什么是數據智能平臺？核心能力有哪些？數據智能平臺廠商全集

1 什么是數據智能平臺

愛分析認為數據智能平臺指的是企業數字化運營深入階段的統一數據能力平臺，可以根據統一標準管理數據資產，方便數據可用，并滿足企業對數據應用的敏捷開發、實時響應、簡單易用、智能分析等需求，同時具備完善的數據安全機制。

2 數據智能平臺的核心能力

數據智能平臺需具備云原生、AI增強、敏捷開發與應用、實時數據處理與分析等四項核心能力

(1)云原生：指在應用的設計階段就為了云的運行環境而設計，包含微服務、容器化、Dev0ps、持續交付等特征。云原生架構給數據平臺帶來的優勢有云原生架構下大數據組件的部署是以容器化的形式，企業可以實現快速的開發、測試、迭代和上線大數據應用，有利于數據的共享和復用。同時云原生技術能夠快速集成新的開發工具，降低系統復雜性和運維成本，輕松實現存算分離和彈性伸縮，降低使用成本。

(2)Al增強：利用機器學習和人工智能技術使數據清洗與準備、數據分析與可視化、機器學習等分析過程中實現部分環節的自動化，從而節省大量的人力成本。

(3)敏捷開發與應用：數字化的核心目標之一是要能夠支撐企業的商業創新，特別是面對當前數據和數據應用的規模和復雜性增大的情況，此時就需要數據平臺具備相應的敏捷響應能力。數據智能平臺的敏捷性主要包括了工具集成的敏捷性、數據開發的敏捷性、數據分析和應用的敏捷性。

(4)實時數據處理與分析：為了應對企業越來愈多的實時性數據分析需求，數據平臺需要在實時的數據接入和數據采集、實時的數據計算與查詢、實時的數據分發、流批一體等層面具備實時性的數據處理能力。

3 數據智能平臺與傳統數據平臺的區別

(1)底層基礎設施：傳統數據平臺的底層基礎設施是本地服務器;數據智能平臺的底層基礎設施是云端IaaS、PaaS服務

(2)存儲與計算引擎：傳統數據平臺常用數據處理弓擎應對大數據分析需求;數據智能平臺采用多數據處理引擎應對復雜分析場景、強調實時數據的處理能力、流批一體、湖倉一體:支持對各種結構化、非結構化數據的OLAP分析和即時探索性分析

(3)數據集成與開發：傳統數據平臺以數據集成與數倉建設能力為主;數據智能平臺以組織和統一管理平臺的硬件資源、數據資源、應用資源和基礎能力資源;滿足敏捷、低門檻的開發需求為主

(4)數據資產管理：傳統數據平臺重點是數據質量的管理;數據智能平臺是建立數據資產管理體系,統一業務邏輯和數據標準數據應用資產化,并提供統一管理和搜索能力

(5)數據應用與數據服務：傳統數據平臺提供數據分析與挖掘和數據可視化;數據智能平臺需要廣泛的數據應用與數據服務能力,以滿足業務、研發、決策等各部門的數據使用需求;也需要提升數據分析、數據應用智能化程度

4 數據智能平臺廠商全集

愛分析基于對甲方企業和典型廠商的調研以及桌面研究，遴選出在數據智能平臺場景中具備成熟解決方案和落地能力的代表廠商，其中數據智能平臺場景分別是數據存儲與處理、數據治理、數據分析與可視化、圖分析、機器學習模型開發、隱私計算、數據庫管理等7個。數據存儲與處理主要廠商有aws、阿里云、達夢數據庫、海致等；數據治理廠商有阿里云、百分點、袋鼠云、觀遠數據等；數據分析與可視化廠商有百度、百分點、滴普科技等；圖分析廠商有阿里云、海致星圖等；

來源：《愛分析：2021數據智能平臺廠商全景報告（70頁）.pdf》

《愛分析：2021數據智能平臺實踐報告（50頁）.pdf》