数据中台建设的三大核心要素

数据资产治理

当企业市场存量变小，传统粗放的经营模式已不能为企业带来经济增长时，企业信息化建设被提上日程。电子管理系统帮助企业初步实现了组织架构调整和信息化部署。而此时，外部市场增量仍被继续压缩，简单的市场推广不再奏效，以数字化驱动前端业务快速创新并降低内部成本便是数据中台的最大优势。

维护数据、提供数据服务以驱动业务增长的工作往往由企业 IT 部门完成。结合业务特性，凭借数字技术，IT 部门可以为“前线”业务部门源源不断地提供“弹药”。其中，数据资产的沉淀是至关重要的。因此，在数据中台的建设前期，需要通过传统的信息化管理软件及新型数据融合技术，将企业的内外部数据进行串联，通过盘点、规划，呈现所有的数据资源；通过大数据开发工具打通、整理数据，包括探查数据血缘关系、保障数据安全。

数据资产治理离不开数据模型管理，模型管理能够帮助中台统一数据字段命名，形成统一的开发规范，实现有效的数据识别。经过以上多重数据治理，可形成供企业复用的数据资产。另 外，由于企业业务及产品不同，每家企业通过软件技术搭建的数据中台架构也存在差异，并没有通用或标准的数据中台架构。企业组建中台架构需要以自身的信息化建设为基础，综合考虑数据体量、业务特性。

在数据中台底层技术架构搭建完成并形成可被调用的数据资产后，还需要根据业务部门的需求构建数据模型，以便为前端业务团队提供可统一调配、共享的智能化数据服务。共享数据服务 可以为前端业务提供安全可靠、操作便捷、规范统一、延展灵活的技术支持，为前端用户、产品研发、客户服务、市场营销等提供标签提取，从而为精准营销、用户画像等不同方面的应用提供数据参考。

数据中台最终的应用方向是为企业提供提升效率、降低成本、创新业务的核心推动力。因此，在完成数据中台底层技术架构及数据治理工作后，数据智能应用便成为考验中台实力的试金 石，检验数据中台能否通过数据能力，比如实时查询能力、批量处理能力、报表展示能力、数据安全能力、数据管理能力等，帮助业务人员完成数据的智能提取和应用工作，帮助企业掌握数字化转型的趋势并制定发展策略。

数据工程师、业务人员可以基于数据中台的交互模式，统一数据处理流程，实现中台内数据的自助处理，加快数据驱动业务的进度。同时，各种数据的关联分析和分析结果的统一为企业在 数据智能应用方面提供了更为客观的分析维度。