摘要

　　数据中台是支撑数据智能落地的基础设施

　　随着企业业务发展与技术成熟，企业面临海量增长的数据，结合大数据、人工智能物联网等技术，企业对数据的应用从监测、洞察逐步向决策迈进，进入了数据智能应用的时代。

　　传统企业面临多种数据应用的困境：内部数据孤岛现象严重，且数据碎片化，无法统一 赋能业务;企业内部通常是IT部门负责处理和管理数据，业务部门无法直接使用数据,影响业务运营与规划;数据开发工作成本高，不同需求导致企业存在数据服务能力重复建设的问题等。

　　而数据中台能够实现数据汇聚、统一标准与口径，形成数据资产，进而为业务提供高效的数据服务;同时数据中台面向业务场景而建，将数据抽象封装成服务，能够实现数据的资产化、服务化，具有跨部门的普适性业务价值能力，赋能业务部门人员进行数据分析和数据应用;连接数据前台和后台，实现企业的数据开发能力的复用。因此，数据中台成为企业实现数据智能应用的核心。

　　以业务场景应用为指引规划数据中台建设

　　企业建设和运营数据中台需要从业务战略目标出发，以业务场景应用为指引贯穿数据中台建设与运营全流程，包括顶层战略规划、应用场景规划、数据治理体系搭建、技术平台建设、业务价值实现、持续运营等。

　　 一，企业数字化转型过程中，数据中台建设的核心目的是服务于企业的整体战略目标与业务目标，企业建设数据中台建设要从顶层战略规划出发，根据业务目标，从战略层面规划数据中台建设路径、调整组织架构、调配相关资源。

　　 二，数据中台的价值 终需要通过在业务场景的数据应用来体现，不同行业和企业处在不同阶段所需要的数据中台是不同的，因此，应用场景需要规划先行，企业需要明确应用场景实现的优先级，率先实现部分场景应用，打造业务场景的闭环，实现业务收益。

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　　目录

　　一. 数据智能助力企业数字化转型

　　二. 数据中台支撑数据智能落地

　　三. 数据智能应用趋势展望

　　结语

　　关于爱分析

　　法律声明

　　1. 数据智能助力企业数字化转型

　　1.1 数据驱动是数字化企业的核心特征

　　数字化转型，是指企业利用数字技术，通过商业模式、业务流程、组织架构等重塑，为客户创造新的价值。近年来，数字化转型已经成为各行业的共识，企业在数字化转型上已经投入了大量资源，部分行业领先企业已经成功地通过数字化实现良好的客户体验，并实现敏捷运营。

　　与信息化企业不同，数字化企业的核心特征是数据驱动。在信息化阶段，企业主要是进行业务系统等IT基础设施的建设，实现经营流程的标准化和线上化，提升业务效率。但在这个阶段，数据主要是流程的副产物，并没有真正发挥价值。

　　在数字化阶段，企业的核心特征在于数据驱动业务，即能够在信息化的基础上产生和汇集更多高价值数据，在数字世界监测和洞察业务真实状况，并构建数据分析和决策模型以驱动业务运行。在数字化阶段，各业务部门都有数据分析和数据决策的需求，数据成为驱动业务的生产资料。

　　近年来，互联网、移动互联网、物联网等技术的应用产生了海量数据，使得企业进入数据爆发阶段，而人工智能等技术的发展也降低了数据应用的门槛，驱动企业数字化转型加速。

　　从应用深度来看，企业对于数据的应用是一个逐步深化的历程，整体发展经历了收集、监测、洞察、决策四个阶段，数据的应用价值不断提升，逐步从业务数据化走向业务智能化。

　　收集、监测和洞察阶段是业务数据化过程，即通过数据描述跟踪业务的发展，主要的技术应用分别是大数据平台及数据服务、BI与可视化和数据行业应用。决策和重塑阶段是业务智能化过程，数据、算法可以赋能、改变业务流程，提升业务效率，企业的数据应用走向数据智能与人机协同。当前，数据应用已经处于业务决策阶段，正在向业务重塑阶段迈进。

　　1.2 企业迈入数据智能时代