| RK | 企業(yè) | iB+iF |
|---|---|---|
| 1 | 華為 | 93.27 |
| 2 | 阿里云 | 92.56 |
| 3 | 新中大 | 92.03 |
| 4 | 普元信息 | 91.5 |
| 5 | 九章數據 | 90.97 |
| 6 | 光點科技 | 90.44 |
| 7 | 騰訊云 | 89.91 |
| 8 | 數瀾科技 | 89.38 |
| 9 | 奇點云 | 88.85 |
| 10 | 中奧科技 | 88.32 |
| 11 | 星環(huán)科技 | 87.79 |
| 12 | 科杰科技 | 87.26 |
| 13 | 新略數智 | 86.73 |
| 14 | 京東 | 86.19 |
| 15 | 第六鏡Glasssix | 85.66 |
| 16 | 亞信科技 | 85.12 |
| 17 | 用友 | 84.58 |
| 18 | 愛數 | 84.04 |
| 19 | 百度 | 83.51 |
| 20 | 百分點 | 82.95 |
| 21 | 明略科技 | 82.41 |
| 22 | 云徙科技 | 81.88 |
| 23 | 得帆信息 | 81.32 |
| 24 | 袋鼠云 | 80.77 |
| 25 | 軟通動力 | 80.22 |
| 26 | 東軟集團 | 79.63 |
| 27 | 網易數帆 | 79.45 |
| 28 | WakeData惟客數據 | 79.18 |
| 29 | 億信華辰 | 79.07 |
| 30 | 浪潮信息 | 78.91 |
| 31 | 微品致遠 | 78.64 |
| 32 | 容帆科技 | 78.49 |
| 33 | 山景智能 | 78.37 |
| 34 | 金蝶 | 78.19 |
| 35 | 數勢科技 | 77.91 |
| 36 | 東華軟件 | 77.83 |
| 37 | 尚博信 | 77.56 |
| 38 | 滴普科技 | 77.29 |
| 39 | 神策數據 | 77.24 |
| 40 | 百勝軟件 | 77.02 |
| 41 | 熵簡科技 | 76.75 |
| 42 | 數說故事DataStory | 76.56 |
| 43 | 麥聰軟件 | 76.48 |
| 44 | 浩鯨科技 | 76.21 |
| 45 | 每日互動 | 76.13 |
| 46 | 火山引擎 | 75.94 |
| 47 | 拓爾思 | 75.85 |
| 48 | 神州控股 | 75.67 |
| 49 | ChiefClouds馳騖科技 | 75.39 |
| 50 | 淵亭科技DataExa | 75.12 |
| 2025.07 CIW/DBC/eNet16 | ||
數字化的今天，數據已從簡單的業(yè)務記錄躍升為驅動企業(yè)創(chuàng)新與決策的戰(zhàn)略性資產。面對海量、多源、異構的數據資源，傳統分散式、煙囪式的數據管理模式日益顯現出響應遲緩、價值挖掘不足的弊端。
在這一背景下，數據中臺應運而生，它并非單一的技術產品，而是一種以數據資產化、服務化為核心的新型企業(yè)級數據管理與應用架構。其核心使命在于構建統一、敏捷、智能的數據能力中心，打破數據孤島，賦能前端業(yè)務快速創(chuàng)新與智能化決策。
數據中臺定位于“能力中心”和“業(yè)務賦能者”，不僅提供強大的數據處理能力，更強調將數據轉化為可復用、可共享的標準化數據資產與服務，直接服務于多樣化的前臺業(yè)務場景和創(chuàng)新應用。數據中臺以“業(yè)務價值快速交付”為導向，通過預構建的、標準化的數據資產和API服務，極大縮短了從數據到業(yè)務價值的鏈路，支撐業(yè)務的敏捷試錯和快速迭代。同時，數據中臺還強調“統一治理下的分布式協同”架構，融合批流一體處理能力，支持云原生部署，具備高度的彈性擴展性和靈活性。
數據中臺的建設投入巨大，其核心價值在于解決企業(yè)數字化轉型中的關鍵痛點，釋放數據潛能。
通過提供標準化、可復用的數據服務，數據中臺能夠極大地降低新業(yè)務、新功能對數據獲取和處理的難度與時間成本，使業(yè)務部門能夠像搭積木一樣快速組合數據服務進行創(chuàng)新嘗試，加速業(yè)務迭代周期。打破了數據壁壘，提供全域、一致、可信的數據視圖，支撐從高管戰(zhàn)略決策到一線業(yè)務執(zhí)行的各級分析需求?；趯崟r、全面的數據分析，決策更精準、更及時。
在為AI大模型訓練和實時預測方面，數據中臺能夠提供高質量、大規(guī)模的數據基礎，推動營銷自動化、個性化推薦、智能風控、預測性維護等智能化場景落地，實現運營效率和客戶體驗的雙重提升。
統一的數據平臺也避免了各業(yè)務線重復建設數據管道、存儲和計算資源，實現資源的集約化利用和高效管理。統一的數據治理規(guī)范降低了數據管理復雜度，提高了數據質量，從長遠看降低了整體IT成本和合規(guī)風險。將分散、無序的數據轉變?yōu)榧泄芾?、持續(xù)運營、不斷增值的企業(yè)級戰(zhàn)略資產，形成難以被模仿的數字化核心競爭力。
當下，數據中臺仍在快速發(fā)展演進中，未來發(fā)展趨勢也日益清晰，將在智能化、實時化、云原生、數據編織、隱私計算幾個方向加速深化。
將AI能力深度融入數據中臺后，能夠實現智能數據分類打標、智能數據質量探查與修復、智能分析、自動化的數據服務編排與推薦，提升平臺自動化水平和價值密度。也充分利用云計算的彈性、按需付費優(yōu)勢，數據中臺架構將更深度擁抱云原生（K8s、微服務）和Serverless計算，實現資源的極致彈性和運維的簡化。
隨著企業(yè)對實時數據分析與決策的需求爆炸式增長，流批一體架構將成為標配，支撐毫秒級響應的實時風控、實時推薦、實時監(jiān)控等場景。
結語
構建數據中臺是一場涉及戰(zhàn)略、組織、技術、流程、文化的全方位變革，是企業(yè)應對數字化時代挑戰(zhàn)、釋放數據要素價值的必然選擇，本質上是對企業(yè)數據能力的一次系統性重塑與升級，其成功將奠定企業(yè)長期數字化競爭力的堅實根基，它代表著從“分散管理”到“集約運營”、從“項目驅動”到“能力沉淀”、從“支撐報表”到“驅動創(chuàng)新”的深刻轉變。
（文/螢火）
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