星環(huán)科技深耕于大數據市場，是一家企業(yè)級大數據基礎軟件開發(fā)商?；诋斍凹夹g發(fā)展階段及市場供需情況，星環(huán)科技重點關注分布式數據庫、多模型數據庫、AI與數據庫的結合、HTAP技術和云數據庫技術，以及將數據庫技術賦能更多應用場景，例如隱私計算、湖倉一體化建設等。

在當前經濟整體下行的大環(huán)境以及日益重視數據要素的雙重背景下，星環(huán)科技在科創(chuàng)版的上市在一定程度上釋放出市場對其未來發(fā)展方向認可的信號。易觀分析結合當前及未來大數據軟件市場發(fā)展情況，認為以下幾個方向需引起各行業(yè)用戶的重點關注。

場景與技術的適配和打磨推動下一階段數據庫產業(yè)的發(fā)展與創(chuàng)新

傳統數據庫歷經三十多年的發(fā)展沉淀，其應用滲透仍然處于高位，易觀分析認為未來傳統單機數據庫仍會在較長時間內占據主流市場，但是分布式數據庫、云數據庫、關系型數據庫、圖數據庫、時序數據庫在數據量快速增長及數據要素化背景下，已經進入當前普遍關注的數據庫創(chuàng)新技術棧序列。對于行業(yè)客戶而言，尤其是擁有海量數據，對數據分析應用場景多元化的行業(yè)客戶，需要對這些方向以及應用場景等予以關注，結合自身情況在適當時機引入。在企業(yè)數據中臺、銀行核心交易系統、工業(yè)互聯網云平臺等場景，關注分布式數據庫的發(fā)展與應用；包括金融業(yè)高頻交易、物聯網實時數據存儲、處理和分析等環(huán)節(jié)，以及智能交通調度、反欺詐等場景，關注與評估時序數據庫的發(fā)展與應用；在金融、通信等行業(yè)，需要考慮高性能海量數據批量加工、高性能復雜查詢與即席分析、資源彈性調度等場景對于云化數據庫的引入與應用評估等等。

從供應商視角來看，目前在技術自主可控要求下，國內數據庫廠商的市場份額正在快速提升，但是考慮到國內數字化發(fā)展進程，以及大數據應用的行業(yè)場景日益多樣化，市場尚存在較大空間。

數據價值挖掘的需求倒逼數據智能分析技術應用

星環(huán)科技此次融資中，除了在數據存儲處理與計算環(huán)節(jié)發(fā)力，在數據價值挖掘環(huán)節(jié)，將會著重數據開發(fā)與智能分析工具軟件研發(fā)。星環(huán)科技在該領域的發(fā)力反映出數字化轉型也正向深水區(qū)邁進的趨勢，而其核心是對數據價值挖掘的需求日趨旺盛。對于進行數字化轉型企業(yè)來說，在解決數據的采集、流通、存儲等問題后，傳統的數據分析難以應對海量的數據量，更難以挖掘海量數據下的真正價值。對大數據企業(yè)來說，市場需求倒逼企業(yè)必須利用機器學習、人工智能等技術進行智能數據分析應用的開發(fā)。

從技術方面來講，大數據企業(yè)通常不具有技術先進性，但大數據企業(yè)在應用方面具有相對優(yōu)勢。在智能數據分析工具的實際應用中，許多問題來自于對場景與業(yè)務的理解，以及智能數據分析工具與基礎設施、通信環(huán)境等的適配性。大數據企業(yè)在為客戶進行大數據系統開發(fā)、部署、應用的過程中，從數據的維度對客戶的場景與業(yè)務需求已經有了一定的理解，且智能數據分析工具的開發(fā)基于大數據產品體系，因此大數據企業(yè)在智能數據分析工具的工程化、系統兼容性方面具有相對優(yōu)勢。從市場方面來說，雖然大數據企業(yè)在整體市場份額中占比仍然較低，但行業(yè)滲透能力較強，長期來看大數據企業(yè)市場競爭力不容小覷。對于行業(yè)客戶而言，也需要從大數據與人工智能雙向發(fā)展的視角來設計應用場景與架構，評估企業(yè)綜合能力。

數據應用場景化賦能工業(yè)生產，助力制造業(yè)數字化升級

相較于數據基礎較好的金融、政府、醫(yī)療等行業(yè)，工業(yè)系統面臨數據分散、融合度低、缺乏統一數據標準等挑戰(zhàn)，現有大部分工業(yè)生產主要依靠人工經驗和機理模型，缺乏基于工業(yè)大數據和人工智能的深度分析和生產提效。具體而言，一方面缺乏工業(yè)大數據平臺與人工智能深度挖掘的工具與相關技術人才，新興技術落地應用困難；另一方面缺乏數據安全管控機制與技術平臺，工業(yè)生產涉及的管理、工藝、經營等企業(yè)機密數據，無法安全流通。但是在數字經濟賦能實體經濟高質量發(fā)展的整體大環(huán)境下，工業(yè)領域將會是數據技術更大的藍海。

包括星環(huán)科技在內的科技企業(yè)，陸續(xù)推出工業(yè)互聯網解決方案，幫助制造業(yè)解決工業(yè)數據難以統一接入融合、工業(yè)應用場景單一、技術積累不足等都問題，建立工業(yè)生產過程中的數據價值閉環(huán)，實現自感知、自迭代、自決策、自控制的工業(yè)智能化升級。目前，星環(huán)科技在設備預測性維護、全流程設備管控、生產流程優(yōu)化、安全生產預警等主要工業(yè)場景已經初步落地。當然，行業(yè)客戶在考慮工業(yè)互聯網平臺與解決方案的發(fā)展與選型的過程中，對于科技能力與行業(yè)機理模型的有機結合需要予以關注。

綜合來看，在數據量爆發(fā)式增長以及數據要素化的背景下，數據已然成為驅動企業(yè)數字化轉型的重要因素。數據基礎設施市場由高并發(fā)業(yè)務驅動，從底層的數據庫等基礎技術出發(fā)，結合人工智能等智能分析技術，最終回歸于業(yè)務場景化應用，最大化的挖掘數據潛在價值。因此處于數字化轉型中的企業(yè)，需要從基礎工具、技術融合、場景應用三個維度進行綜合考量，核心關注其在具體實踐場景中的應用效果，以期在適當時機引入合適的技術以實現降本增效。