IDC于近日發布了《IDC PeerScape：工業領域中數據管理分析服務佳實踐案例》（Doc#CHC51598524，2024年6月）報告，報告總結了行業用戶在應用過程中面臨的主要挑戰和實踐路徑，并評選佳實踐案例，為行業用戶提供了相關的指導建議，供市場參考。

2023年大數據市場面臨較大挑戰，企業普遍增長不及預期，咨詢和定制化服務收入占比更重的公司受影響更大，但進入2024年，更長時間的POC和長遠的售后支持仍是客戶更加看重的服務。今年以來，國央企數字化轉型仍有穩定的現金流，除部分廠商在金融、運營商有較為穩定的業務外，大部分大數據廠商都將制造、能源、電力等用戶作為今年重點市場開拓目標，且客戶需求更加明顯。

舉例來看，制造、能源、電力等行業需求包括數字工業/能源中臺、生產監控、數據資產、生產數據分析、災害預警、調度預測、生產快報、供應鏈優化、設備監控告警、應用營銷等場景，時間需求逐漸縮短，從月度匯報總結變成小時級或分鐘級，更短的數據處理效率多用于分析生產、安全數據。

企業發展的瓶頸：

數據質量低：企業內部數據質量和完整性低，數據存儲架構混亂，導致上層數據分析的結果不準確，影響終業務決策和管理層視圖；

技術門檻高：對比金融和互聯網行業，工業企業缺少能人才，數據關聯分析往往涉及多種技術，如大數據處理、機器學習、數據可視化等，企業很難招聘到的技術人才。

企業關注的重點：

穩定性與可靠性：已有案例豐富度和對用戶自身匹配度更加重要，通用軟件+外部ISV服務形式受歡迎度更低；

數據分析性能和平臺可擴展性：足夠支撐公司海量業務數據接入量以及對數據處理的承載能力，同時在后續平臺的線性擴展上要足夠平滑，對于大型國央企、能源、制造企業的大數據服務是更長期的，且數據分布在多地，無法完全實現物理集中和統一存儲，完成50%的數據遷移已是不錯的成果；

數據治理：企業數據資產治理、多源數據融合、統一數據建模、數據合規等方面是用戶強調的升級方向，尤其是在元數據管理方面，工業場景多源設備的采集、處理、流動接口和ID不一致，導致無法完全捕捉數據流動動作，做到全生命周期管理。此外，部分廠商已搭建好數據目錄和數據資產初級平臺，但由于國家政策和市場的不確定性，并未清楚知悉數據資產的使用方式。

企業需求的變化：

實時性需求：公司更加關注實時數據分析和決策，對大數據平臺的實時性能提出更高要求，占整體需求比例在20%—30%之間；

數據融合：加速數據融合與跨領域應用，企業需要將工業大數據與其他領域的數據進行融合，以實現更廣泛的數據應用和價值挖掘；

數據安全：隨著數據安全和隱私保護法規的不斷完善，公司將對數據安全和隱私保護能力提出更高要求。

IDC注意到的新興方向：

業財一體，打通產銷存的過程數據，與財務數據進行高效融合，從而打通企業的三大主要流程——業務流程、財務會計流程、管理流程。在這個過程中，供應鏈系統、企業制造系統、訂單管理系統、倉儲管理系統、固定資產管理系統等業務系統，提供了大量過程數據，與財務數據融合后，可以將財務管理工作往前移，把事后監督改成事前事中管控，管理層可以隨時查看業務和財務數據，提升決策效率。

本次IDC PeerScape報告展示了不同領域和發展階段的工業企業在數據管理分析平臺建設方面的前沿實踐案例，展示IT技術如何解決企業問題，幫助更多企業建立符合自己發展特色的建設路徑。某制造型企業、昆侖數智、某工程機械制造商、中航電梯、立訊精密、研華科技分別入選工業領域數據管理分析平臺建設實踐，對應的技術伙伴分別是柏睿數據、滴普科技、騰訊云、星環科技、漢得信息和Denodo。

分析師觀點

IDC中國新興科技研究組分析師李浩然表示，2024年能源、工業等行業表現出較高的市場增長空間，尤其是大型央國企帶來的數字化轉型和數字基礎設施升級需求，這也是各個技術供應商的重點方向。另外，有產品特色或伙伴關系的廠商也在努力向智能汽車、制造等行業滲透。具備實時性、可視化、生成式AI、Data Fabric優勢的產品將獲得更多市場青睞。但考慮到工業場景落地的復雜性和權限限制，廠商還需要對數據分區分級存儲、數據高效流動、數據資產化做好預期和前瞻準備。