数据产业化发展分析报告
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产业阶段 企业架构以数据为中心，保护数据安全。该架构不仅能够发布数
据 据业 ，务 还提 能供 够支轻持松。灵活地利用第三方的数据和模型，从而为跨生态系统数
媒体和娱乐内容管理的市场竞争
某媒体和娱乐公司按照类型、演员、导演、 语言或其他因素为订阅者提供定制化内容，从而 提高自身的竞争力。要实现这个目标，该公司必 须存储并处理海量数据，其中大部分数据由 其他机构提供（例如字幕或其他本地经销商徽 标）。该公司采用了产业化数据架构，可以按需 将数据存储在成本效益最高的系统中，并根据地 域情况管理互联网可用带宽的传输限制。该架构 还能够满足实时更新的需求，例如，当出现体育
总而言之，产品数据化要求企业从战略层面针对企业数据和模型产业化进行详细规划。
2
数据成熟度模型 的
能帮助企业 功开启 产业化 转型之路。
以往，数据都是“一次性”的，总是和特定的数据库集合和格式绑定，如果要在原个案外调用这类 据，获取密切相关、切实可行的业务洞察，从而优化业务决策。
3
数据成熟度模型包括五大阶段，涵盖从最初的临时数据使用到全面产业化方法的各个环节：
02
战略阶段 实现整体标准化架构。评估最佳实践和技术堆栈，以提高成本效
使 益用 、方 性法 能。 、可扩展性和安全性。制定通用的可配置/定制化数据接入和
03 04
深化阶段 制定能够适当调整数据管理和数据保护级别的通用方法，无论数据
配 位置 于并 云扩 或展 本机地制数。据中心。根据服务使用频率和服务质量扣费。能够自动
产品 据安全
以数据为中心，
保护数
合作伙伴生态系统
跨生态系统
活敏捷
灵
任，真 至
备受信明 透
务， 服 优化
SLA建模与管理
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
自助全面 基于模型进行开发
产业阶段
产品路发线布图和
自配置后端自动化
自动建模
定义、政策与
计量与货币化
自动化测试
战 略
合规目录
跨地域管理
数据管道
自动化风险监管
阶 段
跨组治理
数据剖析和数据质量
与合规性
合理的平台和指南
成功指标
产业化生命周期管理
关键用例
安全和权利
利益相关者
整体拱形设计
质量保证和审查
定期审计
规范性 合规治理
起
愿景
步
阶
数据资产合理化
段
库存
标准化设计 标准化开发工具
标准化方法
道德准则
供应链透明化
发掘业务和
运营模式
社区管理 自动化用法监控和
信息披露条款
主动更新系统
原始阶段
法务审查和盘存 静态门户
订阅流程
报告与整合
自助服务平台
战略和治理
架构
开发
监管和道德
用户支持
5
将数据视为产品
成熟的数据战略能够清楚地认识到，在数字化生态系统中，数据和分析模型才是企业的差异化竞争 获取充分实现这些目标所需的数据和模型。采用该战略能够优化交付流程，推动数据产业化之旅的其他
6
在战略和治理领域，上述数据成熟度模型各阶段需要采取的具体行动如下：
01
起步阶以段产品为中心，利用数据和模型推动实现业务成果。针对每项数据 行动，寻找拥有共同愿景、战略和目标的商业和技术合作伙伴。
02
战略阶在段关键用例中运用“数据即产品”理念，同时探索如何获取合理的 门 数的 据数 和据 模委 型员以会实来现监预督期战业略务的成制果定。和设发立布具。有制指定导数性据的政衡策量和标合准规，要组求建。专
04
产业阶数段据成为差异化要素。数据被视为“一等公民”，能够优化业务成 果。企业的竞争地位取决于其数据产品在数字化生态系统中的质量。
数据成熟度模型涵盖了战略和治理、架构、开发、监管和道德以及用户支持等各维度的五大阶段。
4
数据成熟度模型
深 化 阶 段
宣传推广和人才招聘
以成果为中心的 自动化数据业务
数据即
数据产业化发展分析报告
数据即产品
如今，数据无所不在。数据渗透了各个行业和企业，包括人
们日常生活的方方面面。与此同时，数据体量也在迅速膨胀。
随着企业数字化的转型浪潮呼啸而来，无数新设备相互连接，为企业带来呈指数级增长的数据量。 新的制胜法宝。
怎样的企业才是数据驱动的呢？首先，企业需要将数据视为企业资产，最大程度上利用数据的价 基础，通过高质量的数据分析将流程透明化，而不是将各类信息简单堆砌。
00
原始阶在段数据成熟度的原始阶段，数据相对割裂。企业缺乏数据产品化的 数 思据 维战 ，略 没、有架真构正、重交视付数或据风的险作管用理。，数很据难依实附现特内定部的数应据用共程享序。，由于缺乏
01
起步阶处段于这个阶段的企业已经意识到数据作为资产的价值，并开始将数 成 据“从数特据定产应品用化程”序的中思剥维离模出式来。，并制定相应的业务愿景和数据战略，形
03 04
深化阶段 制定路线图（包括后续发布周期）并打造更为广泛的合作伙伴生态
系统，提升“数据即服务”解决方案的规模效应。
产业阶段 在全面成熟阶段，企业会将其数据和模型作为产品并进行销售，同
时进军数字化生态系统中的相关数据产品。
从农用设备销售到农业洞察服务
某农用设备制造商的战略重点从设备销售和 相关维护服务转向销售差异化的企业数据和模
保险公司和其他公司合作，转型成为数字化产品 （农业市场洞察信息）提供商。
7
产业化数据架构以数据为中心，而非以应用为中心。该架构的技术堆栈、机制和编排侧重于最大限 利用：无论是企业还是更广泛的合作伙伴生态系统均能轻松使用这些数据。
01
起步阶列段出现有数据和模型资产以及后端系统的清单。提供合理的服务， 构成未来企业级数据产品的一部分。
02 03
战略阶企段业已经有的放矢地通过工具、模板和方法的标准化，以数据为驱 动，提升企业绩效，为构建数据型业务奠定坚实基础。
深化阶扩段展至生产领域。企业制定了明确的自动化数据产品开发方法，编 企 制业 了将 结数 构据完转善化的为数独据立产的品数目字录化，资在产整，个并企将业其范拓围展内到提互供联自生助态服系务统能中力。
简而言之，就是将数据及基于数据产生的分析结果“产品化”。举例来说，医疗设备制造商可以打 据结果为客户提供个性化内容。无论是哪个行业，数据都将帮助企业取得卓越的业务成果。
企业若想将数据转化为产品，在考量其可行性的同时，还需要对分析模型进行不断审核、评估和更 造、推出再到后续支持，企业需要考虑数据产品化的每一个环节。原有的局限于单个技术和应用程序的 伙伴生态系统、数据增强产品以及与用户群体的多渠道互动提供支持。
型。制造商将物联网传感器集成到农业设备中以 收集数据，用于新型远程诊断、优化和预测性维
护服务。该公司采用产品思维，抓住了全新的数 字化机遇。该公司将智能农业设备检测到的耕地
情况以及农民的传统方法结合起来，提供关于土 壤、种植情况和设备等关键因素的信息服务。该
公司迅速成长为生态系统中的一员，致力于尽可 能提高农业生产力，与期货市场、化学品公司、
据 据业 ，务 还提 能供 够支轻持松。灵活地利用第三方的数据和模型，从而为跨生态系统数
媒体和娱乐内容管理的市场竞争
某媒体和娱乐公司按照类型、演员、导演、 语言或其他因素为订阅者提供定制化内容，从而 提高自身的竞争力。要实现这个目标，该公司必 须存储并处理海量数据，其中大部分数据由 其他机构提供（例如字幕或其他本地经销商徽 标）。该公司采用了产业化数据架构，可以按需 将数据存储在成本效益最高的系统中，并根据地 域情况管理互联网可用带宽的传输限制。该架构 还能够满足实时更新的需求，例如，当出现体育
总而言之，产品数据化要求企业从战略层面针对企业数据和模型产业化进行详细规划。
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数据成熟度模型 的
能帮助企业 功开启 产业化 转型之路。
以往，数据都是“一次性”的，总是和特定的数据库集合和格式绑定，如果要在原个案外调用这类 据，获取密切相关、切实可行的业务洞察，从而优化业务决策。
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数据成熟度模型包括五大阶段，涵盖从最初的临时数据使用到全面产业化方法的各个环节：
02
战略阶段 实现整体标准化架构。评估最佳实践和技术堆栈，以提高成本效
使 益用 、方 性法 能。 、可扩展性和安全性。制定通用的可配置/定制化数据接入和
03 04
深化阶段 制定能够适当调整数据管理和数据保护级别的通用方法，无论数据
配 位置 于并 云扩 或展 本机地制数。据中心。根据服务使用频率和服务质量扣费。能够自动
产品 据安全
以数据为中心，
保护数
合作伙伴生态系统
跨生态系统
活敏捷
灵
任，真 至
备受信明 透
务， 服 优化
SLA建模与管理
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
自助全面 基于模型进行开发
产业阶段
产品路发线布图和
自配置后端自动化
自动建模
定义、政策与
计量与货币化
自动化测试
战 略
合规目录
跨地域管理
数据管道
自动化风险监管
阶 段
跨组治理
数据剖析和数据质量
与合规性
合理的平台和指南
成功指标
产业化生命周期管理
关键用例
安全和权利
利益相关者
整体拱形设计
质量保证和审查
定期审计
规范性 合规治理
起
愿景
步
阶
数据资产合理化
段
库存
标准化设计 标准化开发工具
标准化方法
道德准则
供应链透明化
发掘业务和
运营模式
社区管理 自动化用法监控和
信息披露条款
主动更新系统
原始阶段
法务审查和盘存 静态门户
订阅流程
报告与整合
自助服务平台
战略和治理
架构
开发
监管和道德
用户支持
5
将数据视为产品
成熟的数据战略能够清楚地认识到，在数字化生态系统中，数据和分析模型才是企业的差异化竞争 获取充分实现这些目标所需的数据和模型。采用该战略能够优化交付流程，推动数据产业化之旅的其他
6
在战略和治理领域，上述数据成熟度模型各阶段需要采取的具体行动如下：
01
起步阶以段产品为中心，利用数据和模型推动实现业务成果。针对每项数据 行动，寻找拥有共同愿景、战略和目标的商业和技术合作伙伴。
02
战略阶在段关键用例中运用“数据即产品”理念，同时探索如何获取合理的 门 数的 据数 和据 模委 型员以会实来现监预督期战业略务的成制果定。和设发立布具。有制指定导数性据的政衡策量和标合准规，要组求建。专
04
产业阶数段据成为差异化要素。数据被视为“一等公民”，能够优化业务成 果。企业的竞争地位取决于其数据产品在数字化生态系统中的质量。
数据成熟度模型涵盖了战略和治理、架构、开发、监管和道德以及用户支持等各维度的五大阶段。
4
数据成熟度模型
深 化 阶 段
宣传推广和人才招聘
以成果为中心的 自动化数据业务
数据即
数据产业化发展分析报告
数据即产品
如今，数据无所不在。数据渗透了各个行业和企业，包括人
们日常生活的方方面面。与此同时，数据体量也在迅速膨胀。
随着企业数字化的转型浪潮呼啸而来，无数新设备相互连接，为企业带来呈指数级增长的数据量。 新的制胜法宝。
怎样的企业才是数据驱动的呢？首先，企业需要将数据视为企业资产，最大程度上利用数据的价 基础，通过高质量的数据分析将流程透明化，而不是将各类信息简单堆砌。
00
原始阶在段数据成熟度的原始阶段，数据相对割裂。企业缺乏数据产品化的 数 思据 维战 ，略 没、有架真构正、重交视付数或据风的险作管用理。，数很据难依实附现特内定部的数应据用共程享序。，由于缺乏
01
起步阶处段于这个阶段的企业已经意识到数据作为资产的价值，并开始将数 成 据“从数特据定产应品用化程”序的中思剥维离模出式来。，并制定相应的业务愿景和数据战略，形
03 04
深化阶段 制定路线图（包括后续发布周期）并打造更为广泛的合作伙伴生态
系统，提升“数据即服务”解决方案的规模效应。
产业阶段 在全面成熟阶段，企业会将其数据和模型作为产品并进行销售，同
时进军数字化生态系统中的相关数据产品。
从农用设备销售到农业洞察服务
某农用设备制造商的战略重点从设备销售和 相关维护服务转向销售差异化的企业数据和模
保险公司和其他公司合作，转型成为数字化产品 （农业市场洞察信息）提供商。
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产业化数据架构以数据为中心，而非以应用为中心。该架构的技术堆栈、机制和编排侧重于最大限 利用：无论是企业还是更广泛的合作伙伴生态系统均能轻松使用这些数据。
01
起步阶列段出现有数据和模型资产以及后端系统的清单。提供合理的服务， 构成未来企业级数据产品的一部分。
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战略阶企段业已经有的放矢地通过工具、模板和方法的标准化，以数据为驱 动，提升企业绩效，为构建数据型业务奠定坚实基础。
深化阶扩段展至生产领域。企业制定了明确的自动化数据产品开发方法，编 企 制业 了将 结数 构据完转善化的为数独据立产的品数目字录化，资在产整，个并企将业其范拓围展内到提互供联自生助态服系务统能中力。
简而言之，就是将数据及基于数据产生的分析结果“产品化”。举例来说，医疗设备制造商可以打 据结果为客户提供个性化内容。无论是哪个行业，数据都将帮助企业取得卓越的业务成果。
企业若想将数据转化为产品，在考量其可行性的同时，还需要对分析模型进行不断审核、评估和更 造、推出再到后续支持，企业需要考虑数据产品化的每一个环节。原有的局限于单个技术和应用程序的 伙伴生态系统、数据增强产品以及与用户群体的多渠道互动提供支持。
型。制造商将物联网传感器集成到农业设备中以 收集数据，用于新型远程诊断、优化和预测性维
护服务。该公司采用产品思维，抓住了全新的数 字化机遇。该公司将智能农业设备检测到的耕地
情况以及农民的传统方法结合起来，提供关于土 壤、种植情况和设备等关键因素的信息服务。该
公司迅速成长为生态系统中的一员，致力于尽可 能提高农业生产力，与期货市场、化学品公司、