1 什么是数据智能平台

爱分析认为数据智能平台指的是企业数字化运营深入阶段的统一数据能力平台，可以根据统一标准管理数据资产，方便数据可用，并满足企业对数据应用的敏捷开发、实时响应、简单易用、智能分析等需求，同时具备完善的数据安全机制。

2 数据智能平台的核心能力

数据智能平台需具备云原生、AI增强、敏捷开发与应用、实时数据处理与分析等四项核心能力

(1)云原生：指在应用的设计阶段就为了云的运行环境而设计，包含微服务、容器化、Dev0ps、持续交付等特征。云原生架构给数据平台带来的优势有云原生架构下大数据组件的部署是以容器化的形式，企业可以实现快速的开发、测试、迭代和上线大数据应用，有利于数据的共享和复用。同时云原生技术能够快速集成新的开发工具，降低系统复杂性和运维成本，轻松实现存算分离和弹性伸缩，降低使用成本。

(2)Al增强：利用机器学习和人工智能技术使数据清洗与准备、数据分析与可视化、机器学习等分析过程中实现部分环节的自动化，从而节省大量的人力成本。

(3)敏捷开发与应用：数字化的核心目标之一是要能够支撑企业的商业创新，特别是面对当前数据和数据应用的规模和复杂性增大的情况，此时就需要数据平台具备相应的敏捷响应能力。数据智能平台的敏捷性主要包括了工具集成的敏捷性、数据开发的敏捷性、数据分析和应用的敏捷性。

(4)实时数据处理与分析：为了应对企业越来愈多的实时性数据分析需求，数据平台需要在实时的数据接入和数据采集、实时的数据计算与查询、实时的数据分发、流批一体等层面具备实时性的数据处理能力。

3 数据智能平台与传统数据平台的区别

(1)底层基础设施：传统数据平台的底层基础设施是本地服务器;数据智能平台的底层基础设施是云端IaaS、PaaS服务

(2)存储与计算引擎：传统数据平台常用数据处理弓擎应对大数据分析需求;数据智能平台采用多数据处理引擎应对复杂分析场景、强调实时数据的处理能力、流批一体、湖仓一体:支持对各种结构化、非结构化数据的OLAP分析和即时探索性分析

(3)数据集成与开发：传统数据平台以数据集成与数仓建设能力为主;数据智能平台以组织和统一管理平台的硬件资源、数据资源、应用资源和基础能力资源;满足敏捷、低门槛的开发需求为主

(4)数据资产管理：传统数据平台重点是数据质量的管理;数据智能平台是建立数据资产管理体系,统一业务逻辑和数据标准数据应用资产化,并提供统一管理和搜索能力

(5)数据应用与数据服务：传统数据平台提供数据分析与挖掘和数据可视化;数据智能平台需要广泛的数据应用与数据服务能力,以满足业务、研发、决策等各部门的数据使用需求;也需要提升数据分析、数据应用智能化程度

4 数据智能平台厂商全集

爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究，遴选出在数据智能平台场景中具备成熟解决方案和落地能力的代表厂商，其中数据智能平台场景分别是数据存储与处理、数据治理、数据分析与可视化、图分析、机器学习模型开发、隐私计算、数据库管理等7个。数据存储与处理主要厂商有aws、阿里云、达梦数据库、海致等；数据治理厂商有阿里云、百分点、袋鼠云、观远数据等；数据分析与可视化厂商有百度、百分点、滴普科技等；图分析厂商有阿里云、海致星图等；

来源：《爱分析：2021数据智能平台厂商全景报告（70页）.pdf》

《爱分析：2021数据智能平台实践报告（50页）.pdf》