2019年被称为数据中台元年，数据中台的解决方案逐步形成和完善，市场认知开始建立，一些行业头部企业与早期的玩家开始着手进行探索和尝试。
在下游企业和资本市场的关注、助推和加温下，数据中台市场从萌芽阶段快速进入爆发期，根据企业年报等公开资料、专家访谈及艾瑞咨询的自有统计模型核算，2020年数据中台的市场规模达到68.2亿元，较上年呈现近80%的显著增长。
▲图3-1 2018-2023年中国数据中台的市场规模
在市场的快速拓展中，涌现出越来越多的参与者，都处在占领市场份额的扩张阶段，行业整体呈现百家争鸣的竞争态势，尚未形成鲜明、稳定的竞争格局。综观地，我们将厂商分为公有云厂商、数字化解决方案提供商、独立中台开发商和数据与智能公司四类：
以阿里云为代表的公有云厂商，得益于其互联网基因，在内部率先落地中台战略，取得成效后进行解决方案外溢，同时可以提供完善的基础资源设施建设，由于具有先发优势，目前占据更大的市场份额；
以金蝶为代表的数字化解决方案提供商，核心优势在于其品牌认可度、积累的大量客户资源和实施服务经验、具备的垂直行业认知，由于解决方案生态更为丰富、客单价更高，目前也有领先的市场占有率；
以数澜科技为代表的独立中台厂商，对数据中台的战略理念、定位规划和实施路径有更深刻的理解和认知，能为客户提供更切身的需求分析、解决方案设计和体验更好的实施落地服务，同时在其深耕业务与垂直行业场景的过程中，沉淀了大量可快速复用的数据治理和数据服务能力；
以明略科技为代表的数据与智能公司，具有更强的人工智能技术及算法能力，在数据治理、数据模型抽象和训练的过程中体现出其优势。然而这一类型厂商中，也存在一些将封装的数据治理工具、数据分析工具、数据智能应用等包装成所谓“数据中台”产品进行销售的典型情况。
▲图3-2 2020年各类型数据中台供应商市场占比情况
但是，随着项目的实施推进，一批企业开始进入中台建设成效期，伴随着一些效果不及预期的案例和质疑声，过去市场对于数据中台盲目的追捧和浪潮开始褪去，行业进入更健康和理性的发展新阶段。厂商和企业们都开始更冷静和审慎地思考：“是否需要数据中台”“需要什么样的数据中台”以及“如何建设有效的数据中台”。
我们依然认为中台的核心思想和方法论是科学而行之有效的，对企业数字化转型、数据的资产化和价值化应用具有必要的作用，但企业在进行数据中台的规划选型时，需要重点关注、综合评估厂商的数据能力、业务理解和实施路径的规划方案：
数据能力体现在数据资产化的全流程，主要指数据采集交换、开发和治理的能力，是数据中台的底座。对数据能力的衡量，除了对数据资产的质量进行监测和评估外，往往还需要关注对多源数据的集成和兼容能力、数据交换和计算的吞吐量和时效性、数据资产分类和标签加工管理的准确性和智能化水平等方面，以及全流程中数据应用的安全合规性等。
业务理解则体现在资产服务化的阶段，主要指数据服务的抽象和模型训练能力，解决数据使用“最后一公里”的问题。封装算法的组件是否能适应业务场景的建模需要，是否能快速复用出满足业务需求的数据查询、智能计算等服务，是否支持便捷的低代码开发模式，是否提供全面的数据服务运维，都是厂商业务理解能力的重要体现。
数据中台的建设不是一蹴而就的，整个数据中台的建设也并没有一个通用的企业级模型套用，一些数据中台“失灵”的重要原因之一就是企业存在目标不确定、需求不清晰、规划不科学的情况。因此厂商需要对企业的资源配置能力、业务梳理能力、组织架构和管理经验进行评估，为企业提供合理、可持续、分阶段有重点的实施路径设计。
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。
尽管当前，数据中台的典型客户画像是各行业头部、具有复杂业务系统和流程的大中型客户，但事实上，数据孤岛的现象存在于大量信息化建设规划不清晰的企业，数据资产化和价值化的需求存在于所有类型的企业，因此中台的概念和方法论也适用于所有类型的企业。
我国具有规模庞大的中小微企业，未来，在以不断深化的数据能力和业务理解继续拓展行业头部的大中型客户的同时，数据中台也将通过标杆案例的示范作用向企业客户的上下游辐射，同时下沉到规模更小的企业。
从更轻量级、短周期、简单易用的场景级中台，到为企业提供数字化转型咨询、中台建设路径规划等增值服务，都是有待中台厂商们下一步开发的广大增量市场空间。
▲图3-3 数据中台厂商发展下沉趋势
数据中台2023行业前景展望 
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