論道“數(shù)據(jù)中臺(tái)”本質(zhì)——IDC發(fā)布《企業(yè)數(shù)據(jù)智能實(shí)施部署智能》報(bào)告

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展已有數(shù)十年的歷史，數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對(duì)領(lǐng)先的行業(yè)頭部企業(yè)已經(jīng)建立了較好的數(shù)字化基礎(chǔ)，相對(duì)落后的企業(yè)也積累了一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。鑒于不同行業(yè)以及同行業(yè)不同規(guī)模的企業(yè)在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、轉(zhuǎn)型所處階段的不同，行業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)的關(guān)注點(diǎn)，在技術(shù)、工程化、應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)源等方面各有所側(cè)重。金融行業(yè)最關(guān)注數(shù)據(jù)安全、合規(guī)保障，其次是如何打破部門(mén)間壁壘形成數(shù)據(jù)共享，在采用智能化技術(shù)時(shí)尤其關(guān)注是否合規(guī)、可解釋?zhuān)詈笫且肭把丶夹g(shù)進(jìn)行金融科技創(chuàng)新。制造行業(yè)，最關(guān)注的是融入制造業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的解決方案，其次是提高內(nèi)外部的大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，以及規(guī)?；瘡?fù)制應(yīng)用場(chǎng)景的能力。政府行業(yè)的重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)集中共享、建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)以及確保大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。其他行業(yè)，則更多處于提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、上線(xiàn)一個(gè)成功的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目以及取得高管的信任與持續(xù)支持的階段。

綜合過(guò)去多年的數(shù)字化實(shí)踐案例會(huì)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化、大數(shù)據(jù)的建設(shè)，已不再是簡(jiǎn)單的技術(shù)應(yīng)用，不能再僅僅依靠單純的IT視角，成功者大都是在建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)之外，自身也進(jìn)行了相應(yīng)的流程與IT調(diào)整，內(nèi)部具備了一定的分析能力，大膽開(kāi)放地與外部合作。尚未成功的原因可能包括單純依靠?jī)?nèi)部力量基于開(kāi)源技術(shù)搭建系統(tǒng)效果不顯著，未解決根源上的數(shù)據(jù)問(wèn)題，或者業(yè)務(wù)部門(mén)配合度不高等等。所有的挑戰(zhàn)，都可以定位在5類(lèi)要素：人、技術(shù)、流程、數(shù)據(jù)和戰(zhàn)略。

過(guò)去的數(shù)字化歷程中，大數(shù)據(jù)、數(shù)字化的生態(tài)往往只從技術(shù)的視角劃分，如下圖所示，包括數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)倉(cāng)與大數(shù)據(jù)平臺(tái)、商業(yè)智能及高級(jí)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案等。鑒于當(dāng)前數(shù)字化建設(shè)已不再是簡(jiǎn)單的技術(shù)應(yīng)用，市場(chǎng)生態(tài)的構(gòu)成由界限分明的硬件、軟件、服務(wù)廠(chǎng)商開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化平臺(tái)與服務(wù)型廠(chǎng)商，技術(shù)提供商與技術(shù)使用方的高度競(jìng)合狀態(tài)。

數(shù)字化平臺(tái)提供商：以阿里云、百度、華為、微軟為代表，通常也是數(shù)據(jù)智能整體解決方案提供商，但提供的核心仍然是數(shù)字化平臺(tái)。例如，阿里云最早推出數(shù)據(jù)中臺(tái)并且受用戶(hù)高度推崇；華為從自身企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐出發(fā)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)使能，基于自身實(shí)踐的方法論幫助用戶(hù)從數(shù)據(jù)治理開(kāi)始建立完備前瞻的數(shù)據(jù)管理體系；微軟依托具有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合提供的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案，強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、一致的用戶(hù)體驗(yàn)、安全保障等。

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商：提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)服務(wù)，典型的廠(chǎng)商如數(shù)夢(mèng)工廠(chǎng)、數(shù)瀾科技等。

數(shù)據(jù)治理服務(wù)商：提供數(shù)據(jù)治理工具以及服務(wù)，典型的廠(chǎng)商如普元信息、中軟國(guó)際、四方偉業(yè)等。

數(shù)據(jù)智能應(yīng)用方案商：圍繞行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景打造數(shù)據(jù)智能解決方案，提供AI、BI工具以及服務(wù)，典型的廠(chǎng)商如百分點(diǎn)、明略科技、字節(jié)跳動(dòng)等。例如，百分點(diǎn)定位端到端智能化轉(zhuǎn)型解決方案，強(qiáng)調(diào)與行業(yè)高度結(jié)合的數(shù)據(jù)處理技術(shù)、知識(shí)圖譜及認(rèn)知決策技術(shù)、數(shù)據(jù)交互和體驗(yàn)技術(shù)來(lái)助力智能化轉(zhuǎn)型。明略科技定位企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析及決策智能服務(wù)商，即從數(shù)據(jù)中臺(tái)咨詢(xún)規(guī)劃到數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，再到AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)共享，尤其強(qiáng)調(diào)知識(shí)圖譜、AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)治理能力。

咨詢(xún)服務(wù)商：提供融入企業(yè)戰(zhàn)略的數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢(xún)，設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)型路線(xiàn)，典型的廠(chǎng)商如埃森哲、德勤、普華永道、畢馬威、凱鵬華盈等。

今天數(shù)據(jù)智能應(yīng)用成功的要素，要求企業(yè)對(duì)內(nèi)將數(shù)字化戰(zhàn)略融入企業(yè)的核心戰(zhàn)略，做好持續(xù)投入的準(zhǔn)備，可以早期引入咨詢(xún)類(lèi)合作伙伴全面梳理數(shù)字化現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)資源目錄以及應(yīng)用場(chǎng)景，做好數(shù)據(jù)資源目錄與應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)劃，對(duì)外選擇最佳數(shù)據(jù)平臺(tái)合作伙伴，探索建立數(shù)據(jù)智能評(píng)估考核體系，內(nèi)部形成全員數(shù)據(jù)素養(yǎng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)智能服務(wù)閉環(huán)。