謝謝邀請。數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺承載著數(shù)據(jù)生命周期,，對應的是客戶企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型幾個階段面臨的 主要問題,。在不同的階段，數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺可向客戶提供不同的能力,、資源的組合,， 包括數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺自有能力和產(chǎn)品以及其合作伙伴的能力與產(chǎn)品。從目前數(shù)據(jù)智能 企業(yè)所服務的客戶來看,，大多數(shù)的客戶都處于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中期階段,，究竟是為什么，他 們?nèi)晕聪硎艿綌?shù)據(jù)智能帶來的加速效應呢,？

對企業(yè)客戶來說,，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有如圖表6所示的幾個階段，不同階段面臨的問題有所不同：

1.業(yè)務數(shù)據(jù)化階段,，企業(yè)面臨的主要問題是數(shù)據(jù)獲取,，這涉及企業(yè)內(nèi)的技術(shù)支持及統(tǒng)一整合， 也涉及流程優(yōu)化,、組織調(diào)整及職位的變化,。

2.數(shù)據(jù)資源化階段，企業(yè)面臨的主要問題是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化,、數(shù)據(jù)清洗,、數(shù)據(jù)連接等，如何將歷 史遺留的不同結(jié)構(gòu),、存儲形式的數(shù)據(jù)打通和整合,，從這個階段開始需要有專業(yè)的數(shù)據(jù)人員進行 管理。

3.數(shù)據(jù)資產(chǎn)化階段,，企業(yè)面臨的主要問題是數(shù)據(jù)融合,、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)準備，以解決數(shù)據(jù)不可知,、 數(shù)據(jù)不可控,、數(shù)據(jù)不可取以及數(shù)據(jù)不可聯(lián)四大難題。從業(yè)務價值驅(qū)動的角度,，使原始數(shù)據(jù)變?yōu)?變成業(yè)務上能夠使用的數(shù)據(jù),。

4.決策自動化階段，企業(yè)面臨的主要問題是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、自動化生產(chǎn)驅(qū)動決策,。

5.場景智能化階段,，企業(yè)面臨的主要問題是企業(yè)外部商業(yè)化流程中的數(shù)據(jù)探索,、建模,，自動化 生產(chǎn)等,，主要突破點是需要形成決策閉環(huán)，構(gòu)建數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品,。

目前大多數(shù)的企業(yè)客戶卡在中間的階段,，無法實現(xiàn)終的場景智能化以應用于真正的商業(yè)，即 自動化的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品替代決策,，經(jīng)過一系列的客戶訪談,，我們發(fā)現(xiàn)主要痛點如下：

第一、業(yè)務管理者或高管不知道怎么構(gòu)建數(shù)據(jù)業(yè)務/數(shù)據(jù)能力,；

第二,、缺人，缺人,，還是缺人,；不知道從哪里獲取這類人才，或者人才掌握的是上一階段發(fā)展 所需的知識,；

第三,、客戶沒有透徹地理解數(shù)據(jù)能力和企業(yè)業(yè)務能力之間的關(guān)系：無法與客戶商業(yè)決策所對應 的商業(yè)指標綁定；

第四,、相應數(shù)據(jù)雖形成閉環(huán)但是數(shù)據(jù)閉環(huán)本身太小或者太過封閉,，能夠解決的問題過少、過小,。

客戶側(cè)出現(xiàn)的問題,，體現(xiàn)了整個數(shù)據(jù)行業(yè)目前面對的深層次問題。整個數(shù)據(jù)行業(yè)目前來說也面 臨著發(fā)展的痛點,。對于數(shù)據(jù)行業(yè)的在位企業(yè)來說：

1.數(shù)據(jù)獲取已經(jīng)不是問題,，但是單一數(shù)據(jù)源價值有限、數(shù)據(jù)需要共享才有價值：雖然已經(jīng)積累 了大量的數(shù)據(jù),，但是從單一企業(yè)的角度來看,，可獲得的數(shù)據(jù)維度還是較為單一。由于商業(yè)競爭 壁壘的存在,，這些數(shù)據(jù)之間很少能形成交叉。因此,，為了滿足數(shù)據(jù)多源性,，企業(yè)不得不求助于 建立數(shù)據(jù)生態(tài)。然而現(xiàn)在能夠在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，交換數(shù)據(jù)價值的技術(shù)只掌握在少數(shù)企 業(yè)手里,。大型企業(yè)由于數(shù)據(jù)的體量和維度大,，容易形成虹吸效應，這樣加劇了數(shù)據(jù)行業(yè)的兩級 分化,，企業(yè)發(fā)展更為艱巨,。

2.數(shù)字業(yè)務推陳出新速度非常快,，各數(shù)據(jù)源及應用廠商各自造輪子,，很難形成規(guī)模優(yōu)勢，缺少 分工和合作：企業(yè)需要支持的業(yè)務種類和數(shù)量越來越多,，但背后的研發(fā)效率和業(yè)務響應速度越 來越低,，有效工作占比降低。這亟需解決平臺化階段的信息獲取成本高,、互聯(lián)互通成本高,、服 務的不確定性、低水平重復建設(shè)等問題,。分享成本低,、可服用程度高、效率更高,、通用性更強 的服務和能力亟待整合,。

3.法律法規(guī)還在不斷完善，數(shù)據(jù)安全成為桎梏所有數(shù)據(jù)價值共享的主要鴻溝：數(shù)據(jù)安全和合規(guī) 的概念還在不斷的定義和完善中,，對于法律的威懾,，在沒有數(shù)據(jù)安全技術(shù)和合規(guī)技術(shù)保障的前 提下，大多數(shù)從業(yè)企業(yè)選擇了停滯和封閉生態(tài),。數(shù)據(jù)的不流通,，也造成了數(shù)據(jù)價值無法流動和 交換。

4.數(shù)據(jù)與商業(yè)場景割裂,，缺乏行業(yè)領(lǐng)域知識：數(shù)據(jù)類企業(yè)與其客戶間的溝通不足造成了數(shù)據(jù)企 業(yè)對于行業(yè)的理解不深,，導致數(shù)據(jù)與商業(yè)場景割裂，沒有以“決策導向”去指導數(shù)據(jù)的全生命周期,， 無法形成決策閉環(huán),，無法在各個閉環(huán)之間形成由業(yè)務導向的生態(tài)。

5.專業(yè)數(shù)據(jù)人才缺乏,，高校等培養(yǎng)機構(gòu)供給跟不足,，行業(yè)人才空缺加大：由于大數(shù)據(jù)行業(yè)及人 工智能行業(yè)的不斷發(fā)展，核心人才缺口由數(shù)據(jù)分析師向數(shù)據(jù)科學家轉(zhuǎn)變,。這對于人才在商業(yè),、 編程和數(shù)學的交叉能力要求極高,，“一半靠找，一半靠培養(yǎng)”,，尤其是高端人在中短期仍舊以 海歸人才為主,，技術(shù)難以得到指數(shù)型加速。

為了解決以上的痛點問題,，無論是對于客戶企業(yè)還是對于數(shù)據(jù)行業(yè)的在位企業(yè)來說,，都需要出 現(xiàn)一家企業(yè)、一個團隊來主導數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺的建設(shè),，這個新的數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中 臺的存在,，能夠打破傳統(tǒng)價值分工、重構(gòu)數(shù)據(jù)行業(yè)的生態(tài)全景,，全面提高行業(yè)的價值產(chǎn)生能力,。

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