近年来，商业大数据服务行业属于国家重点支持发展的产业，行业主要法律和法规及政策的出台落实以及地方政府的积极响应，为行业发展提供了多方面的支持，并完善了大数据运用于工业制造、现代农业、商贸流通、金融、科技等不相同的领域的发展规划，奠定了行业良好的政策环境。
随着互联网、物联网等技术的加快速度进行发展，数据量急剧增长，大数据产业应运而生。根据《大数据产业高质量发展规划》，大数据产业涵盖数据生成、采集、存储、分析和服务等经济活动，推动了相关软硬件产品的开发与销售。中国的数据量爆炸性增长，促进了大数据服务市场的扩展。
在大数据服务中，商业大数据服务以企业的原始数据为核心，通过采集、处理、呈现等步骤，将数据转化为可用的资产，为各行业提供附加价值。基本的产品和服务包括结构化数据服务、标准化产品和场景化解决方案。
中国商业大数据服务市场规模由2018年的168亿元增长至2023年的501亿元，复合增长率为24.4%。随企业数据等商业大数据的价值进一步释放，预计中国商业大数据服务市场规模于2028年增长至1.153亿元，2023年至2028年的复合增长率为18.1%。
商业大数据服务行业涉及数据的采集、处理、储存、呈现、安全和运维监控等技术。数据采集和处理是基础，决定了数据产品的完整性和准确性，是行业差异化竞争的核心。具备自研技术、深刻行业理解和客户服务经验的企业，可提供更专业、精准的产品，推动大数据与各行业的深度融合。
随着数字化的经济的加快速度进行发展，人工智能、大数据挖掘和可视化分析等技术一直在升级，奠定了商业大数据服务行业发展的技术基础。数据采集、清洗、挖掘技术的创新，提升了AI大模型的数据治理能力和一致性；同时，高质量的结构化数据也反向促进了AI模型的分析和语义理解能力。因此，行业未来发展依赖于技术与应用的双轮驱动。
根据产品或服务的可复用程度和适合使用的范围不同，商业大数据服务可大致分为通用商业大数据服务和专用商业大数据服务两个细分市场。
（1）通用商业大数据服务指将企业有关数据通过大数据技术处理，形成相对较为标准化的产品和服务，可简单快速复用于不同任务，服务不相同的领域和行业客户。通用商业大数据服务的产品和底层技术相对来说更加标准化，可通过移动应用网站、API接口等方式快速完成产品的交付和客户的服务，以满足应用端的信息查询、风险管理、商机发现等多种需求，代表性企业包括企查查、天眼查等提供商业信息查询相关这类的产品和服务的公司。
（2）专用商业大数据服务指利用大数据技术对数据来进行定制化分析处理，以实现用户的特定需求，形成仅适用于该客户的产品和服务。相比于通用商业大数据服务，专用商业大数据服务主要剖析单一客户的具体需求，并基于该客户的具体业务及所处行业情况，为客户进行定制化产品和服务方案，以实现用户在特定领域的特定使用需求，通常多为项目制，可复用程度较低，交付时间比较久。代表性企业如安硕信息、宇信科技等面向特定行业及特定客户的真实需求提供定制化开发产品和服务的公司。
中国通用商业大数据服务市场规模在2018年、2023年分别为69亿元和149亿元，复合增长率为16.7%，预计到2028年进一步增长至287亿元，2023年至2028年的复合增长率为14.0%.
通用商业大数据服务的具体业务展现为企业信息查询、金融信息查询、招投标信息查询、门店运营信息査询、电商运营信息查询、App运营信息查询等多种形态。各类形态的代表性产品或品牌最重要的包含企查查、天眼查、启信宝、爱企查(企业信息查询);指南针、同花顺(金融信息查询);千里马、招标雷达(招投标信息查询);窄门餐眼、上上参谋(线下门店运营信息查询)鲸参谋、生意参谋(电商运营信息查询);易观千帆、七麦数据(App运营信息查询类)等。
不同形态业务所提供的数据类型和服务对象存在比较大差异，但在业务模式上大体相似，主要包括查询平台会员订阅、软件销售和API数据接口等。在各类业务形态中，企业信息查询类服务商的数据覆盖和服务范围最为广泛，能够为较大范围的C端及B端受众提供商业大数据服务，具有最显著的通用性特征根据《中国商业大数据服务行业蓝皮书》，2023年，企业信息查询类企业的市场规模在通用商业大数据服务行业中的占比近20%。
产业数字化是利用数字信息技术、互联网和人工智能等手段，推动传统产业全方位改造，深度融合实体经济。中国在国家政策支持下，云计算、人工智能、物联网等技术快速发展，数据生成、收集与处理更加高效便捷。近年来，《中小企业数字化赋能专项行动方案》及相关政策出台，推动中小企业和制造业的数字化转型，帮助提高效率和竞争力。
随着数据和产业加速融合，产业数字化的推动进程已不可逆转。产业数字化转型的推进，又会产生各行各业的海量数据，为数字产业化提供源头活水和数据资源，推动我国商业大数据服务行业不断做强做大。
数字产业化是数据要素的产业化、商业化和市场化，与产业数字化相互促进、协同发展。大数据技术已显著改变各行业的运营模式和决策流程，推动商业大数据服务的多样化应用。在金融领域，它帮助预测贷款违约风险和防范金融欺诈；在制造业，加速产品创新并优化供应商选择；在电商领域，提供智能选址和营销。商业大数据服务通过提升效率、降低成本、促进规模经济，推动产业数字化发展，引领大数据服务行业的快速成长。
在现代商业环境中，数据驱动决策已成为企业降低风险、保持竞争力的关键。通过分析市场、竞争对手及供应链数据，企业能洞察市场变化并做出精准决策。数据支持使得企业能预测产品需求、价格波动和竞争对手行为，优化供应链、调整营销策略及提升客户服务，从而快速适应市场变化，减少损失。
尽管越来越多市场主体意识到数据的重要性，但愿意为数据服务付费的企业和个人仍较少。在信息大爆炸的时代，商业社会产生大量碎片化数据，许多企业和个人难以有效收集、处理和分析这些数据，导致难以做出准确的运营决策。在这种背景下，市场主体更倾向于选择专业、精准、易用且物有所值的通用型数据产品，尤其是中小企业和个体工商户，以便在不增加负担的情况下，通过数据驱动决策、管控风险并提高效率。
根据《全国数据资源调查报告(2024年)》，2024年我国数据生产总量达41.06泽字节，同比增长25%；新增数据存储量为2.09泽字节，同比增长20.81%，存储空间利用率为61%。同时，企业加快应用大模型和建设高质量数据集，行业龙头企业和数据技术企业的数据购买需求持续增长，高质量数据集建设增速超过27%。
近年来，我国推动数字经济发展，出台了多个政策法规，重点推进数据要素化进程。随着《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和《“数据要素x”三年行动计划(2024-2026年)》等政策的发布，数据感知技术、基础设施标准化、数据交易机构和公共数据授权运营等领域不断创新，推动数据的生产、存储、流通和开发变革。国家大力发展数字经济，促进公共数据管理改革，支持商业大数据服务行业发展。
中国央行坚持“政府+市场”双轮驱动模式，推动金融信用信息数据库建设和市场化征信机构协同发展。2023年起，央行征信管理局强调改革创新，完善多层次征信市场，培育市场化征信和信用评级机构，促进市场多元化、差异化发展，提升企业征信服务的有效性和多样性。这一政策将推动商业大数据服务行业的快速发展。
集群数据库技术的成熟为商业大数据服务行业提供了高效、可扩展的解决方案，满足了企业对大数据存储、管理和分析的需求。其提升的数据处理速度和准确性，支持数据无限扩容，优化了业务流程并增强决策能力。集群数据库的高可用性和容错性确保了数据安全与业务连续性，降低了运营风险，推动了行业创新和数字化转型。
随着ChatGPT、DeepSeek等大模型的发布，对话式AI成为热议话题，推动了商业大数据服务行业的革新。基于AI大模型，商业大数据服务可在以下方面实现升级：
A.人机交互：通过自然语言对话，用户可以轻松查询商业数据，不再局限于关键词搜索，提升交互体验。
B.技术革新：AI大模型能秒级响应用户需求，快速调取并整理数据，提供完整、结构化的答案。
C.思维模拟：借助多轮对话，AI可引导用户深入分析，并逐步探索最佳答案，提升查询工具的智能性和引导能力。
中国商业大数据服务行业对人才的需求旺盛，需要数据处理、数据分析、深度学习、人工智能、互联网等诸多领域背景的人才协同配合。然而，当前市场上具备相关专业技能和经验的人才相对稀缺，在一定程度上限制了企业的创新能力和发展速度。因此，如何吸引和留住顶尖人才，成为商业大数据服务商长期发展的关键。
自《“十四五”规划》后，数据资产的价值评估引发热议。“数据资产”主要存在权益、定价和稀缺性三个关键问题，由于数据本身具有高可复制性和反复使用性，数据定价和交易机制仍在逐步完善中。数据定价和交易机制等不确定性可能给大数据行业公司的经营带来风险和挑战。
放眼全球，以邓白氏、益博睿和稳迪为代表的欧美商业大数据服务机构通过提供满足全球客户需求的多样化解决方案，帮助企业提升营收、削减成本、管控风险和数字化转型，并通过外延式扩张持续拓宽业务版图，建立了覆盖全球的商业数据资产库和独有的信用评分及风险评价体系，在全球商业大数据服务方面建立了一定的品牌优势。与之相比，我国商业大数据服务行业相对分散，规模普遍较小，行业缺乏有效整合，具备一定竞争力并形成全面产业协同的数据服务商仍相对较少。
商业大数据服务行业要求高技术能力，涵盖数据分析、处理、整合和算法等方面。例如，数据分析通过模型将海量数据转化为有价值的业务知识；数据处理要求高效数据库架构；数据整合需统一不同标准的数据源；底层算法则决定行业标准。企业需投入大量资源进行研发，以保持技术领先，适应快速变化的市场环境。
中国商业大数据服务行业要求企业具备深厚的数据积累和持续优化能力。随着商业环境和技术的发展，企业数据不断更新，必须持续优化数据模型、处理流程和质量。后发企业难以迅速积累数据，尤其是历史数据，导致数据资源壁垒较高。
随着市场成熟，先发企业在品牌影响力、口碑和市场教育上占据优势，能吸引更多客户并保持高用户黏性。后发企业面临客户壁垒，通常选择成熟的服务商。对于企业级客户，因需求稳定且迁移成本高，选择更为谨慎，重视数据质量和资质认证。先发企业在这些方面形成了较强的竞争壁垒，进一步巩固市场地位。
截至2024年末，中国人民银行各分支行公示的已备案企业征信机构共计154家，2022至2024年各年末分别净增加6家、9家和5家，新增备案企业数量较少，并且部分机构每年注销。已开发出成熟通用产品的机构数量更为有限，完成企业征信备案成为发行人行业资质壁垒。
由于通用商业大数据服务行业中不同业务形态所提供的数据类型和服务对象存在较大的差别，不同业务形态的企业之间可比性较低。在市场竞争格局分析时，通常将相同或相似业务形态的企业对比。
在企业信息类的通用商业大数据服务商中，知名度较高的主要国内品牌及其对应企业分别为企查查、天眼查(金堤科技)、启信宝和爱企查。此外，以邓白氏、益博、穆迪为代表的跨国集团在企业级客户的大数据服务方面存在一定的竞争关系。上述企业的基本情况如下:
《2025-2031年商业大数据服务行业专项调研及投资前景预测分析报告》涵盖行业全球及中国发展概况、供需数据、市场规模，产业政策/规划、有关技术/专利、竞争格局、上游原料情况、下游主要使用在市场需求规模及前景、区域结构、市场集中度、重点企业/玩家，企业占有率、行业特征、驱动因素、未来市场发展的潜力预测，投资策略、主要壁垒构成、相关风险等内容。同时北京普华有策信息咨询有限公司还提供市场专项调研项目、产业研究报告、产业链咨询、项目可行性研究报告、专精特新小巨人认证、市场占有率报告、十五五规划、项目后评价报告、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、国家级制造业单项冠军企业认证、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。（PHPOLICY:MJ）
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