让数据用起来：数据中台建设的评估与选择（第4章）

4.1 企业数据应用的成熟度评估

• 企业数据应用能力成熟度可以总结为4个阶段：
  • 第一个阶段：统计分析。只有业务系统的数据库，以手工报表为主。
  • 第二个阶段：决策支持。开始构建企业级数据仓库，使用BI工具、大屏等。
  • 第三个阶段：数据驱动。加强业务与数据融合，利用大数据、机器学习、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。
  • 第四个阶段：运营优化。开始建设数据中台，快速生产定制化数据服务。
• 企业数据应用能力成熟度可以从多个特征维度进行描述：企业战略定位、企业数据形态、数据应用场景、数据应用工具、企业组织架构等。
  

4.2 企业数据中台建设的应用场景

（1）不同行业的数据中台应用需求

行业	数据应用能力成熟度	对数据中台的诉求
大金融（银行/保险/证券/互金等）	数据驱动–>运营优化，对数据强依赖	强需求，但希望自主可控（安全）。
公共安全	决策支撑–>数据驱动，数据中台/治理已经提上日程	强需求，对业务专业性要求较高。
零售	统计分析–>决策支撑	有整合多渠道的需求，但注重中短期收益，不注重完整的数据中台能力。
地产	决策支撑–>数据驱动，进入存量市场	有整合多业态的需求，但技术部门话语权低。
工业制造	决策支撑	效率提升/质量监督等场景清晰，但数据不开放，对专业知识要求高。
政务	决策支撑–>数据驱动	数据来源丰富/复杂，历史包袱比较重，冷启动艰难。
央企	决策支撑–>数据驱动	有整合多业态的需求，信息化基础较好，已经有龙头央企开始建设。

（2）什么样的企业适合建设数据中台

• 已经有信息化基础，有沉淀的数据，实现了业务数据化过程的企业。
• 业务复杂，有丰富的数据维度和多个业务场景，特别是多业态的集团企业。
• 企业有数字化转型、精细化运营的需求。

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To be continued…