
7.1.5 教育領域數據治理思路
7.1.6 教育領域數據治理路徑
7.2 金融業(yè)
7.2.1 金融業(yè)數據治理概述
7.2.2 金融業(yè)數據主要特點
7.2.3 金融業(yè)數據治理環(huán)境
7.2.4 金融業(yè)數據治理現狀
7.2.5 金融業(yè)數據治理實踐
7.2.6 金融業(yè)數據治理問題
7.2.7 金融業(yè)數據治理策略
7.2.8 國外數據治理先進經驗
7.3 醫(yī)療行業(yè)
7.3.1 醫(yī)院數據治理分類
7.3.2 醫(yī)療數據治理現狀
7.3.3 醫(yī)療數據治理體系
7.3.4 醫(yī)療數據治理評估
7.4 石油行業(yè)
7.4.1 石油企業(yè)數據治理現狀
7.4.2 石油企業(yè)數據治理體系架構
7.4.3 石油企業(yè)數據治理應用實例
第八章 2019-2021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 黑龍江省
8.2.1 數據治理發(fā)展現狀
8.2.2 數據治理發(fā)展問題
8.2.3 數據治理發(fā)展對策
8.3 南京市
8.3.1 數據治理發(fā)展環(huán)境
8.3.2 數據治理發(fā)展現狀
8.3.3 數據治理區(qū)域實踐
8.4 貴陽市
8.4.1 數據治理發(fā)展現狀
8.4.2 數據治理科技創(chuàng)新
8.4.3 數據治理應用領域
8.5 南寧市
8.5.1 數據治理發(fā)展現狀
8.5.2 數據治理發(fā)展模式
8.5.3 數據治理發(fā)展重點
第九章 2019-2021年中國數據治理典型案例分析
9.1 美團酒旅數據治理案例
9.1.1 美團酒旅數據現狀
9.1.2 美團酒旅數據治理目標
9.1.3 美團酒旅數據治理實踐
9.1.4 美團酒旅數據治理規(guī)劃
9.2 進出口銀行數據治理案例
9.2.1 進出口銀行數據治理歷程
9.2.2 進出口銀行數據治理成果
9.2.3 進出口銀行數據治理價值
9.3 其他企業(yè)數字化治理案例
9.3.1 法律科技相關案例
9.3.2 數字化運營相關案例
9.3.3 新技術治理相關案例
9.3.4 數字化風控相關案例
9.3.5 數字化審計相關案例
9.3.6 智能安全與隱私合規(guī)相關案例
第十章 2019-2021年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)經營現狀
10.1.3 數據治理實踐
10.1.4 數據分類管理框架
10.1.5 非結構化數據管理
10.1.6 外部數據管理
10.1.7 元數據管理
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 核心競爭力分析
10.2.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.2.8 未來前景展望
10.3 御數坊
10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2 企業(yè)發(fā)展成果
10.3.3 數據治理實踐
10.3.4 企業(yè)融資動態(tài)
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)展現狀
10.4.3 企業(yè)發(fā)展布局
10.4.4 企業(yè)融資動態(tài)
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)展優(yōu)勢
10.5.3 企業(yè)發(fā)展現狀
10.5.4 企業(yè)戰(zhàn)略合作
10.5.5 數據治理案例
第十一章 2022-2027年中國數據治理發(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 中國數據治理發(fā)展趨勢
11.2.1 未來發(fā)展前景
11.2.2 未來發(fā)展特點
11.2.3 市場發(fā)展趨勢
11.3  2022-2027年中國數據治理市場預測分析

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