事实上，并非所有企业都需要或适合部署数据中台。是否进行数据中台的建设，与企业所处行业、发展阶段以及自身的数据成熟度和数字化程度等因素相关。对于初创公司以及一些业务较为单一的企业，现阶段实际不存在数据互联互通的问题，则并不适合也并非必须搭建中台，因为数据中台的建设模式较重，建设周期较长，需要投入较高的资金和人力成本，短期内反而不利于这一类企业的快速发展。
我们认为，满足以下至少三种情况的公司适合进行数据中台的部署：①业务场景具备不确定性，迭代速度快，所处市场环境变化快，需要具备快速试错和敏捷反应的能力；②生态和流程系统复杂，有多条产品线或横跨多种业态，各业务单元间存在功能模块低水平重复建设的问题；③由于事业部等的组织架构，导致数据和信息系统存在互联互通问题，需要打通壁垒进行统一管理；④营收具有一定规模，信息化建设达到一定水平，但信息技术仍对企业发展存在制约，需要进行整体的技术升级、业务重构；⑤对外需要多业态扩张，多消费渠道触达，希望协调整个产业链上下游合作伙伴之间资源。
数据中台应用的业务领域
一是营销领域：发展最早，落地最广泛。随着进入数字化营销时代，线上营销场景已经实现云化，线下营销场景也可以通过IoT、AI等技术实现对用户行为数据的获取和完全跟踪。目前，营销获客领域的数据基础设施已达到较高的成熟度。然而企业获取的销售、营销数据也愈发零散、且往往都是孤立存在；日益碎片化的触达时段及场景、层出不穷的媒介载体和复杂的社交数据，也使全景化的消费者画像和用户标签体系难以整合建立；与此同时，爆发式的海量数据使企业原有的CRM系统算力和能力难以满足业务的计算分析需求。
营销数据中台在集数据采集、融通聚合、管理服务等功能于一体的基础上，基于场景的特点开发专门的数据模型、标签体系等多种数据智能应用，构建用户360°全景画像，深入洞察目标客群特征，分析交易销售数据及营销效果，助力企业实现基于智能营销和消费者智能运营及管理的数据管理、洞察分析和决策支持。
二是管会领域：激活财务数据价值，深化管理会计应用，落实企业经营战略。在过去的信息化建设过程中，基于ERP系统的管理会计往往以独立、零散的模块化工具应用（如预算、成本管理、合并报表）各自存在，缺乏整体规划和统一的数据平台支撑。特别是对于多元化经营的集团型企业，各版块都搭建一套不同的ERP系统，财务、业务和管理信息系统间通过开发接口进行连接和集成，形成蛛网结构，造成开发成本高，数据口径不统一，接口独立运营而无法统一管理等问题。此外，自动化程度低、时效性差使系统难以满足瞬息万变的商业环境下企业的实时分析与决策等管理需求，以及前端的业务模式快速变化创新下对业务运营的快速响应需求。
管理会计数据中台汇集企业内部业财数据，同时打通外部的社会大数据到内部的业财数据，统一规范和口径，实现数据的有效共享和复用。通过分析企业全财务流程，识别、提取并沉淀财务核心能力，减少各前端系统对财务功能的重复开发，使财务人员更多地基于财务数据和实际业务，做出科学、场景化的分析预测和经营决策，真正激活财务数据价值。
此外，随着创新应用不断扩展，管理会计与基础财务会计的关系也将被重构。基于一个更实时、更精细、更统一的底层数据支撑，管理会计将不再依赖于财务会计信息就能进行全场景数据处理，并反过来生成财务会计规则化、格式化的信息。
在众多企业数字化转型软件商和服务商中，元年科技由于具有丰富的财务管理以及业务和行业经验，在数据中台常规基础功能模块的基础上引入偏向业务建模的适配插件，形成真正实现业财税一体化的行业解决方案，已成为国内管理会计、财务管理这一专业领域的示范者。
数据中台应用的行业场
一是金融行业。相对而言，金融行业是数据资产化更为成熟的行业，信息化建设起步早、资金投入巨大，因此信息化水平高，数据标准化程度高，且技术实力也较强。然而，伴随着数据量快速积累和膨胀、数据结构和类型趋于多元化，各种高并发、需要强一致性和横向扩展能力的业务场景越来越多。传统金融行业数据研发效率低，数据时效性差，数据质量难以保障，数据标准模型无法适应快速变化的业务需求，且缺乏数据深度使用和综合分析的能力，方法论体系亟需迭代升级。另外，在强监管与统一风控的形势下，对IT设施的服务能力和运营能力要求也越来越高。
对于数字化转型升级中的金融机构而言，数据中台是实现全渠道、全链路的敏捷业务能力的有效方案。根据数据治理的需求，落地全生命周期的标准管理流程，帮助企业实现内部部门连接和与终端客户的连接，实现跨部门、多业务系统数据的统一管理，以提升数据质量，形成数据管理的工作环境，并提供数据服务，更快地应对政策、规则、需求的变化。
目前，金融行业是数据中台落地渗透率最高、应用最成熟、数据服务类型最丰富的行业之一。
二是泛零售业。在信息化建设过程中，零售企业积累建设了包括ERP、MES、CRM、WMS、TMS、POS等在内的各种业务系统，而随着线上线下各种零售渠道的涌现，线下门店、自有商城、电商平台、社交软件平台等渠道也带来大量碎片化的数据。业务系统的割裂和渠道的分散逐渐暴露出弊端，即无法通过统一的会员数据管理搭建全场景的消费者画像以实现精准营销，无法实时更新“进-销-存”数据并与营销数据结合以实现智能化的数据分析。
由于数据中台架构兼具强兼容和扩展性，且封装完成了适用于各种业务场景的复杂算法，通过API标准数据接口就能支持企业快速对接零售智能应用和业务系统，帮助企业减少对原有业务系统的改造，提高复用效率。依托数据中台，零售企业能打通企业内外部数据，充分进行数据流通。数据中台的建设整体上提升了零售企业的数据能力，使企业能够以数据为导向进行销售策划、选品铺货策略制定、商品运转与库存预测等，实现对消费者的精准分析以及对终端市场变化的灵活应对。
三是政务。近年来，政府部门信息化建设投入不断加大，政务云化进程也不断加速，基础设施建设已趋于成熟。然而，政务服务具有专业性强、流程环节多、处理情形复杂等特点，多以多线方式进行信息化建设，如税务系统、公安系统等，造成了严重的数据孤岛情况。同时，各政务服务部门间的信息化水平也存在极大的差异。因此当前的政务系统存在功能重叠度高、应用分散、部门协同困难等问题，亟需建立组织、用户、协同、业务均在线的数据体系，解决政务服务业务创新速度落后于社会需求的问题，推动数据和业务的融合，提升服务型政府供给侧能力。
政府部门依托数据中台提供的统一的数据采、建、管、用能力，能实现政务领域数据的统一管理，基于各部门打通的数据能展开更深度的数据洞察，提升部门内和跨部门的办公及办事效能，促进政府工作精细化开展，全面提升政府面向公众的便捷服务能力、科学化的决策能力，为政府带来新的治理模式和服务模式。
数据中台应用的挑战
一是企业内外的认知和推广仍面临挑战。尽管数据的价值属性已经获得业界的广泛共识，但是选择观望的企业依旧占据大多数，数据中台在认知和推广上仍然面临着多方面的挑战。从企业内部来看，管理者对数据治理一知半解，如果在没有深入梳理企业业务现状及需求的情况下盲目建设数据中台、追求“大而全”的概念，可能导致数据中台落地效果不佳。如果数据中台不能发挥降本提效的作用，反而使得实际使用者在适应时耗费更多的时间和精力，那么数据中台在企业内部的推广必然受到阻碍。
而从市场环境来看，数据中台外在表现为偏定制化的解决方案，它们涉及不同的应用领域、覆盖不同的生产环节，很难有一套面对全行业、全领域通用的中台产品，因此企业对数据中台的认知非常依赖市场内正确信息的传递和头部企业的成功案例示范。整体而言，认知和推广仍是数据中台应用的挑战，这需要供应商和企业长期共同协作来解决。
二是数据标准化困难、耗时费力。多数企业在过去的信息化建设过程中，有一些遗留的数据问题待解决：①多源异构的数据需要标准化：企业从不同的角度切入，多点建设了很多单链的业务系统，造成不同系统中架构、标准不一致，同一个项目中生产、运营、营销的数据编码定义不一致。②各种信息系统积累的数据需要集成打通：数据在保持及时性、准确性和完整性的同时进行PaaS层和IaaS层、各系统之间的集成打通。③业务数据量大，多源异构数据处理的技术水平要求高。④各部门数据共享意愿低：部分数据的敏感性、重要性较高，相关部门共享资源的意愿较低。这些问题在客观上阻碍了数据共享、复用的过程。
数据中台未来发展趋势
一是深入下沉市场，产品更加标准化。数据中台的核心在于共享和沉淀能力，随着数据中台在行业头部及领先企业逐渐落地，供应商经历了各类业务场景能力沉淀的过程。在深度上，数据中台厂商承载细分行业的各类定制化业务，不断沉淀业务能力。在广度上，随着不同业务场景的持续输入，数据中台厂商产品的能力越来越丰富，覆盖的领域也越来越广泛。完善数据中台的深度和广度，提炼和整合数据中台的服务，尤其是对于对数据中台能力要求相对简单的中小企业，为客户提供标准化的整体解决方案将成为数据中台服务商的产品方向。
二是深耕细分领域，场景愈加精细化。首先，数据中台所提供的底层技术支撑能力，需要供应商在软件架构、云技术、容器编排、DevOps等多方面有充足的技术储备，还需要具备资本和技术实力的双重积累。纵观中国数据中台行业，虽然界限并不明晰，但是大致形成了以阿里、腾讯等技术雄厚的头部企业侧重提供底层架构技术，其他中小供应商侧重提供行业化服务和产品的竞争格局。其次，没有一家供应商可以覆盖企业庞大的、所有的需求，尤其是多组织、多板块、跨业务的大型企业，所以在一个领域内已经完成实践和形成规模的供应商会优先深耕本领域，提供更加细分的场景切入口。最后，企业也会根据业务需求面向不同领域的数据中台产品进行选择，不会局限于一家中台服务商。随着创业公司不断成长，细小赛道逐渐被填充，愈加激烈的市场竞争会使差异化成为供应商采取的产品战略。
来源：管理会计知识汇
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