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报告摘要

中国数据即服务生态图谱2016总结

核心内容

中国数据即服务（DaaS）市场在2016年已形成较为完整的生态体系，涵盖数据资源服务、应用性能管理（APM）、用户行为分析、精准数据营销、深度链接服务、BI服务及技术服务等多个细分领域。数据即服务是指通过在线方式提供数据资源和数据能力，以驱动企业业务发展。随着数据成为重要的生产要素，市场对数据服务的需求日益增长，厂商需积极布局金融等显性买方市场，并关注人工智能技术的发展趋势。

主要观点

数据资源服务商
- 关键成功要素：短期注重海量数据抓取与企业数据源连接，长期需关注非结构化数据处理和数据安全。
- 重要观点：数据加工需场景化，业务落地需可持续盈利的商业模式和执行力。
应用性能管理服务商
- 关键成功要素：需具备数据搜集、处理、全站溯源能力，注重用户体验与顾问衔接。
- 重要观点：优秀APM厂商需领先对手至少两个迭代，以技术为核心竞争力。
用户行为分析服务商
- 关键成功要素：需统一计算标准，了解企业成长方法论，基于行业场景打磨产品。
- 重要观点：建立长期壁垒，提升数据采集、清洗、建模、可视化等环节的技术复杂度，关注人工智能和机器学习能力。
精准数据营销服务商
- 关键成功要素：需完善数据管理体系，具备广告投放、归因分析等能力。
- 重要观点：数据经验和资源积累是关键，需精准识别行业需求人群和行为人群。
深度链接服务提供商
- 关键成功要素：需达到毫秒级性能，熟悉产品完整环节，解决跨系统活跃问题。
- 重要观点：服务稳定性至关重要，需规避刷量问题，完善服务体系。
BI服务商
- 关键成功要素：需从软件交付转向数据交付，提前布局AI驱动业务。
- 重要观点：2017年早期BI厂商易同质化，需注重转型。
技术服务提供商
- 关键成功要素：需加强统计学技能，培养复合型人才，融入开源架构。
- 重要观点：平台级厂商需关注技术路线选择，而非仅市场战术。
行业化服务商
- 关键成功要素：需与具体行业或上下游产业结合，打造数据应用生态系统。
- 重要观点：需贴合国家政策导向，如“一带一路”、“供给侧改革”等，紧跟前沿趋势。

关键信息

数据即服务定义：通过在线方式提供数据资源和能力，以驱动企业业务发展。
市场趋势：数据正在成为生产要素，影响传统行业，推动厂商向AI转型。
厂商名录：附录中列出多个数据即服务厂商，涵盖A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N、O、P、Q、R、S、T、U、V、W、X、Y、Z等字母开头的公司，如聚合数据、数据堂、YOUEDATA、博睿、XNet、ACSNC、听云、云智慧、CubeAD、品友互动、瀚思、思科技、帆软软件、Qlik等。