1、2024 iResearch Inc.2024年中国数据中台行业研究报告2目 录CONTENTS01数据中台概述02数据中台市场研究03数据中台典型企业案例04行业发展现存挑战及未来展望3数据中台概述0142024.7 iResearch I2024.7 iResearch I来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。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

2、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。数据中台的功能及价值本报告研究范畴数据采集数据存储数据加工处理数据治理数据服务业务应用管理数据资产承载业务数据支撑业务分析洞察促进业务转型优化数据中台数据中台的概念及价值、相关政策指导功能架构及产品技术演进、建设路径数据中台典型企业案例数据中台行业市场规模、产业

3、图谱主要应用及典型行业分析重投入，但低成效各业务部门存在较多个性化需求概述市场企业案例挑战未来展望开发融合业务需求，并建立运营、迭代的优化机制低代码开发，业务人员自助式开发个性化功能模块数据要素的促进及相互影响数据分析52024.7 iResearch I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

4、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。安全、可靠的全域数据管理提升企业内部运营效率避免数据管理的无效支出数据中台优化企业数据资产管理62024.7 iResearch I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

5、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。提升客户体验市场分析洞察产品服务优化深入挖掘客户数据动态追踪客户行为反馈实时捕捉市场需求变化针对性开发符合客户预期的产品优化客户购买流程支撑企业服务及商业模式创新

6、高效满足客户需求提升客户满意度全面提升企业的市场竞争力数据中台推动企业对外产品服务创新72024.7 iResearch I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

7、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。金融科技发展规划(2022-2025年)人民银行 2022年1月支持电子商务平台及相关企业积极利用大数据、云计算及算法技术优化平台流量规则，提升物流仓储、订单处理、用户运营、商品管理、财务票据处理等各环节的智能化运营水平，提高供需匹配程度，优化服务体验“十四五”电子商务发展规划商务部、中央网信办、发展改革委 2021年10月零售物流金融工业能源推动“一站式”物流数据中台应用，鼓励平台企业和数字化服务商开

8、发面向中小微企业的云平台、云服务，加强物流大数据采集、分析和应用，提升物流数据价值“十四五”现代物流发展规划国务院办公厅 2022年12月构建集成数据整合、提纯加工、建模分析、质量管控、可视交互等功能的综合型数据中台，打造科技赋能、数据驱动、业务联动的企业级数据服务能力中枢，推动业务数据化向数据业务化进阶发展征集先进计算典型应用案例工业和信息化部 2023年8月将工业企业的各种数据进行布局和融合，在上层构建工业数据中台，用智能的算法将数据的价值挖掘出来，实现数据采集监控、工业现场管控、设备智能控制等功能，快速提升工业制造水平新型电力系统发展蓝皮书国家能源局统筹 2023年6月深化电力系统数字化

9、平台建设应用，打造业务中台、数据中台和技术中台，构建智慧物联体系，打造多种通信技术相融合的电力通信网，推广共性平台和创新应用关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案国家发展改革委、中央网信办 2020年4月加快完善数字基础设施，推进企业级数字基础设施开放，促进产业数据中台应用，向中小微企业分享中台业务资源关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知国务院国资委办公厅 2020年8月运用5G、云计算、区块链、人工智能、数字孪生、北斗通信等新一代信息技术，探索构建适应企业业务特点和发展需求的“数据中台”“业务中台”等新型IT架构模式“十四五”数字经济发展规划国务院 2021年12月支持有条

10、件的大型企业打造一体化数字平台，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力。推行普惠性“上云用数赋智”服务，推动企业上云、上平台，加快企业数字化转型政策指引企业数据中台的建设与发展关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见中共中央 国务院 2022年12月构建适应数据特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度，充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利“数据要素”三年行动计划（20242026年）国家数据局等部门 2023年12月到2026年底，数据要素应用广度和深度大幅拓展，形成相对完善的数据产业生态，数据产品和服务质量

11、效益明显提升82024.7 iResearch I数据中台的功能架构实现数据采集、处理、存储、分析、治理至服务的全链条支持数据中台构建了一个全方位的数据管理和服务系统，其核心功能和协同组件围绕数据的全生命周期展开，旨在实现数据的有效采集、安全存储、高效处理、深度分析和规范治理，进而为业务提供便捷的数据调用服务。数据中台通过与数据库、大数据计算引擎等企业内其他IT组件的紧密配合，有效地连接和管理了企业内外的数据资源，极大提升了数据可用性，为企业进行数据驱动的市场洞察和业务决策提供了坚实的平台支撑。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。离线采集实时采集网络爬虫异构数据源数据采集数据源数据库、系统日志

12、、互联网数据、物联网数据 数据加工处理数据转换数据存储数据清洗数据分析计算平台Spark、Flink、StarRocks、ClinkHouseTensorFlow、PyTorch、JAX 离线计算实时计算模型开发模型训练数据治理数据治理数据标准数据地图数据质量数据安全数据服务API概览API授权应用组管理API调用数据智能服务数据中台的功能架构及协同组件92024.7 iResearch I产品技术演进（1/4）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

13、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。来源：艾瑞咨询

14、研究院自主研究及绘制。大模型等AI技术与数据中台的融合促进自然语言交互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，提升用户体验智能洞察分析大模型可分析文本、图表等多维数据，智能归因、预测、总结，降低员工利用数据、分析数据的门槛数据类型更加丰富多元一方面，AI的模型训练要求数据中台具备异构数据的管理能力；另一方面，AI提升了企业对数据的利用效率，拓展了企业可用的数据类型，如对PDF文件的内容识别及信息归纳支撑大模型的服务链路数据中台可集成LangChain、向量检索、finetune等大模型应用所需技术组件，提升企业调试、使用大模型的效率102024.7 iRe

15、search I产品技术演进（2/4）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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。多云环境的支持企业能够在不同云服务供应商之间灵活迁移和部署业务避免了对单一云服务提供商的依赖增强了业务的可靠性和灵活性，同时帮助企业优化成本安全性加强引入更加先进的安全机制，如基

16、于角色的访问控制（RBAC）和服务间的加密通信等，增强数据中台的安全性保障数据在传输和存储过程中的安全，降低数据泄露和未授权访问的风险架构的解耦和弹性扩缩容器化和微服务架构推动了数据中台架构的进一步解耦使得数据处理和应用部署更加灵活数据中台可根据实际业务需求动态调整资源确保了系统的高效率和高可用性开发效率的提升微服务等云原生技术为CI/CD提供更加高效灵活的环境开发团队能够更快地迭代新功能，响应市场变化同时保证软件质量和稳定性数据访问处理的优化通过高效的数据索引、缓存和并行计算策略的优化数据处理更加高效、响应更加迅速尤其在大数据场景，可满足数据的实时处理和分析的需求Serverless计算Se

17、rverless使开发人员可以专注于业务逻辑的实现无需关注底层资源分配，加速了新功能的迭代部署通过按使用量付费的模式，Serverless降低了企业的IT成本消耗数据中台在云原生架构下的优化升级112024.7 iResearch I2024.7 iResearch I来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。产品技术演进（3/4）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

18、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。外部攻击数据中台面临的外部网络安全威胁日益多样化和高级化,从基础的网络攻击到复杂的持续性威胁(APT)攻击者可能利用数据中台系统的任何漏洞或弱点入侵,窃取或破坏关键数据和业务连续性内部威胁企业内部人员可能由于操作不当、恶意行为或被外部攻击者控制，成为数据中台面对的安全威胁源头

19、新兴技术挑战人工智能等新兴技术为数据中台带来了新的安全挑战，包括数据的准确性和可靠性、算法模型的安全性、个人隐私的安全性等供应链安全数据中台依赖的软硬件供应链中的任何一个薄弱环节都可能被攻击者利用，从而影响整个数据中台的安全性和可靠性合规风险企业在全球范围内运营时，需要确保数据中台符合所有运营地区的数据保护法规要求，避免因数据泄露违反法规要求，或遭巨额罚款数据中台面对的安全风险数据中台的安全防护技术升级数据加密数据中台可引入先进的数据加密技术，如同态加密，确保数据即使在被窃取的情况下也无法被解读数据在静态存储和动态传输过程中的全程加密，是保护数据中台数据免受非法访问的重要手段数据脱敏对敏感数据

20、进行脱敏处理,如数据掩码、数据匿名化、数据混淆等，以在不暴露原始数据的前提下进行数据分析处理，降低数据泄露风险隐私计算利用差分隐私、联邦学习、安全多方计算等隐私计算技术，在保护数据隐私的同时，实现对加密数据的分析和计算尤其适合在保护数据隐私的同时进行跨机构、跨领域的数据合作和共享安全审计基于综合的数据安全审计系统，对数据访问、操作、流转等全生命周期活动进行全面监控和审计记录，及时发现内外部的安全威胁。通过实时日志分析和安全情报关联，可以快速追踪和响应异常行为智能防护AI可以帮助数据中台自动检测异常行为、安全漏洞和潜在威胁，提高安全事件的发现与响应效率多因素认证增强用户身份验证过程的安全性，确保

21、只有经过严格验证的用户才能访问数据中台的系统资源122024.7 iResearch I产品技术演进（4/4）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。来源：艾瑞咨

22、询研究院自主研究及绘制。标准化API通过提供标准化的API接口，数据中台允许外部系统和应用安全连接并进行数据交互，简化了数据集成流程，提高了数据交换的安全性、一致性和可控性微服务微服务架构将系统拆分为独立的微服务，提升了系统的可维护性、可扩展性和容错性，它支持了数据中台各组件的独立开发、部署和弹性伸缩，增强了架构的灵活性和创新能力容器技术容器技术通过对应用程序进行封装和隔离，使数据中台各组件的部署和管理变得高效、灵活，提高了系统的可移植性和弹性伸缩能力可视化工具的集成先进的数据可视化工具可帮助用户直观理解数据，加快决策过程，提升数据的可用性、洞察力和商业价值。机器学习框架的集成支撑数据中台更复

23、杂的数据分析和洞察预测能力，提升分析洞察效果低代码/零代码开发平台的支持降低应用开发的技术门槛，使非技术人员也能按需进行数据应用开发，加快企业数据驱动的创新步伐开放性架构的支撑、体现及企业的收益技术支撑产品体现收益轻松与各种数据源及应用进行连接，加强了数据中台的数据集成能力，也简化了数据的管理和维护过程增强数据集成和管理能力开放性架构可快速整合新兴技术、工具及服务，提高了整个数据中台的技术创新速度促进技术创新允许更高效的数据共享和业务协同，促进了跨部门、跨组织的数据流动、合作共赢优化跨部门跨组织协作确保企业充分利用数据资产，综合提升企业应对市场变化的响应效率提升企业竞争力132024.7 iR

24、esearch I 从分散的系统中高效、准确地抽取、清洗和加载数据到数据中台 优化系统性能，建立错误处理机制以确保数据中台的稳定性 定期评估数据中台的性能和对业务的支持效果 根据反馈进行迭代更新，确保数据中台能够适应企业发展需求，持续为企业创造价值 建立健全运维机制和响应机制，支持企业业务的长期稳定运转 定期监控系统性能、进行数据质量检查，应对好安全威胁 根据业务需求开发数据应用，如数据仪表板、高级分析模型等，以提供实时业务洞察 根据用户反馈不断进行调整和完善，持续优化数据中台的建设路径数据中台的建设实施涉及从前期准备到长期运营的多个关键阶段，要求企业系统性地规划，并在落地运营后不断迭代优化数

25、据中台的建设不仅面临技术层面的挑战，还需企业内部的战略整合与业务流程的深度优化。在启动前，组织必须进行全面而深入的内部调研，确保在满足数据中台建设条件的基础上，明确数据中台的业务驱动核心，确保数据战略与商业战略紧密对接，避免方向偏差、资源浪费。鉴于数据中台建设涉及多部门协作和复杂业务流程，高层领导的支持与跨部门合作显得尤为关键。此外，与企业现有IT架构相适配的数据中台技术栈与工具的预研也必不可少，这将直接影响到后续开发效率和平台的长期可扩展性。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据中台的建设路径 确保企业数据中台建设与企业的长远目标一致 检查现有的技术基础设施和组织文化是否支持数据中台的建设

26、和运营，并制定必要的改进措施 确定关键的业务驱动因素、潜在风险及预期的业务价值，为需求分析和顶层设计提供坚实的基础 捕捉并分析来自各个业务部门的需求，确保数据中台的功能与具体的业务问题对齐 围绕数据治理、数据整合、支持业务分析决策等核心需求展开设计，充分考虑中台的可扩展性、复用性建设前提 选择合适的技术栈、数据存储解决方案和数据处理工具，同时考虑企业现有IT环境和未来发展需求 确保数据中台的架构满足安全性、高可用性、可扩展性，实现数据的无缝流转需求分析与顶层设计数据整合及平台开发实施评估、反馈及迭代运营维护应用开发与优化技术架构设计14数据中台市场研究02152024.7 iResearch

27、I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。来源：艾瑞

28、咨询研究院自主研究及绘制。云平台厂商系统集成厂商独立中台厂商中国数据中台厂商图谱162024.7 iResearch I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

29、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。来源：艾瑞咨询研究院根据企业年报等公开资料、专家访谈及自有模型统计核算及绘制。96.90 125.97 141.1 138.3 142.4 151.0 166.1 199.3 42%30%12

30、%-2%3%6%10%20%20224e2025e2026e2027e2028e数据中台市场规模(亿元）增长率(%）2021-2028年中国数据中台市场规模172024.7 iResearch I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

31、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据中台的典型应用分

32、析数据整合与共享企业需要将不同业务系统的数据进行整合，打破数据孤岛，实现数据的统一管理和高效共享零售行业，数据中台需要整合线上线下商店、社交媒体和实际店等各类数据，实现全面的数据覆盖和实时监控，以快速响应市场变化提升决策效率数据中台通过数据挖掘和分析，提供精准的数据洞察和决策支持，帮助企业在复杂市场环境中做出更快、更准确的决策制造行业，数据中台连接生产与业务数据，优化生产流程，提高产品质量，加快市场响应速度优化运营管理数据中台帮助企业提升运营效率，降低成本，借助机器学习等技术实现设备状态监测、用户行为分析、市场预测等智能化应用能源行业，数据中台通过实时数据采集和智能分析，优化电网运行，提高电能

33、质量，降低运营成本；金融行业，数据中台可支持风险管理、客户精准营销增强客户体验数据中台通过分析用户行为和偏好，帮助企业精准定位客户需求，优化客户体验零售行业，数据中台可以通过实时分析消费者的购物行为和反馈，优化商品推荐，提高客户满意度供应链优化数据中台帮助企业优化供应链管理，提高供应链的透明度和效率在制造和零售行业，数据中台可以整合供应链各环节的数据，实现库存管理、物流调度和供应链预测的智能化，提高供应链的响应速度和准确性支持业务创新数据中台不仅支持现有业务的优化，还推动业务模式的创新公共服务行业，通过数据中台实现数据开放与共享，推动政务透明化和服务创新182024.7 iResearch I

34、2024.7 iResearch I来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。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

35、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。数据孤岛不同部门或渠道之间的数据难以实现有效整合，导致关键信息无法共享。这种数据隔离现象降低了运营效率，严重影响了决策的全面性和准确性缺乏实时的数据分析能力传统零售商往往依赖历史数据和静态报告，缺少实时分析能力。这限制了他们在快速变化的市场中及时调整市场策略，可能错失市场机会客户生命周期管理不足由于缺乏系统的数据分析工具，传统零售商难以有效管理客户生命周期，无法实现个性化服务，降低客户满意度及忠诚度供应链管理效率低传统的供应链管理往往无法处理复杂或急速变化的市场需求，缺

36、少精确的需求预测和数据支持的库存管理，导致库存积压或缺货，增加运营成本，降低服务体验传统零售行业的痛点数据中台在零售行业的关键应用提升决策效率01数据中台汇集不同渠道的实时数据，为零售商提供全面的数据视图，以便进行快速且精准的商业决策。例如，通过消费者行为的深度分析，零售商能够精确调整营销策略，识别并吸引高价值客户群，提升转化率优化客户体验02增强供应链管理03支撑业务创新04数据中台的灵活性和可扩展性促使零售商能够快速响应市场变化，并开发新产品和服务，探索创新的商业模式，实现业务增长和市场扩张数据中台整合和分析供应链各环节的信息，助力零售商进行精确的库存管理和需求预测，提升了库存周转率，优化

37、了物流和采购流程，降低成本，提高供应链效率利用数据中台，零售商可以深入洞察消费者的行为和需求，进而打造个性化的购物体验，为消费者提供更符合个人需求的推广和服务，提升了客户的满意度和忠诚度192024.7 iResearch I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

38、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据集成数据中台可统一集成ERP、SCM、CRM等制造企业的诸多数据源，提供统一视图，支撑生产管理所需的数据洞察数据治理及合规管理供应链优化制造业涉及众多关键生产和业务数据，数据质量和安全直接影响企业的运营和决策。数据中台通过数据标准化、清洗、分类和加密等功能，确保数据的安全性和合规性强化产品质量管控对来自生产、检测、维修等环节的各类质量数据，包括产品性能指标、不合格率、

39、返修率等关键指标进行统一纳管，为质量管理提供全面、实时的数据支撑，支持企业持续优化质量管理流程，实现质量的持续改进生产过程优化实时采集设备运行状态等生产环节的各类数据，为生产管理团队提供可视化的生产过程分析，支持生产管理团队改善生产流程能耗优化分析来自各生产环节的电力、燃料等能源消耗数据，智能化分析识别生产过程中存在的能源浪费环节，支持生产管理团队针对问题环节制定优化措施产品开发支持增强客户关系数据中台能够实时采集整合包括订单、库存、运输、生产等关键环节的供应链数据，并分析预测可能出现的供应链问题，支撑企业精细化调整采购计划、优化库存水平数据中台可以整合产品生产、销售等企业内部的历史数据，以及

40、外部市场数据，实时监测市场动态和客户反馈，对产品需求趋势进行深入洞察，为产品开发及迭代提供数据指导对订单、服务等各渠道客户数据进行分析，帮助企业更好地理解客户偏好、使用习惯等，记录并分析与客户的互动历史，支持企业为客户提供更加个性化、贴心的服务体验，实现客户价值的持续提升制造行业对数据中台的需求特性及对应能力方案202024.7 iResearch I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

41、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据开发与管理数据治理数据采集与整合系统维护与支持数据处理分析智

42、能化与自动化工具数据服务共享数据资产运营金融行业涉及的数据来源多样，包括交易数据、客户信息和市场数据。数据中台能够高效地从各类异构数据源采集数据，并将其整合为统一的数据资产随着金融服务的多样化，数据开发和管理的要求逐渐增高。数据中台提供全流程的数据管理平台，从数据建模到数据服务，支持数据的标准化和规范化在遵守金融监管和数据保护法规的前提下，数据中台通过全面的数据治理框架支持元数据管理、数据质量控制和数据安全管理，确保数据的合规性和安全性数据中台支持跨部门和系统的数据共享，通过构建客户画像、共享指标库等，提高数据利用效率，实现数据服务的共享和复用在数据服务的基础上，数据中台支持金融产品和服务的创

43、新，进行数据商业化探索、开发新的商业模式金融业务涉及交易、风控、客户服务等多个环节，数据量庞大、数据类型多样、数据更新频繁，对数据中台的实时处理能力和灵活分析能力提出了较高要求金融业的数据基础和对前沿技术的拥抱为数据中台的建设和应用提供了良好的条件。通过整合大模型、机器学习等人工智能技术，数据中台可以显著提升数据处理和业务决策的自动化和智能化水平，为金融机构带来更大价值数据中台需要定期维护其软硬件设施，确保系统稳定运行，并为业务部门提供必要的培训与支持，确保技术与业务的无缝对接金融行业对数据中台的需求特性及对应能力方案212024.7 iResearch I数据中台典型应用行业能源助力传统与新

44、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据中台在电力行业中的

45、关键应用 数据标准化治理和数据加工处理：形成高可用的数据资产 CIM（共同信息模型）覆盖：电网域、安全域、客户域、财务域、人员域、市场域、物资域、项目域和资产域等业务领域，确保各领域的数据统一和规范 数据质量和安全管理机制：有效保障数据资产质量和安全 数据标签和资产目录：对数据进行分类和系统管理 数据研发服务：支持数据应用和服务的快速开发和部署 数据服务共享：确保数据在不同系统和部门间的高效共享数据标准化和数据服务管理 ETL（提取、转换、加载）：支持数据的高效流动和清洗 消息队列：为不同业务系统提供灵活的数据传输方式，确保数据的及时传输和处理 API：支持多种数据源的接入，包括营销业务、电网

46、业务、财务数据、客户数据和市场数据等 实时数据采集、交换和同步：确保数据的实时性和一致性，提高数据利用率数据接入智能应用数据存储与计算 输变电智能化:通过实时监控和预警，提升设备运行的可靠性和维护效率；实时分析预警潜在故障，提高故障处理效率 智能配用电:生成详细的行业运行报告，帮助决策者全面了解行业动态；分析用户异常用电行为，识别和处理异常用电 智能调度控制:为电力调度和资源配置提供科学依据，优化电力资源配置；停复电实时监控预警，快速制定并执行恢复供电策略；电网规划辅助决策，帮助规划人员进行电网建设规划 智慧营销:帮助企业精准定位客户需求，提高营销效果 多维报表:为管理层提供全面的数据支持，辅

47、助决策 大数据存储：基于Hadoop技术，提供高效的分布式存储解决方案 MPP数据库：处理大规模并行查询 时序数据库：处理时间序列数据 图数据库和全文检索：为特定应用场景提供专业的数据存储和查询服务。批量计算、流计算、实时计算和内存计算：满足不同计算需求，提高数据处理能力 机器学习：利用机器学习和神经网络技术进行深度数据挖掘和模式识别222024.7 iResearch I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

48、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据中台在公共服务中的关键应用数据中台通过创建统一的公共服务数据平台，解决了数据孤岛问题，增强了公用服务机构之间的信息流通和资源共享。这种整合促进

49、了部门间的即时通信，使各机构能够在日常运营和应急管理中更快地共享关键信息信息整合与数据共享13425政务决策与公共服务优化数据中台通过整合各方面的社会经济数据支持公共服务单位精确分析社会需求，并及时调整相关政策或优化服务方式，如利用健康和流行病学数据改进公共卫生策略和应急响应举措等数据中台的实施将对所有数据资产进行系统性的识别和分类，从各部门收集数据列表，建立数据目录，并按数据的敏感度、重要性进行分类。这一流程确保数据的组织方式支持高效的访问和使用，并明确数据的责任主体和使用规则资产识别与分类严格的数据质量管理包括定期的数据清洗、验证和更新，确保数据的准确性和时效性。数据中台还设有数据质量监测

50、和预警机制，以及时发现和修复数据质量问题数据质量控制数据中台遵循严格的数据安全和合规标准，实施数据加密、访问控制和审计追踪等措施。此外，数据中台完善的数据安全管理制度和应急预案，可支持定期安全评估和演练，以保障数据的安全可控数据安全与合规性管理23数据中台典型企业案例03242024.7 iResearch I企业案例-九章数据“Data+AI”数据产品和服务能力，赋能零售行业数智化转型九章数据成立于2018年，团队主要成员曾就职于微软、阿里巴巴、沃尔玛、华润、华为等全球领先的科技公司及零售公司，组成以数据科学家、AI算法专家为核心的大数据技术应用与产业化研发团队。九章数据以“数据+AI+场景

51、”的产品模式，基于大数据、人工智能、生成式AI等数字技术融合应用，打造了数据管理平台iDas、零售经营洞察iReport、智能供应链iSupply、智能数据洞察ChatReport等四大产品线。公司依托10多年的数据分析与智能决策能力沉淀，赋能企业库存管理、运营分析到市场趋势预测等业务应用。九章数据深耕零售业务场景，覆盖企业数据平台基础设施、营销运营、供应链智能化、品牌商运营、智能分析等日常运营场景。公司已服务华润、屈臣氏、中石化易捷便利店、零食有鸣、万达集团、锦江国际、中国电信等行业头部企业。来源：艾瑞研究院根据公开资料研究及绘制。九章数据产品与业务场景矩阵零售数据应用操作系统零售经营洞察

52、iReport实时看板经营罗盘对比沙盘指标魔方经营归因洞察报告定制报告智能报告智能数据问答 ChatReport自然语言问答图表可视化多维钻取归因分析大模型管理指标配置行业知识库Agent配置智能供应链 iSupply需求预测策略仿真智能补货动态分货未来销售损失预警库存优化供应链策略推荐智能定价数据管理平台 iDas数据集成数据开发数据监控数据共享数据标签BI可视化全域数据集成服务一方数据二方数据三方数据商品数据会员数据员工数据交易数据业务数据CRM会员中心OMS订单中心O2O订单中心优惠券中心APP行为事件小程序行为事件门店营运数据WDC数据业务数据源等60套ERP本地IDC252024.7

53、 iResearch I企业案例-九章数据大模型驱动的数据平台解决方案九章iDas数据管理平台，从机器学习模型转向使用大模型AI技术，为企业提供“数据平台AI大模型”的大数据解决方案。深入洞察企业场景需求，提供轻量级、安全、可落地的数据中台。涵盖数据技术平台、数据开发、数据仓库、数据模型、数据资产和数据服务六大板块。采用湖仓一体架构，基于开源大数据生态，结合云原生技术，支持新一代MPP数据库引擎，满足从中小型到海量数据场景的需求。基于自研的智能数据分析模型和第三方大语言模型的ChatReport，采用自然语言搜索对话的方式洞察数据,为企业用户提供实时准确的数据分析。帮助客户快速构建数字化运行能

54、力，实现数据资产价值的最大化。来源：艾瑞研究院根据公开资料研究及绘制。九章数据中台增强型数据分析技术架构九章数据的客户场景案例业务需求解决方案项目成果世界500强零售商超 使用数据管理平台中央直属的国有控股企业、旗下拥有多个零售企业产品，致力于成为高效的全渠道零售商 本项目是客户面向数字化转型的重点项目，分三期完成项目建设 项目核心目标是：围绕海量的人货场数据，充分发挥数据资产价值，通过数据整合应用实现收入目标 搭建数据中台：搭建数据中台，完成现有的巨量数据整合，成为具有深度潜力的，能够为企业带来深度商业价值的数据资产 强大数据支撑：通过自动化营销平台的搭建，充分的挖掘、利用，面向消费者为中心

55、的营销理念应用，充分赋能业务，为业务带来数据价值 搭建数据罗盘：建立数据资产交易的管理平台，强化品牌赋能体系，做好数据价值输出和创造 成本缩减80%：人力成本下降，由之前的单个活动的58名运营人员降到12名 效率提升300%：活动周期由原来的36天缩短到12天完成 销售提升100500%：券核销率提升3050%以上，购买频次提升1338%以上JDBC查询服务数据集推送服务数据API服务智能数据问答数据服务数据开发管理平台数据建模数据标准数仓规划模型设计数据指标AI智能助手Agent配置指标配置行业知识库大模型管理数据同步数据源离线同步实时同步整库同步数据开发离线计算实时计算算法模型函数管理任务

56、运维运维大屏离线运维实施运维告警配置数据管理元数据数据地图数据质量数据安全数据标签标签管理标签生成标签安全标签输出数据APIAPI创建应用管理授权管理API监控平台管理租户管理集群管理空间管理成员管理大数据计算引擎数据底座SQL统一网关离线计算 Spark On K8S/YARN实时计算 Flink On K8S/YARNStarRocks数据安全Ranger数据湖数据仓库HiveHDFS/对象存储KafkaIceberg数据湖Spark连接器Flink连接器SR连接器JDBC接口JDBC接口SQL网关数据同步数据API26行业发展现存挑战及未来展望04272024.7 iResearch I

57、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据中台的投入成效问题及改进措施高投入低成效的症结改进举措规划与调研不足企业在引入数据中台之前，未

58、进行充分的市场调研和系统规划，可能只是跟随市场潮流，未根据自身的具体业务流程和需求定制方案咨询与实施脱节咨询过程中可能过于重视理论，而忽视了实际操作的可行性和效率业务需求未得到满足可能过度强调技术或平台功能的开发，而忽略了实际业务需求，导致数据中台无法解决实际业务问题或满足即时性需求依赖人工，数据应用不足依靠人工进行数据整合和质量管理的效率可能跟不上数据污染的速度，影响数据中台的效果；数据应用欠佳，未能将数据有效转化为对业务决策有帮助的信息紧密结合业务需求数据中台的开发和优化应当围绕企业的具体业务需求进行，确保相关投入能直接支持业务目标的实现。企业应建立跨部门的沟通机制，确保技术团队和业务团队

59、之间的密切合作及信息共享建立持续的运营和迭代机制数据中台的成功实施不应该是一次性项目，而应该是一个持续优化和迭代的过程。企业应定期评估数据中台的运行效果，根据反馈调整和优化数据应用策略强化数据治理和质量管理引入自动化工具技术提升数据治理的效率和效果；通过建立严格的数据质量标准和监控机制，确保数据的准确性和可靠性优化数据应用加强对数据应用的建设，提升对数据的挖掘分析，确保数据能够有效支持业务决策；数据流程应与业务流程紧密结合，以提升数据应用效率及实际应用价值282024.7 iResearch I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

60、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，

61、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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据要素的主要内涵分析数据要素对数据中台市场发展的促进及相互影响 数据要素具有无形性、可复制性、易传播性等独特特征，使得数据在经济活动中具有广泛的应用场景和潜在价值 通过对数据的收集、处理和分析，企业能够优化生产流程、提高运营效率，并做出更加精准的市场决策数据的生产要素化 在数据要素化的过程中，需要解决数据流通和交易的问题，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 隐私计算、联邦学习等技术在保护数据隐私和安全的同时，允许数据在不暴露敏感信息的情况下进行共享和分析，从而推动

62、数据要素的市场化和资产化进程数据的流通交易数据的资产化数据二十条提出，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，这为数据资产化提供了法律保障，有助于推动数据资源的市场化和资产化数据资产识别与管理：企业需全面清查内部和外部的数据资源，识别具有经济价值的数据；这一过程包括数据资源的盘点和分类，以及通过数据质量管理工具提高数据的可靠性数据价值评估与会计处理：通过成本法、收益法和市场法等科学评估数据资产的经济价值；按照相关会计准则进行会计处理，确保数据资产的财务处理规范和透明。数据资产列报与披露：企业需在财务报表中详细列报和披露数据资产的价值和使用情况，提升企业的透明度，

63、为数据要素的市场化提供可靠依据数据要素相关政策的支持和数据流通交易市场的培育为数据中台的发展提供了有利条件，而数据中台的广泛应用也推动了数据要素市场的规范化和成熟。随着数据基础制度的完善和技术的不断进步，数据中台市场将迎来更加广阔的发展前景，数据要素的价值也将被进一步挖掘和释放。数据中台和数据要素的相互促进，将持续推动数字经济的发展和企业竞争力的提升。数据要素推化推动企业的数据中台建设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数据中台促进数据要素的高效利用数据中台的建设，使企业能够更好地处理和分析数据，从而优化生产流程、提高运营效率，并做出更加精准

64、的市场决策数据中台系统化数据资产管理数据资产化的过程中，企业需要全面清查和识别具有经济价值的数据资源，通过数据质量管理工具提高数据的可靠性，数据中台可给与关键支持，使数据资产的识别、评估、管理和披露变得更加系统和规范数据中台推动数据要素在市场中的流通和交易通过API服务，数据中台能够向外部系统、合作伙伴、客户等提供数据访问接口，方便数据的共享和利用；通过引入隐私计算、联邦学习等先进技术，数据中台可有效保障数据的隐私和安全；数据中台能够记录数据的使用情况，支持收益分配的透明化管理29BUSINESS COOPERATION业务合作官网企 业 微 信新 浪 微 博微 信 公 众 号400-026-

65、联系我们30LEGAL STATEMENT版权声明本报告为艾瑞数智旗下品牌艾瑞咨询制作，其版权归属艾瑞咨询，没有经过艾瑞咨询的书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制、传播或输出中华人民共和国境外。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反中华人民共和国著作权法和其他法律法规以及有关国际公约的规定。免责条款本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范围的限制，该数据仅代表调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，为市场和客户提供基本参考。受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。合作说明该报告案例章节包含部分企业的商业展示，旨在体现行业发展状况，供各界参考。法律声明THANKS艾 瑞 咨 询 为 商 业 决 策 赋 能