趨勢一
中臺建設將遵循“數據中臺-業務中臺-AI中臺和IoT中臺”的發展路徑
數據中臺、業務中臺、技術中臺是三個最為關鍵的企業中臺，他們在企業數字化建設中的作用將“三分天下”。技術中臺為企業數字化提供統一支撐平臺，包含低代碼開發平臺，支撐企業各種應用的開發與運維；數據中臺則為數據資產管理提供支撐，實現“業務數據化、數據業務化”；業務中臺是從整體戰略、業務支撐、連接消費者等方面進行統籌規劃，為企業共享服務能力提供支撐，實現快速的業務創新。
當前，很多企業的大數據項目都開始和數據中臺結合，數據中臺是一個熱點需求。但隨著人們對中臺認知的加強，業務中臺的需求會更多地爆發，其市場份額會很快提高，最終會超過數據中臺。隨著5G時代的到來，人工智能、物聯網技術的不斷發展，以及越來越多的智能化數據需求被提出，AI中臺、IoT中臺也會逐漸涌現，并成為將來中臺建設的熱點。
趨勢二
從定制化項目轉向基于產品的一整套服務化體系
當前，企業中臺正處于導入期，理念、產品不完善，生態成熟度和產品標準化程度不夠高。企業的中臺建設往往都是以項目型的方式在交付，成本較高、項目復雜度也較高。隨著中臺的理念越來越成熟，實踐越來越豐富，我們預測，未來三年，在企業中臺建設中，“開箱即用”的標準化產品將會越來越多。對企業而言，中臺建設將不僅僅是要解決建系統、建平臺的技術問題，還希望獲得業務優化的專業意見，以及后續的持續運營服務。基于這一需求，更多企業將采用以“咨詢方案+產品交付+運營輔導”為核心的數據中臺建設模式，數據中臺將從定制化的項目逐漸轉向基于產品的一整套服務化體系。
趨勢三
與SaaS加速融合
隨著云計算的普及，越來越多的前臺和后臺系統都開始SaaS化。中臺的核心任務是實現前臺與后臺的聯結。如何與各種前后臺的SaaS應用融合對接，是中臺建設需要克服的一大問題。后續類似的中臺實踐會越來越多，會逐漸形成一套成熟的中臺與SaaS融合閉環的方案。另外，中臺本身也在朝SaaS和本地部署雙模式方向發展，混合部署的方案也會隨著越來越多，尤其是在“大中臺，小前臺”的建設理念影響下，低成本數據中臺建設會越來越受到市場的歡迎。
趨勢四
更貼合企業業務場景
中臺的火熱使得一些企業奔著中臺做中臺。在數據中臺的建設中，一味追求“大而全”，照搬互聯網成功案例而沒有考慮到企業自身業務，從而造成效果不佳。在未來的發展中，企業將更趨向從自身的實際情況出發選擇數據中臺，使其更加貼合企業的業務場景，并采用以企業業務為牽引，以數據和技術為支撐的融合性思維指導數據中臺的建設。
趨勢五
從以單一領域為試點到逐步賦能企業全域業務
數字化時代，所有企業都面臨與產業鏈、社會大數據互聯互通的新挑戰。同時，隨著數字化進程逐步深入，企業對數據價值挖掘和深入業務層的數據應用的需求與日俱增。數據中臺的核心在于業務及數據一體化，它打通了企業各業務鏈條從研發、生產、采購到銷售之間的數據觸點，在單一領域（如財務）生根發芽后，再迅速擴張并應用于企業全域業務，包括新品研發、供應鏈改造、數字化采購、數字化營銷等領域中，形成企業級的數據中臺。在建設實施上也會從一開始相對盲目的全域級基礎平臺能力建設轉變為試點縱向一體化的建設方式。
新品研發：數據中臺加持下，消費數據低時延傳輸至企業，形成全方位的市場畫像，支持企業在新品研發中貼近客戶需求，縮短研發周期，及時有效順應市場新需求，打造“爆款產品”。
供應鏈改造：數據中臺將企業數據打造成數據資產，反哺供應鏈各環節。數據中臺引導企業基于消費及市場數據，分析、預測需求總量，“以需定產”，破解由庫存積壓導致的企業財務、管理難題，直擊庫存痛點。
數字化采購：數據中臺還能夠充分整合線上線下的采購資源，實現一站式集中采購，提升采購效率和采購透明度，有效降低采購成本。
數字化營銷：數據中臺能夠助力企業在探索線上渠道的同時打通線上線下數據，更細致地劃分客戶群體，定制個性化營銷方案，實現營銷的精準觸達，打造全渠道客戶增長閉環，借助精準全域營銷，提高客戶粘性。
趨勢六
進一步賦能數據全生命周期的閉環管理
企業匯聚的數據就像一座“金礦”。對企業來講，數據中臺必須要解決數據管理和數據使用的問題。那么如何管理好數據，將是數據中臺的首要任務，而數據治理作為數據中臺架構中的第一層，滲透于從數據產生到應用的全生命周期中，能夠有效提高數據的安全性，合規性、統一性，實現數據資產化，推動數據資產變現。
數據中臺為數據治理提供了高效率的平臺，有利于提升數據治理效率，鞏固數據治理效果。在確保數據安全的前提下，數據中臺能夠打通數據壁壘，將來自不同應用系統的結構化、半結構化、非結構化數據匯入數據倉庫，通過元數據管理平臺，對數據標準、質量進行梳理，開展主數據管理，形成各類數據資產，提供各類場景化數據服務，賦能前端應用，前端應用產生的新數據再次進入到整個數據全生命周期中。
同時，數據治理能夠有力提升數據中臺的數據質量，加強數據中臺服務能力，不斷驗證優化數據中臺架構的合理性、有效性，推動企業建立適應數字時代、市場快速變化條件下的新一代IT架構，完成從業務、財務和技術等全方位的數字化轉型進程。
趨勢七
趨向自動化和智能化
數據中臺的建設，除了要有具備豐富行業經驗的技術團隊之外，還要有一套健全的、經受過大量項目的沉淀與檢驗的產品與工具，數據中臺的最終效果和建設成本將取決于這套產品工具的自動化、智能化程度。所以通過人工智能技術來優化和改造數據中臺也將成為重要的趨勢。
人工智能技術可以讓數據中臺更加敏捷和高效，未來在數據中臺的底層工具和產品層面融入人工智能技術，可以自動分析源業務系統間的數據依賴關系、智能推薦主數據、數據標準、數據治理建議，還可以自動生成腳本等。
除了數據中臺的構建過程智能化之外，上層業務也會有沉淀出一批人工智能相關的產品，比如自然語言生成、問答機器人、自動翻譯等等。當前人工智能應用開始逐漸進入到各行各業之中，數據中臺的建立有利于人工智能模型的訓練和應用的創新。企業的數據科學家可以根據自身業務發展需求，依托數據中臺構建行業人工智能應用，如生產制造業的智能供應鏈調撥、房地產行業的智能征地評估、新餐飲行業的智能補貨等智能化應用。
趨勢八
改變企業經營管理模式
管理大師彼得·德魯克曾經說過：變化不是最重要的，變化的趨勢或趨勢的變化是最重要的，趨勢的變化能讓人發現看得見的未來。
數字化時代，為應對不斷變化的發展趨勢，企業將在數字化轉型過程中更多地依托數字化、智能化的創新技術手段，實現從數據資產到生產力的轉化。這不僅需要技術與方案的創新，更重要的是為企業提供了一套創新的經營管理模式。這種模式可以為企業提供快速的計算能力和高效的管理能力，同時還能實現數據的可用、可懂、可管理和可運營，從而源源不斷地為企業挖掘出潛在的數據價值。
智能數據分析、機器學習等新興技術將引入數據中臺的建設中，企業將基于此搭建監控中心、決策中心、指揮中心和策略中心，實現實時、多維、智能、自動的數據應用。企業數據應用將因此被賦予前所未有的用戶體驗。
監控中心著重于對企業業務運營的事中監控，通過對業務情況動態的集中展示和對動態的實時捕獲，為企業各級人員提供業務深入洞察能力，實現“橫到邊，縱到底”，達到全面深入的經營洞察和前瞻的預警預測，開展風險預警、智能推送、按需訂閱、智能搜索等工作。
決策中心提供深入的管理洞察能力，實現決策過程的智能化。決策中心具備兩個基本能力：一是能夠對經營風險追根溯因，洞察到風險產生的根本原因；二是能夠基于策略中心的策略和知識庫，開展輔助決策，快速生成可參考的決策方案，提供給企業各級人員生成可執行的最佳方案。
指揮中心負責將企業各級人員進行分配，執行決策中心制定的方案，全程追蹤執行結果，并對執行結果進行檢視和考核。企業的高級管理者可以充分利用指揮中心，在線協同指揮作戰，高頻檢視和線上追蹤執行結果，提升執行效率。
策略中心是數智運營的基礎，包括規則中心、知識庫、流程中心、消息中心：規則中心將企業經營的規則制度、紅線、底線集中統一管理，形成企業的經營準繩和紀律；知識庫將企業在經營過程中形成的管理理念和策略方案等知識數字化，為決策中心提供輔助決策的能力；流程中心控制規則制定、下發方案等流程的執行；消息中心及時將預警、任務推送給相關人員，以便更好地監控和執行。
未來展望
隨著5G網絡的發展與普及應用，人類生活場所的智能設備越來越多，物聯網數據采集成本將大大降低。這些智能設備的數據可以通過傳感器上傳到數據中臺。同時，隨著業務數據化程度越來越高、數據處理與分析技術越來越成熟，企業將更廣泛地利用各類感知數據描述物理世界，構建智能認知引擎，形成決策輔助工具，同時在數字世界中構建數字孿生。不遠的將來，很多執行環節也將由機器進行決策與執行，人類和機器共同協作能力將會得到高速發展。這些都將推動數據中臺將朝著數據更多樣、底層更智能、上層使用更簡單、應用更豐富的方向發展。作為數字化轉型的有效路徑，數據中臺將更高效地賦能業務端，促進企業健康持續發展。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。