數字化浪潮席卷全球，企業正面臨著前所未有的挑戰和機遇，必須不斷加快數字化轉型才能生存和保持領先。數據中臺能夠幫助企業聚合內外部數據，支撐高效的數據服務，最終提升企業決策水平和業務表現。

那么什么是數據中臺呢？

數據中臺通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統一標準和口徑。在提高數據質量的同時更是解決了企業數據孤島的難題，且數據中臺對數據的高應用性和場景性解決了數據價值低的問題。

每家企業的業務與數據狀況各不相同，業務對數據服務的訴求不同，數據中臺的建設將呈現出不同的特點，沒有任何兩家企業的數據中臺是完全相同的。不管怎樣，數據中臺至少應具備數據匯聚整合、數據提純加工、數據服務可視化、數據價值變現４個核心能力，讓企業員工、客戶、伙伴能夠方便地應用數據。

數據匯聚整合

隨著業務的多元化發展，企業內部往往有多個信息部門和數據中心，大量系統、功能和應用重復建設，存在巨大的數據資源、計算資源和人力資源的浪費，同時組織壁壘也導致數據孤島的出現，使得內外部數據難以全局規劃。數據匯聚整合主要是從數據存儲角度來表述，指將原始數據進行集中存放，便于后續使用的讀取使用。

企業看中的數據整合和管理能力包括（管理簡便、集成與運營、確保訪問權限、數據可用）：

• 數據豐富和完善：對多樣的數據源進行合并和完善
• 管理簡便：可視化任務配置以及豐富的監控管理功能
• 數據集成與運營：數據中臺能夠接入、轉換、寫入或緩存企業內部多種來源的數據
• 數據目錄與治理：數據用戶可以方便的定位所需數據，理解數據（包括技術/業務治理）
• 數據安全：確保數據的訪問權限
• 數據可用：數據用戶可以簡便、可拓展的訪問異構數據，可用性和易用性高
• 部署靈活：支持本地部署，以及公有云、私有云、混合云等多種部署方式

數據提純加工

企業需要完整的數據資產體系，圍繞著能給業務帶來價值的數據資產進行建設，推動業務數據向數據資產的轉化

傳統的數字化建設往往局限在單個業務流程，忽視了多業務的關聯數據，缺乏對數據的深度理解。數據中臺必須連通全域數據，通過統一的數據標準和質量體系，建設提純加工后的標準數據資產體系，以滿足企業業務對數據的需求。數據提純加工承擔了數據字段、數據指標的衍生計算任務，為數據開發人員提供可視化或者可編碼的環境進行加工規則的管理和實施，是將數據資產化的重要環節。

企業看中的數據提煉和分析加工能力包括（標簽體系、智能的數據映射、質量保障體系、完善的安全防控）：

• 完善的安全訪問控制
• 完善的數據質量保障體系
• 規范的、緊密結合業務的可拓展標簽體系
• 面向業務主體的資產平臺
• 智能的數據映射功能，簡化數據資產生成

服務可視化

多數企業期待數據中臺提供數據化運營平臺，幫助企業快速實現數據資產的可視化分析，提供包括實時流數據分析，預測分析，機器學習等更為高級的服務，為企業數據化運營賦能

企業看重的資產服務化能力包括（數據可視化服務、數據開發平臺、AI服務能力、數據分析能力）：

• 提供自然語言處理等人工智能服務
• 提供豐富的數據分析功能
• 提供友好的數據可視化服務
• 便捷、快速的服務開發環境，方便業務人員開發數據應用
• 提供實時流數據分析
• 提供預測分析、機器學習等高級服務

價值變現

數據中臺通過打通企業數據，提供以前單個部門或者單個業務單元無法提供的數據服務能力，以實現數據的更大價值變現

企業看中的業務價值變現能力包括（跨部門實現業務價值、數據應用管理、洞察驅動業務的通路、面向場景的數據應用）：

• 提供數據應用的管理能力
• 提供數據洞察的直接驅動業務行動的通路
• 提供跨業務場景的能力
• 提供跨部門的普適性業務價值能力
• 提供基于場景的數據應用（推薦引擎、搜索引擎等）
• 提供業務行動效果評估功能

數據中臺是把業務生產資料轉變為數據生產力，同時數據生產力反哺業務，不斷迭代循環的閉環過程，讓數據流通用起來，使數據驅動決策運營，為企業數字化轉型賦能，為社會數字經濟賦能！

本文部分內容摘編自《數據中臺：讓數據用起來》！