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沒有一蹴而就的數據中臺,只有持續的數據治理

隨著數字化轉型唱響的高歌,越來越多的傳統企業開始思考并付諸行動。尤其是大型的傳統企業,更是率先行動。在談到數字化轉型的時候,少不了數據支撐,談到數據,少不了數據中臺的建設。那么企業需要怎樣的數據條件才能建數據中臺的呢?經過項目實施經驗總結主要有兩大點:

從數據成熟度來看

  • 具有良好的數據底子,擁有豐富的數據維度;
  • 企業的各業務板塊都有數倉和報表,需面向集團構建統一的數據管理平臺;
  • 多個大數據場景,例如:阿里、淘寶、天貓、支付寶等多個業務板塊的場景

從業務性質來看

  • ToC業務,且業務運營非常依賴用戶/客戶數據;
  • 企業內部運營多業態/品牌/產品的客戶數據,需要打通數據共享;
  • 供應鏈特別復雜的企業,需要數據驅動優化;
  • 生產制造業,生產線上的數據需要數據中臺來整合服務化。

企業具備以上建數據中臺的條件,也在《一圖解讀企業看中數據中臺的核心能力有哪些?》中解讀了數據中臺的4個核心功能: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。但是,不管是企業方還是數據中臺建設服務方,在談到建中臺遇到的最大的難點是什么的時候?毫無疑問,異口同聲就是數據治理。為什么這么說了?《數據治理已成為數據中臺的必爭之地這一篇內容做了很好的解釋。。

數據治理已成為數據中臺的必爭之地

盡管數據還沒有被列入企業的資產負債表,但這只是一個時間問題?!S克托·邁爾-舍恩伯格  

數據治理:數據價值的釋放之匙

Data Mesh 數據中臺的另一種解釋

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