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1、中国非结构化数据中台实践白皮书
2、2020中国服装行业数据中台研究报告
3、2020中国数据中台行业发展简析
4、百度出品：知识中台白皮书
5、2020阿里云金融数据中台报告
6、中台组织-敏捷型组织的“推进器”
7、2020中国AI中台应用趋势报告
8、IBM数字化中台
9、中国数字中台行业研究报告
10、用户中台运营解决方案
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中台：
最早由阿里在2015年提出的“大中台，小前台”战略中延伸出来的概念，灵感来源于一家芬兰的小公司Supercell——一家仅有300名员工，却接连推出爆款游戏，是全球最会赚钱的明星游戏公司。这家看似很小的公司，设置了一个强大的技术平台，来支持众多的小团队进行游戏研发。这样一来，他们就可以专心创新，不用担心基础却又至关重要的技术支撑问题。恰恰是这家小公司，开创了中台的“玩法”，并将其运用到了极致。
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中台是数据智能的核心
• 数据智能分为中台和应用场景两个核心领域。
• 中台是数据智能的核心，主要分为技术中台、数据 中台和业务中台：
• 技术中台主要由各类分析工具组成，帮助企业解决 技术问题的公司，如用户行为分析、数据科学平台、 BI与可视化、日志分析、NLP/知识图谱等；
• 数据中台主要是帮助企业做数据资产化，建立数据 中台的公司包含各类数据服务公司和数据治理公司；
• 业务中台是基于技术和数据，结合行业应用场景， 形成的模型、产品。
• 其中，数据中台是中台体系最重要的部分。
数据中台的价值何在？
数据中台能够高效对各类数据进行统一收集、处理、储存、计算、分析和可视化呈现，使数据最终与业务链条结合，真正转化为企业核心资产。
数据中台以数据资产驱动业务增长，全方位、多角度重塑企业价值链，可以有效提升企业组织的敏捷程度和业务协同响应能力，成为企业数字化转型的新引擎。
数据中台如何为服装行业赋能？
我国服装行业数字化转型起步较早，但数字化进程较缓，数据中台对行业的赋能效果尚未得到全部释放。
数据中台以数据为驱动，将数据与业务无缝衔接，在供应链改造、全域营销、新品孵化、门店管理、渠道拓展等方面对服装企业进行全链路赋能，未来有望助力服装企业加速实现全域数字化落地。
本次报告对数据中台实践中的具体要点梳理如下：
1.表面上看，数据中台是技术概念，是衔接“前台”与“后台”的技术架构，强调的是数据及分析技术对前台业务的复用价值；实际则是企业管理概念，强调的是通过数据治理业务，形成实用的数据资产，打通数据间、业务间无用的隔阂。
2.对数据中台的应用首先体现在顶层框架与业务逻辑上，从整体战略出发，逐步落实到数据质量管理、数据资产开发及数据驱动业务三大方面。
3.搭建和运营数据中台要考虑数据质量与业务特点，从立项开始明确数据中台的可行性与必要性。
4.数据中台提供商也在不断提供新的技术及整合方案，例如明略科技等公司正在采用知识图谱等技术建设企业的数据服务能力。
企业如何构建领先的知识管理战略？
六方面管理：即企业战略一致性、领导力与治理、员工与文化、流程与组织、知识内容与关联、技术的专业管理能力；
五阶段实施：从建立知识中台架构体系，到找准业务切入点，到建立配套的组织架构、运营体系和管控机制，到在核心业务领域进行深入探索和业务创新，最后打造出全新的、具备洞察力的知识型组织（IDO），使整个企业系统性地达到“提出正确的问题、进行正确的分析、采取正确的行动”之智慧水平。
数据中台在金融行业的应用，将解决金融机构现有数据体系存在的一些问题，如 1）数据存储分散、存储标准不一致；2）数据体系重复建设；3）提取使用困难；4）无法有效响应业务需求等问题，变革指向的目标是让数据变成真正的流动资产，建立覆盖全机构的数据应用平台，让数据真正成为驱动业务、服务业务发展的资产。
强有力的中台组织建设是领先企业持续做大做强的推进器。
“中台”目前已逐步成为领先企业的共同选择。近三年来，代表性的互联网巨头相继按“小前台，大中台”的模式进行组织调整；事实上， 一些传统领域的领导企业亦陆续向打造具有自身特色的中台组织方向演进。
AI场景数量的爆发催生AI中台，为AI应用开发提供快速构建能力支持。AI中台以平台化开发模式替代“烟囱式”开发架构，结合自动化、低门槛的建模方式提升投入产出比。
企业应从顶层规划开始，设定用例规划，完善数据基础设施，并明确厂商选型评价指标，选择符合自身需求的供应商，按需求落地AI中台各模块。
新数字化时代，消费者行为的变化和新技术的发展为快消行业带来巨大挑战，来自渠道的挑战、业务模式的创新瓶颈、消费量增长的压力、激烈竞争的市场环境要求零售和消费品企业必须抓住时机，以开放姿态面对客户影响、领跑数字与实体的融合与创新。
本报告从数字中台的概念和本质出发，梳理数字中台的发展逻辑，分析数字中台的发展现状和行业应用，判断行业发展的未来和机会，并针对数字中台下一阶段发展的关键问题，提出策略性建议。
用户中台的建设背景如下：
用户红利消失，获客难度增加，获客成本攀升。并且随着用户的可选择性增加，用户留存难度也增大。
企业与用户的交互终端日益多样化，比如新闻 APP 端、IPTV 大屏端、商城 APP 端等，使获取不同业务线的数据进行进行统一计算、分析、运营成为可能。
随着数据产业的发，大家对用户数据越来越重视，用户数据资产成为企业增长的新方向。
目前面临的问题：
用户画像刻画不完整：用户数据采集维度不够，多端数据未打通。
不同业务线相互独立，数据资产割裂：数据烟囱、数据孤岛导致的数据资产分散等问题，不能发挥数据的价值。
数据服务对于业务支持不足：导致“用户服务响应不及时、运营成本高、数据需求响应慢”。
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