数据中台丨研究报告

核心摘要：

数据中台是企业数字化建设的重要构成，其通过整合企业基础设施和数据能力，实现数据资产化和服务复用，降低运营成本，支撑业务创新。受宏观经济影响，部分企业减少了对数据中台等回报周期较长的项目的建设投资。艾瑞咨询预计，数据中台市场规模将保持相对平稳，2023至2028年的复合年增长率约为7%。尽管如此，在企业数字化升级的持续推进下，加之数据要素相关政策和数据保护相关法规的逐步完善，数据中台将在企业数据管理、利用、交易和流通等方面将扮演更加关键的角色，成为推动市场回暖的重要支撑。此外，大模型等前沿AI技术的快速发展，进一步增强了企业对数据中台的依赖。

数据中台的概念及本报告研究范畴

数据中台可统一企业数据资产，支撑企业业务分析与转型优化，是企业数字化建设的重要构成

数据中台是企业数字化建设的重要构成，其通过整合企业基础设施和数据能力，实现数据资产化和服务复用，降低运营成本，支撑业务创新。数据中台通过采集、存储、加工大量数据，统一企业数据标准，建立全域级、可复用的数据中心，增强数据共享和复用，满足多方面需求。尽管部分观点认为数据中台的概念被过度炒作，但数据中台确实可为企业解决数据资产管理的问题，支撑业务分析洞察，促进业务转型优化，带来业务价值。作为企业内部统一数据能力的集合和业务数据化的承载体，数据中台对于企业数字化升级具有关键作用。

数据中台对内优化企业数据资产管理

基于精细的数据管理和数据资产优化，帮助企业提升内部运营效率

数据中台通过构建一个统一的平台，整合了散布在企业不同系统和数据库中的数据，实现了数据的融合、标准化和安全存储，为企业提供了一个可靠、一致的数据基础，确保了企业的数据质量和数据安全，使企业能够快速获取所需信息，实现信息的即时流动和决策支持，充分发挥数据资产的价值。通过优化数据处理流程和引入自动化工具，数据中台提升了企业内数据处理的速度和准确性，从而提高了员工工作效率。同时，精细化的数据资源管理帮助企业优化资源配置，避免数据管理的无效支出，提高数字资产和服务的复用性，实现了成本的有效控制。

数据中台推动企业对外产品服务创新

基于数据洞察，支撑企业产品服务创新，不断优化客户体验

数据中台不仅能对内优化数据资产管理，更能在企业对外产品服务创新中发挥重要作用。利用数据中台，企业团队能够深入挖掘客户数据、分析市场变化，基于这些洞察快速调整产品策略，精准地开发满足市场需求、符合客户预期的新产品，优化客户的购买流程，提升客户满意度和忠诚度。通过对客户行为和反馈的系统分析，数据中台支持企业设计和实施创新的服务模式，提供更加个性化和差异化的服务，并促使企业探索有数据支撑的创新商业模式，为企业开辟新的收益来源。在数据驱动下，数据中台支持企业不断优化客户体验，强化品牌吸引力，全面提升企业的市场竞争力。

数据中台相关政策指导

国务院及行业机构已发布多方位指引政策，促进企业数据中台的构建

国务院、发改委、网信办等组织机构已印发《“十四五”数字经济发展规划》等促进企业建设与发展数据中台的指引性政策，将数据中台定位于企业数字化的重要基础构成。此外，中国人民银行、工信部、国家能源局等机构也先后制定了金融、工业、能源等关键行业的数据中台相关发展规划，各单位从不同层次推动着数据中台的快速发展。2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称为“数据二十条”），该文件为激活数据要素的价值创造和实现提供了基础性制度保障。为了充分发挥数据要素的潜能，企业需要依赖强大的数据管理和处理能力，数据中台可提供重要支撑。

产品技术演进（1/6）

大模型提升了数据中台的用户体验，也对数据中台提出了新的要求

ChatGPT等大模型应用让社会各界看到了AI技术的巨大进展，在产业界积极尝试应用大模型等AI技术的同时，数据中台的角色定位及其功能架构也与之演进。一方面，大模型拓展了企业可用的数据类型，数据中台需整合企业内外的广泛数据资源，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，为AI模型的训练提供丰富、准确的数据支撑，这是构建优质模型的关键，而在大模型的计算层面，数据中台可集成LangChain、向量检索、finetune等大模型应用所需技术组件，建立起企业使用大模型的服务链路；另一方面，大模型出色的自然语言交互能力可准确理解用户意图，大幅提升数据查询分析的便利性，提升用户体验，大模型的推理能力还可帮助用户自动化分析企业数据，如基于过往财务数据做未来收入预测，降低企业员工利用数据中台进行市场洞察分析的使用门槛。

产品技术演进（2/6）

大模型和生成式AI推动数据管理系统的技术创新和应用拓展

大模型和生成式AI的研发及应用对数据管理系统提出了更高的要求，包括处理高维特征、理解复杂关系和结构、融合多模态数据（如文本、图像、音频等）以及处理海量数据等。为了有效支持大模型和生成式AI的发展，数据中台通过整合向量数据库、图数据库、数据湖等系统，构建一个统一的数据管理和服务平台，这样的平台能够应对大模型和生成式AI所需的复杂数据处理和多样化应用场景，提供高效、可靠的数据支持。

产品技术演进（3/6）

实时统一架构助力企业高效数据处理

随着数字化升级的推进，企业对数据处理的需求愈发复杂和多样化。企业不仅需要高效的批处理能力来处理大规模数据，还需要具备近实时的数据处理能力，以满足延时敏感的业务需求，而传统的单一批处理或实时处理平台难以全面满足这些需求。例如，在零售行业，数据中台需要实时处理用户行为数据，以提供实时推荐和个性化营销；在金融行业，需要对交易数据进行实时监控和风险控制；在制造业，需要对生产数据进行实时分析以优化生产流程，这些场景都对数据中台提出了更高的要求。此外，企业在评估技术架构合理性的同时，还需要平衡成本、性能和可扩展性等问题。

产品技术演进（4/6）

在云原生架构下优化升级，更加灵活、高效、可靠

受容器化、微服务、自动化运维、Serverless计算等云原生技术特性的影响，数据中台在架构设计、多云支持、数据处理效率等方面经历着深刻变革。随着云原生技术的不断成熟和企业对数据中台的深化应用，这些变革将构建出一个更加灵活、高效和安全的数据中台技术体系，使企业能够更好地利用数据资产，推动业务创新和增长。

产品技术演进（5/6）

强化数据的安全性与合规性

在数据驱动的商业环境里，数据安全已成为企业不可忽视的重大问题。随着互联网的普及、产业数字化的加速，个人信息和企业关键数据的广泛收集与应用日益增多，企业等组织机构积累了大量的国民数据和商业数据，数据安全直接关系到国家安全、公共利益以及个人隐私。数据中台作为企业内部整合、管理和分析数据的核心平台，其安全性对于保障企业信息安全至关重要。同时在全球范围内，数据安全法规逐渐完善，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）对企业处理个人数据提出了高标准的要求。因此，企业务必采取充分措施，确保数据中台的数据安全，严格遵守地区法规，以维护其数字化战略。

产品技术演进（6/6）

数据中台的开放性架构演进，加速推动企业的业务创新和运营效率提升

随着企业数字化升级的加速，数据中台的开放性架构演进成为推动企业业务创新和运营效率提升的关键因素。开放性架构便于数据中台对第三方工具的集成，也促进了企业内外部数据的共享与协作。通过采用标准化API、微服务、容器技术等，数据中台能够灵活连接外部系统应用并进行安全交互，使得数据中台能够迅速整合更先进的新兴技术，加速数据处理和分析的创新，实现了从数据获取到深度洞察乃至数据应用的全流程加速，强化企业在数字化升级中的竞争力。

中国数据中台厂商图谱

云平台、系统集成、独立中台等三大类厂商多元共生，竞合并进

综合厂商背景、业务定位、主打产品等多个维度，中国的数据中台厂商可分为云平台厂商、系统集成厂商和独立中台厂商三大类。其中云平台厂商拥有广泛的云服务产品线，能够为企业提供从基础设施搭建到数据处理分析及行业智能化应用的一站式服务，支撑企业的全面云迁移和数字化转型；系统集成厂商则通过将自有软件产品与数据中台方案进行深度集成，确保数据的高可用性和业务流程的无缝连接，其数据中台产品可能由独立中台厂商提供；独立中台厂商专注于数据中台的技术研发和产品创新，提供灵活且专业的服务，帮助企业客户快速适应市场变化，提升企业竞争力。

中国数据中台行业市场规模

政策支持、技术进步和企业实践共同推动数据中台市场稳步发展

受宏观经济影响，部分企业减少了对数据中台等回报周期较长的项目的建设投资。艾瑞咨询预计，数据中台市场规模将保持相对平稳，2023至2028年的复合年增长率约为7%。尽管如此，在企业数字化升级的持续推进下，加之数据要素相关政策和数据保护相关法规的逐步完善，数据中台将在企业数据管理、利用、交易和流通等方面将扮演更加关键的角色，成为推动市场回暖的重要支撑。此外，大模型等前沿AI技术的快速发展，进一步增强了企业对数据中台的依赖：数据中台不仅为AI模型的训练和应用提供了大量高质量数据支持，还因大模型在语义理解、逻辑推理等方面的突破性进展显著提升了用户体验、丰富了产品功能。

当然，数据中台价值的充分实现是一个渐进过程，有赖于产品的不断优化、客户使用习惯的改变以及数据生态的长期建设等。在这一过程中，能源、制造等领域的央国企，以及零售、金融等数据驱动型行业的企业，已开始积极投入相关建设，探索着实现数据价值的创新路径。

数据中台的典型应用分析

通过数据整合以及与业务场景的深度融合，数据中台全面优化企业运营管理，助力企业在实际业务场景中降本增效，增强竞争力

随着企业数字化转型的深入，企业对数据中台的需求已不再局限于传统的单一数据平台建设，而是逐渐转向与业务的深度融合，形成数据智能的整体方案。数据中台通过统一的数据标准和治理机制，将分散在不同业务系统中的数据整合在一起，消除数据孤岛，确保数据的一致性和完整性；与此同时，数据中台还提供高效的数据处理和分析工具，支持企业快速响应市场变化和客户需求，帮助企业在复杂多变的市场环境中提升运营效率，降低成本，促进业务创新，优化客户体验，从而增强竞争力。在具体应用中，数据中台不仅仅是一个技术平台，更是推动业务创新的重要引擎。借助大数据和人工智能技术，数据中台可以在各行业中支撑智能化应用，例如设备状态监测、用户行为分析、市场预测等，帮助企业提升智能化水平，增强业务的灵活性和响应能力。数据中台的建设和应用，将成为企业数字化转型和业务创新的关键驱动力，为企业在数字经济时代的发展提供强大的数据支撑和智能赋能。

数据中台典型应用行业——零售

数据中台助力零售企业打通全域数据，实现实时洞察、精准决策

随着技术快速发展和消费者行为的变化，零售行业正经历以商品为中心到以消费者为中心的变化，数据中台通过整合来自线上商店、社交媒体、实体店等多个渠道的数据，为零售企业构建全域数据视图，使零售企业能够实时监控市场动态，快速响应消费者的需求变化。例如，通过分析消费者购物行为和偏好，精准调整商品结构和营销策略，满足特定区域乃至个体消费者的差异化需求。此外，数据中台的实施意味着企业从依靠直觉和经验向数据驱动的决策转变，零售企业可以基于实时数据分析，进行精准的市场预测、库存管理和个性化营销，提高运营效率和客户满意度，在竞争激烈的市场环境中抢占先机。九章数据即为赋能零售行业数智化转型的数据中台厂商的典型代表之一，公司业务覆盖数据平台基础设施、营销运营、供应链智能化、品牌商运营、智能分析等零售企业的日常运营场景，已服务多家零售行业头部企业。

数据中台典型应用行业——制造

数据中台可帮助制造企业提升业务敏捷性、解决数据孤岛问题、实现智能化数据分析与决策支持，为产品开发迭代提供数据指导

制造业是一个技术密集和资本密集的行业，面对全球经济一体化和技术快速发展的挑战，行业内的竞争日益激烈。在这种背景下，数据中台作为连接数据与业务的关键枢纽，向制造企业提供了一种全新的运营模式和竞争优势。通过数据中台，企业可以更有效地管理和利用数据，推动业务的持续创新和发展。数据中台的实施应用不仅可优化生产流程、提高产品质量，还可加快产品的市场投放速度，实现企业的精细化管理，推动着企业业务模式与管理方式的变革，显著提升企业竞争力。

数据中台典型应用行业——金融

构建智能化的数据中台，优化业务流程，创新服务模式

在数字化转型的浪潮中，金融行业这一高度信息化的领域，业务范围从传统金融扩展至多元化的数字金融服务，包括个人银行业务、投资银行、保险及资产管理等。然而，传统的数据管理模式难以满足金融行业数字化转型的需求。数据孤岛现象严重，部门间的数据共享困难，影响了数据的利用效率。伴随金融科技的进步，大数据、人工智能等技术的广泛应用要求金融机构具备高效的数据处理和快速的业务创新能力。同时，严格的数据安全和隐私保护标准及不断更新的相关法规，也要求金融机构在保证数据安全的前提下高效利用数据。因此，构建数据中台成为金融企业发展的关键战略。数据中台可以实现数据的整合与共享，提升数据的可访问性与可用性；金融机构能够更有效地支持实时数据分析和业务决策，推动个性化服务，优化业务流程，创新服务模式。

数据中台典型应用行业——能源

助力传统与新能源企业实现数字化与智能化转型

在传统能源（如石油、天然气、煤炭）和新能源（如风能、太阳能、核能）企业推动数字化升级的背景下，能源数据中台通过整合生产、储运、市场交易等环节的数据，构建统一的数据平台，进行数据挖掘和分析，实现数据共享与协同，提高能源生产、运营和决策的效率，推动能源行业的数字化与智能化发展。电力行业是能源行业的重要组成部分，是能源转化和利用的关键环节，负责将各种能源转化为电力，为千家万户提供能源保障。电力数据中台的建设不仅有助于电力企业提升管理和运营效率，还能通过优化电网运行、提高电能质量，直接提升整个能源行业的智能化水平。

数据中台典型应用行业——公共服务

数据中台为公共服务机构提供更广泛的数据访问能力，提升服务质量

通过构建数据中台，政府、事业单位以及公共服务企业等公共服务机构能够有效提升服务水平和决策质量。这一平台为数字城市建设和公共治理现代化注入新动力，促进了公共服务的高效透明。数据中台通过统一整合管理数据资产，支持数据资产的流通和交易，极大地促进了数据的开放共享和价值释放。数据中台通过提供标准化的数据服务接口，使得第三方开发者和企业可以更容易地接入和利用公共数据，这不仅促进了技术创新和业务发展，也加强了社会各界对公共数据的利用。通过优化数据流通机制和加强数据安全保障，数据中台确保了信息的高效利用与保护，为构建开放、互联、智能的公共服务体系提供了坚实基础。

挑战及展望（1/2）

数据中台建设需紧贴业务需求，持续优化迭代，避免高投入但低产出

近年来，数据中台建设已成为企业数字化升级的重要抓手，但部分数据中台项目却面临高投入低产出的困境，限制了企业实现数据驱动决策的能力。究其原因，主要因为规划与业务需求脱节、实施与理论存在差异，或数据治理能力不足。为有效解决相关问题，企业需要确保数据中台紧密围绕业务需求进行设计，引入自动化工具提升数据治理效率，并建立持续优化机制，迭代创新数据中台，真正实现数据赋能业务，助力企业高质量发展。

挑战及展望（2/2）

数据要素的政策支持和数据流通交易市场的培育，为数据中台的发展创造了有利条件

为加快构建数据基础制度，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称为“数据二十条”）。该文件为激活数据要素的价值创造和实现提供了基础性制度保障。数据被视为一种新的生产要素，和土地、劳动等传统生产要素不同，数据要素具有无形性、可复制性、易传播性等独特特征。为了使数据能够像其他资产一样被记录和交易，需要在法律上确立其资产属性。在数据要素化过程中，还需解决数据流通和交易问题，包括数据定价、收益分配、数据安全和隐私保护等技术与制度障碍。

数据中台作为集成和管理数据资源的核心平台，为企业提供统一的数据支持和服务，推动了数据要素的高效利用和市场化进程。