中國數據中臺服務行業發展前景如何

根據《2024-2029年中國數據中臺行業發展現狀分析及投資前景預測研究報告》分析，數據中臺是企業數字化建設的重要構成，其通過整合企業基礎設施和數據能力，實現數據資產化和服務復用，降低運營成本，支撐業務創新。數據中臺通過采集、存儲、加工大量數據，統一企業數據標準，建立全域級、可復用的數據中心，增強數據共享和復用，滿足多方面需求。盡管部分觀點認為數據中臺的概念被過度炒作，但數據中臺確實可為企業解決數據資產管理的問題，支撐業務分析洞察，促進業務轉型優化，帶來業務價值。作為企業內部統一數據能力的集合和業務數據化的承載體，數據中臺對于企業數字化升級具有關鍵作用。

數據中臺通過構建一個統一的平臺，整合了散布在企業不同系統和數據庫中的數據，實現了數據的融合、標準化和安全存儲，為企業提供了一個可靠、一致的數據基礎，確保了企業的數據質量和數據安全，使企業能夠快速獲取所需信息，實現信息的即時流動和決策支持，充分發揮數據資產的價值。通過優化數據處理流程和引入自動化工具，數據中臺提升了企業內數據處理的速度和準確性，從而提高了員工工作效率。同時，精細化的數據資源管理幫助企業優化資源配置，避免數據管理的無效支出，提高數字資產和服務的復用性，實現了成本的有效控制。

圖表：數據中臺的功能架構及協同組件

數據中臺不僅能對內優化數據資產管理，更能在企業對外產品服務創新中發揮重要作用。利用數據中臺，企業團隊能夠深入挖掘客戶數據、分析市場變化，基于這些洞察快速調整產品策略，精準地開發滿足市場需求、符合客戶預期的新產品，優化客戶的購買流程，提升客戶滿意度和忠誠度。通過對客戶行為和反饋的系統分析，數據中臺支持企業設計和實施創新的服務模式，提供更加個性化和差異化的服務，并促使企業探索有數據支撐的創新商業模式，為企業開辟新的收益來源。在數據驅動下，數據中臺支持企業不斷優化客戶體驗，強化品牌吸引力，全面提升企業的市場競爭力。

國務院、發改委、網信辦等組織機構已印發《“十四五”數字經濟發展規劃》等促進企業建設與發展數據中臺的指引性政策，將數據中臺定位于企業數字化的重要基礎構成。此外，中國人民銀行、工信部、國家能源局等機構也先后制定了金融、工業、能源等關鍵行業的數據中臺相關發展規劃，各單位從不同層次推動著數據中臺的快速發展。2022年12月，中共中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》(簡稱為“數據二十條”)，該文件為激活數據要素的價值創造和實現提供了基礎性制度保障。為了充分發揮數據要素的潛能，企業需要依賴強大的數據管理和處理能力，數據中臺可提供重要支撐。

數據中臺構建了一個全方位的數據管理和服務系統，其核心功能和協同組件圍繞數據的全生命周期展開，旨在實現數據的有效采集、安全存儲、高效處理、深度分析和規范治理，進而為業務提供便捷的數據調用服務。數據中臺通過與數據庫、大數據計算引擎等企業內其他IT組件的緊密配合，有效地連接和管理了企業內外的數據資源，極大提升了數據可用性，為企業進行數據驅動的市場洞察和業務決策提供了堅實的平臺支撐。

ChatGPT等大模型應用讓社會各界看到了Al技術的巨大進展，在產業界積極嘗試應用大模型等Al技術的同時，數據中臺的角色定位及其功能架構也與之演進。一方面，大模型拓展了企業可用的數據類型，數據中臺需整合企業內外的廣泛數據資源，包括結構化數據、半結構化數據、非結構化數據，為Al模型的訓練提供豐富、準確的數據支撐，這是構建優質模型的關鍵，而在大模型的計算層面，數據中臺可集成LangChain、向量檢索、finetune等大模型應用所需技術組件，建立起企業使用大模型的服務鏈路；另一方面，大模型出色的自然語言交互能力可準確理解用戶意圖，大幅提升數據查詢分析的便利性，提升用戶體驗，大模型的推理能力還可幫助用戶自動化分析企業數據，如基于過往財務數據做未來收入預測，降低企業員工利用數據中臺進行市場洞察分析的使用門檻。

大模型和生成式AI的研發及應用對數據管理系統提出了更高的要求，包括處理高維特征、理解復雜關系和結構、融合多模態數據（如文本、圖像、音頻等）以及處理海量數據等。為了有效支持大模型和生成式AI的發展，數據中臺通過整合向量數據庫、圖數據庫、數據湖等系統，構建一個統一的數據管理和服務平臺，這樣的平臺能夠應對大模型和生成式Al所需的復雜數據處理和多樣化應用場景，提供高效、可靠的數據支持。

隨著數字化升級的推進，企業對數據處理的需求愈發復雜和多樣化。企業不僅需要高效的批處理能力來處理大規模數據，還需要具備近實時的數據處理能力，以滿足延時敏感的業務需求，而傳統的單一批處理或實時處理平臺難以全面滿足這些需求。例如，在零售行業，數據中臺需要實時處理用戶行為數據，以提供實時推薦和個性化營銷；在金融行業，需要對交易數據進行實時監控和風險控制；在制造業，需要對生產數據進行實時分析以優化生產流程，這些場景都對數據中臺提出了更高的要求。此外，企業在評估技術架構合理性的同時，還需要平衡成本、性能和可擴展性等問題。

受容器化、微服務、自動化運維、Serverless計算等云原生技術特性的影響，數據中臺在架構設計、多云支持、數據處理效率等方面經歷著深刻變革。隨著云原生技術的不斷成熟和企業對數據中臺的深化應用，這些變革將構建出一個更加靈活、高效和安全的數據中臺技術體系，使企業能夠更好地利用數據資產，推動業務創新和增長。

在數據驅動的商業環境里，數據安全已成為企業不可忽視的重大問題。隨著互聯網的普及、產業數字化的加速，個人信息和企業關鍵數據的廣泛收集與應用日益增多，企業等組織機構積累了大量的國民數據和商業數據，數據安全直接關系到國家安全、公共利益以及個人隱私。數據中臺作為企業內部整合、管理和分析數據的核心平臺，其安全性對于保障企業信息安全至關重要。同時在全球范圍內，數據安全法規逐漸完善，如歐盟的通用數據保護條例(GDPR)對企業處理個人數據提出了高標準的要求。因此，企業務必采取充分措施，確保數據中臺的數據安全，嚴格遵守地區法規，以維護其數字化戰略。

隨著企業數字化升級的加速，數據中臺的開放性架構演進成為推動企業業務創新和運營效率提升的關鍵因素。開放性架構便于數據中臺對第三方工具的集成，也促進了企業內外部數據的共享與協作。通過采用標準化API、微服務、容器技術等，數據中臺能夠靈活連接外部系統應用并進行安全交互，使得數據中臺能夠迅速整合更先進的新興技術，加速數據處理和分析的創新，實現了從數據獲取到深度洞察乃至數據應用的全流程加速，強化企業在數字化升級中的競爭力。