前言：
技术是推动商业大数据服务行业发展的核心驱动力，近年来我国智能文字识别进步，为我国商业大数据服务行业成长提供了坚实土壤。商业大数据服务可分为基础数据服务、标准化C端产品、标准化B端产品、场景化解决方案四种形式。未来，在B端应用的持续落地及C端市场的不断渗透背景下，我国商业大数据服务需求有望进一步释放，拉动市场空间持续增长。从市场竞争看，B端技术壁垒高但参与者较多，市场集中度相对低于 C 端市场。
一、智能文字识别技术进步，为我国商业大数据服务行业成长提供坚实土壤
商业大数据服务属于大数据服务的一种，其围绕企业的各类信息(包括但不限于:基本信息、股权、司法涉诉、行政处罚、董监高、产业链、舆情等)，经过采集、存储、加工、分析等步骤，向客户输出服务。
技术是推动商业大数据服务行业发展的核心驱动力。深度学习、自然语言处理（NLP）、图像理解等先进技术的应用，使得商业大数据服务能够处理多种类型的图像场景，包括通过拍摄或扫描获取的卡证、纸质文档、以及包含文字的自然场景图像和带有字幕的影片等。这些技术的发展不仅提高了数据的识别准确率，也扩展了商业大数据服务的应用范围，为行业成长提供坚实土壤。
根据数据，2017-2022年我国智能文字识别市场规模由6.1亿元增长至50.4亿元，预计2027年我国智能文字识别市场规模达168.9亿元。
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二、B端应用落地及C端市场渗透，拉动我国商业大数据服务市场空间持续扩大
商业大数据服务可分为基础数据服务、标准化C端产品、标准化B端产品、场景化解决方案四种形式。
商业大数据服务内容
| 服务 | 定义 | 产品形态 | 下游客户 |
| 基础数据服务 | 商业大数据所需要的基础数据服务，通常以API接口或数据包形式给下游客户; | API;数据包; | 主要为B端企业 |
| 标准化产品(C端) | 商业大数据相关的标准化、可直接使用的产品; | 面向C端的商业信息查询产品与终端软件 | 主要为个人消费者 |
| 标准化产品(B端) | 商业大数据相关的标准化、可直接使用的产品; | 面向B段的标准化产品，包括金融数据终端、SaaS、分析决策软件、征信报告、评级报告等 | 主要为B端中型企业或大型企业的部分部门 |
| 场景化解决方案 | 基于商业大数据技术，根据客户场景化需求开发的深度服务。以帮助B端用户实现数字化转型 | 根据客户需求进行的场景化解决方案项目，如行业知识图谱解决方案、定制化数据库等;商业大数据服务相关咨询服务 | 主要为B端大型企业;目前主要客户来自为金融与政府 |
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在B端，随着数字化转型的加速，商业大数据服务B端市场需求快速增长。政府和园区通过企业招商、辖区企业分析及实时企业监控，提升运营管理和服务能力，助力区域经济发展和精准招商。此外，商业大数据服务在金融、制造、零售等行业中也发挥着重要作用。在金融领域，商业大数据服务通过主数据管理、尽职调查和风险监控，帮助企业提升数据质量、加强风控能力，提供全流程的企业信息服务。例如，银行和保险公司可以利用这些服务进行客户信用评估、反欺诈监测和市场趋势分析，从而提高服务质量和效率。在制造、地产、批发零售等行业，商业大数据服务则用于供应商的挖掘、审核、招投标和风险监控，帮助企业优化供应链管理、降低运营风险、确保供应商的合规性和履约能力。
在C端，随着社会整体信用意识的提升，个人用户在商业谈判、产品营销、求职、投资、采购等多种场景均对查询企业商业大数据具有需求，商业信息查询 C 端企业利用大数据挖掘技术，带来更丰富、深入的商业信息分析维度，商业信息查询 APP 的用户群体年龄、职业范围逐渐扩大。
未来，在B端应用的持续落地及C端市场的不断渗透背景下，我国商业大数据服务需求有望进一步释放，拉动市场空间持续增长。根据数据， 2022年我国商业大数据服务市场规模为406.2亿元，预计2027年我国商业大数据服务市场规模达到1040.9亿元，2022-2027年CAGR约为20.7%。细分赛道看，2022-2027年基础数据服务、标准化产品(C端)一级、标准化产品(C端)二级、标准化产品(B端)和场景化解决方案CAGR预计分别为16.1%、14.7%、18.1%、15.0%和22.5%，企业端市场有望保持较快增长。
数据来源：观研天下数据中心整理
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三、技术壁垒高但参与者较多，国内商业大数据服务B端市场相对C端分散
由于商业大数据行业的大数据挖掘、知识图谱等技术壁垒较高，且数据采集投入较高，并且商业大数据企业如果涉足商业信息查询 C 端领域，需要通过一定的营销推广和用户积累树立公正、可信赖、具有知名度的品牌形象，因此商业信息查询 C 端市场竞争格局相对集中。根据数据，2022年企查查、天眼查、启信宝三家合计占据超过85%的市场份额。
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商业大数据B 端业务相较 C 端业务具有更高的技术壁垒，主要由于商业大数据 C端业务主要提供数据搜索、数据查询的功能，依靠大数据挖掘、分析和搜索技术作为底层技术，而商业大数据 B 端业务不仅需要依靠大数据挖掘、分析和搜索技术，还需要“多源异构的超大规模动态知识图谱构建技术”、“超大规模知识图谱推理与挖掘技术”等相关技术，该等技术的技术壁垒主要是：外部公有数据与 B 端客户私有数据的融合度、超大知识图谱构建的深度与速度、知识图谱与客户所在行业的结合度、知识图谱自动动态更新的及时性和准确度。
B端商业大数据服务市场参与者包括本土大数据企业以及跨国企业的国内子公司，其中2B 服务商主要包括启信宝、企查查、天眼查、中数智汇以及一些垂直领域大数据服务商。整体来看，B端技术壁垒高但参与者较多，市场集中度相对低于 C 端市场。
商业大数据服务B端主要参与者
| 企业名称 | 简介 |
| 邓白氏 | 邓白氏集团成立于 1841 年，是国际征信巨头之一，拥有的九位数字企业身份标识码，被广泛应用于企业识别和商业信息的组织及整理。上海华夏邓白氏商业信息咨询有限公司是邓白氏在中国的子公司，主要经营商务咨询服务、企业征信服务等，通过高价值的商业洞察专注于企业运营风险管理，帮助企业提升营收、削减成本、管控风险以及实现业务转型，为客户提供及时、准确、富有洞察力的商业信息以及定制化的风险管理解决方案。 |
| 益博睿 | 益博睿集团成立于 1996 年，是国际征信巨头之一，为遍布 90 多个国家的机构客户提供数据和决策分析服务。益博睿征信（北京）有限公司是其在中国的子公司，主要经营商务咨询服务、企业征信服务等，通过高价值的商业洞察专注于企业运营风险管理，帮助企业提升营收、削减成本、管控风险以及实现业务转型，为客户提供及时、准确、富有洞察力的商业信息以及定制化的风险管理解决方案。 |
| 中数智汇 | 北京中数智汇科技股份有限公司是一家信用科技与大数据服务提供商，通过构建数据采集平台、智能大数据平台和面向客户的 BIdata 商业智能平台，为客户提供综合查询、风控反欺诈、关联洞察、反洗钱、商业智能和解决方案类服务。 |
| 企查查 | 企查查科技有限公司成立于 2014 年，基于完全公开的全国工商信息、诉讼信息、知识产权信息等维度，为用户提供一站式查询服务。通过对数据的深度分析，挖掘企业、高管之间的关联关系，帮助普通用户详实了解合作公司，预防潜在风险。 |
| 天眼查 | 北京金堤科技有限公司成立于 2014 年，专注服务于个人与企业信息查询，围绕企业提供多元数据维度的信息，构建了集数据采集、数据清洗、数据聚合、数据建模、数据产品化为一体的大数据解决方案。 |
| 启信宝 | C 端与 B 端业务的 营 收 相 对 均衡，C 端 APP 产品以 VIP 会员费为主，在 B 端基础技术服务、标准化服务和场景化解决方案已积累了近 30 个行业的客户案例，已经在 B 端业务方面探索出了成熟的路径，头部客户资源丰富。 |
| 爱企查 | 百度集团旗下的爱企查（海南）征信有限公司成立于 2021 年，依托百度的人工智能和大数据技术，通过对企业监管、经营行为、市场反馈、关系网络等信息的全面及时的专业解读，提供真实快速的企业信息查询服务，为用户多角度解析企业风险与机遇。 |
| 金电联行 | 金电联行（北京）信息技术有限公司的主要业务是通过基于大数据理论和云计算创建的客观信用评价体系为中小微企业提供信用融资授信服务，同时为金融机构提供量化风险管理、为政府社会信用体系建设提供服务的技术型高新科技企业。 |
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本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。
本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
目录大纲：
【第一部分 行业定义与监管 】
第一章 2020-2024年中国商业大数据服务行业发展概述
第一节 商业大数据服务行业发展情况概述
一、商业大数据服务行业相关定义
二、商业大数据服务特点分析
三、商业大数据服务行业基本情况介绍
四、商业大数据服务行业经营模式
（1）生产模式
（2）采购模式
（3）销售/服务模式
五、商业大数据服务行业需求主体分析
第二节 中国商业大数据服务行业生命周期分析
一、商业大数据服务行业生命周期理论概述
二、商业大数据服务行业所属的生命周期分析
第三节 商业大数据服务行业经济指标分析
一、商业大数据服务行业的赢利性分析
二、商业大数据服务行业的经济周期分析
三、商业大数据服务行业附加值的提升空间分析
第二章 中国商业大数据服务行业监管分析
第一节 中国商业大数据服务行业监管制度分析
一、行业主要监管体制
二、行业准入制度
第二节 中国商业大数据服务行业政策法规
一、行业主要政策法规
二、主要行业标准分析
第三节 国内监管与政策对商业大数据服务行业的影响分析
【第二部分 行业环境与全球市场】
第三章 2020-2024年中国商业大数据服务行业发展环境分析
第一节 中国宏观环境与对商业大数据服务行业的影响分析
一、中国宏观经济环境
二、中国宏观经济环境对商业大数据服务行业的影响分析
第二节 中国社会环境与对商业大数据服务行业的影响分析
第三节 中国对磷矿石易环境与对商业大数据服务行业的影响分析
第四节 中国商业大数据服务行业投资环境分析
第五节 中国商业大数据服务行业技术环境分析
第六节 中国商业大数据服务行业进入壁垒分析
一、商业大数据服务行业资金壁垒分析
二、商业大数据服务行业技术壁垒分析
三、商业大数据服务行业人才壁垒分析
四、商业大数据服务行业品牌壁垒分析
五、商业大数据服务行业其他壁垒分析
第七节 中国商业大数据服务行业风险分析
一、商业大数据服务行业宏观环境风险
二、商业大数据服务行业技术风险
三、商业大数据服务行业竞争风险
四、商业大数据服务行业其他风险
第四章 2020-2024年全球商业大数据服务行业发展现状分析
第一节 全球商业大数据服务行业发展历程回顾
第二节 全球商业大数据服务行业市场规模与区域分商业大数据服务情况
第三节 亚洲商业大数据服务行业地区市场分析
一、亚洲商业大数据服务行业市场现状分析
二、亚洲商业大数据服务行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲商业大数据服务行业市场前景分析
第四节 北美商业大数据服务行业地区市场分析
一、北美商业大数据服务行业市场现状分析
二、北美商业大数据服务行业市场规模与市场需求分析
三、北美商业大数据服务行业市场前景分析
第五节 欧洲商业大数据服务行业地区市场分析
一、欧洲商业大数据服务行业市场现状分析
二、欧洲商业大数据服务行业市场规模与市场需求分析
三、欧洲商业大数据服务行业市场前景分析
第六节 2025-2032年全球商业大数据服务行业分商业大数据服务走势预测
第七节 2025-2032年全球商业大数据服务行业市场规模预测
【第三部分 国内现状与企业案例】
第五章 中国商业大数据服务行业运行情况
第一节 中国商业大数据服务行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国商业大数据服务行业市场规模分析
一、影响中国商业大数据服务行业市场规模的因素
二、中国商业大数据服务行业市场规模
三、中国商业大数据服务行业市场规模解析
第三节 中国商业大数据服务行业供应情况分析
一、中国商业大数据服务行业供应规模
二、中国商业大数据服务行业供应特点
第四节 中国商业大数据服务行业需求情况分析
一、中国商业大数据服务行业需求规模
二、中国商业大数据服务行业需求特点
第五节 中国商业大数据服务行业供需平衡分析
第六节 中国商业大数据服务行业存在的问题与解决策略分析
第六章 中国商业大数据服务行业产业链及细分市场分析
第一节 中国商业大数据服务行业产业链综述
一、产业链模型原理介绍
二、产业链运行机制
三、商业大数据服务行业产业链图解
第二节 中国商业大数据服务行业产业链环节分析
一、上游产业发展现状
二、上游产业对商业大数据服务行业的影响分析
三、下游产业发展现状
四、下游产业对商业大数据服务行业的影响分析
第三节 中国商业大数据服务行业细分市场分析
一、细分市场一
二、细分市场二
第七章 2020-2024年中国商业大数据服务行业市场竞争分析
第一节 中国商业大数据服务行业竞争现状分析
一、中国商业大数据服务行业竞争格局分析
二、中国商业大数据服务行业主要品牌分析
第二节 中国商业大数据服务行业集中度分析
一、中国商业大数据服务行业市场集中度影响因素分析
二、中国商业大数据服务行业市场集中度分析
第三节 中国商业大数据服务行业竞争特征分析
一、企业区域分布特征
二、企业规模分布特征
三、企业所有制分布特征
第八章 2020-2024年中国商业大数据服务行业模型分析
第一节 中国商业大数据服务行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供应商议价能力
三、购买者议价能力
四、新进入者威胁
五、替代品威胁
六、同业竞争程度
七、波特五力模型分析结论
第二节 中国商业大数据服务行业SWOT分析
一、SWOT模型概述
二、行业优势分析
三、行业劣势
四、行业机会
五、行业威胁
六、中国商业大数据服务行业SWOT分析结论
第三节 中国商业大数据服务行业竞争环境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、经济因素
四、社会因素
五、技术因素
六、PEST模型分析结论
第九章 2020-2024年中国商业大数据服务行业需求特点与动态分析
第一节 中国商业大数据服务行业市场动态情况
第二节 中国商业大数据服务行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 商业大数据服务行业成本结构分析
第四节 商业大数据服务行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五节 中国商业大数据服务行业价格现状分析
第六节 2025-2032年中国商业大数据服务行业价格影响因素与走势预测
第十章 中国商业大数据服务行业所属行业运行数据监测
第一节 中国商业大数据服务行业所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国商业大数据服务行业所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国商业大数据服务行业所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第十一章 2020-2024年中国商业大数据服务行业区域市场现状分析
第一节 中国商业大数据服务行业区域市场规模分析
一、影响商业大数据服务行业区域市场分布的因素
二、中国商业大数据服务行业区域市场分布
第二节 中国华东地区商业大数据服务行业市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区商业大数据服务行业市场分析
（1）华东地区商业大数据服务行业市场规模
（2）华东地区商业大数据服务行业市场现状
（3）华东地区商业大数据服务行业市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区商业大数据服务行业市场分析
（1）华中地区商业大数据服务行业市场规模
（2）华中地区商业大数据服务行业市场现状
（3）华中地区商业大数据服务行业市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区商业大数据服务行业市场分析
（1）华南地区商业大数据服务行业市场规模
（2）华南地区商业大数据服务行业市场现状
（3）华南地区商业大数据服务行业市场规模预测
第五节 华北地区商业大数据服务行业市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区商业大数据服务行业市场分析
（1）华北地区商业大数据服务行业市场规模
（2）华北地区商业大数据服务行业市场现状
（3）华北地区商业大数据服务行业市场规模预测
第六节 东北地区市场分析
一、东北地区概述
二、东北地区经济环境分析
三、东北地区商业大数据服务行业市场分析
（1）东北地区商业大数据服务行业市场规模
（2）东北地区商业大数据服务行业市场现状
（3）东北地区商业大数据服务行业市场规模预测
第七节 西南地区市场分析
一、西南地区概述
二、西南地区经济环境分析
三、西南地区商业大数据服务行业市场分析
（1）西南地区商业大数据服务行业市场规模
（2）西南地区商业大数据服务行业市场现状
（3）西南地区商业大数据服务行业市场规模预测
第八节 西北地区市场分析
一、西北地区概述
二、西北地区经济环境分析
三、西北地区商业大数据服务行业市场分析
（1）西北地区商业大数据服务行业市场规模
（2）西北地区商业大数据服务行业市场现状
（3）西北地区商业大数据服务行业市场规模预测
第九节 2025-2032年中国商业大数据服务行业市场规模区域分布预测
第十二章 商业大数据服务行业企业分析（随数据更新可能有调整）
第一节 企业一
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第二节 企业二
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第三节 企业三
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第四节 企业四
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第五节 企业五
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第六节 企业六
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第七节 企业七
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第八节 企业八
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第九节 企业九
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第十节 企业十
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
【第四部分 展望、结论与建议】
第十三章 2025-2032年中国商业大数据服务行业发展前景分析与预测
第一节 中国商业大数据服务行业未来发展前景分析
一、中国商业大数据服务行业市场机会分析
二、中国商业大数据服务行业投资增速预测
第二节 中国商业大数据服务行业未来发展趋势预测
第三节 中国商业大数据服务行业规模发展预测
一、中国商业大数据服务行业市场规模预测
二、中国商业大数据服务行业市场规模增速预测
三、中国商业大数据服务行业产值规模预测
四、中国商业大数据服务行业产值增速预测
五、中国商业大数据服务行业供需情况预测
第四节 中国商业大数据服务行业盈利走势预测
第十四章 中国商业大数据服务行业研究结论及投资建议
第一节 观研天下中国商业大数据服务行业研究综述
一、行业投资价值
二、行业风险评估
第二节 中国商业大数据服务行业进入策略分析
一、目标客户群体
二、细分市场选择
三、区域市场的选择
第三节 商业大数据服务行业品牌营销策略分析
一、商业大数据服务行业产品策略
二、商业大数据服务行业定价策略
三、商业大数据服务行业渠道策略
四、商业大数据服务行业推广策略
第四节 观研天下分析师投资建议
