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爱分析:数据智能赛道万亿市场浮现滴普科技等

点击次数:182   更新时间2021-09-21     【关闭

  近两年,无论是资本层面还是企业的关注,数据智能已经成为了一大热点,市场规模高速增长。

  数据智能基于数据应用的发展而来,由于其更能够发挥数据本身价值,更适合为全场景业务提供业务洞察和科学决策,成为了数据应用之上的创新者。

  在这样的背景下,企业对于数据的使用需求已经由管理层下沉到一线业务人员,场景应用上也变得更加多元化。因而,如何快速降低一线业务人员对数据应用的使用门槛,提高他们对数据应用的使用能效,成为很多厂商研究的课题。

  笔者注意到,近日这一赛道就发生了一大好消息。其中的代表厂商滴普科技完成了1亿美金B轮融资,如果再算上之前的经历,其融资轮次达到了七轮。

  最新推出的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》则指出,2020年中国大数据产业规模达6388亿元,预计未来三年保持15%以上的年均增速,到2023年产业规模超过10000亿元。

  照此来看,数据智能赛道万亿市场规模即将浮现,滴普科技的上亿融资或许就是最真实的写照。

  提起数据智能一词,可以追溯到2014年。彼时,数据智能指的是基于大数据引擎,通过大规模机器学习和深度学习等技术,对海量数据进行处理、分析和挖掘,提取数据中所包含的有价值的信息和知识,并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等。

  时过七年,企业对于数据的应用逐步深化,已经从数据监测、数据采集等传统场景迈向智能化时代。

  众所周知,数字化的发展进程大致分为信息化、数据应用、数据智能三个阶段。数据智能阶段的5G、IOT、AI等技术的成熟应用打破了数据传输瓶颈,加上感知类AI技术解决了非结构化数据处理的问题,多模实时数据处理技术解决了供应链、生产等场景问题和多模数据处理的瓶颈等。

  尤其是企业对于数据使用的场景变化最为明显,呈现出数据源多样化、数据量大幅增长、实时性计算和增强计算需求攀升等特点。受众需求上,逐渐从面向管理层的报表下沉到一线业务人员的多维度数据分析。

  数据智能的应用场景,也从数据应用时代的营销推荐及管理的决策辅助,推进到供应链的优化、生产的优化以及全场景下的整体运营。

  市场的大变化,也推动了行业和厂商们的思考。以往在业务数据化阶段,厂商大多是帮助企业完善大数据基础设施建设,整合内部数据,培育数据采集、存储、加工等数据处理等能力,而在数据智能化阶段,厂商开始将数据能力以工具化、产品化的方式对外输出。

  前文说到的滴普科技,就是典型厂商之一。从2019年初开始,滴普科技正式定位为全场景数据智能服务商,他们认为:“企业的数字化转型,底层数据处理能力是核心内功,敏捷创新能力是关键外功。”

  到2021年初,滴普科技完成了全链条数据智能技术产品,打造了DataFacts和FastData两个核心产品体系。基于这两大产品体系,滴普科技还打造了一批具备数据智能的标准化产品体系。

  与此同时,数字化厂商们已经意识到产品必须回归到帮助企业去创造实际价值,滴普科技自然也不例外。目前,从数据存储、数据处理、数据可视化、数据资产管理等,滴普科技已经构建了一条完整的产品体系。

  笔者看到,滴普科技为此开发了低代码技术组件群,为企业直接提供面向业务的可视化能力组件,实现业务的快速配置和拼接。比如,通过SDK可以为企业和开发者提供分发引擎、标签引擎、报表引擎、支付引擎等内容,从而帮助企业积累海量数据,形成丰富的数据标签体系。

  其实,无论是标准化的产品体系,还是低代码技术组件群,就如同堆乐高一样,但需要把“积木”即业务场景做到足够丰富,耐心打磨出每一个业务场景进行验证,并进行长时间的积累与实力沉淀。

  即使把这一产品逻辑放到整个赛道甚至行业来看,似乎代表了一大发展趋势。根据Gartner预测:到2023年,采用组装式模式的企业将在实施新功能方面的能力超过80%的竞争对手。

  如果说组装式产品是数字企业未来的趋势,如何解决业务场景痛点,将成为数字化能力的核心竞争力。

  就整个行业来看,数据智能在金融、消费品与零售、政府与公共服务行业率先落地,进入成熟的场景多元化阶段。也就是说,谁能够在业务场景中快速完成落地实践,谁就能成为未来市场领头羊。

  以滴普科技做参考案例,笔者看到滴普科技在商业智能的场景实践,已经成功落地。在商业流通领域为例,滴普科技深入到消费者运营、商品运营等场景中。这种以场景为主的产品,提供的不只是单纯的一款产品,而是在服务过程中关注到客户想要解决的问题。

  正是遵循着这样的业务逻辑,滴普科技在智慧政务场景、金融场景、装备制造等场景,也通过打造针对核心业务场景的数据智能标准化技术产品体系,推动制造业的数字化转型,打造了一批智慧政务建设标杆案例。

  仔细研究会发现,相较于传统软件,以滴普为代表的数据智能产品,大多解决的一线业务部门的创新型的应用需求。从这个角度出发,数据智能还需具备大量的生态构建者,否则根本无法解决用户需求。

  对于数据智能厂商而言,只有聚焦客户价值,在技术能力完善和生态建设上重点发力,才能构建起企业的护城河,进而保持和提高企业核心竞争力。至于未来,谁将成为万亿级大赛道上的“香饽饽”,只能拭目以待。

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