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中国数据智能行业报告（2019年5月）总结

核心内容

本报告分析了中国数据智能行业的发展现状、趋势及关键企业案例，指出数据智能行业正处于从数据监测、数据采集向业务智能化转型的关键阶段。随着企业数字化转型的推进，数据中台和业务中台成为数据智能公司发展的核心支撑。

主要观点

1. 数据智能公司的机会在于业务中台

• 企业数字化转型推动数据与业务融合，促使数据中台向业务中台演进。
• 单场景的数据中台将逐步与业务中台融合，数据智能公司需关注业务中台的发展机会。
• 业务中台具备更强的场景理解能力，能通过业务属性实现更高效的技术赋能和商业模式创新。

2. 业务中台带来商业模式创新

• 从技术赋能向合作分成转变，合作分成模式将提升数据智能公司的天花板。
• 合作分成模式需要企业具备成效可量化和业务运营能力。
• 通过深入业务场景，数据智能公司可获得更高的商业价值和客户粘性。

3. 场景争夺成为主旋律

• 场景价值提升，数据智能的竞争核心从“数据”转向“场景”。
• 数据服务需与具体业务场景结合，形成闭环，从而提升数据的商业价值。
• 头部客户资源是构建场景壁垒的重要因素，数据智能公司需优先服务头部客户以积累行业Know-how。

4. 跨场景需寻找数据洼地

• 数据智能公司应选择基础设施薄弱、竞争格局分散的场景进行拓展。
• 技术能力强、具备独特数据资源的公司更容易实现跨场景发展。
• 投资并购是跨场景的快捷方式，可快速获取场景经验和客户资源。

5. 三大应用场景相对成熟

• 金融、品牌营销、政务三大领域数据智能相对成熟，具有较大的商业应用潜力。
• 零售、医疗等行业仍处于早期发展阶段，数据智能应用尚不成熟。

关键信息

金融行业

• 数据智能在金融领域已实现信贷全流程覆盖，包括营销、风控、贷中监控、贷后催收。
• 新颜科技通过智能雷达帮助某互金平台降低坏账率，提升业务规模和毛利。
• 金融行业IT投入高，数据标准化程度高，具备较强的基础设施。

品牌营销

• 大数据最早落地于品牌营销，实现广告业务的自动化和个性化。
• HyperS宏路数据为某快时尚品牌构建数据中台，实现精准获客与营销转化。
• 品牌营销已进入业务重塑阶段，数据驱动成为主流。

政务领域

• 政务信息化投入大，数据资产化进展迅速，政府云化率超过70%。
• 集奥聚合为某人社厅提供智能语音平台，提升服务效率和质量。
• 政务领域数据应用仍处于洞察阶段，未来有较大发展空间。

零售行业

• 尽管零售信息化程度较低，但其是最早拥抱数据智能的行业之一。
• 互道为绫致集团等企业提供智慧中台解决方案，实现全渠道整合和会员管理。
• 零售行业在人、货、场的融合方面进展显著，未来将更多依赖数据驱动。

医疗行业

• 医疗行业信息化程度高，但数据资产化进展缓慢，非结构化数据较多。
• 数据智能在医疗领域仍处于探索阶段，需进一步融合技术与业务场景。

行业图谱

• 数据智能由中台（技术中台、数据中台、业务中台）和行业应用两部分构成。
• 技术中台具备通用性，能够支持多个行业；而业务中台与场景深度绑定，难以跨行业。

未来趋势

• 数据智能将从业务决策迈向业务重塑，人机协同将成为主流。
• 数据中台将呈现寡头格局，技术中台和数据中台是数据智能公司发展的基础。
• 数据智能公司需不断积累行业Know-how，提升业务场景理解能力。

结语

大数据行业已进入数据智能阶段，数据正在重塑企业的业务流程。未来，数据智能公司将更加注重场景价值，通过构建业务中台提升商业模式创新能力和竞争壁垒。行业将向人机协同和智能化运营方向发展，数据智能的潜力巨大，但竞争也将更加激烈。

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