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文檔簡介
1、2021年全球數(shù)據(jù)智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及安全保障措施分析 數(shù)據(jù)智能是指基于大數(shù)據(jù)引擎,通過大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù),對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和挖掘,提取數(shù)據(jù)中所包含的有價(jià)值的信息和知識(shí),使數(shù)據(jù)具有“智能”,并通過建立模型尋求現(xiàn)有問題的解決方案以及實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)等。 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域中。為了讓數(shù)據(jù)發(fā)揮它最大的價(jià)值,數(shù)據(jù)智能應(yīng)運(yùn)而生,幫助我們從數(shù)據(jù)中提煉和發(fā)掘、獲取有效信息,進(jìn)而提供決策支持。人工智能作為數(shù)據(jù)智能的模塊之一,在AlphGo2017年成為新聞媒體焦點(diǎn)之后較大家熟知,此后更多在自然語言處理層面的人工智能蓬勃發(fā)展。 我們正處于大數(shù)據(jù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代:數(shù)據(jù)無處不在;
2、運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思想和策略在實(shí)踐中逐漸成為共識(shí);數(shù)據(jù)的價(jià)值已在科學(xué)分析和工商業(yè)的不同領(lǐng)域得到充分展現(xiàn)。數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素備受關(guān)注,但是在數(shù)據(jù)智能行業(yè)里,除了數(shù)據(jù)之外,還需要機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)和AI在應(yīng)用層的表現(xiàn)才算構(gòu)成完整的數(shù)據(jù)智能。從數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素的特點(diǎn)來看,數(shù)據(jù)是通過賦能業(yè)務(wù)來間接體現(xiàn)價(jià)值,而不像資本、人才直接創(chuàng)造價(jià)值占比高過50.2%;數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn),目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方法和技術(shù)還不成熟占43%;數(shù)據(jù)的“產(chǎn)權(quán)”更復(fù)雜,目前還很難確定某份數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬占41.6%;數(shù)據(jù)并不會(huì)因?yàn)槭褂枚模炊接迷蕉嗾?1.6%;數(shù)據(jù)的價(jià)值量大小評(píng)估更復(fù)雜,目前還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)占40%;數(shù)據(jù)無處不在,
3、萬事萬物都可以數(shù)據(jù)化占31.8%;數(shù)據(jù)量的增長更快占25.3%。 數(shù)據(jù)智能在各個(gè)行業(yè)中基本遵循的推動(dòng)流程單點(diǎn)業(yè)務(wù)模塊線上化業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聯(lián)通終端/營銷業(yè)務(wù)模式改變供應(yīng)鏈運(yùn)營模式改變業(yè)務(wù)智能化商業(yè)模式改變/行業(yè)格局改變。 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,原來割裂的各個(gè)領(lǐng)域技術(shù)呈現(xiàn)出加速融合的趨勢(shì)。此外,AI在數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘方面的作用得到更多重視,A平臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的融合程度進(jìn)一步增強(qiáng)。 HYPERLINK /research/202110/979642.html 相關(guān)報(bào)告:智研咨詢發(fā)布的2022-2028年中國大數(shù)據(jù)行業(yè)市場競爭態(tài)勢(shì)及發(fā)展趨向分析報(bào)告 目前數(shù)據(jù)化在各行業(yè)都逐漸成熟,在此基礎(chǔ)上的智能化和應(yīng)
4、用層不斷體現(xiàn)行業(yè)特色。數(shù)據(jù)智能化在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用成熟度為58.40%;金融行業(yè)的應(yīng)用成熟度為56.70%;醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用成熟度為33.10%;政府行業(yè)的應(yīng)用成熟度為27.20%;教育行業(yè)的應(yīng)用成熟度為26.90%;零售行業(yè)的應(yīng)用成熟度為25.60%;工業(yè)行業(yè)的應(yīng)用成熟度為22.30%;農(nóng)業(yè)行業(yè)的應(yīng)用成熟度為14.40%。 數(shù)據(jù)智能逐步重構(gòu)企業(yè)商業(yè)邏輯,目前價(jià)值主要體現(xiàn)在營銷、運(yùn)營和產(chǎn)品研發(fā)三個(gè)方面。數(shù)據(jù)智能在加強(qiáng)對(duì)市場需求的感知能力,產(chǎn)品研發(fā)更符合市場需求對(duì)企業(yè)的價(jià)值體現(xiàn)43.6%;借助電商、短視頻、直播等數(shù)字化技術(shù),拓展?fàn)I銷渠道對(duì)企業(yè)的價(jià)值體現(xiàn)43%;通過數(shù)字化、智能化技術(shù)提升各個(gè)業(yè)務(wù)條線
5、的運(yùn)營效率對(duì)企業(yè)的價(jià)值體現(xiàn)42%;實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策,提升巨經(jīng)營決策的合理性對(duì)企業(yè)的價(jià)值體現(xiàn)40.3%;借助智能營銷技術(shù),提升市場營銷的投入產(chǎn)出比對(duì)企業(yè)的價(jià)值體現(xiàn)37.1%;加強(qiáng)與上下游企業(yè)的書共享,提升產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同能力對(duì)企業(yè)的價(jià)值體現(xiàn)35.7%;在某些領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“機(jī)器換人”,降低企業(yè)用工成本對(duì)企業(yè)的價(jià)值體現(xiàn)29.5%。 目前數(shù)據(jù)智能化在人力資源/研發(fā)/管理層面都有較多應(yīng)用,在人力資源方面成熟度為34.10%;技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)方面成熟度為33.10%;運(yùn)營管理方面成熟度為32.80%;物流管理方面成熟度為32.80%;財(cái)務(wù)方面成熟度為30.20%;供應(yīng)鏈管理方面成熟度為29.20%;經(jīng)營決策方面成
6、熟度為26.60%;生產(chǎn)管理方面成熟度為24.90%;資產(chǎn)管理方面成熟度為24.60%。 在人工智能關(guān)鍵通用技術(shù)中,機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜是應(yīng)用場景最多的兩種。其中機(jī)器學(xué)習(xí)在產(chǎn)品質(zhì)量與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、管理中的人機(jī)交互效率至關(guān)重要。2020年前三季度中國機(jī)器學(xué)習(xí)獲投企業(yè)在金融領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為94.70%;互聯(lián)網(wǎng)/TMT領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為32.50%;工業(yè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為26.00%;政務(wù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為25.40%;醫(yī)療領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為24.60%;營銷服務(wù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為21.90%;能源領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為18.40%;公安領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為13.20%;電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為9.60%;交互
7、服務(wù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為4.40%;司法領(lǐng)域業(yè)務(wù)賽道熱度為1.80%。 隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,2010-2020年數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長狀態(tài),2020年全球數(shù)據(jù)量為60ZB,預(yù)計(jì)2021年達(dá)到70ZB;預(yù)計(jì)2025年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到175ZB,中國預(yù)計(jì)48.6ZB,成為全球第一。 數(shù)據(jù)智能對(duì)數(shù)據(jù)的量級(jí)存儲(chǔ)以及計(jì)算資源要求越來越高,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的結(jié)合將會(huì)愈發(fā)緊密,目前云計(jì)算應(yīng)用以公有云為主流,混合云隨著異構(gòu)計(jì)算的解決增速超過公有云和私有云。2019年沒有云計(jì)算應(yīng)用的占41.40%,較2018年增長7.5個(gè)百分點(diǎn);公有云計(jì)算應(yīng)用的占36.40%,較2018年下降5.2個(gè)百分點(diǎn);私有云計(jì)算應(yīng)用的占33.90%,較2018年下降0.6個(gè)百分點(diǎn);混合云計(jì)算應(yīng)用的占33.90%,較2018年下降1.7個(gè)百分點(diǎn)。 專業(yè)的安全技術(shù)服務(wù),能提升企業(yè)數(shù)據(jù)的安全水平。經(jīng)過多年的發(fā)展,國內(nèi)已經(jīng)形成一批具備過硬技術(shù)實(shí)力的安全廠商,諸如360政企安全、亞信科技、美創(chuàng)科技等,在數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)、安全傳輸、云安全等方面,提供了專業(yè)的產(chǎn)品服務(wù)。2020年中國網(wǎng)民對(duì)數(shù)據(jù)隱私泄露問題不關(guān)注的只占1%;不嚴(yán)重的占7%;一般的占23%;嚴(yán)重的占42%;非常嚴(yán)重的占27%。 要保障數(shù)據(jù)安全,我們要建立數(shù)據(jù)安全組織機(jī)構(gòu)及構(gòu)建數(shù)據(jù)安全技術(shù)保障。通過企業(yè)內(nèi)部設(shè)立數(shù)據(jù)安全部門,自上而下明確數(shù)據(jù)安全管理要求
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