2023年1月ToB数字化产业投融资月报

2023-04-30 13:29分类：品茶阅读：

数字化丨研究洞察

导语：

艾瑞咨询对ToB数字化产业进行长期跟踪，本报告为2023年1月行业一级市场投融资事件汇编及相关数据分析。2023年1月，国内ToB数字化行业融资39次，基于本报告分类，行业数字化、网络信息安全、数字化软件、物联网赛道企业获投次数较多。从融资轮次结构上看，2023年1月国内ToB数字化行业A轮、天使轮和Pre-A轮融资的出现的频次较高。期间内行业72%的投资来自金融机构，产业公司中，科大讯飞、华为、腾讯等头部数字科技企业主导了多起投资。

本报告所指“ToB数字化产业”指主要面向企业、以新一代信息技术为核心的数字化行业，包括软件、硬件及企业服务行业。下表为艾瑞咨询研究院跟踪整理的2023年1月期间发生的ToB数字化产业投融资相关信息。

2023年1月，国内ToB数字化行业融资39次，受春节假期影响，数量较去年12月有显著下降。从行业结构上看，1月份行业数字化和网络信息安全行业融资次数最多（各8次），数字化软件（6次）、物联网（5次）行业随后，工业软件、IDC&基础硬件、算力芯片等行业融资较少。

从融资轮次结构上看，2023年1月国内ToB数字化行业A轮（9次）、天使轮（8次）和Pre-A轮（7次）融资的出现的频次相对较高，继续呈现以早期投资为主的特点，战略投资（6次）轮次随后。

从投资者类型上看，已知2023年1月国内ToB数字化行业投资72%由金融机构的投资/领投，产业公司中，统计期内科大讯飞、华为、腾讯等头部数字科技企业主导了多起投资。

融资轮次和融资赛道的交叉分析也显示了2023年1月ToB数字化融资集中在相对前期轮次，网络信息安全、人工智能、大数据赛道出现C轮及以后融资，战略投资分散于各个赛道。

融资规模和融资赛道的交叉分析显示，2023年1月已知的大部融资集中在千万元量级，估计网络信息安全、云计算、物联网和人工智能等赛道的平均融资规模较大。

2022年12月《中国大型企业数字化升级路径研究》

大型企业数字化升级的结构

根据需求的对象和功能属性，数字化结构可分为四象限

根据数字化需求面向的直接对象与核心功能两方面的属性，企业数字化需求的结构可分为四个象限。在对象属性上，数字化升级可能是面向集团/公司或者面向个人/团队（统称员工），二者的核心区别在于使用的信息来源，例如：企业财务信息软件所收集和分析的是企业经营活动中产生的财务数据，因此属于面向集团/公司的产品，而IM的信息来源是员工个人的沟通和交流，因此属于面向员工的产品。在功能属性上，数字化升级或是服务于管理，或是服务于生产，二者的核心区别在于前者以提升可见的产出收入或工作效率为目标，而后者的核心功能通常是提升管理水平、降本增效等。

大型企业数字化升级的内部路径

数字化升级以“集团×管理”为基础呈波状路径渗透

站在甲方视角上看，大型企业内部的数字化历程普遍以“集团×管理”象限为基础和起点，向“集团×生产”和“员工×管理”两个象限扩散，最后向“员工×生产”渗透的“波状”路径。“集团×管理”象限的转型工作是大型企业数字化的基础，核心是集团业务流程、管理流程的数字化和数据化；企业在打好数字化基础之后，以“集团”和“管理”两大关键词为核心，分别将集团层面的数字化转型由管理拓展到生产流程，并将企业的管理工作由集团层面向员工个体层面细化和下沉，无论是从数字化产品的功能扩展路径还是从企业的组织流程适配上，都是水到渠成、顺理成章。本报告所示的路径图代表大型企业在逐步完善数字化建设过程中的一种普遍方式，对于特定的企业或者行业可能存在别的方式，例如，早期开展数字化转型的制造企业，属于集团×生产的工业软件升级可能是与管理的数字化升级同步开启的。

大型企业数字化产业历程

数字化产业的演进历程与企业内部的转型升级路径基本吻合

如果将中国数字化产业的发展历程按照产品、分类和应用时间进行匹配，可以显示30年来中国企业数字化需求的演进，如下图所示。大型企业是数字化转型的需求主体，因此，产业视角下市场需求的演进某种程度上也反映了国内大型企业整体的需求演进。将宏观视角的数字化产业历程和微观视角下的企业内部转型路径进行比对，可见二者的波状渗透路径非常相似，均为从“集团×管理”象限向“集团×生产”并“员工×管理”两象限推进，最后向“员工×生产”渗透的过程——这也印证了前文所描述的大型企业数字化转型升级路径的合理性。值得注意的是，本页所示路径主要列示的是不同大类的数字产品应用的时间，对于产品本身的演化升级并没有重新列出，近年来在AI、大数据等技术的驱动下，许多数字产品的形态、功能都出现了明显的变化。

（二）2022年12月《中国大数据分析平台行业研究报告》

能力建设

基于场景需求，选定分析指标，通过模型训练构建分析能力

大数据分析平台的建设核心是分析能力的建设。不论用户采用何种部署方式，数据分析能力的建设都万变不离其宗。首先，根据业务场景需求选定指标进行建模，重点建设数据构造、合并和统计处理的运算能力。接着进行模型训练，从大量有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中挖掘多源多维数据间的关联性。通过多维分析数据，加深对数据的理解，提取可能对业务结果相关的影响因子，探索数据的内在规律特征，并寻找模型最佳参数，支撑分析模型对业务的定量和定性分析。在完成指标建模、模型训练后，对满足业务分析需求的模型进行部署调试，形成可被调用的服务能力，为其它业务系统、模型提供数据分析能力。此外，大数据分析平台应具备基础框架功能，支持多厂家、多技术类型模型导入，提供对应功能和工作流程设计，保障分析能力实施落地。

技术趋势

打破传统架构下的技术异构，统一数据能力提升业务价值

传统Hadoop架构和以MPP为主的数仓架构都无法真正适应云平台。Hadoop 将存储和计算部署在同一物理集群以拉近与数据的距离，仅在同一集群下实现了存算分离，而MPP数据库本身存算耦合。传统架构下的湖仓分体引发数据孤岛的原因有三：第一，异构技术架构；第二，集群规模受限；第三，集群高并发受限。数据孤岛进而造成实施、运维和成本的问题。湖仓一体技术呼之欲出——在数据和查询层面形成一体化架构，解决实时性和并发度、集群规模受限、非结构化数据无法整合、建模路径冗长、数据一致性弱、性能瓶颈等问题，降低数据管理门槛和运维成本。从架构演进方向来看，国内以基于 Hadoop 的改造方案为主，从事务特性出发进行优化，如Hudi和Iceberg等，基于 HDFS 或S3实现支持事务的存储层，其他与Hadoop区别不大。另一方面，以 Snowflake 为代表，基于多云的数仓架构方案在存算分离等方面的特性更具前瞻性，值得持续关注。

（三）2022年12月《中国数据库研究报告》

市场规模

受政策驱动和需求催化，2021年数据库市场规模达286.8亿

据艾瑞统计，2021年中国数据库市场总规模达286.8亿，较2020年增长16.1%，CAGR（2021-2026e）达13.4%。中国数据库市场虽受疫情影响，但整体稳步增长，由多方面因素促成：1）信创利好，国家对国产数据库的支持力度大；2）需求催化，数字化业务场景带动数据库多元化发展；3）供给侧厂商厚积薄发，技术创新涌现，产品性能显著提升；4）国内用户对基础软件的IT支出和国产数据库的付费意愿逐年提升。

未来规划

深化多元化部署，技术选型更加注重安全稳定与服务能力

在调研数据库用户的未来部署规划时，我们发现超过60%的用户计划未来使用更多类型的数据库产品，以满足日趋复杂的数字化业务场景。在产品架构选择上，以单机或集中式架构为主的数据库用户中，超过50%计划未来选用分布式数据库，其中计划采用原生式和中间件+分库分表的比例接近1：1。而在产品部署形态上的调研结果较为有趣，当前采用本地化部署形态的数据库用户中，超过60%的用户表示未来上云的意愿不强。究其原因，主要是市场环境与体制因素导致的国内外云计算市场的显著差异，具体体现为传统企业上云以项目制、定制化解决方案为主，以混合云带动公有云发展，理论发展前景大，但实际增速明显低于海外。