2018年-数据局_talkingdata：2018数据智能生态报告_25页_2mb

2018数据智能生态报告总结

核心内容概述

本报告探讨了数据智能（Data Intelligence）在2018年的发展现状、趋势及应对策略。数据智能作为大数据与人工智能的融合，旨在通过智能算法和信息处理技术，实现海量数据条件下的深度洞察与决策智能化。报告指出，数据智能平台（数据中台）是推动数据智能落地的关键技术载体，它不仅连接和治理数据，还能提供模型、算法、工具等支持，帮助企业实现从“看现在”到“看未来”的转变。

主要观点

• 数据智能的定义：数据智能是基于大数据引擎，结合大规模机器学习与深度学习，从海量数据中提取价值，实现预测与决策智能化。
• 数据智能的价值：数据智能平台通过提升资源配置效率和降低数据处理成本，放大数据与人类智慧的协同效应，推动经济价值增长。
• 数据智能的经济学本质：数据智能的核心在于“决策”，其价值在于提升决策效率与稳定性，降低不确定性。
• 数据智能平台的关键能力：包括连接、共享、安全、管理、科学与工程六大能力，这些能力共同支撑平台的价值创造。
• 数据智能的发展阶段：从技术雏形到数据智能时代，经历了四个阶段，其中数据智能平台的出现标志着行业的成熟。
• 数据智能平台的定位：数据智能平台不仅是技术工具的集合，更是数据、模型、算法、服务的整合平台，具有生态赋能和行业渗透的双重能力。

关键信息

数据智能市场现状

• 市场规模：2017年全球大数据产业规模为1508亿美元，中国大数据产业规模约为2万亿元人民币，预计到2020年将增长至5万亿元。
• 数据智能平台市场：预计到2020年，中国数据智能平台市场规模将达万亿级别。
• 主要玩家：包括数据源企业、数据交易企业、MI（市场智能）公司、SaaS企业、数据产品公司、解决方案提供商、数据智能平台/数据中台企业等。

数据智能平台 / 数据中台的核心价值

• 提高资源配置效率：通过平台整合数据生命周期各环节，提升数据价值的集中度。
• 降低数据处理成本：提供统一的数据处理能力，减少重复投入和内耗。
• 推动行业生态建设：数据智能平台成为连接数据供给与需求的关键枢纽，推动形成数据闭环生态。

数据智能平台 / 数据中台的典型特点

• 开放共享：数据智能平台强调数据与知识的共享，同时保障数据安全与隐私。
• 多能力集成：平台需具备连接、治理、分析、建模、工程等多维度能力。
• 生态协同：数据智能平台通过与合作伙伴的协同，形成跨行业、跨场景的数据智能解决方案。

数据智能市场面临的痛点

1. 业务管理者缺乏构建数据业务的能力
2. 数据人才短缺：数据科学与工程人才供需失衡，行业知识与技能复合型人才稀缺。
3. 数据与商业场景割裂：数据企业对行业理解不足，难以形成有效的决策闭环。
4. 数据闭环小而封闭：数据应用范围有限，无法形成广泛的商业价值。
5. 政策与合规限制：数据流通受法律法规限制，缺乏统一的数据交易标准。

数据智能平台 / 数据中台的速赢策略

数据智能的发展趋势

1. 生态化：数据智能平台将打通数据全价值链，形成端到端闭环生态。
2. 开源化：开源技术加速行业发展，提高技术普及与应用效率。
3. 组织结构创新：企业需优化组织结构，加强数据治理，提升资源配置效率。
4. 行业应用深化：数据智能在营销、金融、新零售、智慧城市、医疗、工业、农业等领域逐步落地，但仍需市场教育与生态建设。

客户企业的应对策略

• 大型企业：应构建内部数据智能平台，提升决策效率与自动化能力。
• 中小型企业：应借助外部平台，避免重复建设，提升数据智能应用效率。

利益相关者应对策略

• 硬件与软件服务商：需加强计算能力与硬件集成，提供专用设备与解决方案。
• 科研机构：应推动数据智能技术与产业结合，提升非结构化数据处理能力。
• 行业监管部门与自治联盟：应完善数据安全与合规标准，推动数据开放与合作，促进生态健康发展。

作者与参与人员

• 杨慧：现任TalkingData CEO助理、腾云大学执行校长，研究方向为战略管理与公司治理。
• 车品觉：红杉中国专家合伙人，积极推动香港成为大数据试点城市。
• 崔晓波：TalkingData创始人兼CEO，致力于推动数据驱动转型。
• 赵国栋：最早提出“数据资产”概念，发起中关村大数据产业联盟，推动行业标准制定。

总结

数据智能作为数字经济的重要组成部分，正在重塑企业的决策方式与商业逻辑。数据智能平台/数据中台成为实现这一变革的核心工具，其发展依赖于技术、人才、生态与政策的协同推进。未来，数据智能将向生态化和开源化方向发展，推动各行业实现智能化转型，形成新的价值创造模式。