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中国数据交易行业发展现状研究与投资前景预测报告(2023-2030年)

中国数据交易行业发展现状研究与投资前景预测报告(2023-2030年)

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1、数据交易行业概述、分类及特点

数据交易是指数据供方和数据需方之间以数据商品作为交易对象,按照共同遵守的交易规则和定价机制对数据的所有权、使用权等进行的价值的交换。广义的数据交易涵盖了数据共享、数据开放、数据流通与数据互联等方面。

目前,数据交易的形式主要分为场外交易和场内交易。其中,场外交易市场为自主交易市场;场内市场交易,则是数据交易所或数据交易中心产生的交易。

场内交易和场外交易的区别

领域

场内交易

场外交易

交易渠道

场内基金只能通过证券交易软件买卖,从这个角度看,场外交易的购买渠道更广些。

场外交易一般通过投资标的发行公司、银行、券商、第三方机构购等途径。

耗费成本

1)场内交易费用取决于你开户的券商的佣金,这个佣金你是可以商量约定的,这样看,如果投资资金较多的话,场内投资可以更节省费用

2)时间成本:场内交易的流动性比较好的,到账时间比较快

1)资金成本:场外交易的不同交易平台其费率不一样,许多三方平台的费率都比较低;

2)时间成本:场外交易到账时间比较慢。

可选择范围和投资门槛

场内交易不同标的选择空间不同,股票交易更方便,基金则是数量少,类型少;场内交易买卖,至少需要买1手,即100份因此资金的门槛会相对高一些。

场外交易投资数量多,选择空间大,交易便利;场外交易投资门槛很低,1块钱都可以投资

交易标的

不同交易工具交易方式不同,对股票和部分基金来说,场内交易方便快捷,灵活度更高;所以选择场内交易还是场外交易,需要根据实际情况而定。

资料来源:观研天下数据中心整理

从行业特点来看,数据交易市场具备金融和技术双重属性,目前我国各类数据交易机构的数据技术属性普遍较强,金融服务属性相对偏弱,未来的发展方面是要更加突出金融服务属性;从行业地位来看,在政策、生态、市场等多重驱动下,数据交易有望成为数据要素产业未来发展的核心增长极。

2、数据交易行业随技术革新和市场需求不断演进

数据交易难以撼动的行业地位并非一蹴而就。我国数据交易行业最早起步于2014年,从仅有一家大数据交易所——贵阳大数据交易所发展到现在全国各地的数据管理机构和数据交易平台如雨后春笋般涌出,产品类型覆盖数据集、数据API、数据报告、模型、服务等多种类别。这意味着以新一代信息技术为基础、以数据资源为关键要素的数字经济已经成为我国经济发展中最为活跃的领域,数据流通所能产生的巨大价值也愈发受到社会期待。

数据交易难以撼动的行业地位并非一蹴而就。我国数据交易行业最早起步于2014年,从仅有一家大数据交易所——贵阳大数据交易所发展到现在全国各地的数据管理机构和数据交易平台如雨后春笋般涌出,产品类型覆盖数据集、数据API、数据报告、模型、服务等多种类别。这意味着以新一代信息技术为基础、以数据资源为关键要素的数字经济已经成为我国经济发展中最为活跃的领域,数据流通所能产生的巨大价值也愈发受到社会期待。

资料来源:观研天下整理

数据交易环节作为整个数据要素流通的关键环节,打通了数据供给和需求的互信互通壁垒,让数据流通实现了规范化发展。中国数据交易平台正在逐年发展及突破,截至目前,已成立近50家数据交易所,其中典型代表如上海数交所、贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所等,纷纷上线数据交易产品。从发展趋势上看,数据产权制度日趋受到关注,各大数据交易平台将以数据登记、技术赋能数据权益使用等多种形式探索破解数据确权难题。数据应用场景不断拓展,参与交易流通的数据类型从金融数据逐步扩展到医疗、交通、工业等多种类型的数据。我国数据交易市场整体处于高速发展阶段,未来发展空间广阔。

数据交易环节作为整个数据要素流通的关键环节,打通了数据供给和需求的互信互通壁垒,让数据流通实现了规范化发展。中国数据交易平台正在逐年发展及突破,截至目前,已成立近50家数据交易所,其中典型代表如上海数交所、贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所等,纷纷上线数据交易产品。从发展趋势上看,数据产权制度日趋受到关注,各大数据交易平台将以数据登记、技术赋能数据权益使用等多种形式探索破解数据确权难题。数据应用场景不断拓展,参与交易流通的数据类型从金融数据逐步扩展到医疗、交通、工业等多种类型的数据。我国数据交易市场整体处于高速发展阶段,未来发展空间广阔。

资料来源:观研天下整理

3、政府不断出台数据交易相关政策,促进行业发展

随着互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,数字经济逐步融入经济社会发展各领域全过程,已然成为社会经济高质量发展的新引擎。数据要素价值的释放需要流通,只有通过市场交易才能完成从资源到资产、再到资本的“蝶变”最终赋能实体经济。由此可见,数据交易产业作为战略性新兴产业,是打通数据要素到数字经济的关键,加快数据交易市场建设,健全数据市场准入机制,是推动数据要素流通和市场化建设的根本。

2022年初印发的《“十四五”数字经济发展规划的通知》提出,要培育数据交易平台、构建数据交易规则、完善数据治理体系。此外,还应提升数据交易平台服务质量,通过发展登记结算、资产评估、交易撮合、争议仲裁等配套服务完善市场运营和治理体系,实现和维护各参与主体的合法权益。特别是可以鼓励企业和科研院所等主体探索区块链、隐私计算等各类数字技术应用,以营造安全有序的市场环境,提升数据交易流通效率。党的二十大报告明确提出要构建全国统一大市场,深化要素市场化改革。《数据二十条》是党的二十大之后推动数字经济开新局的基础性政策文件,明确提出建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度,为未来构建适应我国国情的数据交易市场体系提供了基本遵循和行动指南。近年来,数据交易政策已布局智能制造、节能降碳、绿色建造、新能源、智慧城市等重点领域。

我国数据交易行业重点政策汇总

发布时间 发布部门 政策名称 主要内容
2023-03 深圳市发改委 深圳市数据交易管理暂行办法和深圳市数据商和数据流通交易第三方服务机构管理暂行办法 分别对数据交易主体类型、数据交易场所运营机构、可交易的数据类型以及如何确保数据交易安全进行了规定,并强调涉及国家秘密、未经依法开放的公共数据和未依法获得授权的个人数据不得交易。
2023-01 工业和信息化部等六部门 关于促进数据安全产业发展的指导意见 提出,推动数据安全产业高质量发展,提高各行业各领域数据安全保障能力,加速数据要素市场培育和价值释放,夯实数字中国建设和数字经济发展基础。
2022-12 中共中央 国务院 关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(数据二十条) 鼓励各类数据商进场交易。规范各地区各部门设立的区域性数据交易场所和行业性数据交易平台,构建多层次市场交易体系,推动区域性、行业性数据流通使用。促进区域性数据交易场所和行业性数据交易平台与国家级数据交易场所互联互通。
2022-04 国务院 关于加快建设全国统一大市场的意见 提出,加快培育统一的技术和数据市场。建立健全全国性技术交易市场,完善知识产权评估与交易机制,推动各地技术交易市场互联互通。加快培育数据要素市场,建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范,深入开展数据资源调查,推动数据资源开发利用。
2022-03 四川省大数据标准化技术委员会和重庆市大数据标准化技术委员会 公共信息资源标识规范 确定归属权,在拥有了“身份证”之后,数据归属权就有了清晰的划分,从而为数据交易打下坚实的基础。
2022-01 国务院 要素市场化配置综合改革试点总体方案 要求探索建立数据要素流通规则。完善公共数据开放共享机制。建立健全高效的公共数据共享协调机制,支持打造公共数据基础支撑平台,推进公共数据归集整合、有序流通和共享。建立健全数据流通交易规则。探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式,在保护个人隐私和确保数据安全的前提下,分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。
2022-01 天津市互联网信息办公室 天津市数据交易管理暂行办法 规定了数据交易主体应满足的条件、可交易的数据类型、如何确保数据交易安全,强调了国家安全、公共安全、隐私数据不可交易。
2021-12 国务院 “十四五”数字经济发展规划 培育发展数据交易平台。提升数据交易平台服务质量,发展包含数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等的运营体系,健全数据交易平台报价、询价,竞价和定价机制,探索协议转让、挂牌等多种形式的数据交易模式。
2021-11 工业和信息化部 “十四五”大数据产业发展规划 健全要素市场规则,发展数据资产评估、交易撮合等市场运营体系,鼓励企业参与数据交易平台建设,创新数据交易模式,建立健全风险防范处置、应急配置等机制。
2021-10 广东省人民政府 广东省公共数据管理办法 明确数据交易的标的,数据交易是具有数据增值服务性质的数据产品或者数据服务的交易,政府通过数据交易平台加强对数据交易的监管,弥补了以往政府监管的空白。
2021-10 中共中央 国务院 国家标准化发展纲要 指出,要“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等标准规范”。
2021-03 国家发展和改革委员会 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要 建立健全数据产权交易和行业自律机制,培育规范的数据交易平台和市场主体,发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系。
2021-01 中共中央 国务院 建设高标准市场体系行动方案 提出建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范、积极参与数字领域国际规则和标准制定。
2020-04 中共中央 国务院 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 将数据与土地、劳动力、资本、技术并列,并明确提出“引导培育大数据交易市场,依法合规开展数据交易”。

资料来源:观研天下数据中心整理

观研天下分析师观点:从《数据安全法》《个人信息保护法》等的出台,到国内数据流通交易领域的新一代基础设施建设项目、国内首个数据交易链建设日前启动,种种迹象表明,当前我国数据交易市场整体正在往合规化发展。

另外,2023年3月7日,十四届全国人大一次会议审议的国务院机构改革方案披露,中国拟组建国家数据局。预计这一举措将有利于解决目前数据要素、数字经济领域发展的制度性难题,有利于形成数据交易行业良好发展格局。

4、行业参与者众多,公共数据共享开放将吸引更多需求方入局

由于国家政策鼓励构建多层次市场交易体系,引导多种类型的数据交易场所共同发展,加之各领域数据门类繁杂,来源广泛,行业涉及到众多主体,参与方式多元,主要可以分为以下几类:1)数据供方,主要角色有数据产生者、数据控制者、数据运营者、数据银行、数据信托机构等;2)数据需方,主要角色有组织用户、个人用户;3)交易所;4)专业服务机构,比如资产评估机构、法律咨询机构、数据清洗和交付机构等。其中数据供方是数据交易的数据提供者;数据需方是数据的使用者和消费者;数据交易服务方为供方和需方提供第三方服务。数据主体之间存在信息、资金以及交易客体数据等的流动。

此外,考虑到由于当前参与市场数据交易的主体有限,主要是金融机构、运营商以及一些掌握核心数据的平台,大部分企业对数据交易还没有理解。随着政府公共数据率先开放共享,允许数据资产进入会计台账,撬动更多的社会数据参与,将会引来更多的数据需求方,从现有条件看,有两类企业最具备条件。一类是行业龙头企业,如央企巨头国网电力、中国移动、中国联通等;再一类则是行业电商。前者掌握行业资源(即数源),后者从事行业服务(即数商)。开展行业数据交易,既需要数据资源,也需要供需撮合、场景触达等服务,因此两者都至关重要,均有望享受《数据20条》的政策红利。

此外,考虑到由于当前参与市场数据交易的主体有限,主要是金融机构、运营商以及一些掌握核心数据的平台,大部分企业对数据交易还没有理解。随着政府公共数据率先开放共享,允许数据资产进入会计台账,撬动更多的社会数据参与,将会引来更多的数据需求方,从现有条件看,有两类企业最具备条件。一类是行业龙头企业,如央企巨头国网电力、中国移动、中国联通等;再一类则是行业电商。前者掌握行业资源(即数源),后者从事行业服务(即数商)。开展行业数据交易,既需要数据资源,也需要供需撮合、场景触达等服务,因此两者都至关重要,均有望享受《数据20条》的政策红利。

资料来源:观研天下整理

5、市场持续升温,未来数字交易由场外转向场内是大势所趋

近年来,国内数据交易市场正由冷市场逐步变成了稍微有温度的市场。数据显示,2022年我国数据交易市场规模在1020亿元左右,其中,场内交易的规模大概在20亿元,数据场外市场规模约在1000亿元。

从场内市场来看,需求旺但交易不足5%。一方面,数据交易的流通方式比较单一,主要以数据包和API接口的形式,另外公共数据未激活,仍然存在数据孤岛、交易互信的问题。另一方面,大量数据通过场外黑市完成交易, 进一步限制了正规数据交易市场的交易规模。

从场外市场来看,以分散进行为主,规则和标准缺乏共识,经验和信息交流不畅。随着数据要素市场化改革的不断加速,数据交易板块作为数据要素市场体系的核心环节,未来由场外交易转向场内交易是大势所趋。预计数据交易每年会有20%以上的增速,其中场内交易市场增速应在40%以上。预估到2025年,场内交易占比应该在三分之一或四分之一。

观研天下分析师观点:隐私计算作为一项可以保障数据流通过程中“原始数据不出域、数据可用不可见”的技术,未来或将成为数据交易行业合规发展的最新解,场外数据交易将迎来第二增长曲线。

6、确权和定价是制约行业发展的关键因素,未来要坚持四个“必须”

数据确权和定价是当前制约数据交易行业发展的关键因素。尽管我国已经形成“三法一条例”数据安全顶层制度框架,部分明确了数据国家主权和人格权的问题,但现行法律中对相关数据产权部分约束较少,主要为原则性规定,缺乏清晰的产权规则,导致政府和产业无所适从,缺位、越位、错位现象时有发生。此外,数据要素的产生具有复杂性,包含采集、存储、计算、分析等诸多环节,数据的实际价值会随复制次数、应用场景、供需关系的改变而频繁波动,传统定价方式难以满足数据要素的价值衡量体系。当前国内众多交易所囿于数据要素确权、定价和交易机制等配套制度的不完善,大数据交易平台的数据交易量极低,甚至多家数据交易平台的交易量为 0;截至 2022 年 3 月,在已成立的 40 多家数据交易平台中,29 家公司没有正常运营。

参考国外市场在建设数据开放平台的时候,有许多经验值得借鉴。例如:美国:开放“非敏感”政府数据,发展多元数据交易模式;欧盟数据要素市场的发展注重“数据权利保护”与“数据自由流通”间的平衡,强化个人数据保护,促进非个人数据自由流动;英国强化个人信息安全屏障,“开放银行”模式共享金融数据。其他国家也高度关注数据要素市场化的发展,积极采取各种举措以促进数据流通,释放数据价值。

国际数据要素市场的战略布局

国家 布局
美国 通过《开放政府数据法案》,规定所有政府部门都要向公众开放“非敏感”政府数据。相较于其他国家和地区,美国对个人数据保护的法律规定较为宽松,坚持以市场为主导、以行业自律为主要手段,辅以政府监管的模式。
欧盟 发展注重“数据权利保护”与“数据自由流通”间的平衡,强化个人数据保护,促进非个人数据自由流动。此外,强调按行业差异化发展非个人数据。
英国 强化个人信息安全屏障,“开放银行”模式共享金融数据。
日本 倡导“政府指导,民间主导”的发展模式,推进数据跨境流通。
韩国 对于个人数据强调以保护为主,限制个人信息的收集及未经授权的使用;对于公共数据,要求国家机关和地方政府积极推进公共数据公开,并尽可能提高公共数据获取的便利性。
新加坡 重新修订了《个人数据保护法》,允许企业因开展某些合法目的的商业活动而使用消费者数据时,可不经用户同意,并相继推出“金融数据交易平台”(SGFinDex)和“贸易数据共享平台”(SGTraDex)——前者允许个人在授权后获取由不同金融机构和政府机构提供的金融信息,后者为物流、建筑、航空等行业共享和获取实时数据提供了基础设施,从而极大地促进了数据流通和价值开发。
澳大利亚 制定《国家数据安全行动计划》,赋予消费者对其个人数据的广泛控制,确保公民的数据(收集、处理和存储在数字系统和网络上的信息)免受侵害。澳大利亚公共部门数据分为封闭数据、共享数据和开放数据;其中,封闭数据仅限内部访问,共享数据限有正当需求的适当主体访问,开放数据可自由访问。

资料来源:观研天下数据中心整理

综合来看,我国在进行数据确权时,需充分借鉴欧美数据确权的经验与得失,着重关注以下四个“必须”:必须充分考虑数字经济发展不同阶段和特定国情、必须坚持个人隐私与敏感数据保护的红线思维、必须以数据流通与共享为主要目的、必须利用数字化技术手段赋能数据确权。定价方面来看,尽管国内外已经提出了成本法等定价方法和模型,但对于不同方法适用场景缺乏合理性的论证。不同交易场景下,供需双方对数据价值的定位存在差异,如所有权转移、数据收益分配以及业务竞争状况等均会对数据交易价格产生影响,单一的成本法、收入法、“数据势能”模型、“四因素定价模型”均难以适用于所有交易场景下的数据产品定价。因此,仍需进一步完善数据要素定价理论体系,探索基于产品类别、基于场景的数据定价机制。

观研天下分析师观点:除了上面提到的确权和定价,我国数据交易所运行不理想的原因还在于数据不同于其他商品,很难标准化,产品种类不够丰富,各地交易所难以协同,因此给数据交易带来障碍,这也意味着,数据交易市场走向统一还有很长的路要走。(LZC

注:上述信息仅作参考,具体内容以报告正文为准。

观研报告网发布的《中国数据交易行业发展深度调研与未来投资研究报告2023-2030年)》涵盖行业最新数据,市场热点,政策规划,竞争情报,市场前景预测,投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,结合了行业所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。

行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势,洞悉行业竞争格局,规避经营和投资风险,制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构,拥有资深的专家团队,多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告,客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业,并得到了客户的广泛认可。

 

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法,对行业进行全面的内外部环境分析,同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析,预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。

 

【目录大纲】

 

第一章 2019-2023年中国数据交易行业发展概述

第一节 数据交易行业发展情况概述

一、数据交易行业相关定义

二、数据交易特点分析

三、数据交易行业基本情况介绍

四、数据交易行业经营模式

1、生产模式

2、采购模式

3、销售/服务模式

五、数据交易行业需求主体分析  

第二节 中国数据交易行业生命周期分析

一、数据交易行业生命周期理论概述

二、数据交易行业所属的生命周期分析

第三节 数据交易行业经济指标分析

一、数据交易行业的赢利性分析

二、数据交易行业的经济周期分析

三、数据交易行业附加值的提升空间分析

 

第二章 2019-2023年全球数据交易行业市场发展现状分析

第一节 全球数据交易行业发展历程回顾

第二节 全球数据交易行业市场规模与区域分布情况

第三节 亚洲数据交易行业地区市场分析

一、亚洲数据交易行业市场现状分析

二、亚洲数据交易行业市场规模与市场需求分析

三、亚洲数据交易行业市场前景分析

第四节 北美数据交易行业地区市场分析

一、北美数据交易行业市场现状分析

二、北美数据交易行业市场规模与市场需求分析

三、北美数据交易行业市场前景分析

第五节 欧洲数据交易行业地区市场分析

一、欧洲数据交易行业市场现状分析

二、欧洲数据交易行业市场规模与市场需求分析

三、欧洲数据交易行业市场前景分析

第六节 2023-2030年世界数据交易行业分布走势预测

第七节 2023-2030年全球数据交易行业市场规模预测

 

第三章 中国数据交易行业产业发展环境分析

第一节 我国宏观经济环境分析

第二节 我国宏观经济环境对数据交易行业的影响分析

第三节 中国数据交易行业政策环境分析

一、行业监管体制现状

二、行业主要政策法规

三、主要行业标准

第四节 政策环境对数据交易行业的影响分析

第五节 中国数据交易行业产业社会环境分析  

 

第四章 中国数据交易行业运行情况

第一节 中国数据交易行业发展状况情况介绍

一、行业发展历程回顾

二、行业创新情况分析

三、行业发展特点分析

第二节 中国数据交易行业市场规模分析

一、影响中国数据交易行业市场规模的因素

二、中国数据交易行业市场规模

三、中国数据交易行业市场规模解析

第三节 中国数据交易行业供应情况分析

一、中国数据交易行业供应规模

二、中国数据交易行业供应特点

第四节 中国数据交易行业需求情况分析

一、中国数据交易行业需求规模

二、中国数据交易行业需求特点

第五节 中国数据交易行业供需平衡分析

 

第五章 中国数据交易行业产业链和细分市场分析

第一节 中国数据交易行业产业链综述

一、产业链模型原理介绍

二、产业链运行机制

三、数据交易行业产业链图解

第二节 中国数据交易行业产业链环节分析

一、上游产业发展现状

二、上游产业对数据交易行业的影响分析

三、下游产业发展现状

四、下游产业对数据交易行业的影响分析

第三节 我国数据交易行业细分市场分析

一、细分市场一

二、细分市场二

 

第六章 2019-2023年中国数据交易行业市场竞争分析

第一节 中国数据交易行业竞争现状分析

一、中国数据交易行业竞争格局分析

二、中国数据交易行业主要品牌分析

第二节 中国数据交易行业集中度分析

一、中国数据交易行业市场集中度影响因素分析

二、中国数据交易行业市场集中度分析

第三节 中国数据交易行业竞争特征分析

一、 企业区域分布特征

二、企业规模分布特征

三、企业所有制分布特征

 

第七章 2019-2023年中国数据交易行业模型分析

第一节 中国数据交易行业竞争结构分析(波特五力模型)

一、波特五力模型原理

二、供应商议价能力

三、购买者议价能力

四、新进入者威胁

五、替代品威胁

六、同业竞争程度

七、波特五力模型分析结论

第二节 中国数据交易行业SWOT分析

一、SOWT模型概述

二、行业优势分析

三、行业劣势

四、行业机会

五、行业威胁

六、中国数据交易行业SWOT分析结论

第三节 中国数据交易行业竞争环境分析(PEST

一、PEST模型概述

二、政策因素

三、经济因素

四、社会因素

五、技术因素

六、PEST模型分析结论

 

第八章 2019-2023年中国数据交易行业需求特点与动态分析

第一节 中国数据交易行业市场动态情况

第二节 中国数据交易行业消费市场特点分析

一、需求偏好

二、价格偏好

三、品牌偏好

四、其他偏好

第三节 数据交易行业成本结构分析

第四节 数据交易行业价格影响因素分析

一、供需因素

二、成本因素

三、其他因素

第五节 中国数据交易行业价格现状分析

第六节 中国数据交易行业平均价格走势预测

一、中国数据交易行业平均价格趋势分析

二、中国数据交易行业平均价格变动的影响因素

 

第九章 中国数据交易行业所属行业运行数据监测

第一节 中国数据交易行业所属行业总体规模分析

一、企业数量结构分析

二、行业资产规模分析

第二节 中国数据交易行业所属行业产销与费用分析

一、流动资产

二、销售收入分析

三、负债分析

四、利润规模分析

五、产值分析

第三节 中国数据交易行业所属行业财务指标分析

一、行业盈利能力分析

二、行业偿债能力分析

三、行业营运能力分析

四、行业发展能力分析

 

第十章 2019-2023年中国数据交易行业区域市场现状分析

第一节 中国数据交易行业区域市场规模分析

一、影响数据交易行业区域市场分布的因素

二、中国数据交易行业区域市场分布

第二节 中国华东地区数据交易行业市场分析

一、华东地区概述

二、华东地区经济环境分析

三、华东地区数据交易行业市场分析

1)华东地区数据交易行业市场规模

2)华南地区数据交易行业市场现状

3)华东地区数据交易行业市场规模预测

第三节 华中地区市场分析

一、华中地区概述

二、华中地区经济环境分析

三、华中地区数据交易行业市场分析

1)华中地区数据交易行业市场规模

2)华中地区数据交易行业市场现状

3)华中地区数据交易行业市场规模预测

第四节 华南地区市场分析

一、华南地区概述

二、华南地区经济环境分析

三、华南地区数据交易行业市场分析

1)华南地区数据交易行业市场规模

2)华南地区数据交易行业市场现状

3)华南地区数据交易行业市场规模预测

第五节 华北地区数据交易行业市场分析

一、华北地区概述

二、华北地区经济环境分析

三、华北地区数据交易行业市场分析

1)华北地区数据交易行业市场规模

2)华北地区数据交易行业市场现状

3)华北地区数据交易行业市场规模预测

第六节 东北地区市场分析

一、东北地区概述

二、东北地区经济环境分析

三、东北地区数据交易行业市场分析

1)东北地区数据交易行业市场规模

2)东北地区数据交易行业市场现状

3)东北地区数据交易行业市场规模预测

第七节 西南地区市场分析

一、西南地区概述

二、西南地区经济环境分析

三、西南地区数据交易行业市场分析

1)西南地区数据交易行业市场规模

2)西南地区数据交易行业市场现状

3)西南地区数据交易行业市场规模预测

第八节 西北地区市场分析

一、西北地区概述

二、西北地区经济环境分析

三、西北地区数据交易行业市场分析

1)西北地区数据交易行业市场规模

2)西北地区数据交易行业市场现状

3)西北地区数据交易行业市场规模预测

 

第十一章 数据交易行业企业分析(随数据更新有调整)

第一节 企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

1、主要经济指标情况

2、企业盈利能力分析

3、企业偿债能力分析

4、企业运营能力分析

5、企业成长能力分析

四、公司优 势分析

第二节 企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优劣势分析

第三节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

第四节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

第五节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

第六节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

第七节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

第八节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

第九节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

第十节  企业

一、企业概况

二、主营产品

三、运营情况

四、公司优势分析

 

第十二章 2023-2030年中国数据交易行业发展前景分析与预测

第一节 中国数据交易行业未来发展前景分析

一、数据交易行业国内投资环境分析

二、中国数据交易行业市场机会分析

三、中国数据交易行业投资增速预测

第二节 中国数据交易行业未来发展趋势预测

第三节 中国数据交易行业规模发展预测

一、中国数据交易行业市场规模预测

二、中国数据交易行业市场规模增速预测

三、中国数据交易行业产值规模预测

四、中国数据交易行业产值增速预测

五、中国数据交易行业供需情况预测

第四节 中国数据交易行业盈利走势预测

 

第十三章 2023-2030年中国数据交易行业进入壁垒与投资风险分析

第一节 中国数据交易行业进入壁垒分析

一、数据交易行业资金壁垒分析

二、数据交易行业技术壁垒分析

三、数据交易行业人才壁垒分析

四、数据交易行业品牌壁垒分析

五、数据交易行业其他壁垒分析

第二节 数据交易行业风险分析

一、数据交易行业宏观环境风险

二、数据交易行业技术风险

三、数据交易行业竞争风险

四、数据交易行业其他风险

第三节 中国数据交易行业存在的问题

第四节 中国数据交易行业解决问题的策略分析

 

第十四章 2023-2030年中国数据交易行业研究结论及投资建议

第一节 观研天下中国数据交易行业研究综述

一、行业投资价值

二、行业风险评估

第二节 中国数据交易行业进入策略分析

一、行业目标客户群体

二、细分市场选择

三、区域市场的选择

第三节 数据交易行业营销策略分析

一、数据交易行业产品策略

二、数据交易行业定价策略

三、数据交易行业渠道策略

四、数据交易行业促销策略

第四节 观研天下分析师投资建议

 

图表详见报告正文······

研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……

数据来源

报告统计数据主要来自国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;
其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。

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账 号:1100 1016 1000 5304 3375

开户行:中国建设银行北京房山支行

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