2020数据智能厂商全景报告_98页_15mb

2020爱分析数据智能厂商全景报告总结

核心内容

随着企业数字化转型的深入，数据智能的应用成为企业实现业务赋能的关键。报告指出，数据智能正逐步从传统业务模式转向数据驱动模式，企业具备了对全量数据进行治理和挖掘的能力，同时数据应用正在走向平民化，一线业务人员和数据分析人员成为重要终端用户。

数据中台作为支撑数据智能应用的新基础设施，正在成为企业数字化转型的重要抓手。数据中台建设不仅需要技术组件，还需要顶层战略规划和组织变革支持，以实现数据整合、治理和业务价值变现。

此外，数据智能在不同行业的应用成熟度存在差异，金融、品牌营销和政务行业渗透率较高，而传统工业行业仍处于早期阶段，存在大量数据洼地。

主要观点

• 非结构化数据价值提升：企业对非结构化数据的处理能力逐渐增强，未来将更注重非结构化数据的架构优化与价值挖掘。
• 实时性需求增强：随着业务场景复杂度提升，企业对数据处理的实时性要求不断提高。
• 数据应用平民化：数据应用不再局限于IT部门和决策层，业务人员和数据分析师将成为主要用户，自助式工具将推动这一趋势。
• 数据中台生态化：数据中台不仅是企业内部的基础设施，也开始对外赋能，构建行业数字化生态。

关键信息

一、数据智能应用场景

1. 通用职能部门

   • IT部门：交易型数据管理、分析型数据管理、数据治理、数据分析与可视化、自助式AI建模、IT运维管理
   • 数据治理：统一数据标准，提升数据质量与安全性，支持数据资产运营和共享
   • 数据分析与可视化：支持业务人员进行自助分析，实现数据驱动决策
   • 自助式AI建模：通过自动化建模工具降低AI开发门槛，提升建模效率

2. 营销与销售部门

   • 智能营销与用户运营：整合用户数据，实现精准营销和用户转化
   • 用户洞察与标签体系：通过数据智能构建用户画像，提升营销效果

3. 消费品与零售

   • 智能营销：提升营销效率与精准度
   • 全渠道中台：实现线上线下融合，统一用户数据与管理
   • 供应链管理：优化库存、预测需求、提升生产效率

4. 金融

   • 银行：零售与对公业务营销与风控
   • 证券：基于数据智能的客户画像与业务决策支持
   • 保险：客户分层、精准营销、风险识别与控制

5. 政府与公共服务

   • 智慧政务：打破信息孤岛，提升数据治理能力
   • 环境治理：整合多源数据，提升环境监测与决策能力
   • 智慧安防：通过数据挖掘与分析，提升安全监管与案件侦破效率
   • 智慧园区：优化园区管理与服务，提升运营效率与安全性

6. 能源与工业

   • 智能制造：通过数据采集与分析，实现设备运维智能化、生产流程优化

二、数据智能厂商能力要求

• 技术能力：提供数据治理、数据中台、数据分析与可视化、自助式AI建模等核心技术组件。
• 行业理解：对特定行业有深入理解，能够结合业务场景提供定制化解决方案。
• 平台能力：支持企业构建统一的数据平台，实现数据整合与分析能力。
• 服务与咨询：具备数据治理咨询、数据资产运营体系搭建等服务能力。

三、代表厂商及主要服务场景

建议与趋势

• 数据中台建设是企业数据智能应用的关键，需自上而下推进，与组织变革协同。
• 企业应优先选择具有明确业务场景落地经验的厂商，以快速验证数据应用价值。
• 数据治理应成为企业数字化转型的重要环节，提升数据质量与统一性。
• 未来数据智能将加速渗透传统行业，推动其智能化转型，特别是在金融、政务、零售等领域的应用将更加广泛和深入。