愛分析：中國非結構化數據中臺實踐白皮書（附下載）

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數字化轉型加速

需求驅動：全球經濟增速下滑，疊加疫情影響，企業面臨的外部環境嚴峻。同時，用戶需求多元化，企業戰略重心由以產品為中心轉變為以用戶為中心。多方因素使得企業面臨商業模式的重塑，企業經營由過去粗放式的流量擴張向精細化運營轉變，需要借助數字化實現加速轉型，實現降本增效，提升企業競爭力。

技術驅動：數字化轉型的核心是數據。近年，互聯網&移動互聯網的發展產生大量數據。同時，云計算、人工智能、5G、物聯網技術的發展，推動企業數據治理能力提升，使得數據驅動業務增長成為可能。

數據智能時代發展歷程

從業務應用的角度，數據智能的發展經歷了收集、監測、洞察、決策等四個發展階段，數據的應用價值不斷提升，逐步從業務數據化轉向業務智能化。未來，數據智能將會進入人機協同的業務重塑階段。

中臺是數據智能的核心

數據智能分為中臺和應用場景兩個核心領域。

中臺是數據智能的核心,主要分為技術中臺、數據中臺和業務中臺:

技術中臺主要由各類分析工具組成,幫助企業解決技術問題的公司,如用戶行為分析、數據科學平臺、BI與可視化、日志分析、 NLP/知識圖譜等 ;

數據中臺主要是幫助企業做數據資產化,建立數據中臺的公司包含各類數據服務公司和數據治理公司;

業務中臺是基于技術和數據,結合行業應用場景,形成的模型、產品。中,數據中臺是中臺體系最重要的部分。

數據中臺定義

數據中臺匯聚企業的業務數據，包括企業經營數據、客戶行為數據、設備運轉數據、生態合作數據等，并賦能給各類不同的數據應用場景。

數據中臺的價值是挖掘數據價值并服務業務場景

數據中臺通過自動化、智能化的數據采集與匯聚，將實時與離線數據打通關聯，對數據開發深度挖掘數據價值，并開放數據服務至各業務場景中。具備匯聚整合、數據提純加工、數據服務可視化、數據價值變現等核心能力。

數據中臺興起

數據驅動決策的前提是數據整合

? 數據智能的標志是數據驅動決策，讓機器具備推理等認知能力，大數據能夠指導決策。同時完成了業務數據化進程，開始進入到業務智能化，依靠數據改變業務

? 決策需要機器具備推理能力，建立復雜關系網絡，從訓練模型的角度，這意味著必須要有更大規模的數據。同時，決策意味著解決的業務問題復雜性遠遠大于之前，因此，需要匯聚更多種類的數據。

? 信息化時代數據散落在各個系統中，數據存在臟亂差、ID不統一等問題，數據孤島現象嚴重?；A設施的云化使得基礎IT資源實現了統一管理和調度，數據的統一管理和調度就提上日程，成為下一個需要解決的問題。

數據驅動業務需要數據中臺

? 在企業數字化轉型進程中，傳統企業需要具備互聯網公司快速迭代升級的能力，基于數據驅動業務發展，這需要建立一站式技術能力、統一的數據管理、快速配置開發業務的能力。

? 以阿里巴巴為代表的中臺模式給傳統企業提供了一條道路，各類中臺會在企業內部逐步形成。因此，形成數據中臺是大勢所趨。（關注公眾號“三個皮匠”，獲取最新行業報告資訊）

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