在当前经济不确定性和人工智能（AI）快速发展的背景下，中国企业比以往任何时候都更加关注其数智基建（Data Infrastructure）投资的直接回报率（ROI）。这是Gartner高级研究总监顾星宇在最近一次采访中的说法。

顾星宇在采访中提到，数据中台会被数智基建所取代。在介绍了中国数智基建市场的三大趋势的同时，他还提供了一些切实可行的建议，帮助企业在数字化转型过程中实现更高的投资回报。

数据中台为什么会被数智基建所取代？

在新发布的“中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线图”中，Gartner认为，“数据中台（Data Middle Office）”即将消亡，取而代之的是“数智基建”（Data Infrastructure）。数智基建与数据中台的巨大差异，导致了这一转变的发生。

顾星宇介绍称，数据中台是一种中心化、集中式的端到端数据分析平台，由单一厂商利用开源技术进行二次开发和迭代，提供全面的数据分析和AI功能。它强调“中心化管理”，以提高技术的复用性。

数据中台通常有单一责任人，这带来了管理上的便利，但会导致无法快速落地新场景。然而，如今的企业比以往更希望更快看到价值，具体到数据分析领域，需要业务部门更加快速地交付数据分析结果，这让数据中台显得不合时宜。

更重要的是，如今爆火的AI技术不断带来很多新技术，如果还是选择使用传统数据中台的交付方式，可能刚建好就已经过时了，数据中台不能帮助企业快速利用新的AI技术，可能会导致企业错失新技术带来的发展机遇。

与数据中台不同，数智基建强调通过多个供应商的密切合作，构建灵活且可持续的数据分析和AI平台，利用生态系统的力量，确保平台的技术始终处于领先地位。顾星宇强调，数智基建不仅是一次性交付的商品，更像是一种订阅服务，会持续交付和优化。而传统数据中台往往被视为一次性买卖，建成后缺乏持续的运维和优化，导致系统逐渐老化和不灵活。

Gartner预测，到2028年，50%构建于2023年之前的中国数据和分析（D&A）平台将因为与生态系统脱钩而过时。这里的“生态系统脱钩”指的是，没有选择那些以生态合作为基础，提供服务的厂商，而是依靠单一厂商进行大量二次开发的数据中台厂商。因此，Gartner认为，数据中台会被数智基建所取代。

顾星宇表示，“中台”被淘汰并不代表“中台”背后的技术被淘汰，它背后的技术仍然存在，但是会以一种新的方式交付到客户手中。

数智基建为什么这么重要？

Gartner认为，数智基建依赖于多个密切合作的供应商组合，而非单一供应商。数智基建不仅提供多个关键技术能力，同时也与其他专业领域的供应商建立生态合作，共同提供一个可组装、敏捷且具有鲁棒性的数据分析和AI平台，并确保其可持续性和持续运维能力。

顾星宇还对整个数据、分析和AI市场格局进行了分析和介绍，在Gartner看来，整个市场由数智基建、分析和AI、D&A服务三个细分市场组成。

首先，数智基建部分主要包括分析型数据库、数据集成、数据治理以及数据虚拟化四个技术组件。分析型数据库用于数据的存储和处理，而数据集成部分能确保数据高效整合和处理，数据治理可确保数据的准确性、安全性和合规性，数据虚拟化管理则负责整合数据资源。

第二部分，分析和AI领域大体上包含人工智能和商业智能两大块。其中，人工智能部分包括机器学习、生成式AI、大语言模型等技术。而传统商业智能部分主要涉及报表、数据仪表盘和自助分析能力，这些仍是企业必不可少的工具。

最后的D&A服务部分，主要看重的是技术与业务结合。企业需要将分析和AI技术与业务场景结合，以项目形式落地，发挥可量化的作用。日常使用的各种APP里的内容推荐系统，就是数据分析和AI技术的典型场景之一。很多金融机构都会用数据分析和AI进行反欺诈和反洗钱工作，制造业企业则用数据分析和AI能力增强供应链鲁棒性，打造智能供应链或智慧工厂。

可见，数智基建在这三个细分市场中扮演着关键角色，通过提供技术基础设施，支持前沿的AI和数据科学技术、实现技术与业务的深度结合，还通过生态系统合作和持续优化，为企业提供灵活、可持续和强大的技术平台，帮助企业高效管理和利用数据，提升业务效率和竞争力。

数智基建的生态合作模式很重要

鉴于数智基建在这三个细分市场中的重要作用，且数智基建的关键在于多个密切合作的供应商组合，顾星宇着重介绍了数智基建的生态合作模式。生态合作模式对于加快企业数智基建落地，提高投资回报率至关重要。

数智基建的生态合作模式有三个方面，包括与云厂商、数据分析服务厂商以及人工智能厂商。

第一，与云厂商的生态系统合作

中国企业的IT环境复杂，存在包括外企、民企和央国企在内的不同类型的企业，对云服务的需求也各不相同。因此，数智基建厂商应该与包括亚马逊、微软、阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、移动云等各类云厂商合作，提供跨云、多云的数据管理能力。

比如，需要兼顾民生业务和互联网应用的大型银行，通常需要跨云、多云的能力，这种能力需要数智基建厂商和云厂商的合作来实现。

第二，与数据分析服务厂商的合作

Gartner认为，数智基建是一个技术密集且工程化程度高的行业，甲方客户不应要求技术供应商同时承担项目落地职责。因此，数智基建厂商应该与系统集成商、咨询公司等数据分析服务厂商合作，将硬核技术与业务场景结合。

比如，数智基建厂商与SaaS厂商合作，这种合作关系可以让甲方客户快速实现技术部署，并持续获得专业支持。

第三，与人工智能厂商的合作

如今，生成式AI技术快速发展，很多企业在采用生成式AI技术时，经常会担心重要数据泄露、知识产权被侵犯，当然也担心幻觉的问题。

对此，Gartner认为，数智基建厂商与AI厂商合作，提供AI就绪数据，确保数据安全和质量，并解决数据使用中的新问题。

顾星宇表示，数据只要在被人不断使用，就会不断产生新的数据质量问题，当使用数据的情景、背景和目的发生变化时，就需要对数据做出调整。因此，AI就绪数据的准备需要持续的循环过程，数智基建厂商和AI厂商通过共享元数据，共同发现和解决数据质量问题。

最后，顾星宇还介绍了数智基建厂商的情况。从他的介绍中了解到，国内的数智基建厂商主要包括从“中台”演变而来的厂商和原“国产分析型数据库”厂商，并且不包括云厂商，因为云厂商提供端到端能力，缺乏跨云或多云管理能力。

目前看来，数智基建厂商和云厂商进行了初步合作，在性能、软硬件兼容性上进行适配，共同研发和创新。比如，微软和Databricks的合作就是一种很紧密的合作。然而，大部分国内厂商处于无合作或初步合作阶段，未来进行更多合作才能真正给用户带来价值。