中國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)白皮書

1、中國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)白皮書技術(shù)創(chuàng)新，變革未來2摘要數(shù)據(jù)中臺不是簡單的一套軟件系統(tǒng)或者標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，更多的是一種強調(diào)資源整合、 集中配置、能力沉淀、分步執(zhí)行的運作機制，是一系列數(shù)據(jù)組件或模塊的集合，為 企業(yè)數(shù)據(jù)治理效率的提升、業(yè)務(wù)流程與組織架構(gòu)的升級、運營與決策的精細(xì)化賦能。2020年數(shù)據(jù)中臺市場規(guī)模達(dá)到68.2億元。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動，市場需求將 持續(xù)增加，數(shù)據(jù)中臺行業(yè)增長勢頭明顯，市場規(guī)?？焖贁U張，預(yù)計將在2023年達(dá)到 183.2億元。當(dāng)前數(shù)據(jù)中臺行業(yè)集中度較低，公有云廠商、數(shù)字化解決方案提供商、數(shù)據(jù)與智能 公司及垂直的獨立中臺開發(fā)商紛紛入局。但隨著數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)架構(gòu)和方法論趨于 完善，現(xiàn)階

2、段建設(shè)的難點更多聚焦在如何將成熟的技術(shù)方案與行業(yè)及企業(yè)的實際情 況和特征結(jié)合，即企業(yè)更需要廠商切身的咨詢規(guī)劃服務(wù)，以發(fā)揮數(shù)據(jù)中臺的效能。數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和場景眾多，其中營銷領(lǐng)域發(fā)展最早，目前應(yīng)用也最廣泛 成熟；而在管理會計領(lǐng)域，由于數(shù)據(jù)價值高且對經(jīng)營決策意義重大，數(shù)據(jù)中臺深化 管理運營的效用明顯。從行業(yè)來看，當(dāng)前數(shù)據(jù)中臺在金融和泛零售行業(yè)的應(yīng)用和部 署程度高，在政務(wù)、工業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)仍有較大的發(fā)展空間。31234數(shù)據(jù)中臺發(fā)展的驅(qū)動因素數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的挑戰(zhàn)5數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢目錄政策推動企業(yè)信息化轉(zhuǎn)型各行業(yè)陸續(xù)頒布核心政策，為信息化轉(zhuǎn)型提供支持和引導(dǎo)順應(yīng)

3、信息化時代發(fā)展，我國很早便部署了信息化發(fā)展規(guī)劃，自起步以來，多呈現(xiàn)政策先行的節(jié)奏，為行業(yè)的轉(zhuǎn)型提供了戰(zhàn) 略參考。近年來，隨著5G技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展，我國加快、提前部署各類基礎(chǔ)設(shè)施，本著適度超前的原則，為企業(yè)的轉(zhuǎn)型、 創(chuàng)新提供土壤。簡而言之，我國信息化建設(shè)緊密圍繞著打造網(wǎng)絡(luò)強國、建設(shè)數(shù)字中國、“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃等國家戰(zhàn)略， 充分發(fā)揮信息化驅(qū)動引領(lǐng)作用，積極推進(jìn)以物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的新一代信息技術(shù)與行 業(yè)深度融合。各領(lǐng)域信息化建設(shè)緊緊圍繞行業(yè)任務(wù)部署及關(guān)鍵戰(zhàn)略統(tǒng)籌，以新技術(shù)、新模式為支撐，強調(diào)網(wǎng)絡(luò)安全保障能 力的同時，積極規(guī)劃產(chǎn)業(yè)進(jìn)程，穩(wěn)步促進(jìn)信息化轉(zhuǎn)型。時間核心政策

4、2015中國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要2016國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要十三五國家信息化規(guī)劃2017十九大報告2018政府工作報告工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動計劃（2018年-2020年）2019十九屆四中全會2020十四五規(guī)劃方案中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項行動方案關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動，培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實施方案關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知關(guān)于深入推進(jìn)移動物聯(lián)網(wǎng)全面發(fā)展的通知2015-2020年中國信息化建設(shè)主要政策指導(dǎo)2015-2020年中國重點行業(yè)推進(jìn)信息化建設(shè) 重點政策統(tǒng)計注釋：僅統(tǒng)計重要指導(dǎo)性政策。來源：中國政府網(wǎng)國務(wù)院政策文件庫

5、，研究院自主研究及繪制。積極推進(jìn)注釋：僅統(tǒng)計5個重點行業(yè)政策密集度。來源：中國政府網(wǎng)國務(wù)院政策文件庫，研究院自主研究及繪制?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”提出建設(shè)數(shù)字中國5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)22220152016201720182019202095634545425442221112411農(nóng)業(yè)（個）工業(yè)（個） 政務(wù)（個）衛(wèi)生健康（個） 教育（個）4數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模穩(wěn)步擴張18.622.627.231.335.827.5%30.3%32.9%34.8%36.2%201520162017數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模（萬億元）20182019占GDP比重（%）74.7%77.0%77.2%79.5%80.2%25.3%23.0%22.8%2

6、0.5%19.8%2015201920162017產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（%）2018數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（%）5數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，對GDP貢獻(xiàn)持續(xù)增強我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)維持高速增長，在信息通信新技術(shù)、新業(yè)態(tài)的帶動下，傳統(tǒng)行業(yè)煥發(fā)出新的活力，質(zhì)量效益顯著提升，2019 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)對GDP增長的貢獻(xiàn)率達(dá)到67.7%，已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)增長強大的引擎之一。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng) 濟(jì)發(fā)展的核心。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化不斷演進(jìn)升級，與服務(wù)業(yè)全面融合發(fā)展后，正向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)范圍拓展。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化從單點應(yīng)用向 行業(yè)協(xié)同發(fā)展演進(jìn)，利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行全方位、全鏈條的降本增效，促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)越來越重要的增長動 力?！皟苫眳f(xié)同發(fā)展，數(shù)

7、字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，為市場創(chuàng)造新動能的同時也帶來了新的挑戰(zhàn)，如何價值化數(shù)據(jù)并與 傳統(tǒng)生產(chǎn)要素融合，驅(qū)動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向信息化、智能化轉(zhuǎn)型升級，已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵問題，這既是挑戰(zhàn)也是機遇， 所以加快推進(jìn)數(shù)據(jù)價值化進(jìn)程是企業(yè)發(fā)展的本質(zhì)要求。2015-2019年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模及占GDP比重2015-2019年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)來源：w ind，研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。來源：工信部，研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。665171019562120611146620162017202020182019互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入（億元）客戶為導(dǎo)向的市場環(huán)境企業(yè)向精細(xì)化運營、信息化經(jīng)營決策改進(jìn)近十年數(shù)字技術(shù)

8、被中國消費者廣泛接受，消費者對產(chǎn)品和服務(wù)的需求升級帶動各類觸點場景和產(chǎn)品延伸服務(wù)不斷變化，迫 使各行業(yè)在服務(wù)市場和消費者時需要充分發(fā)揮信息化技術(shù)的作用。此外，互聯(lián)網(wǎng)以消費和服務(wù)為主線，與人們的生活場景 深度融合，電商、媒體、金融等行業(yè)已經(jīng)走在領(lǐng)先地位，逐漸多樣化和個性化?？煜贰⒌禺a(chǎn)、汽車等貼近消費者的行業(yè) 也隨之跟進(jìn)，而傳統(tǒng)制造行業(yè)由于行業(yè)特征、產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式等原因發(fā)展空間相對較大。如今，在接入流量增速放緩， 用戶流量紅利逐漸見頂?shù)谋尘跋拢M互聯(lián)網(wǎng)的格局和競爭態(tài)勢日趨穩(wěn)定和飽和。如何促進(jìn)企業(yè)內(nèi)的人、物、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、 生態(tài)以及企業(yè)與用戶、企業(yè)間的互聯(lián)互通，加速線上線下融合，推進(jìn)資源與要素

9、融合是企業(yè)發(fā)展的下一個方向。中臺技術(shù) 就是可行的解決方案之一，它實現(xiàn)了業(yè)務(wù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)保障，提供了技術(shù)平臺和全網(wǎng)數(shù)據(jù)運營能力，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代用技術(shù) 解決商業(yè)領(lǐng)域問題提供支撐。24694711122020162020201720182019移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量（億GB）來源：工信部，研究院自主研究及繪制。來源：工信部，研究院自主研究及繪制。62016-2020年移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量增長情況14952016-2020年互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入增長情況數(shù)據(jù)孤島林立的系統(tǒng)架構(gòu)營銷自動化客戶管理銷售管理報表分析客服管理庫存控制庫存管理自動收貨上架管理交叉轉(zhuǎn)運協(xié)同辦公多維管理信息記錄流程管理人事管理會計核算CRMWMSO

10、AERP財務(wù)管理采購管理分銷管理生產(chǎn)控制功能重復(fù)建設(shè)，數(shù)據(jù)重復(fù)且不一致，煙囪型 系統(tǒng)間的集成和協(xié)作成本高。數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)被分散在多個系統(tǒng)中，不利于業(yè)務(wù)沉淀和發(fā)展?；诶吓f的技術(shù)體系構(gòu)建的單體應(yīng)用不能支撐現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)的高并發(fā)環(huán)境。金融零售前臺業(yè)務(wù)IaaSIaaS數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)被閑置、忽略，不能聚合成為有價 值的資產(chǎn)。PaaS物流文娛前臺業(yè)務(wù)PaaS前臺商業(yè)場景不斷變化，企業(yè)無法打破原有的組織壁壘進(jìn)行高效協(xié)作。底層計算和存儲架構(gòu)的多源和異構(gòu)形成系統(tǒng)煙囪和數(shù)據(jù)孤島早期業(yè)務(wù)發(fā)展過程中，企業(yè)為了解決一些當(dāng)下的業(yè)務(wù)問題，按照垂直的、個性化的業(yè)務(wù)邏輯部署 IT系統(tǒng)，各種信息系統(tǒng)大 多是獨立采購與建設(shè)的

11、，與流程、底層系統(tǒng)耦合較深，橫向和上下游系統(tǒng)之間的交叉關(guān)聯(lián)也較多，導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部形成多個 數(shù)據(jù)孤島，很難做到信息的完全互聯(lián)互通。同時在新平臺、新業(yè)務(wù)、新市場的拓展過程中，系統(tǒng)沒法直接復(fù)用和快速迭代， 產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也無法與傳統(tǒng)模式下積累的數(shù)據(jù)互通，進(jìn)一步加劇了數(shù)據(jù)孤島的問題。分散的數(shù)據(jù)無法很好地應(yīng)對前端業(yè)務(wù)變 化，難以支撐企業(yè)的經(jīng)營決策，因此亟需一套機制將新老模式融合，整合分散在各個孤島的數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)服務(wù)能力。傳統(tǒng)企業(yè)的系統(tǒng)架構(gòu)痛點來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。7數(shù)據(jù)的價值化需求數(shù)據(jù)生命周期形成閉環(huán)業(yè)務(wù)的快速上線和迭代試錯，更加 敏捷的面對市場，提供更多場景的 服務(wù)，加速業(yè)務(wù)響應(yīng)能力，為

12、業(yè)務(wù) 部門帶來可上手的運行方式。前端新生成的數(shù)據(jù)可被處理分析， 數(shù)據(jù)、流程與邏輯經(jīng)過沉淀，形成 數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為后續(xù)服務(wù)和決策提供 標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期打 通，進(jìn)而推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新。外部獲取數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)各端口數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集 定義 清洗業(yè)務(wù)部門同步 聯(lián)通應(yīng)用場景數(shù)據(jù)產(chǎn)生數(shù)據(jù) 治理使用可視化分析數(shù)據(jù)閑置數(shù)據(jù)定義不同，字段命名不規(guī)范、口徑不統(tǒng)一、算法不一致面向各業(yè)務(wù)線的“煙囪式”數(shù)據(jù)開發(fā)，浪費技術(shù)資源的同時造成數(shù)據(jù)重復(fù)且不可信缺乏全局規(guī)劃，業(yè)務(wù)方獲取數(shù)據(jù)途徑繁雜開發(fā)周期長、效率低、服務(wù)響應(yīng)速度慢重讀建設(shè)導(dǎo)致任務(wù)鏈冗長、人物繁多、計算資源緊張、數(shù)據(jù)時效性不強上線容易下線難，源業(yè)務(wù)系統(tǒng)或自身變更不能及

13、時反映到數(shù)據(jù)上無法獲得數(shù)據(jù)在應(yīng)用場景中的具體價值和熱度價值化數(shù)據(jù)無法復(fù)用數(shù)據(jù)鏈路割裂來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。8管理形成數(shù)據(jù)全生命周期的閉環(huán)為企業(yè)賦能近年，多數(shù)企業(yè)的認(rèn)知已經(jīng)從“跟風(fēng)轉(zhuǎn)型”過渡到“數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型”，認(rèn)識到數(shù)據(jù)是企業(yè)的新型資產(chǎn)。而數(shù)據(jù)收集、存儲 和處理成本的大幅下降和計算能力的大幅提高，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化應(yīng)用提供了經(jīng)濟(jì)環(huán)境基礎(chǔ)。事實上，多數(shù)企業(yè)已經(jīng)擁有了較 好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，然而在現(xiàn)實情況中，并不是所有的企業(yè)都能獲得顯著的收益，其主要原因之一在于沒有形成數(shù)據(jù)全生命周 期的閉環(huán)，所以價值化數(shù)據(jù)的比例低，無法作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素為企業(yè)注入新動能。如今，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化程度低、數(shù)據(jù)服務(wù)提 供效

14、率與業(yè)務(wù)訴求不匹配等“讓數(shù)據(jù)用起來”的問題成為擺在企業(yè)面前的新型數(shù)字化轉(zhuǎn)型難題。數(shù)據(jù)使用能力的演進(jìn)數(shù)據(jù)服務(wù)能力多、成本低、應(yīng)用廣的技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理能力的演進(jìn)為多業(yè)務(wù)場景的實現(xiàn)提供可能需求為技術(shù)提供了具象的場景表現(xiàn)，技術(shù)同時是各類場景實現(xiàn)的基礎(chǔ)。首先，在企業(yè)業(yè)務(wù)多元化、復(fù)雜化的形勢下，大數(shù) 據(jù)技術(shù)與業(yè)務(wù)場景的融合不斷深化，企業(yè)不再滿足于簡單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，而是需要提升數(shù)據(jù)的可用性，進(jìn)行數(shù)據(jù) 服務(wù)的個性化應(yīng)用。其次，在運算能力方面，我國在終端和服務(wù)領(lǐng)域優(yōu)勢明顯，隨著5G和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新場景的拓展，云 計算、邊緣運算、移動邊緣計算等方案的提出和算力的提升讓數(shù)據(jù)的時效性和分析能力有了更大的突破。

15、例如傳統(tǒng)的數(shù)倉 設(shè)計受限于技術(shù)體系無法實現(xiàn)實時計算，而分布式大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能構(gòu)建PB級別的數(shù)據(jù)中臺，還能將實時計算與歷史數(shù)據(jù) 結(jié)合，實現(xiàn)流批一體開發(fā)。最后，人工智能技術(shù)與應(yīng)用場景深度融合，配合機器學(xué)習(xí)算法，大大提升對異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能 力，讓數(shù)據(jù)從接入、存儲、分析、展現(xiàn)、訓(xùn)練到構(gòu)建管道都更加自動化，同時提高數(shù)據(jù)預(yù)測能力，充分賦能企業(yè)的經(jīng)營決 策。技術(shù)推動數(shù)據(jù)處理能力提升大數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)采集和清洗，統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲、計算口徑，提供報表、數(shù)據(jù)分析 和可視化的能力。云計算確保數(shù)據(jù)運算的即時性與高效性， 提供更高的靈活性，更強的可擴展 性，是企業(yè)的降本增效的催化劑。來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。9人

16、工智能提升對異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力，與應(yīng)用場景深 度融合，實現(xiàn)智能預(yù)測、智能決策等數(shù)據(jù)分 析智能化，將環(huán)節(jié)中的腦力勞動知識和經(jīng)驗 沉淀下來。傳統(tǒng)組織架構(gòu)的系統(tǒng)性問題職 能 型 組 織 架 構(gòu)組織聯(lián)系薄弱部門協(xié)調(diào)難度大傳統(tǒng)組織架構(gòu)難以適應(yīng)信息化的發(fā)展環(huán)境職能型組織架構(gòu)，項目性組織架構(gòu)和矩陣型組織架構(gòu)是現(xiàn)代企業(yè)通用的組織架構(gòu)，他們在支撐企業(yè)運營的同時也造成了一 些系統(tǒng)性的問題。例如職能型的組織架構(gòu)雖然使企業(yè)的部門專業(yè)化程度高，部門內(nèi)部直線溝通、交流順暢，但是也造成了：沒有一個直接對接項目的負(fù)責(zé)人或團(tuán)體，項目責(zé)任不明確。不以客戶為導(dǎo)向。各部門由于只重視本部門的業(yè)務(wù)，而不 重視項目整體和客戶的利益，最終造

17、成1+1項目/客戶利益項目成員往往不將項目當(dāng)項目溝通 和責(zé)任分 散， 對客 戶的需求 反應(yīng)延緩內(nèi)部管理混亂作主要工作，積極性不高來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。10111234數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅(qū)動因素數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的挑戰(zhàn)5數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢目錄數(shù)據(jù)中臺的內(nèi)涵來源：研究院根據(jù)公開資料及專家訪談自主研究及繪制。數(shù)據(jù)庫存儲持久化，簡單的關(guān)聯(lián) 查詢，簡單的OLTP系統(tǒng)， 基本、日常的事務(wù)處理； 不適用數(shù)據(jù)的多維度分析。位于多個數(shù)據(jù)庫上的存儲 庫。實現(xiàn)數(shù)據(jù)生命周期管理、主題域開發(fā)，提供直 觀易懂的查詢結(jié)果，支持 復(fù)雜的動態(tài)數(shù)據(jù)分析。數(shù) 據(jù)處理能力較弱，在數(shù)據(jù) 和

18、業(yè)務(wù)預(yù)測方面應(yīng)用有限?；诜植际降膶崟r或者離線計算框架，建立計算集群以運行各種計算任務(wù)， 提供完善的大數(shù)據(jù)分析基 礎(chǔ)運行環(huán)境，提供統(tǒng)一二次開發(fā)接口等能力。支持 多數(shù)據(jù)集實時同步、支持 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、實現(xiàn)多源 異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合管控。數(shù)據(jù)邁向EB級別。具有全 域級、可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心與數(shù)據(jù)能力中心，在 底層通過技術(shù)手段統(tǒng)一數(shù) 據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和口徑，能夠?qū)覱LTP和OLAP的需求，結(jié) 合算法，把前臺業(yè)務(wù)的分析需求和交易需求直接對 接到中臺來，通過數(shù)據(jù)中 臺處理和邏輯運算。數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)平臺是技術(shù)的概念，更是企業(yè)管理的概念數(shù)據(jù)中臺居于前臺和后臺之間，是企業(yè)級的數(shù)據(jù)共享、能力復(fù)用平臺，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和中樞系

19、統(tǒng)。將企業(yè)全域海量、 多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)整合資產(chǎn)化，為業(yè)務(wù)前臺提供數(shù)據(jù)資源和能力的支撐，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的精細(xì)化運營。數(shù)據(jù)中臺不是簡單的一套軟件系統(tǒng)或者一個標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，更多的是一種強調(diào)資源整合、集中配置、能力沉淀、分步執(zhí)行的 運作機制，是一系列數(shù)據(jù)組件或模塊的集合，指向企業(yè)的業(yè)務(wù)場景。企業(yè)基于自身的信息化建設(shè)基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)特點對數(shù)據(jù)中 臺的能力進(jìn)行定義，基于能力定義選擇和利用數(shù)據(jù)組件搭建中臺。各類數(shù)據(jù)技術(shù)是構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺的基礎(chǔ)，能夠高效對數(shù)據(jù) 進(jìn)行統(tǒng)一收集、處理、儲存、計算、分析和可視化呈現(xiàn)，使數(shù)據(jù)最終與業(yè)務(wù)鏈條結(jié)合，真正轉(zhuǎn)化為企業(yè)核心資產(chǎn)。而從廣義上，數(shù)據(jù)中臺更是一種企業(yè)組織管理模式和理念，集公司戰(zhàn)略

20、決心、組織架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)于一體，企業(yè)從戰(zhàn)略上 構(gòu)建統(tǒng)一的協(xié)同基座即中臺化組織，以協(xié)調(diào)和支持各業(yè)務(wù)部門，用技術(shù)拓展商業(yè)邊界，為新業(yè)務(wù)、新部門提供成長空間。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的發(fā)展階段數(shù)據(jù)中臺12數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)日志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)清洗離線計算實時處理內(nèi)存計算Kafka流式計算.數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)存儲傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫分布式文件系統(tǒng)分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫數(shù) 據(jù) 湖數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)模型管理元數(shù)據(jù)管理主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)安全管理數(shù)據(jù)共享管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理數(shù)據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)目錄數(shù)據(jù)地圖數(shù)據(jù)分析算法模型服務(wù)接口數(shù)據(jù)資產(chǎn)化來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。13

21、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化呈現(xiàn)統(tǒng)一基礎(chǔ)層、公共中間層、多元應(yīng)用層的分層架構(gòu)模式數(shù)據(jù)中臺首先采集與引入全業(yè)務(wù)、多終端、多形態(tài)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)計算與處理，通過數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化的方式實 現(xiàn)指標(biāo)口徑的統(tǒng)一，存儲到各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖中，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理。向上提供各類數(shù)據(jù)服務(wù)，面向業(yè) 務(wù)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)接口與數(shù)據(jù)查詢邏輯，提供數(shù)據(jù)的分析與展示，形成以業(yè)務(wù)核心對象為中心的連接和標(biāo)簽體系，深 度萃取數(shù)據(jù)價值。數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)數(shù)據(jù)分析與決策 & 業(yè)務(wù)智能應(yīng)用資產(chǎn)價值化數(shù)據(jù)中臺vs業(yè)務(wù)中臺各司其職，相輔相成相比數(shù)據(jù)中臺抽象數(shù)據(jù)能力的共性形成通用數(shù)據(jù)服務(wù)能力，業(yè)務(wù)中臺則是抽象企業(yè)各業(yè)務(wù)流程的共性形成通用業(yè)務(wù)服務(wù)

22、能 力，更多偏向于業(yè)務(wù)流程的管控。將企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則、流程、邏輯與業(yè)務(wù)進(jìn)行隔離，整合封裝成微服務(wù)、組件等前臺友好 的可復(fù)用共享的能力；將一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，實現(xiàn)后臺資源到前臺敏捷復(fù)用能力的轉(zhuǎn)化，提升面向終端用戶的前臺的速度和 效率，提高整體業(yè)務(wù)的靈活性和響應(yīng)速度。企業(yè)一般根據(jù)自身的實際情況需要進(jìn)行數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺的規(guī)劃和部署，當(dāng)企業(yè)同時擁有數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺時，兩套 中臺起到相輔相成、相互支撐的作用。業(yè)務(wù)中臺中沉淀的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)入到數(shù)據(jù)中臺進(jìn)行體系化的加工，再以服務(wù)化的方式支撐業(yè)務(wù)中臺上的應(yīng)用，形成循環(huán)不息的數(shù)據(jù)閉環(huán)。但業(yè)務(wù)中臺只是數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)源之一，而數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)服務(wù)也并 非必須經(jīng)過業(yè)務(wù)中臺才

23、能作用于業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)中臺vs業(yè)務(wù)中臺基礎(chǔ)技術(shù)/計算平臺業(yè)務(wù)前臺數(shù)據(jù)中臺業(yè)務(wù)中臺將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化沉淀的 數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)、機 器學(xué)習(xí)等方式進(jìn)行價 值提煉，形成企業(yè)數(shù) 據(jù)資產(chǎn)，提供決策支 持，賦能前端業(yè)務(wù)。將企業(yè)經(jīng)營管理涉及 的業(yè)務(wù)場景流程標(biāo)準(zhǔn) 化、數(shù)據(jù)化，為數(shù)據(jù) 中臺提供完整的數(shù)據(jù) 源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和中臺 建設(shè)的可復(fù)用性。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化技術(shù)支撐數(shù)據(jù)賦能數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。14數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)路徑需要經(jīng)歷長期、分階段的逐級建設(shè)過程數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)不是一蹴而就的，其建設(shè)路徑及難度跟企業(yè)數(shù)字化變革驅(qū)動力、行業(yè)背景直接相關(guān)，與企業(yè)原有機制的融 合是一個長期的過程，其建設(shè)成本在百萬元以上，建設(shè)周

24、期更是以年為單位計算。整個數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)沒有一個通用的企 業(yè)級模型套用，一般需要從頂層設(shè)計出發(fā)，自上而下貫徹。根據(jù)企業(yè)自身的業(yè)務(wù)目標(biāo)逐級建設(shè)，優(yōu)先從小場景領(lǐng)域內(nèi)開始 試點，逐步納入更多的業(yè)務(wù)模塊，以達(dá)到企業(yè)數(shù)字能力的逐級進(jìn)化和價值的持續(xù)疊加。此外，在數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)過程中， 企業(yè)需要培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊，甚至重構(gòu)整個IT團(tuán)隊，以提高數(shù)據(jù)服務(wù)和企業(yè)數(shù)字化運營的能力。數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)路徑營銷、財務(wù)或其他核心業(yè)務(wù)，企 業(yè)需找準(zhǔn)切入點，明確該業(yè)務(wù)的 目標(biāo)和范圍，分析需求，進(jìn)行初 步的業(yè)務(wù)重塑，減少交付壓力。從試點中驗證技術(shù)平臺能力、消 化中臺建設(shè)方法論，以完善相關(guān) 產(chǎn)品套件及迭代中臺全局架構(gòu)。納入企業(yè)戰(zhàn)

25、略，達(dá)成全員共識， 自上而下推動，分步實施，明確 分工和責(zé)任；從數(shù)據(jù)向上，業(yè)務(wù)向下同步思考，建立全局架構(gòu)數(shù)據(jù)中臺的設(shè)想， 初始化數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公共層和 應(yīng)用層建設(shè)。來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。15能力沉淀，優(yōu)化和拓展場景應(yīng)用， 建設(shè)范圍逐漸擴大到業(yè)務(wù)全域，將業(yè)務(wù)資源和共享服務(wù)沉淀整合。持續(xù)推進(jìn)數(shù)據(jù)公共層的豐富完善， 提高數(shù)據(jù)應(yīng)用層的算法能力，重 塑IT架構(gòu)和企業(yè)全鏈路的運作方式。在使用中逐漸磨合出企業(yè)自身的 中臺理念和規(guī)范，優(yōu)化組織，提 升中臺效率。隨著業(yè)務(wù)的擴展和進(jìn)步不斷發(fā)展 迭代，最終構(gòu)建起企業(yè)自身的數(shù) 字能力生態(tài)。頂層設(shè)計試點示范深化應(yīng)用治理融合數(shù)據(jù)中臺的能力保障基礎(chǔ)云平臺服

26、務(wù)IaaS容器云DevOps運維管理體系分布式配置中心數(shù)據(jù)庫中間件緩存 REDISDockerKubernetesMarathoncri-o微服務(wù)治理（分布式服務(wù)框架）服務(wù)治理配置管理集群監(jiān)控容錯保護(hù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層KafkaSparkHadoopTensorFlowRedisHive工作流引擎大數(shù)據(jù)工具分布式事務(wù) GTS分布式消息 MQ其他組件服務(wù)組件基礎(chǔ)服務(wù)/技術(shù)服務(wù)API系統(tǒng)落地需要供求雙方多維度的能力數(shù)據(jù)中臺的搭建涉及技術(shù)諸多，在整個技術(shù)構(gòu)架上需要考慮可拓展性、敏捷性、輕量化，并注重與前臺的交互，靈活地通 過服務(wù)編排實現(xiàn)應(yīng)用功能，以滿足前臺需求。當(dāng)前數(shù)據(jù)中臺遵循“高內(nèi)聚、松耦合”的設(shè)計原則，

27、融合分布式、微服務(wù)、 容器云、DevOps、大數(shù)據(jù)處理及高可用高性能高并發(fā)架構(gòu)，已形成了一套較為成熟的方法論。因此現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)難點更多的聚焦在如何將成熟的技術(shù)方案與行業(yè)及企業(yè)的實際情況和特征結(jié)合，基于真實應(yīng) 用場景，規(guī)劃設(shè)計數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的可行性方案。企業(yè)自身的資源配置能力、管理經(jīng)驗、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)梳理能力，以及數(shù) 據(jù)中臺服務(wù)商在企業(yè)中臺搭建過程中為企業(yè)數(shù)據(jù)治理提供的咨詢規(guī)劃服務(wù)，逐漸成為數(shù)據(jù)中臺建設(shè)過程中的關(guān)鍵性要素。數(shù)據(jù)中臺的合作模式企業(yè)客戶數(shù)據(jù)中臺廠商咨 詢 規(guī) 劃 服 務(wù)資源配置能力組織架構(gòu)業(yè)務(wù)梳理能力管理經(jīng)驗來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。16數(shù)據(jù)中臺的核心價值（1/

28、3）數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫App官網(wǎng)小程序營銷財稅供應(yīng)鏈降低數(shù)據(jù)建設(shè)成本，提高數(shù)據(jù)治理效率數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)天然會幫助企業(yè)打通數(shù)據(jù)孤島，并建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，包括數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)范和數(shù)據(jù)消費規(guī)范。此外，數(shù)據(jù) 中臺基于原有的數(shù)據(jù)關(guān)系及SOA架構(gòu)等企業(yè)數(shù)據(jù)管理的經(jīng)驗，能解決企業(yè)信息管理中“數(shù)據(jù)煙囪”的問題，從全生命周期 的角度管理數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)，數(shù)據(jù)二義性逐漸消除，透明度和利用率大大提高，有效發(fā)揮數(shù)據(jù)及分析技術(shù)對前 臺業(yè)務(wù)的復(fù)用價值，降低數(shù)據(jù)計算與數(shù)據(jù)存儲成本，減少因數(shù)據(jù)體系建設(shè)不一致或重復(fù)建設(shè)導(dǎo)致的人力成本浪費等。由于系統(tǒng)和能力容易復(fù)用，當(dāng)業(yè)務(wù)量增加或數(shù)據(jù)連接點、流程發(fā)生改變時，打

29、通的數(shù)據(jù)中臺可以避免系統(tǒng)的重復(fù)建設(shè)，支 撐新業(yè)務(wù)形態(tài)的產(chǎn)生和快速發(fā)展；由于數(shù)據(jù)中臺整合了業(yè)務(wù)與技術(shù)兩大職能，業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)省去了跨部門傳遞的步驟，而基于技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析結(jié)果也可直接轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)優(yōu)化方案。數(shù)據(jù)實時共享，直接賦能業(yè)務(wù)，使企業(yè)數(shù)據(jù)治理全鏈條的 時效性與靈敏度得到提升，同時避免了技術(shù)與業(yè)務(wù)兩部門因信息不對稱而導(dǎo)致的認(rèn)知偏差。數(shù)據(jù)中臺改變企業(yè)數(shù)據(jù)使用模式傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)使用模式數(shù)據(jù)中臺下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)使用模式基礎(chǔ)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施后臺全域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺業(yè)務(wù)模塊1業(yè)務(wù)模塊2業(yè)務(wù)模塊3.前臺17數(shù)據(jù)中臺的核心價值（2/3）激活數(shù)據(jù)商業(yè)價值，賦能企業(yè)運營與決策提升對數(shù)據(jù)的管理利用能力是企業(yè)數(shù)字化

30、轉(zhuǎn)型的重要目標(biāo)。數(shù)據(jù)中臺與過去的數(shù)據(jù)工具相比，最大的優(yōu)勢在于基于企業(yè)組 織、戰(zhàn)略及業(yè)務(wù)框架設(shè)計，對企業(yè)全域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行高效的開發(fā)、應(yīng)用及質(zhì)量管理。通過將數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，將不同系統(tǒng)、 不同類型的數(shù)據(jù)納入一個可對比、可計算的范圍，使其更易于企業(yè)日常經(jīng)營活動中進(jìn)行搜索、過濾和管理，充分激活數(shù)據(jù) 的商業(yè)價值。此外，數(shù)據(jù)中臺匹配和銜接了當(dāng)前業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)間協(xié)作的需求，形成價值鏈閉環(huán)。在實現(xiàn)數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化和在線交互實時化 的基礎(chǔ)上，集成可快速復(fù)用的數(shù)據(jù)生產(chǎn)力工具或模塊，使數(shù)據(jù)具備敏捷地對外服務(wù)的能力，智能服務(wù)全流程的部門及人員，使每個層級的員工都能快速制定適合自己的數(shù)據(jù)決策服務(wù)，有效賦能業(yè)務(wù)決策。來源：研究院根

31、據(jù)公開資料自主研究及繪制。PC端移動端大屏常規(guī)圖表輪播列表時間軸文字 服務(wù)表現(xiàn)形式服務(wù)表現(xiàn)形式更加多樣化，除基礎(chǔ)BI 報表外，還有領(lǐng)導(dǎo)決策系統(tǒng)、行業(yè)分析、業(yè)務(wù)洞察、自助查詢等面向業(yè)務(wù)場景的服務(wù)及產(chǎn)品高層決策分析按照業(yè)務(wù)模式對核心業(yè)務(wù)（銷售金額、KPI等）拆解、追蹤，企業(yè) 高層實時掌握企業(yè)運營數(shù)據(jù)，運用豐富靈活的數(shù)據(jù)可視化分析組 件科學(xué)決策分析，快速對業(yè)務(wù)作出動態(tài)調(diào)整。數(shù)據(jù)中臺賦能企業(yè)管理決策多端展示可視化組件業(yè)務(wù)人員自動采集、清洗業(yè)務(wù)系統(tǒng)其他數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)存儲自動計算自動建模自動管理集成數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化在線交互實時化數(shù)據(jù)開發(fā)可視化決策18數(shù)據(jù)中臺提供敏捷的數(shù)據(jù)服務(wù)能力管理人員決策支持監(jiān)測洞

32、察數(shù)據(jù)中臺的核心價值（3/3）來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。職能型組織架構(gòu)項目型組織架構(gòu)矩陣型組織架構(gòu)數(shù)據(jù)中臺職 能 型 組 織 架 構(gòu)項 目 型 組 織 架 構(gòu)矩 陣 型 組 織 架 構(gòu)流程審批人員信息統(tǒng)一組織升級以數(shù)據(jù)帶動人才通、 技術(shù)通、業(yè)務(wù)通改造企業(yè)業(yè)務(wù)流程，升級企業(yè)組織架構(gòu)傳統(tǒng)的作業(yè)方式通常呈現(xiàn)“流水線”的特點，往往由業(yè)務(wù)人員基于行業(yè)經(jīng)驗進(jìn)行流程設(shè)計，結(jié)合商業(yè)套件建立和操作業(yè)務(wù) 系統(tǒng)。數(shù)據(jù)僅僅是用于監(jiān)測業(yè)務(wù)進(jìn)展和洞察規(guī)律的副產(chǎn)物，最終的決策由業(yè)務(wù)人員進(jìn)行，因此決策不確定性較強，整個業(yè) 務(wù)流程的迭代速度極慢，很難與當(dāng)前快速變化的前端應(yīng)用

33、匹配。而隨著數(shù)據(jù)中臺在整個業(yè)務(wù)鏈條中的部署和應(yīng)用，大數(shù)據(jù) 進(jìn)入決策階段，企業(yè)的業(yè)務(wù)流程也逐漸快速、扁平化，由原先依賴業(yè)務(wù)人員經(jīng)驗的流程驅(qū)動逐步轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動。另外，傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)孤島、業(yè)務(wù)割裂、資源分配等問題，其根源往往來自于組織架構(gòu)的分割，尤其當(dāng)業(yè)務(wù)需要涉及跨部門 協(xié)同時，“部門墻”的現(xiàn)象十分嚴(yán)重，甚至出現(xiàn)沖突和制衡。因此數(shù)據(jù)中臺的部署應(yīng)用既是打通了數(shù)據(jù)的壁壘，更是打通了部門、事業(yè)群間的壁壘，使企業(yè)組織靈敏性得到提升。數(shù)據(jù)中臺升級企業(yè)組織架構(gòu)數(shù)據(jù)中臺改造企業(yè)業(yè)務(wù)流程流程驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)驗直覺流程業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)BI&設(shè)計系統(tǒng)倉庫可視化業(yè)務(wù)人員業(yè)務(wù)人員挖掘建模數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)技術(shù)中臺 數(shù)據(jù)中臺驅(qū)動業(yè)務(wù)中臺業(yè)務(wù)人

34、員輔助19201234數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅(qū)動因素數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的挑戰(zhàn)5數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢目錄數(shù)據(jù)中臺的市場規(guī)模來源：研究院根據(jù)企業(yè)年報等公開資料、專家訪談及自有模型統(tǒng)計核算及繪制。注釋：報告所列規(guī)模歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)均取整數(shù)位（特殊情況：差值小于1時精確至小數(shù)點后一位），已包含四舍五入的情況；增長率的計算均基于精確的數(shù)值進(jìn)行計算。2018-2023 CAGR49.1%173868101139183行業(yè)增長勢頭明顯，市場規(guī)模快速擴張伴隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長、數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步，以及數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品逐漸實現(xiàn)商業(yè)化、需求端企業(yè)對數(shù)據(jù)中臺的認(rèn)知開 始樹立，2019年可以稱為

35、數(shù)據(jù)中臺元年。當(dāng)前我國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)處于從萌芽轉(zhuǎn)向高速發(fā)展的過渡期，整體仍處在相對基礎(chǔ) 的發(fā)展階段，但由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動市場需求不斷增加，行業(yè)增長勢頭明顯，市場規(guī)?？焖贁U張。此外，隨著數(shù)據(jù)中臺逐漸實現(xiàn)從理論架構(gòu)到實際部署的落地實踐，需求端企業(yè)對數(shù)據(jù)中臺的理解和信任程度逐漸加深，而 行業(yè)玩家也正積極探索和拓展數(shù)據(jù)中臺的更多呈現(xiàn)形式，例如挖掘服務(wù)于中小微企業(yè)的實施路徑，以助力各類企業(yè)數(shù)字化 轉(zhuǎn)型全流程。因此數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品類型與服務(wù)內(nèi)容有待進(jìn)一步拓展，未來參與布局?jǐn)?shù)據(jù)中臺的企業(yè)數(shù)量也將快速增加，市場增量空間廣闊。2018-2023年中國數(shù)據(jù)中臺的市場規(guī)模126%80%47%38%32%2018201

36、92022e2023e2020市場規(guī)模（億元）2021e增長率（%）21數(shù)據(jù)中臺的玩家類型行業(yè)集中度較低，市場競爭格局尚未成型數(shù)據(jù)中臺行業(yè)的主要參與者指幫助下游企業(yè)搭建數(shù)據(jù)中臺并提供服務(wù)的供應(yīng)廠商。整體而言，數(shù)據(jù)中臺行業(yè)尚處于發(fā)展成 型的早期階段，參與者眾多但行業(yè)集中度較低，尚未形成鮮明的市場競爭格局。數(shù)據(jù)中臺供應(yīng)商主要由五類廠商構(gòu)成：頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、數(shù)字化解決方案提供商、大數(shù)據(jù)公司、獨立中臺開發(fā)商及人工智 能廠商。市場不斷有新玩家進(jìn)入，各類型的廠商都具有不同的競爭優(yōu)勢，處在占領(lǐng)市場份額、憑借優(yōu)勢領(lǐng)域構(gòu)建進(jìn)入壁壘 的擴張階段，與此同時也帶來了一些產(chǎn)品區(qū)分度低、邊界不明、業(yè)務(wù)混雜等行業(yè)亂象。數(shù)據(jù)

37、中臺的供應(yīng)商類型公有云廠商數(shù)字化解決方案提供商特征及優(yōu)勢：在內(nèi)部落地中臺戰(zhàn)略，獲得檢 驗后對外提供服務(wù)，具有先發(fā)優(yōu)勢；擁有底 層全量技術(shù)能力，能提供原生性、可標(biāo)準(zhǔn)化 封裝輸出的產(chǎn)品和解決方案；為行業(yè)發(fā)展輸 出資源、核心技術(shù)、方法論和工具體系代表廠商：阿里云、騰訊云、AWS22特征及優(yōu)勢：有ToB服務(wù)經(jīng)驗和客戶資源基礎(chǔ)，有獲客和拓客優(yōu)勢；積累大量垂直行業(yè)的認(rèn)知和洞察，能快速梳理企業(yè)業(yè)務(wù)及流程，準(zhǔn)確識別客戶需求；能基于中臺架構(gòu)輸出綜 合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)代表廠商：元年科技、用友、金蝶數(shù)據(jù)與智能公司特征及優(yōu)勢：具備數(shù)據(jù)資源，能幫助企業(yè)客 戶補足一些空白數(shù)據(jù)，快速開展應(yīng)用落地； 人工智能技術(shù)及算法能力強

38、，在數(shù)據(jù)采集清 洗和計算推理等環(huán)節(jié)都有優(yōu)勢；有客戶資源 基礎(chǔ)，積累大量垂直行業(yè)的認(rèn)知和洞察代表廠商：明略科技、星環(huán)科技、神策數(shù)據(jù)獨立中臺開發(fā)商特征及優(yōu)勢：以數(shù)據(jù)中臺相關(guān)技術(shù)、 工具為服務(wù)核心；常作為頭部公司的 生態(tài)合作伙伴；業(yè)務(wù)專精，深耕場景 及垂直行業(yè)代表廠商：數(shù)瀾科技、 云徙科技、袋鼠云數(shù)據(jù)中臺的客戶畫像有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、多元化經(jīng)營的各行業(yè)頭部企業(yè)為主要客戶事實上，并非所有企業(yè)都需要或適合部署數(shù)據(jù)中臺。是否進(jìn)行數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)，與企業(yè)所處行業(yè)、發(fā)展階段以及自身的數(shù) 據(jù)成熟度和數(shù)字化程度等因素相關(guān)。對于初創(chuàng)公司以及一些業(yè)務(wù)較為單一的企業(yè)，現(xiàn)階段實際不存在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的問題， 則并不適合也并非必須搭建

39、中臺，因為數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)模式較重，建設(shè)周期較長，需要投入較高的資金和人力成本，短期 內(nèi)反而不利于這一類企業(yè)的快速發(fā)展。我們認(rèn)為，滿足以下至少三種情況的公司適合進(jìn)行數(shù)據(jù)中臺的部署：業(yè)務(wù)場景具備不確定性，迭代速度快，所處市場環(huán) 境變化快，需要具備快速試錯和敏捷反應(yīng)的能力；生態(tài)和流程系統(tǒng)復(fù)雜，有多條產(chǎn)品線或橫跨多種業(yè)態(tài)，各業(yè)務(wù)單元間存在功能模塊低水平重復(fù)建設(shè)的問題；由于事業(yè)部等的組織架構(gòu)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)存在互聯(lián)互通問題，需要打通壁 壘進(jìn)行統(tǒng)一管理；營收具有一定規(guī)模，信息化建設(shè)達(dá)到一定水平，但信息技術(shù)仍對企業(yè)發(fā)展存在制約，需要進(jìn)行整體的 技術(shù)升級、業(yè)務(wù)重構(gòu)；對外需要多業(yè)態(tài)擴張，多消費渠道觸達(dá)，希望

40、協(xié)調(diào)整個產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴之間資源。數(shù)據(jù)中臺的客戶畫像01營收具有一定規(guī)模，有實力承擔(dān)大量投入02具有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，信息化 建設(shè)達(dá)到一定水平03行業(yè)前端需求變化快，業(yè)務(wù)場景具備不確定性06組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜，跨部門 協(xié)作障礙已經(jīng)影響企業(yè) 進(jìn)一步發(fā)展05同時存在多種信息系統(tǒng)，需打通壁壘、統(tǒng)一管理04多元化經(jīng)營，有多條產(chǎn)品線或橫跨多種業(yè)態(tài)23數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的業(yè)務(wù)領(lǐng)域（1/2）算法模型購買時間預(yù)測個性化推薦門店銷量預(yù)測交叉推薦預(yù)測用戶流失預(yù)測IDMapping用戶行為 特征分析推薦效果 分析用戶群體畫像用戶價值 分析生命周期 分析營銷渠道流量分析營銷觸達(dá) 效果分析用戶轉(zhuǎn)化 分析營銷時段流量分析營銷預(yù)警分析用戶

41、流失 留存分析銷售大屏物流大屏商品銷售 渠道分析商品銷量 分析商品銷售 時段分析服務(wù)質(zhì)量 分析營銷領(lǐng)域：發(fā)展最早，落地最廣泛隨著進(jìn)入數(shù)字化營銷時代，線上營銷場景已經(jīng)實現(xiàn)云化，線下營銷場景也可以通過IoT、AI等技術(shù)實現(xiàn)對用戶行為數(shù)據(jù)的 獲取和完全跟蹤，目前營銷獲客領(lǐng)域的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施已達(dá)到較高的成熟度。然而企業(yè)獲取的銷售、營銷數(shù)據(jù)也愈發(fā)零散、 且往往都是孤立存在；日益碎片化的觸達(dá)時段及場景、層出不窮的媒介載體和復(fù)雜的社交數(shù)據(jù)，也使全景化的消費者畫像 和用戶標(biāo)簽體系難以整合建立；與此同時，爆發(fā)式的海量數(shù)據(jù)使企業(yè)原有的CRM系統(tǒng)算力和能力難以滿足業(yè)務(wù)的計算分析 需求。營銷數(shù)據(jù)中臺在集數(shù)據(jù)采集、融通聚

42、合、管理服務(wù)等功能于一體的基礎(chǔ)上，基于場景的特點開發(fā)專門的數(shù)據(jù)模型、標(biāo)簽體系等多種數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，構(gòu)建用戶360全景畫像，深入洞察目標(biāo)客群特征，分析交易銷售數(shù)據(jù)及營銷效果，助力企業(yè)實現(xiàn) 基于智能營銷和消費者智能運營及管理的數(shù)據(jù)管理、洞察分析和決策支持。營銷數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用用戶分析營銷分析交易分析24企業(yè)案例：阿里云推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提供全域營銷和分析架構(gòu)基于阿里云的云資源基礎(chǔ)設(shè)施，在智能數(shù)據(jù)構(gòu)建及管理Dataphin平臺、智能商業(yè)分析套件QuickBI、 QuickAudience產(chǎn) 品、智能用戶增長、品牌數(shù)據(jù)銀行的支撐下，實現(xiàn)基于消費者標(biāo)簽和模型的人群分析和洞察，實現(xiàn)消費者資產(chǎn)向品牌數(shù)據(jù)

43、銀行的推送和數(shù)據(jù)資產(chǎn)融合，從而允許品牌在數(shù)據(jù)銀行內(nèi)進(jìn)行基于全域消費者洞察的營銷活動策劃和實現(xiàn)，同時幫助商家 實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)與店鋪銷售數(shù)據(jù)的融合和分析洞察。阿里云營銷數(shù)據(jù)中臺方案架構(gòu)品牌自有數(shù)據(jù)行為數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn) 盤點會員信息數(shù)據(jù)主訂單數(shù)據(jù)訂單明細(xì)數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)構(gòu)建及管理數(shù)據(jù)建模，指標(biāo)體系規(guī)范化，智數(shù)能據(jù)數(shù)資倉產(chǎn)規(guī)管劃理數(shù)據(jù)加工、指標(biāo)、標(biāo)簽開發(fā)數(shù)據(jù)萃取業(yè)務(wù)過程事實邏輯表維度邏輯表 原子指標(biāo) 派生指標(biāo)QuickAudience人群圈選，用戶洞察，渠道 觸達(dá)用 戶 畫 像 A I P L數(shù) 據(jù) 集數(shù) 據(jù) 資 產(chǎn) 管 理AIPL分析受眾分析RFM分析受眾篩選人 群 包 1人 群 包 2人 群 包 n數(shù)

44、據(jù) 銀 行全域分析商家生意參謀，數(shù)據(jù)銀行相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)整合店鋪流量、交易總覽（年/月/日） 店鋪類項目交易（年/月/日）店鋪商品流量、交易（年/月/日）店鋪來源、轉(zhuǎn)化（年/月/日）品牌人群分析品牌粉絲人群客戶洞察品牌分析店鋪分析商品分析KPI概念營銷解決方案全域媒體解決方案全域種草解決方案全域會員解決方案全域社交解決方案全域新品解決方案全域體驗解決方案來源：研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。25數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的業(yè)務(wù)領(lǐng)域（2/2）生產(chǎn)部門銷售部門投資部門物流部門物流部門生產(chǎn)部門銷售部門投資部門預(yù)算系統(tǒng)資金系統(tǒng) 合同管理系統(tǒng) 資產(chǎn)系統(tǒng)預(yù)算系統(tǒng)資金系統(tǒng) 合同管理系統(tǒng) 資產(chǎn)系統(tǒng)管會領(lǐng)域：激活財務(wù)數(shù)據(jù)價值，深化

45、管理會計應(yīng)用，落實企 業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略在過去的信息化建設(shè)過程中，基于ERP系統(tǒng)的管理會計往往以獨立、零散的模塊化工具應(yīng)用 （如預(yù)算、成本管理、合并報 表）各自存在，缺乏整體規(guī)劃和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺支撐。特別是對于多元化經(jīng)營的集團(tuán)型企業(yè)，各版塊都搭建一套不同的 ERP系統(tǒng)，財務(wù)、業(yè)務(wù)和管理信息系統(tǒng)間通過開發(fā)接口進(jìn)行連接和集成，形成蛛網(wǎng)結(jié)構(gòu)，造成開發(fā)成本高，數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng) 一，接口獨立運營而無法統(tǒng)一管理等問題。此外，自動化程度低、時效性差使系統(tǒng)難以滿足瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境下企業(yè)的 實時分析與決策等管理需求，以及前端的業(yè)務(wù)模式快速變化創(chuàng)新下對業(yè)務(wù)運營的快速響應(yīng)需求。管理會計數(shù)據(jù)中臺匯集企業(yè)內(nèi)部業(yè)財數(shù)據(jù)，同時打通外

46、部的社會大數(shù)據(jù)到內(nèi)部的業(yè)財數(shù)據(jù)，統(tǒng)一規(guī)范和口徑，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效共享和復(fù)用。通過分析企業(yè)全財務(wù)流程，識別、提取并沉淀財務(wù)核心能力，減少各前端系統(tǒng)對財務(wù)功能的重復(fù)開發(fā)， 使財務(wù)人員更多地基于財務(wù)數(shù)據(jù)和實際業(yè)務(wù)，做出科學(xué)、場景化的分析預(yù)測和經(jīng)營決策，真正激活財務(wù)數(shù)據(jù)價值。此外，隨著創(chuàng)新應(yīng)用不斷擴展，管理會計與基礎(chǔ)財務(wù)會計的關(guān)系也將被重構(gòu)?；谝粋€更實時、更精細(xì)、更統(tǒng)一的底層數(shù) 據(jù)支撐，管理會計將不再依賴于財務(wù)會計信息就能進(jìn)行全場景數(shù)據(jù)處理，并反過來生成財務(wù)會計規(guī)則化、格式化的信息。傳統(tǒng)的財務(wù)系統(tǒng)作業(yè)模式管理會計數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)成本核算稅務(wù)處理預(yù)算控制經(jīng)營分析會計核算中心26企業(yè)案例：元年科技管理咨詢軟

47、件信息化服務(wù)一體化解決方案數(shù)字化戰(zhàn)略咨詢定位 搜索 選擇數(shù)字化運營咨詢數(shù)字化賦能咨詢客戶體驗數(shù)據(jù)增值 流程服務(wù) IT平臺治理績效組織人員數(shù)據(jù)平臺 應(yīng)用平臺“管理咨詢+軟件技術(shù)+信息化服務(wù)”的一體化解決方案元年科技是基于人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，同時又具有豐富的財務(wù)管理、業(yè)務(wù)運營 和行業(yè)經(jīng)驗的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型軟件商和服務(wù)商。經(jīng)過21年的發(fā)展，元年已經(jīng)服務(wù)了上千家大型企業(yè)集團(tuán)，成為國內(nèi)管理會 計、財務(wù)管理、業(yè)務(wù)運營、數(shù)據(jù)分析等專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，對金融、地產(chǎn)、零售快消、裝備制造、能源化工、交通物流等 二十余個行業(yè)有深刻的洞察和豐富的經(jīng)驗。目前，元年已經(jīng)形成了較為全面的中

48、臺整體解決方案，在數(shù)據(jù)中臺常規(guī)基礎(chǔ)功 能模塊的基礎(chǔ)上還引入了偏向業(yè)務(wù)建模的適配插件，真正實現(xiàn)業(yè)財稅一體化的行業(yè)解決方案。元年科技的數(shù)據(jù)中臺整體解決方案數(shù) 據(jù) 消 費數(shù) 據(jù) 中 臺管理會計運營管理數(shù)據(jù)挖掘分析工具預(yù)算管理合并報表銷售績效產(chǎn)品定價精準(zhǔn)營銷智能預(yù)測智答戰(zhàn)情室成本管理管理報告庫存優(yōu)化投資測算風(fēng)險預(yù)算信用云圖可視化Of f ice插件數(shù)據(jù)治理平臺數(shù)據(jù)服務(wù)層數(shù)據(jù)運營平臺運營監(jiān)控系統(tǒng)運維 日志審計 資源監(jiān)控 行為分析 系統(tǒng)告警 安全告警 運營報表作業(yè)調(diào)度作業(yè)管理任務(wù)調(diào)度 流程管理 執(zhí)行監(jiān)控數(shù)據(jù)生命周期主數(shù)據(jù)管理服務(wù)審計API管理訪問控制配置管理服務(wù)推薦服務(wù)編排流量控制數(shù)據(jù)清理主數(shù)據(jù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)處

49、理層多維業(yè)務(wù)模型庫AI模型庫市營供制財回分聚決場銷應(yīng)造務(wù)歸類類策 鏈模型開發(fā)組件數(shù)據(jù)智能組件模實離規(guī)多知N機模語型時線則維識L器型音管計技引引圖P學(xué)管識理算術(shù)擎擎譜習(xí)理別數(shù)據(jù)存儲層存儲周期分類管理存儲地圖版本管理信息管理主數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)安全知識庫數(shù)據(jù)審計規(guī)則管理數(shù)據(jù)監(jiān)控質(zhì)量監(jiān)控脫敏與加密問題追蹤認(rèn)證與授權(quán)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)稽核元數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)映射元模型管理標(biāo)準(zhǔn)管理元數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)字典血緣分析數(shù)倉 ODS貼源模型層DWD數(shù)據(jù)明晰層DM數(shù)據(jù)集市DWS數(shù)據(jù)匯總層數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)存儲 結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)目錄 資源發(fā)布 全域搜索 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)采集層數(shù)據(jù)標(biāo)

50、簽管理流式采集數(shù)據(jù)集成消息日志數(shù)據(jù)適配數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換流程管理執(zhí)行監(jiān)控標(biāo)簽體系標(biāo)簽共享標(biāo)簽規(guī)則標(biāo)簽任務(wù)數(shù)據(jù)來源企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主）企業(yè)外部數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化+半結(jié)構(gòu)化+非結(jié)構(gòu)化）ERP、SRM、CRM、WMS等數(shù)據(jù)服務(wù)商、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等來源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。2728從 底 向 上 開 發(fā)從 頂 向 下 規(guī) 劃企業(yè)案例：元年科技來源：研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。交互報表報表可以現(xiàn)場進(jìn)行關(guān) 鍵業(yè)務(wù)假設(shè)調(diào)整、 動 態(tài)計算、實時的情景 模擬、決策支持內(nèi)置模型杜邦分析、EVA、 財 務(wù)歸因等財務(wù)業(yè)務(wù)一 體化分析模型系統(tǒng)內(nèi) 置， 數(shù)據(jù)連通即可直 接復(fù)用搭建靈活實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用分離， 應(yīng)用底層管理會

51、計多 維數(shù)據(jù)庫， 由業(yè)務(wù)人 員直接自定義報表打通數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)上 報、報告生成上實現(xiàn) 全流程打通多維分析對多組織體系和多報 告維度， 如行業(yè)、 產(chǎn) 品、客戶等維度建立 分析模型， 生成管理 會計報告主動預(yù)警數(shù)據(jù)主動觸達(dá)用戶， 通過靈活的填報規(guī)則 和預(yù)警規(guī)則設(shè)置， 實 現(xiàn)對風(fēng)險的主動預(yù)警全方位、定制化、可落地的數(shù)據(jù)中臺解決方案元年科技數(shù)據(jù)中臺的核心建設(shè)包括技術(shù)、數(shù)據(jù)、服務(wù)、運營四大體系。通過四套體系的建設(shè)，實現(xiàn)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)基座搭 建、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、標(biāo)簽體系輸出，進(jìn)而部署基于不同行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用、創(chuàng)建可快速復(fù)用的通用技術(shù)服務(wù)和算法模型服務(wù)， 最后結(jié)合業(yè)務(wù)流程進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營流程的搭建和優(yōu)化，

52、數(shù)據(jù)質(zhì)量全面提升，真正達(dá)成持續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的目標(biāo)。由于數(shù)據(jù)中臺整體實施落地需要雙向推進(jìn)即一方面從上向下梳理業(yè)務(wù)需求痛點，規(guī)劃整體計劃，另一方面從下向上結(jié) 合業(yè)務(wù)邏輯，梳理企業(yè)數(shù)據(jù)情況元年提供中臺咨詢服務(wù)，基于應(yīng)用場景并參考企業(yè)特性，規(guī)劃設(shè)計可行性方案、建設(shè) 路徑和投資預(yù)算，同時結(jié)合數(shù)據(jù)的管理體系與標(biāo)準(zhǔn)體系，形成切實可落地的實施計劃。元年數(shù)據(jù)中臺的實施流程元年科技的產(chǎn)品能力業(yè)務(wù)調(diào)研行業(yè)數(shù)據(jù)特性需求當(dāng)前環(huán)境評估差距分析企業(yè)數(shù)據(jù)需求差距分析實施路徑3-5年計劃監(jiān)控和更新數(shù)據(jù)模型架構(gòu)組織架構(gòu)產(chǎn)品組合技術(shù)支持IT應(yīng)用系統(tǒng)來源：研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的行業(yè)場景（1/4）銀行保險證券基金

53、.行業(yè)應(yīng)用成熟度高：金融行業(yè)相對而言，金融行業(yè)是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化更為成熟的行業(yè)，信息化建設(shè)起步早、資金投入巨大，因此信息化水平高，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 程度高，且技術(shù)實力也較強。然而，伴隨著數(shù)據(jù)量快速積累和膨脹、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型趨于多元化，各種高并發(fā)、需要強一 致性和橫向擴展能力的業(yè)務(wù)場景越來越多。傳統(tǒng)金融行業(yè)數(shù)據(jù)研發(fā)效率低，數(shù)據(jù)時效性差，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保障，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 模型無法適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求，且缺乏數(shù)據(jù)深度使用和綜合分析的能力，方法論體系亟需迭代升級。另外，在強監(jiān)管 與統(tǒng)一風(fēng)控的形勢下，對IT設(shè)施的服務(wù)能力和運營能力要求也越來越高。對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級中的金融機構(gòu)而言，數(shù)據(jù)中臺是實現(xiàn)全渠道、全鏈路的敏捷業(yè)務(wù)

54、能力的有效方案。根據(jù)數(shù)據(jù)治理的需求，落地全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)管理流程，幫助企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部部門連接和與終端客戶的連接，實現(xiàn)跨部門、多業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的 統(tǒng)一管理，以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，形成數(shù)據(jù)管理的工作環(huán)境，并提供數(shù)據(jù)服務(wù)，更快地應(yīng)對政策、規(guī)則、需求的變化。目前，金融行業(yè)是數(shù)據(jù)中臺落地滲透率最高、應(yīng)用最成熟、數(shù)據(jù)服務(wù)類型最豐富的行業(yè)之一。數(shù)據(jù)中臺在金融行業(yè)的應(yīng)用場景營銷服務(wù)風(fēng)控基于用戶身份信息、消費數(shù)據(jù)等多 層次數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)簽體系和全場景 用戶畫像，洞悉客戶、挖掘需求對客戶經(jīng)歷的每一個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和場 景進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和有效引導(dǎo)，有效 指導(dǎo)短名單精準(zhǔn)營銷，提升交易客戶轉(zhuǎn)化率，減少營銷資源的浪費實現(xiàn)前臺組件或系統(tǒng)的快速

55、封裝、 靈活實現(xiàn)面向個人、對公或是線上、 線下不同場景的服務(wù)對產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行實時反饋、分析， 基于客觀數(shù)據(jù)，將投資邏輯固化為 系統(tǒng)規(guī)則，為客戶提供標(biāo)準(zhǔn)化的資產(chǎn)配置模型和基金組合服務(wù)將所有風(fēng)控數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整和一體化， 以優(yōu)化構(gòu)建信用風(fēng)險、操作風(fēng)險、市場風(fēng)險、流動性風(fēng)險等模型有效識別隱私數(shù)據(jù)，控制數(shù)據(jù)流通 過程中的安全合規(guī)風(fēng)險提供數(shù)據(jù)脫敏、敏感查詢攔截、差 分隱私、安全多方計算等服務(wù)功能應(yīng)用環(huán)節(jié)企業(yè)29數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的行業(yè)場景（2/4）行業(yè)應(yīng)用成熟度高：泛零售業(yè)在信息化建設(shè)過程中，零售企業(yè)積累建設(shè)了包括ERP、MES、CRM、WMS、TMS、POS等在內(nèi)的各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而隨著 線上線下各種零售渠道的涌現(xiàn)

56、，線下門店、自有商城、電商平臺、社交軟件平臺等渠道也帶來大量碎片化的數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)系 統(tǒng)的割裂和渠道的分散逐漸暴露出弊端，即無法通過統(tǒng)一的會員數(shù)據(jù)管理搭建全場景的消費者畫像以實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，無法 實時更新“進(jìn)-銷-存”數(shù)據(jù)并與營銷數(shù)據(jù)結(jié)合以實現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)分析。由于數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)兼具強兼容和擴展性，且封裝完成了適用于各種業(yè)務(wù)場景的復(fù)雜算法，通過API標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口就能支持 企業(yè)快速對接零售智能應(yīng)用和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，幫助企業(yè)減少對原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的改造，提高復(fù)用效率。依托數(shù)據(jù)中臺，零售企業(yè)能打通企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，充分進(jìn)行數(shù)據(jù)流通。數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)整體上提升了零售企業(yè)的數(shù)據(jù)能力，使企業(yè)能夠以數(shù)據(jù)為導(dǎo) 向進(jìn)行銷售策劃、選品

57、鋪貨策略制定、商品運轉(zhuǎn)與庫存預(yù)測等，實現(xiàn)對消費者的精準(zhǔn)分析以及對終端市場變化的靈活應(yīng)對。數(shù)據(jù)中臺使零售企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)實現(xiàn)打通和流轉(zhuǎn)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)企業(yè)外部數(shù)據(jù)企業(yè)后端系統(tǒng)： ERP、MES、CRM、WMS、TMS、POS、財務(wù)管理、人力資源管理、法務(wù)貨研發(fā)庫存供應(yīng)鏈采銷場商超APP電商門店人會員信息產(chǎn)品偏好購買行為柔性、精準(zhǔn)供應(yīng)全渠道管理營銷數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)30數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的行業(yè)場景（3/4）政務(wù)運營、應(yīng)用運營、政務(wù)數(shù)據(jù)智能、政務(wù)全局監(jiān)控、政務(wù)知識庫、審計管理、消息中心用戶分析指標(biāo)管理業(yè)務(wù)分析統(tǒng)計服務(wù)協(xié)同分析業(yè)務(wù)監(jiān)控流量分析效率監(jiān)控政務(wù)智能數(shù)據(jù)安全政務(wù)協(xié)同風(fēng)險監(jiān)測健康碼疫后防控企業(yè)服務(wù)小程序政務(wù)服務(wù)A

58、PP政務(wù)服務(wù)網(wǎng)數(shù)據(jù)公開終端機PC端移動端問PC端移動端終端機辦查檔運營中心大屏前臺應(yīng)用數(shù)字城市、應(yīng)急管理、公共安全、生態(tài)環(huán)境多端口政務(wù)應(yīng)用應(yīng)急管理31行業(yè)仍有開發(fā)空間：政務(wù)近年來，政府部門信息化建設(shè)投入不斷加大，政務(wù)云化進(jìn)程也不斷加速，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已趨于成熟。然而，政務(wù)服務(wù)具有 專業(yè)性強、流程環(huán)節(jié)多、處理情形復(fù)雜等特點，多以多線方式進(jìn)行信息化建設(shè)，如稅務(wù)系統(tǒng)、公安系統(tǒng)等，造成了嚴(yán)重的 數(shù)據(jù)孤島情況。同時，各政務(wù)服務(wù)部門間的信息化水平也存在極大的差異。因此當(dāng)前的政務(wù)系統(tǒng)存在功能重疊度高、應(yīng)用 分散、部門協(xié)同困難等問題，亟需建立組織、用戶、協(xié)同、業(yè)務(wù)均在線的數(shù)據(jù)體系，解決政務(wù)服務(wù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新速度落后于

59、社 會需求的問題，推動數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的融合，提升服務(wù)型政府供給側(cè)能力。政府部門依托數(shù)據(jù)中臺提供的統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采、建、管、用能力，能實現(xiàn)政務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，基于各部門打通的數(shù)據(jù)能展開更深度的數(shù)據(jù)洞察，提升部門內(nèi)和跨部門的辦公及辦事效能，促進(jìn)政府工作精細(xì)化開展，全面提升政府面向公眾的 便捷服務(wù)能力、科學(xué)化的決策能力，為政府帶來新的治理模式和服務(wù)模式。數(shù)據(jù)中臺在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的行業(yè)場景（4/4）行業(yè)仍有開發(fā)空間：工業(yè)隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程不斷加速，傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)正面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期。在過往信息化建設(shè)的不同階段，工業(yè)企業(yè)陸 續(xù)上線了ERP、SCM、SRM、WMS、PLM、MES等工業(yè)管理

60、系統(tǒng)，以及一些與上下游廠商協(xié)同的編碼系統(tǒng)、SPC、質(zhì)量 追溯系統(tǒng)等，軟件質(zhì)量參差不齊，系統(tǒng)間交互性差，持續(xù)上線新系統(tǒng)時，對接工作量會呈現(xiàn)指數(shù)級增長。系統(tǒng)建設(shè)缺乏總 體規(guī)劃也同時導(dǎo)致各種系統(tǒng)的BOM、工廠及工藝的定義、基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)語義彼此獨立，生產(chǎn)全流程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存在口徑不一 致的問題，使得眾多高價值數(shù)據(jù)只能在自身系統(tǒng)里流轉(zhuǎn)，無法在更大的全流程鏈條上發(fā)揮價值。因此，如何高效集成異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)級的數(shù)據(jù)架構(gòu)和完備的數(shù)據(jù)服務(wù)體系，以支撐傳統(tǒng)工業(yè)大規(guī)模、多樣化、全鏈路的運營生產(chǎn)，并發(fā)揮數(shù)據(jù)指導(dǎo)作用，實現(xiàn)業(yè)務(wù)增值是傳統(tǒng)工業(yè)走向科學(xué)、精細(xì)化運營的核心。數(shù)據(jù)中臺無疑是回答 這一問題的解決方案，但由于工