中国大数据市场总体IT投资规模正在迎来一个全新的井喷发展期，有望在未来四年内实现规模增长两倍以上。

　　IDC于近日发布了《2023年V1全球大数据支出指南》(IDC Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide，以下简称“《指南》”)，其最新预测数据显示，2022年中国大数据市场总体IT投资规模约为170亿美元，并将在2026年增至364.9亿美元。IDC观测到，厂商积极布局底层计算存储、数据中台、大数据分析平台等业务，尤其聚焦金融、政府、能源、制造等行业，客户也正在进行新一轮投入，将大数据市场带入更大体量、更强计算和更专业化服务的新台阶。

　　作为中国数字经济领导企业，联想集团无疑是大数据领域的行业翘楚。结合业务特点和需求，联想集团围绕企业级大数据高性能一站式平台LeapHD的建设，内生外化，逐渐打造出新业务模式、客户中心、合作伙伴卓越管理、智能运营和智能平台能力等关键能力，全方位赋能百业千行强夯数字化韧性，高能激发更多企业享受“数据红利”。

　　随着数字中国、数据要素、大数据等新一轮政策发布和重大工程落地，以及各行业领域在完成基础信息化建设后面临数据价值挖掘的需求，我国大数据市场迎来新的爆发阶段。

　　数据显示，2022年中国大数据市场总体IT投资规模约为170亿美元。《指南》预测，该规模将在2026年增至364.9亿美元。与全球总规模相比，中国市场在五年预测期内占比持续增高M6米乐，有望在2024年超越亚太（除中日）总和，并在2026年接近全球总规模的8%。

　　从技术维度来看，《指南》分析称，中国大数据IT投资仍将以较例流入硬件市场，短期内硬件占比接近40%。长期来看，软件表现强势，五年复合增长率（CAGR）接近28%，且有望在2026年反超硬件市场规模，成为占比最高的技术领域。其中，数据中台迎来新一波发展浪潮，同时厂商也在积极打造面向专业业务场景和图数据、语音文本等专业领域数据的全周期治理开发平台。服务市场整体趋势相对平稳，总规模预计将在2026年超过110亿美元。

　　尤其值得注意的是，ChatGPT的爆火带来了数据计算和存储业务领域的更大的资本关注度，将大数据市场带入更大体量米乐·M6(China)官方网站、更强计算和更专业化服务的新台阶。数智融合成为必然趋势，人工智能与大数据市场呈现螺旋增长和相互带动的局面，ChatGPT、AIGC的火热推动数据治理、业务查询和预测分析平台的市场投入和更新迭代，底层数据质量和规模的提升以及安全共享流通，也会促进上层智能应用服务的升级。

　　而就行业应用而言，政府、金融、专业服务和电信是中国大数据相关IT支出的主要行业用户，合计占比超中国市场总规模的六成。其中，专业服务占比最多，在2026年超过15%。从增速的角度来看，医疗保健、离散制造、地方政府等7个行业五年CAGR超过中国市场平均增速，展现出了较好的发展前景。

　　随着社会数据素养的提升，政府政策、国际环境、底层支撑、应用服务均为大数据市场带来了更好地发展机遇与市场空间，场景专业化、高可拓展化、安全稳定化成为大数据市场发展关键词。

　　随着数字经济的高速发展，业界已然形成共识：即数据会重塑企业的运营、管理、决策乃至创新等方方面面，数据及数据能力将决定着一家企业未来的天花板。但从数据到形成数据资产、数据能力绝非易事。可以说，没有良好的数据治理体系保驾护航，大数据、人工智能等技术很难在业务中产生实际价值，更别提充分挖掘数据的价值。

　　在众多企业中，联想集团无疑是企业数字化提升的突出代表：面对上千个业务系统和海量数据，联想结合业务特点和需求，围绕统一大数据平台的建设，逐渐打造出五大关键能力：新业务模式、客户中心、合作伙伴卓越管理、智能运营和智能平台能力，为广大中国企业的数据治理和数据能力打造探索出一条可行之路。

　　数据治理是形成数据资产和释放数据价值的基础。作为一家全球化科技巨头，联想集团在全球180多个市场开展业务，拥有1000多个业务系统和PB级海量数据，对于数据治理的需求极为迫切，也很可能会是其他企业未来所需要面临的。例如，数据爆炸性增长、数据来源与数据类型比以往更加丰富、混合云的基础设施环境等，都会让数据治理的复杂性大幅提升。当前，联想每年的数据量增长高达30%，业务数据增长迅速。PB级数据规模要想变成一笔丰富的数据资产与财富，其前提就是做好数据治理。

　　另外，当一家企业的业务达到一定规模，以及数字化转型进展到更高阶段时，数据战略必然会上升到公司级战略高度，在组织、流程等方面对于数据治理体系提出了更高要求。毕竟，今天的数据治理已经很难依靠几个产品或者工具来实现，必须从管理层开始就对数据战略有着长远的愿景与规划，并且为数据治理过程所需的人才、组织、预算提供充足保障，以支撑未来的数字化转型和各种业务用数需求。

　　更加重要的趋势是，未来企业的数据消费群体、决策习惯和数据协作方式会出现巨大变化。以联想集团为例，如今基层员工在日常业务中，一些数据智能的产品/工具月活量达到上万，数据消费群体规模不断扩大，业务基于数据的决策需求极为丰富。

　　因此，衡量一家企业数据治理成功的关键在于三点：一、有没有公司级的数据治理战略；二、该数据治理战略是否能够在组织架构、流程上得到保障；三、数据治理能否与业务进行紧密和有效的结合。

　　事实上，联想集团在数据治理方面取得了一系列成功，不仅率先实践了DCMM（Data Management Capability Maturity Model，数据管理能力成熟度模型）国家标准贯标和获得DCMM量化级（第四级）贯标认证，还成功入选“2022年度数据管理百项优秀案例”。

　　而DCMM国标有两方面的重要价值：一是具有指导意义，企业可以对照标准寻找到不足并改进；二是国家在数据方面形成标准，可以有效界定一些企业在数据管理和数据治理方面的成熟度情况。例如，通过DCMM国标，联想集团可以了解到合作伙伴的数据管理成熟度情况，这也有益于联想集团自身的数据合规和数据安全。

　　联想集团数据治理的成功要得益于其公司级数据战略，而其公司级数据战略的核心则是联想数据中台。经过持续多年的研发投入，以及内外部建设实践总结，联想集团构建了业界领先的企业级大数据高性能一站式平台LeapHD，帮助企业快速建立统一的数据和计算平台，支撑企业内外部数据的采集和集成，实现海量数据的存储，大规模计算的并行处理，计算资源的统一管理以及高效的数据分析挖掘。在大数据平台之上，用户可以构建相应分析挖掘应用，从而辅助企业及时洞察商机和潜在风险，以数据驱动业务价值实现。

　　目前，LeapHD已获得包括数据服务、数据开发、数据分析、流计算、数据集成、数据目录、运维管理、数据质量等在内的9项软著证明，实现全部自主可控。基于大数据平台LeapHD，联想已经赋能包括高校、汽车、医疗、制造在内的众多企业，通过大数据技术助力众多企业提升业务运营水平，实现了以数据支撑业务新发展的战略规划。

　　在内蒙古农业大学，LeapHD帮助学校搭建的畜牧大数据共享分析平台，提供大数据采集、处理、开发、管理于一体的技术支持，通过数据融合，实现对牲畜养殖数据的综合分析，将养殖经验数字化沉淀，助力用户实现精细化养殖。同时通过安全的服务接口为平台用户提供知识共享服务，指导畜牧养殖，推动农业信息化。

　　在汽车领域，LeapHD已经为国内近20家大型的汽车制造企业构建了企业统一的数据服务。以广东某大型汽车制造商的项目为例，联想通过数据湖和相关数据应用的开发和运用，帮助该企业实现客户到店转化率提升10%，客户满意度提升8%，降低相关部门的工作量70%的效果。

　　在医疗领域，LeapHD帮助某医院对医院数据碎片进行统一纳管，实现各专业科室数据的快速共享，提升医疗效率；通过数据分析，探索疾病关联，了解引发某疾病的病因及发病路径， 并深入分析诱发因子影响力，为医疗诊断提供数据依据；通过构建度的分析模型，为临床决策和精准医疗提供技术支撑。

　　在制造领域，LeapHD通过大数据分析，为某钢铁制造企业，根据人群特性描绘用户画像。根据客户订购信息计算客户忠诚度，结合满意度调查表把客户聚成四类，完成每类用户的标签画像，从而达到精准营销的目的。

　　业界认为，数据中台建设犹如“长坡厚雪”，路径长、红利厚，绝非短时间一蹴而就，对于非互联网企业来说尤其如此。毫无疑问，联想集团对于数据中台的深刻认知和稳步建设的理念，值得其他传统行业用户学习。

　　众所周知，非互联网企业往往属于传统行业，业务特点也不像互联网公司那样无序膨胀，大多数企业都经历了漫长的信息化时代建设，有着较多的历史系统和数据积累，数据中台的建设更像是数据资产化稳步演进的过程，很难采用互联网公司的建设模式和思路。因此，像联想集团这样的实业企业，无论是发展历史、市场覆盖还是业务体量、应用方式，其在大数据平台上的规划思路、技术路径以及业务实践，更具备参考价值与借鉴意义。联想集团在近几年所提倡的“内生外化”，其核心正是将那些在联想内部得到过充分验证、实践和沉淀过的技术、产品、方案，对外进行赋能。

　　未来，在新基建发展战略的号召下，联想集团将积极响应国家信息化发展战略及数字经济时代的市场需求，紧密携手上下游合作伙伴，坚持自主研发，积极拥抱国产化生态，为政府、能源、制造、金融等行业客户提供更安全、可靠、扎实、稳定的产品与解决方案支撑，加速中国数据分析平台生态建设，助推中国企业数字化转型。以大数据平台为例，LeapHD在承载联想各条业务线的用数需求之外，也将实践经验带给客户，帮助客户少走弯路，更快速地进行数字化创新，发挥数据价值，让更多企业享受“数据红利”，创造一个个更具爆发力的行业财富。