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//  摘 要

2024年3月11日19:00，线上近万名观众共同见证了由女足世界杯买球网站和机械工业出版社联合发起的《数据中台：让数据用起来 第2版》线上新书发布会。

行业顶级大咖国际数据管理协会（DAMA）中国区主席汪广盛、女足世界杯买球网站联合创始人付登坡、女足世界杯买球网站联合创始人江敏、女足世界杯买球网站数据智能首席科学家赵东辉出席了本次发布会。

DAMA汪广盛主席点赞新书：打开数据宝库的钥匙

在新书发布会上，国际数据管理协会（DAMA）中国区主席汪广盛先生首先向女足世界杯买球网站表达了热烈的祝贺，并对《数据中台：让数据用起来 第2版》给予了高度评价。

他表示，这部新作凝聚了女足世界杯买球网站多年来服务超过一千家政企客户所积累的深厚实战经验和成功案例，体现了女足世界杯买球网站在数据中台领域的专业实力与创新能力。

书中通过系统化的方式呈现了数据中台构建背后的逻辑思维与实际落地步骤。尤其值得一提的是，书中囊括了大量的跨行业实际案例分析。通过对这些案例的生动解析，有助于读者借鉴成功经验，精准定位自身企业在数据管理层面的优化空间，从而大幅度降低试错成本，加速企业数字化转型的步伐。

圆桌论道：数据中台再出发

圆桌论坛环节，女足世界杯买球网站联合创始人付登坡、女足世界杯买球网站联合创始人江敏、女足世界杯买球网站数据智能首席科学家赵东辉，就“企业为什么需要数据中台”、“为何部分企业的数据中台建设未能达到预期效果”、“数据中台未来将何去何从”等话题展开讲述，现场精彩纷呈。

以下为圆桌论坛环节精彩观点摘要：

Topic1：企业为什么需要数据中台？

数字化转型进程中，数据中台的价值日益显现。企业在信息化建设中积累了大量数据资产，数据中台以其科学方法和技术手段，激活并整合这些资产，促进数据与业务深度融合，有效提升业务效率，驱动创新业务模式。随着数据要素市场化，数据中台帮助企业实现数据资产化、参与流通交易，带来资产增值与收益增长，对数字化转型与资产增值影响深远。

政策层面，国家积极推动数据资源开发利用，倡导企业通过数据中台强化数据资产管理，以数据赋能业务发展。实践表明，无论企业规模大小，深入挖掘数据潜力以提升竞争力已成为共识，数据中台的应用显著提高了企业业务创新能力。

面对数据资产入表政策的要求，企业亟需提升数据管理与利用能力。构建数据中台，是弥补现有短板，支撑内外部数据应用与流通的有效途径，符合国家数据资源战略规划。

Topic2:为何部分企业的数据中台建设未能达到预期效果？

• 数据基础与质量问题：许多企业在信息化过程中积累的数据存在质量参差不齐、稀疏、缺失等问题，这严重影响了数据中台项目对业务需求的有效支持，进而阻碍了项目取得理想成效。
• 数据文化与意识匮乏：组织内部缺乏对数据价值的深入理解和数据驱动决策的氛围，导致项目执行过程中的协同合作与支持力度不足，增加了项目实施难度。
• 人才短缺与能力错配：在数据架构规划、业务规划和数据建模等领域，专业人才供给不足，部分企业随意调动非专业人才从事数据工作，影响项目开发效果。尽管教育界和头部企业已开始培养数据人才，但短期内人才缺口依旧显著。
• 认知偏差与实施误区：部分客户将数据中台项目错误理解为类似传统软件或硬件的采购行为，忽视了数据治理与持续优化运营的重要性，导致项目仅停留在表面功能定制阶段，无法实现预期效果。同时，缺乏对数据中台长期维护和迭代更新机制的认识，导致项目成果无法适应业务需求变化，造成资源浪费和项目停滞。
• 数据中台与业务融合难题：部分企业因对数据中台理解不深或盲目追随而启动项目，未能深入理解数据与业务融合的意义。在实际执行过程中，“业务-数据”人才能力错配问题突出，导致项目与业务需求脱节，目标不明晰，难以形成共识，项目往往沦为信息技术部门孤立运作，缺乏与业务部门的有效联动，最终影响项目落地实效。
• 业务与技术部门协同关键：数据中台项目成功的关键因素之一在于业务与技术部门能否实现有效融合与协同作业，确保目标一致性。只有当各部门充分理解和协同数据资源、应用场景及其映射关系，才能确保数据中台项目的顺利落地和预期效果的达成。

Topic3:数据中台未来将何去何从？

在未来发展中，数据中台的核心地位将更为巩固，其管理与激活数据资产、深度融入业务流程的价值创造功能，未来将内化于各类企业级平台。

随着智能化技术进步，数据中台将大幅提升自动化水平，利用自然语言处理等智能交互手段降低数据使用门槛，将趋向于与业务深度融合及智能化普及，依托智能体技术降低使用门槛，使得业务人员能够便捷挖掘数据价值，广泛服务于企业全员，实现数据与业务的无缝连接和个性化响应。

未来在成熟的数字资产流通环境下，数据中台或将打破企业边界，演变为跨组织、跨行业的共享服务平台，构建多元生态体系，实现数据要素的安全高效流通，加速企业和行业的数字化与创新能力提升。

展望数据中台3.0时代，其发展将呈现两大趋势：一方面，将趋于垂直化和本地化，根据企业特性和应用场景进行定制化设计，满足个性化需求；另一方面，将逐渐成为企业的智能大脑，通过先进语言模型技术，一站式解决数据全生命周期的需求。

因此，未来数据中台将在本地化和智能化驱动下，成为企业数字化转型与智能化决策的核心推动力。

专题分享：如何建设数据应用体系

圆桌环节之后，女足世界杯买球网站数据智能首席科学家赵东辉围绕“数据应用体系建设：深挖数据价值，构筑业务新优势”作了精彩的专题分享。以下为《数据应用体系建设：深挖数据价值，构筑业务新优势》分享实录：

一、数据应用概述

1.数据应用的定义

对于“数据应用”的理解经过了深度探讨和多方研究，我们将数据应用归纳为三大关键要素：数据、引擎、交互。数据中台通过三大关键要素的协作和组合，构建出适合不同场景的数据应用，让数据和业务紧密结合。

2.数据应用架构：

在《数据中台2.0》的数据应用体系建设中，按照分层架构的思路，将数据应用架构划分为三个层次：数据资源层、应用引擎层、应用交互层，如图：

二、数据应用建设与运营

1.数据应用建设总体流程

数据准备：数据准备是数据应用体系建设的基础，决定了数据应用的质量和效果。数据准备主要包括两个方面：数据资产和算法模型。

引擎选型：引擎选型是数据应用的核心和成功关键，涉及如何选择合适的数据存储和计算引擎来满足不同的业务场景与性能要求。在搜索引擎选型时，需结合企业业务数据规模、业务需求、IT运维能力等因素选择Fancy、Milvus等不同类型搜索引擎。

服务及产品建设：服务及产品建设是数据应用构建过程中的主要内容，涉及如何根据不同的用户需求和场景构建不同的服务及产品来发挥数据的价值和功能。

2.数据应用管理与运营——数据中心数字化转型之路

数据应用管理与运营是指在数据应用开发完成后，对数据应用进行有效的管理和优化，以保证数据应用的质量、安全、效果和价值。由管理体系建设、质量管理监控、效果评估改进、持续运营优化四步展开：

3.数据应用的价值&特点

基于此架构，数据应用衍生出数据可视化、BI报表、数据洞察和数据智能产品等多种形态，其特点与价值体现在四个方面：

• 价值导向：以业务价值为目标，通过数据驱动实现价值提升。

• 数据驱动：充分利用数据资源，驱动业务优化与创新。

• 多模引擎：在大数据时代，复杂应用场景往往需要多种引擎协同工作，实现对数据价值的综合提炼和深度挖掘。

• 多跨场景：强调数据应用的跨部门、跨数据源的融合能力，通过关联和分析实现从单一维度到多维度的洞察，助力数字化改革和跨领域联动。

三、数据应用发展趋势

数据应用的发展趋势展望聚焦于自动化智能化、云原生容器化、低代码/无代码开发、融合交互体验等方面的进步，旨在构建高效、灵活且易用的数据服务体系，确保数据能在企业内外部持续流动和创造价值。

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结语：助力企业数字化转型