第一章　數據中臺的基本概述
1.1　企業三大中臺結構分析
1.1.1　業務中臺結構
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　數據中臺的基本定位
1.2.4　數據中臺的數據能力
1.2.5　數據中臺的業務流程
1.3　數據中臺與相關概念的區分
1.3.1　數據中臺與業務中臺
1.3.2　數據中臺與數據倉庫
1.3.3　數據中臺與信息架構
1.3.4　數據中臺與數據湖
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　數據中臺行業發展環境分析
2.1　政策環境分析
2.1.1　兩會代表相關提案提及
2.1.2　“互聯網+”相關政策
2.1.3　大數據成為國家戰略
2.1.4　企業數字化轉型政策
2.1.5　相關數據展會陸續開辦
2.2　技術環境分析
2.2.1　專利知識研發水平
2.2.2　我國信息化歷程
2.2.3　先進技術提供支持
2.2.4　大數據技術發展
2.2.5　產業互聯網技術發展
2.3　產業發展環境
2.3.1　數字經濟獲得中央重視
2.3.2　數字經濟產業發展特點
2.3.3　數字經濟產業發展階段
2.3.4　數字經濟產業發展規模
2.3.5　數字經濟地區總量規模
2.3.6　數字經濟未來發展趨勢
第三章　2022-2024年中國數據中臺行業發展分析
3.1　數據中臺的主要價值分析
3.1.1　數據中臺的業務價值
3.1.2　數據中臺的技術價值
3.1.3　契合軟件行業發展變革
3.2　數據中臺產業未來發展階段
3.2.1　第一階段：數據中臺探索
3.2.2　第二階段：應用效率提升
3.2.3　第三階段：數據和業務空間重構
3.3　數據中臺的市場發展綜況
3.3.1　數據中臺產業鏈結構
3.3.2　數據中臺的市場熱度
3.3.3　數據中臺的市場規模
3.3.4　數據中臺供給方分析
3.3.5　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模
3.4.3　科技企業加快行業布局
3.5　數據中臺建設問題及對策分析
3.5.1　數據中臺發展的挑戰
3.5.2　數據中臺的建設關鍵
3.5.3　重視數據中臺的發展
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
3.5.6　數據中臺建設落地的路徑
第四章　2022-2024年企業數據中臺建設需求分析
4.1　企業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　數字化轉型戰略
4.1.5　數字化轉型關鍵
4.1.6　數據中臺契合企業轉型
4.2　企業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　業務價值變現的能力
4.3　企業數據中臺的應用價值
4.3.1　有效解決企業痛點
4.3.2　重塑企業的產業鏈
4.3.3　賦能組織的敏捷性
4.3.4　提升企業的競爭力
4.3.5　迎合企業營銷戰略
4.3.6　促進商業模式創新
4.3.7　提供深層次的客戶
4.4　企業數據中臺發展綜況
4.4.1　企業數據價值認識提升
4.4.2　企業數字中臺發展演進
4.4.3　企業數據中臺的價值地位
4.4.4　企業數據中臺的應用模式
4.4.5　企業數據中臺的應用步驟
4.4.6　適用數據中臺的企業類型
4.5　企業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　2022-2024年數據中臺技術應用于傳統領域
5.1　零售領域
5.1.1　零售行業運行狀況
5.1.2　零售數字化轉型必要性
5.1.3　零售數據中臺應用需求
5.1.4　零售數據中臺應用布局
5.1.5　零售數據中臺應用案例
5.1.6　零售數據中臺解決方案
5.1.7　零售數據中臺應用問題
5.1.8　零售數據中臺應用趨勢
5.1.9　零售數據中臺應用展望
5.2　金融領域
5.2.1　金融市場運行狀況
5.2.2　金融數據中臺應用價值
5.2.3　金融數據中臺供需分析
5.2.4　金融數據中臺應用要點
5.2.5　金融數據中臺應用案例
5.2.6　銀行數據中臺建設建議
5.2.7　金融數據中臺應用前景
5.3　工業領域
5.3.1　工業領域運行狀況
5.3.2　工業數據中臺應用地位
5.3.3　工業數據中臺搭建困境
5.3.4　工業數據中臺搭建路徑
5.3.5　工業數據中臺應用前景
5.4　政務領域
5.4.1　政務數據中臺應用價值
5.4.2　政務數據中臺建設架構
5.4.3　政務數據中臺應用狀況
5.4.4　企業助力政務數據中臺
5.4.5　政務數據中臺應用建議
5.4.6　政務數據中臺應用案例
5.4.7　政務數據中臺應用趨勢
5.5　教育領域
5.5.1　教育信息化發展狀況
5.5.2　高校數據中臺應用價值
5.5.3　高校數據中臺建設架構
5.5.4　高校數據中臺應用實踐
5.5.5　高校數據中臺應用案例
5.5.6　高校數據中臺建設步驟
5.5.7　高校數據中臺技術影響
5.6　乳制品領域
5.6.1　乳制品行業運作狀況
5.6.2　乳制品行業數字化轉型
5.6.3　乳制品行業數據中臺現狀
5.6.4　乳制品產業鏈數字中臺應用
5.6.5　乳制品數據中臺應用案例
5.7　服裝領域
5.7.1　服裝行業運行狀況
5.7.2　服裝行業數字化轉型
5.7.3　服裝數據中臺應用場景
5.7.4　服裝數據中臺發展案例
第六章　2022-2024年數據中臺技術應用于新興領域
6.1　智慧城市領域
6.1.1　智慧城市建設綜況
6.1.2　構建數據中臺的關鍵
6.1.3　智慧城市數據開放重要性
6.1.4　智慧樓宇數據總體架構
6.1.5　智慧電網數據中臺建成
6.1.6　氣象數據中臺企業合作
6.1.7　公安數據中臺建設分析
6.1.8　城市數據中臺搭建步驟
6.1.9　城市中臺應用案例分析
6.2　智慧軌道交通領域
6.2.1　智慧城軌發展狀況分析
6.2.2　智慧城軌數據中臺應用背景
6.2.3　智慧城軌數據中臺應用地位
6.2.4　智慧城軌數據中臺應用核心
6.2.5　智慧城軌數據中臺應用關鍵
6.3　博物館網絡領域
6.3.1　我國博物館基本建設狀況
6.3.2　博物館數據中臺技術層級
6.3.3　博物館數據中臺建設架構
6.3.4　博物館數據中臺應用領域
6.3.5　博物館數據中臺應用價值
6.3.6　博物館數據中臺應用風險
6.3.7　博物館數據中臺應用趨勢
第七章　2022-2024年數據中臺技術發展分析
7.1　數據中臺技術的整體架構及構建
7.1.1　數據中臺整體技術架構
7.1.2　數據中臺技術架構設計
7.1.3　構建數據中臺的關鍵技術
7.2　數據中臺的技術架構分析
7.2.1　數據匯聚
7.2.2　數據開發
7.2.3　數據體系
7.2.4　數據資產管理
7.2.5　數據服務體系
7.2.6　運營和安全管理
7.3　數據中臺技術系統的建設
7.3.1　總體建設步驟
7.3.2　戰略規劃要求
7.3.3　系統建設保障
7.3.4　建設目標準則
7.3.5　主要建設內容
7.3.6　關鍵實施步驟
7.4　數據中臺技術的核心——數據治理
7.4.1　數據治理的價值
7.4.2　數據治理的問題
7.4.3　數據治理的要素
7.4.4　數據治理的路徑
第八章　2022-2024年中國數據中臺布局企業分析
8.1　數瀾科技
8.1.1　企業發展概況
8.1.2　業務解決方案
8.1.3　企業發展優勢
8.1.4　客戶范圍概述
8.1.5　企業融資動態
8.2　明略科技
8.2.1　企業發展概況
8.2.2　解決方案分析
8.2.3　AI中臺布局
8.2.4　企業融資動態
8.2.5　數據中臺戰略
8.3　普元信息
8.3.1　企業發展概述
8.3.2　數據中臺產品
8.3.3　數據中臺項目
8.3.4　業務經營狀況
8.3.5　財務狀況分析
8.3.6　核心競爭力分析
8.3.7　公司發展戰略
8.3.8　未來前景展望
8.4　用友網絡
8.4.1　企業發展概況
8.4.2　平臺系統架構
8.4.3　產品應用模式
8.4.4　產品研發動態
8.4.5　業務經營狀況
8.4.6　財務狀況分析
8.4.7　核心競爭力分析
8.4.8　公司發展戰略
8.4.9　未來前景展望
8.5　華為
8.5.1　企業發展概況
8.5.2　財務運營狀況
8.5.3　數據中臺布局背景
8.5.4　數據中臺業務特點
8.5.5　數據中臺設計理念
8.5.6　公司發展戰略
8.5.7　發展前景展望
8.6　蘇寧
8.6.1　企業發展概況
8.6.2　公司經營范圍
8.6.3　數據中臺建設目標
8.6.4　數據中臺主要結構
8.6.5　數據技術應用動態
8.7　百度
8.7.1　企業發展概況
8.7.2　財務運營狀況
8.7.3　數據中臺發展實力
8.7.4　中臺業務特點分析
8.7.5　AI中臺產品發布
8.7.6　數據中臺合作動態
8.8　騰訊
8.8.1　企業發展概況
8.8.2　財務運營狀況
8.8.3　中臺戰略布局
8.8.4　中臺發展戰略思維
8.8.5　數據中臺產品動態
8.9　阿里
8.9.1　企業發展概況
8.9.2　財務運營狀況
8.9.3　數據中臺發展歷程
8.9.4　數據中臺產品體系
8.9.5　數據中臺發展特點
8.9.6　數據中臺戰略分析
8.10　其他企業布局狀況
8.10.1　小米
8.10.2　京東
8.10.3　滴滴
8.10.4　網易云
第九章　2022-2024年中國數據中臺行業投資分析
9.1　數據中臺投融資規模分析
9.1.1　投資規模分析
9.1.2　并購規模分析
9.1.3　上市規模分析
9.2　數據中臺項目投資動態
9.2.1　睿帆科技融資布局
9.2.2　衡石科技啟動新融資
9.2.3　惟客數據完成A輪融資
9.2.4　熵簡科技完成B輪融資
9.2.5　袋鼠云B輪融資動態
9.2.6　滴普科技完成A+輪融資
9.2.7　奇點云完成B1輪融資
9.2.8　創略科技完成B輪融資
9.3　數據中臺項目投融資模式
9.3.1　定向增發模式
9.3.2　債券融資模式
9.3.3　IPO融資模式
9.4　數據中臺項目投融資風險
9.4.1　新冠疫情風險
9.4.2　國際經營風險
9.4.3　業務經營風險
9.4.4　市場競爭風險
9.4.5　技術風險分析
9.4.6　知識產權風險
第十章　中國數據中臺項目投資案例分析
10.1　營銷業務數據中臺建設項目
10.1.1　項目基本情況
10.1.2　項目建設必要性
10.1.3　項目建設可行性
10.1.4　項目投資概算
10.1.5　項目主體及計劃
10.1.6　項目經濟效益
10.2　智能大數據融合平臺項目
10.2.1　項目基本情況
10.2.2　項目建設必要性
10.2.3　項目建設可行性
10.2.4　項目投資規模
10.2.5　項目審批情況
10.2.6　項目實施主體
10.2.7　經濟效益評價
10.3　AI城市超級大腦項目
10.3.1　項目基本概況
10.3.2　項目實施必要性
10.3.3　項目實施可行性
10.3.4　項目建設規劃
10.3.5　項目預期效益
第十一章　中投顧問對2024-2028年數據中臺行業發展前景及趨勢預測
11.1　數據中臺發展機遇分析
11.1.1　數據資源開放
11.1.2　市場需求激發
11.1.3　技術能力提升
11.1.4　創新創業加快
11.1.5　資本市場驅動
11.1.6　新基建發展機遇
11.2　數據中臺發展前景及趨勢
11.2.1　數據中臺整體發展前景
11.2.2　數據中臺整體發展趨勢
11.2.3　數據中臺應用拓展方向
11.2.4　數據中臺市場生態趨勢
11.2.5　數據中臺未來發展熱點
11.3　中投顧問對2024-2028年中國數據中臺發展預測分析
11.3.1　2024-2028年中國數據中臺發展的影響因素分析
11.3.2　2024-2028年中國數據中臺市場規模預測