数据云作为新一代数据体系架构，围绕政府Government、城市City、产业Industrial为数字中国发展打造GCI发展底座，实现政企价值传递和反馈闭环。面向数据全生命周期管理，提供数据云一站式服务（安全、采集，存储，管理，开发，流通，创新），促进千行百业应用赋能，加快数据要素价值挖掘和共享流通，是产业智能化的底座。未来，面对海量政府和行业数据，随着应用需求的升级融合，提供集数据中台和业务中台于一体的核心能力，并满足可伸缩弹性的用户需求，实现上层模型服务的灵活编排落地，是厂商更好更灵活地服务企业升级的关键。

IDC最新发布的Global DataSphere 2023显示，中国数据量规模将从2022的23.88ZB增长至2027年的76.6ZB，年均增长速度CAGR达到26.3%，为全球第一。政府、媒体、专业服务、零售、医疗、金融为主要分布领域，他们拥有更多的数据，同样也带来更大的存储治理和分析管理压力，这也为数据管理服务创造更多机会以激活数据来挖掘商业和社会价值。

《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等政策持续加码数据服务市场，“数据要素”概念逐渐成形，不同于传统数据和信息化服务，数据要素强调对数据信息的价值开发、产业赋能和流通利用。在此背景下，为加强数据要素供给和创新，需要数据云作为数字经济发展的底座，“上云”变成“云上”，成为价值挖掘的沃土。

IDC定义下的数据云是基于云的数据技术体系架构，提供安全、全周期、统一、智能、弹性的数据要素采集、管理、分析、流通、价值提升服务，打造底层统一的技术栈，融合数据中台与业务中台能力，上层实现数据的快速流通和产品一键部署。数据云的主要优势包括提供既有基础工具、专家经验、松耦合化组件、简易开发能力、可预见性、生态支持。

从“数据上云”到“数据云上”，实现四次价值释放

• 一阶收益——业务流程化：优化公司生产力，提升业务工作效率，并满足灵活部署、高效管理、安全保护的需求；

• 二阶收益——管理平台化：加强企业/政府一体化管理能力，促进数字化转型，深度渗透流程环节，对业务成果和市场有明显提升，优化客户体验和管理成本；

• 三阶收益——应用繁衍化：数据云成为工程化应用落地的第三方可信任的工具和手段，将有更多的厂商应用数据云来灵活高效地实现更广范围的数据要素应用开发和产业落地；

• 四阶收益——底座生态化：数字经济、新基建发展的新动能，基于数据云衍生出更多的促进产业升级和经济发展的工具和能力，并实现自我迭代，以及与行业应用形成“数据-行动正反馈闭环系统”。

同时，IDC发布数据云行业应用发展地图V1.0——模型走向标准化、产品化。模型即服务Model as a Service成为主要产品落地趋势，厂商依托丰富的行业专家经验，将能力沉淀为各领域底层能力，形成通用数据模型库、场景模型库和算法库，实现数据服务标准化、智能化、产品化，推动更广范围和更深层次的落地，未来供应链、农业、工业质检、应急指挥、能源将拥有更大市场潜力。

从整体市场来看，2022年作为数据云产业发展元年，谷歌云、浪潮云等企业开始布局数据云相关服务，数据要素政策持续出台，数据云掀起驱动行业升级的风暴，其他值得关注的厂商还包括星环科技、中国电子云等。

给技术供应商的建议

• 加快核心功能优势打造和技术融合创新。加快建立底层技术底座，利用分布式云提供弹性需求支撑，围绕核心软件算法、产品功能打造驱动引擎，并注意人工智能、大数据、云计算的融合应用，以降低在各行业场景的应用探索和一站式落地成本。

• 从成熟度高的产品服务进入市场。对于数字化转型/智能化升级起步者，客户更加关注数据云的一阶和二阶收益，服务商可以先从成熟度较高的产品服务出发，采取建-管-运-安全分离模式，同时拓展上下层功能服务以及与企业内外部市场紧密联系。

• 专家经验与标准化产品打造成为关键。数据治理开发是数据云的核心，专业知识图谱、自动化流程工具、低代码/无代码、安全可信是决定企业在市场渗透度的重要因素。因此拥有更多客户案例和市场生态，以及懂得迁移应用的厂商有更大的机会。

• 建立成熟的企业发展评估维度和生态合作路线。从技术应用能力、服务生态、市场覆盖广度/深度、生态布局角度分析优势和挑战，以更好的平衡短期投入与长期收支的关系，明确数据云与传统政务云、行业云的区别，更强调数据的全周期治理开发和模型服务编排。