2、中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)規(guī)模
2020-2022年,中國持續(xù)推動(dòng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè),數(shù)據(jù)資源化、資產(chǎn)化趨勢(shì)加快,湖倉一體化、流批一體技術(shù)獲得較大發(fā)展,進(jìn)一步促進(jìn)了數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)的發(fā)展,市場(chǎng)規(guī)模復(fù)合增長(zhǎng)率為25.4%。2022年,中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到120.6億元,增長(zhǎng)率為22.4%,未來三年中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)規(guī)模復(fù)合增長(zhǎng)率有望達(dá)到28.1%。
圖 2? 2020-2025年中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)
數(shù)據(jù)來源:賽迪顧問 2023,07
3、數(shù)據(jù)科學(xué)中國企業(yè)出海市場(chǎng)規(guī)模
近年來,國家積極推動(dòng)和實(shí)施“一帶一路”共建倡議,中國的數(shù)據(jù)科學(xué)企業(yè)將出海作為戰(zhàn)略選擇之一。中國企業(yè)通過國內(nèi)市場(chǎng)的歷練,積累了較為豐富的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)力,為了尋求更大的市場(chǎng)份額和發(fā)展空間,積極尋求國際市場(chǎng)的拓展。2022年,數(shù)據(jù)科學(xué)中國企業(yè)出海市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到19.6億元,未來三年市場(chǎng)規(guī)模復(fù)合增長(zhǎng)率有望達(dá)到25.1%。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展,中國企業(yè)將積極尋求與國際合作伙伴建立戰(zhàn)略伙伴關(guān)系,共同開拓海外市場(chǎng),促進(jìn)技術(shù)共享、資源整合和市場(chǎng)拓展,實(shí)現(xiàn)互利共贏的局面。?????????????????????????????????????????????????????? ??????????
圖 3? 2020-2025年數(shù)據(jù)科學(xué)中國企業(yè)出海市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)
數(shù)據(jù)來源:賽迪顧問 2023,07
4、競(jìng)爭(zhēng)格局
近兩年,包括云廠商、大數(shù)據(jù)廠商和人工智能廠商在內(nèi)的多類廠商都在積極布局?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)。但由于數(shù)據(jù)科學(xué)涉及領(lǐng)域較廣,大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的融合也存在一定的挑戰(zhàn),目前還沒有出現(xiàn)絕對(duì)的領(lǐng)軍企業(yè),但主流供應(yīng)商正在多方面構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)壁壘,進(jìn)一步擴(kuò)大了市場(chǎng)份額。為了實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),多數(shù)企業(yè)都在尋求差異化的發(fā)展策略,選擇在特定行業(yè)、領(lǐng)域或應(yīng)用場(chǎng)景中專注發(fā)展,提供定制化的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案從而更好地滿足行業(yè)客戶的需求。在主流供應(yīng)商中,阿里云、華為云處于領(lǐng)先地位,第四范式、創(chuàng)新奇智和百分點(diǎn)科技緊隨其后。
圖 4? 2022年中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)份額
數(shù)據(jù)來源:賽迪顧問 2023,07
數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算分析能力不斷增強(qiáng),逐步向更多領(lǐng)域應(yīng)用
隨著人工智能大模型、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)治理和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析等技術(shù)的發(fā)展,以及底層芯片和內(nèi)存的迭代更新,數(shù)據(jù)科學(xué)廠商將具備更加多元化的模型和算法,更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算和分析能力,推動(dòng)更多領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)。
未來,數(shù)據(jù)科學(xué)將主要呈現(xiàn)以下發(fā)展趨勢(shì):一是AI大模型賦能數(shù)據(jù)科學(xué),其將為數(shù)據(jù)科學(xué)提供更智能化的算法和模型,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè),提升決策的效率和準(zhǔn)確性;二是可解釋性和可靠性,數(shù)據(jù)科學(xué)將關(guān)注模型的可解釋性,通過可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)和因果推斷模型等方法使算法決策更加透明、公正和可理解;三是自動(dòng)化和自助式分析,自動(dòng)化和自助式分析工具將繼續(xù)發(fā)展,使非專業(yè)的用戶也能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)建模;四是邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,為數(shù)據(jù)科學(xué)提供更多的數(shù)據(jù)源和場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和決策;五是數(shù)據(jù)與應(yīng)用進(jìn)一步分離,數(shù)據(jù)將不再依賴于具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,以更為獨(dú)立的形態(tài)而存在,向不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供服務(wù),數(shù)據(jù)要素化將為數(shù)據(jù)科學(xué)提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和環(huán)境以及更靈活高效的數(shù)據(jù)訪問和共享方式,促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展。