天云融创数据科技（北京）有限公司CEO 雷涛
随着企业规模的不断扩大、业务的多元化，企业的业务模式正在经历从流程驱动到数据驱动转变的商业模式重构，实现BI向AI 的转型升级。数据不再是业务系统的副产品，而成为企业的核心资产，成为企业业务发展的驱动力。在数字化转型的浪潮下，中台服务架构应运而生，而天云数据在这一领域给出了很好的答案。
如何对产业赋能
在提及以数据驱动为中心的数据中台如何对产业进行赋能这一问题上，雷涛举例说明："在数据量爆发式增长的大型金融机构之中，重在以数据驱动为中心的数据中台，可以对金融科技进行强赋能。通过使用规模化机器学习的能力，在有限的时间内更快速的响应金融业务和应用开发的需求。"
数据中台的"蜕变"
数据中台从诞生至今，经历了数据资产化、数据融合与流动、数据价值化的三部曲。
第一阶段，数据资产化：不再使用以前业务主题阈导向的人工咨询服务方法，而使用自动化数据治理方法来对数据资产做盘活和量化；
第二阶段，数据库信息基础设施的重构：数据融合与流动，减少数据冗余与搬家（去ETL），混合布署先进的HTAP架构，融合型数据库同时支持三块业务：交易、数仓和数据挖掘；
第三阶段，AI重构商业流程：使用机器学习进行数据建模实现服务应用，AI PaaS使数据资产得到价值挖掘。
天云数据助力多行业产业升级
雷涛表示，天云数据经过数年积累，将大数据平台、复杂网络、HTAP数据库、AI PaaS平台融合而成了数据中台，完成了国产软件对西方核心基础软件Oracle、SAS的替代。天云数据的分布式数据科学平台MaximAI，能够分布式运行深度学习等多种国际前沿算法，进行机器学习和建模，实现AI算法生产；HTAP国产数据库Hubble可针对海量数据实时模糊搜索查询，支持上千个用户并发实时查询，毫秒级响应。
天云数据数据中台技术现已应用在很多领域中，如医疗、金融、能源等。在银行的数字化转型中，通过天云数据数据中台完成了银行核心系统国产软件的替代和升级；完成了IOE中最困难的部分，替代金融A类核心系统惯用的西方IOE架构，在银行的联机事务中解决A类核心系统减负问题；实现数据仓库的消费化，BI向AI升级，以及关键数据驱动的转型，替代了西方核心的SAS建模平台，构建了新一代人工智能基础设施。
数据中台的广泛出现，意味着数字化转型正从流程优先走向数据优先，在企业追求产业转型升级这一目标上，天云数据赋能线下，为商业智能做出了贡献。