星環科技深耕于大數據市場，是一家企業級大數據基礎軟件開發商。基于當前技術發展階段及市場供需情況，星環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境以及日益重視數據要素的雙重背景下，星環科技在科創版的上市在一定程度上釋放出市場對其未來發展方向認可的信號。易觀分析結合當前及未來大數據軟件市場發展情況，認為以下幾個方向需引起各行業用戶的重點關注。

場景與技術的適配和打磨推動下一階段數據庫產業的發展與創新

傳統數據庫歷經三十多年的發展沉淀，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新技術棧序列。對于行業客戶而言，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。在企業數據中臺、銀行核心交易系統、工業互聯網云平臺等場景，關注分布式數據庫的發展與應用；包括金融業高頻交易、物聯網實時數據存儲、處理和分析等環節，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展與應用；在金融、通信等行業，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展進程，以及大數據應用的行業場景日益多樣化，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

星環科技此次融資中，除了在數據存儲處理與計算環節發力，在數據價值挖掘環節，將會著重數據開發與智能分析工具軟件研發。星環科技在該領域的發力反映出數字化轉型也正向深水區邁進的趨勢，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。對大數據企業來說，市場需求倒逼企業必須利用機器學習、人工智能等技術進行智能數據分析應用的開發。

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

數據應用場景化賦能工業生產，助力制造業數字化升級

相較于數據基礎較好的金融、政府、醫療等行業，工業系統面臨數據分散、融合度低、缺乏統一數據標準等挑戰，現有大部分工業生產主要依靠人工經驗和機理模型，缺乏基于工業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，工業生產涉及的管理、工藝、經營等企業機密數據，無法安全流通。但是在數字經濟賦能實體經濟高質量發展的整體大環境下，工業領域將會是數據技術更大的藍海。

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

綜合來看，在數據量爆發式增長以及數據要素化的背景下，數據已然成為驅動企業數字化轉型的重要因素。數據基礎設施市場由高并發業務驅動，從底層的數據庫等基礎技術出發，結合人工智能等智能分析技術，最終回歸于業務場景化應用，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，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。