《2023中国数据智能产业图谱2.0版》重磅发布
数据猿出品
本次“数据猿2023年度三大媒体策划活动——《2023中国数据智能产业图谱2.0版》”的发布，是数据猿在2022年1.0版本的基础上，迭代升级的2023开年的第一个版本。本年度下一次版本迭代将于2023年12月底发布2023年3.0版，敬请期待，欢迎报名。
大数据产业创新服务媒体
——聚焦数据 · 改变商业
随着AI技术的发展，数据也迎来了智能化时代。可以说，数据智能从诞生之日起，就与大数据、AI等密不可分。“数据智能”的出现，无疑为数据装上了“智慧的大脑”，从而真正激活数据价值，赋能数字经济的发展，推动整个社会的数字化转型。
自2023年2月，数据猿携手上海大数据联盟正式推出横跨“2023全年度的三大策划活动”以来，此次涵盖❶访谈调研+❷企业盘点&内容选题合作+❸产业图谱+❹榜单/奖项于一体的大型媒体策划活动受到了业界数百家企业的踊跃报名参与。
数据猿作为一家致力于“聚焦数智·改变商业”的数据智能产业创新服务媒体，以推动大数据、人工智能、云计算、物联网、5G等新技术在产业中的应用与发展为宗旨，希望以媒体的力量与方式推动产业的发展与行业的进步。
在历经数月的时间里，由数据猿内部员工组成的初审小组、核心粉丝群组成的公审团，以及外部行业专家成员组成的终审团，通过直接申报交流、访谈调研、外界咨询评价、匿名访问等交叉验证的层层筛选推荐机制下，最终制作形成了《2023中国数据智能产业图谱2.0版》
“数据智能”是以大数据与AI为代表的智能技术为主要视角，聚焦全产业链，为业内提供更为专业直观的行业指导。
以下为《2023中国数据智能产业图谱2.0版》示意缩略图
原图获取方式
欲获取超高清原版大图，在数据猿微信公众号后台回复关键词“2023数据智能图谱2.0”即可。
以下是《2023中国数据智能产业图谱2.0版》中部分典型性代表企业展：
镜舟科技致力于用创新性产品帮助企业提升数据分析效率，建立数据分析的下一代范式。镜舟科技的核心产品镜舟数据库是基于StarRocks发展起来的企业级分布式数据库，在实时数仓、OLAP 报表、数据湖分析等场景上，可满足客户多维复杂、实时、高并发的数据分析需求，帮助客户构建数据驱动的全新业务和管理模式。目前，镜舟科技的相关产品已应用于金融、零售、制造、游戏等行业头部客户。
●上述产业图谱中，镜舟隶属的核心服务板块/领域：智慧金融
智慧金融方面，镜舟数据库具有快速的实时导入和分析能力，可以灵活应对实时和离线分析的复杂场景，全面助力银行、基金、保险、证券等企业用户。针对金融行业的需求，镜舟数据库具极速统一性和稳定易用性的优势。镜舟数据库提供了金融级的高可用性，元数据和物理数据以多副本的形式进行存储，保证元数据多数派节点可用。当节点发生故障时会自动在可用节点上补节点副本，确保集群稳定性。用户可以按需配置副本的地理位置、数量等策略以满足不同的容灾级别要求，确保在线业务的稳定可用。
镜舟数据库广泛应用于金融行业的业务场景内，如风险管理、客户行为分析、用户画像、广告投放等。
服务过的典型性客户：中原银行、中信建投、泰康人寿、申源万宏、平安银行等
以中信建投项目为例：通过综合对比数据库即席查询、实时分析性能、预计算能力、数据联邦技术，并且结合中信建投已经在 Hadoop 体系中有大量投入，不希望做大规模数据搬迁的具体情况，将 Hive 外表查询支持、SQL 语法及函数的兼容性等方面纳入选型考虑，中信建投最终选择引入产品来构建统一的查询服务平台，满足各部门的用数需求。 数据库产品既支持从各类实时和离线的外部数据源高效导入数据，也支持不做数据转储，便可直接通过外表形式分析查询数据湖的数据，统一的 SQL 交互将数据分析结果或物化视图预计算结果分发到各个数据应用，为中信建投实现了三套系统使用功能的整合以及数据应用流程的简化。
深圳市联软科技股份有限公司创立于2004年，专注于企业级网络安全市场，围绕端点安全、边界安全和云安全，为政企客户提供网络安全产品和服务。19年来，联软科技从全球较早的网络准入控制厂商，成长为中国企业端点安全领域领导者、中国UEM统一终端管理领域领导者、国产自主可控的网络安全新基建领军厂商、并成为国内率先落地基于“零信任安全”产品的厂商。联软科技聚焦防泄密、防勒索(入侵)、全网零信任三大核心赛道全速向前，为政企客户数字化转型筑牢安全防线。
●上述产业图谱中，联软科技隶属的核心服务板块/领域：数据安全
数据安全方面，数据作为新生产要素，是国家基础性战略资源，数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题。随着《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的颁布，以及行业监管部门对各行业的数据安全规范的提出，无论是出于企业数据安全保护目的，还是对个人隐私保护的要求，还是维护客户心中的企业声誉，企业数据安全能力的建设与提升显得更为重要且紧迫。
联软企业数据防泄密解决方案是根据企业办公终端的人员角色、应用场景、网络位置、环境、终端及数据类型等不同场景化要求，通过统一管理平台提供网络边界保护、终端保护（如：标准化、终端安全、运维）、数据保护（如：DLP、沙箱、文档加解密、敏感标签、水印、审计、审批、备份等）及主动防御（如：防勒索、防入侵）等安全组件，解决数据防泄密难题。
服务过的典型性客户：浦发银行、浙江农信、四川农信、国信证券、广汽集团、格力电器、中南大学湘雅医院等
通过“一个平台+多个安全组件”的形式，严格遵循“保障办公业务场景数据安全，促进办公业务发展”。通过安全与业务融合，在堵和控制前，建立更加方便、安全的数据交换方式供员工使用；技术上，按场景设计方案，尽量降低对效率的影响；对核心关键数据，确保安全，一旦泄密，可追溯责任人；针对普通商业秘密，威慑为主，抓重点（对员工主动泄密，以威慑为主，让绝大多数员工不敢泄密；针对防止被动泄密，采用加密等技术手段；针对外来人员访问，采取访问控制及场景化数据防泄密技术）；针对企业核心商业秘密，采用专门的、更严格的技术手段进行严格管控。
以某金融企业终端及邮件数据防泄露项目为例，通过部署联软终端及邮件数据防泄露系统，对数据分类分级、敏感数据发现与管控、邮件审计与控制、移动存储管理、水印管理、智能设备管控、文档追踪以及加密U盘等进行管理，并用一个Agent，一个平台管控所有功能，实现对企业在全省81家单位的OA网、业务网、互联网共计8万余台终端的数据安全统一保护。
数位大数据是国内领先的商业智能大数据科技公司，由蚂蚁集团、博将、赛富等知名机构投资。凭借8年行业深耕，数位已构建起全域线下商业数据资产和领先的模型技术，致力于通过科技创新、产品创新，赋能千行百业商业决策。目前，数位已推出了面向中小商家的开店决策平台“上上参谋”，大数据选址智能决策系统“上上参谋企业版”，全域商业大数据平台“数位观察”。
●上述产业图谱中，数位大数据隶属的核心服务板块/领域： 地理位置
地理位置方面：数位历时八年，通过对线下商业POI数据的采集、标注和融合处理，构建起全域线下商业大数据资产和200+业务分析模型，驱动千行百业商业智能决策。
数位拥有4类20种1亿+店铺级POI，涵盖城市、商圈、商场、商铺、品牌、住宅、酒店、地铁站等全场景，以及餐饮、零售、教培、休闲娱乐、医疗健康、汽车服务等全行业，并搭建200+业务分析AI模型，包括5A选址评估模型、网点位置推荐模型、客流评估模型、店铺经营预测模型，以及500+变量商圈评估模型、1000+变量店铺评估模型等独家模型，全面满足不同行业和应用场景的智能决策需求。
服务过的典型性客户：杨国福麻辣烫、喜姐炸串、挪瓦咖啡、沪上阿姨、思念集团、吉祥馄饨、天福便利店等
以挪瓦咖啡项目为例，数位旗下大数据选址智能决策系统“上上参谋企业版”，帮助挪瓦咖啡门店选址从人工经验决策转向数智化决策。
数位拓店云帮助挪瓦咖啡门店选址从人工经验决策转向数智化决策：
快速搭建AI好店选址模型：数位拓店云实施团队与品牌实际开店经营相结合从涵盖7000+维度中快速筛选出符合挪瓦门店选址的130+个好因子，按挪瓦接下来计划开店的不同区域和不同门店类型，搭建5-8套好店选址模型。
大数据跑测模型推荐位置：数位拓店云提供“位置甄选”和“铺位评估”两大智能选址功能，快速推荐出全国各城市所有适合挪瓦开店的黄金商圈。在实地找铺阶段，挪瓦咖啡拓展团队可一键评估铺位，满足评分标准的甄选纳入店铺储备基盘。
选对位置提升开店成功率：数位拓店云系统上线后，经系统推荐的80%以上商圈位置均符合开店要求，每月铺位转开店数量至少增加100+家，闭店率降低5%，人均拓店效率提升35%。
网智天元科技集团股份有限公司成立于2007年，是中关村高新技术企业、国家双软认证企业、国家高新技术企业和西藏专精特新企业。发展至今，已成长为一家具有完全自主知识产权的网络智能核心技术领军企业，在政府舆情与企业声誉风险、全域大数据风控、金融大数据等领域处于细分领军地位。公司致力于利用网络智能技术为客户提供大数据智能处理与价值变现的整体价值链解决方案，辅助决策，防控风险，优化运营，提升客户核心竞争力。
●上述产业图谱中，网智天元隶属的核心服务板块/领域： 金融、数据安全
① 金融方面：网智天元主导产品战鹰多语种金融声誉风险管控云服务平台针对银行、保险等金融行业搭建一套大数据风控系统，协助金融业客户管理金融声誉风险、推进金融声誉风险管控和机制建设，智能感知集成全量、全域、全周期的实时数据，实现多维关联挖掘分析，构建全方位、多层次、穿透式的监控体系。
该平台能够精准定向采集媒体、社交平台以及行业网站中与金融机构、行业、监管机构等金融声誉风险相关的信息，采用大数据分析、自然语言理解等先进技术，构建金融声誉风险多维特征体系，提供风险评价、预警、预测及因果分析等能力。已服务金融行业机构上百家，通过金融声誉风险体系构建、金融风险监测和培训等服务，帮助用户完善机制，及时发现和控制金融声誉风险，避免千亿级的经济损失，实现长远的经济效益。
服务过的典型性客户：国家金融监督管理总局（原中国银行保险监督管理委员会）、某证券公司、某国有保险公司、中国人寿、某国有银行等
以某银行声誉风险工作业务平台项目为例：根据项目需求，基于战鹰金融声誉风险管控服务平台功能的基础上，提供专业、全面的声誉服务，包括呈现时时声誉动态、能够分类展示的声誉平台、全面的声誉监测、及时的预警服务、专业的分析报告等，并能够探索建立监测、预警、追踪、导控、反馈的闭环式声誉管理体系及管理考核机制、探索引入机器人服务等智能化工作手段等，辅助企业进行声誉风险防范及企业风控服务。
② 数据安全方面：随着各行业业务的快速发展，业务生产系统积累了大量包含客户账户等敏感信息的数据。而这些数据，在很多工作场景中都会得到使用，例如，业务分析、开发测试、审计监管，甚至是一些外包业务等方面，使用的都是真实的业务数据和信息。如果这些数据发生泄露、损坏，不仅会给行业带来经济上的损失，更重要的是会大大影响用户对于行业的信任度。如何保证信息安全已经成为所有行业必须面对的一个重要的问题。
基于此背景，网智天元自主研发的“数据脱敏系统”、“企业数据脱敏运维管理系统”等7大数据处理系统，获得ISO9001认证、多项专利，并拥有自己的软件著作权。其中，核心产品金蜂巢大数据集成与脱敏系统静态版与动态版，能够充分的满足市上所拥有的各种场景的脱敏，数据脱敏是保证生产数据一经脱离，则需要对敏感隐私数据进行数据变形，保障数据落地前的安全。截止目前，网智天元金蜂巢大数据集成与脱敏系统涉及到金融、政府、证券等多个领域客户已近200家，其在数据处理性能与人性化操作方面一直处于业内领先优势，多次得到客户好评与一致认可。
网智天元自助研发的“金蜂巢”数据脱敏系统能够做到以“数据”为视角信息化安全建设，形成体系化数据保障架构，实现数据分级保护，实现数据的“机密性、完整性”，实现数据利用与数据保护的平衡。重点保护“客户数据”、“商业秘密”，明确 “允许谁(WHO)，在哪种环境下(Where)，什么时候(When)、对什么信息(What)、使用什么方法(How)、执行什么操作(4W1H1D)”,对数据全生命周期做到“可视”、“可管”、“可控”。该系统能够最大价值保障数据隐私安全，脱敏后仍然保有业务逻辑关系，保障脱敏后的数据可用并且能够帮助各行各业在数据应用价值方面起到一个核心作用。
服务过的典型性客户：中国证券业投资基金业协会、邮储银行、恒丰银行、中国人寿、中泰证券等
以某国有银行数据脱敏技术服务项目为例：作为该银行连续5年的数据安全领域的服务商，网智天元依托数据脱敏系统建设及各项技术开发服务，根据国家监管政策及银监会等监管部门针对数据安全管理的要求和指引，协助制定数据脱敏相关管理办法，通过智能化的数据脱敏技术手段，借助系统智能算法和大数据脱敏模型，将行内敏感数据进行脱敏、变形处理，加强数据、降低敏感数据泄密风险，确保银行的客户资料等敏感信息的安全。
上海琢学科技有限公司专注服务于金融企业，为客户提供业界领先的大数据与人工智能产品、咨询服务和解决方案。琢学基于金融企业的海量数据完成价值发现和自由规律挖掘，帮助企业掌握态势、预测趋势、发现价值和规律，构建完备的大数据运营服务体系和客户运营服务体系。公司自主研发的数据魔盒系列产品获得60多项软件著作权及多项发明专利；公司多年被评为上海市“专精特新“企业，上海市静安区重点大数据企业以及科技型中小企业。
●上述产业图谱中，琢学科技隶属的核心服务板块/领域：金融
金融方面，琢学科技自成立以来，一直专注于服务金融行业的数字化转型，为金融客户提供数据分析、数据挖掘和数据可视化相关产品及技术服务，紧扣大数据产业链的核心环节。
公司基于金融企业的海量数据完成价值发现和自由规律挖掘，帮助企业掌握态势、预测趋势、发现价值和规律，并综合跨域分析结果，提供业务预警和防范信息，辅助制定倾向性的建议措施和方案，从而解决金融企业经营过程中的各类关键问题。
服务过的典型性客户：中信银行股份有限公司、中国银行股份有限公司、兴业银行股份有限公司、申万宏源证券有限公司、中国人寿保险（集团）公司等
以申万宏源证券项目为例：随着申万证券业务发展，数字化建设进程推进，信息化过程中的数据管理问题日渐凸显，包括数据太复杂、数据不安全、数据不透明、数据不规范等诸多问题，该类问题影响到深层次的数据价值挖掘及数据资产化管理。
数据资产管理平台定位于提供数据资产从采集、管理（版本、质量、安全、标准化）、优化（评估、盘点、监管）、应用（检索、订阅、血缘、可视化）一整套数据资产管理能力，解决生产过程中数据资产分散、标准不统一、管理难度大、无法共享、重复建设等难题。申万宏源数据资产平台的建设，功能层面包括标准管理、元数据管理、数据质量管理、资产管控、数据分析等模块，从而达成多种形态数据的采集和集成，统一数据标准规范、提高数据质量、保护数据安全，提升元数据管理能力，实现数据资产可视化，数据标准规范化，数据存储统一化，数据安全有效化，从而提供便捷的数据服务，形成业务化、自动化、智能化的数据治理及资产管理解决方案，推动企业的数据资产集成、治理、运营和变现。
