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数据中台是企业数字化建设的核心支柱，核心在于整合全域数据资产、实现数据标准化与服务复用。对内能优化数据管理、提升运营效率，对外可支撑产品服务创新与精准决策。在政策层面，它获得《“十四五”数字经济发展规划》《数据二十条》等多项政策加持，发展势头强劲。技术上正朝着大模型融合、云原生架构优化等方向演进，市场规模稳步增长，广泛应用于多行业。不过当前仍面临规划与业务脱节导致的高投入低成效问题，未来在数据要素驱动、低代码开发助力下，将持续迭代以深度释放数据价值。
1.数据中台的核心价值体现在哪里？关键有哪些政策支持？
核心价值分内外两方面，对内整合分散数据、统一标准，让数据资产管理更高效，还能提升运营效率、控制成本；对外靠数据洞察，助力产品服务创新、个性化客户服务和商业模式升级，增强企业竞争力。政策方面，除了《“十四五”数字经济发展规划》《数据二十条》，还有国家数据局《数据要素×三年行动计划（2024 - 2026 年）》等，从国家到细分行业多维度推动其发展，尤其是在激活数据要素价值、拓展应用场景上提供了有力支撑。
2.中国数据中台市场规模有多大？厂商格局如何？重点应用行业的核心需求又是什么？
市场规模方面，2023 - 2028 年复合年增长率约 7%，2023 年市场规模 138.3 亿元，2028 年预计达 166.1 亿元。厂商主要分三类，云平台厂商像阿里云、华为云，能提供一站式服务；系统集成厂商如用友、浪潮，擅长深度集成方案；独立中台厂商比如九章数据、数澜科技，专注技术创新。行业需求上，零售行业要打通全域数据，解决供应链和营销精准度问题；制造行业需整合生产与业务数据优化流程质量；金融行业则要平衡数据共享与合规，支撑风控与创新，这些行业都是数据中台落地应用的重点领域。
3.数据中台的技术演进方向是什么？当前建设的核心挑战和解决思路有哪些？
技术上，大模型与 AI 融合是重要方向，能提升交互体验和智能分析能力；同时还在推进实时统一架构，实现批处理与近实时处理一体化，云原生优化让架构更灵活，安全合规强化和开放性架构建设也在同步推进。核心挑战是部分项目高投入低成效，根源多在规划与业务脱节、数据治理不足等。解决起来要紧密结合业务需求，建立跨部门协作机制；强化数据治理，引入自动化工具保障数据质量；建立持续运营迭代机制，定期评估优化；还要深化数据应用，推动数据与业务流程深度融合，借助低代码等技术降低开发门槛，让数据价值更好落地。
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