数据中台评估结果发布及趋势观察

大家好，非常高兴有机会跟大家分享中国信通院在数据中台领域的研究成果及相关的趋势分析。今天演讲的内容主要围绕数据中台和业务价值之间的关系，首先我们来了解下在不同时代，大家对价值的关注点有何变化。最早在农耕时代，人类对土地等自然资源进行开发利用，维持基本的生产与生活。到了工业时代，人们开始利用各种各样的自动化工具，使生产效率大幅提升。到了信息时代，人们进一步利用信息化技术和工具，并开始对信息做一定的分发，供给信息服务类产品。到了数据要素时代以及未来一段时间，人们关注的重点是如何利用数据，提升各行各业生产效率，同时形成新的数据服务类产品。在这个时代的目标是让数据产生业务价值，这也是我今天想讲的主题。

中国信通院花了两年时间做数据中台研究后，我们发现各行各业做的数据中台项目实际完全不同，一些头部互联网公司已经有了成熟的平台工具，数据中台主要做的是优化数据能力的易用性，让支撑人员直接服务于具体业务。在信息化程度较高的金融机构，已经在持续的构建数据仓库、大数据平台，以及进行数据治理工作。在信息化基础相对薄弱的传统企业，他们的数据中台以传统的大数据平台、数据管理平台和基本的治理体系为主。上述三类企业建设数据中台的目标和结果稍有不同，第一类是希望直接提升业务人员的用数效率，第二类是希望整合基础能力，形成高质量、高易用性的数据供给，第三类是为后续数据应用打下基础。总结起来企业都是为了提升自己的能力，为进一步释放数据价值做准备，这也是我们提的建设数据中台的目标。

我们在建设数据中台的过程中有很多问题，后面我们很多工作就是为了解决这些问题，包括数据中台的概念目标、方法论、现状和问题、目前产品、供应商如何选型，以及成效如何评价等。

中国信通院围绕数据中台建立的工作体系，包含研究和标准两部分，研究的成果是今年上半年发布的，里面对数据中台概念目标和方法论做了详细阐述。标准的成果分成面向应用侧和面向供给侧两类，面向应用侧有一套完整的数据中台能力成熟度模型，用来衡量企业自身数据中台建设应用水平。供给侧是为企业做数据中台产品选型、能力选型提供参考，也有面向供给侧技术产品的解决方案的能力要求，以及面向供应商服务能力的成熟度模型等标准。

这里简单介绍下，里面有对数据中台广义概念的阐述，我们认为数据中台是企业数据价值实现的能力框架，它把有助于数据用好释放价值的能力都包含在内，具体包括数据存储汇聚、数据开发、数据管理、数据服务、数据运营等，这是我们认为数据中台的能力集合。

然后是数据中台能力成熟度模型，我们把数据释放价值所需要的能力视为数据中台能力几何的六大能力提取出来，包括技术工具、架构管理、数据开发、数据服务、数据管理、数据运营六大能力，主要目标是弥合数据供需鸿沟，使企业提升用数效率，实现具体的业务价值。我们从2022年开始构建这套模型，最先完成了技术工具、架构管理、数据服务三个能力域的标准，2023年下半年完成了数据开发和数据运营两个能力域的标准，这也是大家非常关注的新方向。

我们重点看一下这两个能力域标准的内容。数据开发能力域的标准框架包括开发能力、流程管理能力和环境管理能力三个大部分以及更详细的功能划分，该标准的参评单位比较多，我们罗列主要的参评单位如图所述。

数据运营能力域，我们从2022年底开始围绕讨论这个标准讨论，在2023年底有了标准的初步版本，我们把数据运营能力划分成六大部分，包括数据运营规划、数据应用、数据推广、数据审计、数据成本管理和数据价值评估，目前主要参评单位如图所示。

围绕这一整套数据中台能力成熟度模型，我们陆续完成了2023年数据中台能力成熟度评估，目前主要是面向各类建设应用单位，我们俗称自建或者外采后自己使用数据中台的单位，从评估通过的情况，可以看出各企业数据中台建设的关注点不同，比如北京银行、中国石化完成技术工具评估，平安寿险完成数据开发和数据服务能力评估，浙江移动和工商银行完成数据服务能力评估、联通软研院完成数据运营能力评估。

后面重点讲今年下半年评估通过情况，以及基于今年数据中台评估观察所看到的趋势分析。在趋势观察部分，我们按照四个重要的能力域去分析，包括技术工具、数据开发、数据服务和数据运营，最后是整体的趋势总结。

下半年有两家单位通过三个数据中台的评估项目，包括北京银行股份有限公司通过技术工具能力域的三级评估，中国平安人寿保险股份有限公司通过数据开发和数据服务能力域的三级评估。

下面是分领域的趋势观察，首先是技术工具能力域，通过对已参评单位和我们调研的提供数据中台技术产品的企业进行分析，我们看到数据中台能力域整体通过比例较高，83%的企业能满足整体指标的九成以上。通过能力细项的对比分析，我们看到在数据开发、数据处理与分析和数据安全三个能力点的满足上还有一定差距。此外，每个能力域有一些共性未通过的指标，目前集中体现在数据管理与治理、数据处理与分析和数据开发上，标红的如主数据管理相关能力，以及数据检索相关能力，这两点是我们认为比较重要，也是很多企业的数据中台都不具备的能力。

第二个是数据开发能力域，我们通过评估和调研了解到很多数据开发工具的集合，建立工具集的目标一是让开发流程标准化，二是通过规模化使用提升效率，降低管理成本，三是提升应用化水平。但同时也存在各种各样的共性问题，一是部分管理能力缺失，企业做工具时会忽略一些不容易实现的管理能力，比如对内容的记录和管理控制等，导致数据开发工作的价值难以衡量。二是数据算法开发能力薄弱，大多数企业的数据开发和算法开发是两个独立的部门，导致算法开发过程的数据连通性很差，而且算法能力建设相对滞后。最后是敏捷性较差，有些企业数据中台应用后效率反而降低，需要持续去完善开发能力和标准化流程，让更多人愿意使用数据开发工具。

第三是数据服务能力域，数据服务整体框架涵盖了很多能力，包括数据获取、数据运营等，通过服务门户可直接面向业务应用或者数据分析人员使用，成为支撑数据应用的主要能力。数据服务领域我们也看到一些问题，包括对业务需求的支撑不够、平台工具使用门槛较高、服务管理能力有待加强等。从发展趋势上，数据服务向智能化、敏捷化、集约化演进，同时在组织架构和人员能力上，都是向数据服务更贴近业务需求的方向去优化，这可能也是未来的重要转变。

第四是数据运营能力域，目前整体还处于初期阶段，无论供给方、需求方，还是生态方都存在很多问题，主要包括工作价值难量化、数据应用门槛高，缺少统一的流程标准和评价规范等，未来我们看到很多方向，主要从模式、理念、机制、技术等方向持续优化数据运营，加速数据价值释放。

再总结下数据中台的总体趋势，数据中台围绕价值为核心，价值可以从三方面去体现，一是内部的降本增效，无论是流程标准化、工具化降低管理成本也好，还是减少冗余能力优化企业内部流程，或是采用低代码、大模型等AI技术，提升单点使用效率等都可以实现。二是价值显性化，我们要建立一套评价体系，通过记录和评估等能力将后台各流程价值显性化，同时尝试引入一些新兴的技术、理念、方法论等，对数据产生价值进行核算。最后是服务业务，数据中台最终目标也是服务于具体业务，发挥业务价值，无论是组织架构还是人员能力都需要更加面向业务，以业务需求为导向，包括工具建设、能力建设，对业务需求的数据化理解成为关键能力，这是我们看到的趋势。

最后，2024年数据中台能力成熟度评估已经启动，我们今年还是有6个能力域的5个为可以参评的方向。数据管理能力域计划今年开展相关标准编制，同时在数据管理标准之外，我们看到很多企业有跟人员数字化能力相关的需求，我们也计划开展对于企业数字素养相关能力成熟度评估模型的标准编制工作。

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