中國數(shù)據(jù)智能市場生態(tài)圖譜V5.0正式發(fā)布
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大數(shù)據(jù)市場正在穩(wěn)步前進，生成式AI已成為廠商服務的重點方向，其發(fā)展離不開數(shù)據(jù)底座建設和數(shù)據(jù)工程管理，反過來AI也會幫助開發(fā)運維人員、業(yè)務人員和管理層更好地使用、查詢數(shù)據(jù)。IDC調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，在生成式AI的驅(qū)動下，未來5年企業(yè)在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析基礎設施建設的投資增長率將分別達到8.7%和9.2%。IDC于近日發(fā)布了《數(shù)據(jù)智能市場趨勢分析》（Doc#CHC51598824，2024年7月），繪制了中國數(shù)據(jù)智能市場生態(tài)圖譜V5.0和核心技術趨勢圖V2.0，以供市場參考。
本文引用地址：http://2s4d.com/article/202408/461595.htmIDC預測，全球2024年將生成159.2ZB的數(shù)據(jù)，中國占24.2%，將生成38.6ZB數(shù)據(jù)，未來5年CAGR達到25.7%，僅次于北美地區(qū)。數(shù)據(jù)量的快速增長以及數(shù)據(jù)流動性的加快使得用戶必須考慮其他解決方案來管理數(shù)據(jù)。
生成式AI的出現(xiàn)為數(shù)據(jù)服務帶來了新的機會，包括合成數(shù)據(jù)、向量數(shù)據(jù)庫、更快的檢索和查詢、GBI、智能決策、知識庫等，智能問答、問數(shù)、數(shù)字人、元數(shù)據(jù)補齊等容錯率更高的場景率先落地，預計下半年以Gen AI需求帶動的項目將有明顯增長，且會更多選擇整體解決方案對外采購和依據(jù)項目需求的混合開發(fā)。
數(shù)據(jù)智能基礎支撐層包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、智算服務，數(shù)據(jù)湖成為終端用戶采購重點，無論政府還是企業(yè)，都在積極升級底層大數(shù)據(jù)中心，同時總部與分部之間也存在建立總湖和區(qū)域湖的需求。同時由于數(shù)據(jù)的多樣性以及業(yè)務復雜性，廠商在提供解決方案時往往需要搭配多種數(shù)據(jù)格式，但也會導致數(shù)據(jù)的多次復制且難以追溯源頭，數(shù)據(jù)權(quán)限的打通在實際業(yè)務落地中通常無法實現(xiàn)，因此企業(yè)更多設置規(guī)則來規(guī)范管理。
數(shù)據(jù)管理和智能開發(fā)服務層包括數(shù)據(jù)管理與分析、GBI、指標分析、Agent開發(fā)、知識庫、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，數(shù)據(jù)與管理分析市場仍保持了較高速增長，但對于數(shù)據(jù)的開發(fā)、數(shù)據(jù)關系和價值挖掘并沒有發(fā)現(xiàn)更好的手段，各技術供應商提供的算法和能力驅(qū)動。IDC認為，廠商想要突出差異化優(yōu)勢的關鍵在于利用大模型技術來自主挖掘存儲數(shù)據(jù)之間的關系，一方面需要利用數(shù)據(jù)虛擬化來獲取多源數(shù)據(jù)；另一方面也需利用知識庫、算法來實現(xiàn)主動數(shù)據(jù)分析。
同時封裝開源、通用大模型無法獲得更多客戶認可，也無法帶來實際效益，Agent智能體開發(fā)核心價值點在于技術供應商可以提供專業(yè)場景大模型、算力優(yōu)勢、知識庫，平臺工具完整性和自動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)、營銷等方向，一方面需求來自于終端用戶需求的持續(xù)迭代升級，對規(guī)模節(jié)點的擴大、對數(shù)據(jù)中臺和開發(fā)平臺的升級，以及對生成式AI服務的探索和提前布局，另一方面需求來自于中小型客戶的整體解決方案的采購和替換。通常來看，大數(shù)據(jù)廠商的客戶訂單持續(xù)周期在3到5年，由數(shù)據(jù)底座逐漸豐富到上層各種平臺能力，因此新客戶的挖掘往往更加困難。同時，IDC注意到汽車、自動駕駛方向今年也將會有更多需求，業(yè)務需求正在逐漸興起，主要來源于政策和市場的帶動，以及自動駕駛、輔助駕駛帶來的數(shù)據(jù)管理和智能決策需求。
數(shù)據(jù)要素政策推動今年區(qū)塊鏈、隱私計算、數(shù)據(jù)交割、流通平臺需求明顯增長，目前來看，各個廠商在數(shù)據(jù)安全、權(quán)限管理方面的技術差距相差不大，目前也不太需要更前沿、更復雜的安全技術，更多的需要在數(shù)據(jù)標識、身份認證和安全流通上。
IDC給技術買家的建議：
● 盡快更新技術架構(gòu)。目前來看，生成式AI不會對傳統(tǒng)IT架構(gòu)產(chǎn)生完全顛覆的影響，但需要重點圍繞多模態(tài)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)節(jié)點擴容、知識圖譜/知識庫、向量數(shù)據(jù)庫等模塊進行產(chǎn)品升級，同時確保數(shù)據(jù)可以在各數(shù)據(jù)存儲和平臺間自由的流動并保證數(shù)據(jù)一致性，利用數(shù)據(jù)虛擬化、區(qū)塊鏈等減少數(shù)據(jù)的多次復制、追蹤數(shù)據(jù)鏈路，這將為后續(xù)數(shù)據(jù)治理和資產(chǎn)管理產(chǎn)生重要作用。
● 做好數(shù)據(jù)治理與資產(chǎn)管理。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺已經(jīng)無法產(chǎn)生更多新的價值，而是更需要去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系，并將數(shù)據(jù)與能帶來的業(yè)務價值連通起來，確定分析數(shù)據(jù)的目的和最終效果。當前不要直接預想數(shù)據(jù)資產(chǎn)帶來的流動和價值收益，而是先將業(yè)務數(shù)據(jù)管理起來，連通業(yè)務、開發(fā)、財務、銷售、人力和日常工作數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的連接將直接會為企業(yè)帶來意想不到的洞察，對于后續(xù)資產(chǎn)的對外供給，整體市場還在前沿探索階段。
● 選擇升級更易落地的應用場景。各技術供應商在以低價來推銷自己的內(nèi)容生成、知識庫、代碼生成等產(chǎn)品，盡管現(xiàn)在GenAI技術還不能完全代替人類，但更早選擇GenAI應用落地的廠商將在效率提升和成本降低上帶來明顯效果，因此終端用戶應該盡快確定預算，進行POC測試，來與廠商共同探索可落地的場景，明顯現(xiàn)在各廠商在積極的免費的提供咨詢服務。
分析師觀點
IDC中國新興科技研究組高級分析師李浩然表示， 數(shù)據(jù)智能市場在快速變化，盡管Gen AI并未重塑IT架構(gòu)，但涌現(xiàn)出的更多工具和專業(yè)化能力，將使得CIO有更多選擇來組織、搭建專業(yè)智能底座，但也需要注意數(shù)據(jù)在多平臺之間的流動、共享和追蹤，并充分利用圖技術、Data Fabric、知識工程、數(shù)據(jù)工程來從市場上脫穎而出。
免責聲明
本文中的內(nèi)容和數(shù)據(jù)均來源于IDC所發(fā)布的報告，所有內(nèi)容及數(shù)據(jù)均為我公司所有。未經(jīng)IDC書面許可，任何機構(gòu)和個人不得以任何形式翻版、復制、刊登、發(fā)表或引用。
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