爱分析《中国数据智能行业报告》发布，重点都在这里-笔记百科

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对场景的争夺将成为大数据下半场的主旋律
经历近十年发展的大数据行业进入到下半场，数据智能成为行业新篇章，大数据正式进入到决策时期，数据驱动决策在越来越多场景落地。
在这一变革时点下，专注科技创新领域的研究机构爱分析基于过去数年对大数据行业的深度调研，发布了《中国数据智能行业报告》（点击查看报告全文，文末阅读原文处可下载报告）。
报告从数据智能行业图谱出发，重点剖析了数据中台的形成与未来趋势，指明数据智能公司的机会在于业务中台。同时，报告明确指出，对场景的争夺替代对数据的争夺，成为大数据下半场的主旋律，并阐明了具备什么特点的数据智能公司能够跨场景。
01
大数据行业进入决策时期
数据智能成为行业新篇章
整个大数据行业发展分为五个时期，即收集、监测、洞察、决策和重塑。五个时期对应着两大阶段，业务数据化和业务智能化，其中收集、监测和洞察是业务数据化阶段，决策和重塑是业务智能化阶段。
2019年，随着知识图谱、NLP技术的兴起，大数据进入到决策时期，正式进入业务智能化阶段，开启数据智能新篇章。
进入到业务智能化阶段，企业的业务模式由传统的流程驱动，向数据驱动转变。数据不再是业务系统的副产物，而是成为业务系统的核心资产。
随之而来，大数据行业呈现出多技术融合和中台形成的两大趋势，一方面单一技术很难支持企业客户的决策需求，另一方面，一站式技术能力、统一数据管理和快速开发业务成为越来越多企业的诉求，技术中台、数据中台和业务中台等各类中台逐步在企业内部形成。
一览群智作为多技术融合的典型案例入选本次报告，融合了NLP、OCR等多项技术，形成智能决策平台，基于平台开发了一站式技术解决方案，帮助国内大型银行大大提高了审单效率和准确度，降低了人员工作量。自动/半自动的审核使得单笔业务审核成本大大降低，提高了国结业务的竞争力和盈利能力。
企业数字化转型是数据智能核心驱动因素，连接用户和产品线上化的需求催生数据中台
企业数字化转型是驱动数据智能发展的核心因素，数字化转型的核心是连接，利用移动互联网、云计算、大数据、人工智能等技术，帮助企业实现企业内部各部门的连接、企业与用户的连接、企业与上下游供应商的连接，乃至未来企业与整个社会的连接。
现阶段，企业数字化转型仍处于初级阶段，重点是企业内部各部门连接和用户连接，因此，企业当前数字化建设重点是产品业务线上化和连接终端用户。企业必须基于数据驱动业务发展，利用数据更好地了解终端用户的需求，利用数据更好地优化产品与业务。
因此，企业必须建设统一的数据中台，汇聚多源数据，对数据进行资产化，实现内外部数据的整合，才能更加有效地支撑数字化转型的需求。
滴普科技作为推动企业客户数字化转型的典型案例入选本次报告。滴普科技的客户医美零售企业秀域数字化升级通过三个步骤来实现：第一阶段，会员营销数字化；第二阶段，产品服务数字化；第三阶段，业务孵化创新发展。
滴普科技的解决方案是以会员+产品为核心，不断沉淀客户和标准化产品服务的建设，通过客户、产品、需求场景的有机组合进行业务拓展与创新。帮助医美零售企业秀域实现整个数字化转型。
02
单场景数据中台
会逐步与业务中台融合
在发展初期，企业会存在很多针对单场景的数据中台，这些数据中台对企业的价值是将数据资产化，帮助企业探索数据价值。
随着这些单场景的数据中台逐步成熟，业务将逐步由数据驱动，数据不再是业务系统的副产物，而是业务系统的根基，因此，数据中台在越来越多融合业务场景需求后，会逐步发展成业务中台。
TalkingData作为数据中台的典型案例入选本次报告，TalkingData的中台战略包含构建数据中台、技术中台和业务中台，数据中台的本质是将数据资产化，技术中台的本质是将流程自动化，业务中台的本质是将应用场景化。
TalkingData与家电厂商形成战略联盟，基于家庭场景的数据中台正在融入更多家庭场景业务需求（例如家居、健康、养老、教育等大宗生活消费的获客、场景消费分期中数据的支持），形成垂直场景的数据产品（家庭画像、家庭白名单、家庭电子钱包等）。
03
垂直行业数据中台呈现马太效应，数据智能公司的机会在于业务中台
数据中台的能力最终由汇聚的数据种类和数量决定，数据中台支持的业务场景又会不断反馈数据到中台，因此数据中台具有很强的马太效应。
在垂直行业，核心企业的数据中台不仅会支持自身业务，同时会支持上下游供应商的业务，未来数据中台会呈现出寡头格局。
大部分数据智能公司的机会在于业务中台，搭建业务中台的价值决定数据智能公司的天花板。
04
业务中台带来商业模式创新，大数据下半场的核心是争夺场景
业务中台使得数据智能公司的商业模式能够从技术赋能向合作分成转变，合作分成意味着数据智能公司将从获取企业IT预算，转变成获取企业的业务预算，潜在市场规模会提升10倍，将大大提升数据智能公司的天花板。
合作分成有两大前提条件，成效可量化和运营能力。一方面，数据智能公司产生的效果必须可以量化，另一方面，数据智能公司必须具备运营能力，深入理解业务场景需求。
大数据的下半场争夺核心是场景。数据的价值降低，场景本身的价值提升。基于业务中台，实现场景内数据闭环，成为竞争的关键。
在争夺场景时，头部企业客户资源和业务中台成为构建场景壁垒的关键，服务头部客户能够持续获取有价值的场景经验，而业务中台能够大量沉淀场景经验。
05
数据智能在各应用场景发展不平衡，跨场景需要寻找数据洼地
爱分析综合考虑了基础设施成熟度和商业成熟度判断，金融、政务、品牌营销相对成熟，工业、农业相对处于早期。
数据智能公司在选择新的场景、考虑跨场景问题时，要选择数据基础设施较差、格局相对分散的数据洼地场景。这其中，技术能力强和具备独特数据资源的公司更容易跨场景。
新颜科技作为金融场景的典型公司案例入选本次报告，基于自身的数据中台能力，新颜科技形成智能雷达等产品，帮助互金平台平均坏账率最终降低至3%左右。同时随着风控水平的提升，该互金平台也同步增加了导流渠道，月均交易金额由1,500万稳步提升至近4,000万，月均毛利提升400%。
HyperS宏路数据作为品牌营销场景的典型公司入选本次报告，HyperS宏路数据为某品牌广告主搭建了数据中台，基于数据中台上的海量消费者数据，该品牌快速搭建完整的全景用户画像标签体系，深入洞察目标客群特征。
优惠券和促销活动是该品牌提升互动和转化的重要方式。基于数据中台里丰富的用户标签，该品牌能够按需快速挑选目标人群并根据业务场景分组，同时针对这些人群投放个性化优惠券。通过分析后续几天的购买数据，该品牌惊喜发现某几组人群的优惠券转化率为100%。
集奥聚合作为政务场景的典型公司案例入选本次报告，集奥聚合基于中台能力形成的智能语音分析产品，应用到某人社厅的服务热线场景，帮助某人社厅分流业务达30%，自助化服务率比原来提升3.5倍，节省约100人工的工作量，将整体ROI提升3-5倍。
互道作为零售场景的典型公司案例入选本次报告，互道将“实时海量数据中台”和“高并发在线业务中台”合二为一，形成企业级数据智能中台“源力DataForce”。基于此产品，成功打造了一套新一代的数据化实时零售系统。
绫致集团是互道服务的典型客户，基于智慧中台架构，互道为绫致提供了新一代智慧零售解决方案，助力绫致集团实现离散系统整合、全渠道数据整合、全渠道会员场景衔接等需求，拥抱新零售。
06
关于爱分析
爱分析ifenxi是一家专注于科技创新领域的研究机构，通过判断技术应用及行业发展趋势，以公司价值研究为内核，服务于企业决策者和机构投资者。爱分析重点关注技术和数据创新，以及由此带来的商业模式、行业与市场以及产业链变革机会，覆盖领域包括金融、企业服务、教育、汽车、零售、房产、医疗及工业等。
截至当前，爱分析已调研以上领域优质企业超过2500家，涵盖一、二级市场，并撰写超过百份榜单及行业报告，系统积累了各行业及公司研究方法和评价体系，建立起了广泛、专业的影响力。同时，爱分析已服务众多客户，包括各行业标杆公司、上市公司及主流一二级机构投资者。
注：点击左下角“阅读原文”，可下载完整版《爱分析·中国数据智能行业报告》。

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