| RK | 企业 | iB+iF |
|---|---|---|
| 1 | 华为 | 95.26 |
| 2 | 阿里 | 94.77 |
| 3 | 神州控股 | 94.76 |
| 4 | 百度 | 94.68 |
| 5 | 火山引擎 | 94.61 |
| 6 | 腾讯 | 94.21 |
| 7 | 用友 | 94.15 |
| 8 | 亚信科技 | 93.87 |
| 9 | 金蝶 | 93.82 |
| 10 | 浩鲸科技 | 93.58 |
| 11 | 浪潮信息 | 93.37 |
| 12 | 东华软件 | 93.33 |
| 13 | 云徙科技 | 93.21 |
| 14 | 网易 | 93.00 |
| 15 | 亿信华辰 | 92.59 |
| 16 | 京东 | 92.38 |
| 17 | 星环科技 | 92.23 |
| 18 | 软通动力 | 91.47 |
| 19 | 湘邮科技 | 91.22 |
| 20 | 爱数 | 91.06 |
| 21 | 渊亭科技DataExa | 90.84 |
| 22 | 每日互动 | 90.73 |
| 23 | ChiefClouds驰骛科技 | 90.55 |
| 24 | 普元信息 | 90.41 |
| 25 | 新中大 | 90.28 |
| 26 | 拓尔思 | 89.77 |
| 27 | 奇点云 | 89.67 |
| 28 | 百分点 | 89.62 |
| 29 | 神策数据 | 89.53 |
| 30 | 东软集团 | 89.31 |
| 31 | 数说故事DataStory | 89.22 |
| 32 | 滴普科技 | 89.17 |
| 33 | 科杰科技 | 88.95 |
| 34 | 中奥科技 | 88.56 |
| 35 | 微品致远 | 88.30 |
| 36 | 数澜科技 | 88.12 |
| 37 | 袋鼠云 | 88.00 |
| 38 | 数势科技 | 87.99 |
| 39 | 得帆信息 | 87.88 |
| 40 | 熵简科技 | 87.80 |
| 41 | 明略科技 | 87.80 |
| 42 | 光点科技 | 87.75 |
| 43 | 睿帆科技 | 87.57 |
| 44 | TalkingData | 87.33 |
| 45 | 百胜软件 | 87.10 |
| 46 | 尚博信 | 87.07 |
| 47 | 麦聪软件 | 86.77 |
| 48 | 山景智能 | 86.65 |
| 49 | 新略数智 | 86.59 |
| 50 | 九章数据 | 86.51 |
| 2024.08 DBC/CIW/CIS | ||
企业级共性数据服务能力
2015年左右在我国兴起的数据中台“热”，是我国企业数字化进程中的重要里程碑之一。在当时数字化的热潮之下，国内无论大小企业，都在开始建设数据中台。
对于企业来说，是否构建数据中台取决于企业内部数据资源的复杂性和数据应用的关联性。当企业的数据资源较为复杂，数据规模较大且管理维护成本高，构建数据中台可以提高数据维护和使用效率；当企业的数据应用能力共性较多时，通过数据中台则能够实现数据服务的复用，则可以起到更好的效率提升。
数据中台是企业数字化建设的重要构成，能够通过整合企业基础设施和数据能力，实现数据资产化和服务复用，降低运营成本，支撑业务创新。
在企业数字化升级的持续推进下，以及数据要素相关政策和数据保护相关法规的逐步完善，数据中台将在企业数据管理、利用、交易和流通等方面将扮演更加关键的角色，成为企业数字化转型的重要支撑。
与AI大模型的结合
生成式AI的训练和应用都重度依赖数据，这本身就是一种“数据消费”，如果想要让模型质量更高，AI在实际业务中应用落地的数据反哺又至关重要。大模型想在企业侧落地，意味着企业自身的数据和算力规模都会不断加大。企业不仅需要更多数据，还需要更智能地使用数据。而数据消费，又会反哺到应用和底层的数据基建建设之中。
有专业人士总结道：“未来的大数据架构将是一个高度集成、智能化和自动化的系统，它能够有效地处理和分析大量数据，同时简化数据管理和AI应用的开发过程，为企业提供竞争优势。”
与AI大模型等前沿AI技术的结合，进一步增强了企业对数据中台的依赖。企业需要更精细化地建设数据基础设施，配合业务流建立起数据采集、存储、分析层面的工具。而在数据上，更需要高质量且完整的数据，更好加以治理，统一标准和口径，为数据的使用做好准备。
结语
数据中台的应用场景和服务范围正在不断扩大，金融、电信、制造业、零售、医疗、物流等，都需要数据中台的支持和帮助，实现数字化转型和创新发展。跟随技术进步，数据中台将进一步深化，成为支撑企业数字化转型和智能化发展的核心基础。
（文/绯樱）
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