數據---行業(yè)發(fā)展前景及投資規(guī)模分析報告2022-2027年

 中國數據---行業(yè)發(fā)展前景及投資規(guī)模分析報告2022-2027年
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【報告編號】 338562
【出版日期】 2022年3月
【出版機構】 中研華泰研究院
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【聯(lián)系人員】 劉亞
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---章　數據---的基本概述
1.1　企業(yè)三大---結構分析
1.1.1　業(yè)務---結構
1.1.2　數據---結構
1.1.3　技術---結構
1.2　數據---的作用及特點
1.2.1　數據---的主要形式
1.2.2　數據---的基本作用
1.2.3　數據---的基本定位
1.2.4　數據---的數據能力
1.2.5　數據---的業(yè)務流程
1.3　數據---與相關概念的區(qū)分
1.3.1　數據---與業(yè)務---
1.3.2　數據---與數據倉庫
1.3.3　數據---與信息架構
1.3.4　數據---與數據湖
1.4　數據---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---行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1　政策環(huán)境分析
2.1.1　---代表相關提案提及
2.1.2　“互聯(lián)網+”相關政策
2.1.3　大數據成為---
2.1.4　企業(yè)-政策
2.1.5　相關數據展會陸續(xù)開辦
2.2　技術環(huán)境分析
2.2.1　---知識研發(fā)水平
2.2.2　我國信息化歷程
2.2.3　---技術提供支持
2.2.4　大數據技術發(fā)展
2.2.5　產業(yè)互聯(lián)網技術發(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)展特點
2.3.3　數字經濟產業(yè)發(fā)展階段
2.3.4　數字經濟產業(yè)發(fā)展規(guī)模
2.3.5　數字經濟地區(qū)總量規(guī)模
2.3.6　數字經濟未來發(fā)展趨勢
第三章　2019-2021年中國數據---行業(yè)發(fā)展分析
3.1　數據---的主要價值分析
3.1.1　數據---的業(yè)務價值
3.1.2　數據---的技術價值
3.1.3　契合軟件行業(yè)發(fā)展變革
3.2　數據---產業(yè)未來發(fā)展階段
3.2.1　---階段：數據---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(yè)務空間重構
3.3　數據---的市場發(fā)展綜況
3.3.1　數據---產業(yè)鏈結構
3.3.2　數據---的市場---
3.3.3　數據---的市場規(guī)模
3.3.4　數據---供給方分析
3.3.5　數據---需求方分析
3.4　數據---市場競爭格局
3.4.1　數據---市場主體分類
3.4.2　數據---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---建設問題及對策分析
3.5.1　數據---發(fā)展的挑戰(zhàn)
3.5.2　數據---的建設關鍵
3.5.3　重視數據---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---
3.5.6　數據---建設落地的路徑
第四章　2019-2021年企業(yè)數據---建設需求分析
4.1　企業(yè)-建設分析
4.1.1　-背景
4.1.2　-需求
4.1.3　-指數
4.1.4　-戰(zhàn)略
4.1.5　-關鍵
4.1.6　數據---契合企業(yè)轉型
4.2　企業(yè)對數據---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---的應用價值
4.3.1　有效解決企業(yè)痛點
4.3.2　---企業(yè)的產業(yè)鏈
4.3.3　賦能組織的敏捷性
4.3.4　提升企業(yè)的競爭力
4.3.5　迎合企業(yè)營銷戰(zhàn)略
4.3.6　促進商業(yè)模式---
4.3.7　提供深層次的客戶
4.4　企業(yè)數據---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---發(fā)展演進
4.4.3　企業(yè)數據---的價值---
4.4.4　企業(yè)數據---的應用模式
4.4.5　企業(yè)數據---的應用步驟
4.4.6　適用數據---的企業(yè)類型
4.5　企業(yè)布局數據---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　2019-2021年---影響下數據---技術應用分析
5.1　------的現狀及影響
5.1.1　全球------數據
5.1.2　國內------數據
5.1.3　---對經濟的影響
5.1.4　國內經濟恢復進展
5.2　數據---應用于------
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　---影響下醫(yī)院數據---應用分析
5.3.1　醫(yī)院數據---應用背景
5.3.2　醫(yī)院數據---應用價值
5.3.3　醫(yī)院數據---應用關鍵
5.3.4　醫(yī)院數據---應用案例
第六章　2019-2021年數據---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----性
6.1.3　零售數據---應用需求
6.1.4　零售數據---應用布局
6.1.5　零售數據---應用案例
6.1.6　零售數據---解決方案
6.1.7　零售數據---應用問題
6.1.8　零售數據---應用趨勢
6.1.9　零售數據---應用展望
6.2　---
6.2.1　金融市場運行狀況
6.2.2　金融數據---應用價值
6.2.3　金融數據---供需分析
6.2.4　金融數據---應用要點
6.2.5　金融數據---應用案例
6.2.6　------建設建議
6.2.7　金融數據---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---應用---
6.3.3　工業(yè)數據---搭建困境
6.3.4　工業(yè)數據---搭建路徑
6.3.5　工業(yè)數據---應用前景
6.4　-領域
6.4.1　-數據---應用價值
6.4.2　-數據---建設架構
6.4.3　-數據---應用狀況
6.4.4　企業(yè)助力-數據---
6.4.5　-數據---應用建議
6.4.6　-數據---應用案例
6.4.7　-數據---應用趨勢
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---應用價值
6.5.3　高校數據---建設架構
6.5.4　高校數據---應用實踐
6.5.5　高校數據---應用案例
6.5.6　高校數據---建設步驟
6.5.7　高校數據---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　乳制品行業(yè)-
6.6.3　乳制品行業(yè)數據---現狀
6.6.4　乳制品產業(yè)鏈數字---應用
6.6.5　乳制品數據---應用案例
6.7　服裝領域
6.7.1　服裝行業(yè)運行狀況
6.7.2　服裝行業(yè)-
6.7.3　服裝數據---應用場景
6.7.4　服裝數據---發(fā)展案例
第七章　2019-2021年數據---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---的關鍵
7.1.3　智慧城市數據開放重要性
7.1.4　智慧樓宇數據總體架構
7.1.5　智慧電網數據---建成
7.1.6　氣象數據---企業(yè)合作
7.1.7　---數據---建設分析
7.1.8　城市數據---搭建步驟
7.1.9　城市---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---應用背景
7.2.3　智慧城軌數據---應用---
7.2.4　智慧城軌數據---應用---
7.2.5　智慧城軌數據---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---技術層級
7.3.3　博物館數據---建設架構
7.3.4　博物館數據---應用領域
7.3.5　博物館數據---應用價值
7.3.6　博物館數據---應用風險
7.3.7　博物館數據---應用趨勢
第八章　2019-2021年數據---技術發(fā)展分析
8.1　數據---技術的整體架構及構建
8.1.1　數據---整體技術架構
8.1.2　數據---技術架構設計
8.1.3　構建數據---的關鍵技術
8.2　數據---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-
8.2.5　數據服務體系
8.2.6　運營和安全管理
8.3　數據---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---技術的---——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　2019-2021年中國數據---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　客戶范圍概述
9.1.5　企業(yè)---動態(tài)
9.2　明略科技
9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2　解決方案分析
9.2.3　ai---布局
9.2.4　企業(yè)---動態(tài)
9.2.5　數據---戰(zhàn)略
9.3　普元信息
9.3.1　企業(yè)發(fā)展概述
9.3.2　數據---產品
9.3.3　數據---項目
9.3.4　業(yè)務經營狀況
9.3.5　財務狀況分析
9.3.6　---競爭力分析
9.3.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.3.8　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　業(yè)務經營狀況
9.4.6　財務狀況分析
9.4.7　---競爭力分析
9.4.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.4.9　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---布局背景
9.5.4　數據---業(yè)務特點
9.5.5　數據---設計理念
9.5.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.5.7　發(fā)展前景展望
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---建設目標
9.6.4　數據---主要結構
9.6.5　數據技術應用動態(tài)
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---發(fā)展實力
9.7.4　---業(yè)務特點分析
9.7.5　ai---產品發(fā)布
9.7.6　數據---合作動態(tài)
9.8　---
9.8.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.8.2　財務運營狀況
9.8.3　---戰(zhàn)略布局
9.8.4　---發(fā)展戰(zhàn)略思維
9.8.5　數據---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---發(fā)展歷程
9.9.4　數據---產品體系
9.9.5　數據---發(fā)展特點
9.9.6　數據---戰(zhàn)略分析
9.10　其他企業(yè)布局狀況
9.10.1　小米
9.10.2　京東
9.10.3　滴滴
9.10.4　網易云
第十章　2019-2021年中國數據---行業(yè)投資分析
10.1　數據---投---規(guī)模分析
10.1.1　投資規(guī)模分析
10.1.2　并購規(guī)模分析
10.1.3　上市規(guī)模分析
10.2　數據---項目投資動態(tài)
10.2.1　睿帆科技---布局
10.2.2　衡石科技啟動新---
10.2.3　惟客數據完成a輪---
10.2.4　熵簡科技完成b輪---
10.2.5　袋鼠云b輪---動態(tài)
10.2.6　滴普科技完成a+輪---
10.2.7　奇點云完成b1輪---
10.2.8　創(chuàng)略科技完成b輪---
10.3　數據---項目投---模式
10.3.1　定向增發(fā)模式
10.3.2　------模式
10.3.3　ipo---模式
10.4　數據---項目投---風險
10.4.1　------風險
10.4.2　國際經營風險
10.4.3　業(yè)務經營風險
10.4.4　市場競爭風險
10.4.5　技術風險分析
10.4.6　---風險
第十一章　中國數據---項目投資案例分析
11.1　營銷業(yè)務數據---建設項目
11.1.1　項目基本情況
11.1.2　項目建設---性
11.1.3　項目建設可行性
11.1.4　項目投資概算
11.1.5　項目主體及計劃
11.1.6　項目經濟效益
11.2　智能大數據融合平臺項目
11.2.1　項目基本情況
11.2.2　項目建設---性
11.2.3　項目建設可行性
11.2.4　項目投資規(guī)模
11.2.5　項目審批情況
11.2.6　項目實施主體
11.2.7　經濟效益評價
11.3　ai城市---大腦項目
11.3.1　項目基本概況
11.3.2　項目實施---性
11.3.3　項目實施可行性
11.3.4　項目建設規(guī)劃
11.3.5　項目預期效益
第十二章　2022-2027年數據---行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1　數據---發(fā)展機遇分析
12.1.1　數據資源開放
12.1.2　市場需求激發(fā)
12.1.3　技術能力提升
12.1.4　---創(chuàng)業(yè)加快
12.1.5　-驅動
12.1.6　新基建發(fā)展機遇
12.2　數據---發(fā)展前景及趨勢
12.2.1　數據---整體發(fā)展前景
12.2.2　數據---整體發(fā)展趨勢
12.2.3　數據---應用拓展方向
12.2.4　數據---市場生態(tài)趨勢
12.2.5　數據---未來發(fā)展---
12.3　2022-2027年中國數據---發(fā)展預測分析
12.3.1　2022-2027年中國數據---發(fā)展的影響因素分析
12.3.2　2022-2027年中國數據---市場規(guī)模預測

圖表目錄
圖表1　業(yè)務---、數據---、技術---簡圖
圖表2　數據---構架與數據治理流程
圖表3　數據---的基本定位
圖表4　數據驅動企業(yè)職能企業(yè)基礎
圖表5　數據---的業(yè)務流程
圖表6　業(yè)務---與數據---的數據應用閉環(huán)
圖表7　數據倉庫與數據---的區(qū)別
圖表8　數據---的參考架構
圖表9　大數據相關政策匯總
圖表10　大數據相關政策匯總續(xù)
圖表11　大數據、-云計算為---的構建提供技術基礎
圖表12　技術架構發(fā)展階段
圖表13　產業(yè)互聯(lián)網帶來的生產模式轉變
圖表14　產業(yè)互聯(lián)網企業(yè)服務所需能力
圖表15　數字經濟的四個發(fā)展階段
圖表16　數字經濟的演變
圖表17　2005-2019年我國數字經濟增加值規(guī)模及占比
圖表18　2019年我國部分省市數字經濟增加值規(guī)模、占比、增速
圖表19　2019年部分省市數字產業(yè)化增加值規(guī)模及占gdp比重
圖表20　2019年部分省市產業(yè)數字化增加值規(guī)模及占gdp比重
圖表21　軟件行業(yè)的發(fā)展變革
圖表22　數據---產業(yè)鏈
圖表23　2020年數據---百度搜索市場---
圖表24　我國開展數據---業(yè)務的企業(yè)
圖表25　科技---圍繞---的布局事件
圖表26　2013-2020年網民規(guī)模和互聯(lián)網普及率
圖表27　企業(yè)在-過程中的主要數據問題及需求
圖表28　埃森哲中業(yè)數字轉型指數模型
圖表29　2018年中業(yè)數字轉型指數平均得分0-100
圖表30　2019年中業(yè)數字轉型指數平均得分0-100
圖表31　中業(yè)在以下三方面位于行業(yè)---的信心程度分值：1-5
圖表32　成功的數字轉型需要五大關鍵行動
圖表33　企業(yè)看重的數據整合和管理能力
圖表34　企業(yè)看重的數據提煉和分析加工能力非常認同%
圖表35　企業(yè)看重的數據資產服務化能力非常認同%
圖表36　企業(yè)看重的業(yè)務價值變現的能力非常認同%
圖表37　數據---4大---能力不可分割
圖表38　數據---對新零售企業(yè)價值的---
圖表39　數據---賦能企業(yè)組織敏捷性
圖表40　傳統(tǒng)產業(yè)-路徑及兩大---驅動力
圖表41　數據使用方---框架
圖表42　傳統(tǒng)企業(yè)煙囪式it架構
圖表43　業(yè)務與數據閉環(huán)
圖表44　數據---的組織---
圖表45　數據是企業(yè)的戰(zhàn)略資產
圖表46　數據---建設模式融合
圖表47　數據---適用模型
圖表48　2018-2019年全國社會消費品零售總額分月同比速度
圖表49　2019年社會消費品零售總額主要數據
圖表50　2019-2020年全國社會消費品零售總額分月同比速度
圖表51　盒馬形態(tài)的裂變
圖表52　盒馬選址建店場景模擬
圖表53　盒馬日常運營場景模擬
圖表54　盒馬數據價值-優(yōu)化推送時段
圖表55　盒馬數據價值----推送
圖表56　盒馬數據價值-輻射營銷
圖表57　數據---重構“人貨場”
圖表58　民生---發(fā)展歷程
圖表59　科技金融銀行的啞鈴型新模式
圖表60　數據---建設目標
圖表61　數據------模塊
圖表62　數據服務管理矩陣-場景分區(qū)
圖表63　數據服務管理矩陣-技術分級
圖表64　支撐網金數字化運營平臺
圖表65　2015-2019年全部工業(yè)增加值及其增長速度
圖表66　2019年主要工業(yè)產品產量及其增長速度
圖表67　2019-2020年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度
圖表68　工業(yè)大腦的實施路徑
圖表69　電子-數據---功能特點
圖表70　高校it部門的層次狀業(yè)務架構
圖表71　高校數據---系統(tǒng)架構
圖表72　2014-2019年我國牛奶產量情況
圖表73　2014-2019年中國乳制品產量統(tǒng)計
圖表74　2014-2019年我國乳制品銷售情況
圖表75　2014-2019年我國乳制品產銷率情況
圖表76　2014-2019年我國乳制品進口數量統(tǒng)計
圖表77　2014-2019年我國乳制品進口金額統(tǒng)計
圖表78　2014-2019年我國乳制品出口數量統(tǒng)計
圖表79　2014-2019年我國乳制品出口金額統(tǒng)計
圖表80　2014-2019年我國乳制品表觀消費情況
圖表81　2014-2019年我國乳制品人均消費情況
圖表82　中國乳制品行業(yè)典型企業(yè)數字化進程
圖表83　2012-2018年乳制品行業(yè)人效
圖表84　中國乳制品行業(yè)數字化進程及現階段痛點
圖表85　乳制品奶源數字化流程
圖表86　中國乳制品生產制造環(huán)節(jié)及數字化水平
圖表87　中國乳制品企業(yè)消費者連接環(huán)節(jié)數字化進程
圖表88　乳制品行業(yè)數據---現狀和全景圖
圖表89　乳制品消費者連接數據---全景
圖表90　飛鶴數據---戰(zhàn)略規(guī)劃
圖表91　雅士利的數據---五大業(yè)務場景
圖表92　中國服裝行業(yè)產業(yè)鏈
圖表93　消費者對服飾消費的主要需求元素
圖表94　2018年服裝購買人均年總花費及未來購買預算增加的比例
圖表95　2015-2019我國規(guī)模以上服裝企業(yè)主營業(yè)務收入
圖表96　服裝企業(yè)全流程管理數字化
圖表97　服裝行業(yè)的供應鏈數字化
圖表98　數據---對服裝企業(yè)供應鏈優(yōu)化
圖表99　服裝企業(yè)客戶群體矩陣
圖表100　各細分客戶群體的營銷目標
圖表101　數據---賦能新品孵化良性循環(huán)
圖表102　數據---賦能門店數字化、智能化管理
圖表103　數據---賦能并打通全渠道鏈路
圖表104　波司登數據---框架
圖表105　波司登數據---建設規(guī)劃
圖表106　雅戈爾數據---架構
圖表107　雅戈爾實現個性化會員服務與營銷觸達
圖表108　雅戈爾通過數據---打造消費者增長閉環(huán)
圖表109　不同增量數據抽取的對比
圖表110　智慧樓宇數據總體架構
圖表111　2019年全國各省博物館數量top20
圖表112　2019年全國博物館藏品數量top20
圖表113　2019年全國博物館珍貴---數量top20
圖表114　2019年全國博物館展覽數量top20
圖表115　2019年全國博物館觀眾參觀數量
圖表116　博物館公共服務---架構圖
圖表117　數據---技術架構
圖表118　數據---總體架構圖
圖表119　數據---建設方---體系
圖表120　---組織架構
圖表121　數據---建設目標評估表
圖表122　數據---建設目標評估表續(xù)一
圖表123　數據---建設目標評估表續(xù)二
圖表124　---建設的5個關鍵步驟
圖表125　明略電力數據---解決方案架構圖
圖表126　普元信息企業(yè)數據結構層次
圖表127　普元信息大數據---軟件主要產品
圖表128　普元信息大數據---軟件主要產品續(xù)
圖表129　普元信息重點項目布局
圖表130　2018-2021年普元信息技術股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表131　2018-2021年普元信息技術股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表132　2018-2021年普元信息技術股份有限公司凈利潤及增速
圖表133　2020年普元信息技術股份有限公司主營業(yè)務分行業(yè)、產品、地區(qū)
圖表134　2020-2021年普元信息技術股份有限公司營業(yè)收入情況
圖表135　2018-2021年普元信息技術股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表136　2018-2021年普元信息技術股份有限公司凈資產收益率
圖表137　2018-2021年普元信息技術股份有限公司短期償債能力指標
圖表138　2018-2021年普元信息技術股份有限公司資產負債率水平
圖表139　2018-2021年普元信息技術股份有限公司運營能力指標
圖表140　用友iuap平臺整體架構
圖表141　用友iuap平臺整體架構
圖表142　用友數據------內容
圖表143　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表144　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表145　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表146　2020年用友網絡科技股份有限公司主營業(yè)務分行業(yè)、產品、地區(qū)
圖表147　2020-2021年用友網絡科技股份有限公司營業(yè)收入情況
圖表148　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表149　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司凈資產收益率
圖表150　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表151　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司資產負債率水平
圖表152　2018-2021年用友網絡科技股份有限公司運營能力指標
圖表153　2019-2020年華為投資控股有限公司綜合收益表
圖表154　2019-2020年華為投資控股有限公司銷售收入分部資料
圖表155　2019-2020年華為投資控股有限公司銷售收入分地區(qū)
圖表156　華為數據---設計理念
圖表157　蘇寧數據---的建設目標
圖表158　2018-2019年百度綜合收益表
圖表159　2018-2019年百度分部資料
圖表160　2019-2020年百度綜合收益表
圖表161　2019-2020年百度分部資料
圖表162　2020-2021年百度綜合收益表
圖表163　2020-2021年百度分部資料
圖表164　百度智能云“ai---”產品架構
圖表165　2018-2019年---綜合收益表
圖表166　2018-2019年---分部資料
圖表167　2018-2019年---收入分地區(qū)資料
圖表168　2019-2020年---綜合收益表
圖表169　2019-2020年---分部資料
圖表170　2019-2020年---收入分地區(qū)資料
圖表171　2020-2021年---綜合收益表
圖表172　2020-2021年---分部資料
圖表173　2018-2019財年阿里巴巴綜合收益表
圖表174　2018-2019財年阿里巴巴分部資料
圖表175　2019-2020財年阿里巴巴綜合收益表
圖表176　2019-2020財年阿里巴巴分部資料
圖表177　2020-2021財年阿里巴巴綜合收益表
圖表178　2020-2021財年阿里巴巴分部資料
圖表179　阿里云數據---發(fā)展歷程
圖表180　阿里云四大行業(yè)數據---解決方案
圖表181　阿里云數據------產品矩陣
圖表182　dataphin---功能及應用價值
圖表183　onedata方---
圖表184　quick bi可視化呈現界面
圖表185　quick bi應用價值
圖表186　quick audience賦能消費者全周期運營
圖表187　quick audience對aipl細分用戶群管理
圖表188　quick stock賦能貨品生命周期全流程
圖表189　quick stock價值鏈路
圖表190　阿里---數據流動機制示意圖
圖表191　阿里數據---架構支撐
圖表192　小米數據---技術結構
圖表193　滴滴數據---建設圍繞四個方面
圖表194　滴滴---數據體系建設的---難點
圖表195　滴滴精益數據管理體系
圖表196　滴滴數據系統(tǒng)構成
圖表197　滴滴標準化數據服務
圖表198　2000-2020年數據---投資事件及投資金額規(guī)模
圖表199　2000-2020年數據---并購事件及并購金額規(guī)模
圖表200　2000-2020年數據---上市數量及上市金額規(guī)模
圖表201　2020年智度科技股份有限公司重點投資項目
圖表202　營銷業(yè)務數據---建設功能示意圖
圖表203　營銷與大數據---融合發(fā)展
圖表204　營銷業(yè)務數據---建設項目投資金額
圖表205　營銷業(yè)務數據---建設項目進度安排
圖表206　智能大數據融合平臺項目投資內容
圖表207　2020年東華軟件股份公司重點投資項目
圖表208　“新基建”相關政策匯總
圖表209　傳統(tǒng)數據治理
圖表210　精益數據治理
圖表211　數據---的應用拓展方向
圖表212　擁有數據高地的主要場景洼地
圖表213　2022-2027年中國數據---市場規(guī)模預測

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