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第一章　數據中臺的基本概述
1.1　企業(yè)三大中臺結構分析
1.1.1　業(yè)務中臺結構
1.1.2　數據中臺結構
1.1.3　技術中臺結構
1.2　數據中臺的作用及特點
1.2.1　數據中臺的主要形式
1.2.2　數據中臺的基本作用
1.2.3　數據中臺的數據能力
1.2.4　數據中臺的業(yè)務流程
1.3　數據中臺與相關概念的區(qū)分
1.3.1　數據中臺與業(yè)務中臺
1.3.2　數據中臺與數據倉庫
1.3.3　數據中臺與信息架構
1.4　數據中臺的參考架構分析
1.4.1　數據域分析
1.4.2　資產域分析
1.4.3　服務域分析
 
第二章　數據中臺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1　政策環(huán)境分析
2.1.1　兩會政府工作報告提及
2.1.2　數據中臺相關利好政策
2.1.3　相關數據展會陸續(xù)開辦
2.2　技術環(huán)境分析
2.2.1　我國信息化歷程
2.2.2　產業(yè)互聯網技術
2.2.3　大數據技術發(fā)展
2.3　產業(yè)發(fā)展環(huán)境
2.3.1　數字經濟獲得中央重視
2.3.2　數字經濟產業(yè)發(fā)展階段
2.3.3　數字經濟產業(yè)發(fā)展規(guī)模
2.3.4　數字經濟地區(qū)總量規(guī)模
2.3.5　數字經濟未來發(fā)展趨勢
 
第三章　2017-2021年中國數據中臺行業(yè)發(fā)展分析
3.1　數據中臺的主要價值分析
3.1.1　數據中臺的業(yè)務價值
3.1.2　數據中臺的技術價值
3.1.3　契合軟件行業(yè)發(fā)展變革
3.2　數據中臺產業(yè)的發(fā)展階段
3.2.1　第一階段：數據中臺探索
3.2.2　第二階段：數據中臺提升
3.2.3　第三階段：數據和業(yè)務空間重構
3.3　數據中臺的市場發(fā)展綜況
3.3.1　數據中臺的市場熱度
3.3.2　數字中臺的市場規(guī)模
3.3.3　數據中臺供給方分析
3.3.4　數據中臺需求方分析
3.4　數據中臺市場競爭格局
3.4.1　數據中臺市場主體分類
3.4.2　數據中臺市場主體規(guī)模
3.4.3　科技企業(yè)加快行業(yè)布局
3.5　數據中臺建設問題及對策分析
3.5.1　數據中臺發(fā)展的挑戰(zhàn)
3.5.2　數據中臺的建設關鍵
3.5.3　重視數據中臺的發(fā)展
3.5.4　逐步加快人才儲備建設
3.5.5　秉持數據價值觀和方法論
 
第四章　2017-2021年企業(yè)數據中臺建設需求分析
4.1　企業(yè)數字化轉型建設分析
4.1.1　數字化轉型背景
4.1.2　數字化轉型需求
4.1.3　數字化轉型指數
4.1.4　數字化轉型戰(zhàn)略
4.1.5　數字化轉型關鍵
4.1.6　數據中臺契合企業(yè)轉型
4.2　企業(yè)對數據中臺技術的要求
4.2.1　數據匯聚整合的能力
4.2.2　數據提純加工的能力
4.2.3　服務可視化的能力
4.2.4　業(yè)務價值變現的能力
4.3　企業(yè)數據中臺的應用價值
4.3.1　有效解決企業(yè)痛點
4.3.2　提升企業(yè)的競爭力
4.3.3　迎合企業(yè)營銷戰(zhàn)略
4.3.4　促進商業(yè)模式創(chuàng)新
4.3.5　逐步打破數據孤島
4.3.6　提供深層次的客戶
4.4　企業(yè)數據中臺發(fā)展綜況
4.4.1　企業(yè)數據價值認識提升
4.4.2　企業(yè)數字中臺發(fā)展演進
4.4.3　企業(yè)數據中臺的價值地位
4.4.4　適用數據中臺的企業(yè)類型
4.4.5　企業(yè)數據中臺的應用步驟
4.5　企業(yè)布局數據中臺的幾個維度
4.5.1　實施維度
4.5.2　技術維度
4.5.3　客戶維度
 
第五章　2017-2021年疫情影響下數據中臺技術應用分析
5.1　新冠疫情的現狀及影響
5.1.1　全球新冠疫情數據
5.1.2　國內新冠疫情數據
5.1.3　疫情對經濟的影響
5.2　數據中臺應用于疫情防控
5.2.1　應用背景分析
5.2.2　應用驅動分析
5.2.3　應用價值分析
5.3　疫情影響下醫(yī)院數據中臺應用分析
5.3.1　醫(yī)院數據中臺應用背景
5.3.2　醫(yī)院數據中臺應用價值
5.3.3　醫(yī)院數據中臺應用關鍵
5.3.4　醫(yī)院數據中臺應用案例
 
第六章　2017-2021年數據中臺技術應用于傳統(tǒng)領域
6.1　零售領域
6.1.1　零售行業(yè)運行狀況
6.1.2　零售數據中臺應用需求
6.1.3　零售數據中臺應用布局
6.1.4　零售數據中臺應用問題
6.1.5　零售數據中臺建設案例
6.1.6　零售數據中臺應用展望
6.2　金融領域
6.2.1　金融行業(yè)運行狀況
6.2.2　金融數據中臺應用價值
6.2.3　金融數據中臺供需分析
6.2.4　金融數據中臺應用要點
6.2.5　金融數據中臺應用案例
6.2.6　金融數字中臺應用前景
6.3　工業(yè)領域
6.3.1　工業(yè)領域運行狀況
6.3.2　工業(yè)數據中臺應用地位
6.3.3　工業(yè)數據中臺搭建路徑
6.3.4　工業(yè)數據中臺應用前景
6.4　政務領域
6.4.1　政務領域應用背景
6.4.2　政務數據中臺應用價值
6.4.3　政務數據中臺組成架構
6.4.4　政務數據中臺應用狀況
6.4.5　政務數據中臺應用趨勢
6.4.6　政務數據中臺應用建議
6.4.7　政務數據中臺應用案例
6.5　教育領域
6.5.1　教育信息化發(fā)展狀況
6.5.2　高校數據中臺應用價值
6.5.3　高校數據中臺應用實踐
6.5.4　高校數據中臺應用案例
6.5.5　高校數據中臺技術影響
6.6　乳制品領域
6.6.1　乳制品行業(yè)運作狀況
6.6.2　乳制品數字中臺應用狀況
6.6.3　乳制品數據中臺應用案例
 
第七章　2017-2021年數據中臺技術應用于新興領域
7.1　智慧城市領域
7.1.1　智慧城市建設綜況
7.1.2　構建數據中臺的關鍵
7.1.3　智慧樓宇數據總體架構
7.1.4　智慧電網數據中臺建成
7.1.5　氣象數據中臺企業(yè)合作
7.1.6　公安數據中臺建設分析
7.1.7　城市中臺應用案例分析
7.2　智慧軌道交通領域
7.2.1　智慧城軌發(fā)展狀況分析
7.2.2　智慧城軌數據中臺應用背景
7.2.3　智慧城軌數據中臺應用地位
7.2.4　智慧城軌數據中臺應用核心
7.2.5　智慧城軌數據中臺應用關鍵
7.3　博物館網絡領域
7.3.1　我國博物館基本建設狀況
7.3.2　博物館數據中臺技術層級
7.3.3　博物館數據中臺應用領域
7.3.4　博物館數據中臺應用價值
7.3.5　博物館數據中臺應用風險
7.3.6　博物館數據中臺應用趨勢
 
第八章　2017-2021年數據中臺技術發(fā)展分析
8.1　數據中臺技術的整體架構及構建
8.1.1　數據中臺整體技術架構
8.1.2　數據中臺技術架構設計
8.1.3　構建數據中臺的關鍵技術
8.2　數據中臺的技術架構分析
8.2.1　數據匯聚
8.2.2　數據開發(fā)
8.2.3　數據體系
8.2.4　數據資產管理
8.2.5　數據服務體系
8.2.6　運營和安全管理
8.3　數據中臺技術系統(tǒng)的建設
8.3.1　總體建設步驟
8.3.2　戰(zhàn)略規(guī)劃要求
8.3.3　系統(tǒng)建設保障
8.3.4　建設目標準則
8.3.5　主要建設內容
8.3.6　關鍵實施步驟
8.4　數據中臺技術的核心——數據治理
8.4.1　數據治理的價值
8.4.2　數據治理的問題
8.4.3　數據治理的要素
8.4.4　數據治理的路徑
 
第九章　中國數據中臺布局企業(yè)分析
9.1　數瀾科技
9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2　業(yè)務解決方案
9.1.3　企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
9.1.4　企業(yè)融資動態(tài)
9.2　明略科技
9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2　AI中臺布局
9.2.3　企業(yè)發(fā)展動態(tài)
9.2.4　企業(yè)融資動態(tài)
9.3　普元信息
9.3.1　企業(yè)發(fā)展概述
9.3.2　數據中臺產品
9.3.3　數據中臺項目
9.3.4　財務運營狀況
9.3.5　核心競爭力分析
9.3.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.3.7　未來前景展望
9.4　用友網絡
9.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2　平臺系統(tǒng)架構
9.4.3　產品應用模式
9.4.4　產品研發(fā)動態(tài)
9.4.5　財務運營狀況
9.4.6　核心競爭力分析
9.4.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.4.8　未來前景展望
9.5　華為
9.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2　財務運營狀況
9.5.3　數據中臺布局背景
9.5.4　數據中臺業(yè)務特點
9.5.5　數據中臺設計理念
9.6　蘇寧
9.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.6.2　公司經營范圍
9.6.3　數據中臺建設目標
9.6.4　數據中臺主要結構
9.7　百度
9.7.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.7.2　財務運營狀況
9.7.3　數據中臺發(fā)展實力
9.7.4　中臺業(yè)務特點分析
9.8　騰訊
9.8.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.8.2　財務運營狀況
9.8.3　中臺發(fā)展戰(zhàn)略思維
9.8.1　數據中臺產品動態(tài)
9.9　阿里
9.9.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.9.2　財務運營狀況
9.9.3　數據處理歷程分析
9.9.4　數據中臺發(fā)展布局
9.9.5　數據中臺框架結構
9.9.6　數據中臺解決方案
9.10　其他企業(yè)布局狀況
9.10.1　小米
9.10.2　京東
9.10.3　網易
 
第十章　2017-2021年中國數據中臺行業(yè)投資分析
10.1　數據中臺項目投資動態(tài)
10.1.1　衡石科技啟動新融資
10.1.2　惟客數據完成A輪融資
10.1.3　熵簡科技完成B輪融資
10.2　數據中臺項目投融資風險
10.2.1　新冠疫情風險
10.2.2　國際經營風險
10.2.3　業(yè)務經營風險
10.2.4　市場競爭風險
10.2.5　技術風險分析
10.2.6　知識產權風險
10.3　數據中臺投資案例——智能大數據融合平臺項目
10.3.1　項目基本情況
10.3.2　項目建設必要性
10.3.3　項目建設可行性
10.3.4　項目投資規(guī)模
10.3.5　項目審批情況
10.3.6　項目實施主體
10.3.7　經濟效益評價
 
第十一章　2021-2026年數據中臺行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
11.1　數據中臺發(fā)展機遇分析
11.1.1　數據資源開放
11.1.2　市場需求激發(fā)
11.1.3　技術能力提升
11.1.4　創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)加快
11.1.5　資本市場驅動
11.2　數據中臺發(fā)展前景及趨勢
11.2.1　數據中臺整體發(fā)展前景
11.2.2　數據中臺未來發(fā)展熱點
11.2.3　數據中臺未來發(fā)展趨勢
11.3　2021-2026年中國數據中臺發(fā)展預測分析
11.3.1　2021-2026年中國數據中臺發(fā)展的影響因素分析
11.3.2　2021-2026年中國數字中臺總量規(guī)模預測
 
圖表目錄
圖表　業(yè)務中臺、數據中臺、技術中臺簡圖
圖表　數據中臺構架與數據治理流程
圖表　數據驅動企業(yè)職能企業(yè)基礎
圖表　數據中臺的業(yè)務流程
圖表　業(yè)務中臺與數據中臺的數據應用閉環(huán)
圖表　數據中臺的參考架構
圖表　產業(yè)互聯網帶來的生產模式轉變
圖表　產業(yè)互聯網企業(yè)服務所需能力
圖表　技術架構發(fā)展階段
圖表　數字經濟的四個發(fā)展階段
圖表　數字經濟的演變
圖表　我國數字經濟規(guī)模情況
圖表　我國數字經濟增速與GDP增速比較
圖表　我國數字經濟結構
圖表　成功的數字轉型需要五大關鍵行動
圖表　企業(yè)看重的數據整合和管理能力
圖表　企業(yè)看重的數據提煉和分析加工能力
圖表　企業(yè)看重的數據資產服務化能力
圖表　數據中臺4大核心能力不可分割
圖表　傳統(tǒng)產業(yè)數字化轉型路徑及兩大核心驅動力
圖表　數據使用方法論框架
圖表　傳統(tǒng)企業(yè)煙囪式IT架構
圖表　業(yè)務與數據閉環(huán)
圖表　數據中臺的組織地位
圖表　數據是企業(yè)的戰(zhàn)略資產
圖表　數據中臺適用模型
圖表　29�。ㄊ校┑胤絻蓵�政府工作報告2020年GDP目標及下調幅度
圖表　29省（市）地方兩會政府工作報告2020年GDP目標及下調幅度（續(xù)）
圖表　360金融數據中臺全景架構
圖表　工業(yè)大腦的實施路徑
圖表　乳制品行業(yè)數據中臺狀況和全景圖
圖表　乳制品消費者連接數據中臺全景
圖表　雅士利部署數據中臺之前的主要痛點
圖表　雅士利數據中臺五大業(yè)務場景
圖表　不同增量數據抽取的對比
圖表　智慧樓宇數據總體架構
圖表　數據中臺技術架構
圖表　數據中臺總體架構圖
圖表　數據中臺建設方法論體系
圖表　中臺組織架構
圖表　數據中臺建設目標評估表
圖表　數據中臺建設目標評估表（續(xù)一）
圖表　數據中臺建設目標評估表（續(xù)二）
圖表　中臺建設的5個關鍵步驟
圖表　普元信息企業(yè)數據結構層次
圖表　普元信息大數據中臺軟件主要產品
圖表　普元信息大數據中臺軟件主要產品（續(xù)）
圖表　普元信息重點項目布局
圖表　用友iUAP平臺整體架構
圖表　用友iUAP平臺整體架構
圖表　用友數據中臺核心內容

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中研智業(yè)研究院-聯系人：楊靜 李湘
中研智業(yè)研究院-咨詢電話：010-57126768
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