本报告由阿里云发起，IDC对大量行业企业的深入研究 ，从多角度全面地给企业提供在发展自身大数据平台中的专业建议。

互联网企业是大数据技术发展的驱动者和实践者，其在推动全域数据治理的基础上，构建了一体化、全方位的数据服务，用数据驱动业务创新，进而实现高速发展。互联网大数据的深入实践，也为传统企业“弯道超车”提供了新解法，从生产到销售，从调度到运营，从服务到管理，大数据技术正在重新定义传统企业的未来。

IDC的市场研究和预测数据表明，无论是数据驱动发展的数字化原生企业，还是亟待降本增效、转型创新的传统行业，都已经或正在对大数据产生越来越多的诉求，各行业都期望能够加速数据价值的挖掘，为企业提供新的增长动力。

IDC认为，从提升企业中长期发展质量、降低综合投入成本的角度出发，大数据技术领域将呈现出两个显著趋势：一体化和融合化。企业应以战略和顶层设计为先导，用体系化的思维全面构建大数据能力架构，避免形成新的数据、业务和能力孤岛。

报告收益

破局：提升目标与应对策略，实现三个强化

为了应对当前行业大数据发展过程中的多重挑战，面向企业未来巨大的创新发展空间，IDC建议从目标与应对策略两个方向深入分析问题，寻找破局挑战的方法。

就目标而言，IDC认为，大数据赋能企业数字化转型应涵盖四个维度：领导力转型、全方位体验转型、运营模式转型和智能化升级转型。要实现大数据支撑的全维度转型，需要从大数据的生命周期着手，建立健全“数据发现⸺价值开发⸺价值实现⸺知识与协作”的全生命阶段发展路径。针对目前企业在四个阶段面对的诸如数据就绪度、数据处理和价值挖掘、支持业务、实时敏捷、数据变现、智能化发展等挑战，IDC认为企业可以从企业大数据全生命周期的价值、应对方法等入手，思考相关的破局思路。

在具体应对措施上，应着重考虑采取必要的技术和综合管理手段，全面夯实基础能力，实现三个方面的体系性、基础引擎性能、智能强化。

构建企业大数据能力体系，推动全链路大数据实践

1.顶层设计，构建体系化和融合性方案

企业有必要重新审视现有大数据系统的建设路径和产出成果，从企业发展战略的高度，客观认知现有大数据应用中的基础能力差距，并将规范化的大数据发展理论与企业实践相结合，用科学的方法建设面向未来的大数据应用体系。

2.技术加成，着力打造高性能基础引擎

为了构建快速响应业务的能力，企业会更加关注技术领域进步与提升，积极采用新技术成果，强化大数据的实时、敏捷、弹性和智能能力，特别是解决好海量数据的高并发和实时处理要求，为业务拓展和运营提供支持，这对企业的创新发展至关重要。

3.深化智能，将AI与数据智能深度结合

AI与大数据的深度融合是未来大数据产业发展的重要趋势。海量数据的深层价值挖掘需要人工智能和机器学习手段的加持，而数据智能能力的进化与提升也离不开更加开放便捷的基础数据服务与互通。在大数据平台赋能业务实践的过程，企业会考虑将人工智能、机器学习领域的成果与大数据能力做深入结合，解决当前和未来业务领域的一些更复杂的问题。

4.融合共生，全面拥抱云原生发展成果

各企业在发展大数据应用的进程中，还将不断提升以云为支撑的大数据基础能力，这与当前企业上云的趋势密不可分。在云上构建业务已经成为企业发展的一种战略选择，云的分布式架构和全栈云服务能力，能够帮助企业构建高可靠、高可用以及高性价比的丰富应用。同时，云所体现出的开放、共享、协同、智能的理念，有助于企业不断提升创新能力，更加快速地与行业领先水平对齐。

此外报告还包含IDC采访整理的典型的客户案例和最佳实践供大家参考。

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