艾瑞咨詢：2022年中國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)研究報告

中國數(shù)據(jù)中臺行業(yè)研究報告?2022.11iResearchInc.?2022.11iResearchInc.2摘要用數(shù)據(jù)推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的機制和方法論。數(shù)據(jù)中臺始于業(yè)務數(shù)2021年數(shù)據(jù)中臺市場規(guī)模達到96.9億元。在供給側(cè)，行業(yè)的生態(tài)化合作趨勢明顯；側(cè)，企業(yè)對數(shù)據(jù)中臺的關注點從中臺本身轉(zhuǎn)向了最終的數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力。行業(yè)集中度和成熟度持續(xù)上升，整體規(guī)模穩(wěn)步增長，增速趨于平穩(wěn)，預計將在2024年達到187.4億元。保持較低水平，行業(yè)的活躍參與者大致分為平臺生態(tài)據(jù)中臺走向云原生。數(shù)智融合理念將AI算法模型植入數(shù)據(jù)治理，高質(zhì)量數(shù)來源：艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺概述1數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景2數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐3典型企業(yè)案例典型企業(yè)案例4行業(yè)前景行業(yè)前景展望5治理數(shù)據(jù)治理機制架構規(guī)范管理元數(shù)據(jù)管理主數(shù)據(jù)管理資產(chǎn)資產(chǎn)目錄數(shù)據(jù)標準數(shù)治理數(shù)據(jù)治理機制架構規(guī)范管理元數(shù)據(jù)管理主數(shù)據(jù)管理資產(chǎn)資產(chǎn)目錄數(shù)據(jù)標準數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)分布API服務鑒權管理在線查詢即席查詢業(yè)務，生態(tài)閉環(huán)，源源不止臺是一種數(shù)字化綜合解決方案。數(shù)據(jù)中臺采集、計算、存儲和處理海量數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的標準統(tǒng)一和口徑一致，建域級、可復用的數(shù)據(jù)存儲能力中心和數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心，組件化服務模塊，提高數(shù)據(jù)共享和復用能力，靈活高效地解決前個性化需求。狹義來看，數(shù)據(jù)中臺是一套實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和服務復用的工具；廣義來看，數(shù)據(jù)中臺是一套運用數(shù)據(jù)推整合、及應用的生態(tài)閉環(huán)。數(shù)據(jù)中臺始于業(yè)務，用于業(yè)務，循環(huán)往復的理念與數(shù)據(jù)價值時代下數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值最大化的目標相數(shù)據(jù)中臺核心架構分析型功能分析型功能應用事務性功能服務……MPPF……MPPFlinkSparkHDFSHDFS物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)網(wǎng)頁及埋點數(shù)據(jù)移動設備數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)網(wǎng)頁及埋點數(shù)據(jù)移動設備數(shù)據(jù)日志數(shù)據(jù)數(shù)數(shù)據(jù)庫來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2022.11iResearchInc.436%34%25%8319%6415%4912%7524%23%驅(qū)動因素：宏觀層36%34%25%8319%6415%4912%7524%23%快速擴張，數(shù)字化進程加快，技術更新迭代2005-2021年中國數(shù)據(jù)經(jīng)濟規(guī)模及全球占比39%39%39%1433%14990199924592452722165532015-2030年中國數(shù)據(jù)量規(guī)模及全球占比29%28%493200520082011201420172018201920202021國內(nèi)生產(chǎn)總值(萬億元)中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模(萬億元)中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占比(%)來源：wind，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.201520202025e2030e中國年數(shù)據(jù)量(ZB)中國年數(shù)據(jù)量全球占比(%)來源：wind，艾瑞咨詢研究員整理及繪制。?2022.11iResearchInc.51-2月1-3月1-4月1-5月1-6月1-7月1-8月1-9月1-10月1-11月1-12月11-2月1-3月1-4月1-5月1-6月1-7月1-8月1-9月1-10月1-11月1-12月15%14%15%14%14%13%13%13%和產(chǎn)品受關注程度高，產(chǎn)業(yè)發(fā)展再升級的AI受關注。從企業(yè)和行業(yè)應用來看，企業(yè)更加注重運用數(shù)據(jù)技術向精細化運營、信息化決策演進。行業(yè)應用聚焦于軟2014-2021年軟件和信息服務業(yè)收入增長情況16%16%16%16%14%13%12%9499413%14%13%12%949948158672072619095510348232428483702620142015201620172018軟件業(yè)務收入(億元)來源：工信部，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。20192020增速(%)2021?2022.11iResearchInc.2020-2021年月度互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務收入累計增長情況29%29%28%26%22%21%24%26%25%25%23%22%21%%2%%2020年(%)2021年(%)來源：工信部，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.6?2022.11iResearchInc.7雜的集成關系?業(yè)務系統(tǒng)集成途徑不統(tǒng)效率低下；?數(shù)據(jù)服務接口標準不統(tǒng)?數(shù)據(jù)治理標準不統(tǒng)一，無法進行全域數(shù)據(jù)治理；業(yè)務需求響應不及時，雜的集成關系?業(yè)務系統(tǒng)集成途徑不統(tǒng)效率低下；?數(shù)據(jù)服務接口標準不統(tǒng)?數(shù)據(jù)治理標準不統(tǒng)一，無法進行全域數(shù)據(jù)治理；業(yè)務需求響應不及時，能集成平臺，發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值數(shù)據(jù)功能的集成化數(shù)據(jù)功能集成平臺?業(yè)務系統(tǒng)的集成結(jié)構和服務關系清晰；數(shù)據(jù)服務接口標準統(tǒng)一，開發(fā)效率高；一致，可做到全域數(shù)據(jù)全生命周期的治理；，可實現(xiàn)敏捷開發(fā)。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究整理及繪制。價值數(shù)據(jù)治理，改造業(yè)務流程，深化數(shù)據(jù)應用組織來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數(shù)據(jù)中臺核心價值據(jù)質(zhì)量運用可共享復用的數(shù)據(jù)管理工具進行數(shù)據(jù)治理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，并結(jié)合可視化工具，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理效果。模型加強數(shù)據(jù)與人工智能的融合，運用數(shù)據(jù)挖掘、AI預測等算法模型，加強數(shù)據(jù)的全生命周期治理，反哺AI算法模型，縮短數(shù)據(jù)開發(fā)周期。通過構建通用的數(shù)據(jù)服用，并進行可視化處理，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)和服務的復用性，降低開發(fā)成本。業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)通過數(shù)據(jù)治理形成可用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，降低數(shù)據(jù)開發(fā)難度，覆蓋數(shù)據(jù)加工處理的全應用場景，為上層應用提供服務。據(jù)安全通過數(shù)據(jù)安全模塊對數(shù)據(jù)進行敏感級別設定，運用數(shù)據(jù)加密、脫敏等功能，提升企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。?2022.11iResearchInc.8爭議厚還是做薄多事數(shù)據(jù)中臺的解耦與分層數(shù)據(jù)應用AI能力數(shù)據(jù)應用AI能力數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)服務能型功能API服務鑒權管理在線查詢即席查詢數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)匯聚數(shù)據(jù)標準管理數(shù)據(jù)標準管理數(shù)據(jù)模型管理元數(shù)據(jù)管理主數(shù)據(jù)管理實時接入實時接入離線同步異構數(shù)據(jù)可視化配置來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2022.11iResearchInc.9業(yè)務中臺關鍵模塊會員中心物流中心商品中心店鋪中心搜索中心支付中心資產(chǎn)中心評價中心……共享服務模塊用戶中心交易中心訂單中心技術中臺關鍵組件配置管理流量控制服務發(fā)現(xiàn)……負載均衡配置中心微服務治業(yè)務中臺關鍵模塊會員中心物流中心商品中心店鋪中心搜索中心支付中心資產(chǎn)中心評價中心……共享服務模塊用戶中心交易中心訂單中心技術中臺關鍵組件配置管理流量控制服務發(fā)現(xiàn)……負載均衡配置中心微服務治理降級限流……前端開發(fā)框架微服務開發(fā)框架API網(wǎng)關服務鑒權服務路由開發(fā)框架延展臺，支撐數(shù)據(jù)和應用服務載企業(yè)核心業(yè)務，實現(xiàn)企業(yè)級的業(yè)務能力復用和業(yè)務板塊協(xié)同，提升創(chuàng)新效能。業(yè)務中臺的典型特點是涉及領中臺基本能力架構前前臺應用業(yè)務中臺1業(yè)務中臺1業(yè)務中臺2業(yè)務中臺3數(shù)據(jù)服務數(shù)數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)中臺數(shù)數(shù)據(jù)應用數(shù)數(shù)據(jù)開發(fā)公共服務能力基公共服務能力基礎能力技術中臺流程設計模型服務流程設計模型服務用戶權限……運行環(huán)境監(jiān)控預警運行環(huán)境監(jiān)控預警開發(fā)框架……后后臺系統(tǒng)?2022.11iResearchInc.數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺概述1數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景2數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐3典型企業(yè)案例典型企業(yè)案例4行業(yè)前景行業(yè)前景展望5市場規(guī)模，市場規(guī)模穩(wěn)步增長年是數(shù)據(jù)中臺元年，行業(yè)快2019-2024年中國數(shù)據(jù)中臺的市場規(guī)模80%42%30%24%230%24%187.4337.868.296.9126.0156.22019202020212022e2023e2024e數(shù)據(jù)中臺市場規(guī)模(億元)增長率(%)來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)企業(yè)年報等公開資料、專家訪談及自有模型統(tǒng)計核算及繪制。?2022.11iResearchInc.12平臺生態(tài)廠商產(chǎn)業(yè)圖譜平臺生態(tài)廠商商百花齊放，市場格局初顯廠數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圖譜數(shù)據(jù)中臺廠商類型解解決方案廠商獨獨立中臺廠商自研廠商自研廠商來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.13?2022.11iResearchInc.14中臺建設需求中臺建設需求云基礎和咨詢服務中臺實施交付技術作為生態(tài)伙伴參與大型項目數(shù)據(jù)能力 (非必要)行業(yè)格局中臺建設需求中臺建設需求云基礎和咨詢服務中臺實施交付技術作為生態(tài)伙伴參與大型項目數(shù)據(jù)能力 (非必要)合，破壁搭橋提升數(shù)智服務，生態(tài)協(xié)同正當其時弱。數(shù)據(jù)中臺廠商生態(tài)平臺生態(tài)廠商解決方案廠商平臺生態(tài)廠商協(xié)同生態(tài)用戶 供中臺建設用戶獨立中臺廠商來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。行業(yè)挑戰(zhàn)制之間的平衡問題模式，大多仍采用類項目制(含一次性和私有訂閱)的形式。并且，中臺尤其是業(yè)務中臺部分，需要對行業(yè)和客戶有較深求的可供參考的選項。低零代碼核心能力 1數(shù)據(jù)模型驅(qū)動通過頁面操作，方便靈活的進行模型定義，包括定義模型字段、相關數(shù)據(jù)表的關聯(lián)操作，以及模型規(guī)則和索引，實現(xiàn)低零代碼平臺的應用對數(shù)據(jù)模型的便捷操作。 2可擴展性一方面為前端和后端開發(fā)者提供熟悉的語言擴展，另一方面通過流程圖等方式進行業(yè)務邏輯擴展，此外，通過API集成第三方系統(tǒng)和服務，為低零代碼平臺的應用提供靈活調(diào)用。 3一體化能力提供本地開發(fā)調(diào)試、版本回退操作，有能力預留體驗，且回退操作不影響發(fā)布態(tài)產(chǎn)物。最后，低零代碼平臺支持自動構建發(fā)布上線、免運費以及配套監(jiān)控的一站式能力。4可視化開發(fā)業(yè)務人員在可視化頁面內(nèi)通過托拉拽的方式形成前端語言交互，進而配置后端數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)模型，定義并執(zhí)行工作流，實質(zhì)上通過可視化界面生成了可執(zhí)行的計算機語言。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。?2022.11iResearchInc.核心研發(fā)+多行業(yè)交付的組織架構金融金融零售研發(fā)核心政務制造地產(chǎn)……?控制開發(fā)成本，提升廠商ROI：通過研發(fā)核心抽象和沉淀產(chǎn)品研發(fā)能力，提升產(chǎn)品基礎側(cè)的穩(wěn)定性、拓展性和適應性，在不改變產(chǎn)品原有基礎功能的前提下，節(jié)約廠商研發(fā)成本。同時，通過與企業(yè)IT部門、技術架構師等協(xié)調(diào)，與技術強的生態(tài)伙伴合作，制定科學合理的部署方案，以合理的投入獲得最大回報。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。?2022.11iResearchInc.數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺概述1數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景2數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐3典型企業(yè)案例典型企業(yè)案例4行業(yè)前景行業(yè)前景展望5數(shù)據(jù)積累組織結(jié)構配套機制經(jīng)營模式數(shù)據(jù)積累組織結(jié)構配套機制經(jīng)營模式業(yè)務特征建數(shù)據(jù)中臺應當按己所需，量力而為悲完可以用中臺里的某個模塊如數(shù)倉、數(shù)據(jù)湖或主數(shù)據(jù)治理等先行解決當前問題。企業(yè)是否引入中臺的考量要素程度企業(yè)信息化建設企業(yè)已經(jīng)或未來企業(yè)組織結(jié)構復企業(yè)擁有比較完企業(yè)有多條產(chǎn)品企業(yè)業(yè)務既不是程度已達較高水較短時間內(nèi)有大雜程度高，跨部善的配套機制，線或橫跨多業(yè)態(tài)，完全一成不變，平，業(yè)務經(jīng)營由量的業(yè)務數(shù)據(jù)積門協(xié)作障礙嚴重，包括企業(yè)戰(zhàn)略、呈多元化經(jīng)營，也不會有顛覆性多個信息系統(tǒng)支累，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)顯著影響到組織文化、數(shù)據(jù)各部門需對各條變化，且業(yè)務線撐，且壁壘明顯。價值轉(zhuǎn)化需求高。企業(yè)深度發(fā)展。部門成熟度等。線做分析決策。之間有所關聯(lián)。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2022.11iResearchInc.17?2022.11iResearchInc.18整體分析分析，由“虛”入“實”，從宏觀到微觀到位。傳統(tǒng)咨詢常Top-Down打法，但往往是Top(規(guī)劃)有了，Down(落地)困難，常被稱為“缺腿和腳”。純技術出身的中臺廠商則需補充Top-Down的方法論。目前，大多中臺廠ToBeAs-Is)，然后確定企業(yè)接下來一段時間的北極星指標，然后將其實1122使命愿景有固定方法，主要看創(chuàng)始團隊情懷，例如：智能力賦能業(yè)務，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能企業(yè)，更加智慧。當前環(huán)境分析匯集和篩選業(yè)內(nèi)主要分析方法：SWOT分析、價值鏈分析、波特五力分析、等。中臺建設的整體分析334455指標搭建北極星指標(SMART)：S=具企業(yè)架構企業(yè)架構的全球標準TOGAF：劃分企業(yè)的四個關鍵領域；定義企業(yè)業(yè)務戰(zhàn)略和組織；記錄數(shù)據(jù)資產(chǎn)結(jié)構及數(shù)據(jù)管理資源。具體實施來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。效率?大數(shù)據(jù)、微服務、高可用等技術開發(fā)門檻降低；?研發(fā)和運維耗時降低效率?大數(shù)據(jù)、微服務、高可用等技術開發(fā)門檻降低；?研發(fā)和運維耗時降低，研發(fā)和運維效率提升。OneIDOneModelOneService成本?煙囪式開發(fā)形成的數(shù)據(jù)孤島被連接，人力成本降低；?數(shù)據(jù)能力復用率提升，資源成本降低。OneData質(zhì)量?數(shù)據(jù)統(tǒng)一治理能力加強，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性得到有力保障；?數(shù)據(jù)一致性、及時性和準確性得到提升。eServiceOneID平臺生態(tài)廠商在內(nèi)部落地中臺戰(zhàn)略，獲得檢驗后對外輸出成熟的中臺建設核心方法論：ata深挖價值的資產(chǎn)，而非拖垮業(yè)務推進的隱性成本。OneService的本質(zhì)是數(shù)據(jù)即服務。傳統(tǒng)數(shù)倉從不同的系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)時OneData+OneService+OneID實現(xiàn)路徑OneModel統(tǒng)一數(shù)據(jù)構建管理規(guī)范定義建模，構建數(shù)據(jù)資產(chǎn)：OneService統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務復用而非復制數(shù)據(jù)：?屏蔽復雜的主題式數(shù)據(jù)服務；?一般查詢+OLAP+在線服務；?屏蔽多源異構的數(shù)據(jù)服務。OneID統(tǒng)一數(shù)據(jù)萃取實體識別連接和標簽生產(chǎn)：?ID自動化識別和連接；為元素和行為規(guī)則；19?2022.11iResearchInc.主要考量中臺廠商的團隊背景，包括團隊技術背景、行業(yè)背景、主要考量中臺廠商的團隊背景，包括團隊技術背景、行業(yè)背景、服務能力、響應時效等方面。主要考量中臺廠商用于部署中臺的產(chǎn)品和技術，例如開源比例如何，開源產(chǎn)品在開源社區(qū)的活躍程度如何，未來的技術趨勢怎么樣；對于商業(yè)或自研產(chǎn)品，使用門檻怎么樣，較開源產(chǎn)品的亮點或優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面，未來的可替代性和依賴度如何等等。主要考量中臺廠商在中臺解決方案方面已有的標桿案例，重點 關注包括ERP、CRM等業(yè)務數(shù)據(jù)，內(nèi)外部設備數(shù)據(jù)的對接等。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。方面考量為自中臺廠商在歷史上，是否有本行業(yè)的成功案例，取得了哪些顯著成果；中臺廠商與本企業(yè)的其他系統(tǒng)(如ERP、CRM等)中臺選型考量要素?2022.11iResearchInc.20理理–將企業(yè)中技術元模型、業(yè)務元模型、數(shù)據(jù)元模型、管理元理理–將企業(yè)中技術元模型、業(yè)務元模型、數(shù)據(jù)元模型、管理元模型等進行提煉管理，讓企業(yè)各部門能夠輕松、準確找到所需的數(shù)據(jù)–具備元數(shù)據(jù)管理能力，查看和維護數(shù)據(jù)字典詳細信息、具備數(shù)據(jù)血緣分析、影響力分析等功能管理–支持預定義常見數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則及自定義數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則–支持數(shù)據(jù)資產(chǎn)全目錄掃描、支持質(zhì)量告警及標識功能–支持創(chuàng)建數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標，設定相關監(jiān)控閾值，支持數(shù)據(jù)質(zhì)量告警–模型開發(fā)關聯(lián)數(shù)據(jù)標準和質(zhì)量規(guī)則–支持按業(yè)務域、業(yè)務主題、業(yè)務對象、對象關系、業(yè)務流程、業(yè)務屬性的原則建設數(shù)據(jù)標準–支持按照業(yè)務域模板化管理數(shù)據(jù)標準–支持ER模型管理、逆向數(shù)據(jù)庫、主外鍵管理、分區(qū)設計、臨時表管理–支持按照企業(yè)組織架構靈活設置多級數(shù)據(jù)資產(chǎn)的歸屬部門，提供部門與數(shù)據(jù)集的歸屬關系，并以此進行管理–支持數(shù)據(jù)資產(chǎn)按照一定的分類進行管理，可通過樹型結(jié)構、網(wǎng)狀結(jié)構進行管理，快速檢索定位數(shù)據(jù)資產(chǎn)–結(jié)合企業(yè)業(yè)務現(xiàn)狀設計數(shù)據(jù)管理組織，編制數(shù)據(jù)管理流程，明確數(shù)據(jù)責任人–構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分布和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)方案–基于業(yè)務現(xiàn)狀調(diào)研，規(guī)劃設計核心業(yè)務域，覆蓋研發(fā)、營銷、制造、財務、等不同業(yè)務模塊設伊始要從煙囪式的多系統(tǒng)多平臺向數(shù)據(jù)中臺轉(zhuǎn)變，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、處理、計算及服務平臺，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理機數(shù)據(jù)管理機制建設路徑21?2022.11iResearchInc.?2022.11iResearchInc.22?Kubernetes?Yarn?mesos數(shù)據(jù)計算集群調(diào)度?日志數(shù)據(jù)?埋點數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)??Kubernetes?Yarn?mesos數(shù)據(jù)計算集群調(diào)度?日志數(shù)據(jù)?埋點數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)?網(wǎng)頁數(shù)據(jù)?物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)?消息隊列數(shù)據(jù)接入PrestoSparkSQL 據(jù)技術數(shù)據(jù)存儲?分布式文件存儲?NoSQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)檢索適應性應綜合考慮務，一般有幾種路徑：(1)公有云DP術組件選擇時，一般遵循以下原則：(1)確有明顯優(yōu)勢及取代趨勢時，選擇有優(yōu)勢的(如Flink相對于Storm)。(2)常用的大數(shù)據(jù)技術實時計算：實時計算：?Storm?Sparkstreaming?Flink?MapReduce?Spark數(shù)據(jù)分析 (OLAP)實時分析：?Druid?Clickhouse?Doris離線分析：?Hive??Impala??Kylin?elasticsearch?lucene?solrETL任務調(diào)度來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.?2022.11iResearchInc.23消息處理血緣清理訪問熱度數(shù)據(jù)消息處理血緣清理訪問熱度數(shù)據(jù)搜索標簽管理據(jù)管理元數(shù)據(jù)管理用于確保全局指標的業(yè)務口徑一致，主要包含數(shù)據(jù)字典(描述數(shù)據(jù)的結(jié)構信息)、數(shù)據(jù)血緣(用于影響分析和故障溯源)以及數(shù)據(jù)特征(描述數(shù)據(jù)的屬性信息)。常用產(chǎn)品分為：1)開源產(chǎn)品Metacat(擅長管理數(shù)據(jù)字典)和Atlas (擅長管理數(shù)據(jù)血緣)；2)商業(yè)產(chǎn)品ClouderaNavigator。元數(shù)據(jù)中心對外統(tǒng)一提供API訪問接口，數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)地等其他的子系統(tǒng)都可以通過API接口獲取元數(shù)據(jù)。周期管理(編寫主數(shù)據(jù)間的層次、關系及分組)、質(zhì)量管理(建立主數(shù)據(jù)質(zhì)量基線和評估改進程度)、協(xié)調(diào)功能(主數(shù)據(jù)temsSAP元數(shù)據(jù)中心技術架構主數(shù)據(jù)管理實施方法論e血緣特征血緣特征ee理器于統(tǒng)一API訪問的元數(shù)據(jù)服務層1.制定編碼標準部門共同確定主范圍，制定編碼標法論4.建立組織管理流程標準管理和編碼管的運維組織架構以及流程，不斷完善主管理流程和實現(xiàn)知2.編制編碼內(nèi)容符合數(shù)據(jù)標準的主代碼庫，包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)排重、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)3.建設管理平臺建設主數(shù)據(jù)管理平臺，數(shù)據(jù)申請、主數(shù)和主數(shù)據(jù)發(fā)布功來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。ADS應用數(shù)據(jù)層，偏向應用的數(shù)據(jù)加工，也稱數(shù)據(jù)集市層，這一ADS應用數(shù)據(jù)層，偏向應用的數(shù)據(jù)加工，也稱數(shù)據(jù)集市層，這一層設計相對靈活，貼近應用，設計思想以維度建模為主。公共數(shù)據(jù)層(包括公共明細層DWD和公共匯總層DWS)，負責數(shù)據(jù)加工與整合、建立一致性的維度、構建可復用的面向分析和統(tǒng)計的明細事實表以及匯總公共粒度的指標，主要采用維度建模思路進行設計。M操作數(shù)據(jù)層，結(jié)構上與源系統(tǒng)的增量或者全量數(shù)據(jù)基本保持一致，相當于數(shù)據(jù)準備區(qū)，承擔基礎數(shù)據(jù)的記錄及歷史變化。原始數(shù)據(jù)經(jīng)緩沖層(STG)加載，進入數(shù)倉的業(yè)務數(shù)據(jù)層，這一層采用范式建模，基本保持與數(shù)據(jù)源完全一致的結(jié)構，對于變化的數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)拉鏈加工與存儲。ODS管理數(shù)據(jù)模型分層架構DWS公共匯總層CDMDWS公共匯總層CDM層ADS數(shù)據(jù)應用層ADS層DIMDIM公共維表ODSODS操作數(shù)據(jù)層ODS層?2022.11iResearchInc.?2022.11iResearchInc.25通過可視化方式展示。數(shù)據(jù)服務通過可視化方式展示。數(shù)據(jù)和應用之間的“橋梁”據(jù)傳輸、存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)交換等數(shù)據(jù)的各種形態(tài)轉(zhuǎn)化為可高效復用的軟件服務。數(shù)據(jù)中臺提供的數(shù)據(jù)服務可大致分為三I起數(shù)：數(shù)據(jù)服務管理核心能力構建性能監(jiān)控實時化流量、超時接口管理線上化所有接口視為數(shù)據(jù)資產(chǎn)進接口管理線上化所有接口視為數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行線上管理，接口的需求元數(shù)據(jù)、技術元數(shù)據(jù)、業(yè)務元數(shù)據(jù)等信息完善，可查看接口文檔、性能指標、流量控制、一鍵上下線處理。數(shù)據(jù)血緣可視化將平臺內(nèi)接口與模型、字段的血緣關系及接口與下次數(shù)、錯誤率等服務指標，做到異常報警通知，電話、游應用的關系數(shù)據(jù)，與模型加工產(chǎn)品的血緣鏈路進行關聯(lián)補充，形成從源游應用的關系數(shù)據(jù)，與模型加工產(chǎn)品的血緣鏈路進行關聯(lián)補充，形成從源端API接口服務配置化數(shù)據(jù)服務管理最核心的能力，包含指標類接口、用戶或商品維度的接口、模型輸出類接口、個性化推薦類接口幾大類。通過將接口生產(chǎn)流程產(chǎn)品化，業(yè)務人員實現(xiàn)數(shù)據(jù)和算法開發(fā)的自助配置上線。問題時第一時間跟進修復。數(shù)據(jù)到API以及下游產(chǎn)品應用的全鏈路數(shù)據(jù)血緣，來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。需求申請工單化出于數(shù)據(jù)安全以及業(yè)務需求考慮，接口配置權限需管控在具備數(shù)據(jù)開發(fā)能力的業(yè)務開發(fā)角色中，相應的接口需求申請流程、已有接口申請token復用流程，形成需求提交、工單流轉(zhuǎn)、處理反饋的數(shù)據(jù)服務需求流程閉環(huán)。證管理員維護權限管理限用戶證管理員維護權限管理限用戶合法性驗證安全體系數(shù)倉平臺數(shù)據(jù)表元數(shù)據(jù)平臺據(jù)安全數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營的能力實現(xiàn) 可閱讀 易理解 好使用 有價值通過構建數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示地圖，讓業(yè)務人員可通過直接操作平臺界面的方式獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息，使數(shù)據(jù)信息讀取不再局限于技術人員。面向業(yè)務人員組織數(shù)據(jù)資產(chǎn)的標簽化，包含標簽名、標簽描述、標簽邏輯、取值類型等基礎元標簽信息，幫助業(yè)務人員深入了解和使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營平臺讓業(yè)務人員直接了解數(shù)據(jù)信息，自主配置，解決難以描述數(shù)據(jù)需求的問題，縮短數(shù)據(jù)服務配置生成過程，降低數(shù)據(jù)使用試錯成本。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用過程中完整記錄調(diào)用信息、效果信息、反饋信息等所有反映數(shù)據(jù)價值的信息，評估數(shù)據(jù)標簽的重要程度。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。?2022.11iResearchInc.數(shù)據(jù)安全體系架構系來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料研究及繪制。?2022.11iResearchInc.API服務鑒權管理在線查詢即席查詢……資產(chǎn)ADSTDM客戶畫像營銷行為投資行為……DW資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)API服務鑒權管理在線查詢即席查詢……資產(chǎn)ADSTDM客戶畫像營銷行為投資行為……DW資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)風險管理數(shù)據(jù)CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)……易數(shù)據(jù)客戶標簽產(chǎn)品標簽投資標簽……運營域客戶域投顧域管理域……數(shù)據(jù)ODS采集開發(fā)據(jù)配置入絡件運維并發(fā)理：從數(shù)據(jù)驅(qū)動到運營優(yōu)化針對。數(shù)據(jù)中臺在金融行業(yè)的應用場景來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.27行業(yè)場景(2/4)計分析到?jīng)Q策支撐業(yè)從以商家運營為主導的“舊”零售時代，推演至今日的以用戶為中心，數(shù)據(jù)驅(qū)動、體驗為王、口碑傳播、迭代致無多維數(shù)據(jù)進行閉環(huán)分析，數(shù)據(jù)指導和輔助運營的能力不能充分發(fā)揮。?？蛻魯?shù)據(jù)社交數(shù)據(jù)客服數(shù)據(jù)APP客服數(shù)據(jù)APP數(shù)據(jù)資產(chǎn)化電商數(shù)據(jù)行為數(shù)據(jù)來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。數(shù)據(jù)中臺在泛零售行業(yè)的應用場景知識圖譜云計算資產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)業(yè)務化機器學習處理智能BI深度引擎價值理薦?2022.11iResearchInc.28建設處理平臺決策分析換平臺務平臺理系統(tǒng)重點能力開放能力業(yè)服務能力同能力價能力能分析能力建設處理平臺決策分析換平臺務平臺理系統(tǒng)重點能力開放能力業(yè)服務能力同能力價能力能分析能力域辦公、效能、全鏈路分析應用服務APP務網(wǎng)業(yè)服務碼管理、公生態(tài)環(huán)境策支撐到數(shù)據(jù)驅(qū)動務輸數(shù)據(jù)中臺在政務行業(yè)的應用場景運營運營智能識庫協(xié)同服務運營智能識庫協(xié)同服務率監(jiān)控應用監(jiān)控管理控29?2022.11iResearchInc.終端系統(tǒng)體議工業(yè)平板、手持終端等PLC/DCS、組態(tài)軟件、WMS等RFID、IC終端系統(tǒng)體議工業(yè)平板、手持終端等PLC/DCS、組態(tài)軟件、WMS等RFID、IC/ID、條形碼/二維碼等TCP/IP、串口/USB、Gateway等數(shù)據(jù)采集平臺設計、排程、調(diào)度、物流、品質(zhì)、服務等開發(fā)空間建了ERP、S的矛盾成為亟待解決的問題。數(shù)據(jù)中臺在工業(yè)行業(yè)的應用場景?成本分析?生產(chǎn)分析?品質(zhì)分析?智能診斷?庫存預警?產(chǎn)能預警?設備預警?質(zhì)量預警溯?生產(chǎn)追溯?品質(zhì)追溯擬?生產(chǎn)預測?產(chǎn)能模擬?質(zhì)量SPC?設備預測維護?庫存看板?產(chǎn)量看板?設備監(jiān)控?品質(zhì)監(jiān)控?單品追溯?異常檢測數(shù)據(jù)分析應用平臺30?2022.11iResearchInc.數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺概述1數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景2數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐3典型企業(yè)案例典型企業(yè)案例4行業(yè)前景行業(yè)前景展望5應用層端到端服務訓與證A/B測試AB實驗平臺應用模型市場智能運營智能運營平臺增長分析業(yè)全域增長分析平臺廣告監(jiān)測三方檢測平臺推薦預測客戶數(shù)據(jù)平臺應用層端到端服務訓與證A/B測試AB實驗平臺應用模型市場智能運營智能運營平臺增長分析業(yè)全域增長分析平臺廣告監(jiān)測三方檢測平臺推薦預測客戶數(shù)據(jù)平臺taMaleon工具層etric據(jù)集成管理效率組件基礎模塊云底座agML限管理理據(jù)運維目管理據(jù)治理據(jù)研發(fā)平臺層DataSimba數(shù)據(jù)云平臺布式存儲系統(tǒng)算系統(tǒng)安全管控運維基礎層DataBlack數(shù)據(jù)安全引擎級分類與數(shù)據(jù)脫敏加密與防拷貝識別與監(jiān)控告警BAC水印與防泄露DataKun數(shù)據(jù)存算引擎資源層“平臺+應用”數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務能力DTStartDT的數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系架構分分析云數(shù)數(shù)據(jù)云來源：StartDT集團，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.32泛零售政府制造地產(chǎn)金融泛零售政府制造地產(chǎn)金融來源：StartDT集團，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.需DataBlack，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期安全管控。此外，StartDT的分析云提供DataMaleon(數(shù)據(jù)可視化平臺)、企業(yè)數(shù)據(jù)T公共事業(yè)等領域。StartDT產(chǎn)品服務領域與應用案例沉淀消費者數(shù)據(jù)資產(chǎn)，沉淀消費者數(shù)據(jù)資產(chǎn)，更加全面、準確、有針對性地了解消費者和服務消費者用數(shù)據(jù)賦能商品智能運營，升級數(shù)據(jù)決策，推動集團整體業(yè)務的數(shù)智化轉(zhuǎn)型構建會員標簽體系，實現(xiàn)精準營銷，成交金額、成交占比等持續(xù)提升，廣告投放ROI提升10倍以上，首鋪準確率提高79%，銷量預測準確率達70%，調(diào)補貨實現(xiàn)100%自動化，拉補效率提升60%；庫存售罄率提升10%成?效?求?圍繞營銷、計劃和財務場景建設運營數(shù)據(jù)平臺底座圍繞營銷、計劃和財務場景建設運營數(shù)據(jù)平臺底座，統(tǒng)一指標，輔助分析和決策打通商務、計劃、采購、倉儲、生產(chǎn)、物流和結(jié)算主題全流程數(shù)據(jù)預警分析體系?建設OTC節(jié)點指標體系，拉通商務、計劃、采購、倉儲、生產(chǎn)、物流和結(jié)算7個領域，37個OTC流程節(jié)點，構建大運營領域的結(jié)果指標體系，形成決策層分析框架建設OTC數(shù)據(jù)應用門戶，包括PC端OTC數(shù)據(jù)門戶和大屏端OTC門戶需求???需需?多類型數(shù)據(jù)源統(tǒng)一API開放和管理，API調(diào)用、錯誤監(jiān)控、告警通知等，提高使用率求?搭建數(shù)據(jù)平臺滿足數(shù)據(jù)存儲、交換、加工和下發(fā)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務的對外口徑和安全性成?基于DataSimba能力，統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集、治理和整合，通過DataSimba的API工廠效(SimbaAPI)能力和運維能力，實現(xiàn)可視化、向?qū)Ｊ綌?shù)據(jù)開發(fā)及統(tǒng)一監(jiān)控和管理?支持多類型數(shù)據(jù)庫生成API，提供審批授權、調(diào)用限流等多種方式保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全.數(shù)據(jù)應用支持數(shù)據(jù)訪問與服務數(shù)據(jù)業(yè)務支持數(shù)據(jù)應用支持數(shù)據(jù)訪問與服務數(shù)據(jù)業(yè)務支持數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與運營存儲與計算數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)集成人工智能+云平臺，賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型一體化數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，提供對數(shù)據(jù)采集、開發(fā)、治理、分享、可視化等復雜組合場景的應用能力和全生命周期研發(fā)能力，神州信息“六合上甲”產(chǎn)品架構與“三態(tài)”設計模式量量據(jù)試態(tài)生來源：神州信息，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.來源：神州信息，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.數(shù)據(jù)開發(fā)治理的典型模式之一融合DataOps理念實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)一體化研發(fā)，縮短數(shù)據(jù)開發(fā)周期，讓數(shù)據(jù)在短時間和低條件下發(fā)揮價值。制定數(shù)據(jù)標準；收集元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、數(shù)據(jù)生命周期、行業(yè)級數(shù)據(jù)架構和模型等各方面需求。數(shù)據(jù)開發(fā)治理的典型模式之一融合DataOps理念實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)一體化研發(fā)，縮短數(shù)據(jù)開發(fā)周期，讓數(shù)據(jù)在短時間和低條件下發(fā)揮價值。制定數(shù)據(jù)標準；收集元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、數(shù)據(jù)生命周期、行業(yè)級數(shù)據(jù)架構和模型等各方面需求。設計制定數(shù)據(jù)標準落地方案；完成元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、數(shù)據(jù)備份與恢復等方面規(guī)劃；完成數(shù)據(jù)架構和模型評審。場景式開發(fā)和全流程需求管理按需選取最佳的數(shù)據(jù)治理模式以及相應的開發(fā)，從接到業(yè)務需求開始，整個就已納入管理范疇。計核驗數(shù)據(jù)標準，評估數(shù)據(jù)字典與數(shù)據(jù)標準差異；設計數(shù)據(jù)安全策略；根據(jù)數(shù)據(jù)字典實施元數(shù)據(jù)建設。開發(fā)支持本地化+云部署的方式充分考慮行業(yè)數(shù)據(jù)安全與活部署方式。數(shù)據(jù)標準變更；使用元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測規(guī)則開發(fā)；數(shù)據(jù)安全監(jiān)控和實施；數(shù)據(jù)備份和恢復開發(fā)。測試檢驗是否符合數(shù)據(jù)標準；使用元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)安全應用-樣本數(shù)據(jù)脫敏及回收。上線融合數(shù)據(jù)中臺交付的方法論數(shù)據(jù)中臺的關鍵是服務共享和復用，“六合上甲”的數(shù)據(jù)開發(fā)治理功能都和念相匹配。檢驗是否符合數(shù)據(jù)標準；新增和變更元數(shù)據(jù)；部署數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核規(guī)則，跟蹤數(shù)據(jù)質(zhì)量；檢查數(shù)據(jù)備份恢復。治理與分析能力，深化行業(yè)場景應用神州信息在數(shù)據(jù)開發(fā)、治理、分析等方面具備一定的技術領先和產(chǎn)品創(chuàng)新。基于數(shù)據(jù)編織(DataFabric)的一體化數(shù)據(jù)開發(fā)平臺“六合上甲”，融入DataOps(數(shù)據(jù)開發(fā)即治理)理念，縮短數(shù)據(jù)開發(fā)周期，實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的智能生成和挖掘神州信息數(shù)據(jù)開發(fā)治理的能力矩陣與典型模式數(shù)據(jù)開發(fā)治理的能力矩數(shù)據(jù)開發(fā)治理的能力矩陣全域數(shù)據(jù)匯聚“六合上甲”提供了異構數(shù)據(jù)源之間穩(wěn)定快速的同步集成能力，實現(xiàn)全域數(shù)可觸達和可交換。全流程質(zhì)量監(jiān)控根據(jù)業(yè)務需要，配置相應的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核點，提供任務中斷/報表數(shù)據(jù)展示的置。豐富的計算引擎支持數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)庫適配業(yè)界主流大數(shù)據(jù)存儲計算引擎，有豐富的國內(nèi)合作伙落地案例。靈活穩(wěn)定的數(shù)據(jù)API統(tǒng)一輸出數(shù)據(jù)服務，保障的高效共享和使用。來源：神州信息，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。營銷自動化銷推薦系統(tǒng)營銷自動化銷推薦系統(tǒng)銷數(shù)據(jù)洞察及研究解析與人群管理畫像與分析搜索法數(shù)據(jù)治理采集接入與管理數(shù)據(jù)分析和智能平臺，挖掘營銷、銷售等場景價值合、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)服務化，為企業(yè)提供基于消費者消費周期的數(shù)據(jù)管理及分析，結(jié)合商務場景和需求的明略科技智能營銷系統(tǒng)技術架構私私域觸達(MA)管理 推薦 型管理分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)概覽儀表盤SmartBI漏斗分析用戶行為分析析數(shù)據(jù)模型屬性渠道屬性表歸一屬性表數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)底座據(jù)脫敏人群交并差創(chuàng)建人群應用拆包分析像比分析分析報告樹管理打分模型 對外API服務類標簽PL互動多渠道互動表D消費者洞察分發(fā)服務務中心質(zhì)量校驗好標簽動表現(xiàn)分析公域觸達ABtest管理交易表映射表位管理包管理據(jù)分析接入推薦管理推薦管理報告管理銷推薦管理識容管理構建程管理易來源：明略科技，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.36“核心能力”營銷自動化配合A/BTest沉淀最優(yōu)轉(zhuǎn)化策略一方數(shù)據(jù)“核心能力”營銷自動化配合A/BTest沉淀最優(yōu)轉(zhuǎn)化策略一方數(shù)據(jù)+三方數(shù)據(jù)，串聯(lián)廣告投放數(shù)據(jù)、用戶全生命周期轉(zhuǎn)化漏斗數(shù)據(jù)和ROI數(shù)據(jù)，端到端全鏈路效果跟蹤，針對問題和斷點進行針對性優(yōu)化，篩選核心關注人群，對接媒體平臺進行內(nèi)容觸達，提升投放效果。電商場景下，通過一方數(shù)據(jù)+三方數(shù)據(jù)，制定流量出價智能策略，幫助品牌實時優(yōu)化廣告投放出價，從而優(yōu)化最終ROI和流量表現(xiàn)，為某快消品牌客戶在電商平臺上實現(xiàn)ROI提升8%-15%。對于已搭建好CDP、MA、SCRM等平臺的客戶，按照用戶核心特征進行多實體關聯(lián)畫像+特征挖掘，識別潛在需求以匹配對應觸達策略，提升轉(zhuǎn)化效率，為某零售品牌提升曝光轉(zhuǎn)化率334%和客單價42%。高質(zhì)量流量識別，降低線索獲取成本基于業(yè)務場景驅(qū)動用戶數(shù)據(jù)細分冷熱線索運營，提升線索轉(zhuǎn)化率線索成交概率動態(tài)預測打分整合用戶數(shù)據(jù)識別用戶狀態(tài)私域客戶需求深度挖掘私域客戶深度運營流量質(zhì)量識別流量線索私域場景“快速、敏捷、安全”快速為客戶搭建平臺，直接進行運營并處理數(shù)據(jù)；敏捷靈活的業(yè)務組件能夠按照客戶需求進行定制，支持不同的場景應用；安全是數(shù)據(jù)治理，確保信息干凈、準確、安全。數(shù)據(jù)的靈活應用一站式工作平臺便于管理模型生命周期，開發(fā)工程師能夠更敏捷的建模，業(yè)務人員能夠靈活運用可視化工具提升數(shù)據(jù)分析能力，提升ROI。身份識別功能產(chǎn)品化產(chǎn)品能夠?qū)Σ煌瑪?shù)據(jù)源的信息進行篩選管理，確保合理性和準確性營銷中臺解決方案售、快銷、汽車、金融和科技等行業(yè)積累了豐富的大型企業(yè)服務經(jīng)驗，形成智慧捷明略科技智慧營銷數(shù)據(jù)中臺典型案例與核心能力“汽車場景“汽車場景”來源：明略科技，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。數(shù)據(jù)應用據(jù)技術數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)運營大數(shù)據(jù)基礎平臺數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)文化人才培養(yǎng)DataOps開發(fā)治理一體化數(shù)據(jù)應用據(jù)技術數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)運營大數(shù)據(jù)基礎平臺數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)文化人才培養(yǎng)DataOps開發(fā)治理一體化湖倉一體實時計算數(shù)據(jù)指標數(shù)據(jù)標準數(shù)據(jù)模型運營平臺DataProductDataFusion智能決策智能風控監(jiān)管報送客戶畫像數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)地圖數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)可視化務全鏈路的數(shù)據(jù)中臺解決方案技術與服務?！皵?shù)據(jù)中臺+BI”天然協(xié)同，中臺價值最大化可視化報表數(shù)據(jù)門戶數(shù)據(jù)前臺決策引擎數(shù)據(jù)大屏服務編排API發(fā)布服務監(jiān)控可視化報表數(shù)據(jù)門戶數(shù)據(jù)前臺決策引擎數(shù)據(jù)大屏服務編排API發(fā)布服務監(jiān)控服務權限指標系統(tǒng)數(shù)據(jù)標準數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖數(shù)據(jù)治理360數(shù)據(jù)質(zhì)量中心安全中心模型設計中心數(shù)據(jù)傳輸實時開發(fā)離線開發(fā)任務運維中心數(shù)據(jù)后臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)開發(fā)大數(shù)據(jù)基礎平臺NDH來源：網(wǎng)易數(shù)帆，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。值1提升取數(shù)用數(shù)效率2提高數(shù)據(jù)質(zhì)量3高效降低企業(yè)成本4保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全勢1數(shù)據(jù)中臺與BI天然協(xié)同2數(shù)據(jù)開發(fā)與治理一體化3基于DataOps流水式發(fā)布的數(shù)據(jù)開發(fā)底座4面向數(shù)據(jù)中臺的領先模型設計度量標準?2022.11iResearchInc.網(wǎng)易數(shù)帆方法論：數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型????解讀模型定義充分運用大數(shù)據(jù)相關技術，協(xié)助行業(yè)客戶沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，探索業(yè)務場景中的數(shù)據(jù)應用價值，并通過數(shù)據(jù)運營發(fā)揮長效價值模型內(nèi)核模型四要素技術、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)應行行業(yè)聚焦：金融|制造|醫(yī)藥|流通|國企典型客戶：泰康資產(chǎn)|東北證券|九州通|德邦快遞|浙江電信來源：網(wǎng)易數(shù)帆，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.38數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品體系IOC可視化平臺IoT平臺數(shù)據(jù)中臺5GMEC數(shù)據(jù)源內(nèi)部數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換平臺其他系統(tǒng) 場景方案營銷賦能數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品體系IOC可視化平臺IoT平臺數(shù)據(jù)中臺5GMEC數(shù)據(jù)源內(nèi)部數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換平臺其他系統(tǒng) 場景方案營銷賦能管理賦能生產(chǎn)賦能外部數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)?合成生物智慧實驗室?IMOS系統(tǒng)?智能化門店營銷系統(tǒng)?大數(shù)據(jù)業(yè)務推薦平臺?數(shù)字園區(qū)?數(shù)字交通?數(shù)字空管?數(shù)字教育?數(shù)字農(nóng)業(yè)微品致遠產(chǎn)品與場景矩陣微品致遠數(shù)據(jù)中臺技術架微品致遠產(chǎn)品與場景矩陣數(shù)數(shù)據(jù)服務統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)挖掘高管駕駛倉數(shù)據(jù)傳輸統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)挖掘高管駕駛倉數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)調(diào)度與處理數(shù)據(jù)管理平臺基礎數(shù)據(jù)平臺據(jù)結(jié)構化轉(zhuǎn)換據(jù)分析計算式數(shù)據(jù)庫式文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)接口數(shù)據(jù)切分整合層數(shù)據(jù)生命周期管數(shù)據(jù)生命周期管理數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核元數(shù)據(jù)管理來源：微品致遠，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。來源：微品致遠來源：微品致遠，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。?2022.11iResearchInc.?2022.11iResearchInc.?2022.11iResearchInc.?2022.11iResearchInc.40包含機會評估和企業(yè)評估兩項服務明確業(yè)務需求，數(shù)據(jù)倉庫ETL設計、模型開包含機會評估和企業(yè)評估兩項服務明確業(yè)務需求，數(shù)據(jù)倉庫ETL設計、模型開發(fā)和單元測試，數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)整體環(huán)境測試聯(lián)調(diào)上線、數(shù)據(jù)質(zhì)制發(fā)治理理來源：微品致遠，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。100+系統(tǒng)共享服務，日數(shù)據(jù)吞吐100萬+?將某機場100+個上游系統(tǒng)和近10個本場系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，向廣播、航顯、貴賓、飛友輔助協(xié)同等20個系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)共享服務，有效解決了全場數(shù)據(jù)一致性的問題，建設了機場全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)總線。構數(shù)據(jù)治理BI節(jié)省業(yè)績分析人員，年節(jié)省費用100萬?實現(xiàn)10余套應用系統(tǒng)、5套視頻監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合匯聚，開發(fā)數(shù)據(jù)指標1800余項，數(shù)據(jù)報表120余張，實現(xiàn)業(yè)務報表BI的自動化輸出和可視化呈現(xiàn)，節(jié)約統(tǒng)計、分析等人力成本超過200萬，同時大大提升了管理效率、決策效果。數(shù)據(jù)中臺體系的核心建設包含數(shù)據(jù)技術平臺、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品應用六個部微品致遠數(shù)據(jù)中臺的實施路徑業(yè)務建業(yè)務建模，與現(xiàn)有系統(tǒng)匹配據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)應用技術體系架構，完成詳一站式中臺安裝或升級規(guī)劃基于中臺的智能應用微品致遠數(shù)據(jù)中臺的案例實踐據(jù)中臺據(jù)中臺數(shù)據(jù)、業(yè)務、AI中臺共建，數(shù)據(jù)治理提質(zhì)增效?對50個子公司，12個管理條線和3大業(yè)務板塊進行數(shù)據(jù)治理，形成主數(shù)據(jù)標準，輸出主數(shù)據(jù)1000余條。促進人均效能提升，為某城發(fā)集團營收沖擊300億元做好了數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)中臺與與業(yè)務中臺、業(yè)務系統(tǒng)互通，數(shù)據(jù)融合匯聚展示?通過數(shù)據(jù)中臺服務系統(tǒng)的建設，全面梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，構建全域的數(shù)據(jù)中心，解決IT信息化建設中5大業(yè)務系統(tǒng)和業(yè)務中臺之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通問題，為集團化園區(qū)機構提供了分權分域的經(jīng)營駕駛艙、安全管理駕駛艙，實現(xiàn)一屏可管全局。來源：微品致遠，艾瑞咨詢研究院整理及繪制。數(shù)據(jù)中臺概述數(shù)據(jù)中臺概述1數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景數(shù)據(jù)中臺行業(yè)全景2數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)業(yè)實踐3典型企業(yè)案例典型企業(yè)案例4行業(yè)前景行業(yè)前景展望