2023中国数据云市场研究报告

2023中国数据云市场研究报告 赛迪顾问股份有限公司 2023年11月 目录 一、研究背景1 （一）数据要素市场化加速推进1 （二）云数一体化成为重要趋势2 （三）业内各类厂商陆续推出数据云2 二、数据云的内涵和特点4 （一）数据云概念4 （二）数据云价值5 1.聚焦数据流通链路5 2.实现云数智有效融合5 3.加速数据管理和处理技术变革6 4.构建新型数字基础设施7 三、数据云市场发展现状8 （一）市场规模8 （二）市场竞争态势9 （三）主力厂商表现及评价10 1.浪潮云10 2.中国电子云11 3.星环科技12 四、数据云市场发展趋势12 （一）驱动因素12 1.千行百业上云用数需求驱动数据云市场发展12 2.政策推进数据价值释放，推动数据云市场发展13 3.信息技术持续融合应用助力数据云市场发展14 （二）发展趋势15 1.持续提升安全可信水平仍是数据云发展的重点方向15 2.有效赋能具体应用场景将是数据云发展的价值体现16 3.数据云创新发展进一步助力厂商重塑市场竞争优势17 五、赛迪建议18 （一）对厂商18 1.高度重视数据安全和隐私保护18 2.关注前沿技术实现降�增效18 （二）对用户19 1.结合业务场景分阶段推动数据上云19 2.深化数据云赋能政企用户业务创新19 一、研究背景 （一）数据要素市场化加速推进 近年来，随着数据规模的爆发式增长，用户对于数据驱动业务增长的需求日益增强，生成式AI大模型的不断迭代也引发了用户对海量优质数据资源的需求，使得数据要素的价值日益显现。数据要素市场化是将数据作为一种生产要素，通过市场机制进行交易、流通和配置。数据要素市场化能够将数据的价值释放出来，并促进数据在各个领域的广泛应用。通过市场化的方式，数据的价值得以在生产和交易中实现，从而极大地促进了数据驱动的经济和社会发展，并提高了数据在各个行业中的利用效率和效益。为了进一步推进数据要素市场化建设，国家相继出台一系列政策完善相关顶层设计。2022年4月，中共中央、国务院发布《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。2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出推进实施公共数据确权授权机制。2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产入表对于数据要素市场的发展具有里程碑式的意义。 （二）云数一体化成为重要趋势 随着数据要素市场的加速建设，云计算作为各行各业数字化转型的底层基础设施正向如何更好支撑上层应用、助力释放数据要素价值方向演进。云计算为数据的全生命周期治理提供可扩展的计算资源、存储空间等基础设施，容器、Serverless、微服务、DevOps等云原生技术的成熟，推动个性化场景应用和通用功能解耦，为数据应用的云化到云原生化提供技术支撑。技术的持续创新开辟了大数据处理任务从开发到交付过程的轻量化实现方式，以API接口的方式为用户提供按需调用服务，简化运维，提升部署的敏捷性。在此背景下，各大云厂商聚焦数据全生命周期治理，相继开发基于云底座的数据相关产品，持续推动云计算与大数据技术的深度融合，云数一体化发展成为重要趋势。 （三）业内各类厂商陆续推出数据云 随着云数一体化发展成为重要趋势，数据云产品应运而生。数字时代数据规模爆发式增长，为应对企业对数据驱动业务增长的迫切需求，业内各类厂商陆续推出数据云产品。数据云产品旨在实现数据要素的价值最大化，聚焦数据要素的全生命周期，通 过云服务的模式，提供高度弹性和可伸缩的基础设施和服务，以应对不断变化的业务需求的挑战。 2018年5月，星环科技发布星环大数据云平台TranswarpDataCloud，为企业提供高效的基础技术平台，实现自动化的数据生态构建。2022年6月，奇点云发布数据云平台DataSimba，提供数据集成、研发、运维、服务和治理为核心的服务。2023年3月，浪潮云发布浪潮数据云业务战略，以数据为核心，从新要素、新产品、新模式出发，提供支撑可信数据空间的分布式数据基础设施服务。2023年4月，中国电子云发布CeaInsight智能数据云，将云原生与数据原生有机结合，提供跨云的一站式数据能力与数据资源供给和服务共创的解决方案。此外，Snowflake的数据云平台采用云原生架构和分布式系统设计，探索、共享和释放数据价值。谷歌云的BigQuery作为一项全托管云服务，为用户提供面向海量数据的的实时分析和预测服务。Cloudera的数据云产品CDP凭借开放式的混合数据架构，利用跨碎片化的IT环境连接数据来支持数据驱动的决策和预测任务。 表1部分数据云产品列表 区域 厂商 数据云产品 时间 国外 Snowflake 数据云平台 - 谷歌云 数据云（BigQuery） - Cloudera 数据云平台CDP - 国内 星环科技 数据云平台TranswarpDataCloud 2018年5月 奇点云 数据云平台DataSimba 2022年6月 浪潮云 数据云IBP 2023年3月 中国电子云 CeaInsight智能数据云 2023年4月 二、数据云的内涵和特点 （一）数据云概念 目前，不同厂商对数据云有着各自的理解：Snowflake认为数据云可消除数据孤岛，支持企业系统间无缝地统一、分析、共享数据，甚至将数据货币化；Teradata称数据云是一个统一的数据管理系统，便于企业数据的再利用，强调数据的易用性；浪潮云认为数据云是在算力基础设施上建立的，面向数据资源的云服务支撑体系，是现实数据空间在物理隔离、安全可信的云上构建的新型基础设施。中国电子云认为数据云应具备跨云算力调度、跨云跨库融合分析、数据空间安全计算、智能数据治理等能力。 赛迪顾问认为数据云是面向数据要素流通的云计算支撑体 系，通过搭建一致的底层技术架构、完善的数据治理体系、安全可信的数据空间，实现数据从采集、存储、计算、分析、流通、应用全链路安全流通和数据应用智能化。 （二）数据云价值 1.聚焦数据流通链路 数据云聚焦数据全生命周期的流通链路，基于云原生基础设施，推动数据要素价值释放。数据采集环节，数据云通过集成人工智能、物联网、车联网等技术推进结构化和非结构化数据的标准化、自动化采集，确保数据的完整性、准确性和时效性。数据传输和存储环节，高速便捷的数据传输交换技术为用户提供快速、稳定的数据实时检索、访问服务，分布式数据库实现数据存储的高可靠性和弹性扩展。计算环节，高性能、可扩展的云主机和相关分布式云算力基础设施为数据云提供强大的算力支持。管理环节，数据云为数据标准制定、数据要素交易、数据治理等功能提供统一的平台，通过数据接口和开发平台推动数据要素的整合和共享，促进跨部门间的数据协作。应用环节，数据云通过嵌入数据加工、数据标注、模型训练和知识图谱等数据分析处理工具，为千行百业提供轻量化的数据分析平台，推动实现数据驱动的业务创新和增长。 2.实现云数智有效融合 数据云将大数据与云计算、人工智能技术深度融合，构建云平台上统一的数据治理底座，为用户提供“开箱即用”的数据服 务。一方面，云计算平台作为数据云的基础设施平台，为数据要素的全生命周期治理提供弹性可扩展的算力和存储资源，可以根据用户的数据规模及数据治理的复杂程度的变化及时调整基础设施资源的配置，确保对数据云进行高效和持续的管理。另一方面，数据云通过有效融合人工智能技术，赋能数据要素的加工、标注、可视化、模型训练预测等数据分析任务，降低数据分析门槛，为用户提供便捷高效的数据服务，这进一步推动数据要素价值释放，助力企业实现数据驱动型发展。 3.加速数据管理和处理技术变革 数据云通过构建一体化的数据资源管理体系，搭建数据质量管理平台，为数据的统一化、标准化管理提供支撑，保障数据的完整性、一致性、准确性和实时性。数据云支撑并行计算、跨模计算、实时计算等创新和发展。通过并行计算、批量计算解决数据容量过大难以处理问题，在有限资源下实现大数据复杂计算，保障数据及时有效处理；通过跨模计算实现结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的高效统一计算；通过实时预测算法设计、高性能实时大数据处理系统、实时数仓等能够及时快速处理高速变化的数据。 作为数据处理的核心能力，数据研发运营一体化DataOps围绕云原生、敏捷智能化、多云能力等方向重构了现代数据技术栈，涵盖了现代数据处理的整个生命周期。DataOps支持业务运营的敏捷性，能够快速满足数据从生产到消费过程中不断增长和变化的需求，同时支持数据存储的可移植性和技术运营敏捷性，能够跨本地、云、多云和混合数据生态系统中的多个平台快速重新部署数据通道。为了支持DataOps运行，数据云实现了CI/CD（持续集成/持续交付）、容器化、存算分离、多分析引擎、多云数据管理等一系列处理技术的变革。 4.构建新型数字基础设施 数据云作为能满足云数一体化发展、数据要素市场化要求的新一代数字基础设施，是在算力基础设施上建立的，面向数据资源的云服务支撑体系，围绕数据全生命周期，构建起数据安全可 信流通的新型数据基础设施。一是数据云以云计算为基础、以数 据为核心、有效融合了“人工智能+区块链+物联网+机器学习+智能决策等数字技术，围绕数据价值链与流通，构建边缘计算平台、 分布式数据中心、云原生算力平台、隐私计算平台、区块链平台等一体化可信数据要素流通基础设施。二是数据云通过打造数据空间，可以实现数据开放共享和可信流通，其基于“可用不可见、 可控可计量”的应用模式，为数据要素市场化提供了安全可信的实现路径。三是数据云服务商为了构建数据云底座，需要打造云原生技术体系，例如容器化、自动化部署和扩展、微服务架构、 自动故障转移、自我修复等，目的是为云上数据处理提供更加高效、稳定、灵活的基础设施支持。 三、数据云市场发展现状 （一）市场规模 本研究报告的数据云市场主要包含以云软件产品、云服务的形态为用户提供的一体化的数据采集、数据存储、数据计算、数据流通、数据治理体系、数据安全体系的软件产品和服务。虽然国内部分厂商近两年才发布以“数据云”命名的产品和服务，甚至有些厂商至今没有发布，但是很多厂商早已拥有“数据云”特征与性能的产品和服务。随着近年来用户对数据价值挖掘的认识和需求不断提升，2020-2022年中国数据云市场规模快速增长，同比增长率逐步提高，其中2022年中国数据云市场规模为182.7 亿元，同比增长率为34.3% 图12020-2022年中国数据云市场规模与增长 182.7 136.0 104.8 27.1% 29.8%34.3% 202020212022202020212022 销售额（亿元） 同比增长（%） 数据来源：赛迪顾问2023，10 （二）市场竞争态势 目前发布数据云相关产品的厂商主要为两类：一是云服务商，凭借其云计算技术、行业用户的深厚积累，在云底座的基础上打造一体化数据治理能力，研发数据要素流通平台和解决方案；二是大数据服务商，基于自身数据库、数据管理、智能分析等技术积累和对大数据应用场景深入理解，逐步实现产品“云化”，打造服务上层数据应用的PaaS平台等云服务模式。 2023年中国数据云市场厂商竞争力象限分析图中，在领导者象限，浪潮云通过构建全链路数据流通安全可信空间来打造自身数据云优势；阿里云、腾讯云在数据中台、大数据分析技术有多年积累；华为云和天翼云在2023年分别推出数据要素相关的 解决方案和产品。中国电子云以跨云、融合、智能等为核心向行 业用户输出云数一体化服务，星环科技分别依托自身大数据平台能力向用户输出多款PaaS产品，两者均成为数据云市场主要的 挑战者。 图22023年中国数据云市场厂商竞争力象限分析图 数据来源：赛迪顾问2023，10 （三）主力厂商表现及评价 1.浪潮云 浪潮云从新要素、新产品、新模式三个方面出发，推出数据云产品并发布了数据云业务战略，致力于通过打造联合运营模式为百城千业提供支撑可信数据空间的分布式数据基础设施服务，为“数采