报告发布方：中金企信国际咨询《2024-2030年大数据分析市场竞争力分析及投资战略预测研发报告》
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1、大数据分析行业发展概况
（1）大数据分析行业伴随数字经济高速发展
大数据分析行业作为直接赋能企业数字化运营的大数据细分行业，是大数据行业的重要构成。借助大数据分析产品和服务，帮助企业实现数据价值化、数字化运营，从而最终实现降本增效、流程优化、低碳经营、产品创新、服务提升、风险管控、战略决策等目的。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。
根据中金企信统计，中国大数据分析市场规模由2019年的154.8亿元增长至2021年的231.1亿元，复合年增长率达到22.2%；未来大数据分析市场将不断发展壮大，预计2024年中国大数据分析市场规模将达到465.3亿元，未来三年复合年增长率26.3%。
数据整理：中金企信国际咨询
（2）电力行业具备良好的大数据分析发展基础和应用前景
电力行业是关系到国计民生的基础性行业，近年来，随着社会经济持续快速发展，电力行业整体呈现稳定发展态势。根据中国电力企业联合会统计，2021年我国全社会用电量已经达到83,128亿千瓦时，过去十年复合年增长率5.9%；2021年我国220千伏及以上公用变设备容量493,921万千伏安，同比增长5.0%；2021年我国220千伏及以上输电线路回路长度843,390千米，同比增长3.8%。电力行业在稳步发展进程中，同时伴随数字化、信息化建设的不断加强，在电网输电、变电、配电和用电等环节的设备端和用户端产生了大量数据资源，为大数据分析技术、产品和服务创造了良好发展基础和应用前景。
数据整理：中金企信国际咨询
（3）电网企业加快数字化转型，将有效驱动大数据分析市场发展
近几年，电网企业加快数字化转型，其中，国家电网完成全业务泛在电力物联网顶层设计，加强数字基础设施建设，推动建设国网云、数据中台及业务中台，在智能运检、设备管理和用电环节等推进相关智能分析、管理类系统建设；大力发展大数据应用，加强用电数据监测和大数据分析，挖掘电力大数据价值，借助电力大数据分析辅助决策等。南方电网实施“4321”工程，加快推进数字电网建设，全力打造数字南网、智慧南网，输变电方面不断提高巡视、操作、安全等业务智能化、数字化水平，配电方面充分利用“云大物移智链”技术，以实现配电网设备资产管理智能化、现场作业数字化、电网运行智慧化，并将数字技术融入电网企业管理经营全过程，以数据驱动业务流程再造和组织结构优化。
当前，国家大力推动源网荷储一体化和多能互补发展，推进电力系统数字化转型和智能化升级，以推动电力行业实现“碳达峰、碳中和”。在此发展背景下，电力领域数字化转型持续加快。未来一段时间内，国家电网和南方电网将持续加大投入以推进整体电网数字化转型。南方电网在其“十四五”规划中提出，企业将向数字电网运营商转型，“十四五”期间总体电网建设将规划投资约6,700亿元，以加快数字电网建设和电网现代化，加快电网数字化转型，以电网的数字化、智能化建设，促服务智慧化，全力提升用户获得感；到2025年，全面建成数字电网，充分发挥能源电力大数据“生产要素”和“算力+算法”叠加倍增效应，赋能新型电力系统建设。国家电网披露，“十四五”期间其计划投入3,500亿美元（约合2.23万亿元），推进电网转型升级，加快构建新型电力系统等。国家电网和南方电网“十四五”电网规划投资累计约2.90万亿元，超过“十三五”实际电网投入2.82万亿元。
伴随国家电网和南网电网对电网投资额的提升，电网数字化投入将不断增长、电网数字化建设持续加快。国家电网方面，2020年国家电网在涵盖了数字化平台、能源大数据中心、电力大数据应用、5G应用等十大领域的数字基础设施上建设投资约247亿元；南方电网方面，根据《南方电网公司“十四五”发展规划和2035年远景目标展望》，其“十四五”期间对数字化的固定资产投资需求达190亿元。中金企信预计，“十四五”期间国家电网、南方电网数字化转型投资额合计值将达到1,090亿元，复合年增长率17.0%，其中国家电网占比约82.6%、投资额约900亿元，南方电网占比约17.4%、投资额约190亿元。
数据整理：中金企信国际咨询
现阶段，电网企业在数据中台等数字化底层部署已较为完善，国家电网为例，2020年国家电网已经完成总部及27家省公司内网云和数据中台部署，可以预见未来电网数字化转型、数字化投入重心在于电力大数据价值挖掘，将数据资源作为核心资产进行管理和运营，赋能电力行业科学规划、智能运行及商业模式创新。未来持续增长的电网企业数字化转型投入，将有效驱动电网领域大数据分析市场的快速发展。
2、行业未来发展趋势
（1）随着企业数据基础完善，大数据分析带来的价值将进一步提升
近年来，伴随各国家和地区大数据产业政策鼓励以及数字经济的深入发展，全球范围内大数据市场呈快速发展态势，数字化技术已经渗透到社会各行各业，小到超市使用的数字化支付手段、物流快递等基于地理信息的数字化追踪，大到智能制造企业基于数字孪生技术的元件设计、生产、组装，任何一家企业在生产经营过程中都会发生数据的生成、处理、分析、辅助决策。
近年来，Hadoop、MPP等大数据处理技术发展迅猛，出现了大量以大数据平台及软件产品为核心的大数据企业，但主要是解决了底层的存储或者计算的问题，大数据分析企业通过大数据算法模型将企业数据、业务、大数据技术进行有机融合，是各行业释放数据要素潜能、发挥数据价值、实现数据赋能业务和各行业企业机构数字化转型的关键点，未来伴随下游各行业数据基础设施进一步提高，以及企业管理者对数字化认知的不断提升，都将为大数据分析工作提供良好的数据基础，大数据分析带来的业务价值将进一步突显，同时预计未来企业会逐步将相关建设重点转向大数据分析环节，尤其是已经基本完成数字化基础建设行业，如：电力、金融等行业。
（2）决策指导性分析、可解释机器学习、多模态数据融合将成为行业技术演进方向
当前大数据分析市场中，描述性、诊断性、预测性分析应用较多，决策指导性分析应用等更深层次分析应用偏少，且在与人类生命、财产、发展和安全紧密关联的领域依然发展不足。未来随着大数据分析技术应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善，以及产业生态的成熟，具有更大潜在价值的决策指导性应用将是发展重点。
为实现决策指导性分析，需要把业务对象尽可能全面的信息纳入分析。同一对象不同维度的信息往往包含在不同模态的数据中（如文本、音频、图像、视频等）。整合这些互补信息是进一步提高模型分析能力，实现决策指导性应用的重要途径之一。多模态数据融合对不同模态的数据中包含的信息进行提取、编码和整合，实现异质信息的互补，从而提升算法模型的效果。多模态数据融合未来将成为大数据分析挖掘应用的重要发展方向。
决策指导性分析模型应用到国民经济各重要领域，需要评估算法模型的决策对现实业务的影响，具备可解释性将成为对大数据算法模型的重要要求。算法模型的可解释性指的是算法模型内部的工作机理以及输出结果的具体原因可以用人类能够理解的方式进行说明或呈现。当前被广泛使用的机器学习、深度学习算法，当中很大的一部分（如各种神经网络算法）为“黑盒”算法，其内部机制无法直接用人类语言逻辑进行描述。在大部分复杂应用场景中，可解释算法的效果与这类“黑盒”算法相比有一定的差距。如何通过技术手段使得“黑盒”算法模型具备必要的可解释性，如何研发与目前广泛使用的“黑盒”算法模型具有同等效果的可解释算法模型，将是大数据分析挖掘未来重点的研究领域之一。