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数据中台行业发展概况及展望
社会经济高速发展、不断变革的时期，各行业的企业都面临着来自客户、 友商以及整体市场环境的考验，传统的商业模式和增长逻辑正面临持续发展的 瓶颈。随着企业业务创新不断加快，对数据开发的响应速度提出更高的要求， 数据中台就诞生在这样的大背景下。
一、开宗明义：是技术的概念，更是企业管理的概念
自中台理念推向市场起，己走过五载的发展路程，但市场对于数据中台仍 然存在界定模糊、分类混乱的问题，厘清和明确其概念和价值依然重要。
从技术的角度说，数据中台绝不是简单的一个平台、一套软件系统或者一 个标准化产品，而更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀的运作机 制，是数据价值的加工厂。
数据中台是一系列数据组件模块或能力的集合，它居于数据开发的后台和 应用开发的前台之间，聚合和治理后台全域的数据，沉淀数据资产，抽象数据 模型，封装数据服务，为前台提供高数据质量的数据服务和应用。
2020年各类型数据中台供应商市场占比
公有云ns, 37%
数字化解决方案踏共商，
25%
独立中台厂商， 20%
螭与智能公司，18%

称:包专家访谈，殒咨询自计湘；
注：仅供市场研究参考使用，不成为市场^名唳
©2021.12 iResearch Inc.▲图3-2 2020年各类型数据中台供应商市场占比情况
但是，随着项目的实施推进，一批企业开始进入中台建设成效期，伴随着 一些效果不及预期的案例和质疑声，过去市场对于数据中台盲目的追捧和浪潮 开始褪去，行业进入更健康和理性的发展新阶段。厂商和企业们都开始更冷静 和审慎地思考：“是否需要数据中台” “需要什么样的数据中台”以及“如何 建设有效的数据中台”。
我们依然认为中台的核心思想和方法论是科学而行之有效的，对企业数字 化转型、数据的资产化和价值化应用具有必要的作用，但企业在进行数据中台 的规划选型时，需要重点关注、综合评估厂商的数据能力、业务理解和实施路 径的规划方案：
-数据能力体现在数据资产化的全流程，主要指数据采集交换、开发和治 理的能力，是数据中台的底座。对数据能力的衡量，除了对数据资产的 质量进行监测和评估外，往往还需要关注对多源数据的集成和兼容能 力、数据交换和计算的吞吐量和时效性、数据资产分类和标签加工管理 的准确性和智能化水平等方面，以及全流程中数据应用的安全合规性 等。
・业务理解则体现在资产服务化的阶段，主要指数据服务的抽象和模型训 练能力，解决数据使用“最后一公里”的问题。封装算法的组件是否能 适应业务场景的建模需要，是否能快速复用出满足业务需求的数据查 询、智能计算等服务，是否支持便捷的低代码开发模式，是否提供全面 的数据服务运维，都是厂商业务理解能力的重要体现。
-数据中台的建设不是一蹴而就的，整个数据中台的建设也并没有一个通 用的企业级模型套用，一些数据中台“失灵”的重要原因之一就是企业 存在目标不确定、需求不清晰、规划不科学的情况。因此厂商需要对企 业的资源配置能力、业务梳理能力、组织架构和管理经验进行评估，为 企业提供合理、可持续、分阶段有重点的实施路径设计。
随着数据中台在行业头部及领先企业逐渐落地，供应商经历了各类业务场 景能力沉淀的过程。在深度上，数据中台厂商承载细分行业的各类定制化业 务，不断沉淀业务能力。在广度上，随着不同业务场景的持续输入，数据中台 厂商产品的能力越来越丰富，覆盖的领域也越来越广泛。
尽管当前，数据中台的典型客户画像是各行业头部、具有复杂业务系统和 流程的大中型客户，但事实上，数据孤岛的现象存在于大量信息化建设规划不 清晰的企业，数据资产化和价值化的需求存在于所有类型的企业，因此中台的 概念和方法论也适用于所有类型的企业。
我国具有规模庞大的中小微企业，未来，在以不断深化的数据能力和业务 理解继续拓展行业头部的大中型客户的同时，数据中台也将通过标杆案例的示 范作用向企业客户的上下游辐射，同时下沉到规模更小的企业。
从更轻量级、短周期、简单易用的场景级中台，到为企业提供数字化转型 咨询、中台建设路径规划等增值服务，都是有待中台厂商们下一步开发的广大 增量市场空间。
数据中台厂商发展下沉趋势
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来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制.
©2021.12 iResearch Inc.▲图3-3数据中台厂商发展下沉趋势
四、总结
在这一新的发展阶段，真正具备强数据能力、深业务理解和科学路径规划 的数据中台厂商们，将不拘于当前的架构和交付模式，在为企业解决数据孤岛 问题，实现数据资产价值化的大目标下拓展出更多的解决方案形态、应用于更 多的场景、服务于更多行业和类型的企业客户；因此我们相信，数据中台行业 也将在企业与厂商的携手探索和尝试中健康、蓬勃地发展下去，赋能更多转型 中的企业，实现降本增效和更大的价值创造。
数据中台提供敏捷的数据服务能力
决策
9
管理人员

噂人员
来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制.
©2021.12 iResearch Inc.▲图1-1数据中台提供敏捷的数据服务能力
与数据库、数据仓库、数据平台等其他大数据概念相比，数据中台提供的 并非数据(集)或数据报表，而是指向业务场景的数据API和数据服务。
从这一层面说，数据中台首先打通了企业的数据孤岛，降低数据建设成 本，提高数据治理和应用的效率；更重要的是，数据中台大大提升企业D2V(Data to Value)的能力，激活和加速从数据到业务价值的转化，使业务的运
营与决策逐渐由依赖业务人员经验的流程驱动转向数据驱动，增加决策的科学 性。
从广义上说，数据中台更是一种企业的组织管理模式和理念。企业过去面 临的数据孤岛、业务割裂、资源分配等问题，根源往往来自于其组织架构的割 裂，尤其当业务需要涉及跨部门协同时，“部门墙”的现象十分严重，甚至出现冲突和制衡。
数据中台改造企业业务流程
「流程驱动^2^朝〉国.切%. W 晏则〉成
业务- - - »
流程业务数据 BI& 洞察业务
设计系统仓库可视化 人员

- - - »
流程业务数据 BI& 洞察业务
设计系统仓库可视化 人员
人员
瞄驱动
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业务系统
A
I
挖掘建模
技术中台数据中台业务中台
心业务人员辅助
来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制.
©2021.12 iResearch Inc.▲图1-2数据中台改造企业业务流程
在数据中台的建设中，由于需要对各域数据进行规划、打通和治理，企业 应当从战略上构建统一的协同基座即中台化组织或数据管理团队，以协调和支 持各业务部门，同时进行数据质量、数据服务效率的分析和评估。
从这一层面说，数据中台建设打通的不仅仅是系统和数据域的壁垒，更是部 门、事业群间的壁垒，能实现组织灵敏性的提升，同时加强相关部门的联系和 交流。
二、应用现状：遍地开花，在细分的垂直行业形成解决方案
作为企业数字化转型的理念和解决方案，数据中台普遍适用于任何行业中 存在需求的企业。但在不同的垂直行业，企业们存在各不相同的需求和痛点， 厂商也逐渐基于对行业特点的总结、对企业业务的理解和对成功案例的梳理， 沉淀出对于某一行业企业更为切身而可复用的行业模型和数据服务。
我们关注到当前，在金融、零售、制造、地产、政务等行业已经形成了相 对成熟的解决方案，并培养出一系列成功的实践案例：
2. 1金融行业
由于信息化建设起步早、资金投入巨大，金融行业是相对而言数据资产化 更为成熟的行业。但随着国家对行业的监管要求趋严，加之市场竟争不断加 剧，提升风控和服务水平成为金融机构下一阶段经营发展的重要课题。
数据作为生产要素，是金融机构未来业绩增长的核心驱动力，然而如何使
海量数据真正赋能业务、发挥价值，数据中台中数据服务和应用的多样性、敏
捷性、智能性将变得更加必要。
数据中台在金融行业的应用场景
华泰证券。兴业银行
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来源:5咨询研究院自主研究婢制.

©2021.12 iResearch Inc.
▲图2-1数据中台在金融行业的应用场景
2. 2零售行业
在过去的信息化建设进程中，零售企业积累建设了包括ERP、MES、CRM、WMS、等在内的各种业务系统，加之线下门店、自有商城、电商平台、社交软件平台等各类渠道的涌现，企业获取的销售、营销数据愈发零散、且往往都是孤
立存在；而日益碎片化的触达时段及场景、层出不穷的媒介载体和复杂的社交
数据，也使全景化的消费者画像和用户标签体系难以整合建立。与此同时，爆
发式的海量数据使企业原有的CRM系统算力和能力难以满足业务的计算分析需
求。
数据中台在零售行业的应用场景
瑚L用户分析
@营镯分析
*鼻湖理
($)交易分析
个性化推荐 I交叉推荐预测I购买时间预测
3W :艾顼咨询研究院日主研究膑»1.
02021.12 (Research Inc
▲图2-2数据中台在零售行业的应用场景
2. 3.制造业
随着产业数字化进程不断加速，传统制造业企业正面临数字化转型的关键 时期。过去的各个制造管理系统建设缺乏总体规划，导致遗留了大量数据语义 彼此独立、数据口径无法对齐、系统间交互性差等问题，使得生产制造全流程 中产生的众多高价值数据只能在自身系统里流转，无法在更长的链条上发挥价 值。
因此，高效集成多源异构的制造数据，构建企业级的数据架构和完备的数 据服务体系，发挥数据指导作用，实现业务增值，是传统制造业走向科学、精细化运营的核心。
数据中台在制造业的应用场景
生产工艺优化
实nm产
来31:艾璘咨询研究院自主研究JM颁
C2021.12 iResearch Inc▲图2-3数据中台在制造业的应用场景
2. 4.地产行业
告别增量高速增长的时代，进入存量化的下半场，地产企业过去高杠杆、 高负债、高周转的运营模式逐渐难以为继，投资与经营的双重压力倒逼地产企 业向精细化运营转型。
如何提升组织运营能力、进行多业态有效管控，如何提高运营效率、最大 化存量资产价值，如何精准洞察用户需求、寻求新的收入增长点，都是新阶段地产企业的战略性难题。
来源：艾璃咨奇研究院自主研究及的.
02021.12 iResearch Inc

来源：艾璃咨奇研究院自主研究及的.
02021.12 iResearch Inc

▲图2-5数据中台在政务行业的应用场景
三、发展洞察：经历一轮爆发与降温，逐渐进入理性、健康发展的新阶段
2019年被称为数据中台元年，数据中台的解决方案逐步形成和完善，市场 认知开始建立，一些行业头部企业与早期的玩家开始着手进行探索和尝试。
在下游企业和资本市场的关注、助推和加温下，数据中台市场从萌芽阶段快速进入爆发期，根据企业年报等公开资料、专家访谈及艾瑞咨询的自有统计
模型核算，2020年数据中台的市场规模达到68. 2亿元，较上年呈现近80%的显
著增长。
2018-2023年中国数据中台的市场规模
126%80%
— 47%38%32%
来淬.艾MiS研究I胞8企业年报等公开密料、专家访淡及自有模型统计及始制・02021.12 iResearch Inc.www ireMarc^
▲图3-1 2018-2023年中国数据中台的市场规模

在市场的快速拓展中，涌现出越来越多的参与者，都处在占领市场份额的扩张阶段，行业整体呈现百家争鸣的竞争态势，尚未形成鲜明、稳定的竞争格
局。综观地，我们将厂商分为公有云厂商、数字化解决方案提供商、独立中台 开发商和数据与智能公司四类：
-以阿里云为代表的公有云厂商，得益于其互联网基因，在内部率先落地 中台战略，取得成效后进行解决方案外溢，同时可以提供完善的基础资 源设施建设，由于具有先发优势，目前占据更大的市场份额；・以金蝶为代表的数字化解决方案提供商，核心优势在于其品牌认可度、 积累的大量客户资源和实施服务经验、具备的垂直行业认知，由于解决 方案生态更为丰富、客单价更高，目前也有领先的市场占有率；
-以数澜科技为代表的独立中台厂商，对数据中台的战略理念、定位规划 和实施路径有更深刻的理解和认知，能为客户提供更切身的需求分析、 解决方案设计和体验更好的实施落地服务，同时在其深耕业务与垂直行 业场景的过程中，沉淀了大量可快速复用的数据治理和数据服务能力；-以明略科技为代表的数据与智能公司，具有更强的人工智能技术及算法 能力，在数据治理、数据模型抽象和训练的过程中体现出其优势。然而 这一类型厂商中，也存在一些将封装的数据治理工具、数据分析工具、 数据智能应用等包装成所谓“数据中台”产品进行销售的典型情况。