定制报告：通用商业大数据服务行业为数字产业化提供源头活水和数据资源-中金企信发布

（1）通用商业大数据服务行业概况：根据产品或服务的可复用程度和适用范围不同，商业大数据服务可以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。通用商业大数据服务指将企业相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，服务不同领域和行业客户。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产品和服务的。

专用商业大数据服务指利用大数据技术对数据进行定制化分析处理，以满足客户的特定需求，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，以满足客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，交付时间较长。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需求提供定制化开发产品和服务的。根据中金企信发布《通用商业大数据服务行业“十五五”市场战略研究及投资建议可行性评估预测报告（2026版）》显示：中国通用商业大数据服务市场规模在2019年、2024年分别为83亿元和169亿元，复合增长率为15.3%，预计到2029年进一步增长至321亿元，2024年至2029年的复合增长率为13.8%。

（2）通用商业大数据服务的业务形态：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、门店运营信息查询、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主要包括企查查、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。根据报告，2024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30%。

（3）行业未来发展趋势和面临机遇

1）需求端：

①产业数字化的推动进程不可逆转：产业数字化是指利用现代数字信息技术、先进互联网和人工智能技术对传统产业进行全方位、全角度、全链条改造，使数字技术与实体经济各行各业深度融合发展。在国家关于数字经济的政策推动下，中国云计算、人工智能、物联网等技术飞速发展，数据的生成、收集和处理变得更加高效和便捷。近年来，围绕加快中小企业和传统制造业的数字化转型，《中小企业数字化赋能专项行动方案》（2020年3月，工信部）《中小企业数字化转型指南》（2022年11月，工信部）《制造业数字化转型行动方案》（2024年5月，国务院）等专项政策先后颁布，各省份也陆续制定了相应配套政策，扶持中小企业和传统制造业数字化、网络化、智能化转型。企业和组织为了提高效率和竞争力，也纷纷积极主动投入，进行数字化转型。

中国大数据产业规模已从2018年的0.4万亿元增长至2023年的1.9万亿元，占GDP比例已由2018年的0.5%攀升至2023年的1.5%。数据作为大数据产业中的重要生产要素，其规模呈现出井喷式爆发性增长。根据中金企信数据：中国每年被创建、采集或复制的数据集合规模预计到2028年将增长至97.06泽字节（ZB），2023年至2028年复合增长率达到25.7%，为全球前列。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。

②数字产业化的应用场景日益丰富：数字产业化是指数据要素的产业化、商业化和市场化，和产业数字化是一个相互促进、协同发展的过程。随着各行各业对于通过数据驱动决策来规避风险的认可度日益提升，大数据技术已经深刻改变了各行业企业的运营模式和决策流程，数字产业化的应用场景也日益丰富，为商业大数据服务产业提供了更多施展拳脚、大有可为的舞台。在金融领域，商业大数据服务可以为金融机构提供经过加工整合的企业基本信息、信用历史、财务状况等信息，以此预测和降低贷款违约的风险，也可以通过分析交易模式和异常行为，及时发现和预防金融欺诈；在制造领域，基于商业大数据服务，下游企业可以快速完成产品的需求分析和设计，加速产品创新，以及通过维度对比快速甄选符合条件的优秀供应商；在互联网电商领域，商业大数据服务可以为企业提供智能选址、智能营销等多种能力。商业大数据服务能够通过赋能全行业实现降本增效，形成规模经济和范围经济，提升配置效率和激励效率。

数字产业化的应用场景日益丰富，能够带动产业数字化的发展，孵化出更多数字技术、解决方案以及依赖数字技术、数据要素的各类数字产品和服务，从而引领和推动商业大数据服务行业的快速发展。

③数据驱动决策的市场需求持续增长：在瞬息万变的现代商业环境中，数据驱动决策已经成为企业降低风险、保持竞争力的关键手段之一。企业通过收集和分析大量市场数据、竞争对手数据及上下游数据，能够更有力地洞察市场变化、竞争格局和供应商及客户动态，从而为经营决策提供坚实的数据支持，因此企业对于数据驱动决策的需求日益旺盛。数据驱动的决策能够帮助企业在复杂的市场环境中通过对历史数据和实时数据的分析，预测产品需求、价格变动、竞争对手行为等关键因素，在制定战略时更加有的放矢。在响应速度方面，企业能够基于历史数据快速识别问题并作出调整，包括优化供应链管理、调整营销策略以及改进客户服务等，帮助企业及时适应市场变化，减少因主观臆断或决策迟缓而造成的损失。

④市场主体对通用型数据产品的接受程度和付费意愿不断提升：尽管越来越多市场主体意识到数据的充分挖掘和有效利用在优化资源配置、提高决策效率过程中所扮演的重要角色，然而愿意为数据服务“买单”的企业和个人在所有市场主体中的比例仍然较低。但在移动互联网和信息大爆炸的时代，商业社会无时无刻不在大流量、高并发、碎片化地生成各类信息，大部分企业和个人难以通过自身有效地收集、筛选、处理和分析数据，更无法将高度碎片化的数据持续转化为支撑运营或决策的有效信息，从而影响对经营风险或市场趋势的准确把握。在此背景下，市场主体在向第三方寻求商业大数据服务时，必然会兼顾数据品质、使用体验以及付费成本，从而倾向于甄选专业精准、简单好用并且物有所值的通用型数据产品。这样的产品能够帮助广大市场主体尤其是中小微企业及个体工商户在不增加过多负担的前提下，利用数据驱动决策，管控商业风险，提高运营效率。

2）供给端：

①数据生产规模持续扩大，数据资源开发利用活跃度稳步提升，数据要素价值潜力持续释放：近年来，我国数据生产、存储总量增长提速，数据存储空间利用率提高，智能算力加快布局引领算力规模增长。根据报告，2024年，我国数据生产总量达41.06泽字节（ZB），同比增长25%；5G、AI、物联网技术的创新发展及智能设备的规模应用，推动数据生产规模快速增长；全国新增数据存储量为2.09泽字节（ZB），同比增长20.81%；存储空间利用率为61%，同比增长2%。

此外，近年来，公共数据资源供给和企业用数需求双向拉动，企业加快应用大模型，高质量数据集建设进入加速期。例如，根据报告，2024年，约66%的行业龙头企业和30%的数据技术企业购买过数据，利用大模型的数据技术企业和数据应用企业数量分别增长57.21%、37.14%，企业高质量数据集建设增速超27%。

②国家加紧推进数据基础制度建设，大力发展以数据为关键要素的数字经济：近年来，中共中央、国务院及其相关部委结合我国经济发展所处阶段，针对以数据要素为核心生产要素的数字经济，分阶段、有序推进了由上至下的顶层设计和周密部署，在第三方大数据服务、信用大数据等数字经济细分领域相继出台一系列重大政策法规，推动产业未来朝着规范、有序的方向发展。

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》的发布和国家数据局组建，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》等10余项政策文件陆续印发，我国数据要素化进入新阶段。数据感知采集出现新技术、数据基础设施产生标准化新需求、数据交易机构打开新局面、公共数据启动授权运营、数据开发利用涌现新模式、数据服务商形成新业态、数字化转型大规模铺开，数据生产存储、流通交易、开发利用的各个环节产生新变化。国家大力发展以数据为关键要素的数字经济，积极推动公共数据资源管理和运营机制改革，以公共数据开发利用引领撬动各方数据的融合应用，大力推动企业数据资源的开发利用，为商业大数据服务行业提供了重要的政策支撑。

③央行持续完善多层次征信市场。我国央行坚持“政府+市场”双轮驱动发展模式，逐步构建金融信用信息基础数据库和市场化征信机构协同发展、互相补充的发展格局。2023年以来，中国人民银行征信管理局多次发布专栏文章，强调“坚持改革创新，持续完善多层次征信市场”，提出“大力培育市场化征信机构和信用评级机构，形成主体多元化、服务差异化、产品特色化的市场格局，发展专注细分领域的优质企业征信机构，提升征信服务的有效性和多样性”。企业征信机构是商业大数据服务行业的中坚力量，我国央行有关持续完善多层次征信市场、大力培育市场化征信机构的支持政策，也将进一步指导和引领商业大数据服务行业的蓬勃发展。

④集群数据库技术成熟：集群数据库技术的成熟对于商业大数据服务行业的发展起到了关键的推动作用。随着企业对数据处理和分析需求的不断增长，集群数据库提供了一种可靠、可扩展且高性能的解决方案，使得企业能够高效地存储、管理和分析海量数据。这种技术的进步不仅支持了数据的无限扩容，满足了大数据时代对存储和计算能力的需求，还通过提高数据处理的速度和准确性，为企业挖掘数据价值、优化业务流程、增强决策能力提供了坚实的基础。此外，集群数据库的高可用性和容错性确保了企业关键数据的安全和业务连续性，降低了运营风险。

因此，集群数据库技术的成熟极大地促进了商业大数据服务行业的创新和发展，为各行各业提供了更加强大和灵活的数据支持，推动了整个行业的数字化转型。

⑤AI大模型等新技术迅速发展为商业大数据服务行业赋能：随着ChatGPT、DeepSeek等国内外人工智能大模型的发布，对话式AI大模型成为全民话题，各行业迎来利用AI等新技术赋能革新的新一轮历史机遇，通用商业大数据服务行业也是如此。通过运用深度学习、自然语言处理、模拟人类思维等AI技术，商业大数据服务商未来将对海量数据进行更深程度的挖掘和分析，为用户提供更加精准、个性化的商业信息，从而实现更智能化、更高效率的信息交互。基于AI大模型，商业大数据服务行业有望在以下方面实现升级和革新：

A.人机交互方面，实现运用自然语言对话即能完成复杂的查询步骤。用户查询某项商业数据，不再局限于关键词搜索，而可以用一段自然语言的描述来提出需求，降低用户门槛。例如，当用户想要对某进行浅度尽调时，可以提出“某行业地位怎么样？有哪些竞争对手？”AI大模型会从用户的描述中理解其需求，并将需求解析成对应的指令，作为一个专业的商业调查助手，而不是一个没有智慧的工具应用。

B.技术革新方面，针对用户所提需求实现秒级响应。AI大模型可根据用户语义，调取数据，然后再把“整理、归纳”后的结果呈现给用户。这种情况下，用户得到的不再是零散信息，而是完整答案，并实现在秒级时间完成查询、浏览、总结、结构化输出等繁冗步骤。

C.思维模拟方面，通过“多轮对话”功能让查询工具拥有逻辑思考能力。借助这一能力，AI大模型可以引导用户通过多轮对话方式，一步步进行更深入的分析。在多轮对话中，用户可以在已经得到的结果基础上，提出新的指令，从而问出更深入的问题。这种方式，让查询工具不仅成为用户的助手，还可以是“引路人”，循序渐进地引导用户去寻求最优答案。

中金企信国际咨询咨询服务范围：市场咨询/研究服务（市场地位研究、市场占有率排名、国产化率报告、品牌价值评估、问卷评估、品牌销售收入市场地位、好评率、满意度、复购率、用户数量、门店数量、技术与其他竞争优势及影响力等）；市场调查服务（进入性研究、竞企/竞品调查、资信&信用调查、产业链调研、产业规划、战略咨询、出海市场调研、尽职调查等）；工程咨询服务（可行性报告、商业计划书、投资风险评估报告、投资价值评估等）；行研报告（定制报告、研究报告、十五五报告、出海战略咨询报告、“一带一路”报告、前景分析报告、数据分析报告等）。服务客户涉及世界500强企业、中国百强企业、银行&券商、高校&科研院所、各级政府机构、各类投资公司、各领域企业等。

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