23类50数据要素上市龙头企业一览：1，视频数据：海康威视、大华股份2，网络数据：拓尔思、博睿数据、中新赛克、浩瀚深度3，特殊数据：美亚柏科4，数据银行：易华录5，存储供货商：浪潮信息、紫光股份、同有科技6，IDC：润泽科技、光环新网、奥飞数据7，城市数据：罗普特8，财务数据：用友网络、金财互联9，生活数据：瑞纳智能10，银行数据：新致软件11，电力数据：南网科技12，空间数据：中科星图、航天宏图13，建筑数据：广联达14，汽车数据：中科创达15，地图数据：四维图新16，交通数据：思维列控、超图软件17，金融数据：大智慧、恒生电子18，数据管理：软通动力、中国软件、中新赛克、海康威视19，数据安全：常山北明、奇安信、三六零、启明星辰20，运营商数据：初灵信息、中国联通、中国电信、中国移动21，政务数据：中科江南、数字政通、太极股份、易华录、博思软件22，工业数据：赛意信息、中控技术23，数据加密：三未信安、信安世纪、格尔软件、吉大正。
1、如何看待AIOps的发展从未来发展趋势来看，ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。随着以数据为核心的运维分析出现，运维市场逐渐由ITOM演变成ITOA（ITOperationsAnalytics），后来又提出了智能化运维（AIOps）。尽管目前肯定还是ITOM占市场的主体，但随着企业数字化转型的快速发展，IT系统数量快速增长，还有云原生架构的应用导致系统复杂度越来越高，传统运维方式已经无法满足企业的需求，因此，借助AI技术能力实现运维智能化，提高运维效率和运维质量，成为IT运维的必然趋势。
不过国内AIOps的落地实践也面临着挑战：1.不切实际的期望。AIOps的技术还不是完全成熟，很多用户很难将智能自动化的运维与实际可实现的案例分开，认为AIOps已经能够实现智能自动化，而实际上现在距离真正的智能运维还有很长的一段路要走。2.有价值的案例需要实践时间。
2、电信运营商的数字化转型电信行业从移动通信开始经历了三十多年的高速发展，步入了一个成熟的阶段，市场的自然增长停滞，收入和利润面临下降的压力。同时电信行业也是比较特殊的行业，运营商的技术投资巨大（技术资产比较重），行业监管比较多，有多个权威的国际组织和行业巨头会推动做行业的标准和规划，整个行业相对而言也比较封闭一点。但随着IT巨头的介入，情况也在发生变化，凯文·凯利说传统运营商改革与不改革都将被Google和Facebook这类新型运营商替代。
最终目标当然还是赚更多的钱，或者至少说是不会在现有行业中被淘汰出局。例如曾经被认为是运营商传统“圣地”的连接服务已经开始被互联网巨头侵蚀，例如SpaceX的星链计划，Google的GoogleFiber、ProjectFi以及Facebook的TelecomInfraProject，DronesNetwork等项目都是例证。