政企数字化转型进入纵深阶段，数据科学加速数字化能力进阶

在数字经济持续高速增长的大背景下，一大批政企机构开始进入数字化转型的纵深阶段，努力实现由数据/信息驱动的全面业务整合和创新。IDC认为，各机构应全面提升数据科学理论水平，深度掌握数据应用技术、产品、方案和交付方法，围绕更大范围、更高效率、更快响应和更深融合四个维度目标，构建完善的数据价值转化全流程能力体系。即以数据科学为指导建立涵盖“治理平台+分析工具+应用运营”全栈能力的数据智能核心，打通“感知 - 数据- 信息知识/洞察 - 决策 行动/应用  再感知”的价值链条，形成内部认知能力和外部生态应变能力的闭环。

基于数据科学的全流程能力演变和生态协同是数据智能发展进步的必然趋势

基于数据科学的全流程效能提升，将围绕能力演变、架构演变和生态发展等维度深入展开。其中，能力体系将趋向全栈化，构建“倒三角”形态的全栈支撑体系，包括以强调“统一治理”的平台化能力逐步消除数据孤岛，以趋向智能化的工具能力为业务端提供可灵活定制的洞察和决策服务，以高效的运营能力开发/部署与业务场景深度融合的数据应用;架构体系则力求持续迈向云原生化和全栈智能化。此外，各厂商也将围绕数据价值转化周期推动专业化分工，建立生态协同机制，创新商业模式，与政企用户实现共赢。

构建数据科学基础平台体系，推动一体化数据智能研究与实践

各政企机构有必要构建一个拥有数据全流程能力的重要载体，即一个一体化的数据科学基础平台体系，通过广泛、开放的数据协同，为各业务方提供端到端的完备数据智能体验。要通过全栈化能力体系下的治理平台、分析工具和智能应用建设，以及整体技术架构的转型升级，构建端到端的一体化解决方案，与行业发展实现深度融合，形成可持续迭代的技术框架，强化关键环节技术能力，有效解决各机构的战略、组织、流程以及成本投入方面的诸多问题。

 

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