在大數(shu)據發展的黃(huang)金期，幾(ji)乎所有的高科技企(qi)業都在思考一個問題：

海量資料作為大多數企業發展不可避免的一個趨勢之後，企業該怎麼去應用這部分資料資產，會對其商業產生什麼影響，如何使資料對企業產生正面的推動而不是成為企業的負擔。

作為主要(yao)大(da)數據玩家，阿(a)里在2015年(nian)提出了“大(da)中臺、小前(qian)臺”的戰(zhan)略，奠定了其內部發展(zhan)數據中臺的基礎。2018 年(nian)因為“騰訊數據中臺論(lun)”，中臺再度成(cheng)為了人(ren)們談論(lun)的焦點。至此，關(guan)於(wu)“數據中臺”的討論(lun)從未停歇(xie)，大(da)概沒(mei)有什(shen)麼大(da)數據概念像(xiang)數據中臺一樣，這般具(ju)有爭(zheng)議爭(zheng)議吧！

那麼數據中臺究竟是“新瓶裝舊酒”，還是真正可以助力企業的“大殺器”？本文主要從數據中臺的本質和價值，到探究什麼樣的企業適合建數據中臺，再到企業究竟如何數據中臺，多個視角對數據中臺進行解讀(du)。

一、數據中臺是什麼？

數據中臺我總結它為資料服務工廠，核心功能是將原始資料轉化為對企業有價值的、可複用的資料智慧服務。

為了方便理解，我們(men)對物(wu)理世界(jie)裡(li)工廠的概念，把數據中臺的概念抽象和分解一下(xia)。

任何一個加(jia)工製造(zao)業的(de)工廠，都(dou)會有(you)原材料(liao)(liao)，對(dui)應的(de)就是(shi)源資料(liao)(liao)。

二、數據中臺的功能

具體來(lai)說(shuo)，數(shu)據中臺(tai)的主要(yao)功能包括(kuo)：

1.資料整合：數據中臺能夠(gou)對企業內外(wai)部的多(duo)種資料(liao)來源進行整合，打破資料(liao)孤島，實現資料(liao)的互聯互通。

2.資料治理：資(zi)(zi)料(liao)中(zhong)臺(tai)透過制定資(zi)(zi)料(liao)標準、建立(li)資(zi)(zi)料(liao)質量監控機制、進行資(zi)(zi)料(liao)安全保護(hu)等手段，確保資(zi)(zi)料(liao)的準確性、一致性和安全性。

3.資料儲存和計算：資(zi)料(liao)中臺採用(yong)分散式儲(chu)存(cun)和計(ji)算技術，能夠(gou)支援大(da)規模資(zi)料(liao)的儲(chu)存(cun)和高(gao)效計(ji)算。

4.資料服務：資(zi)料(liao)中臺透過(guo)提供資(zi)料(liao)API、資(zi)料(liao)視覺化(hua)(hua)等方式，將資(zi)料(liao)以服務(wu)化(hua)(hua)的形式提供給前臺業務(wu)部(bu)門，滿足其快速響應市場(chang)變化(hua)(hua)、靈活調整業務(wu)策略的需求。

三、數據中臺的特徵

1.整合性

數據中臺能夠整合企業內外部的(de)多(duo)種資(zi)料(liao)來源，形成統一的(de)資(zi)料(liao)檢(jian)視，為企業的(de)決(jue)策提供全面(mian)、準(zhun)確的(de)資(zi)料(liao)支援。

2.服務化

數據中臺將資料(liao)以服務化的形(xing)式提(ti)供給前臺業(ye)務部(bu)門，降低了(le)前臺業(ye)務部(bu)門獲取資料(liao)的門檻，提(ti)高了(le)資料(liao)的利用效率。

3.靈活性

數據中臺採用微服務架構，具備高度的靈活性和可擴充套件性。企(qi)業(ye)可以根據業(ye)務需求和(he)技術(shu)發展，隨時(shi)對數(shu)據中臺(tai)進行擴充套(tao)件和(he)升級。

4.安全性

數據中臺透過(guo)資料加密、訪問控制、安(an)全審(shen)計(ji)等手段，確保資料的安(an)全性和隱私(si)性。

四、什麼樣的企業適合建數據中臺？

無(wu)可否認，構建數據中(zhong)臺需要巨大的投資。

• 一方面，數據中臺的建設不可避免地牽涉到系統支援，研發系統需要投入大量人力，並要確保這些系統能夠持續滿足中臺建設的需求；
• 另一方面，在面對龐大的資料需求時，進行資料模型的重構同樣需要額外的人力，並需要做出堅定的決策。

因此，數據中臺的建設必須結合企業的實際情況進行，根據需求進行明智選擇。在選擇數據中(zhong)臺時，應考(kao)慮以下幾個因素。

首先，企業是否涉及大量的資料應用場景。數(shu)據(ju)中臺本身(shen)不能直(zhi)接創造(zao)業務價值，其本質是為(wei)快速孵化(hua)資(zi)(zi)料(liao)應(ying)(ying)用提(ti)供支援。因此，當企業存在(zai)多(duo)個數(shu)據(ju)應(ying)(ying)用場(chang)景時(shi)（通常三個以上(shang)就值得考慮），比(bi)如電商領域中有(you)各種各樣的(de)資(zi)(zi)料(liao)應(ying)(ying)用場(chang)景，構建數(shu)據(ju)中臺就成為(wei)一項(xiang)必要的(de)選擇。

其次，如果企業經歷了快速的資訊化建設，存在業務資料孤島，需要整合各個業務系統的資料進行關聯分析，就需要建立一個數據中臺。舉例而言，在(zai)電商初(chu)期，倉(cang)儲(chu)、供應鏈、市場(chang)運(yun)營都是獨(du)立的資料倉(cang)庫，為了消除這些資料孤島，構建(jian)數據中臺成為必(bi)然選擇。

另外，當團隊面臨效率、質量和成本方面的問題，需要提高開發效能但又束手無策，資料頻繁出現問題且老闆要求控制資料成本時，數據中臺就成為一種解決方案。

最後，當企業面臨經營困境，需要透過資料實現精益運營、提高運營效率時，建設數據中臺，並結合視覺化的BI資料分析產品，實現資料從應用到中臺的全面構建，這種需求在傳統企業中較為常見。

此外(wai)，企業(ye)規模(mo)也是(shi)一(yi)個必(bi)須考慮的因素。由於數(shu)據中臺需要較(jiao)大(da)的投入，其收(shou)益較(jiao)長線，更(geng)適用於業(ye)務相對(dui)穩定的大(da)公司(si)，而(er)初創(chuang)型的小公司(si)可能並不適合(he)。

如(ru)果您(nin)的公司符合(he)上(shang)述特徵(zhi)，那麼毫無疑問，將數據中臺納入日(ri)程是明智之(zhi)舉。

五、數據中臺搭建步驟

1.資料整合與治理

• 需求調研：明確需要整合的資料來源、資料型別和資料格式。
• 資料來源接入：利用資料整合平臺，將分散的資料來源連線到統一的資料中心。
• 資料清洗：對接入的資料進行清洗，去除重複、錯誤或無效的資料。
• 資料建模：根據業務需求，建立資料模型，實現資料的標準化和規範化。
• 資料治理：建立資料質量標準，設定監控機制，確保資料的準確性、一致性和安全性。

具體業務場景舉例：

在財務分析中，企業可以透過FineDataLink等資料(liao)整合平(ping)臺，將(jiang)來自不同系(xi)統的(de)財(cai)(cai)(cai)務(wu)資料(liao)（如(ru)ERP、CRM等）進行(xing)(xing)整合和治理，以構建完整的(de)財(cai)(cai)(cai)務(wu)報表(biao)和財(cai)(cai)(cai)務(wu)指(zhi)標(biao)體系(xi)。然(ran)後(hou)對資料(liao)進行(xing)(xing)清洗和轉化。例如(ru)，在(zai)ERP系(xi)統中(zhong)可(ke)能使用的(de)是(shi)(shi)特(te)定的(de)日期格式，而在(zai)CRM系(xi)統中(zhong)使用的(de)是(shi)(shi)另(ling)一種(zhong)格式，FineDataLink可(ke)以幫助(zhu)企業將(jiang)這些格式統一，以便於後(hou)續(xu)的(de)分析和處理。

另(ling)外，利用FineDataLink的(de)資(zi)(zi)料治理能力(li)來(lai)建(jian)立資(zi)(zi)料標準，保持財務資(zi)(zi)料在月度、季度、年度等報告中(zhong)的(de)一(yi)致性，為決策(ce)提(ti)供清晰(xi)、準確的(de)財務資(zi)(zi)訊。

2.資料分析與應用

• 資料準備：選擇需要分析的資料集，進行資料預處理和特徵工程。
• 模型構建：利用BI工具構建適合業務場景的資料分析模型。
• 模型訓練與驗證：使用歷史資料進行模型訓練，並透過驗證集驗證模型的準確性。
• 結果輸出：將分析結果以報告、圖表等形式輸出，供業務人員參考。

具體業務場景舉例：

在銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)分析中，企(qi)業可(ke)以(yi)使用，透(tou)過簡單的拖拽(zhuai)式操作對銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)資(zi)料進(jin)行深(shen)入分析，包括銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)額、銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)渠道、客戶畫像等，並基於資(zi)料探勘、預(yu)測分析等功能發現(xian)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)趨勢和潛在機會，為(wei)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)策略的制定提供有(you)力支(zhi)援。

3.資料視覺化與展示

• 設計展示介面：根據業務需求設計資料展示的介面佈局和風格。
• 資料視覺化：利用資料視覺化工具將分析結果以圖表、地圖、動態圖等形式展示。
• 互動設計：新增互動功能，如篩選、排序、下鑽等，方便使用者深入探索資料。

具體業務場景舉例：

在高(gao)層決策中，企業可以使用(yong)大(da)屏展示關鍵業務指標和資(zi)料分析(xi)結(jie)果，如銷售(shou)額、銷售(shou)趨(qu)勢、銷售(shou)分佈等，幫(bang)助高(gao)層領導快速(su)瞭(liao)解業務狀況，做出明智的(de)決策。

4.系統測試與最佳化

在數據中臺搭建完成後，需要進行系統測試和業務驗收，以(yi)(yi)(yi)確(que)保其滿足業(ye)務需求並持(chi)續最(zui)(zui)佳化效(xiao)(xiao)能。測(ce)試過程中(zhong)，可以(yi)(yi)(yi)使用各(ge)種測(ce)試工(gong)具和場(chang)景(jing)模(mo)擬(ni)來驗證數據(ju)(ju)中(zhong)臺的功能、效(xiao)(xiao)能和安全(quan)性。根據(ju)(ju)測(ce)試結(jie)果(guo)，可以(yi)(yi)(yi)對(dui)數據(ju)(ju)中(zhong)臺進行最(zui)(zui)佳化和調整，以(yi)(yi)(yi)提高其穩定性和效(xiao)(xiao)率。

5.運維與升級

為了確保數據中臺的穩定執行和持續升級，需要制定詳細的運維計劃和升級策略。運維計(ji)劃應(ying)包括(kuo)資料(liao)(liao)備份、恢復、監控(kong)、報警等(deng)方面，以確保資料(liao)(liao)的安全性和(he)可(ke)靠性。升級策略則應(ying)根(gen)據業務需求和(he)技術(shu)發展進行(xing)定(ding)期更新和(he)升級，以保持數據中臺的先進性和(he)競爭力。

總而言之，數據中臺作為一種新型的資料管理平臺，具有整合性、服務化、靈活性和安全性等特徵。透過實施數據中臺，企業可以實現對海量資料的有效管理和利用，為企業的決策和業務創新提供有力支援。