中国数据智能行业报告-爱分析-2019.5-61页_1mb

中国数据智能行业报告总结

核心内容

本报告分析了中国数据智能行业的现状与未来发展趋势，指出数据智能正从数据监测、数据采集等传统场景，逐步向“智能+”阶段发展。数据智能的核心在于构建中台，尤其是业务中台，它不仅能够提升数据智能公司的商业模式，还能帮助企业实现业务流程的智能化。

主要观点

• 数据智能发展阶段：大数据行业经历了收集、监测、洞察、决策和重塑五个阶段，2019年正式进入业务智能化阶段。
• 中台的重要性：数据中台和业务中台是数据智能时代企业发展的核心。数据中台负责数据的汇聚与资产化，业务中台则将数据与业务结合，形成完整的解决方案。
• 商业模式创新：数据智能公司正在从技术赋能向合作分成模式转变，这种模式能提升公司价值上限，增强与企业的绑定关系。
• 场景竞争为主旋律：随着数据价值的降低，场景价值提升，数据智能行业竞争将围绕场景展开。
• 跨场景策略：数据智能公司应寻找数据基础设施薄弱、竞争格局分散的“数据洼地”场景，通过技术能力和独特数据资源实现跨行业拓展。
• 行业成熟度差异：金融、品牌营销、政务三大领域相对成熟，而工业、农业等仍处于早期阶段。

关键信息

数据中台

• 数据中台帮助企业整合内外部数据，实现数据资产化。
• 数据中台的价值在于支持业务中台的构建，从而提升整体业务效率。
• 数据中台包含技术中台、数据中台和业务中台，其中技术中台和数据中台具备更强的跨场景能力。

业务中台

• 业务中台是基于数据和技术，结合行业应用，沉淀行业Know-how。
• 业务中台具备更高的商业价值，因为它能覆盖场景全流程，实现技术赋能与效果分成。
• 业务中台的构建需要与头部客户合作，从而形成场景壁垒。

合作分成模式

• 合作分成模式将数据智能公司的业务模式从技术输出转向运营参与。
• 该模式能够帮助企业客户获取新收入，提升业务竞争力。
• 合作分成的门槛较高，需要具备可量化的成效和较强的运营能力。

场景争夺

• 场景价值提升，成为数据智能行业竞争的关键。
• 场景内的数据闭环是实现业务智能化的重要基础。
• 数据智能公司需深入场景，才能提供真正有价值的服务。

跨场景策略

• 数据智能公司应优先选择基础设施薄弱、竞争格局分散的场景进行拓展。
• 技术能力与独特数据资源是实现跨场景的两大关键条件。
• 投资并购也是数据智能公司实现跨场景的重要方式。

行业成熟度

• 金融：数据智能应用成熟，具备完整的业务流程和数据资产化能力。
• 品牌营销：数据智能最早落地，广告和营销自动化已相对成熟。
• 政务：基础设施相对成熟，但商业应用仍处于数据洞察阶段。
• 零售：信息化水平较低，但积极拥抱数据智能，是最早应用数据智能的行业之一。
• 医疗：信息化程度较高，但数据资产化进展较慢。

行业图谱

• 数据智能由中台和行业应用两部分组成。
• 中台包括技术中台、数据中台和业务中台。
• 行业应用按照不同行业划分，包括金融、政务、品牌营销、零售和医疗等。

案例分析

• 滴普科技：通过“会员+服务”模式，助力医美零售门店数字化转型。
• TalkingData：构建数据中台服务家庭场景，提供一站式数据解决方案。
• 一览群智：通过NLP和知识图谱技术，为银行客户提供智能审单服务。
• HyperS宏路数据：为品牌广告主搭建数据中台，实现个性化营销。
• 集奥聚合：通过智能语音技术，提升政府服务效率和客户满意度。
• 互道：为零售企业提供智慧中台，支撑全渠道业务整合与运营。

结语

未来，随着知识图谱、人机交互等技术的成熟，数据智能将由决策阶段进入业务重塑阶段，人机协同将成为主流。数据智能公司应积极布局业务中台，深入场景，通过技术与数据的融合，推动行业智能化升级。

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