2023爱分析·数据智能厂商全景报告

研究范围定义

研究范围

利用多种数据智能技术实现数据驱动的分析与决策，已经成为当前企业数字化转型最重要的目标之一。随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，不仅带来数据应用场景、数据用户角色的复杂和多元，也使得企业对于数据应用的敏捷性和即时性的要求变得越来越高。

传统的数据开发与管理、数据计算分析正面临着巨大的挑战。为满足日益增长的数据应用需求，爱分析观察到，企业在数据能力建设逻辑上正转向以业务为核心，市场在技术和解决方案的供给上，也正以特定业务价值实现为驱动，变得更分化和聚焦。

数据能力建设核心逻辑转向实现业务价值。企业以往在构建数据能力时，通常是由技术部门或数据部门进行统一规划，并进行数据开发与管理，业务部门被动的使用企业的数据能力。然而，随着业务部门对数据价值的逐渐重视，以及对数据应用需求的快速增加，企业技术部门或数据部门已经不能满足业务部门的用数需求。为赋能业务部门更好的使用数据，企业数据智能基础设施的构建正逐渐转变为以业务部门为核心，如尝试通过DataOps、指标中台等概念实现数据和业务部门之间的高效协作。

面向业务场景价值实现，技术解决方案更细分、更聚焦。过去几年的实践表明，功能大而全的数据中台并不适合所有企业，根据企业内数据源、数据用途的差别，市场上分化出了多种针对特定场景的数据平台解决方案，如针对风控、营销场景的实时数据平台，针对工业、物联网场景的边云协同数据平台，为了加速多数据源联合分析的数据联邦分析平台，为了加速异构数据分析的异构数据即时分析平台等。

基于以上背景，爱分析将数据智能市场划分为数据基础设施和应用解决方案。数据基础设施覆盖数据生命周期的多个技术栈，应用解决方案覆盖多个垂直行业与通用智能解决方案，具体市场划分详见下图。

图1：数据智能市场全景地图

本次报告将数据智能市场划分为应用解决方案和数据基础设施两大部分，其中数据基础设施指利用云计算、人工智能、隐私计算等新兴信息技术构建的为企业赋能的平台类解决方案，主要包括数据的采集、存储、计算、管理等内容，进而为上层应用提供数据服务；应用解决方案是指通过数据智能解决方案在垂直行业或通用职能领域直接赋能业务价值提升的最佳实践。

综合考虑企业关注度、行业落地进展等因素，爱分析在本次研究中选取了数据基础设施中的数据中台、DataOps、大数据平台、一站式数据开发与管理平台、数据分析平台，以及应用解决方案中的银行对公智能风控、银行对公智能营销共计7个特定市场进行重点研究。

本报告面向企业决策层以及数据部门、业务部门负责人，通过对各场景的需求定义和代表厂商的能力评估，为企业的数据智能基础设施及应用规划、厂商选型提供参考。

厂商入选标准：

本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：

厂商的产品服务满足各市场定义的厂商能力要求；
2022年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第4章各市场定义部分）；
2022年厂商在特定市场的营业收入达到指标要求（参考第4章各市场定义部分）。

市场洞察

数据能力建设和数据应用建设，是企业围绕数据的两大重点工作。数据能力建设是从企业长远业务发展需要和数据部门能力提升出发，数据应用建设则是针对管理层、业务部门、IT部门等用户的具体需求，提供数据解决方案。数据能力建设和数据应用建设相辅相成。同时，数据应用的需求决定了数据能力建设的重点方向。2023-2024年，企业在数据能力建设和数据应用建设方面，需要关注以下重要趋势。

图2：企业数据能力建设和数据应用建设示意图

2.1数据资产入表加速数据要素价值释放，央国企需要率先落地

随着国家数据局的正式成立，以及《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）、《企业数据资源相关会计处理暂行规定》、《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》行动计划等一系列重磅政策文件的发布，国家政策层面推动数据要素价值释放的蓝图布局已经就绪。尤其是数据资产入表，真正让数据成为企业资产。

图3：北京、上海、重庆等市发布数据要素相关政策

2023爱分析·数据智能厂商全景报告｜爱分析报告

2.1数据资产入表加速数据要素价值释放，央国企需要率先落地