導讀

在2019年3月份，文章《數據中臺已成為下一個風口，它會顛覆數據工程師的工作么?》獲得了10萬+的閱讀量，這對于這樣一篇萬字左右，干貨很多的技術類文章來說，是很少見的。

行業稱2019年為數據中臺元年，為什么數據中臺會備受關注，2019年我做了一個數據中臺的行業調研，到現在為止，獲得了463個有效的問卷。

基于這個問卷結果的分析，以下簡稱《2019數據中臺行業調研報告》，總結過去一年來，我們在國內市場各企業的數據中臺的交流，各個相關峰會，線下社區活動的溝通，我們發現了企業數據中臺發展的七個趨勢。

趨勢一

數據中臺從概念熱點走向建設落地

數據中臺在2019年占據了絕對的市場熱點。

通過百度指數來看，2018年中旬起，數據中臺的搜索熱度持續上升，在2019年6月份，超越了數據倉庫。

而有意思的是，從2013年以來，數據倉庫是第一次呈現了下降的趨勢，與之相對的是數據中臺的持續上升，目前已經超越了數據倉庫的歷史最高峰。

 

 

 

 

同時，觀察數據中臺與數字化轉型的搜索熱度，我們發現，數據中臺在2019年二月份的搜索熱度超越了數字化轉型，然后一路絕塵而上。

 

 

 

 

2019年被行業里稱為數據中臺元年，有不少企業借著這個火爆的概念獲得了市場的關注，流量，更有不少在資本寒冬拿到了投資，這說明2019年數據中臺是真的火了。

但是，當我們參考新技術采納曲線來看數據中臺的搜索曲線的時候，我們會發現目前數據中臺處于一個過高期望的高速爬升期，數據中臺的火爆體現了企業對于數據驅動的期待，承載著企業智能化的愿景。

 

 

 

 

結合《2019數據中臺行業調研報告》的數據，百分之26%的企業已經在實施數據中臺，56.4%的企業正在考慮，只有17.3%的企業沒有考慮， 我們預測，2020年，數據中臺將從市場熱點的概念走向實踐落地，將有很多的企業將數據中臺作為數字化轉型的抓手，去落地建設。

 

 

 

 

趨勢二

源于零售的數據中臺將擴展到四大傳統產業

數據中臺最早提出者是阿里，阿里的主要場景是零售，所以現在行業里以數據中臺為主要產品和服務的阿里系企業，主打的行業也都是零售，以下是廣為流傳的阿里數據中臺的架構：

 

 

 

 

從這里可以看到，阿里的數據中臺是以零售為根基的，主要是側重在營銷和用戶側。這與阿里的業務模式是相關的，阿里的前端業務，淘寶，天貓，聚劃算等，都是零售端的場景聚合。

它們之間有著高度的可復用性，因此，One ID， One Data ，One Service理論上是可以拉通和復制的。

而隨著傳統產業的數字化認知的提高，更多的傳統企業也在參考借鑒數據中臺的概念，希望通過數據中臺充分打通企業內外部數據，識別挖掘更多的業務價值場景。

通過我們的觀察，以下四個行業將加大對數據中臺的建設投入：

金融

金融企業對于數據資產的重視在過去兩年略現端倪。

民生銀行制定了“技術+數據”雙輪驅動的改革方案，構建數據中臺，希望改變傳統數據后臺的交付模式，形成以橫向平臺加縱向業務領域的模式形成矩陣式交付組織結構，對各領域打造數據產品，以產品化模式輸出數據能力，為“Open Bank”理念積累數據產品內容[1]。

招商銀行于1019年12月宣布了新的信息技術架構，新設置了數據資產與平臺研發中心， 數據資產與平臺研發中心，就是定位于數據中臺，推動并賦能全行大數據應用。這在銀行業是首例，凸顯出招行對大數據挖掘分析及應用的高度重視。

我們預測，在2020年，金融行業，尤其是股份制銀行，中小型銀行，保險公司，對于數據價值的挖掘和利用將驅動數據中臺的投資和建設，從監管驅動到價值驅動的數據場景挖掘和利用。

汽車

2019年對于車企來說，是一個困難的年份。在全球經濟放緩、汽車銷量低迷、貿易爭端不止的多重環境下，全球各大車企都在削減成本以加快轉型。如何讓車企的營銷、出行、車聯網、生產制造、研發設計，供應鏈數據能夠自由流動，提升管理效率，提升用戶體驗，加速服務和產品創興，讓數據變現，是很多車企正在思考的問題。

所以2020年，車數據和用戶數據的利用將是車企數據中臺建設的中心。

房地產

地產行業在最近幾年，從市場、政策和輿論環境角度來看，都發生了很大的變化。在增量市場不斷萎縮的今天，為了探索新的業務。地產商們也開始探索更多的業務形態，也更加重視對存量市場的精細化運營，地產行業已經從粗獷式跑馬圈地的階段進入到精細化運營階段。

如何能夠從地產投資、設計研發、成本招標、工程及質量、市場營銷、計劃運營等全方位采集和利用好數據，是房地產企業在過去五年的基礎信息化建設后重點挖掘的領域，房地產企業將成為2020年的數據中臺建設的新戰場。

制造

2019年，我們接觸了很多的傳統制造業，工業4.0，智慧工廠已經在制造業成為了下一階段的建設目標。但是，當我們將這些新概念和趨勢進行仔細分解后，我們會發現，一切的根本都是數據，如何能夠采集數據，建模數據，拉通數據，利用數據，工業4.0的核心就是數據[3]。

 

 

 

 

在2020年，我們預測制造業的數據中臺將逐漸興起，從企業層面組織起研發、生產、營銷等領域的數據，為智慧工廠構建好核心大腦。

趨勢三

數據中臺從技術平臺演進成組織單元

《2019數據中臺行業調研報告》選項第2.8，有64%的被調研者認為，數據中臺是一個運營數據服務的平臺，是可以度量它的業務價值的。

 

 

 

 

從這個數據來看，與業務中臺不同，數據中臺不僅是一個技術平臺，而可以是一個組織單元。

雖然2019年，眾多企業的數據中臺的建設還是以技術平臺類項目的形式啟動的，但是如果希望讓數據發揮最大的作用，驅動企業的業務運營，數據中臺一定會演進成企業的一個組織單元。

數據中臺，最終會是企業的一個業務部門，一個以數據為原材料，生產，加工，銷售，運營數據產品的業務部門，一個形象的比喻，數據中臺就是企業的數據服務工廠。

《2019數據中臺行業調研報告》選項第2.1，有68.4%的被調研者認為，數據中臺就是數據服務工廠。

 

 

 

 

作為一個數據服務工廠，數據中臺將是企業里的一個實體的業務部門，它的產品是數據服務，它的用戶可以是業務應用部門，可以是最終消費者和用戶。

數據中臺的部門的典型設置可以是如下結構：

數據治理和開發團隊，數據中臺開發團隊，數據服務開發團隊和數據中臺運營團隊。

 

 

 

 

趨勢四

從技術需求驅動走向業務場景驅動

《2019數據中臺行業調研報告》第2.5 個選項，有57%的被調研者贊同，數據中臺的建設要從業務場景探索(業務價值)出發。

這個結果說明，數據中臺與傳統數據倉庫和大數據平臺最大的不同點，數據中臺距離業務更近，是業務場景驅動的，而不是技術需求驅動的。

 

 

 

 

所以，數據中臺建設要從業務場景藍圖開始，探索和識別數據利用的價值場景，根據企業的業務戰略目標排出優先級，然后將不同業務價值場景對于數據、技術的需求抽象建模成對于數據服務目錄，在由業務場景牽引著逐步建設，快速迭代。

趨勢五

數據倉庫和大數據平臺到數據中臺的轉型將成為數據中臺建設的重要領域

《2019數據中臺行業調研報告》第10個問題表明，有55%的企業已經有數據倉庫，3&%的企業正在建設。

 

 

 

 

在這種情況下，有很大一部分的場景是從數據倉庫乃至大數據平臺到數據中臺的轉型和改造。

此類項目需求將會成為眾多企業的真實需求，在2020年的數據中臺市場凸顯出來。

趨勢六

從套裝產品走向演進定制

2019年有眾多數據中臺的廠商獲得了市場的追捧，這體現了數據中臺的需求是非常旺盛的。但是，數據中臺是否可以標準化量產，成為套裝軟件產品呢?

《2019數據中臺行業調研報告》選項2.9 表明，有58%的被調研者認為數據中臺沒有成熟的單體產品，是要根據企業的具體情況量身定制的。

 

 

 

 

因為數據中臺是業務場景驅動的，是企業運營數據的業務系統，所以數據中臺不是一個基礎技術平臺，與每個企業的歷史沿革，行業背景，發展階段，業務特點都不一樣，相比較數據平臺和數據倉庫，數據中臺距離業務更近，所以數據中臺會帶有每個企業的個性化特點，所以是要根據企業的具體情況量身定制的。

趨勢七

數據治理將走向價值驅動，以場景為核心

《2019數據中臺行業調研報告》選項2.21 表明，有69%的被調研者認為數據治理要結合業務一起做，輕標準，重場景。

 

 

 

 

過去的數據治理是如下圖的模式：

 

 

 

 

而在快速變化的數字化時代，業務創新與靜態數據質量本身就是一個矛盾體，企業追求的是業務價值，而不僅是保證數據的靜態不變。

所以我們認為，傳統數據治理在2020年將被價值驅動，以場景為核心的精益數據治理體系所替代。

典型的方法如下圖所示：

 

 

 

總結

數據中臺正在替代ERP系統，成為企業數字化轉型的重要抓手，是推進企業充分利用數據，挖掘數據資產價值的承載體。

數據中臺的建設是企業轉型的必然的趨勢，不同的企業，不同的階段有不同的建設方法，數據中臺的建設一定要圍繞場景，高于場景，然后建設始于場景。