2023爱分析·数据智能厂商全景报告总结
主要内容概览：
研究范围定义：
- 数据智能转型：强调数据驱动的分析与决策已成为企业数字化转型的核心目标，尤其在数据来源多元化、数据体量激增的背景下，企业对数据的应用深度和敏捷性提出了更高要求。
- 业务价值导向：企业数据能力建设的核心逻辑转向以业务价值为核心，旨在通过高效的数据协作与赋能，优化业务流程，提升决策效率。
- 市场分化与聚焦：市场上的数据平台解决方案更趋专业化，针对特定业务场景和需求，如风控、营销、工业、物联网等，提供针对性更强的解决方案。
市场洞察：
- 数据资产入表：国家政策推动数据要素价值释放，央国企需率先推动数据资产入表，加快数据要素市场化进程。
- 大模型应用：大模型变革数据分析范式，降低管理层和业务人员的用数门槛，增加数据消费用户规模。
- 指标平台：指标平台作为企业数据分析的关键组成部分，支撑数字化经营，通过优化指标体系和数据运营，释放数据价值。
厂商全景地图：
- 数据智能市场划分为数据基础设施和应用解决方案两大部分，涵盖数据采集、存储、计算、管理、分析等技术栈和垂直行业解决方案。
市场分析与厂商评估：
- 数据中台：聚焦于提供统一的数据管理和服务，解决数据孤岛问题，提高数据开发效率，构建高质量数据资产，并确保数据安全。
- 代表厂商评估：以微品致远为例，强调其一站式数据中台PaaS产品的功能完善性、易用性，以及在多行业领域的应用案例和集成数据中台、技术中台的能力，支持业务敏捷开发。
关键点提炼：
- 数据智能转型：企业转向以业务价值为核心的数据能力建设，市场解决方案更聚焦于特定业务场景。
- 政策推动：国家政策加速数据要素价值释放，央国企需先行推动数据资产入表，促进数据要素市场化。
- 技术创新：大模型变革数据分析范式，提升数据使用效率，增加数据价值。
- 指标平台：作为企业数字化经营的核心，支持高质量的决策和创新。
- 厂商评估：重点关注厂商在数据中台领域的技术栈完整性、易用性、行业应用经验和集成能力，以微品致远为例展示了其在一站式数据中台PaaS产品的优势。
