根据工信部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》：“数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源；大数据是数据的集合，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征，是推动经济转型发展的新动力，是提升政府治理能力的新途径，是重塑国家竞争优势的新机遇；大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎”。受到大数据技术的不断成熟、各地数字经济和智慧城市建设项目的开展、物联网终端的大规模落地等因素驱动，中国的数据量呈爆炸增长，带动大数据服务市场持续快速增长。
在 AI 赋能的大数据阶段，知识图谱与 NLP 技术是大数据行业的关键技术。知识图谱（Knowledge Graph）把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，本质上是一种揭示实体之间关系的语义网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱与NLP技术具有紧密联系，NLP帮助知识图谱从非结构文本数据中抽取信息，实现文本理解、实体提取、关联分析以及数据标签化；另一方面，知识图谱提供的实体之间的关系网络信息，也可以帮助NLP模型在语义处理中得知此实体的额外语义信息，更精确的进行语义处理。NLP与知识图谱相辅相成，两者结合的使用可以将大数据应用在多个行业的具体场景。
（2）行业概况
商业大数据服务属于新兴的大数据服务的一种。商业大数据围绕企业的各类原始数据（包括但不限于：基本信息、股权、司法涉诉、信用、董监高、产业链、舆情等）。根据IDC数据，中国企业级数据量将从2015年占中国数据圈的49%增长到2025年的69%。伴随着企业数量增加、信息技术发展、大数据、AI应用场景丰富，商业类数据仍将保持高速增长。
商业大数据服务将原始数据采集、清洗之后变为结构化信息，信息在挖掘后变为知识，知识再通过建模分析变为可用的数据资产，挖掘数据背后蕴藏的价值，赋能各行各业，提供风险预警、信用评级、供应链管理等附加价值。
数据显示，2017年，中国商业大数据服务市场规模为131.1亿元，2022年增长至406.2亿元。随着相关利好政策的推动、企业及政府对数据资产管理需求的提升、应用场景的丰富成熟，预计2022-2027年，该市场复合年均增长率将会保持约20.7%的水平，2027年市场规模达到1,040.9亿元。
按照下游客户类型及交付形式，中国商业大数据服务可分为C端APP、B端基础数据服务（如API、数据包、数据同步服务）、B端标准化服务（如数据终端、分析决策工具、SaaS软件等）和B端场景化解决方案四种形态。
目前，大数据在电信、金融等领域的落地较为集中，逐渐向政务、工业、公检法等领域广泛渗透，应用向生产、物流、供应链等核心业务延伸，电力、铁路、石化等实体经济领域龙头企业不断完善自身大数据建设与治理能力，应用行业“脱虚向实”趋势明显。
例如，在政务大数据领域，2022年，国务院办公厅发布的《全国一体化政务大数据体系建设指南》明确了关于加强数字政府建设、加快推进全国一体化政务大数据体系建设的决策部署；在交通旅游大数据领域，2019年，交通运输部发布《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020—2025年）》；在能源大数据领域，2022年，国家能源局发布《能源领域深化“放管服”改革优化营商环境实施意见》，提出“加强能源监管领域数据汇集，提升能源监管智能化水平”；在工业大数据领域，2020年工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》。各行各业逐步意识到大数据应用对业务发展的促进作用，下游应用场景的快速增长推动着大数据行业的发展。
2020年4月，我国发改委首次将数据中心明确为新基建建设的方向之一，强调了大数据建设的重要性与战略意义。2020年4月，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布，将“数据”列入五大生产要素范围中，并提出从推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三方面加快培育数据要素市场。2021年3月，我国十四五纲要提出“加快推动数字产业化，发展第三方大数据服务产业”的目标，其点出大数据是数字经济重点产业，并提出了“推动大数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法等技术创新，培育数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期产业体系”的要求。2021年11月，工信部发布《“十四五”大数据产业发展规划》，提出大数据产业“产业保持高速增长、价值体系初步形成、产业链稳定高效、产业生态良性发展”的四个发展目标，并强调“数据采集、标注、存储、传输、管理、应用、安全等全生命周期产业体系统筹发展，与创新链、价值链深度融合，新模式新业态不断涌现，形成一批技术领先、应用广泛的大数据产品和服务。”2023年2月，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》提出“到2025年，数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强，政务数字化智能化水平明显提升，数字文化建设跃上新台阶，数字社会精准化普惠化便捷化取得显著成效”，强调“释放商业数据价值潜能”。
