《2023中国数据智能市场研究及选型评估报告》发布，2024年整体市场规模达到109亿元

近日，海比研究院正式对外发布《2023中国数据智能市场研究及选型评估报告》。报告深度洞察并全面剖析了我国当前数据智能市场的总体规模、增长态势以及各细分领域的活跃度和潜力空间，为社会各界提供了对数据智能产业格局最前沿的认知。

报告通过严谨的数据分析与专业的研究方法，详尽解读了中国数据智能市场竞争各方的表现及其战略布局，并针对市场上主流的数据智能解决方案进行了全方位的比较和深入的选型评估，为企业找准定位、提升数据驱动业务的核心能力推荐了多款战略导航工具。。此外，报告还前瞻地展望了未来几年中国数据智能市场的关键发展趋势，为相关企业制定发展战略、选择适合自身需求的技术路线图提供了极具指导意义的专业见解和决策依据。

概念定义：数据智能是构建智能化运营体系的基石

海比研究院在报告中对数据智能（DI, Data Intelligence）给出了明确的定义：它是一个组织运用以数据驱动为核心理念的战略体系，通过集成先进的大数据处理技术、人工智能算法及机器学习模型，实现企业内部工作流程的高度自动化和智能化决策。并提出，在企业数字化与智能化转型的过程中，数据智能扮演着至关重要的角色，是构建智能化运营体系的基石，涵盖了从数据采集、分析到业务策略制定与执行的一整套支撑工具与协同工作流程。

从发展历程上，数据智能在国内的发展可划分为三个相互衔接且逐步深化的阶段：首先是大数据时代，企业开始大规模地收集、存储和初步分析海量数据；进而过渡到数据智能阶段，此时数据被赋予了更深层次的认知功能，能够通过复杂的模型推导出高价值洞察，并以此驱动业务创新；最后步入数据科学阶段，这一阶段进一步强化了数据在整个组织中的核心地位，旨在通过全面的数据治理与科学方法论，推动数据智能与各业务领域的深度融合。

报告提出，尽管数据智能概念近年来不断升温且应用日益广泛，但领域内术语繁多、标准不一的问题仍然存在，这在一定程度上阻碍了供给侧与需求侧对于相关产品和服务的准确理解和高效对接。海比研究院进一步提出，数据智能产品和方案，与传统BI等数据分析、数据建模工具根本的不同点在于，其产品是否具备自动化、智能化的特征，是否能和业务深度融合，并嵌入到企业运营的业务流程之中。

《2023中国数据智能市场研究及选型评估报告》聚焦于数据技术平台、数据科学平台以及多样化的数据应用场景，强调数据智能的核心在于通过数据驱动业务运营全过程，而不仅仅是停留在数据分析层面。

海比研究院建议，组织应将所有数据资源整合构建为统一的数据底座，同时深度融合业务智能理念。这一构想旨在将数据智能平台和数据科学平台作为数据底座的核心支撑单元，实现数据资源的高效管理和深度应用。具体而言，诸如智能采购、智能定价等业务场景，正是业务智能理念在实际运营中的生动实践，它们能够借助数据智能技术的力量，推动企业在关键环节实现智慧决策与自动化操作，从而提升整体业务效率与市场竞争力。

市场容量：2024年整体市场规模将突破百亿量级

随着国家对数据作为新型生产要素的高度重视，我国数据智能市场的整体发展势头强劲且潜力巨大。政策扶持与市场内生需求共同驱动各行各业的企业和机构加大对数据全生命周期管理的投入，这包括从数据采集、存储、处理、分析到应用的全过程优化升级。

海比研究院强调，真正的数据智能不仅仅是强大的数据运算能力和洞察能力的体现，更重要的是能够将这些能力无缝嵌入到企业的日常业务流程和运营活动中，确保数据洞察能迅速转化为精准智能决策，并有效地指导和优化业务执行过程，从而为企业创造持续的竞争优势和业务增长动力。

报告提出，2022年我国广义数据智能市场规模已经达到了442亿元人民币，而在接下来的2023年这一数字跃升至620亿元，呈现出迅猛的增长态势。预计未来五年内，该市场将以高达40%的年复合增长率持续扩大，到2025年将成功跨越千亿门槛，形成一个庞大的产业链条。

与此同时，我国狭义数据智能市场也展现了更为迅猛的增长步伐。2022年的市场规模为45亿元人民币，一年之后的2023年增长至71亿元，呈现出了惊人的54%年复合增长率。按照这一速度，预计在2024年，狭义数据智能市场规模将一举突破百亿大关，达到109亿元人民币的新高度。这种爆发式增长主要得益于数据驱动运营与管理理念在各类组织中的普及和深度应用，越来越多的企业认识到通过智能化手段实现精细化管理和高效决策的重要性。

我国狭义数据智能市场的蓬勃增长主要源自数据驱动运营与管理理念在各组织中的广泛渗透。当前，众多领先的数据智能厂商，如火山引擎、百分点、华为云、百度智能云、阿里云和神策数据等，正在ChatGPT等AI前沿技术的积极推动下，不断加速挖掘并实现各类智能化业务场景的应用落地。

竞争格局：互联网阵营不断崛起

在国内蓬勃发展的数据智能市场中，竞争态势呈现出多元化、动态化与技术融合的特点。海比研究院基于各厂商的背景差异、技术研发实力、市场份额以及行业影响力等因素，细致地将市场划分为了六大具有鲜明特色的竞争阵营，分别代表了不同领域和战略方向的竞争力量。

互联网阵营厂商凭借其在云计算、大数据处理、人工智能算法及前沿技术应用等方面的深厚积累与创新实践，在国内数据智能市场竞争格局中占据了显著优势地位。这些互联网巨头依托强大的数据资源、庞大的用户基础以及持续的技术研发投入，不仅能够提供覆盖数据全生命周期管理的一站式解决方案，而且在推动数据驱动业务增长、实现企业数字化转型方面发挥了引领作用。

在企业数据智能解决方案的部署策略上，海比研究院研究数据显示，超过半数的企业用户已选择了混合云部署架构作为其首选方案，这一模式的核心在于将公有云服务与私有云设施无缝集成，并通过高效协同实现资源的最大化利用。混合云模型允许企业在保护敏感数据、满足合规要求的同时，利用公有云环境的弹性扩展能力和快速创新能力。

另一方面，调查结果也显示了公有云独立部署的显著存在，约31.5%的用户群体倾向于单独采用公有云环境来部署他们的数据智能应用，以利用其便捷性、可扩展性和成本优势，特别是在那些对计算能力需求波动较大或希望减少初期基础设施投资的企业中尤为普遍。

随着混合云部署模式的大规模普及和深度应用，多云环境下的管理复杂性逐渐成为企业IT部门面临的一项核心挑战。不同云平台间的接口标准化程度、数据迁移安全、运维监控的一体化等问题日益凸显。海比研究院指出到2025年前，在实施混合云战略的过程中，预计将有过半数的企业用户会直接面对数据安全性方面的难题，包括数据加密、访问控制、跨云数据流动的安全防护等关键环节。

选型推荐：三家厂商入围

在数智化转型的浪潮中，数据智能作为一种新兴且尚未完全标准化的产品形态，正逐渐成为企业构建竞争优势的关键要素。该领域内的解决方案往往呈现出高度定制化的特征，以满足不同行业、不同规模企业在数据分析、决策支持和业务流程智能化等方面的具体需求。

海比研究院凭借其深厚的专业研究能力与行业洞察力，创新性地提出了“六力模型”这一评估框架，用以全面衡量数智化产品及解决方案的综合竞争力。这一模型从公司实力、产品能力、技术能力、服务能力、安全能力和价值能力等六大维度出发，为市场提供了一个客观、系统且具有实践指导意义的评价基准。

基于“六力模型”的严格筛选与深入分析，海比研究院特别推荐了业界内几家表现出色的企业，其中包括阿里云。阿里云依托阿里巴巴集团的强大技术底蕴与丰富应用场景，推出了多款针对数据智能场景优化的产品与服务，为企业提供了涵盖数据处理、分析、应用到可视化的一站式解决方案。同时，字节跳动旗下的火山引擎也因其在数据智能领域的卓越表现而获得推荐。火山引擎不仅拥有先进的云计算基础设施与AI技术能力，而且通过深度整合内部业务实践和技术积累，对外输出高效能、高性价比的数据智能解决方案，帮助企业客户快速实现数字化升级。

此外，科杰科技作为国内领先的大数据基础软件供应商，在数据智能赛道上同样崭露头角。科杰科技专注于自主研发大数据底座技术，并以其一站式湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse为核心，助力各行业客户快速构建起自主可控且灵活适应复杂业务场景的数据能力体系。

此外，多家供给侧厂商纷纷积极跟进和融合诸如ChatGPT等全球前沿人工智能技术，以推动行业内的产品和服务迭代升级。这些厂商不断探索并落地各类先进的智能化业务场景解决方案，助力企业客户挖掘数据价值、赋能业务创新，从而在新一轮数字化转型中抢占先机，共同促进中国数据智能市场的繁荣与发展。

面向未来：大模型技术驱动市场实现新突破

面向未来行业应用场景，大模型技术正以前所未有的迅猛态势引领数据智能市场的革新突破与扩容升级。该技术凭借其卓越的计算效率、深度学习能力和广泛的应用潜力，在数据处理、分析预测以及决策优化等方面展现出强大的变革力量。随着大模型技术的持续发展与成熟应用，数据智能市场得以实现从传统单一功能向全方位、智能化服务的转变，从而在各行各业中催生出无数创新解决方案和业务模式。

报告提出，大模型技术不仅极大地提升了对海量数据的实时处理能力，还能够通过深度挖掘和理解复杂数据结构，为企业提供精准而深入的数据洞察。与此同时，它赋能企业以更高效的方式应对快速变化的市场需求，助力企业在产品开发、市场营销、风险管理等诸多领域实现精细化管理和智能化决策，进一步推动整个数据智能市场的高速增长与繁荣发展。

此外，大模型技术还在跨行业协同、生态共建等领域发挥着重要作用，通过构建开放共享的大数据平台和生态体系，有力地促进了各行业间的数据流动与价值共创。因此，无论是对于现有企业的转型升级，还是新兴产业的孕育崛起，大模型技术都在深刻地影响并驱动着中国乃至全球的数据智能市场朝着更高层次、更宽领域的方向蓬勃发展。

报告指出，相关厂商在制定战略布局和参与市场竞争的过程中，亟需敏锐洞察并积极顺应由大模型技术引领的数据智能革命这一趋势。为有效应对这场变革带来的挑战与机遇，各厂商必须着力突破技术瓶颈、人才短缺以及资金投入等多方面的制约因素，通过持续提升自身产品技术的创新能力和生态体系的开放协作程度，从而更好地适应并驾驭这一颠覆性的数据驱动变革浪潮。

具体而言，厂商应聚焦关键技术的研发与应用，构建具有前瞻性和竞争力的大模型解决方案；同时，强化人才培养和引进，形成一支既精通前沿技术又具备丰富行业经验的专业团队；此外，合理规划和筹集资金资源，确保技术研发和市场拓展所需的资金支持到位。只有这样，才能在大模型技术推动下的数据智能市场中占据有利位置，实现企业可持续发展，并在新一轮数字化转型中发挥关键作用。

同时，海比研究院预测，到2025年前后，以GPT为代表的大模型技术商业价值开始逐步释放，但目前市场上尚存两大主要挑战：一方面，大模型与具体业务场景的有效融合仍在探索阶段；另一方面，接入大模型后，对于由此产生的数据安全风险、伦理隐患和法律合规问题，业界仍缺乏全面深入的认识和应对策略。

《2023中国数据智能市场研究及选型评估报告》的正式发布，聚焦行业内的领先产品与解决方案，深入分析其功能特性、应用场景及实际效果，帮助企业用户更好地识别和选择适合自身需求的数据智能工具和服务，从而在数字化转型道路上少走弯路，实现快速且稳健的发展，推动我国企业全面拥抱数字化未来具有重要的指导意义和积极的促进作用。