數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問  2023，07

2、中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場規(guī)模

2020-2022年，中國持續(xù)推動數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)，數(shù)據(jù)資源化、資產(chǎn)化趨勢加快，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)市場的發(fā)展，市場規(guī)模復(fù)合增長率為25.4%。2022年，中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場規(guī)模達(dá)到120.6億元，增長率為22.4%，未來三年中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場規(guī)模復(fù)合增長率有望達(dá)到28.1%。

圖 2? 2020-2025年中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場規(guī)模及預(yù)測

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)出海市場規(guī)模

近年來，國家積極推動和實施“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)市場的歷練，積累了較為豐富的技術(shù)經(jīng)驗和實力，為了尋求更大的市場份額和發(fā)展空間，積極尋求國際市場的拓展。2022年，數(shù)據(jù)科學(xué)中國企業(yè)出海市場規(guī)模達(dá)到19.6億元，未來三年市場規(guī)模復(fù)合增長率有望達(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，促進(jìn)技術(shù)共享、資源整合和市場拓展，實現(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)出海市場規(guī)模及預(yù)測

數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問  2023，07

4、競爭格局

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)絕對的領(lǐng)軍企業(yè)，但主流供應(yīng)商正在多方面構(gòu)建競爭壁壘，進(jìn)一步擴(kuò)大了市場份額。為了實現(xiàn)競爭優(yōu)勢，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)新奇智和百分點科技緊隨其后。

圖 4? 2022年中國數(shù)據(jù)科學(xué)市場份額

數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問  2023，07

數(shù)據(jù)科學(xué)計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、實時數(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)計算和分析能力，推動更多領(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：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，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，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；三是自動化和自助式分析，自動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)源和場景，實現(xiàn)對邊緣數(shù)據(jù)的實時分析和決策；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)場景，以更為獨立的形態(tài)而存在，向不同的業(yè)務(wù)場景提供服務(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。

崔歡歡