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一、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高、应用最成熟、数据服务类型最丰富的行业之一。
二、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、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。
四、工业
随着产业数字化进程不断加速，传统工业企业正面临数字化转型的关键时期。在过往信息化建设的不同阶段，工业企业陆 续上线了ERP、SCM、SRM、WMS、PLM、MES等工业管理系统，以及一些与上下游厂商协同的编码系统、SPC、质量 追溯系统等，软件质量参差不齐，系统间交互性差，持续上线新系统时，对接工作量会呈现指数级增长。系统建设缺乏总 体规划也同时导致各种系统的BOM、工厂及工艺的定义、基础的数据语义彼此独立，生产全流程产生的数据存在口径不一 致的问题，使得众多高价值数据只能在自身系统里流转，无法在更大的全流程链条上发挥价值。因此，如何高效集成异构的工业数据，构建企业级的数据架构和完备的数据服务体系，以支撑传统工业大规模、多样化、 全链路的运营生产，并发挥数据指导作用，实现业务增值是传统工业走向科学、精细化运营的核心。数据中台无疑是回答 这一问题的解决方案，但由于工业企业生产制造流程复杂且专业性强，而目前的数据基础设施建设薄弱，数据应用服务仍 处于早期阶段，数据中台在工业领域仍有较大的发展空间。
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