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利用多种数据智能技术实现数据驱动的分析与决策,已经成为当前企业数字化转型最重要的目标之一。随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长,企业对数据的依赖和挖掘愈发深入,不仅带来数据应用场景、数据用户角色的复杂和多元,也使得企业对于数据应用的敏捷性和即时性的要求变得越来越高。
传统的数据开发与管理、数据计算分析正面临着巨大的挑战。为满足日益增长的数据应用需求,爱分析观察到,企业在数据能力建设逻辑上正转向以业务为核心,市场在技术和解决方案的供给上,也正以特定业务价值实现为驱动,变得更分化和聚焦。
数据能力建设核心逻辑转向实现业务价值。企业以往在构建数据能力时,通常是由技术部门或数据部门进行统一规划,并进行数据开发与管理,业务部门被动的使用企业的数据能力。然而,随着业务部门对数据价值的逐渐重视,以及对数据应用需求的快速增加,企业技术部门或数据部门已经不能满足业务部门的用数需求。为赋能业务部门更好的使用数据,企业数据智能基础设施的构建正逐渐转变为以业务部门为核心,如尝试通过DataOps、指标中台等概念实现数据和业务部门之间的高效协作。
面向业务场景价值实现,技术解决方案更细分、更聚焦。过去几年的实践表明,功能大而全的数据中台并不适合所有企业,根据企业内数据源、数据用途的差别,市场上分化出了多种针对特定场景的数据平台解决方案,如针对风控、营销场景的实时数据平台,针对工业、物联网场景的边云协同数据平台,为了加速多数据源联合分析的数据联邦分析平台,为了加速异构数据分析的异构数据即时分析平台等。
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