以下是关于数据中台在各行业的应用场景情况的介绍，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。
金融行业走在我国数字化转型前列，信息化建设起步早、投入大，因此行业的信息化水平和数据的标准化程度较高，针对 金融行业的数字化服务生态比较健全。但是，传统的数字化解决方案也造成金融机构普遍拥有多个信息部门和数据中心， 随着业务多元发展和海量业务数据积累，大量的系统、功能和应用被反复构建。
数据资源、计算资源和人力资源都存在巨 大浪费，信息孤岛现象严重，内外部数据难以统筹规划，数据能力无法应对高并发、强一致、横向扩展的业务场景。 数据化转型领先的金融机构已经开始搭建数据中台，并产生很多优秀案例。数据中台采集和整合金融机构内多个数据库数 据，建立跨越式数据模型，打破数据壁垒，统一加工、处理、输出标准数据，建立数据资产，减少业务数据重复建设，彻 底改变金融行业数据交付模式，形成专业的用户画像，精准营销，辅助运营决策，提升客户运营效率。
泛零售行业从以商家运营为主导的“旧”零售时代，推演至今日的以用户为中心，数据驱动、体验为王、口碑传播、迭代 思维的零售4.0时代，零售企业为了解全域运营数据、进行场景细分和精细化运营、紧随消费需求和消费链路的变化趋势， 内部搭建了各类业务系统，基本满足日常统计分析。但是，割裂的业务系统也形成了大量碎片化的数据，无法做到跨域、 跨渠道的统一查询和分析。
此外，数据口径不一致使得数据使用者对数据解读无法形成统一理解，数据体系不完善导致无 法对多维数据进行闭环分析，数据指导和辅助运营的能力不能充分发挥。 数据中台打通泛零售企业内部各系统数据，标准化数据模型和研发标准，实现从数据采集、汇聚、清洗、调度到数据质量 管理的全流程工具化和平台化，帮助零售企业打通采购系统、业务系统、运营系统和销售系统的数据，进行数字化的供应 链管理；运用数字媒介开展业务和触点布局，跨业务域、跨渠道、跨产品、跨区域的综合分析，精细化运营；通过埋点、 实时数据，线上线下异构数据采集，全量及全维度的捕获用户行为，提供决策支撑，优化用户体验。
政务数字化是数字政府建设的重要目标，随着数据、算法、服务不断创新和迭代，行业正从政务电子化、政府上网和政务 服务一体化的“互联网+政务服务”阶段，向基于大数据的“数据化、平台化”阶段推进，初步形成统一的云平台和公共 数据服务平台，政务服务能力显著改善。但随着国内经济持续健康发展和社会全面进步，各界对政务服务也提出了更高的 要求。
如何实现政府数据资源跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，如何实现“政府内部协作”、 “政府企业协同”、“政府服务公众”的数据资源良性循环，如何提升政务协同过程中协同办公效率都成为新的挑战。 数据中台提供统一的数据采、建、管、用能力，能实现政务领域数据的统一管理，构建数据资源的应用创新模式，建设重 心从技术转向运营管理，通过数据流带动组织和业务流程重组，提升政府服务协同能力。通过数据资源的标准化和统一输 出，提供政务数据精准化供给和智能化服务，支撑政府部门精准决策。
面对激烈的市场竞争环境和如火如荼的产业数字化进程，工业企业需要通过缩短交付周期、产品多样化、产品及服务创新 来提升竞争力，数字化转型为工业企业大规模、多样化、全链路的运营生产和快速创新提供了可能。企业陆续构建了ERP、 SCM、SRM、WMS、PLM、MES等工业管理系统，支撑特定领域的业务应用，结果数据孤岛随之而来，收效甚微。万物 互联时代到来，工业设备普遍具备智能互联属性，围绕设备、系统、人形成了巨量数据。此时，企业的竞争本质演变为数 据支撑业务敏捷性，以应对市场的飞速变化。企业前台对数据应用的快速迭代创新、快速响应用户需求与后台系统臃肿迟 滞之间的矛盾成为亟待解决的问题。
工业企业不具备互联网公司天然的信息化基因，并且产品研产供销服流程复杂，业务对象与功能解耦难度大，沉淀深厚无 法快速推倒重建，加上工控软件数据开放度不足，专业程度高，因此，工业领域的数据中台推进仍有较大的开发空间。
