報告編委

黃勇

愛分析合伙人&首席分析師

孟晨靜

愛分析高級分析師

李冬露

愛分析分析師

馮怡欣

愛分析分析師

蘭壹凡

愛分析分析師

目錄

1. 研究范圍定義

2. 廠商全景地圖

3. 市場分析與廠商評估

4. 入選廠商列表

1. 研究范圍定義

研究范圍

數(shù)據(jù)智能是指以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素，通過融合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化等多種大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，從數(shù)據(jù)中提煉、發(fā)掘具有揭示性和可操作性的信息，從而為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析與決策。

當(dāng)前，數(shù)據(jù)智能已經(jīng)成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心方式。一方面，在實(shí)現(xiàn)初步數(shù)字化的基礎(chǔ)上，企業(yè)希望把數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展到更多的應(yīng)用場景，以在業(yè)務(wù)發(fā)展與運(yùn)營中實(shí)現(xiàn)降本增效，或構(gòu)建創(chuàng)新性的業(yè)務(wù)模式；另一方面，數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)膨脹，與分析場景的更加多樣化，也對數(shù)據(jù)存儲、處理和分析等方面的能力提出了更高的要求，因此企業(yè)需要對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行持續(xù)的升級與優(yōu)化。

本次報告將數(shù)據(jù)智能市場劃分為應(yīng)用解決方案和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施兩大部分，其中數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施指利用云計算、人工智能、隱私計算等新興信息技術(shù)構(gòu)建的為企業(yè)賦能的平臺類解決方案，主要包括數(shù)據(jù)的采集、存儲、計算、管理等內(nèi)容，進(jìn)而為上層應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)；應(yīng)用解決方案是指通過數(shù)據(jù)智能解決方案在垂直行業(yè)或通用職能領(lǐng)域直接賦能業(yè)務(wù)價值提升的最佳實(shí)踐。

綜合考慮企業(yè)關(guān)注度、行業(yè)落地進(jìn)展等因素，愛分析在本次研究中選取了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中的分析型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理平臺、實(shí)時數(shù)據(jù)平臺、DataOps、數(shù)據(jù)中臺、云數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)分析平臺、 數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺、知識圖譜平臺、隱私計算平臺，以及應(yīng)用解決方案中的城市大數(shù)據(jù)平臺、智能營銷、安全大數(shù)據(jù)共計13個特定市場進(jìn)行重點(diǎn)研究。

本報告面向企業(yè)決策層以及數(shù)據(jù)部門、業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人，通過對各場景的需求定義和代表廠商的能力評估，為企業(yè)的數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)設(shè)施及應(yīng)用規(guī)劃、廠商選型提供參考。

圖 1： 數(shù)據(jù)智能市場全景地圖

廠商入選標(biāo)準(zhǔn)

本次入選報告的廠商需同時符合以下條件：

廠商的產(chǎn)品服務(wù)滿足各市場定義的廠商能力要求；

近一年廠商具備一定數(shù)量以上的付費(fèi)客戶（參考第3章各市場定義部分）；

近一年廠商在特定市場的收入達(dá)到指標(biāo)要求（參考第3章各市場定義部分）。

2.廠商全景地圖

愛分析基于對甲方企業(yè)和典型廠商的調(diào)研以及桌面研究，遴選出在數(shù)據(jù)智能市場中具備成熟解決方案和落地能力的入選廠商。

3.市場分析與廠商評估

愛分析對本次數(shù)據(jù)智能項(xiàng)目重點(diǎn)研究的特定市場分析如下。同時，針對參與此次報告的部分代表廠商，愛分析撰寫了廠商能力評估。

3.1分析型數(shù)據(jù)庫

市場定義：

分析型數(shù)據(jù)庫是指為應(yīng)對企業(yè)管理人員、業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等人員對數(shù)據(jù)的各類分析和應(yīng)用需求而提供的各類數(shù)據(jù)存儲和計算引擎，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、大數(shù)據(jù)平臺以及湖倉一體數(shù)據(jù)平臺等。

甲方終端用戶：

企業(yè)IT部門、數(shù)據(jù)部門

甲方核心需求：

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，數(shù)據(jù)應(yīng)用場景呈現(xiàn)多元化趨勢，數(shù)據(jù)規(guī)模也呈爆發(fā)式增長，企業(yè)需要深入挖掘數(shù)據(jù)價值，以提高生產(chǎn)與經(jīng)營效率。在此背景下，對分析型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫存儲、計算、查詢等能力提出了更高要求。具體而言，企業(yè)對分析型數(shù)據(jù)庫的需求如下：

實(shí)時數(shù)據(jù)應(yīng)用場景激增，企業(yè)需深入挖掘?qū)崟r數(shù)據(jù)商業(yè)價值。企業(yè)在提高生產(chǎn)與經(jīng)營效率的過程中發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)的時效性至關(guān)重要，如電商行業(yè)的訂單查詢、金融行業(yè)的實(shí)時風(fēng)控等場景。因此，企業(yè)需要加強(qiáng)存儲、查詢與分析實(shí)時數(shù)據(jù)的能力，充分挖掘其商業(yè)價值。

業(yè)務(wù)需求爆炸式增長，存算資源彈性擴(kuò)展能力急需增強(qiáng)。傳統(tǒng)分析型數(shù)據(jù)庫的存儲和計算資源通常是耦合的，導(dǎo)致存儲資源冗余、計算資源不足與擴(kuò)展成本高的問題，且節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展會存在上限，影響系統(tǒng)的高可用性；同時，部分企業(yè)采用本地部署分析型數(shù)據(jù)庫的方法也會對其存儲能力、擴(kuò)展性與并行處理能力產(chǎn)生影響。因此，企業(yè)需要優(yōu)化已有分析型數(shù)據(jù)庫的部署方式與擴(kuò)展能力，為大數(shù)據(jù)分析的性能與速度提供保障。

業(yè)務(wù)智能化場景增長，對企業(yè)數(shù)據(jù)價值挖掘能力提出更高要求。近年來，企業(yè)業(yè)務(wù)場景不斷豐富，數(shù)據(jù)正在成為其業(yè)務(wù)創(chuàng)新的核心，而大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù)成為重要技術(shù)手段。但傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存在對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等高級分析技術(shù)支持不足的問題。因此，企業(yè)需要借助人工智能技術(shù)增強(qiáng)分析型數(shù)據(jù)庫的分析能力與效率，以及時響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。

運(yùn)維成本過高，數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)需簡化。部分企業(yè)受到資源、技術(shù)能力等的限制，缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，部署了多種性能各異、彼此獨(dú)立的分析型數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致系統(tǒng)架構(gòu)非常復(fù)雜，管理、維護(hù)與數(shù)據(jù)遷移的成本很高，穩(wěn)定性差。因此，企業(yè)需要在統(tǒng)一規(guī)劃之后，簡化系統(tǒng)架構(gòu)，降低分析型數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維成本。

信創(chuàng)浪潮下，企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化。在信創(chuàng)政策要求下，政府、國央企與金融等行業(yè)需要將已有分析型數(shù)據(jù)庫更新為國產(chǎn)背景、符合信創(chuàng)要求、已通過國家自主可控測試的數(shù)據(jù)庫，充分保障數(shù)據(jù)庫的安全可控。

廠商能力要求：

具備較高的數(shù)據(jù)存儲、查詢與分析性能。廠商所提供的分析型數(shù)據(jù)庫需要能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行存儲、高并發(fā)查詢與分析，滿足特定場景下的性能需求。例如，部分場景下分析型數(shù)據(jù)庫需要能夠存儲與管理實(shí)時數(shù)據(jù)，支持各類SQL標(biāo)準(zhǔn)，對海量實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行高性能數(shù)據(jù)加載、高并發(fā)查詢與分析等操作。

云上部署與彈性擴(kuò)展。廠商需要能夠提供支持云上部署、存儲節(jié)點(diǎn)與計算節(jié)點(diǎn)相互獨(dú)立且可分別獨(dú)立擴(kuò)展、在面對數(shù)據(jù)高并發(fā)場景時可按需快速實(shí)且現(xiàn)橫向擴(kuò)容的分析型數(shù)據(jù)庫，充分利用云的可擴(kuò)展性與相關(guān)資源。

支持智能化的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。廠商所提供的分析型數(shù)據(jù)庫需要能夠應(yīng)用當(dāng)前流行的AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、高級分析等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對海量、高吞吐、高并發(fā)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的自動化與智能化查詢與分析，提高數(shù)據(jù)價值挖掘效率與質(zhì)量。

簡化系統(tǒng)架構(gòu)，統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)。廠商需要提供性能良好、穩(wěn)定性強(qiáng)、能夠與已有數(shù)據(jù)庫兼容的分析型數(shù)據(jù)庫，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)簡化數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)以低成本進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)、數(shù)據(jù)開發(fā)以及數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲與分析。

符合信創(chuàng)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化替代。廠商需要能夠提供國產(chǎn)自研、能夠與國產(chǎn)主流軟硬件兼容適配、符合國家信息安全標(biāo)準(zhǔn)等資質(zhì)要求的分析型數(shù)據(jù)庫，同時，還需能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)庫遷移，完成國產(chǎn)化替代。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

符合分析型數(shù)據(jù)庫市場廠商能力要求；

2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥10個

2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥1000萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

柏睿數(shù)據(jù)

廠商介紹：

柏睿數(shù)據(jù)是一家以數(shù)據(jù)庫為核心的“Data+AI”數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件公司，基于完全自主研發(fā)的新一代全內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品體系和人工智能產(chǎn)品體系，構(gòu)建數(shù)據(jù)智能平臺，以智能數(shù)據(jù)算力技術(shù)支撐，實(shí)時、迅捷、高效挖掘數(shù)據(jù)價值，為政府及國民產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級賦能。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

RapidsDB是柏睿數(shù)據(jù)全國產(chǎn)自主研發(fā)、具有完整獨(dú)立知識產(chǎn)權(quán)、基于全內(nèi)存結(jié)構(gòu)的分布式分析型數(shù)據(jù)庫，具備金融級數(shù)據(jù)持久化、數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)高可用性，高于傳統(tǒng)磁盤架構(gòu)數(shù)據(jù)庫100+倍數(shù)據(jù)讀寫訪問和分析性能，適用于數(shù)據(jù)量大、實(shí)時性要求高的應(yīng)用場景。

廠商評估：

依靠專業(yè)的團(tuán)隊與豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，柏睿數(shù)據(jù)提供了數(shù)據(jù)存儲與處理性能優(yōu)良、自主可控的內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫RapidsDB與全流程原廠服務(wù)。

基于全內(nèi)存架構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲、訪問與分析性能優(yōu)良，能夠滿足企業(yè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)存儲與處理需求。RapidsDB數(shù)據(jù)庫是以全內(nèi)存架構(gòu)為基礎(chǔ)的分布式數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可擴(kuò)展性強(qiáng)與高易用性。通過將數(shù)據(jù)全量加載到內(nèi)存中進(jìn)行處理，大幅度提升了數(shù)據(jù)訪問速度與運(yùn)算能力，滿足企業(yè)高并發(fā)、低延時的業(yè)務(wù)需求；分布式架構(gòu)能夠通過集群及數(shù)據(jù)庫分區(qū)的方式最大限度的提升負(fù)載狀態(tài)下的數(shù)據(jù)庫性能，當(dāng)企業(yè)數(shù)據(jù)增長量達(dá)到一定規(guī)模后，無需對原有架構(gòu)進(jìn)行改動，即可在線靈活擴(kuò)展。為解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫難以支撐企業(yè)海量分析需求的問題，柏睿數(shù)據(jù)還將數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能技術(shù)深度融合，降低了數(shù)據(jù)讀取的難度，企業(yè)可通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫分析平臺實(shí)現(xiàn)全量數(shù)據(jù)的實(shí)時分析，并應(yīng)用于企業(yè)預(yù)測性業(yè)務(wù)場景中。此外， 該數(shù)據(jù)庫還支持云端部署、統(tǒng)一SQL標(biāo)準(zhǔn)查詢等功能，易用性大大提高。

技術(shù)全棧自研，產(chǎn)品自主可控，符合信創(chuàng)標(biāo)準(zhǔn)。柏睿數(shù)據(jù)庫內(nèi)核技術(shù)完全自主研發(fā)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫SQL解析層、優(yōu)化層、執(zhí)行層到存儲層的自主可控，兼容適配了全部國產(chǎn)主機(jī)、芯片及操作系統(tǒng)，順應(yīng)了信創(chuàng)趨勢?；诖?#xff0c;公司不僅能夠主導(dǎo)產(chǎn)品的功能迭代，針對不同客戶的個性化需求做定制化功能，還能在網(wǎng)絡(luò)存儲計算資源等方面快速優(yōu)化，提供原廠級的數(shù)據(jù)庫管理運(yùn)維工具。此外，公司還成立了信創(chuàng)小組，定期與不同的行業(yè)機(jī)構(gòu)、客戶、行業(yè)主管單位、技術(shù)主管單位等進(jìn)行信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)探討以及需求對接，對產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，更好的應(yīng)對將來信創(chuàng)政策的全面落地。

自主研發(fā)安全芯片，發(fā)展上游數(shù)據(jù)治理能力，為分析型數(shù)據(jù)庫發(fā)揮性能提供堅實(shí)基礎(chǔ)。為了更好的服務(wù)客戶，除了數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品外，柏睿數(shù)據(jù)還著力于硬件研發(fā)與數(shù)據(jù)治理能力強(qiáng)化。一方面，該企業(yè)組建DPU開發(fā)團(tuán)隊進(jìn)行安全芯片研發(fā)，將其與自研數(shù)據(jù)庫技術(shù)結(jié)合，有效解決了交易型數(shù)據(jù)庫與分析型數(shù)據(jù)庫行列混合存儲帶來的性能下降問題，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)庫讀寫、存儲、并行查詢等操作的全域加速；另一方面，深入研究數(shù)據(jù)編織，幫助企業(yè)更加安全、快速的進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，以支持分析型數(shù)據(jù)庫的實(shí)時分析。

深耕六大行業(yè)，為客戶提供數(shù)據(jù)庫全流程精細(xì)化服務(wù)。自成立以來，柏睿數(shù)據(jù)致力于為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化賦能，憑借其多樣化的產(chǎn)品、經(jīng)驗(yàn)豐富的行業(yè)專家團(tuán)隊以及客戶成功團(tuán)隊，為金融、能源、工業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)四大行業(yè)與數(shù)字政府、智慧城市兩大領(lǐng)域提供全內(nèi)存分析型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品與全流程原廠數(shù)據(jù)庫服務(wù)，以滿足各行業(yè)的多樣化場景需求。其中，原廠數(shù)據(jù)庫服務(wù)涵蓋部署前的規(guī)劃咨詢、部署中的數(shù)據(jù)開發(fā)遷移以及部署后的運(yùn)維培訓(xùn)服務(wù)。

典型客戶：

中國移動、北方健康

睿帆科技

廠商介紹：

廣州睿帆科技有限公司（簡稱“睿帆科技”）成立于2015年，以大數(shù)據(jù)及人工智能為核心技術(shù)為用戶提供平臺產(chǎn)品及服務(wù)，擁有自主創(chuàng)新的數(shù)據(jù)智能全生命周期產(chǎn)品體系，包括Baymax大數(shù)據(jù)科學(xué)平臺、國產(chǎn)分布式雪球數(shù)據(jù)庫、慧帆AI平臺、湖倉一體大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺、InfoMover實(shí)時采集同步等，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、為企業(yè)提供智能管理與知識服務(wù)，服務(wù)領(lǐng)域覆蓋電信運(yùn)營商、公安、軌道交通、政務(wù)、金融、應(yīng)急等多個行業(yè)。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

SnowballDB?是睿帆科技自主研發(fā)的用于聯(lián)機(jī)分析處理的 MPP 列式數(shù)據(jù)庫。SnowballDB?提供 PB 級別大數(shù)據(jù)集的在線多維查詢和分布式存儲，支持超低查詢時延，百億級數(shù)據(jù)毫秒級查詢；支持準(zhǔn)實(shí)時數(shù)據(jù)更新，支持邊寫邊查，可進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)時全量數(shù)據(jù)分析；支持高并發(fā)，可上百人同時查詢；具有高容錯機(jī)制，支持跨中心多副本災(zāi)備，數(shù)據(jù)自動同步、自動恢復(fù)。SnowballDB?適用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲、高并發(fā)點(diǎn)查詢、高吞吐即席查詢、多維分析和實(shí)時查詢場景。

廠商評估：

睿帆科技SnowballDB?產(chǎn)品在支持高并發(fā)查詢、實(shí)時數(shù)據(jù)查詢、高性能寫入以及易用性等方面具有明顯優(yōu)勢；此外融合SnowballDB?分析型數(shù)據(jù)庫和Baymax?大數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，睿帆科技還能提供一站式數(shù)據(jù)平臺解決方案。

睿帆科技SnowballDB?具有極速聯(lián)機(jī)分析性能，支持PB級數(shù)據(jù)高并發(fā)查詢和實(shí)時數(shù)據(jù)查詢。SnowballDB?的極速聯(lián)機(jī)分析性能通過列式存儲、MPP集群架構(gòu)、向量化執(zhí)行、LLVM編譯等四種特性實(shí)現(xiàn)。首先，SnowballDB?的列式存儲可顯著降低IO消耗，加快查詢速度，且列式存儲可支持輕量化壓縮，在保證高性能的前提下實(shí)現(xiàn)較高壓縮比，降低數(shù)據(jù)存儲成本，適用于高并發(fā)查詢場景。其次，SnowballDB?分布式集群架構(gòu)支持多并發(fā)查詢以及讀寫并發(fā)，允許在運(yùn)行時創(chuàng)建表、加載數(shù)據(jù)和運(yùn)行查詢，無需重新配置或重啟服務(wù)，適用于準(zhǔn)實(shí)時數(shù)據(jù)查詢場景。再次，SnowballDB?向量化執(zhí)行既能對列數(shù)據(jù)一個批次調(diào)用一個指令，有效減少函數(shù)調(diào)用次數(shù)，又能實(shí)現(xiàn)僅加載必要列數(shù)據(jù)進(jìn)CPU緩存，充分利用CPU資源。此外，在編譯策略上，SnowballDB?支持LLVM動態(tài)編譯，能極大提高代碼執(zhí)行效率。

SnowballDB?具有高性能數(shù)據(jù)寫入特性。一方面，分布式集群架構(gòu)采用share-nothing方式，支持多節(jié)點(diǎn)并行寫入，消除單節(jié)點(diǎn)性能瓶頸，最大化集群寫入性能。另一方面，SnowballDB?采用先進(jìn) Hash 隨機(jī)算法，自動均衡各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)分布，保證各節(jié)點(diǎn)磁盤占用相對均衡。 此外，SnowballDB?支持多副本備份，可在不同節(jié)點(diǎn)上維護(hù)相同數(shù)據(jù)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時，自動切換由備份副本提供服務(wù)，在保證數(shù)據(jù)安全的情況下提升性能。

具有較強(qiáng)的易用性，能顯著降低用戶使用門檻。SnowballDB?提供圖形化管理工具，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫對象管理、可視化SQL查詢工具、系統(tǒng)診斷分析、用戶權(quán)限管理、集群監(jiān)控、副本監(jiān)控等數(shù)據(jù)庫全生命周期運(yùn)營管理。SnowballDB?內(nèi)置多種表引擎，用戶可直接訪問 HDFS / KAFKA / MYSQL 等外部數(shù)據(jù)源，無需額外代碼，降低使用門檻。此外在安裝方面，SnowballDB?支持多種安裝方式，如可使用標(biāo)準(zhǔn)的 Ambari 開源平臺提供的圖形化安裝配置管理功能，進(jìn)行動態(tài)添加刪除集群節(jié)點(diǎn)、調(diào)整SnowballDB?的配置參數(shù)、啟停 SnowballDB?服務(wù)以及動態(tài)更新升級版本；也支持RPM包安裝。

睿帆科技具備提供一站式數(shù)據(jù)平臺解決方案的能力，在電信運(yùn)營商行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)豐富。睿帆融合SnowballDB?分析型數(shù)據(jù)庫和Baymax?大數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，協(xié)同多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成、高性能在線分析及查詢、開發(fā)應(yīng)用等功能，為客戶提供數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)治理、高速檢索、多維分析、交互查詢等數(shù)據(jù)中臺能力。目前，睿帆數(shù)據(jù)平臺解決方案服務(wù)領(lǐng)域涉及電信運(yùn)營商、政府、安防、交通等行業(yè)，服務(wù)節(jié)點(diǎn)超過1000個，日處理數(shù)據(jù)達(dá)到PB級，其中電信運(yùn)營商客戶已覆蓋廣東、河南、四川、浙江等全國10余個省市自治區(qū)。

典型客戶：

北京移動、四川移動、廣東省公安廳機(jī)場公安局、廣州市公安局白云區(qū)分局

3.2數(shù)據(jù)庫管理平臺

市場定義：

數(shù)據(jù)庫管理平臺是指具備對多類型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)一安裝部署、遷移、備份、監(jiān)控告警、巡檢、性能分析、智能運(yùn)維、安全管控等數(shù)據(jù)庫全生命周期管理能力，提升企業(yè)數(shù)據(jù)庫綜合運(yùn)維效率的平臺。

甲方終端用戶：

數(shù)據(jù)庫管理員

甲方核心需求：

企業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫種類在快速增長，一方面豐富的數(shù)據(jù)類型需要多種關(guān)系型、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫儲存；另一方面，開源和國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的崛起也迅速打破傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫壟斷的局面。數(shù)據(jù)庫種類的增加在滿足企業(yè)多種場景需求的同時，也帶來繁重的數(shù)據(jù)庫管理及運(yùn)維工作。企業(yè)需要簡化多模異構(gòu)數(shù)據(jù)庫的管理工作，降低管理成本。企業(yè)對數(shù)據(jù)庫管理平臺的核心需求主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

簡化數(shù)據(jù)庫管理工作，降低數(shù)據(jù)庫運(yùn)維成本。隨著企業(yè)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫數(shù)量及種類快速增加，企業(yè)需要完善的數(shù)據(jù)庫管理工具如監(jiān)控告警、安裝部署、備份恢復(fù)、安全管理、高可用性、資源管理等工具對多終數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)一的管理運(yùn)維，簡化數(shù)據(jù)庫管理工作。

??數(shù)據(jù)庫管理員易上手、操作便捷。針對復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫集群架構(gòu)，企業(yè)需要數(shù)據(jù)庫管理平臺兼容多種類型數(shù)據(jù)庫，提供諸如可視化功能、系統(tǒng)診斷分析、支持自動及自定義部署等工具，幫助數(shù)據(jù)庫管理員實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)庫輕松管理、便捷安裝。

廠商能力要求：

廠商需要能夠提供平臺化、一體化的數(shù)據(jù)庫管理平臺產(chǎn)品。數(shù)據(jù)庫管理平臺能夠提供多基礎(chǔ)設(shè)施的整合能力，將多種類型的數(shù)據(jù)庫納入管理的范圍，并提供平臺化的工具覆蓋數(shù)據(jù)庫全生命周期，整合監(jiān)控、性能分析、巡檢、審核、運(yùn)維、安裝部署、變更、SQL執(zhí)行、數(shù)據(jù)遷移、安全管控等眾多功能模塊，為企業(yè)提供一體化的數(shù)據(jù)庫管理服務(wù)，降低復(fù)雜性。

廠商需具備數(shù)據(jù)庫智能化管理能力。除數(shù)據(jù)庫管理外，廠商還應(yīng)具備機(jī)器學(xué)習(xí)、RPA等AI技術(shù)，將部署、巡檢、數(shù)據(jù)采集、審核等流程自動化或半自動化，減少重復(fù)的人力勞動；以及支持?jǐn)?shù)據(jù)庫智能分析，提供數(shù)據(jù)庫性能可視化，實(shí)現(xiàn)智能告警優(yōu)化、趨勢分析、異常診斷等數(shù)據(jù)庫運(yùn)維功能，降低數(shù)據(jù)庫管理員門檻。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合數(shù)據(jù)庫管理平臺市場全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個；

3．2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥500萬元。

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

愛可生

廠商介紹：

上海愛可生信息技術(shù)股份有限公司（簡稱“愛可生”）成立于2003年，是數(shù)據(jù)庫整體解決方案提供商，國家規(guī)劃布局內(nèi)重點(diǎn)軟件企業(yè)，具備自助知識產(chǎn)權(quán)的核心數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供高性價比、快速落地的分布式數(shù)據(jù)庫、多數(shù)據(jù)庫智能管理平臺、數(shù)據(jù)庫容器云平臺和面向AI的向量數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

愛可生的云樹?DMP產(chǎn)品是一款可管理多款開源和信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫的集群管理平臺，提供部署、監(jiān)控、備份、高可用、日志管理、事件告警等功能組件，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的一站式管理。云樹?DMP提供自動監(jiān)控所有數(shù)據(jù)庫實(shí)例，通過統(tǒng)一管理視圖界面展示，方便用戶管理整個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫設(shè)施；支持便捷部署并正確使用讀寫分離中間件或分布式中間件，自動維護(hù)中間件和數(shù)據(jù)庫實(shí)例的高可用性；可對數(shù)據(jù)庫實(shí)例進(jìn)行故障檢測，自動處理可用性問題等功能。

廠商評估：

愛可生云樹?DMP產(chǎn)品能顯著增強(qiáng)開源數(shù)據(jù)庫功能完備性，并且在案例積累以及為用戶提供數(shù)據(jù)庫全生命周期一體化解決方案方面具有較強(qiáng)優(yōu)勢。

云樹?DMP集成開源數(shù)據(jù)庫周邊生態(tài)工具，能增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫功能完備性。在數(shù)據(jù)庫運(yùn)維方面，云樹?DMP在諸如監(jiān)控告警、安裝部署、備份恢復(fù)等基礎(chǔ)運(yùn)維功能之外，還提供了高可用性、災(zāi)備管理、資源管理等多種運(yùn)維功能。其中高可用組件支持用戶進(jìn)行多種高可用架構(gòu)部署，可對數(shù)據(jù)庫實(shí)例進(jìn)行故障檢測，自動處理諸如虛擬機(jī)崩潰、計算節(jié)點(diǎn)服務(wù)進(jìn)程崩潰、主機(jī)宕機(jī)等故障場景，還能支持便捷的切換主庫、部署新從庫、變更中間件等拓?fù)渥兏?#xff0c;維護(hù)數(shù)據(jù)庫實(shí)例的高可用性；災(zāi)備管理組件可使用戶掌控系統(tǒng)容災(zāi)業(yè)務(wù)運(yùn)行情況，快速方便的完成數(shù)據(jù)恢復(fù)和測試演練，實(shí)現(xiàn)對虛擬機(jī)數(shù)據(jù)的備份，保障跨數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全；在資源管理中，讀寫分離組件和分庫分表組件支持?jǐn)?shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)根據(jù)需求進(jìn)行動態(tài)水平擴(kuò)展或針對節(jié)點(diǎn)性能容量限制進(jìn)行縱向擴(kuò)展，能提升開源數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性。在數(shù)據(jù)庫開發(fā)方面，云樹?DMP還提供諸如SQL編輯、審核、脫敏等數(shù)據(jù)庫開發(fā)工具。

此外，云樹?DMP還具備良好的兼容性、易用性，且部署便捷簡單。架構(gòu)方面，云樹?DMP能兼容MySQL標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議下的所有開源數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，提供數(shù)據(jù)庫管理能力；易用性方面，云樹?DMP提供數(shù)據(jù)庫運(yùn)維視屏，實(shí)時展示數(shù)據(jù)庫集群的可用性、實(shí)例數(shù)、容量、告警等信息，用戶可輕松管理復(fù)雜數(shù)據(jù)庫集群架構(gòu)；部署方面，云樹?DMP支持自動部署，支持任何類型基礎(chǔ)設(shè)施，用戶可自定義部署規(guī)范。

愛可生具備深厚的開源數(shù)據(jù)庫研發(fā)能力和完善的服務(wù)體系，融合云樹?DMP平臺，協(xié)同為用戶提供數(shù)據(jù)庫全生命周期一體化解決方案。研發(fā)方面，愛可生具備基于多種開源數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品如MySQL、TiDB、OceanBase、OpenGauss、Redis的自研優(yōu)化能力，持續(xù)研發(fā)增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫核心功能，并為開源社區(qū)反饋貢獻(xiàn)源碼。服務(wù)方面，愛可生為用戶提供包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理平臺產(chǎn)品在內(nèi)的豐富的知識庫以及培訓(xùn)考核體系，幫助用戶快速落地。因此，融合開源數(shù)據(jù)庫研發(fā)能力、云樹?DMP數(shù)據(jù)庫生態(tài)工具以及服務(wù)能力，愛可生能為用戶提供從數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計、開發(fā)、運(yùn)維全生命周期一體化服務(wù)。

愛可生還具備豐富的金融行業(yè)數(shù)據(jù)庫管理平臺實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為用戶提供安全穩(wěn)定的用戶體驗(yàn)。愛可生是最早進(jìn)入數(shù)據(jù)庫管理平臺市場的廠商之一，已經(jīng)在金融領(lǐng)域積累多個標(biāo)桿案例，持續(xù)通過用戶業(yè)務(wù)場景持續(xù)驗(yàn)證并完善云樹?DMP產(chǎn)品的安全性、穩(wěn)定性。此外，愛可生參與編寫信通院《大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)庫管理平臺技術(shù)要求》標(biāo)準(zhǔn)，且云樹?DMP是業(yè)內(nèi)首個通過信通院數(shù)據(jù)庫管理平臺產(chǎn)品能力測試的產(chǎn)品，在平臺基礎(chǔ)能力、平臺資源管理能力、安裝部署能力、性能分析及優(yōu)化能力、健康檢查能力、高可用能力、運(yùn)維管理能力等12項(xiàng)能力域均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。

典型客戶：

興業(yè)銀行、百勝中國、銀聯(lián)國際

3.3實(shí)時數(shù)據(jù)平臺

市場定義：

實(shí)時數(shù)據(jù)平臺是指基于數(shù)據(jù)同步、流處理等技術(shù)，支撐數(shù)據(jù)實(shí)時采集與接入、實(shí)時存儲、實(shí)時計算、實(shí)時分析與查詢等能力，從而提供實(shí)時數(shù)據(jù)查詢與分析決策服務(wù)的數(shù)據(jù)平臺。

甲方終端用戶：

企業(yè)IT人員、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家

甲方核心需求：

隨著市場競爭環(huán)境和客戶需求的快速變化，以及實(shí)時數(shù)據(jù)的積累，實(shí)時數(shù)據(jù)應(yīng)用在提高生產(chǎn)效率、提升客戶體驗(yàn)和提供個性化產(chǎn)品和服務(wù)方面的價值日益凸顯，企業(yè)對數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策的實(shí)時性需求在不斷提升。為此，許多企業(yè)通過手工定制、消息總線和事件流中間件等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，但這些方式各自面臨業(yè)務(wù)耦合度過高，管理、復(fù)用困難，實(shí)時性不足等缺陷，因此，企業(yè)需要通建設(shè)統(tǒng)一平臺進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)的匯聚、開發(fā)和運(yùn)維管理。企業(yè)對實(shí)時數(shù)據(jù)平臺的需求主要有以下方面：

實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)匯聚。企業(yè)數(shù)據(jù)分散保存在多個數(shù)據(jù)庫、系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的類型繁多、數(shù)據(jù)收集頻率的差異也在客觀上提升了數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時采集和同步的難度，因此，企業(yè)急需通過借助專門的實(shí)時數(shù)據(jù)工具，實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)匯聚。

海量數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲和管理。大型企業(yè)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在TB甚至PB級，多數(shù)據(jù)源、多模數(shù)據(jù)的大量采集、長期保存、冷數(shù)據(jù)變溫數(shù)據(jù)等帶來了新的海量數(shù)據(jù)存儲需求，而隨著企業(yè)數(shù)字化建設(shè)進(jìn)程加快，數(shù)據(jù)存儲云、邊、端并行，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理，保證數(shù)據(jù)能夠高速流轉(zhuǎn)。

數(shù)據(jù)即時查詢和分析。查詢和分析是實(shí)時數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心，但大數(shù)據(jù)的加工、處理和分析過程較為復(fù)雜，因此如何能夠提升數(shù)據(jù)查詢和分析速度，讓實(shí)時數(shù)據(jù)的價值最大化，是企業(yè)最為關(guān)注的焦點(diǎn)。

技術(shù)架構(gòu)支持業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。企業(yè)流數(shù)據(jù)往往有多個來源，以金融、零售行業(yè)為例，在雙十一、618等重大節(jié)點(diǎn)容易面臨數(shù)據(jù)高并發(fā)的情況。因此企業(yè)需要搭建一套穩(wěn)定成熟的平臺架構(gòu)，在高并發(fā)的情況下保證系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性。

在各業(yè)務(wù)場景中最大化實(shí)時數(shù)據(jù)的價值。實(shí)時數(shù)據(jù)分析是一個與業(yè)務(wù)場景進(jìn)行深度結(jié)合的過程，因此企業(yè)需要針對自身業(yè)務(wù)情況，根據(jù)不同場景的要求，與具體業(yè)務(wù)邏輯相結(jié)合進(jìn)行高度定制化的場景開發(fā)，從而保證應(yīng)用效果最大化。

廠商能力要求：

? 提供實(shí)時數(shù)據(jù)匯聚能力。一方面，廠商需高度適配各類技術(shù)框架，支持Kafka、RocketMQ、 IBM WebSphere MQ等多種數(shù)據(jù)源，以及多種數(shù)據(jù)格式；另一方面，廠商需要提供實(shí)時數(shù)據(jù)采集和計算技術(shù)框架，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時匯聚。

提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺，進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級存儲和管理。首先，廠商需要為企業(yè)提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理能力，通過平臺化的集中式開發(fā)，沉淀數(shù)據(jù)任務(wù)模型，統(tǒng)一規(guī)范數(shù)據(jù)調(diào)用權(quán)限。在此基礎(chǔ)上，廠商要基于存算分離模型，根據(jù)數(shù)據(jù)訪問需求程度和其生命周期階段，對熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)進(jìn)行分級存儲。

具備高性能數(shù)據(jù)分析引擎。在數(shù)據(jù)分析與計算環(huán)節(jié)，廠商需將實(shí)時處理過程中的復(fù)雜計算邏輯，包括糅合指標(biāo)、模型、業(yè)務(wù)規(guī)則等各類計算邏輯封裝為可編輯的數(shù)據(jù)模型，并盡量實(shí)現(xiàn)高度模塊化封裝。其次，分析引擎需要具備較高性能， 提供目標(biāo)應(yīng)用程序所需的吞吐量和延遲要求，對數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行即時響應(yīng)，同時盡量能夠提供基于 API 的高度靈活和可擴(kuò)展的查詢分析服務(wù)。

提供滿足高并發(fā)高可用的先進(jìn)技術(shù)架構(gòu)。廠商需要提供高可用的技術(shù)架構(gòu)，甚至可進(jìn)一步具備在異常情況下的集群自愈能力，幫助企業(yè)有效應(yīng)對數(shù)據(jù)高并發(fā)量的壓力。

場景化實(shí)施經(jīng)驗(yàn)豐富，具有成熟的行業(yè)解決方案和較強(qiáng)的定制化能力。不同行業(yè)在數(shù)據(jù)類型和實(shí)時數(shù)據(jù)應(yīng)用場景上都有很大差異，而每個具體應(yīng)用場景都是大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)指標(biāo)、模型和業(yè)務(wù)邏輯有機(jī)結(jié)合的產(chǎn)物，因此廠商首先需要具備定制化開發(fā)能力，其次需要在積累不同行業(yè)的場景化落地經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上形成相對標(biāo)準(zhǔn)化的行業(yè)解決方案，保證實(shí)時數(shù)據(jù)平臺的成功落地。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1.符合實(shí)時數(shù)據(jù)平臺廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個；

3. 2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥500萬元。

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

九章云極

廠商介紹：

九章云極DataCanvas成立于2013年，是中國數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件的領(lǐng)軍企業(yè)，專注數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件和數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的持續(xù)開發(fā)與建設(shè)，通過自主研發(fā)的一系列企業(yè)級AI應(yīng)用所需的平臺軟件產(chǎn)品及解決方案，極大降低了AI門檻，助力用戶實(shí)現(xiàn)數(shù)智化升級，推動政府、金融、通信、制造、交通、互聯(lián)網(wǎng)等多領(lǐng)域客戶AI規(guī)?；瘧?yīng)用。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

九章云極DataCanvas RT 是一款分布式流數(shù)據(jù)實(shí)時處理、分析和決策平臺，覆蓋實(shí)時數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)建和管理、數(shù)據(jù)建模分析、數(shù)據(jù)服務(wù)和運(yùn)維監(jiān)控全生命周期，幫助企業(yè)形成風(fēng)險監(jiān)控、精準(zhǔn)營銷、實(shí)時預(yù)警與事中分析等多種實(shí)時分析決策能力。

廠商評估：

九章云極DataCanvas一站式實(shí)時數(shù)據(jù)分析平臺，具有功能模塊化銜接、技術(shù)架構(gòu)穩(wěn)定高可用等優(yōu)勢，通過其完善的應(yīng)用開發(fā)能力和用戶管理能力，能有效幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。

提供覆蓋實(shí)時數(shù)據(jù)分析全生命周期的一站式平臺，能有效實(shí)現(xiàn)各流程無縫銜接，提升分析效率，降低系統(tǒng)部署復(fù)雜度。九章云極DataCanvas提供一站式流數(shù)據(jù)分析平臺，將流數(shù)據(jù)處理、建模、監(jiān)控等各環(huán)節(jié)，以及指標(biāo)、風(fēng)控、營銷等工具封裝為統(tǒng)一平臺上的不同功能模塊，而非彼此獨(dú)立的產(chǎn)品，屏蔽不同產(chǎn)品帶來的系統(tǒng)復(fù)雜性。如在數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)節(jié)，DataCanvas RT實(shí)時決策中心 能夠直接使用上一環(huán)節(jié)已經(jīng)定義好的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，無需考慮底層數(shù)據(jù)庫認(rèn)證問題，從而提升數(shù)據(jù)分析的效率。

具備穩(wěn)定、高可用技術(shù)架構(gòu)，能在提供高并發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)的同時，滿足實(shí)時數(shù)據(jù)分析的需要。九章云極DataCanvas產(chǎn)品采用分布式可擴(kuò)展架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)集群管理和彈性擴(kuò)容，支持高并發(fā)數(shù)據(jù)計算和處理；同時，其存算分離的數(shù)據(jù)存儲，能夠減少數(shù)據(jù)搬遷，支持多樣數(shù)據(jù)接入。在實(shí)時數(shù)據(jù)分析方面，系統(tǒng)具備強(qiáng)大的實(shí)時能力，能進(jìn)行批量加載和毫秒級查詢響應(yīng)，支持實(shí)時寫入、實(shí)時更新。

對于開發(fā)人員，提供多種數(shù)據(jù)開發(fā)方式和DevOps能力，能顯著提升開發(fā)效率和體驗(yàn)。在數(shù)據(jù)開發(fā)方式方面，DataCanvas RT實(shí)時決策中心不僅內(nèi)置包含數(shù)據(jù)輸入源、窗口類、統(tǒng)計類、規(guī)則類、模型類的近百種預(yù)置算子，用戶能通過托拉拽預(yù)置算子，輕松高效構(gòu)建流數(shù)據(jù)作業(yè)；同時，系統(tǒng)還支持通過在線編輯器定義SQL流作業(yè)，支持UDF在線開發(fā)、作業(yè)調(diào)試監(jiān)控、作業(yè)段落編排等功能，輔助構(gòu)建實(shí)時數(shù)據(jù)分析模型和場景。在開發(fā)流程方面，九章云極DataCanvas提供一站式實(shí)時作業(yè)的DevOps，內(nèi)置可視化環(huán)境配置管理、透明環(huán)境部署、網(wǎng)頁調(diào)試、監(jiān)控告警等功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)全流程高效協(xié)作和規(guī)范化運(yùn)營管理。

具備多租戶管理及用戶權(quán)限管理等功能，幫助大型企業(yè)解決多用戶協(xié)作難題，保障數(shù)據(jù)安全。九章云極DataCanvas產(chǎn)品能夠以企業(yè)組織架構(gòu)為基礎(chǔ)，進(jìn)行多租戶管理，對計算資源和數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行資源分配，同時提供統(tǒng)一的用戶登錄，支持基于角色的權(quán)限和定制化菜單，面對大型企業(yè)復(fù)雜人員構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)千人千面的數(shù)據(jù)權(quán)限管理，保障集團(tuán)數(shù)據(jù)安全。

具備多家大型企業(yè)落地經(jīng)驗(yàn)，提供全面貼合生產(chǎn)環(huán)境的業(yè)務(wù)場景。九章云極DataCanvas實(shí)時數(shù)據(jù)平臺已在金融、交通、通信、互聯(lián)網(wǎng)等各行業(yè)多家大型企業(yè)成功落地，在實(shí)時指標(biāo)加工和監(jiān)控、實(shí)時數(shù)據(jù)采集和加工、實(shí)時分析報表、實(shí)時風(fēng)控和交易反欺詐四大高度抽象的應(yīng)用場景基礎(chǔ)上，根據(jù)不同行業(yè)復(fù)雜的實(shí)時數(shù)據(jù)分析需求提供針對性解決方案。如在金融行業(yè)，九章云極能提供客戶足跡分析、客服大數(shù)據(jù)分析、資金變動營銷、風(fēng)險實(shí)時類預(yù)警等典型應(yīng)用場景，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。

典型客戶：

浦發(fā)銀行，山東城商行聯(lián)盟，興業(yè)銀行

3.4DataOps

市場定義：

DataOps（數(shù)據(jù)研發(fā)運(yùn)營一體化）是人、流程和技術(shù)的高效組合，用于管理代碼、工具、基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)本身，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用的敏捷開發(fā)和持續(xù)集成應(yīng)用，優(yōu)化和改進(jìn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和數(shù)據(jù)消費(fèi)者的協(xié)作，持續(xù)交付數(shù)據(jù)流生產(chǎn)線。

甲方終端用戶：

數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、運(yùn)維工程師、測試工程師、數(shù)據(jù)分析師

甲方核心需求：

數(shù)據(jù)分析對企業(yè)的價值日益增長，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分析愈加民主化；與此同時，數(shù)據(jù)分析工具如BI、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化、數(shù)據(jù)挖掘等多元工具的運(yùn)用，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)用戶角色如數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)管理源、報表開發(fā)人員等，大大增加了數(shù)據(jù)開發(fā)及運(yùn)維工作量以及數(shù)據(jù)應(yīng)用交付的協(xié)調(diào)難度。針對數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，企業(yè)面臨的主要需求是：

實(shí)現(xiàn)跨部門、多角色協(xié)同。原始數(shù)據(jù)從獲取、加工、就緒到產(chǎn)生價值的過程涉及多部門多角色協(xié)同，如數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、測試工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)分析師等，目前各角色之間目標(biāo)割裂、難協(xié)同，導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)周期長，企業(yè)需要一套工具能將多種角色組織在一起，高效協(xié)同完成數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，降低應(yīng)用開發(fā)延誤。

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)過程中，常由于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用難使用。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題來源于多個方面，如提供數(shù)據(jù)源的業(yè)務(wù)系統(tǒng)沒及時規(guī)范地更新表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)口徑不一致、數(shù)據(jù)填報不規(guī)范、以及數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)調(diào)整引發(fā)數(shù)據(jù)源意外改變等，企業(yè)需要體系化地對數(shù)據(jù)全生命周期進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，讓數(shù)據(jù)可信。

提升數(shù)據(jù)開發(fā)效率。在實(shí)際的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)來源多種多樣，不同數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)處理的時延和數(shù)據(jù)量的要求不同，產(chǎn)生多種任務(wù)類型如離線同步、實(shí)時同步、離線計算、實(shí)時計算等，需要跨平臺相互配合完成多個異構(gòu)任務(wù)。因此開發(fā)人員面臨大量數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)規(guī)范、計算節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序編排等問題。此外，數(shù)據(jù)開發(fā)之后的部署上線也會花費(fèi)大量時間。企業(yè)需要一體化平臺管理跨平臺異構(gòu)數(shù)據(jù)任務(wù)開發(fā)、測試、部署上線，提高數(shù)據(jù)開發(fā)效率。

簡化數(shù)據(jù)運(yùn)維工作。當(dāng)前企業(yè)各產(chǎn)品應(yīng)用都會有監(jiān)控告警能力，比如離線任務(wù)突破基線、實(shí)時任務(wù)失敗、API調(diào)用失敗等，企業(yè)需要統(tǒng)一監(jiān)控平臺實(shí)現(xiàn)對多產(chǎn)品的監(jiān)控、告警。

保障數(shù)據(jù)安全。隨著數(shù)據(jù)的民主化、數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛使用，數(shù)據(jù)安全也成為企業(yè)重點(diǎn)考慮的問題。數(shù)據(jù)安全涉及到系統(tǒng)安全、數(shù)據(jù)安全、安全審計等，企業(yè)需要系統(tǒng)化的工具保證數(shù)據(jù)生命周期各個環(huán)節(jié)安全。

廠商能力要求：

廠商應(yīng)具備一種或多種DataOps工具及技術(shù)，支持實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用敏捷開發(fā)。如針對企業(yè)多種硬件環(huán)境、開發(fā)環(huán)境、發(fā)布環(huán)境、運(yùn)維流程等，廠商應(yīng)具備云原生、容器技術(shù)提供統(tǒng)一的開發(fā)、測試、運(yùn)維環(huán)境；如為滿足特殊數(shù)據(jù)應(yīng)用的時效性，廠商應(yīng)具備實(shí)時和流處理功能；針對復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型及應(yīng)用場景，廠商應(yīng)具備多種分析引擎，如分布式處理引擎、離線批處理引擎等；針對數(shù)據(jù)質(zhì)量，廠商應(yīng)具備數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的能力。此外，廠商還應(yīng)具備應(yīng)用集成、數(shù)據(jù)安全等功能。

廠商應(yīng)具備豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能基于DataOps理論為用戶制定合適的解決方案。一方面，數(shù)據(jù)開發(fā)運(yùn)營一體化涉及數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)運(yùn)維等數(shù)據(jù)價值鏈各個環(huán)節(jié)，需要廠商具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和成熟的DataOps理論協(xié)助企業(yè)挖掘痛點(diǎn)、分析原因、提出合適的解決方案；另一方面，企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)、運(yùn)維、管理能力參差不齊，需要廠商兼容、優(yōu)化企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)開發(fā)、運(yùn)維、管理功能及能力，針對缺失、薄弱的環(huán)節(jié)進(jìn)行定制化開發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)運(yùn)營一體化。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合DataOps市場全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個；

3．2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥500萬元。

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

數(shù)造科技

廠商介紹：

數(shù)造科技成立于2015年，是新一代數(shù)據(jù)開發(fā)管理能力提供商，將先進(jìn)的DataOps方法論與領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品化落地，幫助企業(yè)建立并打通數(shù)據(jù)開發(fā)、治理、運(yùn)營、服務(wù)各環(huán)節(jié)能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全鏈路一體化高效管理和應(yīng)用?，F(xiàn)已服務(wù)金融、政務(wù)、零售、能源電力、制造等領(lǐng)域的多家頭部企業(yè)。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

數(shù)造科技自主研發(fā)的核心產(chǎn)品DataBuilder是基于DataOps方法論打造的新一代敏捷數(shù)據(jù)管理平臺，架構(gòu)于湖倉平臺之上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)開發(fā)、任務(wù)提測、任務(wù)發(fā)布、運(yùn)維調(diào)度全流程敏捷協(xié)作，同時通過統(tǒng)一元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)目錄，形成便于快速自助查詢、血緣追溯和質(zhì)量檢測的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，為企業(yè)提供中臺化的數(shù)據(jù)管理運(yùn)營服務(wù)全鏈路能力建設(shè)解決方案，挖掘數(shù)據(jù)要素潛能。

廠商評估：

數(shù)造科技聚焦于數(shù)據(jù)全生命周期的開發(fā)和管控兩大核心環(huán)節(jié)，以其在DataOps領(lǐng)域多年的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和多家大型客戶服務(wù)實(shí)踐，能夠針對大型企業(yè)數(shù)據(jù)任務(wù)量大、開發(fā)工具多、運(yùn)維壓力大的普遍問題，提供一站式數(shù)據(jù)開發(fā)、治理、運(yùn)營的完整工具流，配合任務(wù)編排和持續(xù)集成發(fā)布能力，支持?jǐn)?shù)據(jù)工程的高質(zhì)高效開發(fā)投產(chǎn)，同時把數(shù)據(jù)治理工作融入到開發(fā)過程中，通過標(biāo)準(zhǔn)流程和自動化能力，促進(jìn)數(shù)據(jù)開發(fā)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理效率。

通過數(shù)據(jù)沙箱環(huán)境配合持續(xù)集成發(fā)布，大幅提升發(fā)布效率和質(zhì)量。企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)上線過程普遍面臨開發(fā)協(xié)作和缺少測試數(shù)據(jù)兩方面難題，開發(fā)之間往往會因?yàn)閿?shù)據(jù)和資源之間的搶占導(dǎo)致團(tuán)隊開發(fā)效率降低，而開發(fā)缺少獨(dú)立測試環(huán)境和合適的測試數(shù)據(jù)則嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)開發(fā)的質(zhì)量。數(shù)造科技產(chǎn)品通過沙箱環(huán)境給數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供開發(fā)工具和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，他們可在其中編寫代碼和測試任務(wù)，而不會影響生產(chǎn)環(huán)境，保證測試的充分性，有效提升數(shù)據(jù)任務(wù)質(zhì)量。此外，數(shù)造科技產(chǎn)品通過構(gòu)建完整的從任務(wù)開發(fā)、單元測試、任務(wù)提測到任務(wù)上線和生產(chǎn)運(yùn)維全流程體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)上線的標(biāo)準(zhǔn)化持續(xù)運(yùn)作。

能搭建自動化的數(shù)據(jù)開發(fā)運(yùn)營全流程工具鏈，配合任務(wù)編排能力，在數(shù)據(jù)開發(fā)者、管理者、消費(fèi)者等角色間形成無縫銜接的高效順暢協(xié)作范式。一方面，數(shù)造科技通過將從原始數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)就緒數(shù)據(jù)的集成、開發(fā)、部署、運(yùn)維全生命周期形成敏捷的數(shù)據(jù)管道，將專業(yè)數(shù)據(jù)人員需要的所有工具、步驟和流程簡化為一個易于使用、可配置的端到端系統(tǒng)，打通數(shù)據(jù)鏈上不同角色協(xié)作通道，同時用高度自動化流程規(guī)范所有環(huán)節(jié)，代替部分手工操作，從而最大化組織數(shù)據(jù)的價值。另一方面，數(shù)造科技產(chǎn)品提供任務(wù)編排能力，能根據(jù)數(shù)據(jù)開發(fā)和分析策略來調(diào)整任務(wù)的順序、依賴關(guān)系，解決大型企業(yè)多任務(wù)同時進(jìn)行的協(xié)作問題。

提供主動式數(shù)據(jù)治理功能，最大化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的服務(wù)價值。數(shù)造科技產(chǎn)品能夠在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范指引下，進(jìn)行數(shù)據(jù)生命周期各環(huán)節(jié)的設(shè)計態(tài)到運(yùn)行態(tài)的聯(lián)動式互相管理和約束，從而把數(shù)據(jù)治理工作植入到數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)消費(fèi)的過程中。同時主動式數(shù)據(jù)治理還提供業(yè)務(wù)協(xié)作數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力，通過智能打標(biāo)、使用引導(dǎo)和資產(chǎn)協(xié)作增強(qiáng)用戶對數(shù)據(jù)的理解水平，提升看數(shù)效率，賦予數(shù)據(jù)消費(fèi)者自助式探索分析能力。

具備成熟的場景化解決方案和定制化能力，能有效保障產(chǎn)品在不同行業(yè)成功落地。數(shù)造科技基于對不同行業(yè)的多家頭部客戶的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，已在銀行、保險、零售、能源、政府等多個領(lǐng)域形成完善的場景化解決方案，針對數(shù)字化基礎(chǔ)較弱的企業(yè)，能直接提供成熟產(chǎn)品及解決方案。同時，數(shù)造科技具備較強(qiáng)的定制化能力，對于數(shù)字化基礎(chǔ)較好的企業(yè)，能夠在貼合企業(yè)原本數(shù)據(jù)開發(fā)管理模式的基礎(chǔ)上，最大化兼容和復(fù)用其現(xiàn)有數(shù)字化成果，針對其缺失能力補(bǔ)充對應(yīng)產(chǎn)品，并進(jìn)行定制化開發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)運(yùn)營一體化的目標(biāo)。

典型客戶：

南方電網(wǎng)、沃爾瑪（中國）、招商銀行、平安產(chǎn)險、太平保險

3.5數(shù)據(jù)中臺

市場定義：

數(shù)據(jù)中臺是在統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范基礎(chǔ)上，提供數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)服務(wù)等能力的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和服務(wù)平臺，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中管理和服務(wù)。

甲方終端用戶：

企業(yè)數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師

甲方核心需求：

近年來，隨著企業(yè)信息化、數(shù)字化進(jìn)程加快，企業(yè)內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)量增加，多系統(tǒng)數(shù)據(jù)重復(fù)計算、數(shù)據(jù)難以集成利用、數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂等現(xiàn)象普遍。為打破“數(shù)據(jù)孤島”，提升數(shù)據(jù)服務(wù)能力，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)中臺建設(shè)。綜合來看，企業(yè)對數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)普遍具有以下幾方面需求：

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入和集成：許多大型企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)普遍以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向分批分次建設(shè)，沒有形成統(tǒng)一規(guī)劃，導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)碎片化問題，在數(shù)據(jù)調(diào)用時需要分別從不同的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫中取數(shù)，異常繁瑣。因此，企業(yè)需要通過建設(shè)統(tǒng)一平臺，對多元異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一接入和匯聚，形成集團(tuán)層面的數(shù)據(jù)底座。

提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)：企業(yè)在多年數(shù)據(jù)建設(shè)的過程中，搭建了多種不同的數(shù)據(jù)倉庫或是基于開源技術(shù)框架的數(shù)據(jù)存儲工具，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、口徑不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)指標(biāo)混亂，質(zhì)量參差不齊，無法集中對外提供數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)服務(wù)。因此，企業(yè)需要通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)治理，完成數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化，并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度和開發(fā)的能力。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)開發(fā)，提升數(shù)據(jù)服務(wù)能力。數(shù)據(jù)開發(fā)涉及復(fù)雜的流程，技術(shù)門檻較高，面對多個業(yè)務(wù)部門的需求，企業(yè)存在重復(fù)開發(fā)和建設(shè)問題，造成成本浪費(fèi)，需要建設(shè)企業(yè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)開發(fā)與服務(wù)平臺，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)可用的數(shù)據(jù)服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)能力復(fù)用與服務(wù)共享。

確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠持續(xù)高效運(yùn)營和提供服務(wù)。數(shù)據(jù)中臺不僅是對企業(yè)數(shù)據(jù)采、存、管、算、用全流程的體系化建設(shè)，也是對企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用習(xí)慣，甚至企業(yè)組織和文化層面的重大革新，因此數(shù)據(jù)中臺搭建僅僅是第一步，更重要的是如何采用一套科學(xué)的管理和使用方法，讓中臺持續(xù)發(fā)揮其數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營服務(wù)的價值。

廠商能力要求：

適配多種技術(shù)架構(gòu)，幫助企業(yè)有效屏蔽底層技術(shù)棧差異。廠商首先需要開發(fā)出集成度高的數(shù)據(jù)接口、能廣泛適用各類數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集工作，打通數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖之間元數(shù)據(jù)的移動和訪問，同時能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲與處理。同時，廠商還需要考慮到企業(yè)數(shù)據(jù)存儲的擴(kuò)容需求，保證用戶能夠穩(wěn)定通過增加存儲節(jié)點(diǎn)應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長。

提供數(shù)據(jù)治理服務(wù)，構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系。首先，廠商需要具備數(shù)據(jù)治理和咨詢規(guī)劃能力，通過對企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面盤點(diǎn)，對數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分類，制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，劃分?jǐn)?shù)據(jù)安全等級等，將企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。其次，廠商需要通過成熟的中臺產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)和處理的標(biāo)準(zhǔn)化流程，建立數(shù)據(jù)類目標(biāo)簽體系，便于數(shù)據(jù)檢索和維護(hù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的完整閉環(huán)。

能構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)開發(fā)鏈路，形成高效數(shù)據(jù)服務(wù)。廠商數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品需要提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)接口，以及實(shí)時和離線開發(fā)工具，同時配合智能調(diào)度、智能運(yùn)維、監(jiān)控告警等一系列工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一開發(fā)和調(diào)用，提升數(shù)據(jù)開發(fā)人員和分析人員的效率，高效靈活地支撐前臺業(yè)務(wù)。其次，廠商產(chǎn)品需具備數(shù)據(jù)服務(wù)能力，提供將數(shù)據(jù)資產(chǎn)快速轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)可用數(shù)據(jù)服務(wù)的功能體系，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)的管理和調(diào)度。

具備豐富落地經(jīng)驗(yàn)，能提供企業(yè)數(shù)據(jù)中臺建設(shè)咨詢和定制化服務(wù)。企業(yè)需要具備較強(qiáng)的咨詢服務(wù)能力，需為企業(yè)在數(shù)據(jù)運(yùn)營體系、組織協(xié)同和數(shù)據(jù)應(yīng)用場景拓展三方面提供切實(shí)可行的方案，并通過培訓(xùn)等方式強(qiáng)化和落實(shí)。此外，不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)其組織文化、業(yè)務(wù)場景和數(shù)字化水平差異巨大，因此數(shù)據(jù)中臺的定制化程度較高，廠商需要在積累大量客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，加深其對不同行業(yè)和業(yè)務(wù)場景的認(rèn)知和理解，提升面向不同行業(yè)的解決方案成熟度以及定制化水平。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合數(shù)據(jù)中臺全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥8個

3. 2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥1000萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

每日互動

廠商介紹：

每日互動股份有限公司（簡稱“每日互動”）成立于2010年，是專業(yè)的數(shù)據(jù)智能服務(wù)商，致力于用數(shù)據(jù)讓產(chǎn)業(yè)更智能。公司在互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營、用戶增長、品牌營銷、金融風(fēng)控等場景積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和政府部門提供豐富的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品、服務(wù)與解決方案。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

每日治數(shù)平臺DIOS定位數(shù)據(jù)智能操作系統(tǒng)，包含數(shù)據(jù)治理平臺、數(shù)據(jù)建模平臺、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺、標(biāo)簽平臺、數(shù)據(jù)開發(fā)平臺、可視化平臺、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺、調(diào)度平臺等八個功能組件，為用戶提供可視化向?qū)降牟僮骱徒换ソ缑?#xff0c;使開發(fā)人員和工程師能夠以項(xiàng)目模式省時省力地進(jìn)行數(shù)據(jù)治理和開發(fā)工作；同時，平臺提供全生態(tài)低代碼和無代碼應(yīng)用構(gòu)建能力，使得無開發(fā)背景的業(yè)務(wù)人員，能夠便捷地應(yīng)用數(shù)據(jù)、靈活地分析數(shù)據(jù)；此外，平臺還提供完善的安全管控機(jī)制，讓企業(yè)和組織安心地管理和使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)。與傳統(tǒng)中臺不同，每日治數(shù)平臺DIOS操作便捷、輕量、易上手，對外輸出治數(shù)能力，已在政務(wù)、品牌營銷、交通、金融等行業(yè)積累豐富的實(shí)踐案例。

廠商評估：

每日治數(shù)平臺DIOS功能完善，能為用戶提供數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)治理以及數(shù)據(jù)應(yīng)用等一站式數(shù)據(jù)工作平臺。此外，每日治數(shù)平臺DIOS數(shù)據(jù)應(yīng)用組件門檻低，易上手，能加速企業(yè)應(yīng)用落地，幫助企業(yè)沉淀經(jīng)驗(yàn)建立方法論體系。

每日治數(shù)平臺DIOS提供數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)治理到數(shù)據(jù)應(yīng)用的一站式工作平臺。數(shù)據(jù)接入方面，每日治數(shù)平臺支持分布式數(shù)據(jù)接入，能穩(wěn)定高效實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成。此外，通過每日治數(shù)平臺DIOS，用戶可實(shí)現(xiàn)自身數(shù)據(jù)與每日互動等第三方數(shù)據(jù)打通，豐富數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)治理方面，每日治數(shù)平臺DIOS提供行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、資產(chǎn)地圖展示等功能，幫助客戶提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、搭建數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心。數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，每日治數(shù)平臺DIOS提供數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)標(biāo)簽、可視化等功能組件，為用戶提供歸因、預(yù)測等智能業(yè)務(wù)應(yīng)用。

每日治數(shù)平臺DIOS的數(shù)據(jù)應(yīng)用組件具有可視化、低代碼的特性，門檻低，用戶易上手。如可視化平臺內(nèi)置30余種主流圖表，業(yè)務(wù)人員可自助搭建數(shù)據(jù)看板，進(jìn)行業(yè)務(wù)趨勢、道路運(yùn)行、投放轉(zhuǎn)化、人口流動等場景的數(shù)據(jù)分析；機(jī)器學(xué)習(xí)平臺提供豐富算法、可視化的模型指標(biāo)，非建模專業(yè)人員也可快速完成算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型評估、在線預(yù)測等機(jī)器學(xué)習(xí)全流程；建模平臺支持低代碼數(shù)據(jù)建模，業(yè)務(wù)人員通過“拖拉拽”式的簡單操作即可完成數(shù)據(jù)建模，便捷高效。

每日治數(shù)平臺DIOS幫助企業(yè)沉淀自身數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)，建立方法論體系，提升數(shù)據(jù)加工效率。每日治數(shù)平臺DIOS支持用戶將可復(fù)用的數(shù)據(jù)能力、業(yè)務(wù)能力、效率工具沉淀成企業(yè)獨(dú)有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和工具。如可視化平臺中，業(yè)務(wù)人員可將自建的通用主題看板沉淀成看板模板，供團(tuán)隊復(fù)用，提升工作效率。此外，用戶也可以積累企業(yè)獨(dú)有的模型算法庫、業(yè)務(wù)標(biāo)簽洞察體系等，供企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)人員、分析師以及開發(fā)人員查看、分析和應(yīng)用。

每日互動在政務(wù)、高速、金融、互聯(lián)網(wǎng)、品牌營銷等多個領(lǐng)域積累深厚，加速用戶數(shù)據(jù)應(yīng)用落地。一方面每日互動積累了豐富的行業(yè)標(biāo)簽和特征數(shù)據(jù)以及大量在實(shí)際場景復(fù)用度高的算法模型，內(nèi)嵌到每日治數(shù)平臺DIOS中，形成可靈活調(diào)用的能力組件、行業(yè)標(biāo)簽?zāi)０濉⑺惴Ｐ蛶斓?#xff0c;開箱即用，幫用戶快速進(jìn)行應(yīng)用落地及業(yè)務(wù)論證；另一方面，多年的行業(yè)積累使得每日互動團(tuán)隊在品牌營銷、智慧高速、智能政務(wù)、金融風(fēng)控等領(lǐng)域積累專業(yè)知識和深度理解，能準(zhǔn)確挖掘客戶需求，并與客戶的工程師、分析師、建模師密切合作，解決客戶業(yè)務(wù)場景中的各種問題，將數(shù)據(jù)應(yīng)用真正落地，釋放數(shù)據(jù)價值。比如，在品牌營銷領(lǐng)域，每日互動不僅幫助品牌主完善和治理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，還協(xié)助品牌挖掘用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本人群特征，搭建購買預(yù)測模型，明確高潛力購買人群，實(shí)現(xiàn)定向投放。

3.6云數(shù)據(jù)平臺

市場定義：

云數(shù)據(jù)平臺是具備多租戶、彈性擴(kuò)展、計算存儲分離等特性的新一代數(shù)據(jù)平臺，提供數(shù)據(jù)存儲計算、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、運(yùn)營管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享和服務(wù)等一站式能力，支持對各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，以及BI、數(shù)據(jù)科學(xué)、AI/ML、實(shí)時分析等數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，從而幫助企業(yè)低成本地獲得自助式、可按需使用的數(shù)據(jù)平臺服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)安全的跨組織數(shù)據(jù)共享和消費(fèi)。

甲方終端用戶：

企業(yè)管理層、IT部門、業(yè)務(wù)部門

甲方核心需求：

企業(yè)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)應(yīng)用場景快速增長，而傳統(tǒng)架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，由于不具備彈性擴(kuò)容、多租戶管理等能力，導(dǎo)致使用門檻高、擴(kuò)容和運(yùn)維成本高、數(shù)據(jù)利用效率低、組織間數(shù)據(jù)共享難等問題日益突出。針對諸多問題，企業(yè)需求具體如下。

數(shù)智化時代，以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的趨勢愈發(fā)明顯，然而在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用體系下，企業(yè)普遍缺乏全流程的數(shù)據(jù)工具，不同模塊間鏈接不通暢、數(shù)據(jù)利用效率低等問題突出，因此通過一站式的數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù)，降低開發(fā)成本、減少開發(fā)時間、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化是企業(yè)現(xiàn)階段重點(diǎn)需求。

為全方面激發(fā)數(shù)據(jù)價值，企業(yè)需要跨部門、跨業(yè)務(wù)線甚至跨企業(yè)、跨地域的數(shù)據(jù)共享與聯(lián)動分析，并可能需要引入外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)充。因此，在保證數(shù)據(jù)安全、自主可控的前提下實(shí)現(xiàn)跨組織的數(shù)據(jù)共享與分析是企業(yè)的另一需求。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)，由于擴(kuò)展彈性較差，且不支持存儲和計算獨(dú)立擴(kuò)容，導(dǎo)致閑時存儲、計算資源浪費(fèi)，且投資成本高，因此企業(yè)需要降低數(shù)據(jù)庫及算力投資、運(yùn)維成本，實(shí)現(xiàn)實(shí)際需求與可調(diào)用能力的精準(zhǔn)匹配。

隨著競爭的逐漸加劇，越來越多的企業(yè)決策者和業(yè)務(wù)人員，都期望能夠?qū)崿F(xiàn)T+1甚至 T+0 的實(shí)時數(shù)據(jù)反饋，從而基于更有時效性的數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，避免因決策周期過長而導(dǎo)致錯失商機(jī)，如何實(shí)時地集成、調(diào)用、分析數(shù)據(jù)也是企業(yè)重要關(guān)注點(diǎn)。

廠商能力要求：

廠商需要提供云數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品和相關(guān)解決方案，需具備以下能力：

能為企業(yè)提供從數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)集成、到數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的一站式數(shù)據(jù)服務(wù)，通過產(chǎn)品的整體封裝，屏蔽了底層技術(shù)框架的復(fù)雜性，幫助企業(yè)建立易用的全流程數(shù)據(jù)工具體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的深度挖掘，并提供/支持BI可視化功能，直觀簡約的體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，賦能企業(yè)管理層和業(yè)務(wù)人員。

具備多租戶管理能力，實(shí)現(xiàn)跨組織數(shù)據(jù)共享與消費(fèi)，使企業(yè)能夠?qū)碜詢?nèi)部不同業(yè)務(wù)部門、分支機(jī)構(gòu)以及外部不同組織的數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)專區(qū)隔離管理，在保持各數(shù)據(jù)源獨(dú)立性、數(shù)據(jù)安全性的前提下，實(shí)現(xiàn)跨組織的數(shù)據(jù)共享，并以此來提升企業(yè)數(shù)據(jù)建模能力，更好的為業(yè)務(wù)賦能。

基于云環(huán)境，將整體數(shù)據(jù)平臺云化，利用云服務(wù)器、分布式存儲等技術(shù)，產(chǎn)品采用計算存儲分離架構(gòu)，具備彈性可伸縮能力，根據(jù)企業(yè)需求實(shí)現(xiàn)在公有云、私有云、混合云等部署環(huán)境下的一鍵擴(kuò)縮容、按需計費(fèi)，并大幅降低運(yùn)維成本。

具備更快捷的復(fù)雜查詢性能，從而明顯降低批處理、即席查詢等任務(wù)所需的時間，支持實(shí)時分析，保證數(shù)據(jù)處理能力的高時效。

支持主流的開源生態(tài)，并提供智能化的運(yùn)維管控平臺，實(shí)時監(jiān)控數(shù)據(jù)平臺運(yùn)行狀態(tài)，并提供多種方式的告警服務(wù)。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合數(shù)據(jù)中臺全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個

3. 2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥1000萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

科杰科技

廠商介紹：

科杰科技是一家數(shù)據(jù)能力構(gòu)建商，核心技術(shù)團(tuán)隊擁有豐富的頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)云數(shù)據(jù)平臺搭建及運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，致力于將成熟完備的數(shù)據(jù)底座產(chǎn)品與多業(yè)態(tài)復(fù)雜場景的最佳實(shí)踐有機(jī)融合，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)管理、開發(fā)挖掘、運(yùn)維一體化的整套方案，助力企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)能力，實(shí)現(xiàn)高度規(guī)范化、敏捷化的數(shù)據(jù)工作協(xié)同與數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新。現(xiàn)已服務(wù)多家政府單位及金融、能源、汽車、零售等多行業(yè)頭部企業(yè)。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

科杰科技核心產(chǎn)品Keen Data lakehouse是采用云原生湖倉一體架構(gòu)的大數(shù)據(jù)底座，擁有大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺 Keen KDP、數(shù)據(jù)開發(fā)管理平臺Keen BDP、數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)Keen Dsync、實(shí)時計算平臺Keen Stream、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品Keen DSM、數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)品Keen DQM、主數(shù)據(jù)管理平臺Keen MDM、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺Keen DSP、數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄Keen Asset、數(shù)據(jù)指標(biāo)平臺Keen Index、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺Keen DAAS 、數(shù)據(jù)標(biāo)簽平臺Keen TAG等12大功能模塊，在實(shí)現(xiàn)多云資源統(tǒng)一納管、彈性擴(kuò)展和靈活調(diào)度的基礎(chǔ)上，同時滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集、存儲、開發(fā)、管理和服務(wù)的需求，具有高性能高穩(wěn)定性的特性。

廠商評估：

科杰科技基于自身領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)與云原生技術(shù)能力，形成了具有良好兼容性、擴(kuò)展性和易用性的云數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品，配合其久經(jīng)驗(yàn)證的落地方法論，幫助企業(yè)建設(shè)全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)開發(fā)、管理和運(yùn)營能力。

產(chǎn)品體系完整，能夠一站式賦予企業(yè)全鏈路數(shù)據(jù)能力。科杰科技Keen Data Lakehouse 12大功能模塊提供從數(shù)據(jù)采集、開發(fā)、治理到數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)建模分析、數(shù)據(jù)服務(wù)全鏈路數(shù)據(jù)能力，能夠一站式滿足企業(yè)云上數(shù)據(jù)管理和開發(fā)應(yīng)用需求。

采用領(lǐng)先的技術(shù)架構(gòu)，支持企業(yè)數(shù)字化長遠(yuǎn)發(fā)展。科杰科技數(shù)據(jù)底座采用業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的云原生與湖倉一體技術(shù)架構(gòu)，支持萬億級別以上大數(shù)據(jù)存儲計算、分析挖掘，具備萬臺節(jié)點(diǎn)、千人協(xié)同開發(fā)的能力。同時，采用分布式、高可用、可擴(kuò)展的存儲架構(gòu)，讓企業(yè)無需進(jìn)行架構(gòu)和模塊代碼調(diào)整即可增加服務(wù)器數(shù)量，性能隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量線性上升，便捷滿足系統(tǒng)業(yè)務(wù)擴(kuò)容需要，可支持企業(yè)未來5-10年數(shù)據(jù)能力建設(shè)，大幅減少實(shí)施部署成本?；陬I(lǐng)先技術(shù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)底座，可以支撐企業(yè)未來長期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。

兼容性佳，支持異構(gòu)資源的統(tǒng)一納管。在兼容性方面，科杰科技大數(shù)據(jù)底座產(chǎn)品解決了不同技術(shù)框架間在實(shí)時/離線一體計算、統(tǒng)一資源調(diào)度和ACID事務(wù)性等方面的適配問題，能夠同時兼容Oracle、MPP等數(shù)據(jù)庫，并涵蓋Hive、Spark、Flink等Hadoop原生組件，從而對企業(yè)原有數(shù)據(jù)庫進(jìn)行最大程度復(fù)用，避免重復(fù)建設(shè)，形成對云遷移或混合云部署的良好支撐。

易用性強(qiáng)，能實(shí)現(xiàn)流程自動化，賦能組織高效開展數(shù)據(jù)協(xié)作和運(yùn)營。產(chǎn)品整體設(shè)計融合DataOps方法論，貫穿并落實(shí)進(jìn)數(shù)據(jù)部署、治理、運(yùn)維、到最終應(yīng)用于生產(chǎn)的全生命周期，提升了數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師等不同角色的協(xié)作水平，并賦予企業(yè)大規(guī)模跨團(tuán)隊協(xié)同開發(fā)的能力。同時，通過固定流程將部分?jǐn)?shù)據(jù)工作自動化，降低了數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的技術(shù)門檻。

擁有最佳實(shí)踐方法論，有效幫助企業(yè)全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系落地。科杰科技擁有大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)團(tuán)隊基因，并結(jié)合多年服務(wù)經(jīng)驗(yàn)形成了獨(dú)有企業(yè)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)流程與迭代方法論。一方面，針對數(shù)據(jù)工作的長流程與高度復(fù)雜性，科杰科技能夠快速為企業(yè)梳理和盤點(diǎn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，構(gòu)建通用數(shù)據(jù)層次和管理架構(gòu)，根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)需求確立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。另一方面，針對企業(yè)組織架構(gòu)、管理習(xí)慣的不同特點(diǎn)，以及在數(shù)據(jù)管理和使用上的不同角色，科杰科技能夠?qū)ζ髽I(yè)不同業(yè)務(wù)線、集團(tuán)和分公司之間的多租戶數(shù)據(jù)權(quán)限、數(shù)據(jù)安全、存儲壓力等問題提出針對性解決方案，并將項(xiàng)目管理、項(xiàng)目結(jié)果復(fù)用等數(shù)據(jù)工作管理辦法通過培訓(xùn)方式輸入企業(yè)內(nèi)部，實(shí)現(xiàn)企業(yè)全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系的落地。

典型客戶：

中金公司、貴陽銀行、永旺

數(shù)新網(wǎng)絡(luò)

廠商介紹：

浙江數(shù)新網(wǎng)絡(luò)有限公司（以下簡稱：數(shù)新網(wǎng)絡(luò)）由原阿里云大數(shù)據(jù)平臺研發(fā)總監(jiān)，御膳房、DataWorks平臺創(chuàng)始人，數(shù)加平臺總負(fù)責(zé)人陳廷梁創(chuàng)建。經(jīng)過多年研發(fā)投入，數(shù)新網(wǎng)絡(luò)已具備政務(wù)、金融、能源、高端制造、教育等多行業(yè)專屬解決方案，高效助力企業(yè)深挖數(shù)據(jù)價值，打造核心競爭力。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

數(shù)新DataCyber云數(shù)據(jù)平臺解決方案，包含了云數(shù)據(jù)平臺Cybermeta、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺CyberScience、運(yùn)維管控平臺CyberOPS、大數(shù)據(jù)分析工具CyberExcel四大核心產(chǎn)品。基于四款產(chǎn)品，數(shù)新網(wǎng)絡(luò)可提供數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)服務(wù)、高效建模、智能運(yùn)維、智能分析的一站式服務(wù)，讓數(shù)據(jù)從采集到展現(xiàn)、從分析到驅(qū)動應(yīng)用得到高質(zhì)量結(jié)合，整體提升企業(yè)競爭力。

廠商評估：

綜合來看，數(shù)新網(wǎng)絡(luò)在一站式服務(wù)能力、產(chǎn)品協(xié)同性、技術(shù)架構(gòu)先進(jìn)、交付靈活性、生態(tài)五個方面具備優(yōu)勢。

在產(chǎn)品體系方面，數(shù)新DataCyber云數(shù)據(jù)平臺解決方案擁有完善的產(chǎn)品矩陣，包含CyberMeta、CyberScience、CyberOPS、CyberExcel四大核心產(chǎn)品。一方面，可以為客戶提供一站式服務(wù)，幫助用戶快速建立從底層數(shù)據(jù)存儲到上層數(shù)據(jù)應(yīng)用的全流程數(shù)據(jù)工具體系；另一方面，能夠?yàn)榭蛻籼峁┚€上管控運(yùn)維、數(shù)據(jù)可視化等輔助功能，幫助用戶有效降低運(yùn)維成本，提升整體數(shù)據(jù)利用效率。

產(chǎn)品協(xié)同性方面， 相較于傳統(tǒng)公司各模塊獨(dú)立設(shè)計的方式，DataCyber基于后發(fā)優(yōu)勢，打造了具備高協(xié)同性的產(chǎn)品矩陣，有效解決了產(chǎn)品間解耦問題，大幅簡化了用戶產(chǎn)品適配以及系統(tǒng)建設(shè)流程，客戶在購買產(chǎn)品后能夠快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的提升。

在產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)方面，首先，DataCyber采用流批一體技術(shù)架構(gòu)，通過整合高性能、穩(wěn)定版本的開源存儲及計算大數(shù)據(jù)組件，支持兼容多種主流開源存儲計算引擎，有效降低用戶產(chǎn)品使用成本；其次，支持面對甲方客戶的定向開源，可以在各大云平臺部署使用，使客戶避免技術(shù)路徑依賴，提高技術(shù)的自主可控性；第三，具備彈性擴(kuò)縮容、多租戶管理、跨組織數(shù)據(jù)共享和實(shí)時查詢分析、告警等多種核心能力；第四，公司80%為研發(fā)人員，團(tuán)隊主要來自大數(shù)據(jù)和金融領(lǐng)域，擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有力支撐了產(chǎn)品的開發(fā)與升級。

在產(chǎn)品交付實(shí)施方面，DataCyber支持多種靈活的交付方式，可以根據(jù)客戶需求提供標(biāo)準(zhǔn)化及定制化產(chǎn)品解決方案；同時，數(shù)新支持多樣化的產(chǎn)品部署模式，可以根據(jù)不同行業(yè)客戶需求，提供公有云、行業(yè)云以及私有云部署方式，便于客戶快速部署實(shí)施。

在生態(tài)合作方面，數(shù)新已與多家數(shù)據(jù)服務(wù)廠商建立深度合作關(guān)系，針對客戶個性化服務(wù)需求，數(shù)新可以快速集成合作伙伴能力，為客戶提供前期咨詢規(guī)劃、數(shù)據(jù)開發(fā)治理、后期維保培訓(xùn)等全流程服務(wù)，并能夠?yàn)榛锇樘峁┑姆?wù)進(jìn)行全程把控，確保服務(wù)交付質(zhì)量。

典型客戶：

浙江省金融綜合服務(wù)平臺、杭州市臨安區(qū)數(shù)據(jù)中樞平臺、杭州市濱江區(qū)科技積分貸平臺

3.7數(shù)據(jù)分析平臺

市場定義：

數(shù)據(jù)分析平臺是一套由ETL引擎、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)查詢報表工具等功能模塊組成的軟件系統(tǒng)，能夠在打通和整合企業(yè)內(nèi)部各類數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上，通過多樣化的數(shù)據(jù)查詢和分析，以數(shù)據(jù)報表和其他可視化圖表形式輸出數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

甲方終端用戶：

企業(yè)數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、管理人員

甲方核心需求：

數(shù)據(jù)分析和可視化是企業(yè)數(shù)據(jù)最直觀的價值呈現(xiàn)方式。隨著數(shù)據(jù)量的指數(shù)級上升和數(shù)據(jù)類型的豐富，企業(yè)對數(shù)據(jù)分析平臺的需求也從最初較為簡單和定向的報表和大屏，向多元化、場景化的深度挖掘分析，以及低操作門檻的方向演變，具體而言：

支持業(yè)務(wù)人員、管理人員實(shí)現(xiàn)自主數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析結(jié)果的最終受眾是企業(yè)業(yè)務(wù)人員和管理人員，但大多數(shù)數(shù)據(jù)分析平臺的主要使用者是企業(yè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊，在業(yè)務(wù)邏輯向數(shù)據(jù)邏輯轉(zhuǎn)換過程中，由于溝通成本等原因，需求響應(yīng)的即時性和準(zhǔn)確性都難以保證。因此，企業(yè)業(yè)務(wù)人員和管理人員需要一個低門檻、易操作的數(shù)據(jù)分析查詢平臺，不僅能夠直接滿足其部分即時性、靈活的數(shù)據(jù)分析需求，同時還能夠方便其參與數(shù)據(jù)分析過程，與數(shù)據(jù)團(tuán)隊協(xié)作共建。

提升數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)出速度。企業(yè)在多年的數(shù)據(jù)分析實(shí)踐中，經(jīng)過多次加工處理形成了極度膨脹的ETL任務(wù)和中間表，在運(yùn)行中會消耗大量IT資源，嚴(yán)重拖慢了分析結(jié)果產(chǎn)出的速度。隨著外部市場的變化加快和企業(yè)運(yùn)營的敏捷性提高，企業(yè)需要小時級、分鐘級的分析結(jié)果，無法接受以天為單位的產(chǎn)出。

支持業(yè)務(wù)側(cè)大量場景化、定制化需求。隨著企業(yè)在對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的使用不斷加深，不再滿足于僅僅用其生產(chǎn)固定報表，而是希望能在更多深度結(jié)合垂直業(yè)務(wù)的分析場景下使用數(shù)據(jù)分析平臺滿足相應(yīng)的需求。然而，大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析平臺是基于預(yù)設(shè)的分析場景進(jìn)行搭建，新需求的實(shí)現(xiàn)需要數(shù)據(jù)工程師進(jìn)行定制化開發(fā)，等待周期較長，極為不便。

廠商能力要求：

為滿足以上需求，廠商需要為企業(yè)提供高性能、分析功能強(qiáng)大、低門檻的數(shù)據(jù)分析平臺，具體而言：

通過構(gòu)建高性能數(shù)據(jù)分析引擎或高效數(shù)據(jù)流通鏈路等方式，提升數(shù)據(jù)分析速度。其一，廠商可以基于AI算法，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)探尋等數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)中實(shí)現(xiàn)流程的自動化，提升效率；其二，廠商可以通過建立更完善和通暢的數(shù)據(jù)接入、處理、分析全鏈路，加快數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。此外，廠商還可以通過構(gòu)建獨(dú)立的模型指標(biāo)層，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和計算的解耦，從而實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)分析。

能提供豐富的數(shù)據(jù)分析功能，并支持模型、指標(biāo)的靈活調(diào)整。廠商對預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析場景的定制化能力無法滿足企業(yè)衍生出的多樣化、垂直場景化的分析需求。因此，廠商首先需要在產(chǎn)品中加入以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)為基礎(chǔ)的分析引擎，支持對大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)歸因分析、預(yù)測分析等多種智能化分析方式；其次，廠商產(chǎn)品需要支持?jǐn)?shù)據(jù)模型以托拉拽等方式靈活調(diào)整，幫助數(shù)據(jù)分析人員實(shí)現(xiàn)快速按需定制。

能提供低門檻、高易用的數(shù)據(jù)交互方式，滿足業(yè)務(wù)人員使用需求。為應(yīng)對非數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員的查詢、分析需求，廠商首先需要提供便捷的數(shù)據(jù)查詢?nèi)肟?#xff0c;支持通過拖拉拽、搜索、語音等簡易交互方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢；其次，廠商需要優(yōu)化在報表展示界面，讓用戶能夠通過滑動、托拉拽等操作自主進(jìn)行數(shù)據(jù)和指標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析、對比分析等，并支持多種圖形化呈現(xiàn)方式選擇。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合數(shù)據(jù)分析平臺全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥10個

3. 2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥1000萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

佰聆數(shù)據(jù)

廠商介紹：

佰聆數(shù)據(jù)是一家企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營能力提供商，基于數(shù)字化運(yùn)營平臺產(chǎn)品、DASO方法論和專業(yè)的本地化服務(wù)團(tuán)隊，形成深度貼合不同行業(yè)屬性和業(yè)務(wù)特色的“平臺+服務(wù)”一站式數(shù)字化運(yùn)營解決方案，幫助各企業(yè)形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的戰(zhàn)略決策、市場開拓、經(jīng)營管理、風(fēng)險管控能力。目前已累計服務(wù)電力、金融、政府、制造、通信等行業(yè)的近百家大型政、企單位。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

佰聆數(shù)據(jù)以在實(shí)踐中沉淀總結(jié)的企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營方法論DASO為指導(dǎo)，打造了以“聆鑒”、“聆析”為核心的數(shù)字化運(yùn)營平臺，支撐企業(yè)快速構(gòu)建指標(biāo)、模型、標(biāo)簽、策略等數(shù)字化要素，并基于此開展各類大數(shù)據(jù)挖掘分析工作。其中，聆鑒是企業(yè)級大數(shù)據(jù)標(biāo)簽運(yùn)營平臺，幫助企業(yè)以標(biāo)簽的方式從海量異構(gòu)數(shù)據(jù)中高效提煉各類業(yè)務(wù)對象特征與需求；聆析是企業(yè)級大數(shù)據(jù)深度探索分析平臺，基于創(chuàng)新的“分析導(dǎo)圖”技術(shù)，支撐用戶靈活開展大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)深度探索。

廠商評估：

在產(chǎn)品方面，佰聆數(shù)據(jù)以 “分析導(dǎo)圖”、“策略畫布”、“場景畫像“、“看板雙模切換”等創(chuàng)新性功能，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品獨(dú)特的易用性；在服務(wù)方面，佰聆數(shù)據(jù)以本地化專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊，以及成熟的落地經(jīng)驗(yàn)和方法論，支撐數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在企業(yè)的高效落地，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

首創(chuàng)“分析導(dǎo)圖”技術(shù)，支持智能化的數(shù)據(jù)深度探索分析。佰聆數(shù)據(jù)創(chuàng)造性地提出了“分析導(dǎo)圖”技術(shù)，對業(yè)務(wù)分析人員在分析工作中的“分析思維過程”進(jìn)行建模，基于多節(jié)點(diǎn)聯(lián)動分析的分析思路映射與優(yōu)化技術(shù)，將用戶大腦中隱性的分析思路以“分析導(dǎo)圖”的方式進(jìn)行管理，同時結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、NLP等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對話式交互分析、分析思路智能推薦、分析結(jié)論自動生成等增強(qiáng)型分析能力，提升用戶對海量數(shù)據(jù)的洞察能力，支撐用戶開展大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)深度探索。

具備立體化策略設(shè)計能力，數(shù)據(jù)分析成果快速賦能業(yè)務(wù)執(zhí)行。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具能夠產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析結(jié)果，但無法直接觸達(dá)業(yè)務(wù)，而聆鑒平臺的“策略畫布”支持業(yè)務(wù)人員以托拉拽方式制定業(yè)務(wù)策略，并支持對策略進(jìn)行預(yù)演和效果評估，最后通過策略執(zhí)行端與企業(yè)內(nèi)部各種微服務(wù)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)策略自動發(fā)布執(zhí)行。以電網(wǎng)欠費(fèi)催收業(yè)務(wù)為例，電網(wǎng)公司原本需要在高風(fēng)險欠費(fèi)用戶篩選完成后，在短信平臺上傳名單，編輯短信內(nèi)容并發(fā)送，數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)執(zhí)行是割裂狀態(tài)。使用聆鑒平臺后，業(yè)務(wù)人員能夠直接在策略畫布設(shè)計整個業(yè)務(wù)策略，并一鍵進(jìn)行審批—發(fā)布執(zhí)行完整流程，大大提升了業(yè)務(wù)響應(yīng)速度。

本地化專業(yè)團(tuán)隊提供貼身服務(wù)。佰聆數(shù)據(jù)擁有由數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、資深行業(yè)專家組成的專業(yè)、能力全面的大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)團(tuán)隊，能夠全方位解決客戶在數(shù)據(jù)采集處理、數(shù)據(jù)分析、挖掘構(gòu)建、場景化應(yīng)用等各方面問題。同時，佰聆數(shù)據(jù)在全國超20個省市具備本地化服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，能夠敏捷響應(yīng)，快速支持，提供貼身服務(wù)。

在電力、政府、金融等多個行業(yè)擁有豐富實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和成熟落地方法論。佰聆數(shù)據(jù)擁有10年以上大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，并長期深耕電力、金融、政府等領(lǐng)域，成立至今已服務(wù)國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)兩大電網(wǎng)公司多個省級以上電網(wǎng)公司，深交所、建設(shè)銀行、廣發(fā)銀行等金融機(jī)構(gòu)，以及人社部社保中心等政府單位，能夠貼合業(yè)務(wù)場景進(jìn)行數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的部署和落地。此外，佰聆數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)由發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、評估改進(jìn)和解決問題四大環(huán)節(jié)組成的“DASO”方法論，通過科學(xué)完整的方法論推動實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)現(xiàn)狀到業(yè)務(wù)目標(biāo)和最佳實(shí)踐的轉(zhuǎn)化。

典型客戶：

國家電網(wǎng)客服中心、京博控股、廣發(fā)銀行

北極九章

廠商介紹：

北極九章是一家企業(yè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)型分析能力提供商，具備行業(yè)領(lǐng)先的NLP自然語言處理技術(shù)，以簡潔的對話式搜索顛覆傳統(tǒng)SQL數(shù)據(jù)查詢，讓數(shù)據(jù)分析工具低門檻直接賦能企業(yè)業(yè)務(wù)人員，幫助企業(yè)輕量級打造數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)應(yīng)用的高效閉環(huán)，并推動形成“全民數(shù)據(jù)科學(xué)家”的探索型數(shù)據(jù)文化。目前，北極九章產(chǎn)品已在金融、互聯(lián)網(wǎng)、快消、零售等多個行業(yè)數(shù)十家標(biāo)桿企業(yè)成功落地，并與華為云、騰訊云、AWS、Kyligence、聽云、售后寶等企業(yè)達(dá)成生態(tài)合作。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

北極九章增強(qiáng)型數(shù)據(jù)分析引擎，是一款面向非數(shù)據(jù)分析專業(yè)的業(yè)務(wù)人員和管理人員的智能化數(shù)據(jù)分析工具，以自然語言搜索式數(shù)據(jù)查詢功能為核心，提供多種智能分析模型，支持自動適配生成報表，同時能通過自動化數(shù)據(jù)備份、多維權(quán)限驗(yàn)證、不可逆數(shù)據(jù)加密等強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理手段保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全，打造安全數(shù)據(jù)管理體系與高效的數(shù)據(jù)協(xié)作范式。

廠商評估：

北極九章產(chǎn)品以領(lǐng)先的NLP和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為企業(yè)業(yè)務(wù)和管理人員打造高度易用的分析場景，既能為中小型企業(yè)提供相對完整的數(shù)據(jù)分析能力，又能在大型企業(yè)中作為傳統(tǒng)BI的必要補(bǔ)充，解決企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力最后一公里的問題。

采用先進(jìn)NLP to SQL自然語言識別交互技術(shù)，降低數(shù)據(jù)分析門檻。北極九章采用完全自研的NLP技術(shù)，將自然語言轉(zhuǎn)化為SQL語言完成數(shù)據(jù)查詢工作，并且適應(yīng)人與人之間自然對話場景指向模糊的開放性問題。例如，用戶直接檢索“XX商品銷量”，系統(tǒng)可自動識別語義并按時間、地區(qū)等常用維度展示與關(guān)鍵詞相關(guān)的數(shù)據(jù)。此外，北極九章產(chǎn)品支持設(shè)置和沉淀不同行業(yè)內(nèi)部特有的表述方式，從而最大限度貼近用戶使用習(xí)慣，降低數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)成本和技術(shù)門檻。

能力全面，對于未使用BI產(chǎn)品的企業(yè)，能一站式滿足大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析與可視化需求。首先，北極九章增強(qiáng)型數(shù)據(jù)分析引擎覆蓋數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)搜索、數(shù)據(jù)分析、可視化、數(shù)據(jù)訂閱和協(xié)作全生命周期，具備自然語言查詢、自動可視化圖表生成、自動下鉆進(jìn)行智能化歸因分析、時序預(yù)測分析等功能，幫助企業(yè)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)分析能力。其次，北極九章可通過對數(shù)據(jù)預(yù)處理提升查詢分析響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)TB級數(shù)據(jù)實(shí)時獲取分析結(jié)果。最后，北極九章產(chǎn)品讓企業(yè)員工能夠低門檻自主探索數(shù)據(jù)分析場景，尋找指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，根據(jù)企業(yè)自身業(yè)務(wù)邏輯實(shí)踐出最適合的分析場景。

靈活低門檻，對已使用傳統(tǒng)BI產(chǎn)品的企業(yè)，能短、平、快解決業(yè)務(wù)部門的靈活分析需求，打通企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力最后一公里。敏捷BI產(chǎn)品的報表模板相對固定，更改和創(chuàng)建門檻高，依賴專業(yè)數(shù)據(jù)分析師，因此，敏捷BI既難以滿足業(yè)務(wù)部門提出的具有高度靈活性的長尾需求，對于業(yè)務(wù)部門的日常性分析需求也會因業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)人員對業(yè)務(wù)場景的理解不一致而無法發(fā)揮最佳效果，甚至導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)之間長期存在斷點(diǎn)。北極九章通過將數(shù)據(jù)分析能力開放給業(yè)務(wù)人員，免除需求溝通過程，在業(yè)務(wù)側(cè)直接形成數(shù)據(jù)—業(yè)務(wù)快速迭代的閉環(huán)，同時激活業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)創(chuàng)新能力，真正實(shí)現(xiàn)讓提出問題的人解決問題。

輕量化靈活部署，帶來優(yōu)質(zhì)的客戶體驗(yàn)。北極九章具備成熟的產(chǎn)品化封裝能力，對于已完成企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)治理的客戶，能夠直接對接企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，快速完成部署工作，真正達(dá)到開箱即用的效果。此外，北極九章分析引擎可嵌入企微、釘釘、飛書等辦公軟件和企業(yè)自有業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并支持移動端和 PC 端，用簡潔流暢的操作帶來良好使用體驗(yàn)。

典型客戶：

國家電網(wǎng)、小紅書、雅戈爾

衡石科技

廠商介紹：

衡石科技是一家數(shù)據(jù)分析和 BI 領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化軟件產(chǎn)品廠商，核心團(tuán)隊來自Amazon、BAT、秒針等高科技公司大數(shù)據(jù)部門，能夠以標(biāo)準(zhǔn)化云原生數(shù)據(jù)分析PaaS能力，同時幫助甲方企業(yè)與SaaS廠商、ISV快速整合多種數(shù)據(jù)源，搭建高價值數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用場景，全面賦能各行業(yè)用戶持續(xù)構(gòu)建數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

HENGSHI?SENSE?是一款云原生架構(gòu)的全棧數(shù)據(jù)分析PaaS平臺，以行業(yè)領(lǐng)先的虛擬語義層技術(shù)，搭建新型ELT+E數(shù)據(jù)分析通道，配合多租戶管理、無代碼自助分析、中心化指標(biāo)管理等能力，實(shí)現(xiàn)高度敏捷、高度靈活化數(shù)據(jù)分析。面向ISV/SaaS廠商，HENGSHI?SENSE幫助廠商敏捷搭建高價值的分析場景和報表指標(biāo)體系，為其用戶提供更專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)能力；面向企業(yè)客戶，HENGSHI?SENSE?作為分析工具不僅以ELT 敏捷分析架構(gòu)和指標(biāo)中臺功能提供數(shù)據(jù)分析能力，更為企業(yè)構(gòu)建從數(shù)據(jù)集成、管理、建模到數(shù)據(jù)分析、指標(biāo)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用的全生命周期完整工作棧。

廠商評估：

衡石科技以行業(yè)領(lǐng)先的HQL、多租戶、湖倉一體等技術(shù)，構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)分析PaaS平臺，以多種形式為SaaS廠商、ISV及企業(yè)客戶提供敏捷分析、靈活易用、輕量部署的數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用服務(wù)。

具備領(lǐng)先的ELT+E架構(gòu)，能實(shí)現(xiàn)存算分離，顯著提升分析效率，降低資源成本。衡石科技變傳統(tǒng)ETL分析為ELT+E（分析管道+嵌入業(yè)務(wù)），通過將數(shù)據(jù)指標(biāo)和建模層獨(dú)立于數(shù)據(jù)存儲計算，使數(shù)據(jù)查詢分析不再依賴底層數(shù)據(jù)庫性能，從而大大減少數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，提升數(shù)據(jù)查詢和分析的效率，減少資源占用和消耗，同時也能夠便于企業(yè)實(shí)現(xiàn)本地+云、混合云等更為靈活的部署形態(tài)。

能基于虛擬語義技術(shù)構(gòu)建分析指標(biāo)集市，增強(qiáng)分析靈活性，降低數(shù)據(jù)分析門檻。衡石科技自研的虛擬語義層能夠用函數(shù)、語法、條件語句表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了直供數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)集市。面對個性化數(shù)據(jù)分析需求，使用傳統(tǒng)BI工具時需要數(shù)據(jù)部門輔助，而HENGSHI SENSE能夠支持業(yè)務(wù)部門按權(quán)限進(jìn)入指標(biāo)集市調(diào)整指標(biāo)計算公式，就能實(shí)時查看所需的報表，從而將個性化數(shù)據(jù)分析能力直接賦予業(yè)務(wù)分析人員，大大提升了數(shù)據(jù)分析和查詢的靈活性。

開放性佳，多租戶管理能力強(qiáng)，能夠大大降低ISV/SaaS廠商的數(shù)據(jù)分析能力構(gòu)建成本，實(shí)現(xiàn)良好的嵌入體驗(yàn)。首先，HENGSHI SENSE 以標(biāo)準(zhǔn)化PaaS方式將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析能力提供給ISV/SaaS廠商，廠商能夠基于自身成熟的行業(yè)Know-how，零代碼快速搭建數(shù)據(jù)分析場景，滿足多種場景化個性化分析需要，同時其架構(gòu)的高度開放性使得其能夠很好地嵌入市面主流SaaS產(chǎn)品，從而大大減少其自主研發(fā)成本。其次，HENGSHI SENSE 具備強(qiáng)大的多租戶管理能力，能夠基于不同用戶復(fù)雜的組織架構(gòu)，以賬戶為最小權(quán)限單位，保障數(shù)據(jù)安全。

產(chǎn)品功能全面，能夠?yàn)槠髽I(yè)客戶構(gòu)建數(shù)據(jù)分析全生命周期工作棧。面對企業(yè)客戶，HENGSHI SENSE 在數(shù)據(jù)分析能力之外，還具備湖倉一體能力，能夠有效整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，屏蔽復(fù)雜的數(shù)倉運(yùn)維，解決從原始數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)建模分析中間的能力的斷層；指標(biāo)中臺能幫助企業(yè)中心化管理業(yè)務(wù)指標(biāo)體系；數(shù)據(jù)服務(wù)層擁提供交互式看板和可視化報表，支持用戶零代碼搭建可視化數(shù)據(jù)分析場景，從而一站式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合、管理、建模、分析和可視化，構(gòu)建完整數(shù)據(jù)全生命周期。

產(chǎn)品化封裝能力強(qiáng)，能實(shí)現(xiàn)輕量化部署。HENGSHI SENSE 是高度封裝的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，提供多種方式集成已有系統(tǒng)，API接入上線即用，相比傳統(tǒng)BI產(chǎn)品，部署時間節(jié)約90%以上，實(shí)現(xiàn)輕量化無負(fù)擔(dān)的產(chǎn)品交付。

典型客戶：

分貝通、紛享銷客、寶尊電商、六度人和 、元?dú)馍?/span>

3.8數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺

市場定義：

數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺是指涵蓋數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練、模型部署、模型管理等端到端建模全流程的軟件平臺，為企業(yè)提升模型開發(fā)效率。

甲方終端用戶：

數(shù)據(jù)科學(xué)家、風(fēng)控建模人員、營銷建模人員、業(yè)務(wù)分析人員、模型應(yīng)用人員

甲方核心需求：

為敏捷響應(yīng)市場變化需求，企業(yè)智能化應(yīng)用場景正變得更加普遍，如智能營銷、智能風(fēng)控，由此帶來企業(yè)建模需求激增。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要依靠專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行開發(fā)，存在開發(fā)流程慢、模型反復(fù)開發(fā)不共用的情形。整體而言，企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的需求主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

提高建模效率，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建通常由問題定義、數(shù)據(jù)收集、特征工程、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評估等多個環(huán)節(jié)組成，每個環(huán)節(jié)又包含多種路徑，以及多組可選參數(shù)，依賴人工進(jìn)行開發(fā)，模型從開發(fā)到部署上線的周期時間過長，導(dǎo)致模型應(yīng)用不能及時滿足前端業(yè)務(wù)需求。企業(yè)需要自動化建模解決方案，縮短建模周期、降低建模成本，快速響應(yīng)前端業(yè)務(wù)需求。

降低建模門檻。傳統(tǒng)的Al模型構(gòu)建難度大，技術(shù)門檻高，通常需要具備專業(yè)建模知識的數(shù)據(jù)科學(xué)家來完成，但大部分企業(yè)往往不具備完善的數(shù)據(jù)團(tuán)隊，因此需要具備低門檻的數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺,可供一般業(yè)務(wù)分析人員使用，增強(qiáng)業(yè)務(wù)建模應(yīng)用的靈活性、及時性。

模型資產(chǎn)積累。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型存在模型文檔編寫費(fèi)時費(fèi)力、數(shù)據(jù)科學(xué)家成熟的建模經(jīng)驗(yàn)無法供其他人員復(fù)用、模型交接低效導(dǎo)致模型反復(fù)開發(fā)等問題，企業(yè)需要將優(yōu)秀的模型沉淀為模型資產(chǎn)，提高模型復(fù)用性，加速模型應(yīng)用上線。

保證模型效果。企業(yè)智能應(yīng)用的場景主要為分類、預(yù)測、推薦，由于直面用戶，模型效果的優(yōu)劣直接影響企業(yè)風(fēng)險控制、成本控制以及收益，企業(yè)需要持續(xù)提升模型效果。

廠商能力要求：

廠商應(yīng)具備自動化建模功能。廠商的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺應(yīng)能簡化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作、可支持特征工程自動化、支持通過拖拉拽的方式實(shí)現(xiàn)模型開發(fā)，大幅提升建模效率，同時降低建模門檻，可供專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和一般業(yè)務(wù)分析人員同時使用。

廠商應(yīng)支持實(shí)現(xiàn)模型資產(chǎn)沉淀。提供一鍵應(yīng)用功能，將訓(xùn)練成功的模型以API的形式發(fā)布為線上服務(wù)，降低模型上線難度，并支持將企業(yè)現(xiàn)有模型集成形成模型資產(chǎn)共享，供其他用戶在線調(diào)用，提高模型復(fù)用率。

廠商能提供場景化建模支撐。由于模型開發(fā)和應(yīng)用與行業(yè)場景的高度結(jié)合，廠商提供的機(jī)器學(xué)習(xí)模型平臺需內(nèi)置針對特定行業(yè)的模板和特征庫，契合場景建模需求，如針對金融風(fēng)控行業(yè)提供風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)評分卡建模模組，可對信貸申請者進(jìn)行多方面信息挖掘，快速建立各種具備高精準(zhǔn)性的風(fēng)控評分卡模型。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺市場全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥10個

3. 2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥1000萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

飛算云創(chuàng)

廠商介紹：

前海飛算云創(chuàng)數(shù)據(jù)科技(深圳)有限公司于2020年成立，是飛算數(shù)智科技(深圳)有限公司旗下全資子公司，專注于研發(fā)人工智能技術(shù)產(chǎn)品與服務(wù)、加快企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用，公司已在泛金融領(lǐng)域積累豐富落地場景，包括智能風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷、智能推薦、銷量預(yù)測、客戶流失預(yù)警等。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

飛算云創(chuàng)的AI.Modeler全自動數(shù)據(jù)建模平臺是面向數(shù)據(jù)加工和模型開發(fā)的建模平臺，涵蓋數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域的分析、清洗、衍生、選擇、迭代、上線等整個生命周期，為用戶提供自動化數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測、自動化數(shù)據(jù)清洗、自動化特征工程、自動化參數(shù)調(diào)整、自動化模型選擇等一鍵建模以及一鍵部署功能，具有開箱即用、高效穩(wěn)定的特點(diǎn)，能顯著提升AI應(yīng)用開發(fā)效率。

其中AI.Modeler按照使用人員的專業(yè)性不同分為專業(yè)版AI.Modeler Pro和極簡版AI.Modeler Lite。AI.Modeler Pro面向?qū)I(yè)建模人員，在自動建?；A(chǔ)上提供金融風(fēng)控模組、并可自動生成模型解釋性報告及訓(xùn)練日志，滿足專業(yè)建模人員模型評估、模型決策需求。AI.Modeler Lite面向普通業(yè)務(wù)人員，幫助無建模背景的業(yè)務(wù)人員快速創(chuàng)建Al模型，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用。

廠商評估：

飛算云創(chuàng)的全自動數(shù)據(jù)建模平臺AI.Modeler在降低使用門檻、適應(yīng)不同建模背景人員應(yīng)用、提升建模效率、沉淀模型資產(chǎn)等方面具有明顯優(yōu)勢。此外，AI.Modeler Pro的風(fēng)控建模模組具有良好的場景適應(yīng)能力。

AI.Modeler 能實(shí)現(xiàn)零代碼全自動數(shù)據(jù)建模，同時支持專業(yè)建模人員和非專業(yè)人員快速上手建模，并顯著提升建模效率。針對不具有建模知識的普通業(yè)務(wù)人員，AI.Modeler提供低門檻極簡版AI.Modeler Lite，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)一鍵建模。其中針對建模的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)，AI.Modeler Lite可自動檢測數(shù)據(jù)類型并清洗，簡化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作；在特征工程環(huán)節(jié)，AI.Modeler Lite支持自動特征提取、自動特征衍生、自動變量分箱以及自動特征變量篩選等過程，業(yè)務(wù)人員只需導(dǎo)入數(shù)據(jù)即能得到模型結(jié)果。AI.Modeler的一鍵建模使業(yè)務(wù)人員專注于業(yè)務(wù)問題，免于繁瑣的數(shù)據(jù)工程，并顯著縮短項(xiàng)目周期，實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)需求的快速交付。此外，飛算云創(chuàng)為AI.Modeler建立了完善的培訓(xùn)體系，包括產(chǎn)品白皮書、線上使用手冊、產(chǎn)品培訓(xùn)視頻、線上產(chǎn)品體驗(yàn)等，可大幅降低學(xué)習(xí)成本，AI.Modeler Lite用戶只需一天培訓(xùn)即能熟練上手建模。針對具有專業(yè)建模能力的數(shù)據(jù)科學(xué)家，AI.Modeler提供專業(yè)版AI.Modeler Pro，在一鍵建模基礎(chǔ)上，支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家對關(guān)鍵建模步驟尤其模型參數(shù)進(jìn)行校對調(diào)整，并且模型訓(xùn)練完成后自動生成模型解釋性報告及訓(xùn)練日志，記錄模型配置、訓(xùn)練、迭代到生成的全過程，清晰反應(yīng)模型特征，方便數(shù)據(jù)科學(xué)家及其團(tuán)隊決策。，AI.Modeler Pro用戶經(jīng)過三天培訓(xùn)即可創(chuàng)建模型進(jìn)行業(yè)務(wù)應(yīng)用。

AI.Modeler Pro 尤其適用于金融風(fēng)控場景，能為金融用戶快速建立風(fēng)控模型。飛算云創(chuàng)核心團(tuán)隊在金融領(lǐng)域具有十年經(jīng)驗(yàn)，掌握覆蓋業(yè)務(wù)全流程、運(yùn)營全體系的金融科技技術(shù)，具備對金融風(fēng)控場景具備專業(yè)認(rèn)知，因此AI.Modeler Pro在分類、回歸等一般機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用基礎(chǔ)上，還內(nèi)置了風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)評分卡建模專屬模組，可適用于金融風(fēng)控、銀行信貸、企業(yè)征信評估等應(yīng)用場景。如在銀行信貸中可對客戶的申請信息、合同信息、人行征信、學(xué)歷認(rèn)證等數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘，快速建立各種風(fēng)控評分卡模型，如申請評分卡、行為評分卡和催收評分卡。

AI.Modeler 能為企業(yè)沉淀模型資產(chǎn)，提高模型復(fù)用率。針對傳統(tǒng)模型開發(fā)過程中，模型文檔編寫費(fèi)時費(fèi)力、數(shù)據(jù)科學(xué)家優(yōu)秀的建模能力無法復(fù)制以及模型交接低效等痛點(diǎn)，AI.Modeler提供一鍵應(yīng)用功能，可將訓(xùn)練成功的模型以API的形式發(fā)布為線上服務(wù)，將企業(yè)現(xiàn)有模型集成到模型倉庫形成模型資產(chǎn)共享，供其他用戶在線調(diào)用進(jìn)行預(yù)測，提高模型復(fù)用率。在模型預(yù)測環(huán)節(jié)，AI.Modeler還支持用戶指定模型、指定多個待預(yù)測數(shù)據(jù)集，批量性地對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測，壓縮模型應(yīng)用時間。

典型客戶：

深圳京發(fā)科技控股有限公司、微米云服

3.9知識圖譜平臺

市場定義：

知識圖譜平臺是支撐知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用的平臺，該平臺融合認(rèn)知計算、知識表示與推理、信息檢索與抽取、自然語言處理與語義網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，提供知識抽取、知識表示、知識融合、知識推理、知識存儲以及知識圖譜應(yīng)用等能力，幫助企業(yè)構(gòu)建知識圖譜并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的知識圖譜管理和應(yīng)用。

甲方終端用戶：

企業(yè)IT部門、各業(yè)務(wù)部門

甲方核心需求：

目前，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動階段，企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)認(rèn)知決策類業(yè)務(wù)場景的智能化，尤其是從大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系等數(shù)據(jù)價值，賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用。知識圖譜提供了一種從海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化知識，并利用圖分析進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘的重要技術(shù)手段。核心需求包括：

高效實(shí)現(xiàn)知識構(gòu)建，形成知識推理計算能力。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)格式多樣、結(jié)構(gòu)不標(biāo)準(zhǔn)且復(fù)雜等問題，處理難度高，需要基于成熟的工具，利用數(shù)據(jù)治理、知識抽取、知識表示和知識融合等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)知識構(gòu)建。在知識構(gòu)建基礎(chǔ)上，企業(yè)還需要具備知識推理計算的能力，結(jié)合行業(yè)Know-How 計算知識中的顯性與隱性關(guān)系和拓展屬性，進(jìn)一步挖掘隱含的知識。

豐富領(lǐng)域知識積累。對于一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景而言，知識構(gòu)建所涉及到的知識維度廣、顆粒度細(xì)，其應(yīng)用也更加復(fù)雜，這就需要多個業(yè)務(wù)方向的專家共同協(xié)作，時間成本較高。因此，企業(yè)需要在日常經(jīng)營過程中重視各業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)與知識的積累，提高知識建設(shè)的效率。

實(shí)現(xiàn)知識圖譜應(yīng)用場景落地。為通過知識圖譜技術(shù)賦能具體業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)價值，企業(yè)需要快速定位高價值應(yīng)用場景，根據(jù)應(yīng)用場景需求，結(jié)合業(yè)務(wù)專家知識進(jìn)行知識圖譜構(gòu)建和最終應(yīng)用價值的實(shí)現(xiàn)。典型場景包括銀行的風(fēng)控與營銷、公安的刑偵與經(jīng)偵、品牌商的門店運(yùn)營與營銷等。

廠商能力要求：

功能完整。廠商需要能夠提供具備知識抽取、知識表示、知識融合、知識推理、知識存儲以及知識圖譜應(yīng)用等完整能力的知識圖譜平臺，具備低門檻和易用性，以支撐知識圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用。

領(lǐng)域知識圖譜積累。廠商需要在特定領(lǐng)域具有豐富的數(shù)據(jù)、模型與領(lǐng)域知識圖譜積累，在此基礎(chǔ)上針對特定業(yè)務(wù)場景為企業(yè)搭建專屬領(lǐng)域知識圖譜，完成知識賦能。

行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富。廠商需要具備在特定行業(yè)的知識圖譜應(yīng)用落地能力，尤其是醫(yī)療醫(yī)藥、能源、金融等行業(yè)。該能力需包括針對特定行業(yè)的業(yè)務(wù)場景和需求理解特定領(lǐng)域的預(yù)構(gòu)建知識圖譜、上層應(yīng)用解決方案等，以及相關(guān)的客戶服務(wù)案例。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

符合知識圖譜平臺市場全部廠商能力要求；

2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個

2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥500萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

數(shù)庫科技

廠商介紹：

數(shù)庫科技成立于2009年，是一家引領(lǐng)產(chǎn)融數(shù)字化的數(shù)據(jù)科技公司，四次榮獲KPMG中國Fintech 50企業(yè)。數(shù)庫科技長期致力于在金融及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域提供基于產(chǎn)業(yè)邏輯的智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品與系統(tǒng)服務(wù)，幫助金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)集團(tuán)、政府部門解決業(yè)務(wù)場景中的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)需求。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

數(shù)庫科技基于知識圖譜平臺，為金融、政府等各領(lǐng)域客戶提供產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)算法系統(tǒng)和場景化解決方案三類服務(wù)。在數(shù)據(jù)方面，數(shù)庫科技提供多維精準(zhǔn)的產(chǎn)業(yè)級、行業(yè)級和企業(yè)級知識圖譜數(shù)據(jù)，可以滿足各類機(jī)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用上的各階段需求；在系統(tǒng)方面，提供基于NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的資訊標(biāo)簽化解析和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量產(chǎn)能力；在場景化應(yīng)用方面，數(shù)庫科技基于其強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)積累和算法能力，能夠?yàn)榻鹑谛袠I(yè)的營銷、投研、風(fēng)控等業(yè)務(wù)場景，以及政府產(chǎn)研領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、招商引資等業(yè)務(wù)需求提供成熟的知識圖譜應(yīng)用解決方案。

廠商評估：

數(shù)庫科技以其規(guī)模龐大、高度細(xì)分的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)積累為核心，配合多種智能算法，在金融、政務(wù)等領(lǐng)域形成以業(yè)務(wù)邏輯為基礎(chǔ)的成熟知識圖譜和多樣化的業(yè)務(wù)支撐能力，能以多種方式為客戶提供易用、深度的知識圖譜搭建和數(shù)據(jù)分析挖掘服務(wù)。

擁有大規(guī)模、高細(xì)分、多維度、可串聯(lián)的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，幫助用戶全面掌握產(chǎn)業(yè)鏈信息。數(shù)庫科技深耕產(chǎn)融大數(shù)據(jù)12年，以十二級產(chǎn)業(yè)分類體系，形成超過1000000個產(chǎn)業(yè)細(xì)分節(jié)點(diǎn)和超50萬條上下游產(chǎn)業(yè)關(guān)系，涵蓋A股、港股、美股、發(fā)債、新三板等近40000家公眾公司和近6000萬家工商企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、股東、高管、子公司、關(guān)聯(lián)交易、對外投資、擔(dān)保情況等核心關(guān)系數(shù)據(jù)。此外，數(shù)庫知識圖譜平臺通過將企業(yè)經(jīng)營情況、工商變更和股東信息等數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)圖譜打通，結(jié)合數(shù)庫科技成熟的算法模型，實(shí)現(xiàn)全領(lǐng)域的企業(yè)覆蓋，并建立了高標(biāo)準(zhǔn)、結(jié)構(gòu)化、可串聯(lián)的數(shù)據(jù)體系。

具備強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP算法，能實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量產(chǎn)和實(shí)時資訊精準(zhǔn)解析。數(shù)庫科技基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化量產(chǎn)，將數(shù)據(jù)標(biāo)注、消歧、提取、清洗、質(zhì)檢、標(biāo)準(zhǔn)化等流程無縫銜接，能夠高效實(shí)現(xiàn)自動化量產(chǎn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。同時，數(shù)庫科技具備實(shí)時資訊文本解析能力，結(jié)合數(shù)據(jù)生產(chǎn)引擎和NLP算法模型，能夠精準(zhǔn)高效提取文本信息當(dāng)中的主體、事件及情緒等與產(chǎn)業(yè)和公司密切相關(guān)的標(biāo)簽，將人物、產(chǎn)品、行業(yè)、概念等高價值信息實(shí)時推送給各類使用方。

產(chǎn)品基于多年垂直場景邏輯框架沉淀，易用性強(qiáng)，幫助金融和政府等行業(yè)客戶自動識別數(shù)據(jù)關(guān)系，構(gòu)建知識體系。在金融領(lǐng)域，數(shù)庫科技可支持對企業(yè)所屬行業(yè)/類型/地區(qū)/資本市場/資質(zhì)等的精準(zhǔn)篩選，并展示企業(yè)畫像關(guān)聯(lián)圖譜，同時也可以將用戶方的投研框架、研究邏輯、風(fēng)控模型等業(yè)務(wù)知識沉淀到知識圖譜平臺中，提升數(shù)據(jù)關(guān)系挖掘和知識沉淀的效率。

在政務(wù)領(lǐng)域，數(shù)庫科技的區(qū)域產(chǎn)業(yè)招商數(shù)字平臺可以為政府部門展示支柱產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)集群、龍頭企業(yè)等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，提供直觀的可視化地圖展示產(chǎn)業(yè)布局情況，政府部門可以利用該知識圖譜平臺了解地方產(chǎn)業(yè)鏈全貌、挖掘上下游供應(yīng)鏈、賦能監(jiān)管部門實(shí)現(xiàn)招商引資、增強(qiáng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展決策提供依據(jù)推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展等。

具備良好的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備能力和系統(tǒng)兼容性，產(chǎn)品部署便捷。數(shù)庫科技對實(shí)時或離線大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)調(diào)度、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合等任務(wù)都具備豐富的解決方案和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，在對數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全性要求較高的金融機(jī)構(gòu)中也可以完整的支持知識圖譜平臺的建設(shè)。此外，基于用戶本地化部署的要求，數(shù)庫知識圖譜平臺可以和金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的投研系統(tǒng)、資訊系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)等直接對接，實(shí)現(xiàn)良好的能力互補(bǔ)和系統(tǒng)集成體驗(yàn)。

3.10隱私計算平臺

市場定義：

隱私計算平臺是幫助企業(yè)用戶在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，保障數(shù)據(jù)“可用不可見”、實(shí)現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)價值共享的軟硬件平臺。

甲方終端用戶：

金融、政務(wù)、醫(yī)療、零售、電信、交通等各領(lǐng)域企業(yè)或機(jī)構(gòu)的IT部門、大數(shù)據(jù)部門、科技創(chuàng)新部門

甲方核心需求：

數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的拓展，企業(yè)與外部機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)流通、價值共享愈發(fā)成為應(yīng)對市場快速變化的重要手段。隨著《數(shù)據(jù)安全法》及《個人信息保護(hù)法》相繼頒布，國家對數(shù)據(jù)分享及利用的監(jiān)管加強(qiáng)，企業(yè)在與外部機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)流通過程中需要解決合規(guī)、安全問題。隱私計算技術(shù)能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，滿足安全合規(guī)，成為企業(yè)進(jìn)行跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)價值共享的必要手段。在實(shí)踐過程中，企業(yè)對隱私計算解決方案的需要主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

功能完善，提供全面數(shù)據(jù)安全解決方案。不同業(yè)務(wù)場景下企業(yè)能接受的安全假設(shè)前提不同，如風(fēng)控、營銷場景下，企業(yè)能接受可信第三方，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)隱私計算；而在醫(yī)療多中心合作模式下，醫(yī)院會面臨串謀攻擊、環(huán)境攻擊、模型攻擊等內(nèi)部攻擊，需要融合多方安全計算、同態(tài)加密以及可信執(zhí)行環(huán)境共同滿足數(shù)據(jù)安全要求。

滿足安全、高精度、高性能等不同場景需求。為保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全，以及為滿足相關(guān)法律法律的要求，企業(yè)需要平臺在數(shù)據(jù)安全保護(hù)、系統(tǒng)環(huán)境、計算流程的可解釋性等方面滿足較高的安全性要求。而在特殊場景如工業(yè)決策、人臉識別以及多中心全基因組分析等細(xì)分場景下，企業(yè)需要高精度、高性能的隱私計算解決方案來實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)量的傳輸、計算，以及保證計算準(zhǔn)確性。

具備場景專業(yè)知識，提供建模及算法支持。金融、醫(yī)療等理論門檻較高，企業(yè)需要隱私計算廠商具備專業(yè)業(yè)務(wù)知識，能提供恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析算法和模型，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出。

提供豐富數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)源也是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)作過程中的一個主要痛點(diǎn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量將影響數(shù)據(jù)協(xié)作共享的價值產(chǎn)出，因此企業(yè)需要篩選、鏈接合適的數(shù)據(jù)源。企業(yè)希望廠商具有豐富的數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)，了解企業(yè)所在行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，能為企業(yè)提供數(shù)據(jù)鏈接建議并推動實(shí)現(xiàn)合作。

廠商能力要求：

廠商應(yīng)具備完善的隱私計算解決方案，靈活滿足精度、性能、安全等要求。廠商一方面需要具備聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算、同態(tài)加密、可信執(zhí)行環(huán)境等一種或多種隱私計算技術(shù)能力，能支撐聯(lián)合建模、聯(lián)合統(tǒng)計、隱私求交、匿蹤查詢等多種應(yīng)用場景，并適應(yīng)不同場景需求；另一方面廠商應(yīng)具有底層隱私計算底座開發(fā)優(yōu)化能力，通過提高模型計算效率優(yōu)化、通信效率優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)帶寬優(yōu)化、權(quán)限控制以及引入第三方流量審計工具對數(shù)據(jù)用途進(jìn)行驗(yàn)證等多種方式滿足不同應(yīng)用場景下對高精度、高性能、高安全的需求。

廠商應(yīng)具備專業(yè)的隱私計算應(yīng)用支持能力。隨著隱私計算應(yīng)用場景不同，廠商需要具備深厚的行業(yè)認(rèn)知和洞察能力為企業(yè)實(shí)現(xiàn)隱私計算解決方案預(yù)期效果，如為泛金融行業(yè)企業(yè)提供建模支持、保證模型效果；為醫(yī)療行業(yè)設(shè)計專病特需的算法及應(yīng)用。

廠商能提供第三方數(shù)據(jù)源鏈接。不同的行業(yè)需要廠商具備不同的數(shù)據(jù)源積累，如針對醫(yī)療行業(yè)，廠商需要具備衛(wèi)健委、醫(yī)院、醫(yī)保局、醫(yī)藥公司等多方數(shù)據(jù)生態(tài)；針對金融行業(yè)，廠商需要具備運(yùn)營商、支付、互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)等數(shù)據(jù)源積累，廠商能根據(jù)用戶業(yè)務(wù)場景提供合適的數(shù)據(jù)源鏈接意見，幫助企業(yè)快速提升模型效果。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合隱私計算市場全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個

3. 2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥500萬元。

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

洞見科技

廠商介紹：

洞見科技是由中國最大的信用產(chǎn)業(yè)集團(tuán)“中誠信”孵化、網(wǎng)信事業(yè)國家隊“中電科”投資的領(lǐng)先的專精型隱私計算技術(shù)服務(wù)商，專注于為政務(wù)、金融、通信等行業(yè)客戶提供隱私計算技術(shù)平臺建設(shè)以及面向場景的數(shù)據(jù)智能服務(wù)。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

洞見科技的核心軟件產(chǎn)品洞見數(shù)智聯(lián)邦平臺（InsightOne）是其自主研發(fā)的金融級隱私計算平臺，擁有面向場景的“MPC+FL”融合引擎、可監(jiān)管的分布式信任架構(gòu)、全計算鏈路隱私安全保護(hù)、深入場景的專業(yè)化算法、無可信第三方聯(lián)邦學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈增信隱私計算等核心技術(shù)，提供匿蹤查詢、隱私求交、集合運(yùn)算、聯(lián)合統(tǒng)計與聯(lián)合建模等功能。在InsightOne軟件服務(wù)基礎(chǔ)上，洞見科技還研發(fā)了融合計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等硬件資源的隱私計算高性能信創(chuàng)一體機(jī)產(chǎn)品InsightStation，滿足客戶自主可控、開箱即用的需求。基于其核心產(chǎn)品與技術(shù)能力，洞見科技通過“左加數(shù)據(jù)，右加場景”的模式，為客戶提供全鏈路隱私保護(hù)數(shù)據(jù)智能服務(wù)。

廠商評估：

洞見科技的隱私計算平臺產(chǎn)品在安全部署、適用場景以及數(shù)據(jù)智能生態(tài)方面具有明顯優(yōu)勢。此外，洞見科技還具備場景咨詢能力，并持續(xù)打造跨平臺互聯(lián)互通能力，為客戶提供深度隱私計算服務(wù)。

基于融合計算引擎和區(qū)塊鏈技術(shù)，InsightOne為客戶實(shí)現(xiàn)高安全部署。一方面InsightOne基于“MPC+FL”融合引擎架構(gòu)支持無可信第三方聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，解決多方聯(lián)合建模中的第三方可信風(fēng)險問題。另一方面，InsightOne中的區(qū)塊鏈技術(shù)通過區(qū)塊存儲功能可對隱私計算過程記錄、中間結(jié)果、數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)進(jìn)行上鏈存儲，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可信；以及通過智能合約功能將隱私計算過程拆解為合約在鏈上執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)計算可信，消除客戶對模型有效性、計算結(jié)果可信度、計算貢獻(xiàn)度可靠等方面的顧慮，最終實(shí)現(xiàn)全局無損的數(shù)據(jù)智能。

具備密態(tài)數(shù)據(jù)智能的通用性和靈活性，為客戶提供不同場景的數(shù)據(jù)全鏈路隱私安全保護(hù)。InsightOne產(chǎn)品矩陣平臺提供了保護(hù)各方非交集信息的隱私安全求交（PSI）、保護(hù)交集信息并不泄漏特征的匿蹤聯(lián)邦學(xué)習(xí)（AFL）、保護(hù)模型涉及各方特征信息的多方安全計算（MPC）、保護(hù)查詢條件信息的隱私安全檢索（PIR）等功能，支持多種聯(lián)合計算應(yīng)用場景，靈活滿足客戶對功能、性能、安全、計算精度的不同需求，以密態(tài)數(shù)據(jù)智能為客戶提供數(shù)據(jù)全鏈路隱私安全保護(hù)。

具備豐富的數(shù)據(jù)智能生態(tài)和建模經(jīng)驗(yàn)，為客戶提供專業(yè)場景咨詢與運(yùn)營服務(wù)。洞見科技基于數(shù)據(jù)鏈接資源的積累，一方面持續(xù)拓展銀聯(lián)、通信、征信、互聯(lián)網(wǎng)等市場化數(shù)據(jù)資源基于隱私計算技術(shù)的合作模式；另一方面對接地方政府?dāng)?shù)據(jù)資源，基于隱私計算建立政務(wù)數(shù)據(jù)安全開放共享服務(wù)新模式。洞見科技核心團(tuán)隊具備專業(yè)的金融知識、豐富的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和專精的技術(shù)積累，通過“隱私計算平臺建設(shè)+業(yè)務(wù)場景建模服務(wù)”的一站式解決方案，鏈接數(shù)據(jù)生態(tài)側(cè)和業(yè)務(wù)場景側(cè)的雙向資源，構(gòu)建數(shù)據(jù)智能流通網(wǎng)絡(luò)生態(tài)，提升營銷、風(fēng)控、精算、債指等具體應(yīng)用場景的業(yè)務(wù)效果，賦能傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)智化升級。

洞見科技持續(xù)探索、打造跨平臺互聯(lián)互通能力，支持客戶實(shí)現(xiàn)跨隱私計算平臺合作。洞見科技首次實(shí)現(xiàn)“算法協(xié)議層”互聯(lián)互通的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，率先提出隱私計算平臺互聯(lián)互通的三個層次：應(yīng)用層的管理系統(tǒng)互通、算法層的算法協(xié)議互通和原語層的計算原語互通，其中針對業(yè)界重視的算法協(xié)議互通，洞見科技支持白盒、灰盒與黑盒三種方式實(shí)現(xiàn)互通方式。在標(biāo)準(zhǔn)制定方面，洞見科技牽頭了首個IEEE隱私計算互聯(lián)互通國際標(biāo)準(zhǔn)，并積極主導(dǎo)和參與了信標(biāo)委、信安標(biāo)委、金標(biāo)委、中國信通院、北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等機(jī)構(gòu)組織的互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)制定工作；在應(yīng)用實(shí)踐方面，洞見科技率先與行業(yè)友商實(shí)現(xiàn)了業(yè)界首次多方異構(gòu)隱私計算平臺之間完全對等的算法協(xié)議互通，并積累了多個隱私計算平臺互聯(lián)互通標(biāo)桿案例，如在國內(nèi)首個大型股份制商業(yè)銀行招商銀行的牽頭下，洞見科技與行業(yè)多家頭部隱私計算廠商完成跨平臺互聯(lián)互通合作；與中國銀聯(lián)合作，賦能中國銀聯(lián)隱私計算平臺互聯(lián)互通方案設(shè)計驗(yàn)證與開發(fā)；以及為國家工信安全中心建設(shè)了國內(nèi)首個基于隱私計算的數(shù)據(jù)要素流通生態(tài)底座。

典型客戶：

招商銀行、中國民生銀行、北京銀行、華夏銀行、中國人壽

3.11城市大數(shù)據(jù)平臺

市場定義：

城市大數(shù)據(jù)平臺是指將海量城市大數(shù)據(jù)（包括政務(wù)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)與社會公益大數(shù)據(jù)三類）進(jìn)行收集、整合、存儲與分析，并使用分布式存儲、數(shù)據(jù)挖掘、實(shí)時動態(tài)可視化等大數(shù)據(jù)技術(shù)助力城市優(yōu)化資源配置的數(shù)據(jù)平臺。

甲方終端用戶：

政府大數(shù)據(jù)管理部門、公安部門、工信部門等

甲方核心需求：

新型智慧城市的建設(shè)需要以數(shù)據(jù)共享與治理為基礎(chǔ)，但在此過程中，存在各信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散且孤立、數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用水平低等問題，嚴(yán)重阻礙了智慧城市的建設(shè)。因此，城市應(yīng)該聯(lián)通各系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)，并進(jìn)行統(tǒng)一管理與應(yīng)用，為智慧城市建設(shè)提供堅實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。具體需求如下：

海量數(shù)據(jù)分散分布，需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。城市大數(shù)據(jù)來源豐富，分散于經(jīng)濟(jì)、社會各個領(lǐng)域和部門中，難以實(shí)現(xiàn)互通共享，導(dǎo)致多部門協(xié)同聯(lián)動無法實(shí)現(xiàn)。因此，各城市應(yīng)該對全量數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分級有效收集與整合，打破數(shù)據(jù)壁壘，大大提升數(shù)據(jù)使用效率。

數(shù)據(jù)來源與類型多樣，需要加強(qiáng)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化管理。由于各類城市數(shù)據(jù)類型豐富、數(shù)量龐大且增長速度極快，存在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)冗余、一數(shù)多源等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用率大大降低。因此，各城市應(yīng)該加強(qiáng)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚與統(tǒng)籌管理，提升數(shù)據(jù)使用的便捷性。

數(shù)據(jù)量激增，充分挖掘數(shù)據(jù)價值需求迫切。隨著智慧城市建設(shè)的深入推進(jìn)與物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善，以交通、警務(wù)為代表的政府部門數(shù)據(jù)量巨大，城市數(shù)據(jù)量劇增，這對各城市對各類大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力提出了更高要求。各城市應(yīng)該以強(qiáng)化數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，深度挖掘數(shù)據(jù)價值，賦能疫情防控、洪澇預(yù)測、經(jīng)濟(jì)大腦等治理場景。

廠商能力要求：

為滿足以上需求，廠商需要為各城市搭建能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)通、存儲、管理與分析的城市大數(shù)據(jù)平臺。具體能力如下：

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與聯(lián)通，搭建城市大數(shù)據(jù)底座。該平臺需要能夠打通各領(lǐng)域、各系統(tǒng)、各部門之間的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)政府與企業(yè)全鏈路數(shù)據(jù)的雙向?qū)?#xff0c;以提高數(shù)據(jù)使用效率，為產(chǎn)業(yè)協(xié)同與城市的精細(xì)化管理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、分類與治理。一方面，該平臺需要能夠?qū)碓床煌?、結(jié)構(gòu)不同的各類城市數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化建模與分布式存儲，保證數(shù)據(jù)的一致性、標(biāo)準(zhǔn)性與完整性；另一方面，該平臺還需具備加工、分類與標(biāo)簽化數(shù)據(jù)的能力，實(shí)現(xiàn)對政務(wù)信息、資源信息等數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與按權(quán)限開放。

以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，多模型精準(zhǔn)分析城市數(shù)據(jù)。該平臺需要能夠在交通、平安、醫(yī)療等場景下，運(yùn)用聚類、回歸等分析模型對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測與評估，為稅務(wù)稽查、金融監(jiān)管、農(nóng)業(yè)貿(mào)易、商務(wù)等場景提供支撐，提高政府部門所提供公共服務(wù)的質(zhì)量與公安、交通等部門的管理效率，優(yōu)化城市資源配置。同時，該平臺還需能夠?qū)?shí)時數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分類與分析的結(jié)果進(jìn)行實(shí)時可視化展示，以提升數(shù)據(jù)利用率。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

符合城市大數(shù)據(jù)平臺全部廠商能力要求；

2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個

2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥1000萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

中科聞歌

廠商介紹：

中科聞歌是中國科學(xué)院旗下企業(yè)，創(chuàng)立于2017年，定位于全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)與決策智能服務(wù)商，聚焦DI+AI+OR（數(shù)據(jù)智能+人工智能+運(yùn)籌學(xué)）智能計算核心技術(shù)研發(fā)，面向數(shù)智安全、數(shù)智媒宣、數(shù)智城市、數(shù)智金稅、數(shù)智商業(yè)五大領(lǐng)域，提供多語言、跨模態(tài)和深度認(rèn)知智能的大數(shù)據(jù)與人工智能基礎(chǔ)平臺及解決方案，獲中科院“弘光專項(xiàng)”、 國家科技創(chuàng)新2030“新一代人工智能”重大專項(xiàng)支持，被評為國家級專精特新小巨人企業(yè)。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

中科聞歌的城市大數(shù)據(jù)解決方案以天湖數(shù)據(jù)智算平臺和聞海全球開源數(shù)據(jù)平臺為核心技術(shù)底座。天湖數(shù)據(jù)智算平臺是基于跨模態(tài)深度語義理解、社會計算與因果推理、決策推演的數(shù)據(jù)智能與決策智能技術(shù)平臺。聞海全球開源數(shù)據(jù)平臺融合了自主研發(fā)的跨模態(tài)AI分析、NLP深度語義計算、領(lǐng)域抽象建模技術(shù)，以及十余年的知識庫積累，可針對不同客戶需求提供基于標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品模塊的定制化數(shù)據(jù)智能服務(wù)。在天湖和聞海兩大平臺基礎(chǔ)上，中科聞歌的城市大數(shù)據(jù)解決方案結(jié)合決策相關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)能力，實(shí)現(xiàn)了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建了政務(wù)領(lǐng)域知識圖譜，支撐政府提升社會態(tài)勢感知、預(yù)警預(yù)測、科學(xué)決策和精準(zhǔn)服務(wù)能力。

廠商評估：

中科聞歌是中科院科技成果轉(zhuǎn)化企業(yè)，團(tuán)隊在數(shù)據(jù)智能、人工智能、運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域積累了十余年經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過了眾多國家級項(xiàng)目的檢驗(yàn)。中科聞歌數(shù)據(jù)積累和知識圖譜沉淀、跨模態(tài)數(shù)據(jù)分析能力、人工智能技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新能力，以及多個治理場景下積累的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠幫助政府部門實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)價值挖掘和分析，為政務(wù)工作開展提質(zhì)增效。

中科聞歌在政務(wù)領(lǐng)域具有豐富的數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識圖譜積累，能夠?yàn)橄嚓P(guān)部門資源統(tǒng)籌、工作協(xié)同提供決策支持。城市大數(shù)據(jù)解決方案融合百億級的開源數(shù)據(jù)，打通各部門相關(guān)數(shù)據(jù)，并據(jù)此形成政務(wù)領(lǐng)域知識圖譜，能夠幫助政務(wù)部門提升社會態(tài)勢感知，為相關(guān)部門實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策提供支持。以防疫工作為例，中科聞歌能夠根據(jù)病例接觸程度的不同，對相應(yīng)場所構(gòu)建知識圖譜，幫助防疫人員協(xié)同各部門防疫工作、統(tǒng)籌防疫物資，降低人工投入成本和時間成本，實(shí)現(xiàn)防疫流程高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

中科聞歌具備跨模態(tài)數(shù)據(jù)分析能力，幫助相關(guān)部門實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值充分挖掘。中科聞歌能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的口徑和標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，融合所有模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)、技術(shù)底座，形成數(shù)據(jù)技術(shù)一體化。中科聞歌能夠根據(jù)不同場景下政務(wù)工作需求幫助有關(guān)部門構(gòu)建起數(shù)據(jù)平臺，對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值充分挖掘，為政務(wù)決策提供有效支持。

中科聞歌可為多個政務(wù)治理場景賦能，幫助各層次政務(wù)工作提質(zhì)增效。中科聞歌城市大數(shù)據(jù)解決方案覆蓋疫情防控、洪澇預(yù)測、經(jīng)濟(jì)大腦、稅務(wù)稽查、金融監(jiān)管等政府治理場景，未來還將拓展農(nóng)業(yè)貿(mào)易、商務(wù)等場景，為相關(guān)部門高效精準(zhǔn)服務(wù)提供平臺和應(yīng)用支持。以深圳龍華經(jīng)濟(jì)大腦項(xiàng)目為例，中科聞歌宏觀上實(shí)現(xiàn)全區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況可視化，輔助經(jīng)濟(jì)工作統(tǒng)籌規(guī)劃、協(xié)同開展；中觀上對不同產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行智能研判，為經(jīng)濟(jì)工作開展提供決策參考；微觀上對企業(yè)訴求進(jìn)行快速處理，為有關(guān)部門服務(wù)企業(yè)提供更方便快捷的途徑。

中科聞歌具備卓越的人工智能技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新能力，為業(yè)務(wù)開展和決策統(tǒng)籌提供技術(shù)保障。作為技術(shù)研發(fā)型企業(yè)，中科聞歌團(tuán)隊吸納眾多數(shù)據(jù)智能、人工智能、運(yùn)籌科學(xué)領(lǐng)域的科研技術(shù)人才，以及產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、媒體、安全等領(lǐng)域的實(shí)踐專家， 在國際頂級學(xué)術(shù)期刊和會議發(fā)表論文600余篇，申請發(fā)明專利近百項(xiàng)，研發(fā)和實(shí)現(xiàn)核心算法3000余個，具備深度挖掘大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的研究能力和創(chuàng)新能力。中科聞歌優(yōu)秀的研發(fā)創(chuàng)新能力再結(jié)合政務(wù)領(lǐng)域的豐富經(jīng)驗(yàn)，能夠在政務(wù)工作各細(xì)分場景下為業(yè)務(wù)開展和決策統(tǒng)籌提供技術(shù)保障。

典型客戶：

深圳市龍華區(qū)政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局、粵港澳大灣區(qū)大數(shù)據(jù)中心、上海浦東經(jīng)濟(jì)駕駛艙、山東濰坊市智慧濰坊建設(shè)辦

3.12智能營銷

市場定義：

智能營銷指在 “用戶洞察-營銷策略制定-用戶觸達(dá)與轉(zhuǎn)化-效果評估” 的數(shù)字營銷流程中，能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，通過對某類營銷方式全過程或部分環(huán)節(jié)的智能化來提升營銷質(zhì)效，包括大數(shù)據(jù)用戶洞察、輿情趨勢洞察、精準(zhǔn)投放、個性化推薦等智能營銷場景。

甲方終端用戶：

營銷部門、運(yùn)營部門、品牌部門

甲方核心需求：

對已初步搭建數(shù)字營銷體系的企業(yè)而言，在用戶洞察、營銷策略制定、用戶觸達(dá)與轉(zhuǎn)化、效果評估等環(huán)節(jié)仍存在痛點(diǎn)，需要借助更全面的數(shù)據(jù)源與先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)更好地完成營銷目標(biāo)。具體需求包括：

外部數(shù)據(jù)缺失，需要合規(guī)采集與分析多維度用戶數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的用戶洞察依托企業(yè) CRM 或 CDP 已有會員數(shù)據(jù)，缺少合規(guī)的外部數(shù)據(jù)；用戶畫像和潛客預(yù)測等洞察場景很大程度上仍依賴人工經(jīng)驗(yàn)，準(zhǔn)確度不夠高。隨著數(shù)據(jù)智能技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)希望能夠合規(guī)使用人群特征偏好、行動軌跡、輿論趨勢等各項(xiàng)數(shù)據(jù)，通過算法模型進(jìn)行實(shí)時智能分析，生成更準(zhǔn)確的洞察結(jié)論與可視化的數(shù)據(jù)展示，支撐策略制定優(yōu)化。

市場洞察難度大，需要借助智能化手段進(jìn)行全面分析。多樣化的渠道和龐雜的市場信息給企業(yè)制定營銷策略帶來挑戰(zhàn)，要了解市場全局、確保營銷效果變得更困難。因此企業(yè)基于專業(yè)知識與經(jīng)驗(yàn)去制定整體營銷策略的同時，愈發(fā)強(qiáng)烈需要對全局市場環(huán)境形成系統(tǒng)性的分析方法，在客群趨勢、競品策略、市場反饋等方面獲得及時準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

用戶觸達(dá)效率較低，智能化運(yùn)營水平急需提高。隨著營銷精細(xì)化程度不斷提高，企業(yè)需要提高用戶觸達(dá)與轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的自動化智能化水平，基于用戶生命周期或基于用戶分群構(gòu)建豐富的營銷模型，支撐拉新、促活、個性化推薦、首購、復(fù)購、交叉購買等場景，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的千人千面營銷，進(jìn)一步提升各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化效果。同時，還需要充分利用長期的營銷態(tài)勢量化數(shù)據(jù)與各產(chǎn)品、活動的實(shí)時轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行模型自動評估，并將量化、實(shí)時、全面的效果反饋快速應(yīng)用于策路調(diào)整與優(yōu)化，持續(xù)提升營銷 ROl。

廠商能力要求：

廠商需要在活動營銷、內(nèi)容營銷與整合營銷等領(lǐng)域，提供不同的營銷工具、服務(wù)和方法論，且應(yīng)具備大數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、知識圖譜、算法模型等底層技術(shù)，對數(shù)字化營銷全過程或部分環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)智能化升級，主要應(yīng)提供以下能力：

大數(shù)據(jù)用戶洞察能力。廠商應(yīng)提供豐富合規(guī)的數(shù)據(jù)源以及 Al 分析模型，針對企業(yè)所需的線上線下營銷場景，運(yùn)用大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對客群人口屬性、手機(jī)及 APP 偏好、興趣關(guān)注、品牌關(guān)注、位置分布等維度，進(jìn)行實(shí)時全面的用戶洞察，為營銷策劃提供更敏捷可靠的數(shù)據(jù)支持。

市場環(huán)境洞察能力。廠商應(yīng)具備營銷業(yè)務(wù)理解和市場分析方法論，并能運(yùn)用自然語言處理、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段收集充分的市場信息，包括線下場景的區(qū)位、人流情況，以及線上場景的輿論趨勢、媒體熱點(diǎn)、渠道分布、KOL 詳情等，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，形成對營銷態(tài)勢的洞察。

智能化運(yùn)營能力。廠商提供的 CDP、MA 等智能營銷產(chǎn)品，需具備智能的標(biāo)簽體系、豐富的營銷模型和效果監(jiān)測功能。通過智能打標(biāo)功能使用戶標(biāo)簽更加豐富準(zhǔn)確；通過個性化推薦、交叉推薦、復(fù)購預(yù)測、需求升級預(yù)測等營銷模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放，并提供細(xì)致的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和指標(biāo)，幫助企業(yè)提升用戶運(yùn)營的智能化水平。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

符合智能營銷市場全部廠商能力要求；

2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥8個；

2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥1000萬元。

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

數(shù)說故事

廠商介紹：

數(shù)說故事成立于2015年，總部同時設(shè)立在廣州及珠海橫琴，在北京、上海、成都設(shè)有分支機(jī)構(gòu)，員工800+人，60%+為大數(shù)據(jù)和AI研發(fā)團(tuán)隊，在“認(rèn)知AI”領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位。公司構(gòu)建了從數(shù)據(jù)收集、處理、分析、建模到商業(yè)應(yīng)用的全價值鏈解決方案，幫助10+行業(yè)的500+頭部企業(yè)完成營銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

作為中國領(lǐng)先的一站式大數(shù)據(jù)及AI智能應(yīng)用提供商， 數(shù)說故事構(gòu)建了從數(shù)據(jù)收集、治理、分析、建模到商業(yè)應(yīng)用的全價值鏈解決方案，基于多年的行業(yè)深耕，沉淀數(shù)說故事獨(dú)有的方法論體系及寶貴實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，完整覆蓋產(chǎn)品創(chuàng)新、品牌營銷、內(nèi)容營銷、渠道銷售、用戶運(yùn)營、風(fēng)險預(yù)警、投資顧問等豐富的商業(yè)場景。數(shù)說故事服務(wù)日化美妝、食品飲料、連鎖零售、3C互聯(lián)網(wǎng)、汽車制造、廣告營銷等 10余個行業(yè)，致力于企業(yè)及政府實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)變革和營收增長。

廠商評估：

綜合來看，基于多年來大數(shù)據(jù)技術(shù)沉淀和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累，數(shù)說故事的數(shù)據(jù)能力、算法能力、平臺能力和生態(tài)構(gòu)建能力在業(yè)內(nèi)具備優(yōu)勢，可以滿足企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新、品牌營銷、內(nèi)容營銷、渠道銷售、用戶運(yùn)營、風(fēng)險預(yù)警等商業(yè)應(yīng)用需求。

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)采集能力，良好適配營銷業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的時效性、全面性需求。數(shù)說故事通過自有數(shù)據(jù)中心可搜集全網(wǎng)大部分的聲量數(shù)據(jù)，覆蓋社交平臺、電商平臺、視頻平臺、新聞媒體、論壇問答等多類型多平臺數(shù)據(jù)，每日可采集數(shù)億條數(shù)據(jù)，分鐘級別的數(shù)據(jù)更新速度行業(yè)領(lǐng)先，良好適配當(dāng)下企業(yè)對聲量數(shù)據(jù)的時效性、全面性需求和對產(chǎn)品高度穩(wěn)定性、兼容性要求。

成熟的算法平臺有效降低數(shù)據(jù)訓(xùn)練和算法開發(fā)成本，提升企業(yè)產(chǎn)品分析能力。基于經(jīng)年累月的算法能力積累，數(shù)說故事搭建了自助算法平臺，平臺具備的NLP及多模態(tài)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，可大幅度降低企業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法開發(fā)的研發(fā)成本、維護(hù)成本。經(jīng)過全網(wǎng)數(shù)據(jù)采集以后，通過數(shù)說產(chǎn)品的智能文本處理技術(shù)，對數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行語義理解和情感分析，構(gòu)建商業(yè)常識和智能推理能力，進(jìn)而可為企業(yè)提供商業(yè)知識圖譜。同時，模型可辨別信息數(shù)據(jù)真實(shí)性，由此形成人群分析、時間分析、口碑分析，為企業(yè)提供專業(yè)的產(chǎn)品研究分析報告。

數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)深度結(jié)合的平臺體系，推動企業(yè)營銷業(yè)務(wù)迭代升級。數(shù)說故事可以運(yùn)用扎實(shí)的數(shù)據(jù)整合及治理能力幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，以數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)營銷業(yè)務(wù)迭代，形成數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)深度融合的平臺體系。數(shù)說故事的數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品體系完整覆蓋從數(shù)據(jù)采集、處理、分析和建模所有環(huán)節(jié)，可實(shí)現(xiàn)短時間內(nèi)快速完成營銷產(chǎn)品研發(fā)或客戶應(yīng)用交付，為其商業(yè)應(yīng)用生態(tài)建設(shè)打下良好基礎(chǔ)。

開放的生態(tài)合作環(huán)境，為企業(yè)提供更完整的解決方案。數(shù)說故事將PaaS平臺對生態(tài)合作伙伴進(jìn)行開放，為上下游數(shù)字化廠商高效賦能。例如，在輿情場景下生態(tài)合作廠商可以利用數(shù)說已有的社媒數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，在內(nèi)容創(chuàng)作場景下，數(shù)說PaaS平臺可幫助合作伙伴快速生成內(nèi)容素材實(shí)現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)作。合作廠商可依賴數(shù)說的開放平臺大范圍收集多維度多模態(tài)數(shù)據(jù)、快速構(gòu)建互補(bǔ)性的場景產(chǎn)品，縮短廠商的產(chǎn)品建設(shè)研發(fā)周期，加速合作廠商為企業(yè)的服務(wù)效率。

典型客戶：

伊利、騰訊、寶潔、華為、廣汽等

3.13安全大數(shù)據(jù)

市場定義：

安全大數(shù)據(jù)指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在對全流量數(shù)據(jù)進(jìn)行多維安全分析、風(fēng)險事件分析、異常行為分析，深度識別、處理和防范網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險的同時，優(yōu)化傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全防控體系下的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)安全大數(shù)據(jù)的高效運(yùn)營管理的綜合性解決方案。

甲方終端用戶：

企業(yè)IT部門、網(wǎng)絡(luò)安全部門

甲方核心需求：

近年來，各行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管收緊，網(wǎng)絡(luò)安全法規(guī)頻繁出臺，而隨著企業(yè)數(shù)據(jù)孤島問題日益嚴(yán)重，以及外部入侵方式逐漸升級，僅通過傳統(tǒng)訪問權(quán)限、網(wǎng)絡(luò)掃描等手段難以實(shí)現(xiàn)健全的網(wǎng)絡(luò)安全管控。因此，企業(yè)需要利用大數(shù)據(jù)分析，提升對風(fēng)險因素的感知、預(yù)測和防范能力，升級企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全保障。具體而言，企業(yè)對安全大數(shù)據(jù)的需求主要有以下幾點(diǎn)：

提升數(shù)據(jù)處理能力。網(wǎng)絡(luò)安全分析所需數(shù)據(jù)有硬件設(shè)備數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備數(shù)據(jù)，以及系統(tǒng)日志、應(yīng)用日志、運(yùn)行和維護(hù)數(shù)據(jù)、外部攻擊數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)量大且存儲較為分散，需要提升數(shù)據(jù)的集中處理能力，才能實(shí)現(xiàn)全面和及時的安全分析。

事前實(shí)現(xiàn)風(fēng)險主動發(fā)現(xiàn)和預(yù)警。企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)交互渠道不斷豐富，交互頻次不斷提升，對網(wǎng)絡(luò)中潛在惡意文件、惡意郵件等的防護(hù)也需要升級。在未發(fā)生風(fēng)險時，需要通過過往經(jīng)驗(yàn)及安全系統(tǒng)排查能力對潛在風(fēng)險進(jìn)行有效預(yù)防。

事后實(shí)現(xiàn)風(fēng)險高效處理。企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)復(fù)雜性不斷提升，對于問題響應(yīng)和處理即時性的要求也在不斷提升，傳統(tǒng)安全體系下，在安全問題發(fā)生后的日志和流量分析耗費(fèi)時間較長，且風(fēng)險追溯要通過逐一排查實(shí)現(xiàn)，風(fēng)險處理和修復(fù)時間長。企業(yè)希望通過高效的分析和追溯，快速進(jìn)行問題定位，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)打擊。

在滿足行業(yè)監(jiān)管要求和業(yè)務(wù)場景需要前提下，形成集團(tuán)統(tǒng)一的安全管控體系。不同行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)存在差異，業(yè)務(wù)場景不同也帶來安全防控部署上的差異，且對于大型組織而言，集團(tuán)、二級單位安全功能建設(shè)和部署不統(tǒng)一，安全等級不對稱等問題較為嚴(yán)重，因此，企業(yè)需要建設(shè)同時滿足上述條件要求的網(wǎng)絡(luò)安全防控體系。

廠商能力要求：

具備海量多元數(shù)據(jù)處理和即時查詢能力。首先，廠商要具備數(shù)據(jù)融合能力，通過多源數(shù)據(jù)分類、清洗、加工等多級處理，為安全分析提供精準(zhǔn)可靠的數(shù)據(jù)源。其次，廠商產(chǎn)品需采用高可用的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，能夠與企業(yè)原有大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行對接，滿足國家法律規(guī)定半年以上的網(wǎng)絡(luò)日志存儲要求，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的全量采集和存儲。最后，廠商產(chǎn)品應(yīng)提供數(shù)據(jù)檢索能力，通過大數(shù)據(jù)索引技術(shù)，幫助快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢，輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。

具備智能化的風(fēng)險檢測和評估能力。首先，廠商產(chǎn)品要能夠?qū)Π踩L(fēng)險進(jìn)行智能建模，基于歷史數(shù)據(jù)行為和外部威脅情報，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)分析等多項(xiàng)技術(shù)，對安全行為進(jìn)行場景化建模，通過攻擊特征多維度分析預(yù)測、未知威脅識別等多種安全分析手段，幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常行為，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警。其次，廠商需要具備風(fēng)險評估能力，通過對攻擊行為的分析，評估該行為對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的危害，輔助后期決策。

具備風(fēng)險鏈路追蹤和可視化交互能力。首先，廠商產(chǎn)品要具風(fēng)險溯源能力，通過對風(fēng)險事件逐層下鉆，關(guān)聯(lián)到原始日志和文件，高效定位風(fēng)險源頭。其次，廠商產(chǎn)品要具備可視化攻擊鏈路分析能力，將分析結(jié)果以圖譜等形式進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，清晰回溯攻擊關(guān)系，方便運(yùn)維人員更直觀分析風(fēng)險并進(jìn)行針對性處理。

具備行業(yè)化、場景化安全體系建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和方法論，同時支持大型企業(yè)多級聯(lián)安全體系搭建。首先，廠商需要熟悉不同行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)注和規(guī)范，在結(jié)合不同行業(yè)業(yè)務(wù)場景的情況下，為企業(yè)合理設(shè)計安全解決方案。其次，廠商需要根據(jù)企業(yè)組織架構(gòu)和數(shù)據(jù)安全需要，搭建支撐大型企業(yè)多級級聯(lián)、多分支機(jī)構(gòu)的安全管理體系，考慮不同層級防御系統(tǒng)之間的協(xié)作，實(shí)現(xiàn)嚴(yán)密的聯(lián)防聯(lián)控。

入選標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合安全大數(shù)據(jù)全部廠商能力要求；

2. 2021Q2至2022Q1該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥5個

3. 2021Q2至2022Q1該市場合同收入≥500萬元

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

斗象科技

廠商介紹：

斗象科技創(chuàng)立于2014年，總部位于上海，是中國領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)智能與安全運(yùn)營提供商，新一代網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)軍企業(yè)。公司以斗象科技為集團(tuán)中心，圍繞斗象智能安全、漏洞盒子、FreeBuf三大生態(tài)打造新一代網(wǎng)絡(luò)安全科技企業(yè)，綜合運(yùn)用安全數(shù)據(jù)智能、實(shí)戰(zhàn)攻防、安全運(yùn)營技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)化的白帽平臺優(yōu)勢，持續(xù)提升公司核心競爭力，為企事業(yè)客戶夯實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全底座。

產(chǎn)品服務(wù)介紹：

斗象科技旗下品牌包括安全數(shù)據(jù)智能與安全運(yùn)營產(chǎn)品體系“斗象科技智能安全”，網(wǎng)絡(luò)安全眾測與安全運(yùn)營服務(wù)平臺“漏洞盒子”，網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)門戶“Freebuf”及“Freebuf咨詢”?！岸废罂萍贾悄馨踩币詳?shù)據(jù)分析為基石，為企業(yè)提供安全數(shù)據(jù)智能與安全運(yùn)營產(chǎn)品。安全數(shù)據(jù)智能與安全運(yùn)營產(chǎn)品體系具備了全流量存儲、秒級溯源、多維度安全分析與歷史數(shù)據(jù)計算、綜合風(fēng)險管理與事件分析、資產(chǎn)智能識別與異常行為監(jiān)測技術(shù)特性，完整覆蓋事前演練、事中分析、事后追蹤安全工作全流程，幫助企業(yè)構(gòu)建安全運(yùn)營體系，從而保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

廠商評估：

綜合來看，基于多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累和海量安全知識沉淀，斗象科技的安全數(shù)據(jù)存儲和分析能力、安全產(chǎn)品可擴(kuò)展能力、安全攻防演練解決方案以及安全運(yùn)營解決方案在業(yè)內(nèi)具備優(yōu)勢。

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算及安全分析能力，為防范威脅攻擊奠定基礎(chǔ)。斗象科技為企業(yè)提供的安全計算分析產(chǎn)品，可全量存儲全流量數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)文件、PCAP、郵件等6個月以上。該產(chǎn)品可對數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)流式處理，能夠滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)實(shí)時分析和離線計算的需求，同時還支持PB級數(shù)據(jù)檢索，對千億規(guī)模的流量日志實(shí)現(xiàn)秒級查詢。在安全分析層面，該產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)則特征分析、跨時間周期分析、調(diào)查溯源分析及影響面分析。斗象科技優(yōu)秀的數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算及安全分析能力，為實(shí)現(xiàn)攻擊預(yù)警、監(jiān)測、分析、響應(yīng)奠定堅實(shí)的基礎(chǔ)。

高可用、可持續(xù)擴(kuò)展的集群架構(gòu)，能夠支持千億級別安全數(shù)據(jù)的計算、分析、比對。在企業(yè)業(yè)務(wù)活動流量激增情況下，斗象科技提供的安全大數(shù)據(jù)產(chǎn)品可根據(jù)業(yè)務(wù)需要無限橫向擴(kuò)展存儲分析集群，支持千億級別數(shù)據(jù)計算、分析、比對的能力，大幅提升了安全大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的使用性能和可用性。

完善的攻防演練解決方案，幫助企業(yè)提升安全防御能力。斗象科技為企業(yè)提供的解決方案面向企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、辦公網(wǎng)的全攻擊路徑的預(yù)警、監(jiān)測、分析、響應(yīng)體系，能夠發(fā)現(xiàn)主動攻擊、跟蹤被動威脅，建立事前預(yù)警和事后響應(yīng)的協(xié)作機(jī)制，并有效監(jiān)測辦公網(wǎng)及員工安全行為，對繞過企業(yè)安全設(shè)備的潛在威脅、異常行為、違規(guī)行為進(jìn)行分析和處理，能夠幫助企業(yè)提升攻防對抗能力、應(yīng)急響應(yīng)能力、安全防御能力。

提供定制化、體系化的安全運(yùn)營解決方案，滿足企業(yè)個性化需求。斗象科技的安全大數(shù)據(jù)解決方案可站在企業(yè)戰(zhàn)略角度，為企業(yè)安全部門提供一整套安全數(shù)據(jù)計算、安全運(yùn)營與漏洞管理及安全監(jiān)測產(chǎn)品矩陣。該解決方案能夠?qū)ζ髽I(yè)接收的流量、數(shù)據(jù)、郵件進(jìn)行全面計算和分析，精準(zhǔn)識別潛在威脅。并通過安全運(yùn)營系統(tǒng)對漏洞進(jìn)行自動化管理、對攻擊者進(jìn)行溯源反制，充分保障企業(yè)資產(chǎn)安全。不僅如此，斗象科技還可以根據(jù)企業(yè)自身安全能力和預(yù)期靈活調(diào)整產(chǎn)品架構(gòu)，各產(chǎn)品之間自由組合，可完美適應(yīng)當(dāng)下企業(yè)對于安全問題的個性化需求。

斗象科技的安全大數(shù)據(jù)解決方案具有較高的易用性，能幫用戶快速提升安全水位。斗象科技采用旁路布控方式，在不對其他部門的核心業(yè)務(wù)造成影響的前提下，完成安全設(shè)備的部署、安裝和調(diào)試，降低安全大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的使用難度，快速提升公司整體安全能力和水位。

典型客戶：

中國銀聯(lián)、中國聯(lián)通、中國外匯交易中心

4.入選廠商列表