赛迪顾问编制《2025中国数据智能市场研究报告》——数据与智能加速实现双向赋能

作 者

人工智能与大数据研究中心

当前，AI技术取得突破性进展，有力推动数据与人工智能实现深度协同与双向赋能，使“数据智能”获得市场的广泛关注。近日，赛迪顾问编制《2025中国数据智能市场研究报告》，对数据智能之间的赋能效应及一体化特征、数据智能市场规模与应用结构、融合发展模式与未来发展趋势等进行了详细解析。

一、数据智能的双向赋能及一体化特征

数据与智能之间存在双向赋能。一方面，数据激发智能潜力。数据是人工智能发展的核心要素，具备结构化特征、高知识密度并按照不同需求和场景精准分类的大规模高质量数据集，可以有力推动模型迭代并拓展应用的边界，为智能发展提供强劲动力；另一方面，智能激活数据价值。人工智能依托强大的数据分析、挖掘与重构能力，尤其是对非结构化、多模态数据语义的深度理解，能够将原始信息转化为切实可行的商业洞察与决策支撑，充分释放数据的潜在价值。

然而，传统的数据与智能平台大多采用烟囱式架构，将大数据处理与AI开发割裂为两套彼此独立的系统，导致用户很难端到端进行数据开发、处理、训练和推理等，数据需要在两套系统间反复转换与传输，且大数据与AI的算力资源也无法跨系统共享与复用，从而造成存储空间与计算资源的双重浪费。

而新一代数据智能平台从企业级应用需求出发，朝着数据与AI一体化融合的方向快速发展，呈现出技术栈一体化、工作流一体化两大核心特征。其中，在技术栈一体化方面，一体化数据智能平台具备强大的整合能力，可以对多计算引擎、开发工具、元数据目录等关键组件进行统一管理，实现数据与AI系统的协同编排，使数据任务和AI任务在同一平台集中处理；在工作流一体化方面，一体化数据智能平台采用统一的数据管理体系和资源调度方式，实现数据编排、模型训练和部署一站式集成，不仅让数据可以无缝接入AI模型，也使AI开发能够深度嵌入到数据全生命周期管理，有力推动了大数据与AI的协同工作。

二、数据智能市场规模与应用结构

AI技术取得突破性进展，通过神经网络架构优化与算力效能提升，进一步增强了数据处理和分析的智能化水平；在平台经济蓬勃发展、智能终端设备广泛普及、公共数据得到深度开发利用的共同作用下，数据规模呈现爆发式增长，为数据智能算法创新和场景应用提供了丰富的资源；与此同时，传统领域数智化转型的持续深化，也加速了数据智能在政府、金融、工业、零售等领域的广泛应用。在多重积极因素的驱动下，中国数据智能发展进入了规模化落地与高速增长的新阶段，2024年中国数据智能市场规模为258.6亿元，同比增长43.2%。

图1 2022-2024年中国数据智能市场规模

数据来源：赛迪顾问2025，11

随着数智技术的快速发展以及数据规模爆发式增长，数据智能的应用场景不断拓展，逐步渗透到政企运营决策、科研创新等各个关键环节，成为效率提升和模式变革的重要驱动力。在政企决策领域，数据智能通过数据驱动与算法模型，推动决策模式从经验主导型向经验与数据深度融合驱动型转变，有效提升决策的科学性和精准性，2024年数据智能在政企决策领域的市场规模为98.5亿元，占比最大，为38.1%。数据智能在营销服务领域商业应用化程度较高，企业通过整合用户行为、消费偏好、社交媒体等多维数据，能够实现营销效果实时优化、营销内容自动生成以及用户消费体验持续提升等，2024年数据智能在营销服务领域的市场规模为44.7亿元。此外，经营管控、科学研究、自动驾驶等多元场景，具备数据需求边界明确、AI应用价值可量化评估等特点，正成为数据智能加速应用的重要领域。

图2 2024年中国数据智能市场应用结构

数据来源：赛迪顾问2025，11

三、数据智能的融合发展模式

为顺应Data与AI融合发展趋势和用户最新需求变化，主要厂商纷纷在产品和技术层面进行迭代升级，数据智能的发展形成了技术驱动型和数据驱动型两种融合发展模式。“技术驱动型”模式是以大数据平台、数据湖仓、数据治理、BI等为代表的数字技术厂商，依托自身成熟的数智技术和产品体系，通过接入用户端专属数据资源或整合外部数据资源，构建“数智技术+Data”融合模式，实现数据智能落地应用；“数据驱动型”模式是专注于数据资源整合与价值挖掘的专业数据服务商，通过长期的业务实践积累了大量高价值数据资源，在数据集成、开发、治理、应用等全流程中嵌入数智技术和能力，不仅提供基础数据服务，而且通过数智技术实现数据资产的深度开发与商业变现，形成完整“Data+数智技术”服务体系，为用户提供数据智能服务。

研究报告认为，数据智能未来发展趋势主要包括四个方向：具备行业特性的私域高质量数据集，日益成为驱动智能发展的稀缺资源；大模型性能持续提升、部署成本不断下降，拓展了数据智能的应用范围；数据分析智能体兴起，催生出全新的数据分析和应用范式；各行业数智化转型全面提速且更加深入。

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