爱分析：中国非结构化数据中台实践白皮书（附下载）

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数字化转型加速

需求驱动：全球经济增速下滑，叠加疫情影响，企业面临的外部环境严峻。同时，用户需求多元化，企业战略重心由以产品为中心转变为以用户为中心。多方因素使得企业面临商业模式的重塑，企业经营由过去粗放式的流量扩张向精细化运营转变，需要借助数字化实现加速转型，实现降本增效，提升企业竞争力。

技术驱动：数字化转型的核心是数据。近年，互联网&移动互联网的发展产生大量数据。同时，云计算、人工智能、5G、物联网技术的发展，推动企业数据治理能力提升，使得数据驱动业务增长成为可能。

数据智能时代发展历程

从业务应用的角度，数据智能的发展经历了收集、监测、洞察、决策等四个发展阶段，数据的应用价值不断提升，逐步从业务数据化转向业务智能化。未来，数据智能将会进入人机协同的业务重塑阶段。

中台是数据智能的核心

数据智能分为中台和应用场景两个核心领域。

中台是数据智能的核心,主要分为技术中台、数据中台和业务中台:

技术中台主要由各类分析工具组成,帮助企业解决技术问题的公司,如用户行为分析、数据科学平台、BI与可视化、日志分析、 NLP/知识图谱等 ;

数据中台主要是帮助企业做数据资产化,建立数据中台的公司包含各类数据服务公司和数据治理公司;

业务中台是基于技术和数据,结合行业应用场景,形成的模型、产品。中,数据中台是中台体系最重要的部分。

数据中台定义

数据中台汇聚企业的业务数据，包括企业经营数据、客户行为数据、设备运转数据、生态合作数据等，并赋能给各类不同的数据应用场景。

数据中台的价值是挖掘数据价值并服务业务场景

数据中台通过自动化、智能化的数据采集与汇聚，将实时与离线数据打通关联，对数据开发深度挖掘数据价值，并开放数据服务至各业务场景中。具备汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现等核心能力。

数据中台兴起

数据驱动决策的前提是数据整合

• 数据智能的标志是数据驱动决策，让机器具备推理等认知能力，大数据能够指导决策。同时完成了业务数据化进程，开始进入到业务智能化，依靠数据改变业务

• 决策需要机器具备推理能力，建立复杂关系网络，从训练模型的角度，这意味着必须要有更大规模的数据。同时，决策意味着解决的业务问题复杂性远远大于之前，因此，需要汇聚更多种类的数据。

• 信息化时代数据散落在各个系统中，数据存在脏乱差、ID不统一等问题，数据孤岛现象严重。基础设施的云化使得基础IT资源实现了统一管理和调度，数据的统一管理和调度就提上日程，成为下一个需要解决的问题。

数据驱动业务需要数据中台

• 在企业数字化转型进程中，传统企业需要具备互联网公司快速迭代升级的能力，基于数据驱动业务发展，这需要建立一站式技术能力、统一的数据管理、快速配置开发业务的能力。

• 以阿里巴巴为代表的中台模式给传统企业提供了一条道路，各类中台会在企业内部逐步形成。因此，形成数据中台是大势所趋。（关注公众号“三个皮匠”，获取最新行业报告资讯）

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