报告解读：全链路升级，数据智能应用走向深入 | 衡石科技入选爱分析《数据智能实践分析报告》典型案例

近日，国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析正式发布《2022爱分析 · 数据智能应用实践报告》，本次报告案例评选主要面向各个行业，基于第三方专业视角、申报材料和深度访谈调研，探讨和总结目前企业界先进的数据智能应用实践案例。衡石科技数据分析 PaaS

2022/09/8衡石动态HENGSHI2 分钟阅读

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近日，国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析正式发布《2022爱分析 · 数据智能应用实践报告》，本次报告案例评选主要面向各个行业，基于第三方专业视角、申报材料和深度访谈调研，探讨和总结目前企业界先进的数据智能应用实践案例。衡石科技数据分析 PaaS 平台—— HENGSHI SENSE 嵌入分贝通产品，帮助分贝通实现产品价值进阶，作为数据智能应用典型案例入选本次报告。

数据智能发展趋势

当前，数据智能已经成为企业实现数字化转型的核心方式。一方面，在实现初步数字化的基础上，企业希望把数据分析扩展到更多的应用场景，以在业务发展与运营中实现降本增效，或构建创新性的业务模式；另一方面，数据规模的持续膨胀，与分析场景的更加多样化，也对数据存储、处理和分析等方面的能力提出了更高的要求，因此企业需要对数据基础设施进行持续的升级与优化。

爱分析认为企业数据智能应用有以下几大趋势：

湖仓一体强化全域数据管理效能。针对企业底层数据架构复杂、数据流转不畅的问题，湖仓一体架构能有效帮助企业形成统一的元数据，并支持流批一体简化系统架构，继数据仓库、数据湖之后成为数据架构新一代进化方向。

从管理到运营，DataOps释放数据中台价值。DataOps是一套以数据为中心的数据管理及运维开发方法论。融合DataOps方法论，数据中台将显著提升数据质量、实现数据应用持续敏捷交付、降低数据管理成本。

高时效场景爆发，实时数据平台支撑热数据价值释放。实时数据平台支持多源数据采集，提供高可用、低成本的数据同步方案，并通过流批一体的方式实现离线数据和实时数据统一存储和查询，提升企业实时场景开发和上线效率。

政策合规要求推动隐私计算平台快速渗透。隐私计算通过联邦学习、多方安全计算、可信执行环境以及同态加密等一种或多种技术组合，实现数据流通过程中“可用不可见”，加速跨组织数据价值共享。

属于业务端的数据分析时代来临。数据应用的深化加速企业数据分析向平民化、场景化、智能化的趋势发展，数据分析产品融合NLP、机器学习、低代码等技术下探并覆盖更多业务场景，降低使用门槛，提供整体或细分业务场景数据分析解决方案。

数据智能行业应用从监测、诊断性分析走向智能决策。智能决策技术持续迭代更新，实现深度挖掘数据价值、构建数据知识网络、持续优化模型以及快速输出优质决策方案，支持企业各部门实现高效决策。

报告解读：全链路升级，数据智能应用走向深入 | 衡石科技入选爱分析《数据智能实践分析报告》典型案例(图1)

数据智能实践应用

随着数据类型的丰富、数据体量的快速扩张，以及企业的对数据分析的需求多样化深入化，数据湖与数据仓库已经满足不了企业的需求，因此企业在寻求一种数据架构，可以兼具数据仓库成长性和数据湖灵活性的同时，提供一套共同的数据标准，提高数据流动灵活性，提升数据效能。针对此需求，湖仓一体应运而生，具备：云原生、存算分离；通过元数据层在数据湖上实现数据管理功能；流批一体，简化系统架构三大特征。

报告解读：全链路升级，数据智能应用走向深入 | 衡石科技入选爱分析《数据智能实践分析报告》典型案例(图2)

随着企业风险控制、精准营销等企业面临的数据应用场景越来越丰富，如风险控制、精准营销、反欺诈、客户画像等场景，背后需要关联分析、归因分析、预测分析数据的多元化数据分析能力支撑。这意味着企业从依靠BI报表，被动式分析、集中式展现为主的传统数据分析阶段，正在进入去中心化、主动分析、智能分析为特征代表的新数据分析新阶段。

由于数据分析工作的专业性和复杂性，以及数据逻辑与业务逻辑之间的高度差异性，导致数据分和业务之间存在较高的壁垒，这对企业的数据运营体系和数据文化提出了很高的要求。

衡石科技数据分析 PaaS 平台 —— HENGSHI SENSE，采用云原生架构，in-datalake 全内置数据湖仓，实现多源异构整合，屏蔽复杂的数仓运维，数据和指标层解耦分离，打破数据逻辑业务逻辑之间的高度差异性壁垒，让业务人员也可以快速上手数据分析。同时云原生的开放架构也让 HENGSHI SENSE 可以通过嵌入其他产品和系统，为其提供专业的数据分析能力。支出管理平台——分贝通借助衡石科技数据分析 PaaS 平台快速落地数据分析能力即作为数据智能应用典型案例入选了本次报告。

报告解读：全链路升级，数据智能应用走向深入 | 衡石科技入选爱分析《数据智能实践分析报告》典型案例(图3)