数据智能和集成软件市场（2025 - 2033）

数据智能和集成软件市场摘要

预计 2024 年全球数据智能和集成软件市场规模为 188.5 亿美元，预计到 2033 年将达到 717.4 亿美元，2025 年至 2033 年复合年增长率为 16.4%。由人工智能驱动的分析驱动，使组织能够预测市场趋势、简化业务流程并创建量身定制的客户体验。 

通过利用机器学习，企业可以实时检测欺诈、准确预测需求并实施动态定价策略，所有这些都可以提高运营效率和提高客户满意度。数据智能和集成软件行业的增长是由客户数据集成（GenAI）的推出推动的，它正在新一波的智能自动化浪潮中控制着市场。 GenAI 正在改变企业使用数据的方式，寻找创新有五种方法可以减少传统硬件解决方案的局限性。该技术通过简化数据的移动、准备和使用来增加数据的价值，这对于机器学习和大型语言模型应用程序特别有用。此外，这些软件解决方案可帮助组织识别敏感数据，降低数据泄露和违规风险，并主要增强客户信任。

此外，该市场对 DII 软件中人工智能驱动的自动化的需求正在不断增长。 DII 软件利用经过元数据、遥测和人类反馈训练的人工智能来自动执行数据发现、标记、沿袭跟踪和异常检测等复杂流程。这种智能自动化提高了数据质量、安全性和运营效率。此外，越来越多地使用人工智能驱动的功能，例如自动数据映射、ETL 代码生成和用于构建数据管道的开发人员工具通过简化数据集成和管理任务进一步推动市场增长。

但是，集成 GenAI 以改善用户体验是市场增长的重要推动力。 GenAI 使业务分析师、数据管理员和开发人员等广泛用户能够通过自然语言与数据交互，使他们能够更无缝地搜索数据资产、创建策略、编写 SQL 查询和记录数据管道。这不仅加速了与数据相关的任务，还通过自动化隐私检查和策略创建来加强合规性和治理。随着企业更加重视实现人工智能驱动的成果，对数据智能和集成软件中先进的 GenAI 功能的需求不断扩大。

组件洞察

解决方案细分市场在 2024 年引领数据智能和集成软件市场，占比 69.1占全球收入的百分比，由数据集成工具和数据质量工具推动。数据集成工具允许组织收集、清理、转换来自各种内部和外部系统的数据并将其整合为一致的、可操作的格式，从而实现商业智能、云集成、实时同步并遵循治理要求。同时，数据质量工具对于维护高质量、可靠的数据至关重要，这有助于提高业务成果、降低运营费用并降低风险。云采用的需求、大数据和物联网设备的爆炸式增长，以及对数据驱动决策的日益关注，都增加了对集成解决方案的需求，这些解决方案将强大的数据集成与广泛的数据质量管理相结合，促进 IT 团队、治理团队和业务用户之间的数据信任。

在增长的推动下，服务领域预计在预测期内将以最高复合年增长率增长由于企业越来越需要利用其广泛的数据资产来提高运营效率和提升客户体验，因此 DII 软件市场中的咨询服务不断增长。咨询服务可帮助组织评估整个业务模型，拆除数据孤岛，确保数据的可发现性、安全性和治理，并选择正确的集成技术，例如 API、云解决方案和容器化。例如，2024 年 10 月，NTT DATA 在 Xcelerator 平台上引入了 SAP 与西门子 SiGREEN 的集成，实现安全、自动化的数据交换，以支持脱碳。该解决方案简化了从 SAP S/4HANA 到 SiGREEN 的产品主数据流，并通过成功的概念验证进行了验证。它帮助制造商做出数据驱动的决策，以减少整个价值链的碳排放。

应用洞察

客户数据集成细分市场占据最大市场由于对集中、实时客户数据的需求不断增长，以支持超个性化和预测性体验，预计 2024 年收入份额将实现增长。 CDI 平台和软件通过推进人工智能和机器学习算法，帮助企业满足客户需求、加强营销力度和自动化决策。此外，严格的隐私法规和第一方数据策略推动了强大的数据集成解决方案的采用，这些解决方案在保持合规性的同时提高了客户的忠诚度。跨各种数据源和激活渠道的无缝集成的需求进一步加强了 CDI 在实现一致、数据驱动的客户参与方面的作用。

在企业维护数据隐私、安全和治理所需的法规的推动下，风险与合规管理领域预计在预测期内将以最高复合年增长率增长。由于管理方式不同，分布式数据变得更加复杂，需要先进的集成工具支持通过提供实时监控、数据质量检查和审计准备来确保合规性。此外，数字化转型和人工智能驱动的自动化的兴起正在推动对能够主动检测风险和简化合规性的解决方案的需求，从而帮助组织有效地满足行业和全球监管要求。

垂直洞察

在巨大的日常数据流的推动下，BFSI 细分市场在 2024 年占据数据智能和集成软件行业最大的收入份额，推动了对数据集成的需求，以实现客户旅程的全面视图并提供更多服务个性化服务。实时集成可帮助金融机构完善客户档案、提供超个性化的产品，并利用人工智能驱动的见解加强风险管理。此外，开放银行和嵌入式金融的发展需要银行和金融生态系统的无缝集成，促进ng 创新和竞争灵活性。例如，2025 年 4 月，Backbase 推出了人工智能驱动的银行平台，用于整合客户服务和数字销售，以促进银行业的增长和效率。该平台将客户交互与人工智能驱动的自助服务、即时支持和自动化销售集成在一起，同时还提高了员工的工作效率和决策能力。它具有人工智能代理，可以自动执行任务，并通过强大的安全性和法规提出最佳行动建议。

在物联网和智能制造技术的日益使用的推动下，预计制造领域将以最高的复合年增长率增长，这些技术能够实现实时数据捕获和分析，从而简化生产并最大限度地减少停机时间。人工智能和机器学习的结合支持预测性维护、延长设备寿命并提高效率。制造商也面临供应链挑战挑战、劳动力短缺和可持续发展目标，推动了对先进数据解决方案的需求，以提高可见性、确保合规性并有效管理资源。例如，2023 年 11 月，SICK 推出了 SICK Field Analytics，这是一个工业 4.0 本地数据智能平台，用于帮助制造和物流公司提高运营绩效。这种供应商中立的解决方案提供实时监控、警报和富有洞察力的仪表板可视化，使组织无需昂贵的系统即可提取可行的见解。它提高了传统和现代自动化设置的状态监测和流程效率。

区域洞察

北美在数据智能和集成软件行业占据主导地位，2024 年收入份额为 35.3%，这得益于基于云的解决方案的轻松采用以及对人工智能、机器学习和物联网的投资不断增加，以提高运营效率和支持数据驱动的决策。医疗保健、制造和金融等主要行业正在使用这些技术来简化运营并提升客户体验。例如，2025 年 1 月，Qlik 与 TD SYNNEX 合作，扩大其人工智能驱动的数据集成和分析解决方案在整个北美和欧洲的部署。最终，这将帮助新合作伙伴通过全面的联合营销、培训计划和多供应商解决方案加速人工智能的采用。

美国数据智能和集成软件市场趋势

在政府大力推动数字基础设施现代化和推进智慧城市计划的推动下，美国数据智能和集成软件行业预计将在 2024 年大幅增长，这对数据集成解决方案产生了强劲需求。微软、IBM 和甲骨文等主要科技公司的存在促进了持续创新并尽早采用人工智能驱动的分析和自动化。

欧洲数据智能和集成软件市场趋势

欧洲数据智能和集成软件行业的增长是由该地区对跨行业数字化转型和自动化的强烈关注推动的。越来越多地使用由 OCR、商业智能和报告以及机器学习支持的智能数据捕获技术，可以实现精确、实时的数据提取和处理，从而减少人为错误并提高合规性。此外，欧盟数据法案等法规鼓励数据可移植性和云优先方法，推动公司实施可扩展的集成数据解决方案。

亚太地区数据智能和集成软件市场趋势

预计亚太地区数据智能和集成软件行业的复合年增长率将达到ecast 时期，由医疗保健、BFSI 和电信等行业的数字化以及促进更快、更可靠的数据交换的 5G 网络的使用引领。政府对人工智能和数据技术的大力支持和投资，特别是在中国、韩国和日本，推动了创新和应用。例如，2024年12月，FPT在日本建立了数据和人工智能集成中心，以加强技术基础设施以及与本地和国际顶级公司的合作。该中心致力于打造针对日本市场定制的人工智能解决方案，推动各行业的数字化转型。

主要数据智能和集成软件公司见解

数据智能和集成软件市场的一些主要公司包括Snowflake Inc.；微软; IBM；甲骨文；和 Google。

• Snowflake 是一个基于云的数据平台，可帮助组织控制其数据用于高级分析、人工智能和商业智能的数据。其独特的架构集成了多个来源的数据，消除并创建了一个用于实时数据处理和协作的统一空间。凭借强大的安全措施、可扩展的基础设施以及对主要云提供商的支持，Snowflake 使公司能够发现可行的见解并促进各个行业的创新。 Snowflake 对客户成功的奉献精神和持续的产品增强奠定了数据智能和集成软件领域的领导者地位。

• Oracle 专注于数据智能和集成软件领域，提供广泛的平台，帮助组织轻松集成、分析和管理来自不同来源的数据。 Oracle数据智能平台使用人工智能来分析数据服务，确保安全、基于角色的访问，同时分解数据以提高运营效率并加速决策。甲骨文的融合数据智能提供人工智能驱动的自助式分析和即用型见解，通过 Oracle 分析云和自治数据仓库为业务用户提供强大的分析和可视化工具。此外，Oracle Data Integrator 和 GoldenGate 等 Oracle 数据集成产品可提供强大的实时集成和数据质量管理功能，可处理复杂企业系统中的大批量批处理和事件驱动的工作负载

最近近期发展

• 2025 年 6 月，Snowflake 推出了 Snowflake Intelligence 和 Data Science Agent，这是独特的人工智能驱动工具，旨在为业务用户和数据科学家等简化数据分析和自动化机器学习流程。 Snowflake Intelligence 允许用户对结构化和非结构化数据执行自然语言查询，而无需编写代码。同时，数据科学代理通过自动处理重复任务来加速机器学习模型的创建。

• 2025 年 2 月，SAP 推出了 SAP 业务数据云。这一先进的数据管理平台结合了来自 SAP 和外部系统的数据，以支持分析、人工智能和数字化转型计划。通过与 Databricks 建立新的 OEM 合作伙伴关系，该平台包括强大的数据工程、人工智能和机器学习功能，支持跨关键业务领域的分析和实时洞察例如财务和人力资源。它还升级了 SAP 的 AI copilot Joule，增强了 AI 代理功能，以实现更好的决策和自动化工作流程。

• 2023 年 11 月，Cloud Software Group 的业务部门 ibi 推出了 ibi Data Intelligence，这是一款人工智能驱动的一体化数据管理平台，旨在简化企业数据运营。这一强大的解决方案将数据集成、工作流程编排和治理统一到一个可扩展的系统中，从而提高了数据可靠性和可访问性。凭借其直观的低代码界面，它可以促进更好的协作和生产力，并且可以部署在本地或云中。该产品旨在通过提供可靠的见解和高效的大规模数据管理来帮助组织降低运营成本、增强决策能力并保障其未来。

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