中國(guó)數(shù)據(jù)智能市場(chǎng)生態(tài)圖譜V5.0正式發(fā)布
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大數(shù)據(jù)市場(chǎng)正在穩(wěn)步前進(jìn)，生成式AI已成為廠商服務(wù)的重點(diǎn)方向，其發(fā)展離不開(kāi)數(shù)據(jù)底座建設(shè)和數(shù)據(jù)工程管理，反過(guò)來(lái)AI也會(huì)幫助開(kāi)發(fā)運(yùn)維人員、業(yè)務(wù)人員和管理層更好地使用、查詢(xún)數(shù)據(jù)。IDC調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，在生成式AI的驅(qū)動(dòng)下，未來(lái)5年企業(yè)在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資增長(zhǎng)率將分別達(dá)到8.7%和9.2%。IDC于近日發(fā)布了《數(shù)據(jù)智能市場(chǎng)趨勢(shì)分析》（Doc#CHC51598824，2024年7月），繪制了中國(guó)數(shù)據(jù)智能市場(chǎng)生態(tài)圖譜V5.0和核心技術(shù)趨勢(shì)圖V2.0，以供市場(chǎng)參考。
本文引用地址：http://www.butianyuan.cn/article/202408/461595.htmIDC預(yù)測(cè)，全球2024年將生成159.2ZB的數(shù)據(jù)，中國(guó)占24.2%，將生成38.6ZB數(shù)據(jù)，未來(lái)5年CAGR達(dá)到25.7%，僅次于北美地區(qū)。數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)以及數(shù)據(jù)流動(dòng)性的加快使得用戶(hù)必須考慮其他解決方案來(lái)管理數(shù)據(jù)。
生成式AI的出現(xiàn)為數(shù)據(jù)服務(wù)帶來(lái)了新的機(jī)會(huì)，包括合成數(shù)據(jù)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、更快的檢索和查詢(xún)、GBI、智能決策、知識(shí)庫(kù)等，智能問(wèn)答、問(wèn)數(shù)、數(shù)字人、元數(shù)據(jù)補(bǔ)齊等容錯(cuò)率更高的場(chǎng)景率先落地，預(yù)計(jì)下半年以Gen AI需求帶動(dòng)的項(xiàng)目將有明顯增長(zhǎng)，且會(huì)更多選擇整體解決方案對(duì)外采購(gòu)和依據(jù)項(xiàng)目需求的混合開(kāi)發(fā)。
數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)支撐層包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、智算服務(wù)，數(shù)據(jù)湖成為終端用戶(hù)采購(gòu)重點(diǎn)，無(wú)論政府還是企業(yè)，都在積極升級(jí)底層大數(shù)據(jù)中心，同時(shí)總部與分部之間也存在建立總湖和區(qū)域湖的需求。同時(shí)由于數(shù)據(jù)的多樣性以及業(yè)務(wù)復(fù)雜性，廠商在提供解決方案時(shí)往往需要搭配多種數(shù)據(jù)格式，但也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的多次復(fù)制且難以追溯源頭，數(shù)據(jù)權(quán)限的打通在實(shí)際業(yè)務(wù)落地中通常無(wú)法實(shí)現(xiàn)，因此企業(yè)更多設(shè)置規(guī)則來(lái)規(guī)范管理。
數(shù)據(jù)管理和智能開(kāi)發(fā)服務(wù)層包括數(shù)據(jù)管理與分析、GBI、指標(biāo)分析、Agent開(kāi)發(fā)、知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，數(shù)據(jù)與管理分析市場(chǎng)仍保持了較高速增長(zhǎng)，但對(duì)于數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)關(guān)系和價(jià)值挖掘并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)更好的手段，各技術(shù)供應(yīng)商提供的算法和能力驅(qū)動(dòng)。IDC認(rèn)為，廠商想要突出差異化優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵在于利用大模型技術(shù)來(lái)自主挖掘存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，一方面需要利用數(shù)據(jù)虛擬化來(lái)獲取多源數(shù)據(jù)；另一方面也需利用知識(shí)庫(kù)、算法來(lái)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)數(shù)據(jù)分析。
同時(shí)封裝開(kāi)源、通用大模型無(wú)法獲得更多客戶(hù)認(rèn)可，也無(wú)法帶來(lái)實(shí)際效益，Agent智能體開(kāi)發(fā)核心價(jià)值點(diǎn)在于技術(shù)供應(yīng)商可以提供專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景大模型、算力優(yōu)勢(shì)、知識(shí)庫(kù)，平臺(tái)工具完整性和自動(dòng)化水平并非核心競(jìng)爭(zhēng)力。
行業(yè)應(yīng)用層仍主要集中在政府、金融、通信、工業(yè)、營(yíng)銷(xiāo)等方向，一方面需求來(lái)自于終端用戶(hù)需求的持續(xù)迭代升級(jí)，對(duì)規(guī)模節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)大、對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)和開(kāi)發(fā)平臺(tái)的升級(jí)，以及對(duì)生成式AI服務(wù)的探索和提前布局，另一方面需求來(lái)自于中小型客戶(hù)的整體解決方案的采購(gòu)和替換。通常來(lái)看，大數(shù)據(jù)廠商的客戶(hù)訂單持續(xù)周期在3到5年，由數(shù)據(jù)底座逐漸豐富到上層各種平臺(tái)能力，因此新客戶(hù)的挖掘往往更加困難。同時(shí)，IDC注意到汽車(chē)、自動(dòng)駕駛方向今年也將會(huì)有更多需求，業(yè)務(wù)需求正在逐漸興起，主要來(lái)源于政策和市場(chǎng)的帶動(dòng)，以及自動(dòng)駕駛、輔助駕駛帶來(lái)的數(shù)據(jù)管理和智能決策需求。
數(shù)據(jù)要素政策推動(dòng)今年區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算、數(shù)據(jù)交割、流通平臺(tái)需求明顯增長(zhǎng)，目前來(lái)看，各個(gè)廠商在數(shù)據(jù)安全、權(quán)限管理方面的技術(shù)差距相差不大，目前也不太需要更前沿、更復(fù)雜的安全技術(shù)，更多的需要在數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)、身份認(rèn)證和安全流通上。
IDC給技術(shù)買(mǎi)家的建議：
● 盡快更新技術(shù)架構(gòu)。目前來(lái)看，生成式AI不會(huì)對(duì)傳統(tǒng)IT架構(gòu)產(chǎn)生完全顛覆的影響，但需要重點(diǎn)圍繞多模態(tài)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容、知識(shí)圖譜/知識(shí)庫(kù)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)等模塊進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)，同時(shí)確保數(shù)據(jù)可以在各數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和平臺(tái)間自由的流動(dòng)并保證數(shù)據(jù)一致性，利用數(shù)據(jù)虛擬化、區(qū)塊鏈等減少數(shù)據(jù)的多次復(fù)制、追蹤數(shù)據(jù)鏈路，這將為后續(xù)數(shù)據(jù)治理和資產(chǎn)管理產(chǎn)生重要作用。
● 做好數(shù)據(jù)治理與資產(chǎn)管理。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)已經(jīng)無(wú)法產(chǎn)生更多新的價(jià)值，而是更需要去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并將數(shù)據(jù)與能帶來(lái)的業(yè)務(wù)價(jià)值連通起來(lái)，確定分析數(shù)據(jù)的目的和最終效果。當(dāng)前不要直接預(yù)想數(shù)據(jù)資產(chǎn)帶來(lái)的流動(dòng)和價(jià)值收益，而是先將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理起來(lái)，連通業(yè)務(wù)、開(kāi)發(fā)、財(cái)務(wù)、銷(xiāo)售、人力和日常工作數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的連接將直接會(huì)為企業(yè)帶來(lái)意想不到的洞察，對(duì)于后續(xù)資產(chǎn)的對(duì)外供給，整體市場(chǎng)還在前沿探索階段。
● 選擇升級(jí)更易落地的應(yīng)用場(chǎng)景。各技術(shù)供應(yīng)商在以低價(jià)來(lái)推銷(xiāo)自己的內(nèi)容生成、知識(shí)庫(kù)、代碼生成等產(chǎn)品，盡管現(xiàn)在GenAI技術(shù)還不能完全代替人類(lèi)，但更早選擇GenAI應(yīng)用落地的廠商將在效率提升和成本降低上帶來(lái)明顯效果，因此終端用戶(hù)應(yīng)該盡快確定預(yù)算，進(jìn)行POC測(cè)試，來(lái)與廠商共同探索可落地的場(chǎng)景，明顯現(xiàn)在各廠商在積極的免費(fèi)的提供咨詢(xún)服務(wù)。
分析師觀點(diǎn)
IDC中國(guó)新興科技研究組高級(jí)分析師李浩然表示， 數(shù)據(jù)智能市場(chǎng)在快速變化，盡管Gen AI并未重塑IT架構(gòu)，但涌現(xiàn)出的更多工具和專(zhuān)業(yè)化能力，將使得CIO有更多選擇來(lái)組織、搭建專(zhuān)業(yè)智能底座，但也需要注意數(shù)據(jù)在多平臺(tái)之間的流動(dòng)、共享和追蹤，并充分利用圖技術(shù)、Data Fabric、知識(shí)工程、數(shù)據(jù)工程來(lái)從市場(chǎng)上脫穎而出。
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