一、数据中台的定义与组成
数据中台作为企业业务的重要支撑工具，在当今数字化时代发挥着关键作用。它以数据为核心，通过集成、整合、标准化等手段，将分散在各个业务系统中的数据资源进行有效整合，形成一个统一的数据平台。这个平台不仅包括数据的存储、管理，更重要的是提供了数据的开放、共享、应用等全方位服务，为企业的决策、创新提供有力支持。
数据中台的组成部分丰富多样。首先是数据集成，在企业内部，不同部门和业务系统可能使用不同的数据格式、存储方式，数据集成通过技术手段将这些异构的数据整合为一个统一的数据结构，实现数据的互通互联。例如，袋鼠云数据中台通过数据集成，打通信息系统和数据中台的管道和桥梁，构成数据中台全、统、通的重要基础。
数据存储也是关键环节，数据中台需要具备强大的数据存储能力，以应对海量的数据。这包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等多种类型的数据。同时，存储需具备高可用性、高安全性等特点，确保数据的稳定和可靠。
数据治理同样不可或缺。通过数据治理，企业能够规范数据的采集、处理、使用流程，确保数据的质量和可靠性。其功能还包括数据的安全性管理、隐私保护等方面。
最后是数据服务，数据中台不仅仅是一个存储和管理数据的平台，更是一个数据服务的平台。通过数据中台，企业可以实现数据的开放共享，为不同业务部门提供统一的数据服务接口，促进业务部门之间的协同和创新。
总之，数据中台的定义和组成部分共同为企业的数字化转型和业务发展提供了坚实的基础。
二、数据中台的核心功能
（一）数据汇聚
数据汇聚平台的主要目标是打破企业数据的物理孤岛，将不同来源的异构数据存放到数据仓库中，为后续的数据加工和分析提供原始材料。企业一般数据主要分为业务数据、在线监测数据和第三方平台数据三类。
业务数据是企业业务办理过程中产生的数据，如订单数据、客户数据、商品数据、供应链数据等，这类数据由业务信息系统产生，已存放在现有信息系统中，如 ERP 系统、CRM 系统等。
在线监测数据，比如企业自有媒体上部署代码能够获得用户媒体行为日志数据；或者传感器实时产生的数据。这类数据需要实时在线服务接收并记录相应的日志数据。
第三方平台数据，如微信公众号、支付宝等平台数据。这类数据平台往往提供 API 能进行数据拉取。
数据汇聚有多种方式，按照数据汇聚的传输方式，可以分为文件传输、数据抽取、消息推送等方式。从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。
（二）数据治理
数据治理平台的主要目标是确保数据满足标准，标准主要有两个方面：正确性和描述语言一致性。因此数据治理平台主要包括两个层次。
第一层：数据清洗，确保数据正确性，将数据中错误的数据排斥。包括清洗规则算法管理、数据分布查看。通过数据清洗，可以去除数据中的噪声、错误和异常信息，提高数据的准确性和一致性。
第二层：字段体系统一，将不同来源的同一语义的字段进行名称和值的统一。主要包括语义标准命名管理、字段体系管理、字段映射管理等。通过字段体系统一，可以消除数据中的不一致性，提高数据的可理解性和可重用性。
（三）数据加工
数据加工平台承担了数据字段、数据指标的衍生计算任务，为数据开发人员提供可视化或者可编码的环境进行加工规则的管理和实施，是将数据资产化的重要环节。
数据加工平台主要包括：体系指标管理、计算模型管理。指标体系管理包括指标体系、指标的定义、增删改查等。计算模型管理包括计算模型定义、调度等配置管理。比如标签的任务、ID 计算的任务等。
数据加工平台形成不同业务含义域，形成企业的数据地图。这些域中的数据都是可以进行直接使用的正确数据。
（四）数据资产管理
数据资产管理实际上是从元数据角度展现关联关系和统计量，本质上是数据字典的图形化版本。阿里有多少数据、如何存储、数据之间关系如何、如何找、如何用都可以从资产地图找到答案。
数据资产管理平台，主要包括两个部分：数据看板、数据地图。数据看板可以展示数据的统计信息和趋势，帮助用户快速了解数据的整体情况。数据地图可以展示数据的来源、流向和关系，帮助用户更好地理解数据的结构和含义。
（五）自助统计分析
中台作为企业数据的基础平台，面向对象从公司老板到具体一线业务人员，其数据统计、分析需求区别较大。自助统计分析平台的定位是，使用者可以通过平台选择需要的数据域和数据表，选择需要的指标、维度、过滤条件以此为基础进行统计分析。
在建设过程中，自助统计分析平台不一定需要重新建设，市面上有很多成熟产品可以使用，进行对接。比如帆软、达芬奇和 supset 等，这些产品具体就不进一步说明，网上有很多相应资料。
（六）数据供应
数据供应平台就是将数据业务化，包括了与业务相关的、可复用的一些公共技术组件或产品，如数据目录、数据标签、数据分析、数据开放接口、机器学习算法模型等。
它们可以使用 SAAS 方式直接对外提供服务，也可以以更小粒度如 API、消息接口、文件接口、服务接口、SDK 软件包等方式只提供组件能力或数据服务，内部或外部第三方应用不必关心底层数据准备情况，直接调用数据服务模块对外提供的服务接口，就可以方便进行二次开发，借以增强自身的能力。
目前数据供应平台更多指以微服务，API 方式对业务系统直接提供数据业务服务，数据供应平台类似一个 API 的开放市场，包括 API 注册、发布、搜索、调用支持等。
三、数据中台的作用
（一）深入了解客户
数据中台通过多维度、立体化的数据采集工具和方法，打破数据壁垒，搭建数据资产。它能够提升数据的应用能力，将一般数据转化为高质量资产。据统计，企业利用数据中台后，能为客户提供更个性化和智能化的产品与服务的概率提高了 70%。以数据中台为基础的数据化运营，可显著提升客户留存度、复购度和忠诚度等参数。例如，某电商企业通过数据中台对用户行为进行深度分析，为用户提供个性化推荐，使得客户留存度提升了 30%，复购度提升了 25%。
（二）统一数据
云计算技术的成熟与应用降低了数字化门槛，数据中台在此基础上进一步提高数据准确性。传统 it 技术常带来无意义的成本增加，而数据中台统一管理数据后，不仅能提升企业效率，还能节省成本。例如，某传统制造企业在引入数据中台后，数据处理效率提高了 40%，同时成本降低了 30%。通过建立一套完整的数据规范和标准，确保数据的准确性和一致性，避免了不同部门和系统之间数据不一致的问题。
（三）创新发展
数据中台为企业提供了数据分析和挖掘的工具，帮助企业发现新的业务机会和潜在的增长点。它能够促进业务创新，实现量化创新。例如，某科技企业利用数据中台进行市场趋势预测，成功推出了新的产品和服务，提升了市场竞争力，市场份额增长了 20%。IT 团队在数据中台的支持下，变得更大、更专业，在创新上有更多优势，能实现批量化、规模化的创新。
（四）降低成本
数据中台统一管理数据，减少了冗余的系统和数据。通过这种方式，降低了 IT 基础设施的维护成本，提高了系统的稳定性和可靠性。例如，某金融企业在建设数据中台后，IT 基础设施维护成本降低了 25%，系统稳定性提高了 35%。同时，数据中台还提供数据集成和转换的功能，简化了系统之间的数据交互和集成，提高了企业的数据处理效率。
（五）支持转型
数据中台是数字化转型和智能化发展的基础，它为企业提供数据基础设施和工具，支持数字化转型和智能化发展。通过数据中台，企业可以实现数据的采集、存储、处理和分析，为企业的智能化决策提供基础。同时，数据中台还可以与其他数字技术和平台进行集成，实现业务流程的自动化和优化，提高企业的效率和竞争力。例如，某零售企业通过数据中台与人工智能技术集成，实现了智能客户管理和精准营销，销售额增长了 30%。
四、数据中台建设流程
（一）数据资源的盘点与规划
数据资源的盘点与规划是数据中台建设的基础。首先，对现有数据资源进行全面盘点和统计，包括企业内部各个业务系统中的数据，如 ERP 系统中的订单数据、CRM 系统中的客户数据等。同时，也要对文件服务器中的文件数据、中间件产生的日志数据、数据服务中的数据以及网络和生产设备中的数据进行梳理。据统计，企业在进行数据资源盘点时，平均能够发现 30%以上之前未被充分利用的数据资源。
对企业应该拥有的数据资源进行规划，要结合企业的战略目标和业务需求，预测未来可能需要的数据类型和规模。例如，随着企业业务的拓展，可能需要更多的市场调研数据、竞争对手数据等。构建盘点体系并使用必要的工具，如数据资源管理软件等，保证盘点的成果能够始终与真实情况相符，及时更新数据资源的变化情况。
（二）数据应用规划与设计
在基于现有技术条件进行数据应用规划时，需要从业务线、业务层级到最细粒度的岗位，全面梳理数据需求。比如，销售部门可能需要客户购买行为数据来制定营销策略；生产部门可能需要生产设备运行数据来优化生产流程。通过对不同部门和岗位的需求梳理，确定企业中有哪些具体的数据需求。
围绕这些数据需求进行数据应用的整体规划和设计，例如构建数据分析平台、数据可视化大屏等。同时，要对数据应用建立评估模型，从数据应用是否可以实现、业务价值以及实现成本三个主要方面进行评估。据调查，约 70%的企业在进行数据应用规划时，会优先考虑业务价值高且实现成本相对较低的数据应用项目。通过评定结果，确定数据应用的实现路径，确保数据应用的建设能够有序进行。
（三）数据资产建设
数据资产建设是数据中台的核心任务之一。在技术建设方面，要进行产品选型，选择适合企业需求的数据中台产品，考虑产品的功能、技术参数指标等。同时，进行技术架构设计，确定数据中台产品的部署方式，以及如何与传统的数据仓库进行协同工作。
标准和数据仓库模型构建是数据资产建设的重要环节。制定建模及开发规范，包括数据仓库模型设计规范和数据开发规范，避免数据开发混乱、难以运维的情况。进行数据建模，构建数据仓库模型，并提交评审。在数据抽取、数据开发、任务监控与运维方面，从数据资源层抽取数据进入 ODS 层，进行数据任务开发、数据清洗和计算，并监控所有数据任务，对异常和错误任务进行人工干预和处理。
进行数据质量校验，对发现的数据质量问题进行校验和处理，推动数据治理工作开展和持续优化。为当前的数据应用开发提供支撑开发平台，确保数据资产能够为数据应用提供有力支持。
（四）数据应用的详细设计与实现
数据应用的详细设计与实现要遵循传统信息化应用设计的过程和理念。在实施前，充分了解企业当前的数据源情况，包括数据种类、具体属性和质量等问题。因为大部分落地失败的数据应用，都是由数据源的各种问题引起的，如数据缺失或者质量问题。
随着机器学习、深度学习等算法的引入，进行复杂的数据开发需要不断调优和迭代。最终业务价值的产生是一个复杂的过程，不仅需要数据的支撑，还需要管理的配合。数据应用的结果数据验证工作量占比较高，即使是相对简单的指标计算，也可能会占用全部过程中 1/3 以上的时间进行正确性验证。很多算法类项目，需要提前构建成果评估模型，并获得企业认可后才能开始进行数据开发。
数据应用的运维难度大，因为数据中的各种异常情况往往不可知或意想不到，所以需要强大的人工保障，以保持任务的运转。数据应用的开发完成只是第一步，成果需要运营，让业务部门理解模型、用好数据，尤其是在引入新数据且尚未显现业务价值时，需要对数据进行深入运营。
（五）数据化组织规划
企业数据化需要具有战略高度的组织负责推进。成立数据化建设团队，包括中台建设团队、运维团队、产品经理团队和运营团队等。中台建设团队负责数据中台的规划、建设和优化；运维团队确保数据中台的稳定运行；产品经理团队根据业务需求设计数据产品；运营团队负责数据应用的推广和运营，提升数据的价值。
通过明确各团队的职责和协作机制，确保数据中台建设和运营的高效进行。同时，要加强团队成员的数据素养培训，提升团队整体的数据处理和分析能力，为企业的数据化转型提供有力的组织保障。
五、数据中台的案例展示
（一）政务行业案例
浙江某区县积极落实中央政策，搭建公共数据平台。2020 年建立数字资源超市初步汇聚政务数据后，在深化数字化改革中面临数据需求保障不足和质量参差不齐的问题。该区县通过数据编目、归集、治理和共享等子系统，于 2022 年底实现动态管理 2000 多条数据目录，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，累计处理近百个治理工单，促进了近 1 亿条数据共享和近 2 亿条数据开放。这个项目为地方政府打破政务数据孤岛、构建统一数据要素市场提供了成功范例。
（二）制造行业案例
S 集团作为国内首屈一指的工程机械企业，面临应收应付管理数据分散、可视性低等挑战。为应对收付风险问题，实现业财一体化，S 集团构建财务资金风险监控平台。该项目自 2022 年 9 月至 10 月分期上线，2023 年 3 月完成功能验收。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，高级复杂查询用时从超过 1 分钟优化到 1 - 3 秒，风险监控覆盖率从 60%提升至 80%。
（三）汽车行业案例
W 集团是国际领先的汽车企业，拥有超过 250 万辆车联网车辆。为发挥车联网数据价值，W 集团打造车联网大数据分析平台，核心是构建数据中台。该平台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，实现数据分析、挖掘与服务能力的统一输出，赋能各类车联网业务场景。例如，提升品牌价值和客户黏性，为业务部门提供业务洞察和支撑。
（四）地产行业案例
Z 集团作为中国地产 TOP5 的开发商，年销售规模超 3500 亿元，拥有超千个项目和五百多万客户。为解决客户数据获取与使用难题，Z 集团建立客户数据中台。一期项目对接整合 20 多个关键业务系统数据，采用 OneID 和 ID - mapping 技术连通 11 类核心数据源，构建 5 个高效模型，准确率高达 93%，创建 500 多个标签，应用于多种业务场景，提升了整体运营效率和客户满意度。
六、数据中台发展趋势
（一）技术创新与融合
随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，数据中台在技术创新与融合方面呈现出显著的趋势。云原生技术作为数据中台发展的重要驱动力，正推动着数据中台向云原生架构转型。存算分离、微服务、Serverless 等核心技术要素，极大地提升了数据中台的灵活性、可扩展性和运维效率。例如，存算分离架构使得数据中台能够根据实际需求动态调整存储和计算资源，平衡成本与效率。在实际应用中，某大型企业采用云原生架构的数据中台后，数据存储量增长了 50%，而运维成本降低了 30%。
数智融合理念将 AI 算法模型植入数据治理中，实现了数据和 AI 开发的高效互通。一方面，Data for AI 通过对元数据统一管理，解决了传统数据分析与 AI 模型之间的“数据搬家”问题，打通了数据分析与 AI 模型引擎，实现了基于一份数据多模分析，提升了数据驱动决策的准确性和可信性。另一方面，AI for Data 将人工智能算法模型的能力植入到数据治理中，通过机器学习自动发现数据管理的规则，在数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据安全等多场景中广泛应用。例如，某科技企业利用数智融合的数据中台，成功将产品研发周期缩短了 20%，市场竞争力大幅提升。
（二）泛中台化趋势
泛中台化趋势使得以数据中台为基础的中台体系不断完善，能够更好地适应复杂业务场景和满足多样化需求。随着业务场景需求的不断变化，“中台化”的解决方案及产品逐渐丰富。IoT 中台、算法中台、研发中台、组织中台、AI 中台等中台产品体系不断涌现，为企业提供了更加多元化的选择。
以 IoT 中台为例，它是相对数据中台层次更上的抽象和高级，包含了采集平台、通信中台和数据中台的全部特性，支持除数据分析、处理、交易等抽象业务服务外的采集和通信能力，相对数据中台更加贴合企业业务场景，为未来智慧城市建设提供更加深入和精细化的基础能力。在实际应用中，某智慧城市项目通过构建泛中台化的体系，实现了城市交通、能源、环保等多个领域的数据融合与协同管理，提升了城市的智能化水平。
生态化合作趋势明显，各类型企业通过协同合作，共同拓展应用解决方案的广度和深度。在金融、泛零售、政务、制造、工业等多行业应用场景中，企业通过合作共享资源、降低成本、提高效率，实现共赢发展。例如，某金融机构与科技企业合作，共同打造数据中台生态体系，为金融行业的数字化转型提供了有力支持。
（三）自助服务与分析能力
为了降低数据分析的门槛，数据中台将提供更多自助服务分析工具。这些工具使非技术用户也能轻松访问和分析数据，有助于企业培养数据文化，促进数据驱动的决策制定。例如，市场上一些成熟的数据产品，如 Growingio、诸葛 io、神策等，都提供了强大的自助分析功能。用户可以通过拖拉拽的方式定制自己的看板，实现数据的个性化展示和分析。
自助分析工具的普及，使得企业内部的数据使用更加便捷高效。运营人员可以根据自己的需求快速制作和使用看板，无需依赖专业的技术人员。同时，基础的看板功能可以由运营人员配置，前端开发只用解决一些比较特殊的需求，大大提高了开发效率。例如，某电商企业引入自助分析工具后，数据分析效率提高了 40%，决策制定更加科学准确。
（四）安全性与合规性
随着数据隐私法规的加强，数据中台将更加注重数据的安全和隐私保护。新的工具和技术将不断涌现，以确保数据的合规性，并防止数据泄露和滥用。数据中台需要建立完善的数据安全管理体系，包括数据加密、访问控制、隐私保护等方面。
在实际应用中，企业可以采用区块链技术保证数据传输的合规性和安全性。例如，小望科技积极推动基于数据传输安全、合规的数据中台，通过区块链技术、密钥技术对原数据加密，保证全流程的数据安全。同时，企业还可以利用人工智能技术进行数据安全监测和预警，及时发现和处理数据安全问题。例如，某企业利用人工智能算法实时监测数据流量，成功防范了多次数据泄露风险。
