中國數據智能市場(chǎng)生態(tài)圖譜V5.0正式發(fā)布
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大數據市場(chǎng)正在穩步前進(jìn)，生成式AI已成為廠(chǎng)商服務(wù)的重點(diǎn)方向，其發(fā)展離不開(kāi)數據底座建設和數據工程管理，反過(guò)來(lái)AI也會(huì )幫助開(kāi)發(fā)運維人員、業(yè)務(wù)人員和管理層更好地使用、查詢(xún)數據。IDC調研數據顯示，在生成式AI的驅動(dòng)下，未來(lái)5年企業(yè)在數據管理和數據分析基礎設施建設的投資增長(cháng)率將分別達到8.7%和9.2%。IDC于近日發(fā)布了《數據智能市場(chǎng)趨勢分析》（Doc#CHC51598824，2024年7月），繪制了中國數據智能市場(chǎng)生態(tài)圖譜V5.0和核心技術(shù)趨勢圖V2.0，以供市場(chǎng)參考。
本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/202408/461595.htmIDC預測，全球2024年將生成159.2ZB的數據，中國占24.2%，將生成38.6ZB數據，未來(lái)5年CAGR達到25.7%，僅次于北美地區。數據量的快速增長(cháng)以及數據流動(dòng)性的加快使得用戶(hù)必須考慮其他解決方案來(lái)管理數據。
生成式AI的出現為數據服務(wù)帶來(lái)了新的機會(huì )，包括合成數據、向量數據庫、更快的檢索和查詢(xún)、GBI、智能決策、知識庫等，智能問(wèn)答、問(wèn)數、數字人、元數據補齊等容錯率更高的場(chǎng)景率先落地，預計下半年以Gen AI需求帶動(dòng)的項目將有明顯增長(cháng)，且會(huì )更多選擇整體解決方案對外采購和依據項目需求的混合開(kāi)發(fā)。
數據智能基礎支撐層包括數據采集、數據集成、智算服務(wù)，數據湖成為終端用戶(hù)采購重點(diǎn)，無(wú)論政府還是企業(yè)，都在積極升級底層大數據中心，同時(shí)總部與分部之間也存在建立總湖和區域湖的需求。同時(shí)由于數據的多樣性以及業(yè)務(wù)復雜性，廠(chǎng)商在提供解決方案時(shí)往往需要搭配多種數據格式，但也會(huì )導致數據的多次復制且難以追溯源頭，數據權限的打通在實(shí)際業(yè)務(wù)落地中通常無(wú)法實(shí)現，因此企業(yè)更多設置規則來(lái)規范管理。
數據管理和智能開(kāi)發(fā)服務(wù)層包括數據管理與分析、GBI、指標分析、Agent開(kāi)發(fā)、知識庫、數據資產(chǎn)化，數據與管理分析市場(chǎng)仍保持了較高速增長(cháng)，但對于數據的開(kāi)發(fā)、數據關(guān)系和價(jià)值挖掘并沒(méi)有發(fā)現更好的手段，各技術(shù)供應商提供的算法和能力驅動(dòng)。IDC認為，廠(chǎng)商想要突出差異化優(yōu)勢的關(guān)鍵在于利用大模型技術(shù)來(lái)自主挖掘存儲數據之間的關(guān)系，一方面需要利用數據虛擬化來(lái)獲取多源數據；另一方面也需利用知識庫、算法來(lái)實(shí)現主動(dòng)數據分析。
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)供應商可以提供專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景大模型、算力優(yōu)勢、知識庫，平臺工具完整性和自動(dòng)化水平并非核心競爭力。
行業(yè)應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)需求的持續迭代升級，對規模節點(diǎn)的擴大、對數據中臺和開(kāi)發(fā)平臺的升級，以及對生成式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和替換。通常來(lái)看，大數據廠(chǎng)商的客戶(hù)訂單持續周期在3到5年，由數據底座逐漸豐富到上層各種平臺能力，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)的數據管理和智能決策需求。
數據要素政策推動(dòng)今年區塊鏈、隱私計算、數據交割、流通平臺需求明顯增長(cháng)，目前來(lái)看，各個(gè)廠(chǎng)商在數據安全、權限管理方面的技術(shù)差距相差不大，目前也不太需要更前沿、更復雜的安全技術(shù)，更多的需要在數據標識、身份認證和安全流通上。
IDC給技術(shù)買(mǎi)家的建議：
● 盡快更新技術(shù)架構。目前來(lái)看，生成式AI不會(huì )對傳統IT架構產(chǎn)生完全顛覆的影響，但需要重點(diǎn)圍繞多模態(tài)數據管理、數據節點(diǎn)擴容、知識圖譜/知識庫、向量數據庫等模塊進(jìn)行產(chǎn)品升級，同時(shí)確保數據可以在各數據存儲和平臺間自由的流動(dòng)并保證數據一致性，利用數據虛擬化、區塊鏈等減少數據的多次復制、追蹤數據鏈路，這將為后續數據治理和資產(chǎn)管理產(chǎn)生重要作用。
● 做好數據治理與資產(chǎn)管理。傳統的數據中臺已經(jīng)無(wú)法產(chǎn)生更多新的價(jià)值，而是更需要去發(fā)現數據之間的關(guān)系，并將數據與能帶來(lái)的業(yè)務(wù)價(jià)值連通起來(lái)，確定分析數據的目的和最終效果。當前不要直接預想數據資產(chǎn)帶來(lái)的流動(dòng)和價(jià)值收益，而是先將業(yè)務(wù)數據管理起來(lái)，連通業(yè)務(wù)、開(kāi)發(fā)、財務(wù)、銷(xiāo)售、人力和日常工作數據，這些數據的連接將直接會(huì )為企業(yè)帶來(lái)意想不到的洞察，對于后續資產(chǎn)的對外供給，整體市場(chǎng)還在前沿探索階段。
● 選擇升級更易落地的應用場(chǎng)景。各技術(shù)供應商在以低價(jià)來(lái)推銷(xiāo)自己的內容生成、知識庫、代碼生成等產(chǎn)品，盡管現在GenAI技術(shù)還不能完全代替人類(lèi)，但更早選擇GenAI應用落地的廠(chǎng)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)應該盡快確定預算，進(jìn)行POC測試，來(lái)與廠(chǎng)商共同探索可落地的場(chǎng)景，明顯現在各廠(chǎng)商在積極的免費的提供咨詢(xún)服務(wù)。
分析師觀(guān)點(diǎn)
IDC中國新興科技研究組高級分析師李浩然表示， 數據智能市場(chǎng)在快速變化，盡管Gen AI并未重塑IT架構，但涌現出的更多工具和專(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，但也需要注意數據在多平臺之間的流動(dòng)、共享和追蹤，并充分利用圖技術(shù)、Data Fabric、知識工程、數據工程來(lái)從市場(chǎng)上脫穎而出。
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