五大管理视角详细解读数据中台

在数字经济时代，企业通过建设数据中台提升业务价值逐渐成为趋势。作为企业的战略制定者及最高领导人，董事长不仅要明白数据的价值，更要了解数据变现业务的核心技术，即数据中台。

随着市场环境变化，数字化转型之路也会发生变化，实施方法论也会改变。从早期的数据管理平台到后来的客户数据平台，再到如今大热的数据中台，这些工具成为企业探索数字化转型的抓手。董事长在布局数字化战略转型之际，需要紧跟市场发展，积极了解各个方法论的“前世今生”。

数据中台是企业数字化转型的新晋解决之道。董事长可从以下两点明确数据中台的价值。

1. 数据中台的服务价值

数据中台要服务具体业务，以满足业务需求为目标，优化用 户体验。数据中台要基于用户的需求，以数据与技术手段重塑采购、研发、生产、销售、消费者溯源等各个环节，让“数据业务 化、业务数据化”真正落到实处，实现企业的数字化转型。

2. 数据中台的连接价值

进数字化转型的企业可利用数据中台实现技术与业务的连接，打通数据壁垒，帮助企业实现精细化业务管理。

相比传统的通过调研公司采集用户数据的方式，大数据处理具有效率高、反馈快的特点，企业通过数据中台可以更好地实现“数据驱动业务”的目标。企业在进行数字化转型时需要不断汇聚多个数据源，建立以用户为核心的数据平台，基于平台提供的数据模型和应用为前端业务提供多种能力。可见，在企业的数字化转型初期，构建以用户为中心的数据中台是董事长带领企业进行数字化转型的优选。

作为企业数字化转型的总负责人，CEO 需要明确数据中台在企业转型中的作用，了解转型需要的核心能力，利用数据中台成功转型。CEO 应从以下几个角度解读数据中台的价值。

1. 数据中台实现资产沉淀

在中台概念强势输出的背后是企业数字化转型的真实需求。对于 CEO 来说，数据中台的第一个价值在于实现资产沉淀。面对数字化转型浪潮，CEO 在数据管理和应用方面，如果仍然采用每款产品分配一套软件系统的传统 IT 建设思路，会为公司带来巨大的资源浪费，并且无法让数据资产沉淀。

数据中台将可复用的业务逻辑和可沉淀的业务数据统一留存，真正实现沉淀企业数据资产、模型资产、算法资产、数智应用资产和会员资产，这样不仅降低了前端业务的迭代成本，还提升了数据驱动业务的价值。

2. 数据中台快速响应需求

对于企业来说，在以用户为中心的现代商业竞争中，快速响应用户需求的能力是最核心的竞争力。这种能力可以帮助企业在商战中取得先机，先发制人。CEO 需要思考企业在解决用户问题时如何才能更精准、更智能。而数据中台恰好具备了这种能力， 它可以快速响应前台业务的变化。数据中台凭借海量的数据存储、 计算、产品化包装等能力，为前台基于数据的定制化创新和基于数据反馈的持续演进提供强大支撑。数据中台敏捷的组织性能、 平台化的架构能力可以灵活快速地响应业务单元需求的变化。

3. 数据中台帮助企业降本增效

在大数据分析与应用全面爆发之际，CEO 不仅要思考数据如何驱动业务，也要思考如何为企业建立一套完整的体系，实现数据赋能业务，在创新中用更低的成本、更高的效率为客户提供更 好的服务。数据中台可以帮助企业将底层基础设施、中台和顶层 业务形成完整闭环，以业务、服务、数据、资产为基本框架，由上到下建立数据智能管理应用体系，帮助企业 CEO 构建数据资产化和应用增值的战略体系，确保企业在复杂多变的商业环境中，快速沉淀数据资产、形成数据组织能力，帮助企业做出明智的决策、提高运营效率。

CTO/CIO 是企业数字技术架构的规划者和设计者，在他们看来，数字化新型技术可用于收集客户数据、迭代创新产品、提升服务质量、提高运营效率，而要想真正实现数据赋能业务，就必须建立数据中台。

在市场不断变化、产品模式不断更新、用户增长日益困难、 粗放式经营模式执行遭遇阻力时，打造以业务驱动为目的的数据中台是企业突破与转型的重要途径。

CTO/CIO 可以以下角度解读数据中台。

1. 数据中台可集中 IT 人员的精力

在企业内部，IT 资源和 IT 人员的精力都是有限的。一般情况下，有两项工作在消耗 IT 人员的精力：大量、烦琐的数据分 析工作和大量的数据治理工作。建设数据中台可以帮助企业打破不同系统间的数据烟囱，保障数据健康。数据中台以技术的方式自动解决数据质量问题，将 IT 人员从沉重的工作中解脱出来，让他们有充足的精力研发更复杂的应用。

2. 数据中台可实现数据支撑到数据驱动的转变

数据中台对 CTO/CIO 来说，另一个价值在于实现从数据 支撑到数据驱动的转变。以前，IT 部门的角色更像是一个实现业务部门需求的支撑部门。业务部门提出需求，IT 部门采用各种方式加以实现。但有时候业务部门的需求是不明确的，该需求能否最终实现、能产生何种价值，业务部门并没有十足的把握，所以业务人员常常会变更需求。IT 人员本身就对整体需求一知半解，因为业务人员不断变更需求，IT 部门不得不重复开发、重复维护，完全处于被动的地位，只能起到技术支撑的作用。

通过中台架构，企业可以建立以数据驱动业务为核心的数据应用模式。IT 部门可以以数据驱动为宗旨，为整个项目服务。数字化人员可以理解业务部门的需求，帮助业务部门创新。这个业务创新的过程是在整个项目内驱动的，会让 IT 人员在具体开发某个应用场景时也能有全局思路。当企业以数据驱动项目 开发时，IT 人员可以更深刻地理解整个项目的价值，更准确地了解业务部门的需求。因此，数据驱动业务会让整个 IT 团队的工作效率和业务价值贡献率越来越高。

明确数据中台对企业的价值将帮助 IT 架构师理解 CTO 制定的中台架构设计方案，在搭建中台的过程中形成清晰的行动计划，保证中台建设路线不偏离。

技术是为业务服务的，从提高对前端业务响应速度的角度分析，IT 架构师可从以下几点明确数据中台的价值。

1. 加速挖掘数据价值

IT 架构师利用数据中台可以快速响应前端业务部门的需求，整合数字化技术和数据等资源，为产品创新、业务赋能提供一种运营机制，从而更好地为前端业务部门服务。

2. 简化数据使用流程

数据中台不仅可以快速开发应用、快速挖掘数据价值，还可以帮助业务部门更快地响应用户需求。以往业务人员查询某项数据结果时，需要历经多个烦琐的技术环节，而这些对于业务人员来说操作难度较大。数据中台具有模块化、定制化的数据服务，可以快速满足业务部门的数据需求，从整体上提升需求响应效率。

3. 统一数据底层结构

企业在运营过程中会根据不同的业务需求开发不同的应用产品，配备不同的产品开发项目组。这些应用产品依赖 IT 架构师 设计的整体系统架构，架构是否稳定、安全、高效，是否方便产品开发项目组和业务人员使用是非常关键的。

以前，产品开发项目组在研发产品时可能会从 IT 架构师设计的系统内调用数据模型和数据服务，但是他们对底层的数据结 构和数据标准不甚了解，最后产品研发的周期各不相同，有的交付快速、质量优良，有的开发滞后，不能跟上市场需要。这说明产品开发项目组在研发产品时，需要统一的数据模型和数据服务调用机制。这样的技术便是数据中台。

数据中台建设之初已将多域数据进行清洗，分门别类地存储好，按需产生的数据服务和能够复用的数据能力可以提供统一的调用和共享功能。这不仅在项目开发前期保障了数据质量，还减少了 IT 架构师在项目后期修补漏洞、更改架构的重复工作。 

作为数据中台架构的搭建者，IT 架构师需要明确数据中台并不是简单地将产品、用户、数据权限等可共享的模块进行组合，而是以业务发展为核心，以数字技术为支撑，整合业务方面的各项数据，形成解决业务问题的平台。因此，IT 架构师在构建 数据中台的过程中要基于战略思维、数据思维和应用思维等角度 统一业务愿景，设计数据地图和应用地图，进一步规划企业的数据中台演进路线，全面挖掘数据和业务的潜在价值。

同时，IT 架构师要明白数据中台提供的是业务解决方案，中台需要具备灵活多样的响应速度，要依靠底层完整、干净的数据形成模块化的数据服务和产品，并结合业务特性为前端业务提供持续动力。这不仅是 IT 架构师中台落地的执行法则，也是夯实自身数据、赋能业务能力的核心要义。

数字经济时代，企业需要快速响应用户需求，这种快速响应的能力需要借助平台的力量。数据中台技术可以实现分析用户购买行为、分析消费场景、分析用户购买喜好等业务场景化的数据分析，打通各业务体系和产品线的数据，进行计算、存储、加工，形成数据产品和服务，从而真正实现数据智能应用。分析、挖掘海量数据背后的价值，这就是数据分析师的工作内容。对于数据分析师来说，数据中台的价值主要体现在以下 4 点。

1. 实现数据打通

数据中台可以打通数据孤岛，形成数据闭环，构建企业数据资产，为数据分析师提供稳定、持续的数据赋能业务的生产能力。数据中台可呈现全域数据，令数据分析师的分析维度更全面、分析结果更准确。

2. 减少数据准备时间

数据中台将数据进行统一处理、存储并形成数据资产层。数据资产层可以为业务人员、数据分析师以及其他需要数据的人提供现成的数据应用服务。数据分析师在分析某个需求时，不必再进行数据清洗等工作，可以直接从数据资产层选择需要的数据。

3. 专注复杂的数据分析

在数据中台未搭建前，数据分析师和 IT 技术人员可能会面 临这样一个问题:总在不断应付业务部门简单的数据分析需求，没有精力分析更为复杂的业务问题。建设数据中台之后，架构在中台之上的数据应用为业务部门使用数据提供了很大便利，业务人员不需要再借助技术人员和数据分析师的能力，可以自主完成简单的数据分析任务。这为数据分析师提供了更多的时间，让他们可以专注分析更为复杂的业务问题。

4. 单点业务改动不影响整体

数据中台实现了数据打通，为数据分析师后续的数据分析任务提供了保障。即使某一个业务模块的数据发生了变动，数据分析师只要进行相应的微调便可以保证分析结果准确，不会影响最终的分析效果。

作为前端业务需求和后端多维数据关系的连接者，数据分析师视角下的数据中台更多是从应用分析的角度出发所搭建的台。

在数据中台搭建的分层结构中，数据的存储与计算层的核心技术是将大数据技术合理地融入数据平台中。该层主要将企业内外部不同方向和领域的信息化管理数据进行融合并存储，利用分布式计算等数字技术对数据进行分类和加工，使其成为有规律、有逻辑、有内涵的数据信息，为二层数据资产沉淀奠定基础。

从数据分析师的角度看，数据资产沉淀层首先要将企业的垂直业务数据进行接入、融合和汇总，并根据不同的业务板块、组织结构和分析维度构建公共数据中心。然后，根据业务性质、客群特征等不同属性重构数据体系，结合智能标签、智能算法等技术构建数据萃取中心。最后，根据不同的需求，对数据进行分析、管理，并且构建数据地图。经过这样一个完整的过程形成数据资产，数据资产的形成利于后期数据分析师对数据的整体使用。

以银行业数据中台为例。首先将储蓄、贷款、CRM、理财、 信用卡、手机银行等银行业务所产生的互联网数据接入数据中台。接着将数据划分为交易数据、理财数据、风控数据、客户数据、金融产品等不同模块，形成一个公共、开放、共享、可调用的公共数据中心。然后，将银行打包好的各个模块的数据进行算法加工、标签化处理，形成体系化的数据，构建数据萃取中心，待前端应用层提取。在这个过程中，技术人员根据不同的业务需求，对数据进行研发，研发过程中需要规范不同的数据指标，构建不同的数据模型。

在数据分析师看来，前端应用层是较为熟悉的一层，也是展示自己工作成果的地方。前端应用层以不同的数据产品展现数据分析结果，主要由数据分析师完成。不同行业的业务性质不同，会有不同的数据产品，譬如银行可能有网点画像、理财产品、用户画像等，这些产品的推出离不开数据分析师。

前端应用层的核心在于分析业务场景、形成各种应用。数据分析师根据业务需求对数据资产沉淀层的数据进行分析，挖掘数据价值，从而研发应用产品，最终将其应用于企业的日常经营与业务拓展。消费者的业务场景是千变万化的，数据分析师需要根据多变的场景随时调用数据服务，赋能前端业务。因此，保障数据质量非常关键，这也是数据中台的价值所在。

数据中台改变了传统的单人分析、单人调取数据、单人汇总结果的作业模式。数据中台推动企业自上而下多个部门进行资源整合，以全域业务的视角分析用户需求、解决业务问题，促成各部门协同作战。数据分析师面对的不再是单打独斗、背后无人的局面，他们背靠强大的数据中台架构，可以随时调用、共享、提取高质量的数据服务和数据资料，集中精力潜心研究前端业务问题，为提高企业的整体运营效率发挥效能。

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