數(shù)據(jù)中臺(tái)的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

1、數(shù)據(jù)中臺(tái)的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析技術(shù)創(chuàng)新，變革未來(lái)政策推動(dòng)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)信息化時(shí)代發(fā)展，我國(guó)很早便部署了信息化發(fā)展規(guī)劃，自起步以來(lái)，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(lái)，隨著5G技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展，我國(guó)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(jiǎn)而言之，我國(guó)信息化建設(shè)緊密圍繞著打造網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、建設(shè)數(shù)字中國(guó)、“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃等國(guó)家戰(zhàn)略， 充分發(fā)揮信息化驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)作用，積極推進(jìn)以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)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

2、及關(guān)鍵戰(zhàn)略統(tǒng)籌，以新技術(shù)、新模式為支撐，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)安全保障能 力的同時(shí)，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(shí)間核心政策2015中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要2016國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要十三五國(guó)家信息化規(guī)劃2017十九大報(bào)告2018政府工作報(bào)告工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2018年-2020年）2019十九屆四中全會(huì)2020十四五規(guī)劃方案中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項(xiàng)行動(dòng)方案關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng)，培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案關(guān)于加快推進(jìn)國(guó)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(dòng)物聯(lián)網(wǎng)全面發(fā)展的通知2015-2020年中國(guó)信息化建設(shè)主要政策指導(dǎo)

3、2015-2020年中國(guó)重點(diǎn)行業(yè)推進(jìn)信息化建設(shè) 重點(diǎn)政策統(tǒng)計(jì)注釋：僅統(tǒng)計(jì)重要指導(dǎo)性政策。來(lái)源：中國(guó)政府網(wǎng)國(guó)務(wù)院政策文件庫(kù)，研究院自主研究及繪制。積極推進(jìn)注釋：僅統(tǒng)計(jì)5個(gè)重點(diǎn)行業(yè)政策密集度。來(lái)源：中國(guó)政府網(wǎng)國(guó)務(wù)院政策文件庫(kù)，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(guó)5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)22220152016201720182019202095634545425442221112411農(nóng)業(yè)（個(gè)）工業(yè)（個(gè)） 政務(wù)（個(gè)）衛(wèi)生健康（個(gè)） 教育（個(gè)）2數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模穩(wěn)步擴(kuò)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(wàn)億

4、元）20182019占GDP比重（%）74.7%77.0%77.2%79.5%80.2%25.3%23.0%22.8%20.5%19.8%2015201920162017產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（%）2018數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（%）3數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，對(duì)GDP貢獻(xiàn)持續(xù)增強(qiáng)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)維持高速增長(zhǎng)，在信息通信新技術(shù)、新業(yè)態(tài)的帶動(dòng)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(duì)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)到67.7%，已經(jīng)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)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(jí)，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(diǎn)應(yīng)用向 行業(yè)協(xié)同發(fā)展

5、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(lái)越重要的增長(zhǎng)動(dòng) 力?！皟苫眳f(xié)同發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，為市場(chǎng)創(chuàng)造新動(dòng)能的同時(shí)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，如何價(jià)值化數(shù)據(jù)并與 傳統(tǒng)生產(chǎn)要素融合，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向信息化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題，這既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇， 所以加快推進(jìn)數(shù)據(jù)價(jià)值化進(jìn)程是企業(yè)發(fā)展的本質(zhì)要求。2015-2019年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模及占GDP比重2015-2019年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)源：w ind，研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。來(lái)源：工信部，研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。6651710195621206111466201620

6、17202020182019互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入（億元）客戶為導(dǎo)向的市場(chǎng)環(huán)境企業(yè)向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、信息化經(jīng)營(yíng)決策改進(jìn)近十年數(shù)字技術(shù)被中國(guó)消費(fèi)者廣泛接受，消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求升級(jí)帶動(dòng)各類觸點(diǎn)場(chǎng)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(chǎng)和消費(fèi)者時(shí)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(fèi)和服務(wù)為主線，與人們的生活場(chǎng)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(gè)性化?？煜贰⒌禺a(chǎn)、汽車等貼近消費(fèi)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(duì)較大。如今，在接入流量增速放緩， 用戶流量紅利逐漸見(jiàn)頂?shù)谋尘跋拢M(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的格局和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)日趨

7、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)資源與要素融合是企業(yè)發(fā)展的下一個(gè)方向。中臺(tái)技術(shù) 就是可行的解決方案之一，它實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)保障，提供了技術(shù)平臺(tái)和全網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代用技術(shù) 解決商業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題提供支撐。24694711122020162020201720182019移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量（億GB）來(lái)源：工信部，研究院自主研究及繪制。來(lái)源：工信部，研究院自主研究及繪制。42016-2020年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量增長(zhǎng)情況14952016-2020年互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)情況數(shù)據(jù)中臺(tái)的內(nèi)涵來(lái)源：研究院根據(jù)公開資料及專家訪

8、談自主研究及繪制。數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)持久化，簡(jiǎn)單的關(guān)聯(lián) 查詢，簡(jiǎn)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(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上的存儲(chǔ) 庫(kù)。實(shí)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(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析。數(shù) 據(jù)處理能力較弱，在數(shù)據(jù) 和業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)方面應(yīng)用有限。基于分布式的實(shí)時(shí)或者離線計(jì)算框架，建立計(jì)算集群以運(yùn)行各種計(jì)算任務(wù)， 提供完善的大數(shù)據(jù)分析基 礎(chǔ)運(yùn)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(shí)時(shí)同步、支持 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、實(shí)現(xiàn)多源 異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合管控。數(shù)據(jù)邁向EB級(jí)別。具有全 域級(jí)、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(guò)技術(shù)手段統(tǒng)一數(shù) 據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和

9、口徑，能夠?qū)覱LTP和OLAP的需求，結(jié) 合算法，把前臺(tái)業(yè)務(wù)的分析需求和交易需求直接對(duì) 接到中臺(tái)來(lái)，通過(guò)數(shù)據(jù)中 臺(tái)處理和邏輯運(yùn)算。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)平臺(tái)是技術(shù)的概念，更是企業(yè)管理的概念數(shù)據(jù)中臺(tái)居于前臺(tái)和后臺(tái)之間，是企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)共享、能力復(fù)用平臺(tái)，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和中樞系統(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(tái)提供數(shù)據(jù)資源和能力的支撐，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)中臺(tái)不是簡(jiǎn)單的一套軟件系統(tǒng)或者一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，更多的是一種強(qiáng)調(diào)資源整合、集中配置、能力沉淀、分步執(zhí)行的 運(yùn)作機(jī)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(chǎng)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(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)中 臺(tái)

10、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(tái)。各類數(shù)據(jù)技術(shù)是構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)的基礎(chǔ)，能夠高效對(duì)數(shù)據(jù) 進(jìn)行統(tǒng)一收集、處理、儲(chǔ)存、計(jì)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(tái)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(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(tái)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(zhǎng)空間。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的發(fā)展階段數(shù)據(jù)中臺(tái)5數(shù)據(jù)中臺(tái)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(jì)算實(shí)時(shí)處理內(nèi)存計(jì)算Kafka流式計(jì)算.數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)傳統(tǒng)數(shù)

11、據(jù)倉(cāng)庫(kù)分布式文件系統(tǒng)分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。6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(tái)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(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算與處理，通過(guò)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化的方式實(shí) 現(xiàn)指標(biāo)口徑的統(tǒng)一，存儲(chǔ)到各類數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖中，以實(shí)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

12、示，形成以業(yè)務(wù)核心對(duì)象為中心的連接和標(biāo)簽體系，深 度萃取數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)中臺(tái)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(jià)值化數(shù)據(jù)中臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模來(lái)源：研究院根據(jù)企業(yè)年報(bào)等公開資料、專家訪談及自有模型統(tǒng)計(jì)核算及繪制。注釋：報(bào)告所列規(guī)模歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)均取整數(shù)位（特殊情況：差值小于1時(shí)精確至小數(shù)點(diǎn)后一位），已包含四舍五入的情況；增長(zhǎng)率的計(jì)算均基于精確的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算。2018-2023 CAGR49.1%173868101139183行業(yè)增長(zhǎng)勢(shì)頭明顯，市場(chǎng)規(guī)模快速擴(kuò)張伴隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步，以及數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品逐漸實(shí)現(xiàn)商業(yè)化、需求端企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的認(rèn)知開 始樹立，2019年可以稱為數(shù)

13、據(jù)中臺(tái)元年。當(dāng)前我國(guó)數(shù)據(jù)中臺(tái)行業(yè)處于從萌芽轉(zhuǎn)向高速發(fā)展的過(guò)渡期，整體仍處在相對(duì)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(dòng)市場(chǎng)需求不斷增加，行業(yè)增長(zhǎng)勢(shì)頭明顯，市場(chǎng)規(guī)模快速擴(kuò)張。此外，隨著數(shù)據(jù)中臺(tái)逐漸實(shí)現(xiàn)從理論架構(gòu)到實(shí)際部署的落地實(shí)踐，需求端企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)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(tái)的更多呈現(xiàn)形式，例如挖掘服務(wù)于中小微企業(yè)的實(shí)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(tái)產(chǎn)品類型與服務(wù)內(nèi)容有待進(jìn)一步拓展，未來(lái)參與布局?jǐn)?shù)據(jù)中臺(tái)的企業(yè)數(shù)量也將快速增加，市場(chǎng)增量空間廣闊。2018-2023年中國(guó)數(shù)據(jù)中臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模126%80%47%38%32%20182019

14、2022e2023e2020市場(chǎng)規(guī)模（億元）2021e增長(zhǎng)率（%）7數(shù)據(jù)中臺(tái)的玩家類型行業(yè)集中度較低，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局尚未成型數(shù)據(jù)中臺(tái)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(tái)并提供服務(wù)的供應(yīng)廠商。整體而言，數(shù)據(jù)中臺(tái)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局。數(shù)據(jù)中臺(tái)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(dú)立中臺(tái)開發(fā)商及人工智 能廠商。市場(chǎng)不斷有新玩家進(jìn)入，各類型的廠商都具有不同的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，處在占領(lǐng)市場(chǎng)份額、憑借優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域構(gòu)建進(jìn)入壁壘 的擴(kuò)張階段，與此同時(shí)也帶來(lái)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)中臺(tái)

15、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(shì)：在內(nèi)部落地中臺(tái)戰(zhàn)略，獲得檢 驗(yàn)后對(duì)外提供服務(wù)，具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)；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、AWS8特征及優(yōu)勢(shì)：有ToB服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和客戶資源基礎(chǔ)，有獲客和拓客優(yōu)勢(shì)；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(shí)別客戶需求；能基于中臺(tái)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(shì)：具備數(shù)據(jù)資源，能幫助企業(yè)客 戶補(bǔ)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(qiáng)，在數(shù)

16、據(jù)采集清 洗和計(jì)算推理等環(huán)節(jié)都有優(yōu)勢(shì)；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(dú)立中臺(tái)開發(fā)商特征及優(yōu)勢(shì)：以數(shù)據(jù)中臺(tái)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(chǎng)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(tái)的客戶畫像有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、多元化經(jīng)營(yíng)的各行業(yè)頭部企業(yè)為主要客戶事實(shí)上，并非所有企業(yè)都需要或適合部署數(shù)據(jù)中臺(tái)。是否進(jìn)行數(shù)據(jù)中臺(tái)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(duì)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(shí)際不存在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的問(wèn)題， 則并不適合也并非必須搭建中臺(tái)，

17、因?yàn)閿?shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)模式較重，建設(shè)周期較長(zhǎng)，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(tái)的部署：業(yè)務(wù)場(chǎng)景具備不確定性，迭代速度快，所處市場(chǎng)環(huán) 境變化快，需要具備快速試錯(cuò)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(wèn)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(wèn)題，需要打通壁 壘進(jìn)行統(tǒng)一管理；營(yíng)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(duì)企業(yè)發(fā)展存在制約，需要進(jìn)行整體的 技術(shù)升級(jí)、業(yè)務(wù)重構(gòu)；對(duì)外需要多業(yè)態(tài)擴(kuò)張，多消費(fèi)渠道觸達(dá)，希望協(xié)調(diào)整

18、個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴之間資源。數(shù)據(jù)中臺(tái)的客戶畫像01營(yíng)收具有一定規(guī)模，有實(shí)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(chǎng)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(shí)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(yíng)，有多條產(chǎn)品線或橫跨多種業(yè)態(tài)9數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的業(yè)務(wù)領(lǐng)域（1/2）算法模型購(gòu)買時(shí)間預(yù)測(cè)個(gè)性化推薦門店銷量預(yù)測(cè)交叉推薦預(yù)測(cè)用戶流失預(yù)測(cè)IDMapping用戶行為 特征分析推薦效果 分析用戶群體畫像用戶價(jià)值 分析生命周期 分析營(yíng)銷渠道流量分析營(yíng)銷觸達(dá) 效果分析用戶轉(zhuǎn)化 分析營(yíng)銷時(shí)段流量分析營(yíng)銷預(yù)警分析用戶流失 留

19、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(shí)段分析服務(wù)質(zhì)量 分析營(yíng)銷領(lǐng)域：發(fā)展最早，落地最廣泛隨著進(jìn)入數(shù)字化營(yíng)銷時(shí)代，線上營(yíng)銷場(chǎng)景已經(jīng)實(shí)現(xiàn)云化，線下營(yíng)銷場(chǎng)景也可以通過(guò)IoT、AI等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的 獲取和完全跟蹤，目前營(yíng)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(yíng)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(shí)段及場(chǎng)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(fèi)者畫像 和用戶標(biāo)簽體系難以整合建立；與此同時(shí)，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(jì)算分析 需求。營(yíng)銷數(shù)據(jù)中臺(tái)在集數(shù)據(jù)采集、融通聚合、管理

20、服務(wù)等功能于一體的基礎(chǔ)上，基于場(chǎng)景的特點(diǎn)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(yíng)銷效果，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn) 基于智能營(yíng)銷和消費(fèi)者智能運(yùn)營(yíng)及管理的數(shù)據(jù)管理、洞察分析和決策支持。營(yíng)銷數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用用戶分析營(yíng)銷分析交易分析10企業(yè)案例：阿里云推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提供全域營(yíng)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(tái)、智能商業(yè)分析套件QuickBI、 QuickAudience產(chǎn) 品、智能用戶增長(zhǎng)、品牌數(shù)據(jù)銀行的支撐下，實(shí)現(xiàn)基于消費(fèi)者標(biāo)簽和模型的人群分析和洞察，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者資產(chǎn)向品牌數(shù)據(jù) 銀行的推

21、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(fèi)者洞察的營(yíng)銷活動(dòng)策劃和實(shí)現(xiàn)，同時(shí)幫助商家 實(shí)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(yíng)銷數(shù)據(jù)中臺(tái)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(diǎn)會(huì)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(cāng)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(guò)程事實(shí)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) 據(jù) 銀

22、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(xiàng)目交易（年/月/日）店鋪商品流量、交易（年/月/日）店鋪來(lái)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(yíng)銷解決方案全域媒體解決方案全域種草解決方案全域會(huì)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(yàn)解決方案來(lái)源：研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。11數(shù)據(jù)中臺(tái)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(huì)領(lǐng)域：激活財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值，深化管理會(huì)計(jì)

23、應(yīng)用，落實(shí)企 業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略在過(guò)去的信息化建設(shè)過(guò)程中，基于ERP系統(tǒng)的管理會(huì)計(jì)往往以獨(dú)立、零散的模塊化工具應(yīng)用 （如預(yù)算、成本管理、合并報(bào) 表）各自存在，缺乏整體規(guī)劃和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐。特別是對(duì)于多元化經(jīng)營(yíng)的集團(tuán)型企業(yè)，各版塊都搭建一套不同的 ERP系統(tǒng)，財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)和管理信息系統(tǒng)間通過(guò)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(dú)立運(yùn)營(yíng)而無(wú)法統(tǒng)一管理等問(wèn)題。此外，自動(dòng)化程度低、時(shí)效性差使系統(tǒng)難以滿足瞬息萬(wàn)變的商業(yè)環(huán)境下企業(yè)的 實(shí)時(shí)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(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的快速響應(yīng)需求。管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)中臺(tái)匯集企業(yè)內(nèi)部業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)，同時(shí)打通外部的社會(huì)

24、大數(shù)據(jù)到內(nèi)部的業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)，統(tǒng)一規(guī)范和口徑，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效共享和復(fù)用。通過(guò)分析企業(yè)全財(cái)務(wù)流程，識(shí)別、提取并沉淀財(cái)務(wù)核心能力，減少各前端系統(tǒng)對(duì)財(cái)務(wù)功能的重復(fù)開發(fā)， 使財(cái)務(wù)人員更多地基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和實(shí)際業(yè)務(wù)，做出科學(xué)、場(chǎng)景化的分析預(yù)測(cè)和經(jīng)營(yíng)決策，真正激活財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值。此外，隨著創(chuàng)新應(yīng)用不斷擴(kuò)展，管理會(huì)計(jì)與基礎(chǔ)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的關(guān)系也將被重構(gòu)?；谝粋€(gè)更實(shí)時(shí)、更精細(xì)、更統(tǒng)一的底層數(shù) 據(jù)支撐，管理會(huì)計(jì)將不再依賴于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息就能進(jìn)行全場(chǎng)景數(shù)據(jù)處理，并反過(guò)來(lái)生成財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)規(guī)則化、格式化的信息。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)作業(yè)模式管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的架構(gòu)成本核算稅務(wù)處理預(yù)算控制經(jīng)營(yíng)分析會(huì)計(jì)核算中心12企業(yè)案例：元年科技管理咨詢軟件信息化

25、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(yùn)營(yíng)咨詢數(shù)字化賦能咨詢客戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)增值 流程服務(wù) IT平臺(tái)治理績(jī)效組織人員數(shù)據(jù)平臺(tái) 應(yīng)用平臺(tái)“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(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，同時(shí)又具有豐富的財(cái)務(wù)管理、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型軟件商和服務(wù)商。經(jīng)過(guò)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(guó)內(nèi)管理會(huì) 計(jì)、財(cái)務(wù)管理、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)分析等專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，對(duì)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(gè)行業(yè)有深刻的洞察和豐富的經(jīng)驗(yàn)。目前，元年已經(jīng)形成了較為全面的中臺(tái)整體解

26、決方案，在數(shù)據(jù)中臺(tái)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(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)稅一體化的行業(yè)解決方案。元年科技的數(shù)據(jù)中臺(tái)整體解決方案數(shù) 據(jù) 消 費(fèi)數(shù) 據(jù) 中 臺(tái)管理會(huì)計(jì)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)挖掘分析工具預(yù)算管理合并報(bào)表銷售績(jī)效產(chǎn)品定價(jià)精準(zhǔn)營(yíng)銷智能預(yù)測(cè)智答戰(zhàn)情室成本管理管理報(bào)告庫(kù)存優(yōu)化投資測(cè)算風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算信用云圖可視化Of f ice插件數(shù)據(jù)治理平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)層數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)維 日志審計(jì) 資源監(jiān)控 行為分析 系統(tǒng)告警 安全告警 運(yùn)營(yíng)報(bào)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?cái)?shù)據(jù)生命周期主數(shù)據(jù)管理服務(wù)審計(jì)API管理訪問(wèn)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)處理層多維

27、業(yè)務(wù)模型庫(kù)AI模型庫(kù)市營(yíng)供制財(cái)回分聚決場(chǎng)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(shí)離規(guī)多知N機(jī)模語(yǔ)型時(shí)線則維識(shí)L器型音管計(jì)技引引圖P學(xué)管識(shí)理算術(shù)擎擎譜習(xí)理別數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層存儲(chǔ)周期分類管理存儲(chǔ)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(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)審計(jì)規(guī)則管理數(shù)據(jù)監(jiān)控質(zhì)量監(jiān)控脫敏與加密問(wèn)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(cāng) 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(chǔ) 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)簽管理流

28、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(lái)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(lái)源：研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。1328從 底 向 上 開 發(fā)從 頂 向 下 規(guī) 劃企業(yè)案例：元年科技來(lái)源：研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。交互報(bào)表報(bào)表可以現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行關(guān) 鍵業(yè)務(wù)假設(shè)調(diào)整、 動(dòng) 態(tài)計(jì)算、實(shí)時(shí)的情景 模擬、決策支持內(nèi)置模型杜邦分析、EVA、 財(cái) 務(wù)歸因等財(cái)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用分離， 應(yīng)用底層管理會(huì)計(jì)多 維

29、數(shù)據(jù)庫(kù)， 由業(yè)務(wù)人 員直接自定義報(bào)表打通數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)上 報(bào)、報(bào)告生成上實(shí)現(xiàn) 全流程打通多維分析對(duì)多組織體系和多報(bào) 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(huì)計(jì)報(bào)告主動(dòng)預(yù)警數(shù)據(jù)主動(dòng)觸達(dá)用戶， 通過(guò)靈活的填報(bào)規(guī)則 和預(yù)警規(guī)則設(shè)置， 實(shí) 現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)預(yù)警全方位、定制化、可落地的數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案元年科技數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心建設(shè)包括技術(shù)、數(shù)據(jù)、服務(wù)、運(yùn)營(yíng)四大體系。通過(guò)四套體系的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)架構(gòu)設(shè)計(jì)、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?gòu)?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(yùn)營(yíng)流程的搭建和優(yōu)化，數(shù)據(jù)質(zhì)量

30、全面提升，真正達(dá)成持續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的目標(biāo)。由于數(shù)據(jù)中臺(tái)整體實(shí)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(diǎn)，規(guī)劃整體計(jì)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(tái)咨詢服務(wù)，基于應(yīng)用場(chǎng)景并參考企業(yè)特性，規(guī)劃設(shè)計(jì)可行性方案、建設(shè) 路徑和投資預(yù)算，同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)的管理體系與標(biāo)準(zhǔn)體系，形成切實(shí)可落地的實(shí)施計(jì)劃。元年數(shù)據(jù)中臺(tái)的實(shí)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(píng)估差距分析企業(yè)數(shù)據(jù)需求差距分析實(shí)施路徑3-5年計(jì)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(lái)源：研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的行業(yè)場(chǎng)景（1/4）銀行保險(xiǎn)證券基金.行業(yè)應(yīng)

31、用成熟度高：金融行業(yè)相對(duì)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(shí)力也較強(qiáng)。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(qiáng)一 致性和橫向擴(kuò)展能力的業(yè)務(wù)場(chǎng)景越來(lái)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(shí)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(wú)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(jí)。另外，在強(qiáng)監(jiān)管 與統(tǒng)一風(fēng)控的形勢(shì)下，對(duì)IT設(shè)施的服務(wù)能力和運(yùn)營(yíng)能力要求也越來(lái)越高。對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)中的金融機(jī)構(gòu)而言，數(shù)據(jù)中臺(tái)是實(shí)現(xiàn)全渠道、全鏈路的敏捷業(yè)務(wù)能力的有

32、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(shí)現(xiàn)內(nèi)部部門連接和與終端客戶的連接，實(shí)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(duì)政策、規(guī)則、需求的變化。目前，金融行業(yè)是數(shù)據(jù)中臺(tái)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(tái)在金融行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景營(yíng)銷服務(wù)風(fēng)控基于用戶身份信息、消費(fèi)數(shù)據(jù)等多 層次數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)簽體系和全場(chǎng)景 用戶畫像，洞悉客戶、挖掘需求對(duì)客戶經(jīng)歷的每一個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和場(chǎng) 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(yíng)銷，提升交易客戶轉(zhuǎn)化率，減少營(yíng)銷資源的浪費(fèi)實(shí)現(xiàn)前臺(tái)組件或系統(tǒng)的快速封裝、

33、靈活實(shí)現(xiàn)面向個(gè)人、對(duì)公或是線上、 線下不同場(chǎng)景的服務(wù)對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)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?cái)?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(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等模型有效識(shí)別隱私數(shù)據(jù)，控制數(shù)據(jù)流通 過(guò)程中的安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)提供數(shù)據(jù)脫敏、敏感查詢攔截、差 分隱私、安全多方計(jì)算等服務(wù)功能應(yīng)用環(huán)節(jié)企業(yè)15數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的行業(yè)場(chǎng)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(guò)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)，線下門

34、店、自有商城、電商平臺(tái)、社交軟件平臺(tái)等渠道也帶來(lái)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(wú)法通過(guò)統(tǒng)一的會(huì)員數(shù)據(jù)管理搭建全場(chǎng)景的消費(fèi)者畫像以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，無(wú)法 實(shí)時(shí)更新“進(jìn)-銷-存”數(shù)據(jù)并與營(yíng)銷數(shù)據(jù)結(jié)合以實(shí)現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)分析。由于數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)兼具強(qiáng)兼容和擴(kuò)展性，且封裝完成了適用于各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜算法，通過(guò)API標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口就能支持 企業(yè)快速對(duì)接零售智能應(yīng)用和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，幫助企業(yè)減少對(duì)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(tái)，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(tái)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、選品鋪貨策略

35、制定、商品運(yùn)轉(zhuǎn)與庫(kù)存預(yù)測(cè)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者的精準(zhǔn)分析以及對(duì)終端市場(chǎng)變化的靈活應(yīng)對(duì)。數(shù)據(jù)中臺(tái)使零售企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)實(shí)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(cái)務(wù)管理、人力資源管理、法務(wù)貨研發(fā)庫(kù)存供應(yīng)鏈采銷場(chǎng)商超APP電商門店人會(huì)員信息產(chǎn)品偏好購(gòu)買行為柔性、精準(zhǔn)供應(yīng)全渠道管理營(yíng)銷數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)16數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的行業(yè)場(chǎng)景（3/4）政務(wù)運(yùn)營(yíng)、應(yīng)用運(yùn)營(yíng)、政務(wù)數(shù)據(jù)智能、政務(wù)全局監(jiān)控、政務(wù)知識(shí)庫(kù)、審計(jì)管理、消息中心用戶分析指標(biāo)管理業(yè)務(wù)分析統(tǒng)計(jì)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(xiǎn)監(jiān)測(cè)健康碼疫后防控企業(yè)服務(wù)小程序政務(wù)服務(wù)APP政務(wù)

36、服務(wù)網(wǎng)數(shù)據(jù)公開終端機(jī)PC端移動(dòng)端問(wèn)PC端移動(dòng)端終端機(jī)辦查檔運(yùn)營(yíng)中心大屏前臺(tái)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17行業(yè)仍有開發(fā)空間：政務(wù)近年來(lái)，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(qiáng)、流程環(huán)節(jié)多、處理情形復(fù)雜等特點(diǎn)，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(shí)，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(wèn)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)新速度落后于社 會(huì)需

37、求的問(wèn)題，推動(dòng)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(tái)提供的統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采、建、管、用能力，能實(shí)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(lái)新的治理模式和服務(wù)模式。數(shù)據(jù)中臺(tái)在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的行業(yè)場(chǎng)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(shí)期。在過(guò)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)管理系統(tǒng)，以

38、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(shí)，對(duì)接工作量會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。系統(tǒng)建設(shè)缺乏總 體規(guī)劃也同時(shí)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(yǔ)義彼此獨(dú)立，生產(chǎn)全流程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存在口徑不一 致的問(wèn)題，使得眾多高價(jià)值數(shù)據(jù)只能在自身系統(tǒng)里流轉(zhuǎn)，無(wú)法在更大的全流程鏈條上發(fā)揮價(jià)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(jí)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(yùn)營(yíng)生產(chǎn)，并發(fā)揮數(shù)據(jù)指導(dǎo)作用，實(shí)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(yùn)營(yíng)的核心。數(shù)據(jù)中臺(tái)無(wú)疑是回答 這一問(wèn)題的解決方案，但由于工業(yè)企業(yè)生

39、產(chǎn)制造流程復(fù)雜且專業(yè)性強(qiáng)，而目前的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱，數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)仍 處于早期階段，數(shù)據(jù)中臺(tái)在工業(yè)領(lǐng)域仍有較大的發(fā)展空間。數(shù)據(jù)中臺(tái)在工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用物料能耗 優(yōu)化產(chǎn)線效率 分析故障定位 檢測(cè)診斷工藝參數(shù)模型管理18出庫(kù)物流 追蹤分析產(chǎn)品質(zhì)量 追溯庫(kù)存預(yù)測(cè) 及優(yōu)化331234數(shù)據(jù)中臺(tái)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù)中臺(tái)概述數(shù)據(jù)中臺(tái)的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的挑戰(zhàn)5數(shù)據(jù)中臺(tái)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)目錄34數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的挑戰(zhàn)（1/4）數(shù)據(jù)中臺(tái)CRM標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)外部市場(chǎng)市場(chǎng)信息混亂，數(shù)字化產(chǎn)品質(zhì) 量參差不齊且界限不明晰很多數(shù)倉(cāng)、BI 可視化等產(chǎn)品都被叫做數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)中臺(tái)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟件有一定的功能重合管理者對(duì)

40、數(shù)據(jù)中臺(tái)一知半解， 在沒(méi)有深入分析企業(yè)數(shù)據(jù)的情 況下盲目建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)中臺(tái)沒(méi)有起到數(shù)據(jù)資產(chǎn) 建設(shè)的功能，反而提高了企 業(yè)的存儲(chǔ)和計(jì)算成本業(yè)務(wù)人員因?yàn)椴涣私夂瓦m應(yīng) 困難而抗拒使用數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)成本高、周期長(zhǎng)，投資回報(bào)率難以量化， 決策者要承擔(dān)落地效果不理 想帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)定制化CDP企業(yè)內(nèi)外的認(rèn)知和推廣仍面臨挑戰(zhàn)盡管數(shù)據(jù)的價(jià)值屬性已經(jīng)獲得業(yè)界的廣泛共識(shí)，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(tái)在認(rèn)知和推廣上仍然面臨 著多方面的挑戰(zhàn)。從企業(yè)內(nèi)部來(lái)看，管理者對(duì)數(shù)據(jù)治理一知半解，如果在沒(méi)有深入梳理企業(yè)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀及需求的情況下盲目 建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)、追求“大而全”的概念，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)中臺(tái)落地效果不佳。如

41、果數(shù)據(jù)中臺(tái)不能發(fā)揮降本提效的作用，反而 使得實(shí)際使用者在適應(yīng)時(shí)耗費(fèi)更多的時(shí)間和精力，那么數(shù)據(jù)中臺(tái)在企業(yè)內(nèi)部的推廣必然受到阻礙。而從市場(chǎng)環(huán)境來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)外在表現(xiàn)為偏定制化的解決方案，它們涉及不同的應(yīng)用領(lǐng)域、覆蓋不同的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，很難有 一套面對(duì)全行業(yè)、全領(lǐng)域通用的中臺(tái)產(chǎn)品，因此企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的認(rèn)知非常依賴市場(chǎng)內(nèi)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(rèn)知和推廣仍是數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的挑戰(zhàn)，這需要供應(yīng)商和企業(yè)長(zhǎng)期共同協(xié)作來(lái)解決。數(shù)據(jù)中臺(tái)在認(rèn)知和推廣上的挑戰(zhàn)企業(yè)內(nèi)部35數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的挑戰(zhàn)（2/4）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(yīng)用其他數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)處理有效避免數(shù)據(jù)的重復(fù)計(jì)算，控制計(jì)算量飛速增長(zhǎng)，

42、 占用大量計(jì)算資源的情況有效避免數(shù)據(jù)的重復(fù)儲(chǔ)存，優(yōu)化和管控存量業(yè)務(wù) 產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和后續(xù)快速壯大的增量業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù) 據(jù)高效使用、敏捷開發(fā)，數(shù)據(jù)真正為業(yè)務(wù)所用，實(shí) 現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)價(jià)值化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化困難、耗時(shí)費(fèi)力多數(shù)企業(yè)在過(guò)去的信息化建設(shè)過(guò)程中，有一些遺留的數(shù)據(jù)問(wèn)題待解決：多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)需要標(biāo)準(zhǔn)化：企業(yè)從不同的角度 切入，多點(diǎn)建設(shè)了很多單鏈的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，造成不同系統(tǒng)中架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)不一致，同一個(gè)項(xiàng)目中生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷的數(shù)據(jù)編碼 定義不一致。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(shí)性、準(zhǔn)確性和完整性的同時(shí)進(jìn)行PaaS層和IaaS 層、各系統(tǒng)之間的集成打通。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量大，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)水平要

43、求高。各部門數(shù)據(jù)共享意愿低：部分?jǐn)?shù) 據(jù)的敏感性、重要性較高，相關(guān)部門共享資源的意愿較低。這些問(wèn)題在客觀上阻礙了數(shù)據(jù)共享、復(fù)用的過(guò)程。數(shù)據(jù)中臺(tái)各階段建設(shè)時(shí)間占比數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的必要性數(shù)據(jù)口徑不一致，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng) 一等遺留問(wèn)題使得技術(shù)團(tuán)隊(duì) 花費(fèi)最多的時(shí)間在數(shù)據(jù)清洗 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(fù)用各部門共享意愿低，需要企業(yè)內(nèi)部深度合作數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的挑戰(zhàn)（3/4）技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合存在壁壘中臺(tái)概念由阿里提出，首先服務(wù)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部改革，因此在向各行業(yè)推廣的過(guò)程中不可避免地?cái)y帶了互聯(lián)網(wǎng)公司特色 的業(yè)務(wù)屬性，例如阿里系中臺(tái)服務(wù)商側(cè)重于從營(yíng)銷場(chǎng)景切入以帶動(dòng)企業(yè)全域增長(zhǎng)。盡管服務(wù)商逐漸形成了優(yōu)勢(shì)行業(yè)分

44、布競(jìng) 爭(zhēng)的格局，但是數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的企業(yè)場(chǎng)景多樣，同一行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景也會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)文化、經(jīng)營(yíng)模式的差異而有所不同， 技術(shù)難以融合業(yè)務(wù)是市場(chǎng)上普遍存在的實(shí)際問(wèn)題：供給方擁有技術(shù)能力，缺少業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)；需求方服務(wù)于場(chǎng) 景，需要融合技術(shù)以帶來(lái)切實(shí)的效益增長(zhǎng)。深入理解業(yè)務(wù)并將技術(shù)成功與場(chǎng)景結(jié)合以產(chǎn)生收益是供給端與需求端共同面對(duì) 的最大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)落地的挑戰(zhàn)管理業(yè)務(wù)技術(shù)管理經(jīng)驗(yàn)重要性凸顯現(xiàn)階段技術(shù)已經(jīng)相對(duì)成熟，在建設(shè) 數(shù)據(jù)中臺(tái)的過(guò)程中，業(yè)務(wù)能力、管 理經(jīng)驗(yàn)等能力逐漸變成建設(shè)好數(shù)據(jù) 中臺(tái)的關(guān)鍵要素。中臺(tái)廠商對(duì)業(yè)務(wù)的不熟悉是企業(yè)反 應(yīng)的首要問(wèn)題。中臺(tái)廠商需要理解 客戶的業(yè)務(wù)、發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的場(chǎng)景

45、， 并在自有技術(shù)架構(gòu)下提供具象化的、 有效的、有智慧的生態(tài)應(yīng)用，以切 實(shí)幫助企業(yè)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地技術(shù)與業(yè)務(wù)脫離傳統(tǒng)的企業(yè)架構(gòu)下，技術(shù)人員和 業(yè)務(wù)人員分別在后端和前端支撐 業(yè)務(wù)，這造成了：前臺(tái)的業(yè)務(wù) 場(chǎng)景變化快，跨部門溝通的低效 導(dǎo)致技術(shù)不能快速服務(wù)于場(chǎng)景， 浪費(fèi)了業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的黃金時(shí)間。 中臺(tái)失靈，技術(shù)部門被動(dòng)地接受 前臺(tái)需求，不能通過(guò)數(shù)據(jù)反饋為 企業(yè)提出前瞻性的指導(dǎo)意見(jiàn)或競(jìng) 爭(zhēng)策略。22是否降低成本：時(shí)間成本、人工成本、財(cái)務(wù)成本等是否提升效率：高效開發(fā)、快速響應(yīng)等是否滿足客戶需求：（不同行業(yè)的客戶有自身獨(dú)特的需求）定性指標(biāo)主觀感覺(jué)是否能夠以用戶為中心，服務(wù)為導(dǎo)向地快速相應(yīng)業(yè)務(wù)變化是否將

46、數(shù)據(jù)打通，將流程的統(tǒng)一/打通前后端的數(shù)字是否進(jìn)行集中管理是否滿足數(shù)據(jù)應(yīng)用（優(yōu)化業(yè)務(wù)、提升產(chǎn)品質(zhì)量、優(yōu)化供應(yīng)參數(shù)、降低風(fēng)險(xiǎn)、提升客戶意度、輔助決策等）數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的挑戰(zhàn)（4/4）定量指標(biāo)數(shù)據(jù)調(diào)用次數(shù)：主要考核數(shù)據(jù)中臺(tái)的利用率，是否在業(yè)務(wù)中使用數(shù)據(jù)中臺(tái)中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)長(zhǎng)：主要考核數(shù)據(jù)的及時(shí)性，是否能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)使用模塊復(fù)用率：主要考核中臺(tái)服務(wù)中心設(shè)計(jì)的實(shí)用性，究竟有多少業(yè)務(wù)使用了中臺(tái)的模塊，中臺(tái)抽象出來(lái)的共性是否有復(fù)用 價(jià)值數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率：主要考核數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性迭代時(shí)間：主要考核中臺(tái)上線后是否成功縮短了前臺(tái)業(yè)務(wù)線的迭代周期數(shù)據(jù)處理速度：主要考核數(shù)據(jù)中臺(tái)的算法效率投資回報(bào)率等收益指標(biāo)難以量

47、化一方面，數(shù)據(jù)中臺(tái)的成本投入有不確定性。數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)周期長(zhǎng)，投入成本高，隨著業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)，可能造成初期對(duì) 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的預(yù)估錯(cuò)誤導(dǎo)致整個(gè)建設(shè)過(guò)程中成本的極大波動(dòng)。另一方面，數(shù)據(jù)中臺(tái)的回報(bào)難以量化。首先，數(shù)據(jù)中臺(tái)輸出的 是無(wú)形的數(shù)據(jù)能力，這就要求其應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)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(chǎng)景都 多元而復(fù)雜，難以界定數(shù)據(jù)中臺(tái)的直接受益。最后，企業(yè)業(yè)務(wù)日趨敏捷，數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)這種敏態(tài)提供相應(yīng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整需要長(zhǎng) 時(shí)間檢驗(yàn)其實(shí)際效果。因此，對(duì)于企業(yè)而言，存在數(shù)據(jù)中臺(tái)選型困難，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)大，且投資收益難以量化的問(wèn)題。數(shù)據(jù)中臺(tái)收益指標(biāo)23數(shù)據(jù)中臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)（1/5）深入下沉市場(chǎng)，產(chǎn)品

48、更加標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心在于共享和沉淀能力，隨著數(shù)據(jù)中臺(tái)在行業(yè)頭部及領(lǐng)先企業(yè)逐漸落地，供應(yīng)商經(jīng)歷了各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景能力沉 淀的過(guò)程。在深度上，數(shù)據(jù)中臺(tái)廠商承載細(xì)分行業(yè)的各類定制化業(yè)務(wù)，不斷沉淀業(yè)務(wù)能力。在廣度上，隨著不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景 的持續(xù)輸入，數(shù)據(jù)中臺(tái)廠商產(chǎn)品的能力越來(lái)越豐富，覆蓋的領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛。完善數(shù)據(jù)中臺(tái)的深度和廣度，提煉和整合 數(shù)據(jù)中臺(tái)的服務(wù)，尤其是對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)能力要求相對(duì)簡(jiǎn)單的中小企業(yè)，為客戶提供標(biāo)準(zhǔn)化的整體解決方案將成為數(shù)據(jù)中 臺(tái)服務(wù)商的產(chǎn)品方向。大型企業(yè)中型企業(yè)小微企業(yè)隨著大型、頭部企業(yè)滲透 率的增長(zhǎng)，中小企業(yè)將成 為中臺(tái)廠商下一步競(jìng)爭(zhēng)的 增量市場(chǎng)。中臺(tái)供應(yīng)商：沉淀行業(yè) 通用能力，

49、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)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(yùn)營(yíng) 現(xiàn)狀，填補(bǔ)能力的空缺。數(shù)據(jù)中臺(tái)頭部 企業(yè)客戶其他客戶定制產(chǎn)品成功案例標(biāo) 準(zhǔn) 解 決 方 案24市 場(chǎng) 拓 展頭部客戶具備示范效應(yīng)， 能夠輻射產(chǎn)業(yè)鏈上下游企 業(yè)。數(shù)據(jù)中臺(tái)廠商為頭部 客戶提供定制化的產(chǎn) 品（ 覆蓋該領(lǐng)域大多 數(shù)場(chǎng)景） ， 這類成功 案例更具備說(shuō)服力， 有助于數(shù)據(jù)中臺(tái)在同 領(lǐng)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(wù)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(tái)與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)關(guān)系數(shù)據(jù)中臺(tái)廠商發(fā)展下沉趨勢(shì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)（2/5）前端采購(gòu)營(yíng)銷獲客數(shù)據(jù)投訴供應(yīng)鏈財(cái)稅進(jìn)銷存中臺(tái)成

50、本流程審批后端不同的行業(yè)會(huì)注重不同的領(lǐng)域發(fā)展，例如地產(chǎn)行業(yè)非常關(guān)注線索 機(jī)會(huì)的管理。企業(yè)根據(jù)自身痛點(diǎn)選擇不同的領(lǐng)域作為切入點(diǎn)，在 此基礎(chǔ)上對(duì)供應(yīng)商的行業(yè)優(yōu)勢(shì)進(jìn)行更詳細(xì)比較。由于需求更加細(xì) 分，大型企業(yè)不會(huì)局限于一家數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)廠商。競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境促進(jìn)細(xì)分領(lǐng)域發(fā)展傳統(tǒng)軟件廠商、互聯(lián)網(wǎng)廠商、數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)廠商等均在數(shù)據(jù)中臺(tái) 領(lǐng)域發(fā)力，大致形成了以阿里、騰訊等企業(yè)側(cè)重供應(yīng)底層架構(gòu)技 術(shù)，其他中小供應(yīng)商側(cè)重提供行業(yè)化服務(wù)和產(chǎn)品的更完善的市場(chǎng) 競(jìng)爭(zhēng)格局。企業(yè)需求促進(jìn)細(xì)分領(lǐng)域發(fā)展深耕細(xì)分領(lǐng)域，場(chǎng)景愈加精細(xì)化首先，數(shù)據(jù)中臺(tái)所提供的底層技術(shù)支撐能力，需要供應(yīng)商在軟件架構(gòu)、云技術(shù)、容器編排、DevOps等多方面有充足的

51、技 術(shù)儲(chǔ)備，還需要具備資本和技術(shù)實(shí)力的雙重積累。縱觀中國(guó)數(shù)據(jù)中臺(tái)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(shù)雄厚的頭部企業(yè)側(cè)重提供底層架構(gòu)技術(shù)，其他中小供應(yīng)商側(cè)重提供行業(yè)化服務(wù)和產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)格局。其次，沒(méi)有 一家供應(yīng)商可以覆蓋企業(yè)龐大的、所有的需求，尤其是多組織、多板塊、跨業(yè)務(wù)的大型企業(yè)，所以在一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)完成 實(shí)踐和形成規(guī)模的供應(yīng)商會(huì)優(yōu)先深耕本領(lǐng)域，提供更加細(xì)分的場(chǎng)景切入口。最后，企業(yè)也會(huì)根據(jù)業(yè)務(wù)需求面向不同領(lǐng)域的 數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品進(jìn)行選擇，不會(huì)局限于一家中臺(tái)服務(wù)商。隨著創(chuàng)業(yè)公司不斷成長(zhǎng)，細(xì)小賽道逐漸被填充，愈加激烈的市場(chǎng)競(jìng) 爭(zhēng)會(huì)使差異化成為供應(yīng)商采取的產(chǎn)品戰(zhàn)略。數(shù)據(jù)中臺(tái)主要細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)中臺(tái)細(xì)分領(lǐng)域發(fā)展促進(jìn)因素25數(shù)據(jù)中臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)（3/5）趨近軟件形態(tài)，技術(shù)的SaaS化從內(nèi)部來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)不斷沉淀跨行業(yè)、跨企業(yè)