2021年全球數據智能行業(yè)發(fā)展現狀及安全保障措施分析 [圖]

    數據智能是指基于大數據引擎，通過大規(guī)模機器學習和深度學習等技術，對海量數據進行處理、分析和挖掘，提取數據中所包含的有價值的信息和知識，使數據具有“智能”，并通過建立模型尋求現有問題的解決方案以及實現預測等。

    大數據時代，數據已經滲透到每一個行業(yè)和領域中。為了讓數據發(fā)揮它最大的價值，數據智能應運而生，幫助我們從數據中提煉和發(fā)掘、獲取有效信息，進而提供決策支持。人工智能作為數據智能的模塊之一，在AlphGo2017年成為新聞媒體焦點之后較大家熟知，此后更多在自然語言處理層面的人工智能蓬勃發(fā)展。

數據智能的發(fā)展歷程

資料來源：智研咨詢整理

    我們正處于大數據和數字化轉型的時代：數據無處不在；運用數據驅動的思想和策略在實踐中逐漸成為共識；數據的價值已在科學研究和工商業(yè)的不同領域得到充分展現。數據作為新的生產要素備受關注，但是在數據智能行業(yè)里，除了數據之外，還需要機器學習的技術和AI在應用層的表現才算構成完整的數據智能。從數據作為新的生產要素的特點來看，數據是通過賦能業(yè)務來間接體現價值，而不像資本、人才直接創(chuàng)造價值占比高過50.2%；數據作為一種資產，目前數據資產管理方法和技術還不成熟占43%；數據的“產權”更復雜，目前還很難確定某份數據的產權歸屬占41.6%；數據并不會因為使用而消耗，反而越用越多占41.6%；數據的價值量大小評估更復雜，目前還沒有統(tǒng)一的標準占40%；數據無處不在，萬事萬物都可以數據化占31.8%；數據量的增長更快占25.3%。

數據作為新的生產要素的特點

資料來源：數據轅、智研咨詢整理

    數據智能在各個行業(yè)中基本遵循的推動流程∶單點業(yè)務模塊線上化→業(yè)務與業(yè)務數據聯通→終端/營銷業(yè)務模式改變→供應鏈運營模式改變→業(yè)務智能化→商業(yè)模式改變/行業(yè)格局改變。

數據智能與行業(yè)融合的過程

資料來源：智研咨詢整理

    隨著大數據技術的持續(xù)發(fā)展，原來割裂的各個領域技術呈現出加速融合的趨勢。此外，AI在數據價值挖掘方面的作用得到更多重視，A平臺和大數據平臺的融合程度進一步增強。

數據智能實現的關鍵技術和功能

資料來源：數據轅、智研咨詢整理

    相關報告：智研咨詢發(fā)布的《2022-2028年中國大數據行業(yè)市場競爭態(tài)勢及發(fā)展趨向分析報告》

    目前數據化在各行業(yè)都逐漸成熟，在此基礎上的智能化和應用層不斷體現行業(yè)特色。數據智能化在互聯網行業(yè)的應用成熟度為58.40%；金融行業(yè)的應用成熟度為56.70%；醫(yī)療行業(yè)的應用成熟度為33.10%；政府行業(yè)的應用成熟度為27.20%；教育行業(yè)的應用成熟度為26.90%；零售行業(yè)的應用成熟度為25.60%；工業(yè)行業(yè)的應用成熟度為22.30%；農業(yè)行業(yè)的應用成熟度為14.40%。

數據智能化應用在各行業(yè)的應用成熟度感知（N=305）

資料來源：數據轅、智研咨詢整理

    數據智能逐步重構企業(yè)商業(yè)邏輯，目前價值主要體現在營銷、運營和產品研發(fā)三個方面。數據智能在加強對市場需求的感知能力，產品研發(fā)更符合市場需求對企業(yè)的價值體現43.6%；借助電商、短視頻、直播等數字化技術，拓展營銷渠道對企業(yè)的價值體現43%；通過數字化、智能化技術提升各個業(yè)務條線的運營效率對企業(yè)的價值體現42%；實現基于數據的科學決策，提升巨經營決策的合理性對企業(yè)的價值體現40.3%；借助智能營銷技術，提升市場營銷的投入產出比對企業(yè)的價值體現37.1%；加強與上下游企業(yè)的書共享，提升產業(yè)鏈協(xié)同能力對企業(yè)的價值體現35.7%；在某些領域實現“機器換人”，降低企業(yè)用工成本對企業(yè)的價值體現29.5%。

當下數據智能化對企業(yè)的價值體現

資料來源：數據轅、智研咨詢整理

    目前數據智能化在人力資源/研發(fā)/管理層面都有較多應用，在人力資源方面成熟度為34.10%；技術產品研發(fā)方面成熟度為33.10%；運營管理方面成熟度為32.80%；物流管理方面成熟度為32.80%；財務方面成熟度為30.20%；供應鏈管理方面成熟度為29.20%；經營決策方面成熟度為26.60%；生產管理方面成熟度為24.90%；資產管理方面成熟度為24.60%。

數據智能化過程中，已經比較成熟的應用情況

資料來源：數據轅、智研咨詢整理

    在人工智能關鍵通用技術中，機器學習和知識圖譜是應用場景最多的兩種。其中機器學習在產品質量與風險預測、管理中的人機交互效率至關重要。2020年前三季度中國機器學習獲投企業(yè)在金融領域業(yè)務賽道熱度為94.70%；互聯網/TMT領域業(yè)務賽道熱度為32.50%；工業(yè)領域業(yè)務賽道熱度為26.00%；政務領域業(yè)務賽道熱度為25.40%；醫(yī)療領域業(yè)務賽道熱度為24.60%；營銷服務領域業(yè)務賽道熱度為21.90%；能源領域業(yè)務賽道熱度為18.40%；公安領域業(yè)務賽道熱度為13.20%；電信領域業(yè)務賽道熱度為9.60%；交互服務領域業(yè)務賽道熱度為4.40%；司法領域業(yè)務賽道熱度為1.80%。

2017-2020年前三季度中國機器學習獲投企業(yè)業(yè)務賽道熱度統(tǒng)計

資料來源：艾媒、智研咨詢整理

    隨著5G、物聯網的發(fā)展，2010-2020年數據呈現爆發(fā)式增長狀態(tài)，2020年全球數據量為60ZB，預計2021年達到70ZB;預計2025年全球數據量將達到175ZB，中國預計48.6ZB，成為全球第一。

2010-2025年全球數據量增長走勢預測

資料來源：IDC、智研咨詢整理

    數據智能對數據的量級存儲以及計算資源要求越來越高，大數據與云計算的結合將會愈發(fā)緊密，目前云計算應用以公有云為主流，混合云隨著異構計算的解決增速超過公有云和私有云。2019年沒有云計算應用的占41.40%，較2018年增長7.5個百分點；公有云計算應用的占36.40%，較2018年下降5.2個百分點；私有云計算應用的占33.90%，較2018年下降0.6個百分點；混合云計算應用的占33.90%，較2018年下降1.7個百分點。

2018-2019年中國云計算應用滲透率

資料來源：信通院、智研咨詢整理

    專業(yè)的安全技術服務，能提升企業(yè)數據的安全水平。經過多年的發(fā)展，國內已經形成一批具備過硬技術實力的安全廠商，諸如360政企安全、亞信科技、美創(chuàng)科技等，在數據安全存儲、安全傳輸、云安全等方面，提供了專業(yè)的產品服務。2020年中國網民對數據隱私泄露問題不關注的只占1%；不嚴重的占7%；一般的占23%；嚴重的占42%；非常嚴重的占27%。

2020年網民對數據隱私泄露問題嚴重性的看法

資料來源：數據轅、智研咨詢整理

    要保障數據安全，我們要建立數據安全組織機構及構建數據安全技術保障。通過企業(yè)內部設立數據安全部門，自上而下明確數據安全管理要求,制定管理措施，在強化員工安全意識的同時從制度上保障企業(yè)數據安全。還通過數據安全等級打標、數據加密、脫敏、權限管控等方式在數據采集與存儲，數據傳輸等環(huán)節(jié)全方位保障數據安全。

數據安全保障措施

資料來源：數據轅、智研咨詢整理

    以上數據及信息可參考智研咨詢（ www.elizabethfrankierollins.com）發(fā)布的《2022-2028年中國大數據行業(yè)投資戰(zhàn)略分析及發(fā)展前景研究報告》。智研咨詢是中國領先產業(yè)咨詢機構，提供深度產業(yè)研究報告、商業(yè)計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業(yè)咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業(yè)動態(tài)。