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為了深入解讀數據中臺行業發展現狀以及研判未來走向，智研咨詢精心編撰并推出了《2025-2031年中國數據中臺行業市場競爭態勢及投資前景研判報告》（以下簡稱《報告》）。這份報告不僅是對中國數據中臺市場的一次全面而細致的梳理，更是智研咨詢多年來持續追蹤、實地踏訪、深入研究與精準分析的結晶。它旨在幫助行業精英和投資者們更加精準地把握市場脈搏，洞察行業趨勢，為未來的決策提供有力支持。
《報告》主要研究中國數據中臺產業發展情況，細分應用市場包含零售領域、金融領域、工業領域、政務領域、教育領域、乳制品領域六大部分，涉及數據中臺主體規模、市場規模、市場競爭格局等細分數據。
《報告》從國內外經濟環境、國內政策、發展趨勢等方面入手，全方位分析了數據中臺產業發展狀況，對業界廠商掌握產業動態與未來創新趨勢提供相應的建議和決策支持。
數據中臺是指一個企業級的數據管理和服務平臺，它可以連接數據湖和數據倉庫，同時支持多種數據處理和分析工具。數據中臺的目標是提供一個統一的數據管理和分析平臺，以支持企業的數據驅動決策和業務需求。
數據中臺擁有強大的數據整合功能，高效的數據治理能力，靈活的數據服務能力，且能夠實現數據資產的沉淀與復用，從而打破數據孤島，提升企業運營效率和創新能力。數據中臺的核心目的是提高數據的可用性和價值，實現數據驅動的業務創新和決策優化。
數據中臺作為數字化轉型的重要組成部分，行業在經歷了早期的快速發展和資本熱潮后，市場逐漸趨于理性。2024年，中國數據中臺行業投融資事件為4起，較2023年增加1起；投融資金額為8億元，較2022年增加5億元。2024年，我國數據中臺行業投融資輪次包括D輪、戰路投資、B+輪、A+輪，主要投資為人工智能行業，投資金額最高的為5月份淵亭科技人工智能B+輪投資4億元，投資方為奇安投資、創東方投資、達晨財智。
隨著大數據、云計算、人工智能等技術的不斷發展，數據中臺正在成為企業提升決策效率、業務創新和市場競爭力的核心技術基礎。隨著應用場景和服務范圍正在不斷擴大，數據中臺市場規模逐年增長。盡管市場增速有所放緩，但其在未來仍被視為重要的驅動力。2023年中國數據中臺市場規模從2020年的49.5億元增長至122億元，2024年中國數據中臺市場規模約為132億元。預計未來幾年，中國數據中臺市場規模繼續保持增長趨勢。
數據中臺行業產業鏈涵蓋了數據技術和服務的多個領域，其上游主要包括數據源、數據采集、存儲、分析以及相關基礎設備等；數據中臺位于行業中游，數據中臺平臺提供商負責提供完整的、集成的數據中臺解決方案；行業下游為應用領域，主要包括廣泛應用于醫療、地產、零售、交通、金融、汽車、教育、制造及公共服務等多個行業。
數據中臺是企業數據管理和分析的重要組成部分。數據中臺的優勢在于它能夠整合和管理企業的各種數據資源，能夠幫助企業更好地管理和利用數據資源，支持數據驅動的決策和業務需求。近年來，我國數據總產量呈穩定增長趨勢，2023年中國數據生產總量達32.85ZB（澤字節），同比增長22.44%；累計數據存儲總量為1.73ZB（澤字節），存儲空間利用率為59%。
我國數據中臺行業參與企業眾多，企業競爭力強。數據中臺市場呈現包括平臺生態廠商、數字化解決方案提供商、獨立的中臺開發商，服務商不斷拓展應用解決方案的競爭格局。國內數據中臺行業參與廠商主要包括華為、阿里、神州控股、百度、火山引擎、騰訊、用友、亞信科技、金蝶、浩鯨科技等。
其中，用友是全球領先的企業數智化軟件與服務提供商。2023年，用友產品研發繼續突破。隨著不斷積累和迭代升級，用友BIP 3已進化成一個包括數智平臺、十大領域的場景服務、大規模生態產品與服務的融合服務群。用友BIP 3是全球領先的數智商業創新平臺，用友BIP 3的數智底座iuap以三平臺+三中臺為核心為企業提供數智化底座支撐能力。“三平臺”包括技術平臺、低代碼開發平臺和連接集成平臺，“三中臺”包括業務中臺、數據中臺和智能中臺。其中，數據中臺覆蓋了從數據采集、計算加工、數據治理、數據應用和展示等數據鏈路各環節。
智研咨詢研究團隊圍繞中國數據中臺產業規模、產業結構、重點企業情況、產業發展趨勢等方面進行深入分析，并針對數據中臺產業發展中存在的問題提出建議，為各地政府、產業鏈關聯企業、投資機構提供參考。
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
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 數據中臺的數據能力
1.2.4 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
1.4 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 相關數據展會陸續開辦
2.2 技術環境分析
2.2.1 我國信息化歷程
2.2.2 產業互聯網技術
2.2.3 大數據技術發展
2.3 產業發展環境
2.3.1 數字經濟獲得中央重視
2.3.2 數字經濟產業發展階段
2.3.3 數字經濟產業發展規模
2.3.4 數字經濟地區總量規模
2.3.5 數字經濟未來發展趨勢
第三章2020-2024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 數據中臺產業的發展階段
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 數據中臺的市場熱度
3.3.2 數字中臺的市場規模
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
第四章2020-2024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 提升企業的競爭力
4.3.3 迎合企業營銷戰略
4.3.4 促進商業模式創新
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 適用數據中臺的企業類型
4.4.5 企業數據中臺的應用步驟
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2020-2024年數據中臺技術應用分析
5.1 數據中臺技術現狀及影響
5.2 數據中臺應用于衛生防控
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 醫院數據中臺應用分析
5.3.1 醫院數據中臺應用背景
5.3.2 醫院數據中臺應用價值
5.3.3 醫院數據中臺應用關鍵
5.3.4 醫院數據中臺應用案例
第六章2020-2024年數據中臺技術應用于傳統領域
6.1 零售領域
6.1.1 零售行業運行狀況
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 工業領域
6.3.1 工業領域運行狀況
6.3.2 工業數據中臺應用地位
6.3.3 工業數據中臺搭建路徑
6.3.4 工業數據中臺應用前景
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2020-2024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2020-2024年數據中臺技術發展分析
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
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 數據中臺技術系統的建設
8.3.1 總體建設步驟
8.3.2 戰略規劃要求
8.3.3 系統建設保障
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分析
9.1 數瀾科技
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 平臺系統架構
9.1.3 產品應用模式
9.1.4 產品研發動態
9.1.5 財務運營狀況
9.1.6 核心競爭力分析
9.2 明略科技
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 平臺系統架構
9.2.3 產品應用模式
9.2.4 產品研發動態
9.2.5 財務運營狀況
9.2.6 核心競爭力分析
9.3 普元信息
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 平臺系統架構
9.3.3 產品應用模式
9.3.4 產品研發動態
9.3.5 財務運營狀況
9.3.6 核心競爭力分析
9.4 用友網絡
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 平臺系統架構
9.4.3 產品應用模式
9.4.4 產品研發動態
9.4.5 財務運營狀況
9.4.6 核心競爭力分析
9.5 華為
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 平臺系統架構
9.5.3 產品應用模式
9.5.4 產品研發動態
9.5.5 財務運營狀況
9.5.6 核心競爭力分析
9.6 蘇寧
9.6.1 企業發展概況
9.6.2 平臺系統架構
9.6.3 產品應用模式
9.6.4 產品研發動態
9.6.5 財務運營狀況
9.6.6 核心競爭力分析
9.7 百度
9.7.1 企業發展概況
9.7.2 平臺系統架構
9.7.3 產品應用模式
9.7.4 產品研發動態
9.7.5 財務運營狀況
9.7.6 核心競爭力分析
9.8 騰訊
9.8.1 企業發展概況
9.8.2 平臺系統架構
9.8.3 產品應用模式
9.8.4 產品研發動態
9.8.5 財務運營狀況
9.8.6 核心競爭力分析
9.9 阿里
9.9.1 企業發展概況
9.9.2 平臺系統架構
9.9.3 產品應用模式
9.9.4 產品研發動態
9.9.5 財務運營狀況
9.9.6 核心競爭力分析
9.10 其他企業布局狀況
9.10.1 小米
9.10.2 京東
9.10.3 網易
第十章2020-2024年中國數據中臺行業投資分析
10.1 數據中臺項目投資動態
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 知識產權風險
10.2.2 國際經營風險
10.2.3 業務經營風險
10.2.4 市場競爭風險
10.2.5 技術風險分析
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2025-2031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
11.2 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 數據中臺未來發展熱點
11.2.3 數據中臺未來發展趨勢
11.3 2025-2031年中國數據中臺發展預測分析
11.3.1 2025-2031年中國數據中臺發展的影響因素分析
11.3.2 2025-2031年中國數字中臺總量規模預測
圖表目錄
圖表 業務中臺、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 數據驅動企業職能企業基礎
圖表 數據中臺的業務流程
圖表 業務中臺與數據中臺的數據應用閉環
圖表 數據中臺的參考架構
圖表 產業互聯網帶來的生產模式轉變
圖表 產業互聯網企業服務所需能力
圖表 技術架構發展階段
圖表 數字經濟的四個發展階段
圖表 數字經濟的演變
圖表 我國數字經濟規模情況
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
更多圖表見正文……
◆ 本報告分析師具有專業研究能力，報告中相關行業數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業界訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合智研咨詢監測產品數據，通過智研統計預測模型估算獲得；企業數據主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考，不構成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關法律許可的情況下發放，并僅為提供信息而發放，概不構成任何廣告或證券研究報告。本報告數據均來自合法合規渠道，觀點產出及數據分析基于分析師對行業的客觀理解，本報告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發布本報告當日的判斷，過往報告中的描述不應作為日后的表現依據。在不同時期，智研咨詢可發表與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告或文章。智研咨詢均不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，智研咨詢對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，讀者應當自行關注相應的更新或修改。任何機構或個人應對其利用本報告的數據、分析、研究、部分或者全部內容所進行的一切活動負責并承擔該等活動所導致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產業咨詢經驗
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨厚的專家資源和區位優勢
03
智研咨詢目前累計服務客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報告，還提供產業規劃、IPO咨詢、行業調研等全案產業咨詢服務
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業和科學的研究模型和調研方法，不斷追求數據和觀點的客觀準確
06
智研咨詢不定期提供各觀點文章、行業簡報、監測報告等免費資源，踐行用信息驅動產業發展的公司使命
07
智研咨詢建立了自有的數據庫資源和知識庫
08
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品質保證
智研咨詢是行業研究咨詢服務領域的領導品牌，公司擁有強大的智囊顧問團，與國內數百家咨詢機構，行業協會建立長期合作關系，專業的團隊和資源，保證了我們報告的專業性。
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