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报告摘要
在企业推进数字化转型的过程中，挖掘数据价值赋能业务已成为共识。如何实现数据驱动业务的场景化，已成为企业亟待解决的关键问题。
根据对国内各行业甲方企业的调查，爱分析认为数据智能应用呈现以下趋势：
· 越来越重视非结构化数据的价值挖掘和数据应用的成熟度；
· 企业对各业务场景中数据智能应用的实时需求不断增加；
· 数据应用逐渐平民化，一线业务人员和数据分析人员成为数据应用的重要终端用户；
· 行业领先的数据智能应用企业开始赋能行业上下游生态，输出数据智能应用能力。
· 爱分析对如何在企业数字化转型过程中推动数据智能落地提出以下建议:
· 数据平台已成为支持企业数字化转型和数据智能应用的新基础设施。建设数据平台是促进数据智能应用的有效手段；
· 数据中心平台建设是最高领导项目，涉及企业各业务部门和系统，需要顶层战略规划，自上而下推进，与组织和业务变革合作；
· 数据平台建设需要以明确的优先应用场景为导向，实现业务价值的快速实施和验证；
· 重视数据治理，从企业组织和运营层面制定统一规范，提高数据质量。
目录
一. 数据智能在新基础设施背景下的应用趋势
二. 数据智能全场景地图
三. 数据智能代表厂商
四. 数据智能厂商解读
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法律声明
01新基建背景下，数据智能的应用趋势
随着技术的发展，各行业的数字化转型不断深化，并逐渐进入数据智能时代。与传统的商业模式相比，数据成为数据智能时代新商业模式的核心，企业业务从原始经验、过程驱动到数据驱动，企业具有全数据管理能力，同时可以挖掘数据价值，驱动业务决策，整个系统迭代速度快，业务价值高。
同时，随着企业数据的不断扩大，数据中心开始兴起，中心收集企业业务数据，通过自动化、智能数据收集和收集，实时离线数据，深入挖掘数据价值，数据资产，向各业务场景开放数据服务，具有收集整合、数据净化处理、数据服务可视化、数据价值实现等核心能力。
数据智能在不同行业的应用成熟度不同，这取决于各行业的数据积累、基础设施、应用场景等在差异。在金融、品牌营销、政府事务等行业，大多数企业已经开始建设中间平台。营销和风险控制是数据智能的主要应用场景；在传统产业等数字基础设施薄弱的行业，仍存在大量数据萧条，数据智能渗透率较低。
未来，随着国家新基础设施和新技术的大力发展，传统产业对数据智能的认知将得到提高，各行业的数据基础设施将逐步完善，数据智能的渗透率将进一步提高。在金融领域，除了常见的营销和风险控制外，还将扩展到市场监管、智能投资和研究；行业实体也将从银行、保险扩展到证券、基金等；同时，智能城市和政府公共服务将成为智能应用的重要行业，包括智能交通、智能政府事务、智能安全等；在工业领域，供应链管理和智能运维将成为数据智能渗透的领先场景。
爱分析认为，随着企业数字化转型需求的推动和人工智能、5G、随着物联网等技术的发展，数据智能将加速传统产业的渗透，呈现以下趋势：
· 企业的大部分数据都是非结构化数据，传统的基于结构化数据的数据平台难以满足大量非结构化数据应用程序的需求。未来，企业将建立和优化非结构化数据的基础数据架构，整合知识地图、机器学习等技术，挖掘非结构化数据的价值，使企业业务成为可能。
· 随着数据智能应用的深入，企业追求快速响应的业务需求和实时计算、流处理等技术应用的成熟，传统行业业务场景中数据智能的实时应用需求将继续增加。
·过去，企业数据开发和应用的参与者和服务用户主要是IT部门和企业决策层，随着企业数字化转型的加快，企业业务与数据密切相关，应用场景不断扩大，数据应用将扩展到普通业务人员和数据分析人员、自助报表分析和自助AI建模等工具将加快数据应用平民化的趋势。
· 传统企业主要在内部建立数据平台，以支持自己的业务变化。随着自身数据智能应用的成熟，一些行业领先企业开始输出数据智能的能力，使产业链上下游，建立产业数字生态。
02
智能数据全场景地图
基于对金融、消费品和零售、政府和公共服务等行业企业和数据智能制造商的研究，梳理了21个数据智能关键应用场景，涵盖特定行业和一般职能部门。同时，根据研究，爱分析选择了具有成熟解决方案和登陆能力的代表性制造商，如下图所示。
(注:以下所有场景中的制造商均按音序排序)
爱分析对21个数据智能应用场景的定义及选定的代表厂商如下。
2.1 通用职能部门
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03数据智能代表制造商
04解读数据智能厂商
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关于爱分析
爱分析是中国领先的产业数字化研究和咨询机构。它成立于中国数字化兴起时，致力于成为决策者最值得信赖的数字智库。
爱分析以对新兴技术和应用的系统研究、对行业和场景的深刻洞察，为企业用户、制造商和投资机构提供专业、客观、可靠的第三方研究和咨询服务，帮助决策者洞察数字趋势，拥抱数字机遇，引领中国产业数字升级。
研究咨询服务
· 数字成熟度评估
基于研究、数据和案例研究的积累，比较行业数字基准水平，评估当前数字成熟度，诊断数字转型面临的困难和挑战，协助制定业务和市场战略，实现绩效增长。
· 行业最佳实践
针对企业的具体业务场景，深入研究行业同类公司及最佳实践案例，协助业务和决策，优化业绩增长战略。
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参加我们的在线/离线研讨会，与专家学者、行业同行和数字制造商讨论行业数字化过程、技术应用趋势和最佳实践案例。
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注：2020年爱情分析·智能数据制造商全景报告。
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