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  • 2024-2029年中國數據中臺行業發展現狀分析及投資前景預測研究報告
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2024-2029年中國數據中臺行業發展現狀分析及投資前景預測研究報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

中文版價格:
¥
15500
英文版價格:
$
7500
報告編號:
1904138
寄送方式:
紙質特快專遞,電子版發送郵箱
出版日期
2024年3月
報告頁碼
160
圖片數量
52
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《2024-2029年中國數據中臺行業發展現狀分析及投資前景預測研究報告》由中研普華數據中臺行業分析專家領銜撰寫,主要分析了數據中臺行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對數據中臺行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的數據中臺行業數據分析,幫助客戶評估數據中臺行業投資價值。

中研普華研究報告五大特色
我們的報告對您有何價值
  1.  

    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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2024-2029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 2024-2029年中國數據中臺發展預測分析

    11.3.1 2024-2029年中國數據中臺發展的影響因素分析

    11.3.2 2024-2029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

  2. 數據中臺通常被視為一種實現數據資產化和服務復用的工具,或者說是運用數據推動企業數字化轉型升級的機制和方法論。它始于業務數據的沉淀積累,用于數據的收集、整合、分析及應用,形成一個生態閉環。狹義的數據中臺指的是在企業內部通過對數據半成品、算法、模型、工具等能力的積累,支撐業務應用,為前臺提供數據能力的企業級數據中樞平臺。而廣義的數據中臺則是企業數據價值實現的能力框架,包括數據存儲匯聚、數據開發、數據管理、數據服務、數據資產運營等能力。

      目前,數據中臺的市場規模正在穩步增長,預計將在2024年達到187.4億元。行業的生態化合作趨勢明顯,企業對數據中臺的關注點從中臺本身轉向了最終的數據變現能力。行業集中度和成熟度持續上升,行業的活躍參與者大致分為平臺生態廠商、解決方案廠商和獨立中臺廠商三類。

      云原生是當下最為確定的技術趨勢,存算分離、微服務、ServerLess等核心技術要素驅動數據中臺走向云原生。數智融合理念將AI算法模型植入數據治理,高質量數據反哺AI開發能力,讓數據和AI開發高效互通。泛中臺化趨勢明顯,業務場景需求的解決方案/產品趨于“中臺化”,以數據中臺為基礎的中臺體系不斷豐富。

      數據中臺的前景看好,其核心目標是使數據產生業務價值,企業可以通過建設數據中臺構建各項能力,彌合數據供需鴻溝,使數據能夠驅動企業提升經營效率、實現業務價值。這一目標具體拆解開來包括快速響應數據需求、建設統一數據平臺、打通企業數據資產、提供統一數據服務、數據直接參與業務、產生包括客戶價值在內的企業價值等。

      本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及數據中臺行業研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國數據中臺行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析,重點分析了國內外數據中臺行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力,以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了數據中臺行業的整體發展動態,對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于數據中臺產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值,對于研究我國數據中臺行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?

    ♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?

    ♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?

    ♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增,獲得更好的業績表現,您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

    ♦ 理由3:如果您的企業準備投資于某項新業務,需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數據支持

    權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。

    中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。

    國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。

    研發流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內容

    針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。

    步驟2:市場調查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

    ♦ 國內、國際行業協會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);

    ♦ 企業內部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關政府主管部門核實。

    步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務

    對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。

    如需了解更多內容,請訪問市場調研專題:

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