摘要：伴随着企业数量增加、信息技术发展、大数据、AI应用场景丰富，商业类数据仍将保持高速增长。同时，随着相关利好政策的推动、企业及政府对数据资产管理需求的提升、应用场景的丰富成熟，我国商业大数据产业规模将日益扩大。2023年，中国商业大数据市场规模为490亿元。未来，商业大数据的发展趋势将更加注重数据的资产化和价值释放。同时，人工智能、区块链等前沿技术将不断融合创新，推动数据技术在各行业的深度应用。此外，商业大数据行业还将更加注重合规和隐私保护，企业将加强数据安全管理，建立完善的数据安全管理体系，防止数据泄露和滥用。

一、定义及分类

根据工信部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》，数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业。商业大数据是大数据产业的重要领域，将企业的各类原始数据采集、清洗之后变为结构化信息，信息在挖掘后变为知识，知识再通过建模分析变为可用的数据资产，挖掘数据背后蕴藏的价值，提供风险预警、信用评级、供应链管理等附加价值。按照下游客户类型及交付形式，中国商业大数据服务可分为C端APP、B端基础数据服务（如API、数据包、数据同步服务）、B端标准化服务（如数据终端、分析决策工具、SaaS软件等）和B端场景化解决方案四种形态。

二、行业政策

1、主管部门和监管体制

商业大数据行业的行政主管部门主要是工信部以及各行政区划设立的通信管理局。工信部主要负责制定并组织实施本行业的规划和产业政策，提出优化产业布局、结构的政策建议，起草相关法律法规草案，制定规章，拟定本行业技术规范和标准并组织实施，指导本行业质量管理工作，监测分析本行业运行态势，统计并发布相关信息，指导本行业技术创新和技术进步。工信部下属信息通信管理局是省级行政区域内通信行业的主管部门，主要负责贯彻执行本行业管理政策法规，协调解决本行业运行发展中的有关问题，指导本行业加强安全生产管理工作。

行业自律组织主要包括省市各级大数据协会。省市各级大数据协会主要致力于宣传、贯彻国家和所在省大数据产业相关政策和法律法规，跟踪、研究行业动态和国内外技术发展方向，为政府有关部门提供有效建议；组织制定产业规范标准，推进行业自律和知识产权保护；发挥政府和行业之间桥梁、纽带作用，组织产业链上下游企业的交流与合作等。

2、行业相关政策

受到大数据技术的不断成熟、各地数字经济和智慧城市建设项目的开展、物联网终端的大规模落地等因素驱动，中国的数据量呈爆炸增长，带动商业大数据服务市场持续快速增长。近年来，国家高度重视数据要素市场的培育、数据要素价值的利用及释放。早在2015年8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》中即提出“促进大数据与各行业应用的深度融合，形成一批代表性应用案例，以应用带动大数据技术和产品研发，形成面向各行业的成熟的大数据解决方案”。随后，国家十四五纲要提出推动大数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法等技术创新，培育数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期产业体系。政府日益重视数字技术在社会发展中的重要作用，发布多项政策推动数字技术和实体经济深度融合，有利于商业大数据的产业化应用。

三、行业壁垒

1、技术与人才壁垒

商业大数据服务行业是知识、资源、技术密集型行业。在技术方面，商业大数据服务行业有较高的技术要求，包括数据清洗处理、数据资源整合、数据挖掘、知识图谱构建等方面，这些核心技术能力均需要花费大量的时间、资金在各细分领域内逐一攻克。此外，商业大数据服务行业的技术更新频率非常快，市场需求也在不断变化，促使商业大数据企业根据下游客户的不同需求，开发标准化程度不同、形态不同的产品，提高对数据清洗、数据挖掘的智能化水平，提高知识图谱的构建与计算能力，才能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。大数据技术在实际应用场景上的商业化落地，需要长时间的技术积累与持续的研发投入，也需要大量的优秀研发人员进行底层算法与应用模型的研究，新进入此领域的科技公司的技术追赶难度较大，同时也难以在短期内培养出尖端的研发人才团队。

2、数据资源壁垒

对于大数据企业，数据覆盖广度与数据质量也是竞争的关键要素之一，更丰富的数据能够为客户提供更多的参考维度，帮助客户在更多场景做出决策；实时更新的数据也能够保障客户所取得数据信息紧跟市场变化，从而提高决策的可靠性。另外，大数据企业还需要针对下游客户所在行业积累垂直行业的数据，构建针对行业场景的知识图谱。行业知识图谱由于需考虑行业中各级别、各类业务，需具备较高深度与完备性，需要更为丰富的相关专业实体与关系量，而行业数据需要较长时期的积累或利用一定资金进行外采。对于新进者来说，在短时间内难以积累多维度数据，难以构建完备的行业知识图谱，存在较高数据资源壁垒。

3、客户资源壁垒

对于C端APP细分市场，先行进入市场的商业大数据查询APP，利用先发优势，已积累大量用户，形成了品牌效应与用户粘性，这对本行业的新进企业形成了较高的用户壁垒。对于B端服务细分市场，商业大数据头部企业通过多元化的B端产品线布局，在多个下游行业树立了多家标杆企业客户，其落地案例通常会形成较大行业影响，影响此行业内众多企业的供应商选择。另外，大型企业客户对于服务往往有较高的场景化个性化的要求，对供应商选择较为谨慎，此类大数据解决方案的落地将融合进客户内部系统流程，迁移成本较高，形成长期稳定的合作关系。因此本行业对于缺乏稳定客户基础的新进者来说，存在较高客户资源壁垒。

4、销售能力壁垒

由于不同行业客户对于大数据服务的需求与应用场景不同，商业大数据服务提供商对于各行业场景的深度理解、研发出可在行业场景中落地的应用产品是本行业企业能否在本行业立足的关键因素之一。因此，一家成功的商业大数据企业不仅需要尖端研发人才，也同时需要可链接行业客户需求和内部研发团队的销售团队，销售团队对客户所在行业的真实业务场景、业务逻辑、产业链上下游等有充分的理解，充分调动公司内部如研发、实施、售后服务等各类资源，以实现行业解决方案的落地，从而形成较高的销售能力壁垒。

四、产业链

1、行业产业链分析

商业大数据产业链上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件设施，以及数据源、大数据平台、数据安全等资源服务供应。中游为商业大数据软件开发商及综合信息服务提供商，其立足于海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，进行数据处理。产业链下游应用广泛，涵盖政府、金融、电信、医疗、工业、交通物流等多个领域。

商业大数据行业产业链

网络设备

中国移动通信集团有限公司

中国联合网络通信集团有限公司

中国电信集团有限公司

爱立信（中国）通信有限公司

赛尔网络有限公司

华数传媒控股股份有限公司

计算机设备

戴尔（中国）有限公司

中国惠普有限公司

浪潮集团有限公司

联想控股股份有限公司

小米科技有限责任公司

华为技术有限公司

存储设备

浪潮电子信息产业股份有限公司

曙光信息产业股份有限公司

上海爱数信息技术股份有限公司

无锡北方数据计算股份有限公司

神州数码控股有限公司

数据源

北京人大金仓信息技术股份有限公司

北京聚源锐思数据科技有限公司

万得信息技术股份有限公司

杭州安恒信息技术股份有限公司

上游

美国邓白氏公司

爱尔兰益博睿集团

上海合合信息科技股份有限公司

北京中数智汇科技股份有限公司

中游

政府

金融

电信

医疗

工业

交通物流

下游

2、行业领先企业分析

（1）上海合合信息科技股份有限公司

上海合合信息科技股份有限公司成立于2006年，是行业领先的人工智能及大数据科技企业，基于自主研发的领先的智能文字识别及商业大数据核心技术，为全球C端用户和多元行业B端客户提供数字化、智能化的产品及服务。合合信息C端业务主要为包括扫描全能王（智能文字扫描及识别APP）、名片全能王（智能名片及人脉管理APP）、启信宝（企业商业信息查询APP）3款核心产品；B端业务为面向企业客户提供以智能文字识别、商业大数据为核心的服务，形成了包括基础技术服务、标准化服务和场景化解决方案的业务矩阵，为客户提供降本增效、风险管理、智能营销等产品及服务，助力客户实现数字化与智能化的转型升级。2024年第三季度，合合信息通过覆盖新行业、新场景，商业大数据业务稳定增长，业务收入为0.51亿元，同比增长9.21%。

（2）美林数据技术股份有限公司

美林数据技术股份有限公司于1998年成立，是一家以数据治理和数据分析为核心的信息技术服务提供商。美林数据重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案，现已形成数据治理平台、商业智能平台、人工智能平台、人才应用能力成长平台、产业大脑平台等10余款大数据及人工智能产品。2024年，企业对数据治理和数据分析的需求持续增长，美林数据服务于电网能源、智能制造、数字人才教育等领域多年，具有跨行业跨领域大数据综合治理与分析的能力优势。上半年，美林数据营业收入为0.3亿元，同比下降47.22%。

五、行业现状

商业大数据围绕企业的各类原始数据（包括但不限于：基本信息、股权、司法涉诉、信用、董监高、产业链、舆情等）。中国企业级数据量将从2015年占中国数据圈的49%增长到2025年的69%。伴随着企业数量增加、信息技术发展、大数据、AI应用场景丰富，商业类数据仍将保持高速增长。同时，随着相关利好政策的推动、企业及政府对数据资产管理需求的提升、应用场景的丰富成熟，我国商业大数据产业规模将日益扩大。2023年中国商业大数据市场规模为490亿元。未来，相关利好政策持续推动商业大数据行业发展，叠加数字消费增速加快，商业大数据行业还将保持稳定增长态势发展，预计到2027年，行业市场规模将增长至1040.9亿元。

六、发展因素

1、有利因素

（1）产业政策的大力支持

商业大数据作为“新基建”重大发展战略的重要内容，近年来得到我国政府的重点支持，我国中央和地方政府针对数据共享、数据利用、商业大数据服务等方面推出一系列利好政策，并将其产业发展上升到国家战略高度。同时，国家颁布了多项法律法规及产业政策，涵盖数据安全、专利保护、版权保护等方面，为商业大数据企业健康经营提供有力的政策支持和法律保障。

（2）下游应用场景日益丰富

随着商业的不断发展和企业数字化信息化水平的不断提升，企业及政府愈发重视管理数字资产，并利用新技术优化业务流程、提升运营效率，实现数字化转型。同时，商业大数据服务在不同垂直领域的渗透率也不断提升。从金融、零售到医疗、教育，再到智能制造、智慧城市等多个领域，大数据服务正以前所未有的速度融入各行各业，从而不断催生出新的需求增量，推动行业快速发展。

（3）技术进步推动产业升级

在大数据领域，随着AI技术的不断融入与深化，我们正迈入一个由人工智能赋能的大数据新时代。在这一阶段，知识图谱与自然语言处理（NLP）技术脱颖而出，成为推动大数据在商业领域应用深化与拓展的关键技术。随着知识图谱与NLP技术的不断成熟与应用，商业大数据服务将在更多行业、更多场景中发挥出其独特的价值，为企业创造更为显著的经济效益和社会效益。

2、不利因素

（1）数据安全和隐私保护问题日益突出

商业大数据的收集和处理过程涉及海量的个人信息和企业敏感数据，这些信息一旦被滥用或泄露，不仅会对个人隐私造成严重侵害，还将对企业的商业机密和声誉造成不可估量的损害。目前，我国已出台多部法律法规来规范大数据的收集、处理和使用行为，但仍存在部分企业通过寻找法律漏洞泄露隐私信息来牟取非法收益，从而在一定程度上制约了商业大数据行业发展。

（2）数据质量良莠不齐

在商业大数据分析过程中，数据的准确性和可靠性是分析结果的基石，直接影响到决策的准确性和有效性。然而，由于数据的来源复杂多样，包括线上行为数据、线下交易记录、社交媒体内容、物联网传感器数据等，这些数据在采集、整合、存储和分析的过程中，很容易受到各种因素的影响，导致数据质量参差不齐。同时，商业大数据服务企业还普遍面临着数据来源同质化的问题，许多企业依赖于有限的数据源，如公共数据库、第三方数据提供商等，导致数据之间的关联性不强，难以形成全面的数据视图，从而难以支撑企业的差异化竞争策略。

（3）自主创新能力不足

技术创新是推动商业大数据行业持续繁荣和升级的核心动力。然而，当前我国在数据技术领域的自主创新能力尚显不足，特别是在核心算法、多数据处理等关键技术环节，与国际先进水平相比仍存在一定的差距。与此同时，随着数据产业的蓬勃发展，对高素质专业人才的需求也日益迫切。商业大数据行业不仅需要具备扎实的数据分析、数据挖掘和机器学习等专业技能的人才，还需要具备创新思维和跨界融合能力的人才。然而，目前市场上数据领域的人才供给严重不足，难以满足产业创新发展的需求。

七、竞争格局

随着政府对社会信用体系建设的重视，个人用户在企业商业谈判、产品营销、求职、投资等场景中对查询企业商业大数据的需求不断增加。此外，大数据技术的不断创新，如人工智能、边缘计算、云和混合计算等技术的发展，进一步推动了大数据处理方式的变革，带动了数据治理、数据智能分析等市场的快速发展‌。在这一发展趋势下，我国合合信息、中数智汇、美林数据、百分点科技等国产大数据企业迅速崛起，积累了多个头部标杆性的客户案例，拥有不同行业的客户资源，具有较强的竞争力，领先于主要的竞争对手。同时，跨国企业以邓白氏、益博睿为代表，其凭借国际公信力高、业务规模实力强等优势，在中国商业大数据领域服务于国内头部大型机构与拥有涉外业务的企业客户，迅速站稳脚跟，占据一定的市场份额。此外，企查查、天眼查、爱企查等平台主要聚焦于C端业务领域，为用户提供多元维度数据查询、挖掘和分析服务，现已形成一定的品牌知名度和用户规模。

八、发展趋势

随着大数据技术的不断成熟和普及，数据已成为企业的重要资产。未来，商业大数据的发展趋势将更加注重数据的资产化和价值释放。企业将加大对数据资产的投入和管理，通过数据治理、数据挖掘和数据可视化等手段，实现数据的价值最大化。同时，人工智能、区块链等前沿技术将不断融合创新，推动数据技术在各行业的深度应用。此外，商业大数据行业还将更加注重合规和隐私保护。企业将加强数据安全管理，建立完善的数据安全管理体系，防止数据泄露和滥用。