海比研究院：互联网行业市场研究报告：2021年中国数据资产化工具（72页）.pdf

上传人：栗****苦

编号：32929

2021-03-31

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1、数据资产化工具核心技术：数据挖掘分析处理、先进技术融合、数据源整合能力、数据安全是核心技术通过调研发现，数据资产化工具关键技术主要以数据挖掘分析处理技术、先进技术的融合程度、多样数据源的整合能力、数据安全管理能力为主。从厂商角度来看，更为关注数据挖掘分析处理技术和多样数据源的整合能力，而最终用户则更关注先进技术的融合程度和数据安全技术。可见厂商关注的核心技术和最终用户关注的核心技术有所偏差，像明途科技、百分点等注重预测分析、机器学习、人工智能等先进技术的融合程度应用的企业更受用户欢迎。数据资产化核心技术成熟度分析：技术成熟度整体偏低，先进技术融合度及数据源整合能力还有较大提升空间数据资产化工具

2、行业整体技术成熟度处于偏低水平，相比而言最终用户对技术成熟度的判断要略高于厂商的判断，说明用户预期相对较好。从核心技术的成熟度来看，数据存储能力、数据采集能力成熟度相对较高，先进技术融合程度及数据源的整合能力有较大提升空间。从供需两端来看，最终用户认为存储技术、可视化技术的成熟度要高于厂商的判断，而厂商对数据挖掘分析技术和先进技术融合的技术成熟度判断要高于最终用户的认知。中国市场与全球市场的技术差距与全球相比，中国数据资产化工具相关技术成熟度略低于全球2.4个百分点中国市场的数据资产化工具技术成熟度与全球市场差距较小，差值仅有2.4%，最终用户认为与全球相比仅低2%，但厂商认为比全球低3.5%。比较核心技术的成熟度发现，在数据安全、数据采集、合规性管控等方面与全球技术水平基本持平;相对而言，先进技术的融合度方面差距最大，应做重点改进。厂商认为在数据清洗、抽取、转换方面和数据存储方面的技术差距与全球相比最大，而最终用户则认为是先进技术方面差距最大。

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