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1、2024 iResearch Inc.2024年中國數據中臺行業研究報告2目 錄CONTENTS01數據中臺概述02數據中臺市場研究03數據中臺典型企業案例04行業發展現存挑戰及未來展望3數據中臺概述0142024.7 iResearch I2024.7 iResearch I來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中臺的概念及本報告研究范疇數據中臺可統一企業數據資產，支撐企業業務分析與轉型優化，是企業數字化建設的重要構成數據中臺是企業數字化建設的重要構成，其通過整合企業基礎設施和數據能力，實現數據資產化和服務復用，降低運營成本，支撐業務創新。數據中臺通過采

2、集、存儲、加工大量數據，統一企業數據標準，建立全域級、可復用的數據中心，增強數據共享和復用，滿足多方面需求。盡管部分觀點認為數據中臺的概念被過度炒作，但數據中臺確實可為企業解決數據資產管理的問題，支撐業務分析洞察，促進業務轉型優化，帶來業務價值。作為企業內部統一數據能力的集合和業務數據化的承載體，數據中臺對于企業數字化升級具有關鍵作用。數據中臺的功能及價值本報告研究范疇數據采集數據存儲數據加工處理數據治理數據服務業務應用管理數據資產承載業務數據支撐業務分析洞察促進業務轉型優化數據中臺數據中臺的概念及價值、相關政策指導功能架構及產品技術演進、建設路徑數據中臺典型企業案例數據中臺行業市場規模、產業

3、圖譜主要應用及典型行業分析重投入，但低成效各業務部門存在較多個性化需求概述市場企業案例挑戰未來展望開發融合業務需求，并建立運營、迭代的優化機制低代碼開發，業務人員自助式開發個性化功能模塊數據要素的促進及相互影響數據分析52024.7 iResearch I數據中臺對內優化企業數據資產管理基于精細的數據管理和數據資產優化，幫助企業提升內部運營效率數據中臺通過構建一個統一的平臺，整合了散布在企業不同系統和數據庫中的數據，實現了數據的融合、標準化和安全存儲，為企業提供了一個可靠、一致的數據基礎，確保了企業的數據質量和數據安全，使企業能夠快速獲取所需信息，實現信息的即時流動和決策支持，充分發揮數據資產

4、的價值。通過優化數據處理流程和引入自動化工具，數據中臺提升了企業內數據處理的速度和準確性，從而提高了員工工作效率。同時，精細化的數據資源管理幫助企業優化資源配置，避免數據管理的無效支出，提高數字資產和服務的復用性，實現了成本的有效控制。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。安全、可靠的全域數據管理提升企業內部運營效率避免數據管理的無效支出數據中臺優化企業數據資產管理62024.7 iResearch I數據中臺推動企業對外產品服務創新基于數據洞察，支撐企業產品服務創新，不斷優化客戶體驗數據中臺不僅能對內優化數據資產管理，更能在企業對外產品服務創新中發揮重要作用。利用數據中臺，企業團隊能夠深入挖掘

5、客戶數據、分析市場變化，基于這些洞察快速調整產品策略，精準地開發滿足市場需求、符合客戶預期的新產品，優化客戶的購買流程，提升客戶滿意度和忠誠度。通過對客戶行為和反饋的系統分析，數據中臺支持企業設計和實施創新的服務模式，提供更加個性化和差異化的服務，并促使企業探索有數據支撐的創新商業模式，為企業開辟新的收益來源。在數據驅動下，數據中臺支持企業不斷優化客戶體驗，強化品牌吸引力，全面提升企業的市場競爭力。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。提升客戶體驗市場分析洞察產品服務優化深入挖掘客戶數據動態追蹤客戶行為反饋實時捕捉市場需求變化針對性開發符合客戶預期的產品優化客戶購買流程支撐企業服務及商業模式創新

6、高效滿足客戶需求提升客戶滿意度全面提升企業的市場競爭力數據中臺推動企業對外產品服務創新72024.7 iResearch I數據中臺相關政策指導國務院及行業機構已發布多方位指引政策，促進企業數據中臺的構建國務院、發改委、網信辦等組織機構已印發“十四五”數字經濟發展規劃等促進企業建設與發展數據中臺的指引性政策，將數據中臺定位于企業數字化的重要基礎構成。此外，中國人民銀行、工信部、國家能源局等機構也先后制定了金融、工業、能源等關鍵行業的數據中臺相關發展規劃，各單位從不同層次推動著數據中臺的快速發展。2022年12月，中共中央、國務院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（簡稱為“數據二

7、十條”），該文件為激活數據要素的價值創造和實現提供了基礎性制度保障。為了充分發揮數據要素的潛能，企業需要依賴強大的數據管理和處理能力，數據中臺可提供重要支撐。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。金融科技發展規劃(2022-2025年)人民銀行 2022年1月支持電子商務平臺及相關企業積極利用大數據、云計算及算法技術優化平臺流量規則，提升物流倉儲、訂單處理、用戶運營、商品管理、財務票據處理等各環節的智能化運營水平，提高供需匹配程度，優化服務體驗“十四五”電子商務發展規劃商務部、中央網信辦、發展改革委 2021年10月零售物流金融工業能源推動“一站式”物流數據中臺應用，鼓勵平臺企業和數字化服務商開

8、發面向中小微企業的云平臺、云服務，加強物流大數據采集、分析和應用，提升物流數據價值“十四五”現代物流發展規劃國務院辦公廳 2022年12月構建集成數據整合、提純加工、建模分析、質量管控、可視交互等功能的綜合型數據中臺，打造科技賦能、數據驅動、業務聯動的企業級數據服務能力中樞，推動業務數據化向數據業務化進階發展征集先進計算典型應用案例工業和信息化部 2023年8月將工業企業的各種數據進行布局和融合，在上層構建工業數據中臺，用智能的算法將數據的價值挖掘出來，實現數據采集監控、工業現場管控、設備智能控制等功能，快速提升工業制造水平新型電力系統發展藍皮書國家能源局統籌 2023年6月深化電力系統數字化

9、平臺建設應用，打造業務中臺、數據中臺和技術中臺，構建智慧物聯體系，打造多種通信技術相融合的電力通信網，推廣共性平臺和創新應用關于推進“上云用數賦智”行動 培育新經濟發展實施方案國家發展改革委、中央網信辦 2020年4月加快完善數字基礎設施，推進企業級數字基礎設施開放，促進產業數據中臺應用，向中小微企業分享中臺業務資源關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知國務院國資委辦公廳 2020年8月運用5G、云計算、區塊鏈、人工智能、數字孿生、北斗通信等新一代信息技術，探索構建適應企業業務特點和發展需求的“數據中臺”“業務中臺”等新型IT架構模式“十四五”數字經濟發展規劃國務院 2021年12月支持有條

10、件的大型企業打造一體化數字平臺，強化全流程數據貫通，加快全價值鏈業務協同，形成數據驅動的智能決策能力。推行普惠性“上云用數賦智”服務，推動企業上云、上平臺，加快企業數字化轉型政策指引企業數據中臺的建設與發展關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見中共中央 國務院 2022年12月構建適應數據特征、符合數字經濟發展規律、保障國家數據安全、彰顯創新引領的數據基礎制度，充分實現數據要素價值、促進全體人民共享數字經濟發展紅利“數據要素”三年行動計劃（20242026年）國家數據局等部門 2023年12月到2026年底，數據要素應用廣度和深度大幅拓展，形成相對完善的數據產業生態，數據產品和服務質量

11、效益明顯提升82024.7 iResearch I數據中臺的功能架構實現數據采集、處理、存儲、分析、治理至服務的全鏈條支持數據中臺構建了一個全方位的數據管理和服務系統，其核心功能和協同組件圍繞數據的全生命周期展開，旨在實現數據的有效采集、安全存儲、高效處理、深度分析和規范治理，進而為業務提供便捷的數據調用服務。數據中臺通過與數據庫、大數據計算引擎等企業內其他IT組件的緊密配合，有效地連接和管理了企業內外的數據資源，極大提升了數據可用性，為企業進行數據驅動的市場洞察和業務決策提供了堅實的平臺支撐。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。離線采集實時采集網絡爬蟲異構數據源數據采集數據源數據庫、系統日志

12、、互聯網數據、物聯網數據 數據加工處理數據轉換數據存儲數據清洗數據分析計算平臺Spark、Flink、StarRocks、ClinkHouseTensorFlow、PyTorch、JAX 離線計算實時計算模型開發模型訓練數據治理數據治理數據標準數據地圖數據質量數據安全數據服務API概覽API授權應用組管理API調用數據智能服務數據中臺的功能架構及協同組件92024.7 iResearch I產品技術演進（1/6）大模型提升了數據中臺的用戶體驗，也對數據中臺提出了新的要求ChatGPT等大模型應用讓社會各界看到了AI技術的巨大進展，在產業界積極嘗試應用大模型等AI技術的同時，數據中臺的角色定位及

13、其功能架構也與之演進。一方面，大模型拓展了企業可用的數據類型，數據中臺需整合企業內外的廣泛數據資源，包括結構化數據、半結構化數據、非結構化數據，為AI模型的訓練提供豐富、準確的數據支撐，這是構建優質模型的關鍵，而在大模型的計算層面，數據中臺可集成LangChain、向量檢索、finetune等大模型應用所需技術組件，建立起企業使用大模型的服務鏈路；另一方面，大模型出色的自然語言交互能力可準確理解用戶意圖，大幅提升數據查詢分析的便利性，提升用戶體驗，大模型的推理能力還可幫助用戶自動化分析企業數據，如基于過往財務數據做未來收入預測，降低企業員工利用數據中臺進行市場洞察分析的使用門檻。來源：艾瑞咨詢

14、研究院自主研究及繪制。大模型等AI技術與數據中臺的融合促進自然語言交互大模型出色的自然語言交互能力可準確理解用戶意圖，大幅提升數據查詢分析的便利性，提升用戶體驗智能洞察分析大模型可分析文本、圖表等多維數據，智能歸因、預測、總結，降低員工利用數據、分析數據的門檻數據類型更加豐富多元一方面，AI的模型訓練要求數據中臺具備異構數據的管理能力；另一方面，AI提升了企業對數據的利用效率，拓展了企業可用的數據類型，如對PDF文件的內容識別及信息歸納支撐大模型的服務鏈路數據中臺可集成LangChain、向量檢索、finetune等大模型應用所需技術組件，提升企業調試、使用大模型的效率102024.7 iRe

15、search I 向量數據庫通過高效的相似度計算和快速搜索，優化了高維數據的相似性查詢性能 向量數據庫能夠處理海量數據，并通過低延時的查詢服務，滿足生成式AI對實時響應的需求 支持RAG的高效內容檢索和生成產品技術演進（2/6）大模型和生成式AI推動數據管理系統的技術創新和應用拓展大模型和生成式AI的研發及應用對數據管理系統提出了更高的要求，包括處理高維特征、理解復雜關系和結構、融合多模態數據（如文本、圖像、音頻等）以及處理海量數據等。為了有效支持大模型和生成式AI的發展，數據中臺通過整合向量數據庫、圖數據庫、數據湖等系統，構建一個統一的數據管理和服務平臺，這樣的平臺能夠應對大模型和生成式AI

16、所需的復雜數據處理和多樣化應用場景，提供高效、可靠的數據支持。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。大模型和生成式AI驅動數據管理系統的創新和升級 大模型和生成式AI需要從大量數據中提取高維特征，向量數據尤為重要 通過詞嵌入表示文本信息和像素嵌入表示圖像信息，向量數據使模型能夠更高效地理解和生成內容 向量表示法提高了相似度計算的效率，支持快速搜索和推薦系統，這是生成式AI應用中的核心需求向量數據庫 圖數據庫通過優化圖數據結構和索引，提高了關聯查詢和圖分析的效率 圖神經網絡（GNN）利用圖數據，能夠有效捕捉復雜關系和結構信息，從而為生成式AI提供更強大的推理和預測能力 大模型和生成式AI需要理解和

17、生成復雜關系和結構信息，圖數據結構能夠自然地表示這些信息 在知識圖譜和社交網絡等應用場景中，圖數據不可或缺，支持生成式AI模型捕捉節點和邊之間的關系，從而進行更準確和可解釋的推理與預測圖數據庫112024.7 iResearch I產品技術演進（3/6）實時統一架構助力企業高效數據處理隨著數字化升級的推進，企業對數據處理的需求愈發復雜和多樣化。企業不僅需要高效的批處理能力來處理大規模數據，還需要具備近實時的數據處理能力，以滿足延時敏感的業務需求，而傳統的單一批處理或實時處理平臺難以全面滿足這些需求。例如，在零售行業，數據中臺需要實時處理用戶行為數據，以提供實時推薦和個性化營銷；在金融行業，需要

18、對交易數據進行實時監控和風險控制；在制造業，需要對生產數據進行實時分析以優化生產流程，這些場景都對數據中臺提出了更高的要求。此外，企業在評估技術架構合理性的同時，還需要平衡成本、性能和可擴展性等問題。來源：阿里云等公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。傳統技術架構的邏輯和局限性離線和近實時處理一體化架構在一個統一的平臺上同時支持大規模批處理和分鐘級的近實時處理核心理念是通過統一的存儲和計算引擎，以及一體化的數據管理服務，來簡化數據處理流程，提高系統的效率和性能單一離線批處理架構 主要依賴離線批處理引擎進行大規模數據的批量處理，對于近實時鏈路或增量處理鏈路通常需要轉化為T+1的批處理鏈路 這種方式

19、時效性較差，存儲成本也較高 完全依賴實時處理引擎來處理數據，能夠滿足近實時需求 資源成本高，性價比較低，對于大規模數據批處理的穩定性和靈活性存在瓶頸單一實時引擎架構 結合了離線批處理和實時處理兩種方式 存在多套處理和存儲引擎引發的數據不一致問題，帶來數據冗余存儲和計算的額外成本，架構復雜、開發周期長Lambda架構統一的存儲和計算引擎高效的數據管理服務靈活的擴展能力智能化數據治理使用統一的存儲引擎來管理批處理和近實時數據，避免了多引擎之間的數據不一致問題通過自動優化數據存儲結構、治理小文件問題以及支持事務機制，新的存儲引擎能夠顯著提高數據處理的效率和穩定性；此外，支持Upsert、Time t

20、ravel等功能，擴展了業務場景，節省了數據計算、存儲和遷移成本根據業務需求靈活擴展數據寫入和查詢的并發度，支持高并發和低延時的數據處理需求存儲引擎配備了自動排序、自動合并、自動壓縮和自動清理等數據治理服務，能夠降低存儲和計算成本，提升數據處理性能 大數據開源生態中已經形成了一些典型的解決方案，如Spark、Flink、Trino等開源數據處理引擎，深度集成Hudi、Delta Lake、Iceberg等開源數據湖 這些解決方案踐行開放統一的計算引擎和統一的數據存儲思想，解決了Lambda架構帶來的一系列問題，推動了數據中臺的發展開源生態122024.7 iResearch I產品技術演進（4

21、/6）在云原生架構下優化升級，更加靈活、高效、可靠受容器化、微服務、自動化運維、Serverless計算等云原生技術特性的影響，數據中臺在架構設計、多云支持、數據處理效率等方面經歷著深刻變革。隨著云原生技術的不斷成熟和企業對數據中臺的深化應用，這些變革將構建出一個更加靈活、高效和安全的數據中臺技術體系，使企業能夠更好地利用數據資產，推動業務創新和增長。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。多云環境的支持企業能夠在不同云服務供應商之間靈活遷移和部署業務避免了對單一云服務提供商的依賴增強了業務的可靠性和靈活性，同時幫助企業優化成本安全性加強引入更加先進的安全機制，如基于角色的訪問控制（RBAC）和服

22、務間的加密通信等，增強數據中臺的安全性保障數據在傳輸和存儲過程中的安全，降低數據泄露和未授權訪問的風險架構的解耦和彈性擴縮容器化和微服務架構推動了數據中臺架構的進一步解耦使得數據處理和應用部署更加靈活數據中臺可根據實際業務需求動態調整資源確保了系統的高效率和高可用性開發效率的提升微服務等云原生技術為CI/CD提供更加高效靈活的環境開發團隊能夠更快地迭代新功能，響應市場變化同時保證軟件質量和穩定性數據訪問處理的優化通過高效的數據索引、緩存和并行計算策略的優化數據處理更加高效、響應更加迅速尤其在大數據場景，可滿足數據的實時處理和分析的需求Serverless計算Serverless使開發人員可以專

23、注于業務邏輯的實現無需關注底層資源分配，加速了新功能的迭代部署通過按使用量付費的模式，Serverless降低了企業的IT成本消耗數據中臺在云原生架構下的優化升級132024.7 iResearch I2024.7 iResearch I來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。產品技術演進（5/6）強化數據的安全性與合規性在數據驅動的商業環境里，數據安全已成為企業不可忽視的重大問題。隨著互聯網的普及、產業數字化的加速，個人信息和企業關鍵數據的廣泛收集與應用日益增多，企業等組織機構積累了大量的國民數據和商業數據，數據安全直接關系到國家安全、公共利益以及個人隱私。數

24、據中臺作為企業內部整合、管理和分析數據的核心平臺，其安全性對于保障企業信息安全至關重要。同時在全球范圍內，數據安全法規逐漸完善，如歐盟的通用數據保護條例（GDPR）對企業處理個人數據提出了高標準的要求。因此，企業務必采取充分措施，確保數據中臺的數據安全，嚴格遵守地區法規，以維護其數字化戰略。外部攻擊數據中臺面臨的外部網絡安全威脅日益多樣化和高級化,從基礎的網絡攻擊到復雜的持續性威脅(APT)攻擊者可能利用數據中臺系統的任何漏洞或弱點入侵,竊取或破壞關鍵數據和業務連續性內部威脅企業內部人員可能由于操作不當、惡意行為或被外部攻擊者控制，成為數據中臺面對的安全威脅源頭新興技術挑戰人工智能等新興技術為

25、數據中臺帶來了新的安全挑戰，包括數據的準確性和可靠性、算法模型的安全性、個人隱私的安全性等供應鏈安全數據中臺依賴的軟硬件供應鏈中的任何一個薄弱環節都可能被攻擊者利用，從而影響整個數據中臺的安全性和可靠性合規風險企業在全球范圍內運營時，需要確保數據中臺符合所有運營地區的數據保護法規要求，避免因數據泄露違反法規要求，或遭巨額罰款數據中臺面對的安全風險數據中臺的安全防護技術升級數據加密數據中臺可引入先進的數據加密技術，如同態加密，確保數據即使在被竊取的情況下也無法被解讀數據在靜態存儲和動態傳輸過程中的全程加密，是保護數據中臺數據免受非法訪問的重要手段數據脫敏對敏感數據進行脫敏處理,如數據掩碼、數據匿

26、名化、數據混淆等，以在不暴露原始數據的前提下進行數據分析處理，降低數據泄露風險隱私計算利用差分隱私、聯邦學習、安全多方計算等隱私計算技術，在保護數據隱私的同時，實現對加密數據的分析和計算尤其適合在保護數據隱私的同時進行跨機構、跨領域的數據合作和共享安全審計基于綜合的數據安全審計系統，對數據訪問、操作、流轉等全生命周期活動進行全面監控和審計記錄，及時發現內外部的安全威脅。通過實時日志分析和安全情報關聯，可以快速追蹤和響應異常行為智能防護AI可以幫助數據中臺自動檢測異常行為、安全漏洞和潛在威脅，提高安全事件的發現與響應效率多因素認證增強用戶身份驗證過程的安全性，確保只有經過嚴格驗證的用戶才能訪問數

27、據中臺的系統資源142024.7 iResearch I產品技術演進（6/6）數據中臺的開放性架構演進，加速推動企業的業務創新和運營效率提升隨著企業數字化升級的加速，數據中臺的開放性架構演進成為推動企業業務創新和運營效率提升的關鍵因素。開放性架構便于數據中臺對第三方工具的集成，也促進了企業內外部數據的共享與協作。通過采用標準化API、微服務、容器技術等，數據中臺能夠靈活連接外部系統應用并進行安全交互，使得數據中臺能夠迅速整合更先進的新興技術，加速數據處理和分析的創新，實現了從數據獲取到深度洞察乃至數據應用的全流程加速，強化企業在數字化升級中的競爭力。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。標準化A

28、PI通過提供標準化的API接口，數據中臺允許外部系統和應用安全連接并進行數據交互，簡化了數據集成流程，提高了數據交換的安全性、一致性和可控性微服務微服務架構將系統拆分為獨立的微服務，提升了系統的可維護性、可擴展性和容錯性，它支持了數據中臺各組件的獨立開發、部署和彈性伸縮，增強了架構的靈活性和創新能力容器技術容器技術通過對應用程序進行封裝和隔離，使數據中臺各組件的部署和管理變得高效、靈活，提高了系統的可移植性和彈性伸縮能力可視化工具的集成先進的數據可視化工具可幫助用戶直觀理解數據，加快決策過程，提升數據的可用性、洞察力和商業價值。機器學習框架的集成支撐數據中臺更復雜的數據分析和洞察預測能力，提升

29、分析洞察效果低代碼/零代碼開發平臺的支持降低應用開發的技術門檻，使非技術人員也能按需進行數據應用開發，加快企業數據驅動的創新步伐開放性架構的支撐、體現及企業的收益技術支撐產品體現收益輕松與各種數據源及應用進行連接，加強了數據中臺的數據集成能力，也簡化了數據的管理和維護過程增強數據集成和管理能力開放性架構可快速整合新興技術、工具及服務，提高了整個數據中臺的技術創新速度促進技術創新允許更高效的數據共享和業務協同，促進了跨部門、跨組織的數據流動、合作共贏優化跨部門跨組織協作確保企業充分利用數據資產，綜合提升企業應對市場變化的響應效率提升企業競爭力152024.7 iResearch I 從分散的系統

30、中高效、準確地抽取、清洗和加載數據到數據中臺 優化系統性能，建立錯誤處理機制以確保數據中臺的穩定性 定期評估數據中臺的性能和對業務的支持效果 根據反饋進行迭代更新，確保數據中臺能夠適應企業發展需求，持續為企業創造價值 建立健全運維機制和響應機制，支持企業業務的長期穩定運轉 定期監控系統性能、進行數據質量檢查，應對好安全威脅 根據業務需求開發數據應用，如數據儀表板、高級分析模型等，以提供實時業務洞察 根據用戶反饋不斷進行調整和完善，持續優化數據中臺的建設路徑數據中臺的建設實施涉及從前期準備到長期運營的多個關鍵階段，要求企業系統性地規劃，并在落地運營后不斷迭代優化數據中臺的建設不僅面臨技術層面的挑

31、戰，還需企業內部的戰略整合與業務流程的深度優化。在啟動前，組織必須進行全面而深入的內部調研，確保在滿足數據中臺建設條件的基礎上，明確數據中臺的業務驅動核心，確保數據戰略與商業戰略緊密對接，避免方向偏差、資源浪費。鑒于數據中臺建設涉及多部門協作和復雜業務流程，高層領導的支持與跨部門合作顯得尤為關鍵。此外，與企業現有IT架構相適配的數據中臺技術棧與工具的預研也必不可少，這將直接影響到后續開發效率和平臺的長期可擴展性。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中臺的建設路徑 確保企業數據中臺建設與企業的長遠目標一致 檢查現有的技術基礎設施和組織文化是否支持數據中臺的建設和運營，并制定必要的改進措施 確

32、定關鍵的業務驅動因素、潛在風險及預期的業務價值，為需求分析和頂層設計提供堅實的基礎 捕捉并分析來自各個業務部門的需求，確保數據中臺的功能與具體的業務問題對齊 圍繞數據治理、數據整合、支持業務分析決策等核心需求展開設計，充分考慮中臺的可擴展性、復用性建設前提建設前提 選擇合適的技術棧、數據存儲解決方案和數據處理工具，同時考慮企業現有IT環境和未來發展需求 確保數據中臺的架構滿足安全性、高可用性、可擴展性，實現數據的無縫流轉需求分析與需求分析與頂層設計頂層設計數據整合及數據整合及平臺開發實施平臺開發實施評估、反饋評估、反饋及迭代及迭代運營維護運營維護應用開發應用開發與優化與優化技術架構設計技術架構

33、設計16數據中臺市場研究02172024.7 iResearch I中國數據中臺廠商圖譜云平臺、系統集成、獨立中臺等三大類廠商多元共生，競合并進綜合廠商背景、業務定位、主打產品等多個維度，中國的數據中臺廠商可分為云平臺廠商、系統集成廠商和獨立中臺廠商三大類。其中云平臺廠商擁有廣泛的云服務產品線，能夠為企業提供從基礎設施搭建到數據處理分析及行業智能化應用的一站式服務，支撐企業的全面云遷移和數字化轉型；系統集成廠商則通過將自有軟件產品與數據中臺方案進行深度集成，確保數據的高可用性和業務流程的無縫連接，其數據中臺產品可能由獨立中臺廠商提供；獨立中臺廠商專注于數據中臺的技術研發和產品創新，提供靈活且專

34、業的服務，幫助企業客戶快速適應市場變化，提升企業競爭力。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。云平臺廠商系統集成廠商獨立中臺廠商中國數據中臺廠商圖譜182024.7 iResearch I中國數據中臺行業市場規模政策支持、技術進步和企業實踐共同推動數據中臺市場穩步發展受宏觀經濟影響，部分企業減少了對數據中臺等回報周期較長的項目的建設投資。艾瑞咨詢預計，數據中臺市場規模將保持相對平穩，2023至2028年的復合年增長率約為7%。盡管如此，在企業數字化升級的持續推進下，加之數據要素相關政策和數據保護相關法規的逐步完善，數據中臺將在企業數據管理、利用、交易和流通等方面將扮演更加關鍵的角色，成為推動市場

35、回暖的重要支撐。此外，大模型等前沿AI技術的快速發展，進一步增強了企業對數據中臺的依賴：數據中臺不僅為AI模型的訓練和應用提供了大量高質量數據支持，還因大模型在語義理解、邏輯推理等方面的突破性進展顯著提升了用戶體驗、豐富了產品功能。當然，數據中臺價值的充分實現是一個漸進過程，有賴于產品的不斷優化、客戶使用習慣的改變以及數據生態的長期建設等。在這一過程中，能源、制造等領域的央國企，以及零售、金融等數據驅動型行業的企業，已開始積極投入相關建設，探索著實現數據價值的創新路徑。來源：艾瑞咨詢研究院根據企業年報等公開資料、專家訪談及自有模型統計核算及繪制。96.90 125.97 141.1 138.3

36、 142.4 151.0 166.1 199.3 42%30%12%-2%3%6%10%20%2021202220232024e2025e2026e2027e2028e數據中臺市場規模(億元）增長率(%）2021-2028年中國數據中臺市場規模192024.7 iResearch I數據中臺的典型應用分析通過數據整合以及與業務場景的深度融合，數據中臺全面優化企業運營管理，助力企業在實際業務場景中降本增效，增強競爭力隨著企業數字化轉型的深入，企業對數據中臺的需求已不再局限于傳統的單一數據平臺建設，而是逐漸轉向與業務的深度融合，形成數據智能的整體方案。數據中臺通過統一的數據標準和治理機制，將分散在

37、不同業務系統中的數據整合在一起，消除數據孤島，確保數據的一致性和完整性；與此同時，數據中臺還提供高效的數據處理和分析工具，支持企業快速響應市場變化和客戶需求，幫助企業在復雜多變的市場環境中提升運營效率，降低成本，促進業務創新，優化客戶體驗，從而增強競爭力。在具體應用中，數據中臺不僅僅是一個技術平臺，更是推動業務創新的重要引擎。借助大數據和人工智能技術，數據中臺可以在各行業中支撐智能化應用，例如設備狀態監測、用戶行為分析、市場預測等，幫助企業提升智能化水平，增強業務的靈活性和響應能力。數據中臺的建設和應用，將成為企業數字化轉型和業務創新的關鍵驅動力，為企業在數字經濟時代的發展提供強大的數據支撐和

38、智能賦能。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中臺的典型應用分析數據整合與共享企業需要將不同業務系統的數據進行整合，打破數據孤島，實現數據的統一管理和高效共享零售行業，數據中臺需要整合線上線下商店、社交媒體和實際店等各類數據，實現全面的數據覆蓋和實時監控，以快速響應市場變化提升決策效率數據中臺通過數據挖掘和分析，提供精準的數據洞察和決策支持，幫助企業在復雜市場環境中做出更快、更準確的決策制造行業，數據中臺連接生產與業務數據，優化生產流程，提高產品質量，加快市場響應速度優化運營管理數據中臺幫助企業提升運營效率，降低成本，借助機器學習等技術實現設備狀態監測、用戶行為分析、市場預測等智能化應用能

39、源行業，數據中臺通過實時數據采集和智能分析，優化電網運行，提高電能質量，降低運營成本；金融行業，數據中臺可支持風險管理、客戶精準營銷增強客戶體驗數據中臺通過分析用戶行為和偏好，幫助企業精準定位客戶需求，優化客戶體驗零售行業，數據中臺可以通過實時分析消費者的購物行為和反饋，優化商品推薦，提高客戶滿意度供應鏈優化數據中臺幫助企業優化供應鏈管理，提高供應鏈的透明度和效率在制造和零售行業，數據中臺可以整合供應鏈各環節的數據，實現庫存管理、物流調度和供應鏈預測的智能化，提高供應鏈的響應速度和準確性支持業務創新數據中臺不僅支持現有業務的優化，還推動業務模式的創新公共服務行業，通過數據中臺實現數據開放與共享

40、，推動政務透明化和服務創新202024.7 iResearch I2024.7 iResearch I來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中臺典型應用行業零售數據中臺助力零售企業打通全域數據，實現實時洞察、精準決策隨著技術快速發展和消費者行為的變化，零售行業正經歷以商品為中心到以消費者為中心的變化，數據中臺通過整合來自線上商店、社交媒體、實體店等多個渠道的數據，為零售企業構建全域數據視圖，使零售企業能夠實時監控市場動態，快速響應消費者的需求變化。例如，通過分析消費者購物行為和偏好，精準調整商品結構和營銷策略，滿足特定區域乃至個體消費者的差異化需求。此外，

41、數據中臺的實施意味著企業從依靠直覺和經驗向數據驅動的決策轉變，零售企業可以基于實時數據分析，進行精準的市場預測、庫存管理和個性化營銷，提高運營效率和客戶滿意度，在競爭激烈的市場環境中搶占先機。九章數據即為賦能零售行業數智化轉型的數據中臺廠商的典型代表之一，公司業務覆蓋數據平臺基礎設施、營銷運營、供應鏈智能化、品牌商運營、智能分析等零售企業的日常運營場景，已服務多家零售行業頭部企業。數據孤島不同部門或渠道之間的數據難以實現有效整合，導致關鍵信息無法共享。這種數據隔離現象降低了運營效率，嚴重影響了決策的全面性和準確性缺乏實時的數據分析能力傳統零售商往往依賴歷史數據和靜態報告，缺少實時分析能力。這限

42、制了他們在快速變化的市場中及時調整市場策略，可能錯失市場機會客戶生命周期管理不足由于缺乏系統的數據分析工具，傳統零售商難以有效管理客戶生命周期，無法實現個性化服務，降低客戶滿意度及忠誠度供應鏈管理效率低傳統的供應鏈管理往往無法處理復雜或急速變化的市場需求，缺少精確的需求預測和數據支持的庫存管理，導致庫存積壓或缺貨，增加運營成本，降低服務體驗傳統零售行業的痛點數據中臺在零售行業的關鍵應用提升決策效率01數據中臺匯集不同渠道的實時數據，為零售商提供全面的數據視圖，以便進行快速且精準的商業決策。例如，通過消費者行為的深度分析，零售商能夠精確調整營銷策略，識別并吸引高價值客戶群，提升轉化率優化客戶體驗

43、02增強供應鏈管理03支撐業務創新04數據中臺的靈活性和可擴展性促使零售商能夠快速響應市場變化，并開發新產品和服務，探索創新的商業模式，實現業務增長和市場擴張數據中臺整合和分析供應鏈各環節的信息，助力零售商進行精確的庫存管理和需求預測，提升了庫存周轉率，優化了物流和采購流程，降低成本，提高供應鏈效率利用數據中臺，零售商可以深入洞察消費者的行為和需求，進而打造個性化的購物體驗，為消費者提供更符合個人需求的推廣和服務，提升了客戶的滿意度和忠誠度212024.7 iResearch I數據中臺典型應用行業制造數據中臺可幫助制造企業提升業務敏捷性、解決數據孤島問題、實現智能化數據分析與決策支持，為產品

44、開發迭代提供數據指導制造業是一個技術密集和資本密集的行業，面對全球經濟一體化和技術快速發展的挑戰，行業內的競爭日益激烈。在這種背景下，數據中臺作為連接數據與業務的關鍵樞紐，向制造企業提供了一種全新的運營模式和競爭優勢。通過數據中臺，企業可以更有效地管理和利用數據，推動業務的持續創新和發展。數據中臺的實施應用不僅可優化生產流程、提高產品質量，還可加快產品的市場投放速度，實現企業的精細化管理，推動著企業業務模式與管理方式的變革，顯著提升企業競爭力。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據集成數據中臺可統一集成ERP、SCM、CRM等制造企業的諸多數據源，提供統一視圖，支撐生產管理所需的數據洞察數據

45、治理及合規管理供應鏈優化制造業涉及眾多關鍵生產和業務數據，數據質量和安全直接影響企業的運營和決策。數據中臺通過數據標準化、清洗、分類和加密等功能，確保數據的安全性和合規性強化產品質量管控對來自生產、檢測、維修等環節的各類質量數據，包括產品性能指標、不合格率、返修率等關鍵指標進行統一納管，為質量管理提供全面、實時的數據支撐，支持企業持續優化質量管理流程，實現質量的持續改進生產過程優化實時采集設備運行狀態等生產環節的各類數據，為生產管理團隊提供可視化的生產過程分析，支持生產管理團隊改善生產流程能耗優化分析來自各生產環節的電力、燃料等能源消耗數據，智能化分析識別生產過程中存在的能源浪費環節，支持生產

46、管理團隊針對問題環節制定優化措施產品開發支持增強客戶關系數據中臺能夠實時采集整合包括訂單、庫存、運輸、生產等關鍵環節的供應鏈數據，并分析預測可能出現的供應鏈問題，支撐企業精細化調整采購計劃、優化庫存水平數據中臺可以整合產品生產、銷售等企業內部的歷史數據，以及外部市場數據，實時監測市場動態和客戶反饋，對產品需求趨勢進行深入洞察，為產品開發及迭代提供數據指導對訂單、服務等各渠道客戶數據進行分析，幫助企業更好地理解客戶偏好、使用習慣等，記錄并分析與客戶的互動歷史，支持企業為客戶提供更加個性化、貼心的服務體驗，實現客戶價值的持續提升制造行業對數據中臺的需求特性及對應能力方案222024.7 iRese

47、arch I數據中臺典型應用行業金融構建智能化的數據中臺，優化業務流程，創新服務模式在數字化轉型的浪潮中，金融行業這一高度信息化的領域，業務范圍從傳統金融擴展至多元化的數字金融服務，包括個人銀行業務、投資銀行、保險及資產管理等。然而，傳統的數據管理模式難以滿足金融行業數字化轉型的需求。數據孤島現象嚴重，部門間的數據共享困難，影響了數據的利用效率。伴隨金融科技的進步，大數據、人工智能等技術的廣泛應用要求金融機構具備高效的數據處理和快速的業務創新能力。同時，嚴格的數據安全和隱私保護標準及不斷更新的相關法規，也要求金融機構在保證數據安全的前提下高效利用數據。因此，構建數據中臺成為金融企業發展的關鍵戰

48、略。數據中臺可以實現數據的整合與共享，提升數據的可訪問性與可用性；金融機構能夠更有效地支持實時數據分析和業務決策，推動個性化服務，優化業務流程，創新服務模式。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據開發與管理數據治理數據采集與整合系統維護與支持數據處理分析智能化與自動化工具數據服務共享數據資產運營金融行業涉及的數據來源多樣，包括交易數據、客戶信息和市場數據。數據中臺能夠高效地從各類異構數據源采集數據，并將其整合為統一的數據資產隨著金融服務的多樣化，數據開發和管理的要求逐漸增高。數據中臺提供全流程的數據管理平臺，從數據建模到數據服務，支持數據的標準化和規范化在遵守金融監管和數據保護法規的前提下，

49、數據中臺通過全面的數據治理框架支持元數據管理、數據質量控制和數據安全管理，確保數據的合規性和安全性數據中臺支持跨部門和系統的數據共享，通過構建客戶畫像、共享指標庫等，提高數據利用效率，實現數據服務的共享和復用在數據服務的基礎上，數據中臺支持金融產品和服務的創新，進行數據商業化探索、開發新的商業模式金融業務涉及交易、風控、客戶服務等多個環節，數據量龐大、數據類型多樣、數據更新頻繁，對數據中臺的實時處理能力和靈活分析能力提出了較高要求金融業的數據基礎和對前沿技術的擁抱為數據中臺的建設和應用提供了良好的條件。通過整合大模型、機器學習等人工智能技術，數據中臺可以顯著提升數據處理和業務決策的自動化和智能

50、化水平，為金融機構帶來更大價值數據中臺需要定期維護其軟硬件設施，確保系統穩定運行，并為業務部門提供必要的培訓與支持，確保技術與業務的無縫對接金融行業對數據中臺的需求特性及對應能力方案232024.7 iResearch I數據中臺典型應用行業能源助力傳統與新能源企業實現數字化與智能化轉型在傳統能源（如石油、天然氣、煤炭）和新能源（如風能、太陽能、核能）企業推動數字化升級的背景下，能源數據中臺通過整合生產、儲運、市場交易等環節的數據，構建統一的數據平臺，進行數據挖掘和分析，實現數據共享與協同，提高能源生產、運營和決策的效率，推動能源行業的數字化與智能化發展。電力行業是能源行業的重要組成部分，是能

51、源轉化和利用的關鍵環節，負責將各種能源轉化為電力，為千家萬戶提供能源保障。電力數據中臺的建設不僅有助于電力企業提升管理和運營效率，還能通過優化電網運行、提高電能質量，直接提升整個能源行業的智能化水平。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中臺在電力行業中的關鍵應用 數據標準化治理和數據加工處理：形成高可用的數據資產 CIM（共同信息模型）覆蓋：電網域、安全域、客戶域、財務域、人員域、市場域、物資域、項目域和資產域等業務領域，確保各領域的數據統一和規范 數據質量和安全管理機制：有效保障數據資產質量和安全 數據標簽和資產目錄：對數據進行分類和系統管理 數據研發服務：支持數據應用和服務的快速開發和

52、部署 數據服務共享：確保數據在不同系統和部門間的高效共享數據標準化和數據服務管理 ETL（提取、轉換、加載）：支持數據的高效流動和清洗 消息隊列：為不同業務系統提供靈活的數據傳輸方式，確保數據的及時傳輸和處理 API：支持多種數據源的接入，包括營銷業務、電網業務、財務數據、客戶數據和市場數據等 實時數據采集、交換和同步：確保數據的實時性和一致性，提高數據利用率數據接入智能應用數據存儲與計算 輸變電智能化:通過實時監控和預警，提升設備運行的可靠性和維護效率；實時分析預警潛在故障，提高故障處理效率 智能配用電:生成詳細的行業運行報告，幫助決策者全面了解行業動態；分析用戶異常用電行為，識別和處理異常

53、用電 智能調度控制:為電力調度和資源配置提供科學依據，優化電力資源配置；停復電實時監控預警，快速制定并執行恢復供電策略；電網規劃輔助決策，幫助規劃人員進行電網建設規劃 智慧營銷:幫助企業精準定位客戶需求，提高營銷效果 多維報表:為管理層提供全面的數據支持，輔助決策 大數據存儲：基于Hadoop技術，提供高效的分布式存儲解決方案 MPP數據庫：處理大規模并行查詢 時序數據庫：處理時間序列數據 圖數據庫和全文檢索：為特定應用場景提供專業的數據存儲和查詢服務。批量計算、流計算、實時計算和內存計算：滿足不同計算需求，提高數據處理能力 機器學習：利用機器學習和神經網絡技術進行深度數據挖掘和模式識別242

54、024.7 iResearch I數據中臺典型應用行業公共服務數據中臺為公共服務機構提供更廣泛的數據訪問能力，提升服務質量通過構建數據中臺，政府、事業單位以及公共服務企業等公共服務機構能夠有效提升服務水平和決策質量。這一平臺為數字城市建設和公共治理現代化注入新動力，促進了公共服務的高效透明。數據中臺通過統一整合管理數據資產，支持數據資產的流通和交易，極大地促進了數據的開放共享和價值釋放。數據中臺通過提供標準化的數據服務接口，使得第三方開發者和企業可以更容易地接入和利用公共數據，這不僅促進了技術創新和業務發展，也加強了社會各界對公共數據的利用。通過優化數據流通機制和加強數據安全保障，數據中臺確保

55、了信息的高效利用與保護，為構建開放、互聯、智能的公共服務體系提供了堅實基礎。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中臺在公共服務中的關鍵應用數據中臺通過創建統一的公共服務數據平臺，解決了數據孤島問題，增強了公用服務機構之間的信息流通和資源共享。這種整合促進了部門間的即時通信，使各機構能夠在日常運營和應急管理中更快地共享關鍵信息信息整合與數據共享13425政務決策與公共服務優化數據中臺通過整合各方面的社會經濟數據支持公共服務單位精確分析社會需求，并及時調整相關政策或優化服務方式，如利用健康和流行病學數據改進公共衛生策略和應急響應舉措等數據中臺的實施將對所有數據資產進行系統性的識別和分類，從各部

56、門收集數據列表，建立數據目錄，并按數據的敏感度、重要性進行分類。這一流程確保數據的組織方式支持高效的訪問和使用，并明確數據的責任主體和使用規則資產識別與分類嚴格的數據質量管理包括定期的數據清洗、驗證和更新，確保數據的準確性和時效性。數據中臺還設有數據質量監測和預警機制，以及時發現和修復數據質量問題數據質量控制數據中臺遵循嚴格的數據安全和合規標準，實施數據加密、訪問控制和審計追蹤等措施。此外，數據中臺完善的數據安全管理制度和應急預案，可支持定期安全評估和演練，以保障數據的安全可控數據安全與合規性管理25數據中臺典型企業案例03262024.7 iResearch I企業案例-阿里云阿里云數據中臺

57、是阿里巴巴集團基于其在大數據領域深厚的技術積累和實踐經驗所打造的企業級數據管理和分析平臺。這一平臺旨在幫助企業構建和優化其數據基礎設施，以實現數據驅動的業務決策和運營。阿里云數據中臺以One Data為內核，打造了快、準、全、統、通的智能大數據體系。阿里云深入行業研究，持續產品創新，現有產品矩陣覆蓋智能數據構建與管理、全域行為洞察分析、數據可視化分析平臺、全域消費者運營平臺、智能貨品運營平臺、智能決策平臺、隱私增強計算等功能模塊，深入解決客戶痛點，已成功為零售、地產、商超、餐飲、航空、電信等行業數百家企業提供數據中臺構建及數據服務，構建了從行業診斷、運營咨詢到數據模型的共享開放、普惠共贏的繁榮

58、生態。來源：艾瑞研究院根據公開資料研究及繪制。OneModelOne ServiceOneIDOne Data阿里云的數據中臺體系以One Data為內核，打造了快、準、全、統、通的智能大數據體系阿里云的數據中臺強調企業內的各個業務共享同一套數據技術和資產，這一統一化的數據體系命名為OneData，并可抽象為OneModel、OneID、OneService三部分OneModel致力于實現數據的標準與統一OneService致力于實現數據服務統一，讓數據復用而非復制OneID致力于實現實體的統一，讓數據融通而非以孤島存在，為精準的用戶畫像提供基礎阿里云數據中臺的產品矩陣及行業解決方案Datap

59、hin智能數據構建與管理面向各行業大數據建設、管理及應用訴求，一站式提供從數據集成到全鏈路的數據治理與管理的大數據能力，包括產品、技術和方法論等，助力打造數據標準倉、融合架構、資產化、服務化，閉環自優化的智能數據體系，以驅動創新數據儲存及計算DataTrust隱私增強計算行業領先的基于安全技術（TEE、MPC、FL聯邦學習等）打造的隱私增強計算平臺，在保障數據隱私及安全前提下完成多方數據聯合分析、聯合訓練、聯合預測，實現數據價值的流通，助力企業業務增長Quick BI數據可視化分析平臺內置超過40種豐富圖表，無縫對接云上數據庫和自建數據庫，0代碼實現數據分析Quick Tracking全域行為

60、洞察分析跨多端全場景行為分析的一站式數據產品，實現自動可視化的數據埋點，萬億級別的日志獲取，海量數據實時和離線處理能力Quick Audience全域消費者運營平臺定位智能用戶增長，實現全方位洞察，多渠道觸達的增長閉環，實現以人為中心的消費者全生命周期洞察運營Quick Stock智能貨品運營平臺以貨品為中心視角洞察市場，擁有強大的智能算法能力，讓企業清楚了解貨品全貌，進行更好的商渠匹配Quick Decision智能決策平臺面向金融風控、財富管理、個性化保險、看能客服等場景，為企業提供決策全鏈路的構建、管理及服務通用解決方案零售金融政務互聯網272024.7 iResearch I企業案例-

61、九章數據“Data+AI”數據產品和服務能力，賦能零售行業數智化轉型九章數據成立于2018年，團隊主要成員曾就職于微軟、阿里巴巴、沃爾瑪、華潤、華為等全球領先的科技公司及零售公司，組成以數據科學家、AI算法專家為核心的大數據技術應用與產業化研發團隊。九章數據以“數據+AI+場景”的產品模式，基于大數據、人工智能、生成式AI等數字技術融合應用，打造了數據管理平臺iDas、零售經營洞察iReport、智能供應鏈iSupply、智能數據洞察ChatReport等四大產品線。公司依托10多年的數據分析與智能決策能力沉淀，賦能企業庫存管理、運營分析到市場趨勢預測等業務應用。九章數據深耕零售業務場景，覆蓋

62、企業數據平臺基礎設施、營銷運營、供應鏈智能化、品牌商運營、智能分析等日常運營場景。公司已服務華潤、屈臣氏、零食有鳴、萬達集團、錦江國際、中國電信等行業頭部企業。來源：艾瑞研究院根據公開資料研究及繪制。九章數據產品與業務場景矩陣零售數據應用操作系統零售經營洞察 iReport實時看板經營羅盤對比沙盤指標魔方經營歸因洞察報告定制報告智能報告智能數據問答 ChatReport自然語言問答圖表可視化多維鉆取歸因分析大模型管理指標配置行業知識庫Agent配置智能供應鏈 iSupply需求預測策略仿真智能補貨動態分貨未來銷售損失預警庫存優化供應鏈策略推薦智能定價數據管理平臺 iDas數據集成數據開發數據監

63、控數據共享數據標簽BI可視化全域數據集成服務一方數據二方數據三方數據商品數據會員數據員工數據交易數據業務數據CRM會員中心OMS訂單中心O2O訂單中心優惠券中心APP行為事件小程序行為事件門店營運數據WDC數據業務數據源等60套ERP本地IDC282024.7 iResearch I企業案例-九章數據大模型驅動的數據平臺解決方案九章iDas數據管理平臺，從機器學習模型轉向使用大模型AI技術，為企業提供“數據平臺AI大模型”的大數據解決方案。深入洞察企業場景需求，提供輕量級、安全、可落地的數據中臺。涵蓋數據技術平臺、數據開發、數據倉庫、數據模型、數據資產和數據服務六大板塊。采用湖倉一體架構，基于

64、開源大數據生態，結合云原生技術，支持新一代MPP數據庫引擎，滿足從中小型到海量數據場景的需求?；谧匝械闹悄軘祿治瞿Ｐ秃偷谌酱笳Z言模型的ChatReport，采用自然語言搜索對話的方式洞察數據,為企業用戶提供實時準確的數據分析。幫助客戶快速構建數字化運行能力，實現數據資產價值的最大化。來源：艾瑞研究院根據公開資料研究及繪制。九章數據中臺增強型數據分析技術架構九章數據的客戶場景案例業務需求解決方案項目成果世界500強零售商超 使用數據管理平臺中央直屬的國有控股企業、旗下擁有多個零售企業產品，致力于成為高效的全渠道零售商 本項目是客戶面向數字化轉型的重點項目，分三期完成項目建設 項目核心目標是

65、：圍繞海量的人貨場數據，充分發揮數據資產價值，通過數據整合應用實現收入目標 搭建數據中臺：搭建數據中臺，完成現有的巨量數據整合，成為具有深度潛力的，能夠為企業帶來深度商業價值的數據資產 強大數據支撐：通過自動化營銷平臺的搭建，充分的挖掘、利用，面向消費者為中心的營銷理念應用，充分賦能業務，為業務帶來數據價值 搭建數據羅盤：建立數據資產交易的管理平臺，強化品牌賦能體系，做好數據價值輸出和創造 成本縮減80%：人力成本下降，由之前的單個活動的58名運營人員降到12名 效率提升300%：活動周期由原來的36天縮短到12天完成 銷售提升100500%：券核銷率提升3050%以上，購買頻次提升1338%

66、以上JDBC查詢服務數據集推送服務數據API服務智能數據問答數據服務數據開發管理平臺數據建模數據標準數倉規劃模型設計數據指標AI智能助手Agent配置指標配置行業知識庫大模型管理數據同步數據源離線同步實時同步整庫同步數據開發離線計算實時計算算法模型函數管理任務運維運維大屏離線運維實施運維告警配置數據管理元數據數據地圖數據質量數據安全數據標簽標簽管理標簽生成標簽安全標簽輸出數據APIAPI創建應用管理授權管理API監控平臺管理租戶管理集群管理空間管理成員管理大數據計算引擎數據底座SQL統一網關離線計算 Spark On K8S/YARN實時計算 Flink On K8S/YARNStarRock

67、s數據安全Ranger數據湖數據倉庫HiveHDFS/對象存儲KafkaIceberg數據湖Spark連接器Flink連接器SR連接器JDBC接口JDBC接口SQL網關數據同步數據API292024.7 iResearch I企業案例-金蝶云蒼穹以數據洞察來驅動決策和運營，實現業務增長金蝶云蒼穹是金蝶集團于2018年發布的企業級PaaS平臺。2020年，金蝶發布金蝶云蒼穹3.0，在PaaS數據智能服務的基礎上，發布了金蝶云蒼穹數據中臺，向廣大的企業級客戶提供基礎引擎、數據交換、數據開發、數據資產、標簽中心、數據服務等數據服務能力。2024年5月，金蝶云蒼穹全面升級為以AI為核心的新一代企業級A

68、I平臺，助力企業智能化升級，為培育和發展新質生產力提供有力支持；與此同時，金蝶云蒼穹聯合伙伴推出金蝶云蒼穹數據中臺解決方案3.0，解決方案3.0基于金蝶云蒼穹新一代AI數據能力，助力提升決策支持、降低數據成本、提高數據效率、保障數據質量和安全性、促進數據共享和協作、優化數據資產價值以及提升企業文化等，從而進一步幫助企業更好地應對市場競爭和復雜變化，實現可持續和高質量的發展。來源：艾瑞研究院根據公開資料研究及繪制。業務應用場景財務金蝶云蒼穹 數據中臺的業務藍圖水平產品人力資源協同辦公供應鏈采購銷售制造房地產行業產品鋼鐵醫療餐飲金融保險港口商旅第三方服務電商金融社保數據應用場景管理駕駛艙決策分析數

69、字孿生對標分析業務主題分析績效分析智能預測業務賦能圈人引流客戶畫像 供應商畫像精準營銷智能補貨風險控制數據服務收入模式創新第三方服務收入數據中臺體系數據采集數字資產開發離線開發實時開發算法開發運維中心API管理：API創建、測試、發布、詳情等服務中心數字資產治理資產全景數據地圖數據質量數據標準數據模型數據安全應用管理：申請、授權等標簽申請標簽中心標簽開發標簽加工標簽發布客戶標簽集市供應商渠道數據資產中心ADM 財務專題、客服專題、人力專題等集市數據層DWS 共性指標、個性指標等指標層數據DWD 客戶域、機構域、渠道域、產品域、財務域等主題域數據層ODS 財務、人力、產品、客服、產品渠道等原始新

70、系統數據層專題應用統一數據原始數據星瀚數據源財務云 供應鏈云 稅務云HR云星瀚數據源OAIOT日志KDDM一鍵集成金蝶云蒼穹 數據中臺的產品特性支持20+種數據源類型、異構數據的匯集、離線或實時的數據接入高效數據匯總提供統一的數據模型，將口徑不一致、冗余或復雜的數據統一清洗建模加工統一數據治理強大數據交互能力，豐富可視化類型，多端自由布局，個性定制數據看板可視化數據分析融合各類算法模型，深層挖掘數據價值，洞察業務指標，智能化運營與決策智能運營決策分級分類管理數據，遵循最小權限原則和訪問隔離原則，全路徑加密核心數據數據安全防護客戶案例30行業發展現存挑戰及未來展望04312024.7 iRese

71、arch I挑戰及展望（1/2）數據中臺建設需緊貼業務需求，持續優化迭代，避免高投入但低產出近年來，數據中臺建設已成為企業數字化升級的重要抓手，但部分數據中臺項目卻面臨高投入低產出的困境，限制了企業實現數據驅動決策的能力。究其原因，主要因為規劃與業務需求脫節、實施與理論存在差異，或數據治理能力不足。為有效解決相關問題，企業需要確保數據中臺緊密圍繞業務需求進行設計，引入自動化工具提升數據治理效率，并建立持續優化機制，迭代創新數據中臺，真正實現數據賦能業務，助力企業高質量發展。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中臺的投入成效問題及改進措施高投入低成效的癥結改進舉措規劃與調研不足企業在引入數據

72、中臺之前，未進行充分的市場調研和系統規劃，可能只是跟隨市場潮流，未根據自身的具體業務流程和需求定制方案咨詢與實施脫節咨詢過程中可能過于重視理論，而忽視了實際操作的可行性和效率業務需求未得到滿足可能過度強調技術或平臺功能的開發，而忽略了實際業務需求，導致數據中臺無法解決實際業務問題或滿足即時性需求依賴人工，數據應用不足依靠人工進行數據整合和質量管理的效率可能跟不上數據污染的速度，影響數據中臺的效果；數據應用欠佳，未能將數據有效轉化為對業務決策有幫助的信息緊密結合業務需求數據中臺的開發和優化應當圍繞企業的具體業務需求進行，確保相關投入能直接支持業務目標的實現。企業應建立跨部門的溝通機制，確保技術團

73、隊和業務團隊之間的密切合作及信息共享建立持續的運營和迭代機制數據中臺的成功實施不應該是一次性項目，而應該是一個持續優化和迭代的過程。企業應定期評估數據中臺的運行效果，根據反饋調整和優化數據應用策略強化數據治理和質量管理引入自動化工具技術提升數據治理的效率和效果；通過建立嚴格的數據質量標準和監控機制，確保數據的準確性和可靠性優化數據應用加強對數據應用的建設，提升對數據的挖掘分析，確保數據能夠有效支持業務決策；數據流程應與業務流程緊密結合，以提升數據應用效率及實際應用價值322024.7 iResearch I挑戰及展望（2/2）數據要素的政策支持和數據流通交易市場的培育，為數據中臺的發展創造了有

74、利條件為加快構建數據基礎制度，充分發揮我國海量數據規模和豐富應用場景優勢，激活數據要素潛能，做強做優做大數字經濟，2022年12月，中共中央、國務院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（簡稱為“數據二十條”）。該文件為激活數據要素的價值創造和實現提供了基礎性制度保障。數據被視為一種新的生產要素，和土地、勞動等傳統生產要素不同，數據要素具有無形性、可復制性、易傳播性等獨特特征。為了使數據能夠像其他資產一樣被記錄和交易，需要在法律上確立其資產屬性。在數據要素化過程中，還需解決數據流通和交易問題，包括數據定價、收益分配、數據安全和隱私保護等技術與制度障礙。數據中臺作為集成和管理數據資源

75、的核心平臺，為企業提供統一的數據支持和服務，推動了數據要素的高效利用和市場化進程。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據要素的主要內涵分析數據要素對數據中臺市場發展的促進及相互影響 數據要素具有無形性、可復制性、易傳播性等獨特特征，使得數據在經濟活動中具有廣泛的應用場景和潛在價值 通過對數據的收集、處理和分析，企業能夠優化生產流程、提高運營效率，并做出更加精準的市場決策數據的生產要素化 在數據要素化的過程中，需要解決數據流通和交易的問題，包括數據定價、收益分配、數據安全和隱私保護等技術與制度障礙 隱私計算、聯邦學習等技術在保護數據隱私和安全的同時，允許數據在不暴露敏感信息的情況下進行共享和分

76、析，從而推動數據要素的市場化和資產化進程數據的流通交易數據的資產化數據二十條提出，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，這為數據資產化提供了法律保障，有助于推動數據資源的市場化和資產化數據資產識別與管理：企業需全面清查內部和外部的數據資源，識別具有經濟價值的數據；這一過程包括數據資源的盤點和分類，以及通過數據質量管理工具提高數據的可靠性數據價值評估與會計處理：通過成本法、收益法和市場法等科學評估數據資產的經濟價值；按照相關會計準則進行會計處理，確保數據資產的財務處理規范和透明。數據資產列報與披露：企業需在財務報表中詳細列報和披露數據資產的價值和使用情況，提升企

77、業的透明度，為數據要素的市場化提供可靠依據數據要素相關政策的支持和數據流通交易市場的培育為數據中臺的發展提供了有利條件，而數據中臺的廣泛應用也推動了數據要素市場的規范化和成熟。隨著數據基礎制度的完善和技術的不斷進步，數據中臺市場將迎來更加廣闊的發展前景，數據要素的價值也將被進一步挖掘和釋放。數據中臺和數據要素的相互促進，將持續推動數字經濟的發展和企業競爭力的提升。數據要素推化推動企業的數據中臺建設為了充分發揮數據要素的潛能，企業需要依賴強大的數據管理和處理能力，數據中臺可提供重要支撐數據中臺促進數據要素的高效利用數據中臺的建設，使企業能夠更好地處理和分析數據，從而優化生產流程、提高運營效率，并

78、做出更加精準的市場決策數據中臺系統化數據資產管理數據資產化的過程中，企業需要全面清查和識別具有經濟價值的數據資源，通過數據質量管理工具提高數據的可靠性，數據中臺可給與關鍵支持，使數據資產的識別、評估、管理和披露變得更加系統和規范數據中臺推動數據要素在市場中的流通和交易通過API服務，數據中臺能夠向外部系統、合作伙伴、客戶等提供數據訪問接口，方便數據的共享和利用；通過引入隱私計算、聯邦學習等先進技術，數據中臺可有效保障數據的隱私和安全；數據中臺能夠記錄數據的使用情況，支持收益分配的透明化管理33BUSINESS COOPERATION業務合作官網企 業 微 信新 浪 微 博微 信 公 眾 號40

79、0-026-聯系我們34LEGAL STATEMENT版權聲明本報告為艾瑞數智旗下品牌艾瑞咨詢制作，其版權歸屬艾瑞咨詢，沒有經過艾瑞咨詢的書面許可，任何組織和個人不得以任何形式復制、傳播或輸出中華人民共和國境外。任何未經授權使用本報告的相關商業行為都將違反中華人民共和國著作權法和其他法律法規以及有關國際公約的規定。免責條款本報告中行業數據及相關市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、行業訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合艾瑞監測產品數據，通過艾瑞統計預測模型估算獲得；企業數據主要為訪談獲得，艾瑞咨詢對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡最大努力的追求，但不作任何保證。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的觀點均不構成任何建議。本報告中發布的調研數據采用樣本調研方法，其數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的，為市場和客戶提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。合作說明該報告案例章節包含部分企業的商業展示，旨在體現行業發展狀況，供各界參考。法律聲明