我国大数据实时智能分析市场增速，AI将与大数据分析技术融合发展！

【专题 | 「产业大数据」 产业大数据分析与应用_产业大数据平台_大数据技术】

　　近年来，政企对数据分析和决策的时效性要求日益提升，实时数据处理需求在数据分析整体需求中的占比不断提高。大数据实时智能分析涵盖计算引擎、数据治理、数据分析、智能决策、数据应用等功能模块，能够处理结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据，在为用户提供实时的业务洞察和智能决策方面发挥着越来越重要的作用。

　　近日，赛迪顾问云计算与大数据产业研究中心编制了《2023中国大数据实时智能分析市场研究报告》，报告对2022年大数据实时智能分析市场发展现状、市场规模、竞争格局、重点企业等方面进行了分析，并研判了大数据实时智能分析市场未来的发展趋势。

　　“热数据”价值进一步凸显

　　近两年，数据价值挖掘成为政企关注的重点，传递实时、可用信息的“热数据”价值进一步凸显，实时数据的分析需求正在成为释放数据要素价值的重要组成部分。当前，金融、物联网和电信等众多领域产生的数据愈发呈现出实时、易失、突发、随机、无线等特征。解决海量数据实时处理和智能决策，成为政企提质增效高质量发展的迫切需求。湖仓一体、流批一体、数据分析与决策一体化平台等技术快速发展，数据实时收集、处理、分析和显示信息的能力也取得了长足进步，推动大数据实时智能分析市场快速发展。大数据实时智能分析经过近几年的发展，主要应用领域包括金融、电信、交通运输等方面，未来随着技术发展和行业知识的沉淀，将从金融等数字化水平较高的领域向更多领域拓展。

　　我国大数据实时智能分析市场增速较快

　　1.大数据软件产品市场规模与结构

　　大数据软件产品包括基础软件、支撑软件、应用软件、其他软件等相关软件集合。其中，基础软件是指能够为应用软件提供运行支撑的软件，涉及集群管理、资源调度、数据存储、数据治理、计算分析、数据建模等软件;支撑软件指大数据软件开发过程中使用到的支撑软件开发的工具和集成环境、测试工具软件，涉及建模软件、集成开发环境软件、各类接口软件和工具组等;应用软件指面向数据应用需求的软件，涉及数据挖掘、加工、管理、交易流通、可视化、BI和机器学习等软件;其他软件主要指数据安全等软件。2022年，大数据基础软件、支撑软件、应用软件市场占比分别为10.5%、9.3%、70.6%。

图1 2022年中国大数据软件产品市场规模与结构

数据来源：赛迪顾问2023，07

　　大数据基础软件涉及集群管理、资源调度、数据存储、数据治理、计算分析、数据建模等软件。2022年，大数据基础软件市场规模达到211.7亿元，市场增速为25.8%。未来三年，在数字中国建设、数字社会治理等需求的推动下，大数据基础软件仍将保持稳定的增长态势，预计到2025年，大数据基础软件市场规模将超过420亿元。

图2 2020-2025年中国大数据基础软件市场规模及预测

数据来源：赛迪顾问2023，07

　　2.中国大数据实时智能分析市场规模

　　2022年，中国大数据实时智能分析市场规模达到102.3亿元，市场增速为26.3%。未来三年，中国大数据实时智能分析市场仍将保持较高增速，预计复合增长率达到27.3%。

图3 2020-2025年中国大数据实时智能分析市场规模及预测

数据来源：赛迪顾问2023，07

　　3.中国大数据实时智能分析市场行业结构

　　大数据实时智能分析市场具有较为明显的行业化集中态势，其中金融、电子商务、电信市场需求最大，市场份额分别达到27.2%、19.5%和9.2%，合计占比达到55.9%。另外，网络安全、工业、交通、医疗等领域对实时数据分析也具有较高需求，也是大数据实时智能分析的主要应用行业，市场规模占比分别达到8.5%、6.1%、5.2%和3.4%。

图4 2022年中国大数据实时智能分析市场行业结构

数据来源：赛迪顾问2023，07

　　4.中国大数据实时智能分析市场区域结构

　　从区域发展情况来看，华东、华北和中南是中国大数据实时智能分析市场规模最大的地区，占比分别为33.1%、23.2%、21.6%，合计占比超过75%，市场规模分别达到33.9亿元、23.7亿元、22.1亿元。未来，中国大数据实时智能分析市场仍将是华东、华北、中南地区保持领先。

图5 2022年中国大数据实时智能分析市场区域结构

数据来源：赛迪顾问2023，07

　　AI技术与大数据分析技术进一步融合发展

　　随着政企数字化转型的深入推进，数据量和类型呈指数级增长的同时，数据要素价值释放的实效性也将越来越重要。未来，大数据实时智能分析将呈现以下发展趋势。

　　一是“热”数据处理将成为释放数据要素价值的重要组成部分，传统的事后处理和分析将在流批一体等技术的推动下进一步提升数据处理的实效性。

　　二是AI技术与大数据分析技术进一步融合发展，批流一体计算、图计算、复杂指标计算等相关技术将越来越需要机器学习等人工智能技术。

　　三是云服务推动实时智能分析惠及更多中小企业，大数据实时智能分析将会与云计算结合为中小企业服务。

　　四是向一体化智能决策平台不断演进，数据增强分析、增强智能和自动决策一体化平台将成为大数据实时智能分析的重要发展方向。

　　五是时序数据处理成为批流一体技术的重要方向之一，时序数据能够简化模型、减轻计算量，对提升大数据的实时智能分析具有重要意义。

　　来源：中国电子报、电子信息产业网