爱分析：2023数据科学与机器学习平台市场厂商评估报告：力维智联（32页）.pdf

1、?1?|?2023?1?|?2023?报告编委 报告指导人 黄勇 爱分析 合伙人&首席分析师 报告执笔人 孟晨静 爱分析 分析师?2?|?2023?目录 1.研究范围定义 4 2.市场洞察 6 2.1 2023 年数据科学与机器学习平台市场规模达到 55 亿元 6 2.2 大模型将升级平台使用体验，成为厂商差异化竞争关键 7 2.3 数据科学与机器学习平台厂商应满足企业信创需求 9 3.市场分析与厂商评估 12 3.1 数据科学与机器学习平台 12 力维智联 20 4.入选厂商列表 25 关于厂商全景报告 26 关于爱分析 27 研究与咨询服务 28 法律声明 29?3?|?2023?研究范围

2、定义?4?|?2023?1.研究范围定义 研究范围 经济新常态下，如何对海量数据进行分析挖掘以支撑敏捷决策、适应市场的快速变化，正成为企业数字化转型的关键。机器学习算法能识别数据模型，基于规律完成学习、推理和决策，正广泛的应用在金融、消费品与零售、制造业、能源业、政府与公共服务等行业的各种业务场景中，如精准营销、智能风控、产品研发、设备监管、智能排产、流程优化等。企业传统的机器学习虽然能有效支撑业务决策，但由于严重依赖数据科学家，其技术门槛高、建模周期长的特点正成为企业实现数据驱动的阻碍。数据科学与机器学习平台是指覆盖数据采集、数据探索、数据处理、特征工程、模型构建、模型训练、模型部署与发布、

3、模型管理与运营等建模全流程的平台，提供一站式建模服务，能显著提升建模效率、降低建模门槛。数据科学与机器学习平台能支持并赋能企业各业务场景实现智能决策，帮助企业打造数据驱动型组织。本报告对数据科学与机器学习平台市场进行重点研究，面向金融、消费品与零售、制造与能源、政府与公共服务等行业企业，以及人工智能软件与服务提供商的数据部门、业务部门负责人，通过对业务场景的需求定义和代表厂商的能力评估，为企业数据科学与机器学习平台的建设规划、厂商选型提供参考。厂商入选标准 本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：l 厂商的产品服务满足市场分析的厂商能力要求；l 近一年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第 3

4、章市场分析部分）；l 近一年厂商在特定市场的收入达到指标要求（参考第 3 章市场分析部分）。?5?|?2023?市场洞察?6?|?2023?2.市场洞察 2.1 2023 年数据科学与机器学习平台市场规模达到 55 亿元 图 1 2022-2026 年数据科学与机器学习平台市场规模 据爱分析推测，2022 年数据科学与机器学习平台市场规模为 41 亿元，2023 年将达到 55 亿元，同比增长35%。未来爱分析测算2026 年数据科学与机器学习平台市场规模将达到154 亿元，2022-2026 四年CAGR 为40%。未来几年，数据科学与机器学习平台市场的快速增长主要受AI 大模型驱动。Cha

5、tGPT 的爆火推升了企业对生成式大模型的认知，也提高了企业对AI 解决方案的预算投入，数据科学与机器学习模型作为AI 解决方案的基础设施建设，将与AI 解决方案一起保持高速增长。?7?|?2023?目前，数据科学与机器学习平台市场在金融、电信、互联网等行业渗透率最高；大中型企业正加速平台落地。分行业来看，受数据体量和质量水平影响，数据科学与机器学习平台在金融、电信、互联网等行业渗透程度较高。大型企业均已通过采购或自建的方式搭建起数据科学与机器学习平台，中型企业也在加速部署落地。其次是政府机构，数据科学与机器学习平台在省级部门单位的渗透率逐渐提升。此外，数据科学与机器学习平台在零售、新能源、工

6、业、医疗等行业的渗透率较低，其中大型企业尚处于引入、筹备阶段。从企业规模来看，大中型企业的业务线条复杂、潜在 AI 应用场景数量可观，且自身技术人员储备充足，从长远来看，使自身具备 AI 建模能力是更持久、性价比也更高的方式，因此待数据条件成熟后大中型企业更倾向引入数据科学与机器学习平台；小型企业业务简单，技术人员有限，更倾向直接从算法商店直接购买成熟的 AI 算法部署实施，实现 AI 应用的快速验证，后续 AI 应用场景增多或是采购的算法不支持个性化业务场景时，才会考虑采购数据科学与机器学习平台。2.2 大模型将升级平台使用体验，成为厂商差异化竞争关键 AI 大模型热潮激发大模型与千行百业的