该部分节选自《数据中台：让数据用起来 第2版》12-17章节，书中围绕项目背景、项目需求、项目实施、项目价值四个维度讲解政务、制造、汽车、地产、零售、医药6大行业数据中台的建设思路、实施过程与运营方法，旨在为正在规划和建设数据中台的数字化决策者、从业者和实践者提供最新思路和实践范式。

政务行业案例：

浙江某区县公共数据平台项目

近年来，地方政府积极落实中央政策，致力于打破政务数据孤岛，实现跨层级、跨地域、跨系统的数据整合与共享，构建统一的数据要素市场，充分利用数据价值。2020年，浙江某区县建立了数字资源超市，初步汇聚政务数据，但在深化数字化改革的过程中，面临部门业务应用建设的数据需求得不到有效保障和部门数据质量参差不齐的问题。

为此，该区县着手搭建公共数据平台，通过数据编目、数据归集、数据治理、数据共享等子系统，优化数据协同，提升数据运用效率，保持数据持续流通，以更好地服务于数字化改革的具体场景应用。

该公共数据平台于2022年底实现动态管理2000多条数据目录，智能满足跨层级数据需求；完成60多个部门的63亿条数据归集与13亿条公共数据回流，保证数据归集透明、高效。

此外，该项目构建了数据治理闭环，通过问题反馈与追溯机制改善数据质量，累计处理近百个治理工单，有效促进了近1亿条数据共享和近2亿条数据开放，确保数据得到有效管理和充分流通使用。

制造行业案例：

S集团财务资金风险监控平台

S集团作为国内首屈一指的工程机械企业，秉持高品质理念，践行数字化、电动化、国际化三大战略，其中数字化战略旨在推进产品、制造及应用智能化，已建成两座世界级智能制造灯塔工厂。

然而，集团庞大复杂的应收应付管理面临数据分散、可视性低、时效性差、系统风险高等诸多挑战，严重影响资金安全与集团集中管控能力。鉴于财务数字化转型的趋势及新技术的应用潜力，S集团亟需构建财务资金风险监控平台，以应对日益凸显的收付风险问题，实现业财一体化，增强集团整体的风险防控与运营管理能力。

该项目自2022年9月至10月分期上线后，历经调优和试运行，于2023年3月顺利完成所有功能验收。

项目在提升数据处理效率、强化业务洞察力方面成效显著：数据分析速度从2天压缩至10分钟；新链条发布周期从31小时优化为5小时51分钟；链条查询响应时间大幅减少，高级复杂查询用时从超过1分钟优化到1～3秒；并通过集成规则引擎、升级风险模型与采用数据可视化技术，将风险监控覆盖率从60%提升至80%，增强了系统自动化风控能力。

W集团车联网大数据分析平台

W集团是一家国际领先的汽车企业，拥有超过250万辆车联网车辆，其中三分之一在中国。这些车辆每时每刻都在产生大量的数据，包括传感器数据、驾驶数据、服务日志、售后数据等。这些数据蕴含着巨大的价值，既可以提升W集团的品牌价值和客户黏性，也可以为W集团的业务部门提供宝贵的业务洞察和支撑。然而，W集团目前缺乏数据处理和应用能力，导致数据使用效率低，数据价值得不到发挥。W集团亟须解决这个难题，实现车联网数据的资产化并为业务赋能。

为此，W集团打造车联网大数据分析平台，核心在于构建数据中台。该平台致力于汇集整合各类车联网数据，进行深度清洗、治理与标准化融合，旨在大幅提升数据质量与价值。通过数据中台的强大能力，实现数据分析、挖掘与服务能力的统一输出，支撑多维度、多场景业务应用，构建一体化数据服务体系，赋能各类车联网业务场景。

地产行业案例：

Z集团客户数据中台从规划到落地

Z集团作为中国地产TOP5的房地产开发商，年销售规模超过3500亿元，业务广泛覆盖住宅、商业、文旅、物业等多个业态，拥有超千个项目和五百多万客户，属于典型的综合性地产集团。当前，Z集团在客户数据获取与使用方面面临营销、客服、物业等业务系统壁垒，以及数据割裂，获取难、清洗难、分析难等困境。

为解决这一挑战并推动数字化客户运营，Z集团建立了客户数据中台。一期客户数据中台项目成功对接整合了20多个关键业务系统的数据，采用OneID和ID-mapping技术连通了产品、客户、员工等11类核心数据源。应用深度学习、随机森林等先进的AI算法，构建了5个高效模型，通过对海量数据进行训练，精准实现了客户反馈文本的产品缺陷自动分类与跨开发环节缺陷跟踪，准确率高达93%，大幅提升了分类精度和追溯效率。

此外，该集团还基于客户和产品数据创建了500多个标签，构建起完整的地产客户和产品标签体系，这些标签被应用于客户画像、产品画像、客群细分及复盘分析等多种业务场景。

Z集团凭借其高信息化水平、合理的数字化人才队伍配置及深厚的数字化认知，借助客户数据中台打破数据孤岛，实现了数据资源的深度整合与高效利用，为各业务板块赋能，提升了整体运营效率和客户满意度。此项目的成功实践为综合性地产集团的数字化转型及数据中台建设找到了一条数字化转型及数据中台建设的有效路径。

零售行业案例：

B公司零售大数据平台项目

B公司是国内水果生鲜新零售领域的领军企业，拥有庞大的连锁网络和会员基数，致力于打造线上线下融合的新零售社区店模式。面对生鲜行业挑战，公司从时间、空间、场景三个维度精心优化用户体验，实行“实体店+线上虚拟店”战略，实体店面作为线上线下互动和服务的核心节点。

为了解决数据碎片化、用户运营难、数据服务灵活性差等问题，B公司启动了零售大数据平台建设项目，着力构建零售数据中台，以实现数据化运营和精准推荐，提升用户黏性和销售转化率。其中，实现线上线下全渠道一体化是其数字化转型的重大战略目标。

通过零售大数据平台，B公司成功融合并规范全域系统数据，建立起一套完备的零售行业标签类目体系，为数据化运营和应用提供了坚实的基础。利用大数据平台支持多种应用场景，如千人千面推荐、精准分析、决策判断等，提高了用户黏性和销售转化效率。作为水果零售业的佼佼者，B公司结合自身深厚的行业经验和洞察力，成功利用大数据平台发挥数据价值，引领企业转型与创新。

医药行业案例：

央国企S公司的数字化转型项目

S公司是一家大型国有控股的上市医药公司，主要从事医药产品的研发、生产、销售以及相关健康服务，具有产品覆盖领域广、产品线丰富等特点，是医药行业的头部公司。S公司深刻意识到数字化转型的必要性和紧迫性。为提升运营质量与效率，稳固行业地位，实现经营业绩的持续增长，该公司加大创新投入，在2022年成立数字化转型办公室，要求结合公司自身特点、现状和行业属性，重点推进数字化转型工作，探索适合公司发展的数字化转型之路。

在S公司的生产和营销两大核心业务域中，营销业务域信息化建设基础扎实，营销业务需求旺盛，因此明确以数字化营销作为数字化转型的先行试点业务，同时作为数字化转型计划的起点。在明确以营销域作为数字化转型示范业务域之后，S公司决定采用“数字化宣贯、数字化转型蓝图、双中台建设、数字化场景建设”的一体化建设模式。

本项目的建设立足于数字化转型，结合现有业务状态及未来发展趋势，以数据中台建设为基础，通过业务数据化、数据业务化、业务线上化实现数据驱动业务的运营模式，同时在数据洞悉的过程中，探索出具有医药行业特点、可落地的应用场景，作为S公司数字化转型工作的实践路径。