2021爱分析･数据智能平台实践报告-58页_5mb

报告摘要

重构数据智能时代的数据基础设施

核心内容

在数字化转型的背景下，企业数据平台正面临多重挑战，包括数据规模膨胀、应用场景扩展、数据安全合规要求提升等。为此，企业需要构建新一代数据基础设施——数据智能平台，以满足数据管理与应用的复杂需求。

主要观点

数据智能平台是新一代数据基础设施
数据智能平台是企业数字化运营深入阶段的统一数据能力平台，具备云原生、AI增强、敏捷开发与应用、实时数据处理与分析四大核心能力。
平台需具备四大核心能力
- 云原生：支持快速开发、测试、迭代和资源调度，实现存算分离和弹性伸缩。
- AI增强：实现数据清洗、分析、机器学习等环节的自动化，降低人力成本。
- 敏捷开发与应用：提升平台在工具集成、数据开发和业务应用上的响应速度。
- 实时数据处理与分析：满足企业实时决策需求，实现流批一体的数据处理能力。
平台建设需遵循科学方法论
数据智能平台的建设是一个系统性工程，需从顶层战略规划、应用场景规划、基础架构设计、数据规范与数据架构设计、组织与人员规划等方面进行统筹。
行业差异显著，需定制化建设
不同行业对数据智能平台的需求存在差异，如金融行业注重风控和客户画像，政府与公共服务行业注重数据治理和共享，消费品与零售行业强调数据驱动的业务洞察和供应链优化，工业与能源行业注重实时数据处理和可视化看板。

关键信息

数据平台是企业实现精细化运营、提升效率与创新能力的核心基础设施。
企业面临的数据挑战包括数据规模膨胀、应用场景扩展、数据安全合规要求提高。
数据智能平台应具备统一的数据资产管理、统一的数据应用能力，以及完善的数据安全机制。
数据智能平台的建设需结合行业特点和企业需求，进行定制化设计。
平台建设过程中，需关注数据治理、数据标准统一、数据共享与安全、数据应用的易用性和智能化。

数据智能平台建设方法论

3.1 顶层战略规划

数据智能平台应服务于企业整体战略和业务目标。
需结合业务流程和组织架构进行规划，避免部门墙问题。

3.2 应用场景规划

需评估企业业务需求和数据现状，明确场景优先级。
借助外部案例和厂商经验，进行数据平台的功能设计和场景落地。

3.3 基础架构设计

引入云原生架构，实现灵活资源调度和高可用性。
使用多数据处理引擎，支持复杂分析场景。
统一管理数据和数据应用资产，提升数据复用效率。

3.4 数据规范与数据架构设计

数据架构应基于业务目标和流程进行设计，包括明细数据、汇总数据、分析结果等。
统一数据规范，如使用全局ID、统一指标命名规则等。

3.5 组织与人员规划

企业可选择集中式或去中心化模式进行数据平台建设。
集中式模式适合业务体系简单的企业，去中心化模式适合业务复杂、定制化需求高的企业。

行业实践案例

4.1 金融行业：建设银行知识图谱平台

背景：金融行业面临数据孤岛、风险识别难等问题。
解决方案：引入知识图谱平台，实现跨部门数据整合和精准风控。
效果：风险识别更精准、视图更直观、自动化展现能力提升。
经验总结：需从顶层规划，借鉴外部经验，定期评估平台效果。

4.2 政府与公共服务：广东省应急管理厅

背景：数据孤岛、数据标准不统一、数据应用难度大。
解决方案：构建数据治理大数据平台，实现数据汇聚、共享和分析。
效果：数据汇聚能力提升、数据标准统一、数据服务扩展。
经验总结：需结合技术和咨询服务，形成完整治理流程。

4.3 消费品与零售：百丽国际

背景：线上线下数据割裂，数据管理复杂。
解决方案：构建数据中台，实现统一数据管理与服务。
效果：数据可用性提升、数据响应速度加快、数据质量提高。
经验总结：需明确目标、共创共建、全员参与、内部业务梳理。

4.4 工业与能源：明日控股

背景：数据分散、实时性不足、数据准确性低。
解决方案：构建数据中台，实现统一数据治理和实时分析。
效果：数据资产在线化、实时数据查询能力提升、数据复用性增强。
经验总结：需选择有丰富经验的厂商，深入业务，共创共建。

4.5 工业与能源：晶盛机电

背景：文档管理分散、权限不统一、查找使用效率低。
解决方案：搭建集中文档管理体系，基于非结构化数据中台。
效果：文档管理更集中、权限更明确、查找效率提升。
经验总结：需结合业务需求，构建统一文档平台，提升协作能力。

总结

数据智能平台是企业应对数字化转型挑战、实现数据驱动的重要工具。其建设需遵循科学方法论，结合行业特点进行定制化设计。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核心能力，同时需关注数据治理、数据安全、数据共享等关键问题。通过案例可以看出，数据平台的落地不仅依赖于技术能力，还需企业与外部厂商的深度合作，形成统一的平台架构和数据治理体系。

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