数字化转型背景下，企业数据平台面临多重挑战
数据平台是支撑企业数字化转型，实现数据分析和数据应用的底层基础设施。通过应用数据平台，企业能够实现精细化运营，从而降低运营成本、提高运营效率、提升创新能力。
近年来，企业和政府部门对数字化的价值的理解愈加深刻，也纷纷加快数据基础设施的建设，数据应用的广度和深度随之极大地扩展，由此给数据管理与应用带来了一系列挑战。这些挑战包括：数据规模持续膨胀提升了数据资产管理的重要性，数据应用场景持续扩展要求数据平台具备更高的敏捷性、易用性、实时性和智能化能力，对企业的数据安全合规要求也更加严格。
构建新一代数据基础设施：数据智能平台
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，能够对数据资产按统一标准进行管理以方便数据可用，并满足企业对数据应用的敏捷开发、实时响应、简单易用、智能分析等需求，同时具备完善的数据安全机制。
爱分析认为，正在兴起的新一代数据智能平台需要具备云原生、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。同时，在平台架构层面，数据智能平台的底层基础设施、存储与计算引擎、数据集成与开发、数据资产管理、数据应用与数据服务等模块相比传统数据平台也提出了更具体和更复杂的要求。
数据智能平台的建设方法论
数据智能平台的构建是一个需要从全局进行规划和建设，并在后续运行中能够持续迭代的系统性工程，因此需要一套科学和完备的方法论指导这一过程。
数据智能平台建设过程中的核心环节主要包括了顶层战略规划、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。在顶层规划层面，数据智能平台的建设需要考虑组织的整体目标，合理规划建设路径，并给予相应的资源支持。在应用场景规划层面，组织要首先评估自身的业务需求，明确场景实现的优先级，同时调研和参考外部案例。在基础架构设计层面，数据智能平台需要考虑引入云原生架构、应用多数据处理引擎，并对数据资产和数据应用做统一管理。此外，组织还需根据业务架构对数据架构进行设计，对数据进行统一规范，方便业务人员使用数据。在做组织和人员规划时，需要对组织的业务线复杂度做评估，在集中式和去中心化建设中选其一。
重点行业的数据智能平台典型实践案例
数据智能平台在实际落地过程中，仍然需要根据行业特点和企业组织的具体业务需求、现有数据基础设施等情况对平台的架构和功能做针对性的设计和规划。
为了给需要建设数据智能平台的企业组织提供一定的经验参考，爱分析对金融、政府与公共服务、消费品与零售、工业与能源等重点行业的行业特点，不同行业对建设数据智能平台的需求差异做了分析。同时，爱分析深入调研了上述行业中一批国内领先企业或组织的数据智能平台实践案例，对他们在数据智能平台建设过程中面临的需求与挑战，具体的解决方案，平台落地后的效果，以及相应的建设经验做了详细的研究，并将案例内容呈现在本报告中。
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