近年来，数据作为生产要素的重要性日益凸显，在“数据要素×”“人工智能+”行动引领下，数据要素应用场景加速拓展，持续推动数据要素市场化发展。各大厂商聚焦数据要素全生命周期持续迭代数据云产品，数据云作为重要基础设施不断推动数据要素流通交易与价值释放。近日，赛迪顾问编制了，报告首先厘清了数据云的概念定义，其次分析了数据云市场发展现状、市场规模、竞争格局、重点企业等，最后研判了数据云市场未来发展趋势。

　　赛迪顾问认为，数据云是面向数据要素流通的云计算支撑体系，通过搭建一致的底层技术架构、完善的数据治理体系、m6米乐安全可信的数据空间，实现数据从采集、存储、计算、分析、流通、应用全链路安全流通和数据应用智能化。

　　一方面，大模型基于强大的算法能力将在主动元数据管理、主数据管理、智能数据治理等多方面提升数据管理智能化水平。具体来看，通过使用算法训练与元数据匹配、创建数据质量规则等，数据云能够加速数据目录的开发，提高数据查询和分析能力；基于生成式AI技术赋能数据云的数据清洗、问题数据识别等数据治理环节，能够减轻数据实施开发人员工作负担，提升数据质量和数据适用性。另一方面，结合向量数据库、数据加工清洗、数据标注等关键数据工程技术，数据云不仅可以为用户提供高质量的数据语料，还能优化数据检索的效率和准确性，显著提升数据的可用性和价值挖掘能力。

　　数据安全与隐私保护是保障政企用户业务连续性的关键。大量敏感数据存储于云端，随着数据应用场景的不断扩大和政企用户数据上云进程的深入推进，数据泄露、隐私侵害和合规风险等问题成为关键挑战。为应对这些挑战，数据云聚焦数据全生命周期提供全面的数据安全与隐私保护能力。在数据采集、存储、计算、分析、流通、应用各环节中，数据云通过设置合法的数据获取机制，防止未经授权的数据访问，通过采用数据加密、零信任架构、隐私计算、联邦学习等加密技术和设置结果共享审核机制等手段，防止敏感数据的不当流出，确保数据在流通过程中的保密性与安全性。

　　良好的数据资产管理是释放数据价值的基础，数据资产化能丰富数据要素应用场景、建立数据要素应用生态，凸显数据要素的多元价值。在政策与市场的双重驱动下，数据资产入表、数据资产融资授信等相关案例陆续落地实施，用户愈发重视通过数据资产管理与数据资产运营，释放数据要素价值。数据云平台基于全域全量数据采集、多源异构数据治理、海量数据高效计算等技术手段，实现海量数据的高效整合和处理，有力保障高质量数据的供给及数据的可信流通，为用户提供针对不同业务场景的数据资产统一管理服务，推动政府和行业用户数字化转型进程。

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