2021年中國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)白皮書

數(shù)據(jù)中臺行業(yè)白皮書2021年摘要數(shù)據(jù)中臺不是簡單的一套軟件系統(tǒng)或者標準化產(chǎn)品，更多的是一種強調資源整合、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)務流程與組織架構的升級、運營與決策的精細化賦能。2020年數(shù)據(jù)中臺市場規(guī)模達到68.2億元。隨著企業(yè)數(shù)字化轉型驅動，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，預計將在2023年達到183.2億元。當前數(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)中臺的技術架構和方法論趨于完善，現(xiàn)階段建設的難點更多聚焦在如何將成熟的技術方案與行業(yè)及企業(yè)的實際情況和特征結合，即企業(yè)更需要廠商切身的咨詢規(guī)劃服務，以發(fā)揮數(shù)據(jù)中臺的效能。數(shù)據(jù)中臺應用的業(yè)務領域和場景眾多，其中營銷領域發(fā)展最早，目前應用也最廣泛成熟；而在管理會計領域，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，當前數(shù)據(jù)中臺在金融和泛零售行業(yè)的應用和部署程度高，在政務、工業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)仍有較大的發(fā)展空間。數(shù)據(jù)中臺發(fā)展的驅動因素1數(shù)據(jù)中臺發(fā)展的驅動因素1數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5政策推動企業(yè)信息化轉型政策推動企業(yè)信息化轉型各行業(yè)陸續(xù)頒布核心政策，為信息化轉型提供支持和引導順應信息化時代發(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)的轉型提供了戰(zhàn)略參考。近年來，隨著5G技術和標準的發(fā)展，我國加快、提前部署各類基礎設施，本著適度超前的原則，為企業(yè)的轉型、創(chuàng)新提供土壤。簡而言之，我國信息化建設緊密圍繞著打造網(wǎng)絡強國、建設數(shù)字中國、“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃等國家戰(zhàn)略，充分發(fā)揮信息化驅動引領作用，積極推進以物聯(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與行業(yè)深度融合。各領域信息化建設緊緊圍繞行業(yè)任務部署及關鍵戰(zhàn)略統(tǒng)籌，以新技術、新模式為支撐，強調網(wǎng)絡安全保障能力的同時，積極規(guī)劃產(chǎn)業(yè)進程，穩(wěn)步促進信息化轉型。2015-2020年中國信息化建設主要政策指導

2015-2020年中國重點行業(yè)推進信息化建設重點政策統(tǒng)計11243225G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)積極推進225G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”12245154144145956時間核心政策2015《中國國民經(jīng)濟和社會發(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》《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》《關于推進“上云用數(shù)賦智”行動，培育新經(jīng)濟發(fā)展實施方案《關于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉型工作的通知》《關于深入推進移動物聯(lián)網(wǎng)全面發(fā)展的通知》222201520162017201820192020工業(yè)（個）政務（個）

衛(wèi)生健康（個）教育（個）

農業(yè)（個）注釋：僅統(tǒng)計重要指導性政策。

注釋：僅統(tǒng)計5個重點行業(yè)政策密集度。 數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模穩(wěn)步擴張數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模穩(wěn)步擴張數(shù)字經(jīng)濟結構優(yōu)化升級，對GDP貢獻持續(xù)增強我國數(shù)字經(jīng)濟維持高速增長，在信息通信新技術、新業(yè)態(tài)的帶動下，傳統(tǒng)行業(yè)煥發(fā)出新的活力，質量效益顯著提升，2019年數(shù)字經(jīng)濟對GDP增長的貢獻率達到67.7%，已經(jīng)成為國民經(jīng)濟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)濟發(fā)展的核心。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化不斷演進升級，與服務業(yè)全面融合發(fā)展后，正向實體經(jīng)濟范圍拓展。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化從單點應用向行業(yè)協(xié)同發(fā)展演進，利用數(shù)字技術進行全方位、全鏈條的降本增效，促進高質量發(fā)展，成為數(shù)字經(jīng)濟越來越重要的增長動力?！皟苫眳f(xié)同發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟內部結構持續(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34.8%36.2%30.3%32.9%27.5%35.831.327.222.618.674.7%25.3%77.0%23.0%77.2%22.8%79.5%20.5%80.2%19.8%2015-2019年國數(shù)34.8%36.2%30.3%32.9%27.5%35.831.327.222.618.674.7%25.3%77.0%23.0%77.2%22.8%79.5%20.5%80.2%19.8%2015 2016 2017 2018 2019數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模（萬億元） 占GDP比重（%）

2015 2016 2017 2018 2019產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（%） 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（%） 來源：工信部，根據(jù)開資研究繪制。客戶為導向的市場環(huán)境客戶為導向的市場環(huán)境企業(yè)向精細化運營、信息化經(jīng)營決策改進近十年數(shù)字技術被中國消費者廣泛接受，消費者對產(chǎn)品和服務的需求升級帶動各類觸點場景和產(chǎn)品延伸服務不斷變化，迫使各行業(yè)在服務市場和消費者時需要充分發(fā)揮信息化技術的作用。此外，互聯(lián)網(wǎng)以消費和服務為主線，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)走在領先地位，逐漸多樣化和個性化?？煜?、地產(chǎn)、汽車等貼近消費者的行業(yè)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，推進資源與要素融合是企業(yè)發(fā)展的下一個方向。中臺技術就是可行的解決方案之一，它實現(xiàn)了業(yè)務創(chuàng)新的基礎保障，提供了技術平臺和全網(wǎng)數(shù)據(jù)運營能力，為數(shù)字經(jīng)濟時代用技術解決商業(yè)領域問題提供支撐。2016-2020年互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務收入增長情況956266517101120619562665171012016 2017 2018 2019 2020互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務收入（億元）來源：工信部，自主研究及繪制。

2016-2020年移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量增長情況149512201220711246942016 2017 2018 2019 2020移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量（億GB）來源：工信部，自主研究及繪制。數(shù)據(jù)孤島林立的系統(tǒng)架構數(shù)據(jù)孤島林立的系統(tǒng)架構底層計算和存儲架構的多源和異構形成系統(tǒng)煙囪和數(shù)據(jù)孤島系統(tǒng)，各種信息系統(tǒng)大多CRM營銷自動化WMS CRM營銷自動化WMS 庫存控制 客戶管理 庫存管理 OA 公 多維管理 ERP 會計核算 理 銷售管理 客服管理 報表分析 自動收貨 交叉轉運 上架管理 信息記錄 人事管理 理 理 制 分銷管理 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)間的集成和協(xié)作成本高。數(shù)據(jù)和業(yè)務被分散在多個系統(tǒng)中，不利于業(yè)務沉淀和發(fā)展?；诶吓f的技術體系構建的單體應用不能支撐現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)的高并發(fā)環(huán)境。 前臺業(yè)務金融 零售 前臺業(yè)務物流 文娛IaaSIaaS值的資產(chǎn)。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行高效協(xié)作。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行高效協(xié)作。來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。數(shù)據(jù)的價值化需求數(shù)據(jù)的價值化需求形成數(shù)據(jù)全生命周期的閉環(huán)為企業(yè)賦能數(shù)據(jù)使用能力的演進外部獲取數(shù)據(jù)應用場景內部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)使用能力的演進外部獲取數(shù)據(jù)應用場景內部數(shù)據(jù)采集定義清洗業(yè)務系統(tǒng)同步聯(lián)通業(yè)務部門使用可視化分析各端口數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)閑置管理數(shù)據(jù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)生命周期形成閉環(huán)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)治理來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。數(shù)據(jù)治理

業(yè)務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，加速業(yè)務響應能力，為業(yè)務部門帶來可上手的運行方式。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)務線的“煙囪式”數(shù)據(jù)開發(fā)，浪費技術資源的同時造成數(shù)據(jù)重復且不可信缺乏全局規(guī)劃，業(yè)務方獲取數(shù)據(jù)途徑繁雜開發(fā)周期長、效率低、服務響應速度慢重讀建設導致任務鏈冗長、人物繁多、計算資源緊張、數(shù)據(jù)時效性不強數(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)務線的“煙囪式”數(shù)據(jù)開發(fā)，浪費技術資源的同時造成數(shù)據(jù)重復且不可信缺乏全局規(guī)劃，業(yè)務方獲取數(shù)據(jù)途徑繁雜開發(fā)周期長、效率低、服務響應速度慢重讀建設導致任務鏈冗長、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)務系統(tǒng)或自身變更不能及時反映到數(shù)據(jù)上無法獲得數(shù)據(jù)在應用場景中的具體價值和熱度價值化數(shù)據(jù)無法復用數(shù)據(jù)鏈路割裂能力多、成本低、應用廣的技術基礎能力多、成本低、應用廣的技術基礎數(shù)據(jù)處理能力的演進為多業(yè)務場景的實現(xiàn)提供可能需求為技術提供了具象的場景表現(xiàn)，技術同時是各類場景實現(xiàn)的基礎。首先，在企業(yè)業(yè)務多元化、復雜化的形勢下，大數(shù)據(jù)技術與業(yè)務場景的融合不斷深化，企業(yè)不再滿足于簡單的業(yè)務數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，而是需要提升數(shù)據(jù)的可用性，進行數(shù)據(jù)服務的個性化應用。其次，在運算能力方面，我國在終端和服務領域優(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。例如傳統(tǒng)的數(shù)倉設計受限于技術體系無法實現(xiàn)實時計算，而分布式大數(shù)據(jù)技術不僅能構建PB級別的數(shù)據(jù)中臺，還能將實時計算與歷史數(shù)據(jù)結合，實現(xiàn)流批一體開發(fā)。最后，人工智能技術與應用場景深度融合，配合機器學習算法，大大提升對異構數(shù)據(jù)的處理能力，讓數(shù)據(jù)從接入、存儲、分析、展現(xiàn)、訓練到構建管道都更加自動化，同時提高數(shù)據(jù)預測能力，充分賦能企業(yè)的經(jīng)營決策。技術推動數(shù)據(jù)處理能力提升大數(shù)據(jù)技術數(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。人工智能提升對異構數(shù)據(jù)的處理能力，與應用場景深度融合，實現(xiàn)智能預測、智能決策等數(shù)據(jù)分沉淀下來。來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。傳統(tǒng)組織架構的系統(tǒng)性問題傳統(tǒng)組織架構的系統(tǒng)性問題傳統(tǒng)組織架構難以適應信息化的發(fā)展環(huán)境職能型組織架構，項目性組織架構和矩陣型組織架構是現(xiàn)代企業(yè)通用的組織架構，他們在支撐企業(yè)運營的同時也造成了一①沒有一個直接對接項目的負責人或團體，項目責任不明確。②不以客戶為導向。各部門由于只重視本部門的業(yè)務，而不重視項目整體和客戶的利益，最終造成1+1<2的情況。③組織之間聯(lián)系薄弱，對于跨部門的復雜項目協(xié)調困難，浪費大量時間和精力。不管企業(yè)使用哪一種組織架構，數(shù)據(jù)的冗雜、前臺與后臺之間的接洽困難、業(yè)務與數(shù)據(jù)的孤立等問題，都在現(xiàn)階段的信息化市場環(huán)境中逐漸成為阻礙企業(yè)發(fā)展的障礙。在此基礎上，企業(yè)需要打破傳統(tǒng)的組織壁壘，根據(jù)新的運營模式構建敏捷、創(chuàng)新的組織體系，實現(xiàn)跨部門的創(chuàng)新協(xié)作形式。 總經(jīng)理 職能型組織架構職員部門經(jīng)理職員部門經(jīng)理職員調用項目職員調用內部管理混亂調用組織聯(lián)系薄弱部門協(xié)調難度大調用不是直接領導缺少權威部門經(jīng)理項目協(xié)調困難項目成員往往不將項目當作主要工作，積極性不高部門內部利益>項目/客戶利益項目溝通和責任分散，對客戶的需求反應延緩客戶來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺的內涵數(shù)據(jù)中臺的內涵是技術的概念，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、能力復用平臺，是數(shù)字化轉型的基礎和中樞系統(tǒng)。將企業(yè)全域海量、多源、異構的數(shù)據(jù)整合資產(chǎn)化，為業(yè)務前臺提供數(shù)據(jù)資源和能力的支撐，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的精細化運營。數(shù)據(jù)中臺不是簡單的一套軟件系統(tǒng)或者一個標準化產(chǎn)品，更多的是一種強調資源整合、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)務場景。企業(yè)基于自身的信息化建設基礎和業(yè)務特點對數(shù)據(jù)中臺的能力進行定義，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)技術是構建數(shù)據(jù)中臺的基礎，能夠高效對數(shù)據(jù)進行統(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)務鏈條結合，真正轉化為企業(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)略決心、組織架構、技術架構于一體，企業(yè)從戰(zhàn)略上構建統(tǒng)一的協(xié)同基座即中臺化組織，以協(xié)調和支持各業(yè)務部門，用技術拓展商業(yè)邊界，為新業(yè)務、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)平臺數(shù)據(jù)邁向EB級別。具有全域級、可復用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)倉庫基于分布式的實時或者離數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)邁向EB級別。具有全域級、可復用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)倉庫基于分布式的實時或者離數(shù)據(jù)庫位于多個數(shù)據(jù)庫上的存儲庫。實現(xiàn)數(shù)據(jù)生命周期管據(jù)標準和口徑，能夠對接OLTP和OLAP的需求，結合算法，把前臺業(yè)務的分存儲持久化，簡單的關聯(lián)查詢，簡單的OLTP系統(tǒng)，觀易懂的查詢結果，支持次開發(fā)接口等能力。支持多數(shù)據(jù)集實時同步、支持析需求和交易需求直接對基本、日常的事務處理；不適用數(shù)據(jù)的多維度分析。

據(jù)處理能力較弱，在數(shù)據(jù)和業(yè)務預測方面應用有限。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、實現(xiàn)多源異構數(shù)據(jù)的整合管控。

臺處理和邏輯運算。來源：根據(jù)公開資料及專家訪談自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺的架構數(shù)據(jù)中臺的架構呈現(xiàn)統(tǒng)一基礎層、公共中間層、多元應用層的分層架構模式數(shù)據(jù)中臺首先采集與引入全業(yè)務、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)指標結構化、規(guī)范化的方式實現(xiàn)指標口徑的統(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，面向業(yè)務構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務接口與數(shù)據(jù)查詢邏輯，提供數(shù)據(jù)的分析與展示，形成以業(yè)務核心對象為中心的連接和標簽體系，深度萃取數(shù)據(jù)價值。資產(chǎn)價值化數(shù)據(jù)服務資產(chǎn)價值化數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)資產(chǎn)化分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)治理 數(shù)據(jù)標準管理 數(shù)據(jù)模型管理 理 主數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)質量管理 數(shù)據(jù)安全管理 理 數(shù)據(jù)采集業(yè)務數(shù)據(jù)化 結構化數(shù)據(jù) 非結構化數(shù)據(jù) 業(yè)務數(shù)據(jù) 第三方數(shù)據(jù) 日志數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析與決策&業(yè)務智能應用分布式關系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)湖服務算法數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標簽數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)清洗離線計算實時處理內存計算Kafka流式計算...來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺vs業(yè)務中臺各司其職，相輔相成企業(yè)一般根據(jù)自身的實際情況需要進行數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺的規(guī)劃和部署，當企業(yè)同時擁有數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺時，兩套中臺起到相輔相成、相互支撐的作用。業(yè)務中臺中沉淀的業(yè)務數(shù)據(jù)進入到數(shù)據(jù)中臺進行體系化的加工，再以服務化的方式支撐業(yè)務中臺上的應用，形成循環(huán)不息的數(shù)據(jù)閉環(huán)。但業(yè)務中臺只是數(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)服務也并非必須經(jīng)過業(yè)務中臺才能作用于業(yè)務。數(shù)據(jù)中臺vs業(yè)務中臺業(yè)務前臺業(yè)務前臺將業(yè)務數(shù)據(jù)化沉淀的數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)、機器學習等方式進行價值提煉，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。

業(yè)務數(shù)據(jù)化技術支撐基礎技術/計算平臺數(shù)據(jù)賦能數(shù)據(jù)業(yè)務化臺 將企業(yè)經(jīng)營管理涉及的業(yè)務場景流程標準化、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)和中臺建設的可復用性。業(yè)務數(shù)據(jù)化技術支撐基礎技術/計算平臺數(shù)據(jù)賦能數(shù)據(jù)業(yè)務化臺 將企業(yè)經(jīng)營管理涉及的業(yè)務場景流程標準化、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)和中臺建設的可復用性。來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺的建設路徑數(shù)據(jù)中臺的建設路徑需要經(jīng)歷長期、分階段的逐級建設過程數(shù)據(jù)中臺的建設不是一蹴而就的，其建設路徑及難度跟企業(yè)數(shù)字化變革驅動力、行業(yè)背景直接相關，與企業(yè)原有機制的融合是一個長期的過程，其建設成本在百萬元以上，建設周期更是以年為單位計算。整個數(shù)據(jù)中臺的建設沒有一個通用的企業(yè)級模型套用，一般需要從頂層設計出發(fā)，自上而下貫徹。根據(jù)企業(yè)自身的業(yè)務目標逐級建設，優(yōu)先從小場景領域內開始試點，逐步納入更多的業(yè)務模塊，以達到企業(yè)數(shù)字能力的逐級進化和價值的持續(xù)疊加。此外，在數(shù)據(jù)中臺的建設過程中，企業(yè)需要培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)管理團隊，甚至重構整個IT團隊，以提高數(shù)據(jù)服務和企業(yè)數(shù)字化運營的能力。數(shù)據(jù)中臺的建設路徑分工和責任；建立全局架構數(shù)據(jù)中臺的設想，初始化數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公共層和應用層建設。

試點示范

建設范圍逐漸擴大到業(yè)務全域，將業(yè)務資源和共享服務沉淀整合。提高數(shù)據(jù)應用層的算法能力，重塑架構和企業(yè)全鏈路的運作方式。

治理融合頂層設計

深化應用升中臺效率。字能力生態(tài)。來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺的能力保障數(shù)據(jù)中臺的能力保障系統(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諸多，在整個技術構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，靈活地通過服務編排實現(xiàn)應用功能，以滿足前臺需求。當前數(shù)據(jù)中臺遵循“高內聚、松耦合”的設計原則，融合分布式、微服務、容器云、DevOps、大數(shù)據(jù)處理及高可用高性能高并發(fā)架構，已形成了一套較為成熟的方法論。因此現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)中臺的建設難點更多的聚焦在如何將成熟的技術方案與行業(yè)及企業(yè)的實際情況和特征結合，基于真實應用場景，規(guī)劃設計數(shù)據(jù)中臺建設的可行性方案。企業(yè)自身的資源配置能力、管理經(jīng)驗、組織架構、業(yè)務梳理能力，以及數(shù)據(jù)中臺服務商在企業(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，逐漸成為數(shù)據(jù)中臺建設過程中的關鍵性要素。數(shù)據(jù)中臺的合作模式服務組件DevOps運維管理體系 基礎服務/技術服務API 服務組件DevOps運維管理體系資源配置微服務治理（分布式服務框架）微服務治理（分布式服務框架）服務治理配置管理集群監(jiān)控容錯保護

工作流引擎

大數(shù)據(jù)工具

數(shù)據(jù)庫中間件其他組件…

數(shù)據(jù)中臺廠商

能力業(yè)務梳理能力咨詢規(guī)劃服務 容器云 數(shù)據(jù)基礎層 咨詢規(guī)劃服務Docker

cri-o

Kafka Spark

組織架構Kubernetes Marathon

TensorFlow 基礎云平臺服務IaaS 來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。

企業(yè)客戶

管理經(jīng)驗數(shù)據(jù)中臺的核心價值（數(shù)據(jù)中臺的核心價值（PAGE1/3）降低數(shù)據(jù)建設成本，提高數(shù)據(jù)治理效率數(shù)據(jù)中臺的建設天然會幫助企業(yè)打通數(shù)據(jù)孤島，并建設統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，包括數(shù)據(jù)建設規(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)關系及SOA架構等企業(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，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)及分析技術對前臺業(yè)務的復用價值，降低數(shù)據(jù)計算與數(shù)據(jù)存儲成本，減少因數(shù)據(jù)體系建設不一致或重復建設導致的人力成本浪費等。由于系統(tǒng)和能力容易復用，當業(yè)務量增加或數(shù)據(jù)連接點、流程發(fā)生改變時，打通的數(shù)據(jù)中臺可以避免系統(tǒng)的重復建設，支撐新業(yè)務形態(tài)的產(chǎn)生和快速發(fā)展；由于數(shù)據(jù)中臺整合了業(yè)務與技術兩大職能，業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)省去了跨部門傳遞的步驟，而基于技術產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析結果也可直接轉化為業(yè)務優(yōu)化方案。數(shù)據(jù)實時共享，直接賦能業(yè)務，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，同時避免了技術與業(yè)務兩部門因信息不對稱而導致的認知偏差。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)務數(shù)據(jù)使用模式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫供應鏈傳統(tǒng)的業(yè)務數(shù)據(jù)使用模式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫供應鏈財稅營銷數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫小程序官網(wǎng)App前臺業(yè)務模塊1業(yè)務模塊2業(yè)務模塊3中臺后臺基礎服務基礎設施全域的業(yè)務數(shù)據(jù)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源：自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺的核心價值（數(shù)據(jù)中臺的核心價值（PAGE2/3）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)字化轉型的重要目標。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)務框架設計，對企業(yè)全域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行高效的開發(fā)、應用及質量管理。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前業(yè)務與數(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)接口標準化和在線交互實時化數(shù)據(jù)中臺提供敏捷的數(shù)服務力 數(shù)據(jù)中臺賦能企業(yè)管理策多端展示多端展示可視化組件PC端移動端大屏……文字時間軸輪播列表常規(guī)圖表管理人員決策支持 集成數(shù)據(jù)服務 管理人員決策支持 集成數(shù)據(jù)服務 數(shù)據(jù)接口標準化自動計算 自動建模 自動管理決策業(yè)務系統(tǒng)其他數(shù)據(jù)來源業(yè)務人員自動采集、清洗數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)開發(fā)可視化在線交互實時化服務表現(xiàn)形式更加多樣化，除基礎BI報表外，還有領導決策系統(tǒng)、行業(yè)分析、業(yè)務洞察、自助查詢等面向業(yè)務場景的服務及產(chǎn)品高層決策分析高層決策分析按照業(yè)務模式對核心業(yè)務（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決策分析，快速對業(yè)務作出動態(tài)調整。來源：主研及繪。 來源：據(jù)公資料主研及繪。改造企業(yè)業(yè)務流程，升級企業(yè)組織架構傳統(tǒng)的作業(yè)方式通常呈現(xiàn)“流水線”的特點，往往由業(yè)務人員基于行業(yè)經(jīng)驗進行流程設計，結合商業(yè)套件建立和操作業(yè)務系統(tǒng)。數(shù)據(jù)僅僅是用于監(jiān)測業(yè)務進展和洞察規(guī)律的副產(chǎn)物，最終的決策由業(yè)務人員進行，因此決策不確定性較強，整個業(yè)務流程的迭代速度極慢，很難與當前快速變化的前端應用匹配。而隨著數(shù)據(jù)中臺在整個業(yè)務鏈條中的部署和應用，大數(shù)據(jù)進入決策階段，企業(yè)的業(yè)務流程也逐漸快速、扁平化，由原先依賴業(yè)務人員經(jīng)驗的流程驅動逐步轉向數(shù)據(jù)驅動。另外，傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)孤島、業(yè)務割裂、資源分配等問題，其根源往往來自于組織架構的分割，尤其當業(yè)務需要涉及跨部門協(xié)同時，“部門墻”的現(xiàn)象十分嚴重，甚至出現(xiàn)沖突和制衡。因此數(shù)據(jù)中臺的部署應用既是打通了數(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)組織構 數(shù)據(jù)中臺改造企業(yè)業(yè)務程流程驅動業(yè)務人員經(jīng)驗直覺監(jiān)測洞察業(yè)務流程驅動業(yè)務人員經(jīng)驗直覺監(jiān)測洞察業(yè)務流程 業(yè)務 數(shù)據(jù) BI&設計 系統(tǒng) 倉庫 可視化數(shù)據(jù)中臺流程審批職能型組織架構人員信息統(tǒng)一矩陣型組織架構項目型組織架構職能型組織架構挖掘建模數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動驅動技術中臺數(shù)據(jù)中臺 業(yè)務中臺業(yè)務人員輔助以數(shù)據(jù)帶動人才通、技術通、業(yè)務通組織升級來源：據(jù)公資料主研及繪。 來源：挖掘建模數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動驅動技術中臺數(shù)據(jù)中臺 業(yè)務中臺業(yè)務人員輔助以數(shù)據(jù)帶動人才通、技術通、業(yè)務通組織升級數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺的市場規(guī)模數(shù)據(jù)中臺的市場規(guī)模行業(yè)增長勢頭明顯，市場規(guī)?？焖贁U張伴隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長、數(shù)據(jù)處理技術的進步，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)中臺的認知開始樹立，2019年可以稱為數(shù)據(jù)中臺元年。當前我國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)處于從萌芽轉向高速發(fā)展的過渡期，整體仍處在相對基礎的發(fā)展階段，但由于企業(yè)數(shù)字化轉型驅動市場需求不斷增加，行業(yè)增長勢頭明顯，市場規(guī)模快速擴張。此外，隨著數(shù)據(jù)中臺逐漸實現(xiàn)從理論架構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)字化轉型全流程。因此數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品類型與服務內容有待進一步拓展，未來參與布局數(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26%80%26%80%47%38%32%2018-20232018-2023CAGR 49.1%386838681011391832018 2019 2020 2021e 2022e 2023e市場規(guī)模（億元） 增長率（%）來源：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?；_數(shù)值行計。 數(shù)據(jù)中臺的玩家類型數(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)中臺并提供服務的供應廠商。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)中臺供應商主要由五類廠商構成：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入，各類型的廠商都具有不同的競爭優(yōu)勢，處在占領市場份額、憑借優(yōu)勢領域構建進入壁壘的擴張階段，與此同時也帶來了一些產(chǎn)品區(qū)分度低、邊界不明、業(yè)務混雜等行業(yè)亂象。公有云廠商數(shù)字化解決方案提供商數(shù)據(jù)中臺的供應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：在內部落地中臺戰(zhàn)略，獲得檢封裝輸出的產(chǎn)品和解決方案；為行業(yè)發(fā)展輸出資源、核心技術、方法論和工具體系數(shù)據(jù)與智能公司代表廠商數(shù)據(jù)與智能公司特征及優(yōu)勢：有服務經(jīng)驗和客戶資源基礎，有獲客和拓客優(yōu)勢；積累大量垂直行業(yè)的認知和洞察，能快速梳理企業(yè)業(yè)務及流程，準確識別客戶需求；能基于中臺架構輸出綜合的數(shù)字化轉型服務獨立中臺開發(fā)商代表廠商：元年科技、用友、金蝶獨立中臺開發(fā)商來源：自主研究及繪制。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)，快速開展應用落地；基礎，積累大量垂直行業(yè)的認知和洞察代表廠商：明略科技、星環(huán)科技、神策數(shù)據(jù)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)中臺的客戶畫像數(shù)據(jù)中臺的客戶畫像來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。有數(shù)據(jù)基礎、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。是否進行數(shù)據(jù)中臺的建設，與企業(yè)所處行業(yè)、發(fā)展階段以及自身的數(shù)則并不適合也并非必須搭建中臺，因為數(shù)據(jù)中臺的建設模式較重，建設周期較長，需要投入較高的資金和人力成本，短期內反而不利于這一類企業(yè)的快速發(fā)展。我們認為，滿足以下至少三種情況的公司適合進行數(shù)據(jù)中臺的部署：①業(yè)務場景具備不確定性，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的能力；②生態(tài)和流程系統(tǒng)復雜，有多條產(chǎn)品線或橫跨多種業(yè)態(tài)，各業(yè)務單元間存在功能模塊低水平重復建設的問題；③由于事業(yè)部等的組織架構，導致數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)存在互聯(lián)互通問題，需要打通壁壘進行統(tǒng)一管理；④營收具有一定規(guī)模，信息化建設達到一定水平，但信息技術仍對企業(yè)發(fā)展存在制約，需要進行整體的技術升級、業(yè)務重構；⑤對外需要多業(yè)態(tài)擴張，多消費渠道觸達，希望協(xié)調整個產(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，有實力承擔大量投入02具有數(shù)據(jù)基礎，信息化建設達到一定水平01營收具有一定規(guī)模，有實力承擔大量投入02具有數(shù)據(jù)基礎，信息化建設達到一定水平03行業(yè)前端需求變化快，組織結構復雜，跨部門協(xié)作障礙已經(jīng)影響企業(yè)進一步發(fā)展06同時存在多種信息系統(tǒng)，需打通壁壘、統(tǒng)一管理05多元化經(jīng)營，有多條04數(shù)據(jù)中臺應用的業(yè)務領域（數(shù)據(jù)中臺應用的業(yè)務領域（1/2）來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。營銷領域：發(fā)展最早，落地最廣泛隨著進入數(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、等技術實現(xiàn)對用戶行為數(shù)據(jù)的獲取和完全跟蹤，目前營銷獲客領域的數(shù)據(jù)基礎設施已達到較高的成熟度。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；日益碎片化的觸達時段及場景、層出不窮的媒介載體和復雜的社交數(shù)據(jù)，也使全景化的消費者畫像系統(tǒng)算力和能力難以滿足業(yè)務的計算分析需求。營銷數(shù)據(jù)中臺在集數(shù)據(jù)采集、融通聚合、管理服務等功能于一體的基礎上，基于場景的特點開發(fā)專門的數(shù)據(jù)模型、標簽體系等多種數(shù)據(jù)智能應用，構建用戶360°全景畫像，深入洞察目標客群特征，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。用戶分析ID 用戶群體用戶分析ID 用戶群體畫像用戶行為 用戶價值特征分析 分析推薦效果 生命周期分析 分析營銷分析營銷渠道 營銷時段流量分析 流量分析營銷觸達 營銷預警效果分析 分析用戶轉化 用戶流失分析 留存分析交易分析銷售大屏物流大屏商品銷售渠道分析分析商品銷售時段分析服務質量分析算法模型算法模型個性化推薦交叉推薦預測購買時間預測門店銷量預測用戶流失預測企業(yè)案例：阿里云企業(yè)案例：阿里云推進數(shù)智化轉型，提供全域營銷和分析架構基于阿里云的云資源基礎設施，在智能數(shù)據(jù)構建及管理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)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)銀行內進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)中臺方案架構全域媒體解決方案 全域會員解決方案 全域新品解決方案 營銷解決方案 品牌自有數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)構建及管理QuickAudience盤點會員信息數(shù)據(jù)主訂單數(shù)據(jù)品牌自有數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)構建及管理QuickAudience盤點會員信息數(shù)據(jù)主訂單數(shù)據(jù)訂單明細數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)建模，指標體系規(guī)范化，數(shù)據(jù)加工、指標、標簽開發(fā)數(shù)據(jù)萃取人群圈選，用戶洞察，渠道觸達AIPL分析智能數(shù)倉規(guī)劃數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理業(yè)務過程原子指標用戶畫像AIPL數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理RFM分析受眾分析行為數(shù)據(jù)受眾篩選人群包1人群包2人群包n數(shù)據(jù)銀行KPI概念商品分析店鋪分析品牌分析客戶洞察商家生意參謀，數(shù)據(jù)銀行相關指標數(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、轉化（年/月/日）全域分析品牌粉絲人群品牌人群分析來源：根據(jù)公開資料研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺應用的業(yè)務領域（2/2）管會領域：激活財務數(shù)據(jù)價值，深化管理會計應用，落實企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略在過去的信息化建設過程中，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用（如預算、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)營的集團型企業(yè)，各版塊都搭建一套不同的ERP系統(tǒng)，財務、業(yè)務和管理信息系統(tǒng)間通過開發(fā)接口進行連接和集成，形成蛛網(wǎng)結構，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)務模式快速變化創(chuàng)新下對業(yè)務運營的快速響應需求。管理會計數(shù)據(jù)中臺匯集企業(yè)內部業(yè)財數(shù)據(jù)，同時打通外部的社會大數(shù)據(jù)到內部的業(yè)財數(shù)據(jù)，統(tǒng)一規(guī)范和口徑，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效共享和復用。通過分析企業(yè)全財務流程，識別、提取并沉淀財務核心能力，減少各前端系統(tǒng)對財務功能的重復開發(fā)，使財務人員更多地基于財務數(shù)據(jù)和實際業(yè)務，做出科學、場景化的分析預測和經(jīng)營決策，真正激活財務數(shù)據(jù)價值。此外，隨著創(chuàng)新應用不斷擴展，管理會計與基礎財務會計的關系也將被重構?；谝粋€更實時、更精細、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會計信息就能進行全場景數(shù)據(jù)處理，并反過來生成財務會計規(guī)則化、格式化的信息。成本核算 稅務處理 成本核算 稅務處理 預算控制 經(jīng)營分析……物流部門 生產(chǎn)部門 銷售部門 投資部門……預算系統(tǒng) 資金系統(tǒng)合同管理系統(tǒng)資產(chǎn)系統(tǒng)……來源：自主研究及繪制。會計核算中心……預算系統(tǒng) 資金系統(tǒng)合同管理系統(tǒng)資產(chǎn)系統(tǒng)……物流部門 生產(chǎn)部門 銷售部門 投資部門企業(yè)案例：元年科技“管理咨詢+軟件技術+信息化服務”的一體化解決方案管理咨詢軟件信息化服務定位搜索選擇客戶體驗數(shù)據(jù)增值流程服務IT平臺 數(shù)字化賦能咨詢 治理績效組織人員數(shù)據(jù)平臺應用平臺數(shù)字化運營咨詢數(shù)字化戰(zhàn)略咨詢元年科技的數(shù)據(jù)中臺整體解決方案管理咨詢軟件信息化服務定位搜索選擇客戶體驗數(shù)據(jù)增值流程服務IT平臺 數(shù)字化賦能咨詢 治理績效組織人員數(shù)據(jù)平臺應用平臺數(shù)字化運營咨詢數(shù)字化戰(zhàn)略咨詢數(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 分析工具預算管理 合并報表 銷售績效 產(chǎn)品定價 精準營銷 智能預測 智答 戰(zhàn)情室成本管理 管理報告 庫存優(yōu)化 投資測算 風險預算 信用云圖 可視化 Office插件數(shù)據(jù)治理平臺數(shù)據(jù)服務層數(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)調度作業(yè)管理數(shù)據(jù)生命周期 服務審計 API管理 訪問控制 配置管理 服務推薦 服務編排 流量控制數(shù)據(jù)清理 主數(shù)據(jù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)處理層多維業(yè)務模型庫 AI模型庫市 營 供 制 財 回 分 聚 決場 銷 應 造 務 … 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 管 識理 算 術 擎 擎 譜 習 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)控質量監(jiān)控 脫敏與加密問題追蹤 認證與授權數(shù)據(jù)標準管理 元數(shù)據(jù)管理標準稽核 元數(shù)據(jù)應用標準發(fā)布 元數(shù)據(jù)管理標準映射 標準管理 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 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)存儲結構化、半結構、非結構化數(shù)據(jù)目錄資源發(fā)布全域搜索數(shù)據(jù)地圖數(shù)據(jù)標簽數(shù)據(jù)采集層數(shù)據(jù)標簽管理流式采集 數(shù)據(jù)集成消息 日志 數(shù)據(jù)適配 數(shù)據(jù)轉換 流程管理 執(zhí)行監(jiān)控標簽體系 標簽共享標簽規(guī)則 標簽任務數(shù)據(jù)來源企業(yè)內部數(shù)據(jù)（結構化據(jù)為） 企業(yè)外部數(shù)據(jù)（結構化半結化非構化）ERP、SRM、CRM、WMS等 數(shù)據(jù)服務商、網(wǎng)絡爬蟲等來源：根據(jù)公開資料自主研究及繪制。 企業(yè)案例：元年科技企業(yè)案例：元年科技全方位、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)中臺的核心建設包括技術、數(shù)據(jù)、服務、運營四大體系。通過四套體系的建設，實現(xiàn)架構設計、數(shù)據(jù)基座搭由于數(shù)據(jù)中臺整體實施落地需要雙向推進——即一方面從上向下梳理業(yè)務需求痛點，規(guī)劃整體計劃，另一方面從下向上結合業(yè)務邏輯，梳理企業(yè)數(shù)據(jù)情況——元年提供中臺咨詢服務，基于應用場景并參考企業(yè)特性，規(guī)劃設計可行性方案、建設路徑和投資預算，同時結合數(shù)據(jù)的管理體系與標準體系，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)品能力從頂向下規(guī)從頂向下規(guī)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，生成管理會計報告打通數(shù)據(jù)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)全流程打通內置模型杜邦分析、EVA、財務歸因等財務業(yè)務一體化分析模型系統(tǒng)內置，數(shù)據(jù)連通即可直接復用實現(xiàn)數(shù)據(jù)應用分離，應用底層管理會計多維數(shù)據(jù)庫，由業(yè)務人員直接自定義報表主動預警 交互報表數(shù)據(jù)主動觸達用戶，報表可以現(xiàn)場進行通過靈活的填報規(guī)則鍵業(yè)務假設調整、和預警規(guī)則設置，實態(tài)計算、實時的情現(xiàn)對風險的主動預警 模擬、決策支持業(yè)務調研行業(yè)數(shù)據(jù)特性需求當前環(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)模型架構組織架構數(shù)據(jù)模型架構組織架構產(chǎn)品組合技術支持IT應用系統(tǒng)底向上開發(fā)來源：據(jù)公資料究及制。 來源：據(jù)公資料究及制。底向上開發(fā)數(shù)據(jù)中臺應用的行業(yè)場景（數(shù)據(jù)中臺應用的行業(yè)場景（PAGE1/4）來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。企業(yè)行業(yè)應用成熟度高：金融行業(yè)企業(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)，信息化建設起步早、資金投入巨大，因此信息化水平高，數(shù)據(jù)標準化程度高，且技術實力也較強。然而，伴隨著數(shù)據(jù)量快速積累和膨脹、數(shù)據(jù)結構和類型趨于多元化，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)質量難以保障，數(shù)據(jù)標準模型無法適應快速變化的業(yè)務需求，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)一風控的形勢下，對IT設施的服務能力和運營能力要求也越來越高。對于數(shù)字化轉型升級中的金融機構而言，數(shù)據(jù)中臺是實現(xiàn)全渠道、全鏈路的敏捷業(yè)務能力的有效方案。根據(jù)數(shù)據(jù)治理的需求，落地全生命周期的標準管理流程，幫助企業(yè)實現(xiàn)內部部門連接和與終端客戶的連接，實現(xiàn)跨部門、多業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，以提升數(shù)據(jù)質量，形成數(shù)據(jù)管理的工作環(huán)境，并提供數(shù)據(jù)服務，更快地應對政策、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、應用最成熟、數(shù)據(jù)服務類型最豐富的行業(yè)之一。營銷用戶畫像，洞悉客戶、挖掘需求戶轉化率，減少營銷資源的浪費服務營銷用戶畫像，洞悉客戶、挖掘需求戶轉化率，減少營銷資源的浪費服務實現(xiàn)前臺組件或系統(tǒng)的快速封裝、線下不同場景的服務產(chǎn)配置模型和基金組合服務風控以優(yōu)化構建信用風險、操作風險、市場風險、流動性風險等模型過程中的安全合規(guī)風險銀行 保險 證券 基金 應用環(huán)節(jié)行業(yè)應用成熟度高：泛零售業(yè)在信息化建設過程中，零售企業(yè)積累建設了包括ERP、MES、CRM、WMS、TMS、POS等在內的各種業(yè)務系統(tǒng)，而隨著線上線下各種零售渠道的涌現(xiàn)，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)精準營銷，無法實時更新“進-銷-存”數(shù)據(jù)并與營銷數(shù)據(jù)結合以實現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)分析。由于數(shù)據(jù)中臺架構兼具強兼容和擴展性，且封裝完成了適用于各種業(yè)務場景的復雜算法，通過API標準數(shù)據(jù)接口就能支持企業(yè)快速對接零售智能應用和業(yè)務系統(tǒng)，幫助企業(yè)減少對原有業(yè)務系統(tǒng)的改造，提高復用效率。依托數(shù)據(jù)中臺，零售企業(yè)能打通企業(yè)內外部數(shù)據(jù)，充分進行數(shù)據(jù)流通。數(shù)據(jù)中臺的建設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)為導向進行銷售策劃、選品鋪貨策略制定、商品運轉與庫存預測等，實現(xiàn)對消費者的精準分析以及對終端市場變化的靈活應對。企業(yè)內部數(shù)據(jù)人企業(yè)內部數(shù)據(jù)人會員信息企業(yè)外部數(shù)據(jù)柔性、精準供應貨產(chǎn)品偏好場全渠道管理營銷數(shù)據(jù)采銷研發(fā)庫存供應鏈門店商超APP電商銷售數(shù)據(jù) 企業(yè)后端系統(tǒng)：ERP、、、、TMS、POS、財務管理、人力資源管理、法務 數(shù)據(jù)中臺應用的行業(yè)場景（數(shù)據(jù)中臺應用的行業(yè)場景（PAGE3/4）行業(yè)仍有開發(fā)空間：政務近年來，政府部門信息化建設投入不斷加大，政務云化進程也不斷加速，基礎設施建設已趨于成熟。然而，政務服務具有專業(yè)性強、流程環(huán)節(jié)多、處理情形復雜等特點，多以多線方式進行信息化建設，如稅務系統(tǒng)、公安系統(tǒng)等，造成了嚴重的數(shù)據(jù)孤島情況。同時，各政務服務部門間的信息化水平也存在極大的差異。因此當前的政務系統(tǒng)存在功能重疊度高、應用分散、部門協(xié)同困難等問題，亟需建立組織、用戶、協(xié)同、業(yè)務均在線的數(shù)據(jù)體系，解決政務服務業(yè)務創(chuàng)新速度落后于社會需求的問題，推動數(shù)據(jù)和業(yè)務的融合，提升服務型政府供給側能力。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)政務領域數(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，提升部門內和跨部門的辦公及辦事效能，促進政府工作精細化開展，全面提升政府面向公眾的便捷服務能力、科學化的決策能力，為政府帶來新的治理模式和服務模式。數(shù)據(jù)中臺在政務領域的應用場景安全、生態(tài)環(huán)境…… PC端移動端終端機大屏問多端口政務應用辦 數(shù)據(jù)公開 應急管理 疫后防控 政務運營、應用運營、政務數(shù)據(jù)智能、政務全局監(jiān)控、政務知識庫、審計管理、消息中…… 查檔指標管理統(tǒng)計服務協(xié)同分析業(yè)務監(jiān)控效率監(jiān)控政務智能數(shù)據(jù)安全風險監(jiān)測健康碼企業(yè)服務……移動端終端機PC端運營中心前臺應用小程序政務服務網(wǎng)政務服務APP來源：自主研究及繪制。行業(yè)仍有開發(fā)空間：工業(yè)隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程不斷加速，傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)正面臨數(shù)字化轉型的關鍵時期。在過往信息化建設的不同階段，工業(yè)企業(yè)陸續(xù)上線了ERP、SCM、SRM、WMS、PLM、MES等工業(yè)管理系統(tǒng)，以及一些與上下游廠商協(xié)同的編碼系統(tǒng)、SPC、質量追溯系統(tǒng)等，軟件質量參差不齊，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)建設缺乏總體規(guī)劃也同時導致各種系統(tǒng)的BOM、工廠及工藝的定義、基礎的數(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，無法在更大的全流程鏈條上發(fā)揮價值。因此，如何高效集成異構的工業(yè)數(shù)據(jù)，構建企業(yè)級的數(shù)據(jù)架構和完備的數(shù)據(jù)服務體系，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)指導作用，實現(xiàn)業(yè)務增值是傳統(tǒng)工業(yè)走向科學、精細化運營的核心。數(shù)據(jù)中臺無疑是回答這一問題的解決方案，但由于工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)制造流程復雜且專業(yè)性強，而目前的數(shù)據(jù)基礎設施建設薄弱，數(shù)據(jù)應用服務仍處于早期階段，數(shù)據(jù)中臺在工業(yè)領域仍有較大的發(fā)展空間。數(shù)據(jù)中臺在工業(yè)領域的數(shù)據(jù)智能應用產(chǎn)品質量追溯物料能耗優(yōu)化

產(chǎn)線效率分析

故障定位檢測診斷

出庫物流追蹤分析

庫存預測及優(yōu)化來源：自主研究及繪制。

工藝參數(shù)數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)（PAGE1/4）企業(yè)內外的認知和推廣仍面臨挑戰(zhàn)盡管數(shù)據(jù)的價值屬性已經(jīng)獲得業(yè)界的廣泛共識，但是選擇觀望的企業(yè)依舊占據(jù)大多數(shù)，數(shù)據(jù)中臺在認知和推廣上仍然面臨著多方面的挑戰(zhàn)。從企業(yè)內部來看，管理者對數(shù)據(jù)治理一知半解，如果在沒有深入梳理企業(yè)業(yè)務現(xiàn)狀及需求的情況下盲目建設數(shù)據(jù)中臺、追求“大而全”的概念，可能導致數(shù)據(jù)中臺落地效果不佳。如果數(shù)據(jù)中臺不能發(fā)揮降本提效的作用，反而使得實際使用者在適應時耗費更多的時間和精力，那么數(shù)據(jù)中臺在企業(yè)內部的推廣必然受到阻礙。而從市場環(huán)境來看，數(shù)據(jù)中臺外在表現(xiàn)為偏定制化的解決方案，它們涉及不同的應用領域、覆蓋不同的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，很難有一套面對全行業(yè)、全領域通用的中臺產(chǎn)品，因此企業(yè)對數(shù)據(jù)中臺的認知非常依賴市場內正確信息的傳遞和頭部企業(yè)的成功案例示范。整體而言，認知和推廣仍是數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)，這需要供應商和企業(yè)長期共同協(xié)作來解決。標準化CDP標準化CDP數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設數(shù)據(jù)中臺定制化CRM來源：自主研究及繪制。市場信息混亂，數(shù)字化產(chǎn)品質量參差不齊且界限不明晰很多數(shù)倉、BI都被叫做數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)中臺與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟件有一定的功能重合外部市場管理者對數(shù)據(jù)中臺一知半解，在沒有深入分析企業(yè)數(shù)據(jù)的情況下盲目建設數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)中臺沒有起到數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設的功能，反而提高了企業(yè)的存儲和計算成本業(yè)務人員因為不了解和適應困難而抗拒使用數(shù)據(jù)中臺建設數(shù)據(jù)中臺成本高、周期長，投資回報率難以量化，決策者要承擔落地效果不理想帶來的風險企業(yè)內部數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)（PAGE2/4）數(shù)據(jù)標準化困難、耗時費力多數(shù)企業(yè)在過去的信息化建設過程中，有一些遺留的數(shù)據(jù)問題待解決：①多源異構的數(shù)據(jù)需要標準化：企業(yè)從不同的角度切入，多點建設了很多單鏈的業(yè)務系統(tǒng)，造成不同系統(tǒng)中架構、標準不一致，同一個項目中生產(chǎn)、運營、營銷的數(shù)據(jù)編碼定義不一致。②各種信息系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)需要集成打通：數(shù)據(jù)在保持及時性、準確性和完整性的同時進行PaaS層和IaaS層、各系統(tǒng)之間的集成打通。③業(yè)務數(shù)據(jù)量大，多源異構數(shù)據(jù)處理的技術水平要求高。④各部門數(shù)據(jù)共享意愿低：部分數(shù)據(jù)的敏感性、重要性較高，相關部門共享資源的意愿較低。這些問題在客觀上阻礙了數(shù)據(jù)共享、復用的過程。有效避免數(shù)據(jù)的重復儲存，優(yōu)化和管控存量業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和后續(xù)快速壯大的增量業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)占用大量計算資源的情況和數(shù)據(jù)治理累積的數(shù)據(jù)需要集成打通形有效避免數(shù)據(jù)的重復儲存，優(yōu)化和管控存量業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和后續(xù)快速壯大的增量業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)占用大量計算資源的情況和數(shù)據(jù)治理累積的數(shù)據(jù)需要集成打通形成共享和復用各部門共享意愿低，需要企業(yè)內部深度合作數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)應用其他數(shù)據(jù)服務高效使用、敏捷開發(fā)，數(shù)據(jù)真正為業(yè)務所用，實現(xiàn)精細化運營、數(shù)據(jù)價值化來源：主研及繪。 來源：主研及繪。高效使用、敏捷開發(fā)，數(shù)據(jù)真正為業(yè)務所用，實現(xiàn)精細化運營、數(shù)據(jù)價值化數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)（PAGE3/4）技術與業(yè)務的融合存在壁壘中臺概念由阿里提出，首先服務于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)內部改革，因此在向各行業(yè)推廣的過程中不可避免地攜帶了互聯(lián)網(wǎng)公司特色的業(yè)務屬性，例如阿里系中臺服務商側重于從營銷場景切入以帶動企業(yè)全域增長。盡管服務商逐漸形成了優(yōu)勢行業(yè)分布競技術管理業(yè)務技術管理業(yè)務業(yè)務場景落地中臺廠商對業(yè)務的不熟悉是企業(yè)反應的首要問題。中臺廠商需要理解客戶的業(yè)務、發(fā)現(xiàn)有價值的場景，并在自有技術架構下提供具象化的、有效業(yè)務場景落地中臺廠商對業(yè)務的不熟悉是企業(yè)反應的首要問題。中臺廠商需要理解客戶的業(yè)務、發(fā)現(xiàn)有價值的場景，并在自有技術架構下提供具象化的、有效的、有智慧的生態(tài)應用，以切實幫助企業(yè)解決業(yè)務問題。管理經(jīng)驗重要性凸顯管理經(jīng)驗重要性凸顯現(xiàn)階段技術已經(jīng)相對成熟，在建設數(shù)據(jù)中臺的過程中，業(yè)務能力、管理經(jīng)驗等能力逐漸變成建設好數(shù)據(jù)中臺的關鍵要素。技術與業(yè)務脫離傳統(tǒng)的企業(yè)架構下，技術人員和業(yè)務人員分別在后端和前端支撐業(yè)務，這造成了：①前臺的業(yè)務場景變化快，跨部門溝通的低效導致技術不能快速服務于場景，浪費了業(yè)務運營的黃金時間。②中臺失靈，技術部門被動地接受前臺需求，不能通過數(shù)據(jù)反饋為企業(yè)提出前瞻性的指導意見或競技術與業(yè)務脫離傳統(tǒng)的企業(yè)架構下，技術人員和業(yè)務人員分別在后端和前端支撐業(yè)務，這造成了：①前臺的業(yè)務場景變化快，跨部門溝通的低效導致技術不能快速服務于場景，浪費了業(yè)務運營的黃金時間。②中臺失靈，技術部門被動地接受前臺需求，不能通過數(shù)據(jù)反饋為企業(yè)提出前瞻性的指導意見或競爭策略。投資回報率等收益指標難以量化一方面，數(shù)據(jù)中臺的成本投入有不確定性。數(shù)據(jù)中臺的建設周期長，投入成本高，隨著業(yè)務的快速增長，可能造成初期對數(shù)據(jù)增長的預估錯誤導致整個建設過程中成本的極大波動。另一方面，數(shù)據(jù)中臺的回報難以量化。首先，數(shù)據(jù)中臺輸出的是無形的數(shù)據(jù)能力，這就要求其應對業(yè)務有充分的理解，否則企業(yè)將難以發(fā)揮效用。其次，不管是使用者還是使用場景都多元而復雜，難以界定數(shù)據(jù)中臺的直接受益。最后，企業(yè)業(yè)務日趨敏捷，數(shù)據(jù)中臺對這種敏態(tài)提供相應的動態(tài)調整需要長時間檢驗其實際效果。因此，對于企業(yè)而言，存在數(shù)據(jù)中臺選型困難，實施風險大，且投資收益難以量化的問題。數(shù)據(jù)中臺收益指標數(shù)據(jù)調用次數(shù)：主要考核數(shù)據(jù)中臺的利用率，是否在業(yè)務中使用數(shù)據(jù)中臺中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)調用次數(shù)：主要考核數(shù)據(jù)中臺的利用率，是否在業(yè)務中使用數(shù)據(jù)中臺中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r長：主要考核數(shù)據(jù)的及時性，是否能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時使用模塊復用率：主要考核中臺服務中心設計的實用性，究竟有多少業(yè)務使用了中臺的模塊，中臺抽象出來的共性是否有復用價值數(shù)據(jù)的準確率：主要考核數(shù)據(jù)的準確性和完整性迭代時間：主要考核中臺上線后是否成功縮短了前臺業(yè)務線的迭代周期數(shù)據(jù)處理速度：主要考核數(shù)據(jù)中臺的算法效率……定量指標是否降低成本：時間成本、人工成本、財務成本等是否提升效率：高效開發(fā)、快速響應等是否滿足客戶需求：（不同行業(yè)的客戶有自身獨特的需求）定性指標主觀感覺是否能夠以用戶為中心，服務為導向地快速相應業(yè)務變化/打通前后端的數(shù)字是否進行集中管理是否滿足數(shù)據(jù)應用（優(yōu)化業(yè)務、提升產(chǎn)品質量、優(yōu)化供應參數(shù)、降低風險、提升客戶意度、輔助決策等）……來源：自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展驅動因素1數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5數(shù)據(jù)中臺概述2數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀3數(shù)據(jù)中臺應用的挑戰(zhàn)4數(shù)據(jù)中臺的未來發(fā)展趨勢5來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展趨勢（1/5）深入下沉市場，產(chǎn)品更加標準化數(shù)據(jù)中臺的核心在于共享和沉淀能力，隨著數(shù)據(jù)中臺在行業(yè)頭部及領先企業(yè)逐漸落地，供應商經(jīng)歷了各類業(yè)務場景能力沉淀的過程。在深度上，數(shù)據(jù)中臺廠商承載細分行業(yè)的各類定制化業(yè)務，不斷沉淀業(yè)務能力。在廣度上，隨著不同業(yè)務場景的持續(xù)輸入，數(shù)據(jù)中臺廠商產(chǎn)品的能力越來越豐富，覆蓋的領域也越來越廣泛。完善數(shù)據(jù)中臺的深度和廣度，提煉和整合數(shù)據(jù)中臺的服務，尤其是對于對數(shù)據(jù)中臺能力要求相對簡單的中小企業(yè)，為客戶提供標準化的整體解決方案將成為數(shù)據(jù)中臺服務商的產(chǎn)品方向。數(shù)據(jù)中臺廠商發(fā)展下沉趨勢

數(shù)據(jù)中臺與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)關系大型企業(yè)大型企業(yè)中型企業(yè)隨著大型、頭部企業(yè)滲透率的增長，中小企業(yè)將成為中臺廠商下一步競爭的增量市場。中臺供應商：沉淀行業(yè)通用能力，構建標準化產(chǎn)品。中小企業(yè)：根據(jù)自身企業(yè)數(shù)據(jù)分析規(guī)劃和運營現(xiàn)狀，填補能力的空缺。小微企業(yè)數(shù)據(jù)中臺定制產(chǎn)品市場拓展數(shù)據(jù)中臺定制產(chǎn)品市場拓展標準解決方案頭部企業(yè)客戶成功案例其他客戶頭部客戶具備示范效應，能夠輻射產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)。數(shù)據(jù)中臺廠商為頭部客戶提供定制化的產(chǎn)品（覆蓋該領域大多數(shù)場景），這類成功案例更具備說服力，有助于數(shù)據(jù)中臺在同領域的推廣。頭部客戶作為產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)，上下游存在很多業(yè)務合作公司，獲取頭部客戶意味著能夠輻射更多產(chǎn)業(yè)鏈上下游的企業(yè)。數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展趨勢（數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展趨勢（PAGE2/5）來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。來源：自主研究及繪制。深耕細分領域，場景愈加精細化首先，數(shù)據(jù)中臺所提供的底層技術支撐能力，需要供應商在軟件架構、云技術、容器編排、DevOps等多方面有充足的技術儲備，還需要具備資本和技術實力的雙重積累。縱觀中國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)，雖然界限并不明晰，但是大致形成了以阿里、騰訊等技術雄厚的頭部企業(yè)側重提供底層架構技術，其他中小供應商側重提供行業(yè)化服務和產(chǎn)品的競爭格局。其次，沒有一家供應商可以覆蓋企業(yè)龐大的、