数据中台-建设思路:从理论到实践,打造企业数据驱动引擎

数据中台-建设思路:从理论到实践,打造企业数据驱动引擎

摘要: 在数字化时代,数据已成为企业的核心资产。如何有效地管理和利用数据,是企业数字化转型的关键。数据中台作为一种新型的数据管理架构,应运而生。本文将从数据中台的建设方向、目标、策略、步骤、成熟度评估、应用场景等方面,为企业构建数据中台提供全面的指导。

关键词: 数据中台,数字化转型,数据管理,数据分析,业务中台


一、 引言

随着企业数字化转型的不断深入,数据的重要性日益凸显。如何将数据转化为企业的核心竞争力,是摆在每个企业面前的重要课题。数据中台作为一种新型的数据管理架构,应运而生。它能够帮助企业打破数据孤岛,提升数据质量,实现数据服务化,挖掘数据价值,驱动业务增长。

二、 数据中台建设方向:业务与数据双轮驱动,加速企业数字化转型,引领数据智能新时代

数据中台建设的核心在于驱动业务发展,而非单纯的技术堆砌。它需要业务和数据团队紧密协作,共同打造一个能够支撑企业数字化转型的强大引擎,将数据转化为企业核心竞争力,引领数据智能新时代。

2.1 业务与数据中台关系:互补共生,协同进化,释放数据价值,构建企业数据生态

业务中台和数据中台就像企业的左膀右臂,两者紧密相连,相互依存,共同推动企业数字化转型,构建企业数据生态。

  • 业务中台: 如同一个高效运转的“业务工厂”,不断生产新的业务价值。它沉淀和整合企业核心业务能力,构建可复用的业务模块,为前台业务提供灵活、敏捷的支撑,快速响应市场变化。

    **例如:**一家电商企业,可以将用户管理、商品管理、订单管理、支付管理等核心业务功能沉淀到业务中台,形成统一的服务能力,为网站、APP、小程序等多个前端渠道提供支撑。这样做的好处是:

    • 避免重复开发,提高开发效率:各个前端渠道可以复用业务中台的功能模块,无需重复开发,从而提高开发效率,缩短产品上市时间。
    • 保证业务一致性:所有前端渠道都使用相同的业务逻辑和数据,保证了业务的一致性,避免了数据不一致带来的问题。
    • 提升业务响应速度:业务中台可以根据市场需求快速调整业务流程,提升业务响应速度。
  • 数据中台: 如同一个智能化的“数据仓库”,为业务发展提供源源不断的燃料。它整合、治理、服务化数据,为业务中台提供高质量的数据弹药,赋能业务创新,驱动业务增长。

    例如: 该电商企业可以将来自不同业务系统的数据(如用户行为数据、交易数据、商品数据等)整合到数据中台,进行清洗、加工、分析,形成用户画像、商品画像、市场趋势分析等数据产品,为业务中台的精准营销、风险控制、个性化推荐等功能提供数据支持。这样做的好处是:

    • 打破数据孤岛,挖掘数据价值:整合分散在各个业务系统中的数据,消除数据壁垒,构建统一的数据视图,便于进行跨部门、跨业务的数据分析,挖掘数据价值。
    • 提升数据质量,保障数据可靠性:通过数据清洗、数据转换、数据脱敏等操作,提升数据质量,保障数据分析结果的准确性,为业务决策提供可靠的数据支撑。
    • 加速数据服务,赋能业务创新:将数据封装成 API 接口或数据产品,为业务中台提供灵活、便捷的数据服务,例如实时查询、离线分析、数据可视化等,加速业务创新。

两者形成一种螺旋式上升的良性循环:业务产生数据,数据反哺业务,数据中台不断完善数据服务能力,业务中台不断优化业务流程,共同推动企业数字化转型升级,最终实现 1+1>2 的效果,构建企业数据生态。

2.2 数据中台建设方法论:战略引领,全局规划,价值驱动,循序渐进,打造数据中台成功之路

数据中台建设是一项系统工程,需要从战略高度进行统筹规划,以业务需求为导向,以价值创造为目标,才能确保数据中台建设的成功。

  • 战略引领: 将数据中台建设纳入企业整体战略规划,明确数据中台的定位、目标和发展路径,并获得高层领导的重视和支持,为数据中台建设保驾护航,指明方向。

    例如: 企业可以将数据中台建设作为数字化转型的重要战略举措,明确数据中台的建设目标是提升企业数据能力,驱动业务创新,并将其纳入企业年度预算和考核体系,从战略层面保障数据中台建设的顺利进行。

  • 全局规划: 进行全面的业务调研和数据分析,制定数据中台建设的总体方案,包括架构设计、技术选型、实施路径等,避免“头痛医头,脚痛医脚”的局部优化,确保数据中台建设的整体性和一致性,避免重复建设,节约资源。

    例如: 企业可以成立专门的数据中台建设项目组,负责制定数据中台建设的总体方案,并与各业务部门进行充分沟通,明确数据需求,制定数据标准,设计数据模型,确保数据中台能够满足企业整体的业务需求,避免后期重复建设和资源浪费。

  • 价值驱动: 数据中台建设的最终目标是创造业务价值,因此需要从业务需求出发,明确数据中台需要解决的业务问题,并将其转化为具体的技术方案和实施路径,避免为了技术而技术,确保数据中台建设的实用性和有效性,让数据真正为业务服务。

    例如: 企业可以从提升用户体验、优化运营效率、降低成本等方面出发,明确数据中台需要解决的业务问题,并根据这些问题设计数据中台的功能模块和数据产品,例如用户画像、个性化推荐、风险控制等,确保数据中台建设能够切实解决业务痛点,创造业务价值。

2.3 数据中台建设核心:以业务需求为中心,以数据技术为支撑,打造数据驱动的业务模式,实现数据赋能
  • 深入理解业务需求: 数据中台建设不是为了技术而技术,而是为了解决业务问题。因此,需要深入理解业务需求,明确数据中台需要解决的业务问题和业务指标,并将业务需求转化为数据需求,确保数据中台建设有的放矢,真正解决业务痛点。

    例如: 电商企业要提升用户转化率,就需要分析用户行为数据,找出用户流失的关键节点,然后针对性地优化产品和服务。数据中台可以整合用户行为数据,并提供数据分析工具,帮助企业发现问题,找到解决方案。

  • 掌握数据技术: 数据中台建设需要运用各种数据技术,例如数据集成、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等。数据团队需要掌握这些技术,并能够根据业务需求选择合适的技术方案,构建灵活、高效、稳定的数据中台,为数据服务提供技术保障。

    例如: 为了应对海量数据的存储和处理需求,数据中台可以选择 Hadoop、Spark 等大数据技术;为了实现实时数据分析,可以选择 Flink、Kafka 等流计算技术;为了保障数据安全,可以选择数据脱敏、数据加密等技术。

2.4 数据中台建设需求:解决企业数据管理痛点,释放数据价值,赋能业务创新,提升企业核心竞争力
  • 打破数据孤岛,提升数据利用率: 整合分散在各个业务系统中的数据,消除数据壁垒,构建统一的数据视图,提高数据利用率,将数据转化为企业洞察市场、优化决策的利器,提升企业运营效率。

    例如: 一家连锁酒店集团,可以将各个酒店的会员数据、客房数据、消费数据等整合到数据中台,形成统一的用户视图,为精准营销、会员服务等提供数据支持。通过分析用户数据,酒店可以识别不同类型的客户,例如商务旅客、度假旅客、家庭旅客等,并根据他们的需求提供个性化的服务,例如房间升级、延迟退房、餐饮优惠等,从而提高客户满意度和忠诚度。

  • 提升数据质量,保障数据分析结果的准确性: 建立数据质量管理体系,对数据进行清洗、转换、脱敏等操作,提升数据质量,保障数据分析结果的准确性,为企业提供可靠的数据支撑,避免数据误导决策。

    例如: 数据中台可以对用户注册信息进行数据清洗,例如去除重复注册的用户、识别和处理无效的邮箱地址和手机号码等,保证用户数据的准确性和一致性。通过数据质量管理,企业可以避免因为数据错误导致的决策失误,例如向错误的客户发送营销信息、对市场趋势做出错误的判断等。

  • 加速数据服务,赋能业务创新: 将数据封装成 API 接口或数据产品,为业务系统提供灵活、便捷的数据服务,加速业务创新,将数据转化为推动业务发展的新动能,为企业创造新的价值增长点。

    例如: 数据中台可以将用户画像数据封装成 API 接口,供业务系统调用,例如推荐系统可以根据用户画像数据为用户推荐个性化的商品或服务。通过数据服务化,企业可以将数据快速转化为业务价值,例如提升营销活动的转化率、优化产品设计、开发新的数据产品等。

2.5 数据中台建设内容:全方位构建数据服务能力,打造数据驱动引擎,赋能企业数字化转型,引领数据智能新时代
  • 全流程一体化: 打通数据采集、存储、加工、分析、服务全流程,实现数据价值链的闭环管理,构建数据驱动的闭环生态系统,让数据流动起来,发挥更大价值。

    例如: 数据中台可以将数据采集、数据清洗、数据转换、数据存储、数据分析、数据可视化等环节整合在一起,形成一个完整的流程,提高数据处理效率,降低数据使用成本。例如,企业可以利用数据中台实时监控用户行为数据,并根据用户行为实时调整推荐策略,从而提高推荐的精准性和时效性。

  • 向上多样性赋能场景: 提供丰富的、可复用的数据服务,满足不同业务场景的需求,例如精准营销、风险控制、个性化推荐等,赋能业务创新,为企业打造新的竞争优势。

    例如: 数据中台可以为营销部门提供用户画像数据,为风控部门提供风险评分数据,为产品部门提供用户行为分析数据等。例如,营销部门可以利用用户画像数据进行精准营销,例如向对特定商品感兴趣的用户发送优惠券;风控部门可以利用风险评分数据识别高风险用户,并采取相应的风控措施;产品部门可以利用用户行为分析数据优化产品设计,提升用户体验。

  • 向下屏蔽技术复杂度: 屏蔽底层技术复杂度,为业务用户提供简单易用的数据服务接口,降低数据使用门槛,让业务人员更专注于业务本身,提升工作效率。

    例如: 数据中台可以将复杂的 SQL 查询语句封装成简单的 API 接口,业务人员只需要调用 API 接口就可以获取所需的数据,无需了解底层的数据库操作。例如,业务人员可以通过调用数据中台提供的 API 接口获取某个时间段内某个产品的销售数据,而无需编写复杂的 SQL 语句。

  • 双向联动,协同发展: 业务团队和数据团队紧密协作,共同推动数据中台建设,实现业务与数据的双轮驱动,最大化数据中台的价值,形成推动企业数字化转型的合力。

    例如: 在数据中台建设过程中,业务团队需要提出明确的数据需求,数据团队需要根据业务需求设计数据模型和开发数据产品,双方需要保持密切沟通,确保数据中台能够真正满足业务需求。例如,业务团队可以向数据团队提出“需要一个用户画像数据产品,用于精准营销”的需求,数据团队则需要根据该需求设计用户画像数据模型,并开发相应的数据产品,并与业务团队沟通数据产品的使用方式和数据指标的定义,确保数据产品能够满足业务需求。

  • One 的概念,构建统一数据中台体系: 实现数据、模型、标识、服务的统一管理,避免重复建设,提高资源利用率,构建统一、高效、易用的数据中台,为企业提供一站式的数据服务。

    • OneData: 统一数据定义和标准,构建统一的数据字典和数据模型,保障数据的一致性和可比性,为数据分析和应用奠定坚实基础,避免数据歧义和误解。
      例如: 企业可以制定统一的客户数据标准,例如客户姓名、客户电话、客户地址等,并要求所有业务系统都按照统一的标准存储和使用客户数据。
    • OneModel: 统一数据模型和业务模型,构建统一的数据仓库和数据集市,为数据分析提供统一的数据基础,避免数据重复和混乱,提高数据分析效率。
      例如: 企业可以构建统一的客户数据模型,包括客户基本信息、客户行为信息、客户交易信息等,并基于该模型构建数据仓库和数据集市,为不同部门提供统一的数据服务。
    • OneID: 建立统一的用户标识体系,打通不同数据源中的用户数据,构建完整用户画像,为精准营销和个性化服务提供支持,提升用户体验。
      例如: 企业可以为每个客户生成唯一的客户 ID,并将该 ID 应用于所有业务系统,这样就可以将来自不同系统中的客户数据关联起来,形成完整的客户视图。例如,企业可以将网站的用户 ID、APP 的用户 ID、线下门店的会员 ID 等统一成一个唯一的客户 ID,这样就可以将用户的线上线下行为数据关联起来,构建更完整的用户画像。
    • OneService: 构建统一的数据服务平台,提供标准化的数据服务接口,方便业务系统调用,提升数据服务效率和质量,降低数据使用成本。
      例如: 数据中台可以提供统一的数据查询接口、数据分析接口、数据可视化接口等,业务系统可以通过调用这些接口获取所需的数据服务。例如,业务系统可以通过调用数据中台提供的统一数据查询接口,查询某个时间段内某个产品的销售数据,而无需关心底层的数据存储和处理逻辑。

三、 数据中台建设目标:数据驱动,价值创造,构建数据智能核心竞争力

数据中台建设的目标并非仅仅是搭建一个技术平台,而是要将其打造成为企业数据驱动的引擎,真正释放数据价值,赋能业务创新,提升企业核心竞争力。

3.1 企业战略目标:数据资产化,资产业务化,构建数据智能可持续发展体系

数据中台建设应服务于企业整体战略目标,将数据视为企业的核心资产,并通过数据中台实现数据资产化和资产业务化,构建数据智能可持续发展体系,为企业源源不断输出数据智能的能力。

  • 数据资产化: 将数据视为企业的宝贵资产,进行统一管理、治理和运营,提升数据质量,挖掘数据价值,将数据转化为企业的核心竞争力。
  • 资产业务化: 将数据资产应用于实际业务场景,例如精准营销、风险控制、产品优化等,创造业务价值,驱动业务增长。

例如: 一家零售企业可以将数据中台建设作为其数字化转型战略的核心,通过数据中台整合线上线下用户数据,构建统一的用户画像,并将其应用于精准营销、个性化推荐等场景,提升用户体验,提高销售转化率。

3.2 数据形态目标:数据全面资产化,数据质量管理制度化,数据资产高效输出和循环落地

数据中台建设的目标是实现数据全面资产化,建立数据质量管理制度和规范,并构建数据资产高效输出和循环落地机制,形成数据资产管理闭环。

  • 数据全面资产化: 将企业所有数据纳入数据中台进行统一管理,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,并对数据进行分类、分级、标签化等处理,方便数据查找和使用。
  • 数据质量管理制度化: 建立数据质量管理制度和规范,对数据质量进行全生命周期管理,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等环节,保障数据质量,提升数据可靠性。
  • 数据资产高效输出和循环落地: 构建数据资产高效输出和循环落地机制,将数据资产应用于实际业务场景,并根据业务反馈不断优化数据产品和服务,形成数据资产管理闭环。

例如: 该零售企业可以通过数据中台建立统一的数据质量管理规范,对用户数据进行清洗、去重、校验等操作,确保用户数据的准确性和完整性,并根据用户反馈不断优化用户画像模型,提升用户画像的精准度。

3.3 数据场景目标:数据服务自助化,缩短数据到业务的路径,提升数据应用效率

数据中台建设的目标是实现数据服务自助化,缩短企业数据到业务的路径,提升数据应用效率。

  • 数据服务自助化: 数据中台提供自助式的数据服务平台,业务人员可以根据自己的需求,自助查询、分析和使用数据,无需依赖数据团队的支持,从而提高数据使用效率。
  • 缩短数据到业务的路径: 数据中台将数据封装成 API 接口或数据产品,业务系统可以直接调用数据服务,无需进行复杂的数据处理,从而缩短数据到业务的路径,加速业务创新。

例如: 该零售企业的营销人员可以通过数据中台自助查询用户画像数据,并根据用户画像进行精准营销,例如向特定用户群体发送优惠券或推荐商品。

3.4 数据应用工具目标:提供专业化的数据资产管理及中台辅助工具,提升数据管理和应用效率

数据中台建设的目标是提供专业化的数据资产管理及中台辅助工具,提升数据管理和应用效率。

  • 专业化的数据资产管理工具: 数据中台提供专业化的数据资产管理工具,例如数据地图、数据目录、数据血缘等,帮助企业管理和运营数据资产,提升数据资产的价值。
  • 中台辅助工具: 数据中台提供各种辅助工具,例如数据可视化工具、数据分析工具、数据挖掘工具等,帮助业务人员更好地理解和使用数据,提升数据应用效率。

例如: 该零售企业可以通过数据中台的数据地图工具,查看企业所有数据资产的分布情况,并通过数据血缘工具,追踪数据的来源和流向,方便数据管理和问题排查。

3.5 组织架构目标:完善数据机制,成立数据资产运营部门,构建数据驱动型组织

数据中台建设的目标是完善数据机制,成立数据资产运营部门,构建数据驱动型组织。

  • 完善数据机制: 建立数据管理委员会、数据标准委员会等组织机构,制定数据管理制度和规范,明确数据管理职责,保障数据中台建设的顺利进行。
  • 成立数据资产运营部门: 成立专门的数据资产运营部门,负责数据中台的运营和维护,以及数据产品的开发和推广,将数据转化为企业的核心竞争力。

例如: 该零售企业可以成立数据中台运营部门,负责数据中台的日常运营和维护,并根据业务需求开发新的数据产品和服务,例如用户 churn 预警模型、商品推荐模型等,并将这些数据产品和服务推广到各个业务部门,帮助业务部门提升运营效率和创新能力。

四、 数据中台建设策略及步骤:方法与实践相结合,打造企业数据驱动引擎

数据中台建设需要结合企业自身情况,选择合适的建设策略,并遵循科学的建设步骤,才能确保数据中台建设的成功。

4.1 建设策略:自上而下与自下而上,灵活选择,因地制宜
  • 自上而下模式:

    • 建设方式: 从企业整体战略出发,规划先行,组织体系先行,随后分步骤分阶段地建设实施,注重顶层设计和整体规划。
    • 优点: 有体系和节奏,规范性好,避免重复建设,适合分支机构多、业务复杂的大型企业。
    • 缺点: 时间和投入成本大,见效慢,需要较强的领导力和执行力。
    • 适用场景: 大型企业,拥有多个业务部门和数据源,需要构建统一的数据平台,实现数据共享和协同。

    例如: 一家大型银行,可以采用自上而下的模式建设数据中台,首先制定数据中台建设的整体战略规划,明确数据中台的定位、目标和发展路径,然后建立数据管理委员会,制定数据标准和规范,并逐步推进数据中台的建设,例如先整合客户数据,构建统一的客户画像,然后整合交易数据,构建风险控制模型,最后整合产品数据,构建个性化推荐系统。

  • 自下而上模式:

    • 建设方式: 从具体某个业务需求开始,由点及面,逐渐扩展到组织的其他业务,注重快速迭代和价值验证。
    • 优点: 需求驱动,快速行动,见效快,能够快速验证数据中台的价值,降低建设风险。
    • 缺点: 后期整合比较困难,容易形成新的数据孤岛,适合机构和业务不多的中小型机构。
    • 适用场景: 中小型企业,业务相对简单,数据量较小,希望快速构建数据中台,提升数据分析能力。

    例如: 一家电商创业公司,可以采用自下而上的模式建设数据中台,首先选择一个核心业务场景,例如用户增长,然后整合用户行为数据,构建用户画像,并基于用户画像进行精准营销,快速验证数据中台的价值,然后逐步扩展到其他业务场景,例如商品推荐、风险控制等。

4.2 建设步骤:循序渐进,逐步完善,打造数据驱动引擎
  1. 组织规划:

    • 制定总体及阶段性战略规划: 明确数据中台的建设目标、原则、路径、时间表、预算等,并将其纳入企业整体战略规划。
    • 完善人员组织架构: 成立数据中台建设项目组,明确各部门和人员的职责和权限,并建立数据管理委员会,负责数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理等工作。
    • 建设制度体系: 制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量规范等,保障数据中台建设的规范化和标准化。
    • 设立审计机制: 建立数据中台审计机制,定期对数据中台的建设和运营情况进行审计,确保数据中台的安全性和合规性。
    • 开展培训宣贯,加强数据意识: 对企业员工进行数据中台相关的培训,提高员工的数据意识,培养数据思维,为数据中台建设营造良好的氛围。

    例如: 一家金融企业,在建设数据中台之前,需要制定数据中台建设的总体规划,明确数据中台的建设目标是提升风险控制能力,并将其纳入企业年度预算和考核体系。同时,需要成立数据中台建设项目组,明确项目经理、架构师、开发工程师、测试工程师等角色的职责和权限,并建立数据管理委员会,负责制定数据标准和规范,保障数据安全。

  2. 现状梳理:

    • 组织现状: 分析企业的组织架构、部门职责、业务流程等,明确数据中台需要服务哪些部门和业务,以及数据中台如何与现有组织架构和业务流程进行整合。
    • 业务现状: 分析企业的业务模式、业务流程、业务数据等,明确数据中台需要解决哪些业务问题,以及数据中台如何支撑业务发展。
    • 技术现状: 分析企业的 IT 基础设施、技术架构、数据平台等,明确数据中台的技术选型和部署方案。
    • 数据资源现状: 分析企业的数据来源、数据类型、数据质量、数据安全等,明确数据中台的数据治理方案。

    例如: 该金融企业需要分析其风险控制部门的业务流程,明确风险控制部门需要哪些数据,以及数据中台如何与风险控制系统进行整合。同时,需要分析企业现有的数据平台,例如 Hadoop 集群、关系型数据库等,明确数据中台的技术选型和部署方案。

  3. 应用服务规划:

    • 明确数据中台的应用场景和服务对象: 明确数据中台需要支持哪些业务场景,例如精准营销、风险控制、个性化推荐等,以及数据中台需要服务哪些部门和用户,例如营销部门、风控部门、产品部门等。
    • 规划数据产品和服务: 根据业务需求,规划数据中台需要提供哪些数据产品和服务,例如用户画像、风险评分、推荐模型等,以及数据产品和服务的接口规范、服务质量等。

    例如: 该金融企业需要明确数据中台需要支持风险控制场景,并为风险控制部门提供风险评分数据服务,例如用户信用评分、交易风险评分等。

  4. 架构设计:

    • 设计数据中台的整体架构: 包括数据架构、应用架构、技术架构等,明确数据中台的各个模块的功能、接口、数据流向等。
    • 进行产品选型和技术选型: 根据业务需求和技术现状,选择合适的软件产品和技术框架,例如 Hadoop、Spark、Flink、Kafka 等。

    例如: 该金融企业可以采用 Lambda 架构设计数据中台,将数据分为实时数据和离线数据,并选择 Hadoop、Spark、Flink 等技术框架构建数据中台。

  5. 数据建设:

    • 数据仓库层建设: 构建数据仓库,整合来自各个业务系统的数据,并进行数据清洗、转换、建模等操作,为数据分析和应用提供统一的数据基础。
    • 标签层建设: 构建标签体系,对用户、商品、行为等进行标签化,为用户画像、个性化推荐等提供数据支持。
    • 应用层建设: 开发数据应用,例如用户画像系统、风险控制系统、推荐系统等,为业务部门提供数据服务。
    • 服务层建设: 构建数据服务平台,提供 API 接口、数据可视化工具、数据分析工具等,为业务系统和用户提供数据服务。

    例如: 该金融企业需要构建数据仓库,整合来自各个业务系统的数据,并构建用户标签体系,为风险控制系统提供数据支持。

  6. 数据运营:

    • 监控配置: 对数据中台的运行状态进行监控,例如数据采集情况、数据处理效率、数据服务质量等,并及时发现和解决问题。
    • 迭代优化: 根据业务需求和数据变化,不断迭代优化数据中台的架构、功能、性能等,提升数据中台的服务能力。
    • 价值评估: 对数据中台的价值进行评估,例如数据中台对业务的贡献度、数据中台的 ROI 等,并根据评估结果不断优化数据中台建设。
    • 资产管理: 对数据中台的数据资产进行管理,例如数据地图、数据目录、数据血缘等,保障数据资产的安全性和合规性。

    例如: 该金融企业需要监控数据中台的风险评分数据服务质量,并根据业务反馈不断优化风险评分模型,提升风险控制能力。

五、 数据中台建设的成熟度评估:七个维度衡量数据能力,助力企业数据价值最大化

数据中台建设是一个持续迭代、不断优化的过程,企业需要对数据中台的成熟度进行评估,才能更好地了解数据中台的现状,发现问题,制定改进措施,提升数据中台的价值。

5.1 成熟度标准等级划分:从无到有,从有到优,逐步提升数据能力

数据中台的成熟度可以分为五个等级,从 0 级到 5 级,代表着企业数据能力的逐步提升。

  • 0 级(无能力级): 企业尚未开展信息化建设,或者已有传统的信息化系统,但并未对数据进行任何进一步开发,数据处于沉睡状态,无法发挥价值。
  • 1 等级(初始级): 企业开始意识到数据的价值,针对特定数据需求,以项目形式或者临时任务形式在信息化平台基础上开展数据开发工作,数据开始被零星地应用于业务,但缺乏系统性和规范性。
  • 2 等级(受管理级): 企业设立专门组织负责数据及价值开发,并制定目标和管理流程,数据管理开始走向规范化,数据应用范围逐渐扩大,但数据价值尚未得到充分挖掘。
  • 3 等级(稳健级): 企业建立标准化的流程治理数据,并盘活数据资产,建立资产目录,数据治理体系初步建立,数据资产得到有效管理,数据价值开始显现。
  • 4 等级(量化管理级): 建立量化指标评估数据价值,对企业内外提供可量化的数据服务,数据价值得到量化评估,数据服务能力得到提升,数据开始驱动业务增长。
  • 5 等级(优化级): 数据中台作为企业数据业务主要呈现,不断优化成为企业的一种新业务,数据中台成为企业核心竞争力,数据驱动企业创新发展。
5.2 数据中台评估成熟度的七个维度:全面评估,发现问题,持续改进

数据中台的成熟度评估需要从多个维度进行,才能全面了解数据中台的现状,发现问题,制定改进措施。

  1. 数据战略:

    • 清晰明确的数据战略: 企业是否拥有清晰明确的数据战略,并将其纳入企业整体战略规划,明确数据中台的定位、目标和发展路径,以及数据中台如何支撑企业战略目标的实现。
    • 战略落地执行: 如何保证数据战略落地执行,如何处理冲突和不一致,决策流程是怎样的,以及如何评估数据战略的执行效果。
    • 战略调整和优化机制: 战略(和行动)的调整和优化机制是什么,如何根据内外部环境变化,及时调整数据战略,确保数据中台始终服务于企业战略目标。

    例如: 一家电商企业,可以将“数据驱动业务增长”作为其数据战略,并制定相应的数据战略规划,明确数据中台的建设目标是提升用户体验、优化运营效率、降低成本等,并建立数据战略执行和评估机制,定期评估数据战略的执行效果,并根据评估结果调整数据战略。

  2. 数据治理:

    • 元数据管理: 是否建立了完善的元数据管理体系,包括元数据的定义、采集、存储、管理、使用等环节,以及元数据如何服务于数据治理和数据应用。
    • 数据字典: 是否建立了统一的数据字典,对数据项进行标准化定义,确保数据的一致性和可比性。
    • 数据建模: 是否建立了数据模型,明确数据的结构、关系、约束等,为数据存储、处理、分析提供基础。
    • 数据质量管理: 是否建立了数据质量管理体系,对数据质量进行全生命周期管理,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等环节,保障数据质量,提升数据可靠性。
    • 数据标准体系: 是否建立了数据标准体系,对数据格式、数据编码、数据接口等进行标准化,确保数据的互操作性和可移植性。
    • 数据安全管理机制: 是否建立了数据安全管理机制,对数据进行访问控制、加密、脱敏等操作,保障数据的安全性和合规性。
    • 数据生命周期体系: 是否建立了数据生命周期体系,对数据的创建、存储、使用、归档、删除等环节进行管理,确保数据的完整性和可追溯性。

    例如: 该电商企业需要建立数据质量管理体系,对用户行为数据进行清洗、去重、校验等操作,确保用户行为数据的准确性和完整性,并根据用户反馈不断优化用户行为数据模型,提升用户行为数据的分析价值。

  3. 数据资产管理:

    • 数据资产审核能力: 是否建立了数据资产审核机制,对数据资产的注册、申请、审批等环节进行管理,确保数据资产的合规性和安全性。
    • 数据资产发布能力: 是否建立了数据资产发布机制,将审批通过的数据资产发布到数据资产地图,供数据消费者查询和使用。
    • 标签体系: 是否建立了标签体系,对数据资产进行标签化,方便数据查找和使用。
    • 数据资产地图: 是否建立了数据资产地图,以可视化的方式展示企业的数据资产,方便用户查找和使用数据资产。
    • 数据资产开放能力: 是否建立了数据资产开放机制,通过 API 接口等方式,将数据资产开放给内外部用户,实现数据资产的增值。
    • 数据资产盘点能力: 是否定期对数据资产进行盘点,了解数据资产的现状,发现数据资产的价值,优化数据资产的配置。
    • 数据资产定价机制: 是否建立了数据资产定价机制,对数据资产进行定价,为数据交易提供依据。
    • 数据效益评估机制: 是否建立了数据效益评估机制,对数据资产的价值进行评估,衡量数据资产的投资回报率。

    例如: 该电商企业可以建立数据资产地图,将用户画像、商品画像、市场趋势分析等数据产品发布到数据资产地图,供营销部门、产品部门等部门查询和使用。

  4. 数据平台和架构:

    • 架构组: 是否有专门的架构组来保证流程和机制的落实,负责数据中台的架构设计、技术选型、平台搭建、运维管理等工作。
    • 架构设计原则: 架构规划、整体架构、基础架构、数据架构、功能架构和部署架构的设计原则是什么,是否遵循高可用、高性能、可扩展、安全可靠等原则。
    • 架构实施规范: 是否有标准的架构实施规范、评估机制和改进机制,确保数据中台的架构设计和实施符合企业标准和行业最佳实践。
    • 数据集成: 数据是怎样集成的,有无数据整合架构政策和标准,数据集成的流程和标准是什么,包括内外部数据集成、离线和实时数据的集成方案等,是否有自动化的数据集成工具或平台,集成过程中是否有异常处理、回滚等操作。

    例如: 该电商企业需要建立数据中台架构组,负责数据中台的架构设计、技术选型、平台搭建、运维管理等工作,并制定数据中台架构设计规范,确保数据中台的架构设计符合企业标准和行业最佳实践。

  5. 数据服务化:

    • 服务平台支撑: 数据服务化是否有服务平台支撑,例如 API 网关、服务注册中心、服务监控平台等,为数据服务的发布、调用、监控、管理等提供支撑。
    • 服务标准: 服务标准的确立,以什么样的方式提供服务,例如 RESTful API、消息队列等,提供服务的流程和优先级是怎么样的,例如服务等级协议(SLA)、服务质量指标(QoS)等。
    • 服务监控和维护: 平台以什么方式监控数据服务,有没有量化标准,例如服务响应时间、服务可用性等,数据服务维护的机制是啥,例如故障处理流程、版本更新机制等。
    • 服务结果分析: 有没有对服务结果分析机制,结果的读取和分析是否同步,成功是否发布,发布给谁,以什么样的方式发布,例如服务调用日志、服务性能指标等。

    例如: 该电商企业需要构建数据服务平台,提供 API 接口、数据可视化工具、数据分析工具等,为业务系统和用户提供数据服务,并建立服务监控机制,监控数据服务的响应时间、可用性等指标,确保数据服务的质量。

  6. 数据产品化:

    • 业务支撑能力: 数据产品化支撑什么样的业务,例如精准营销、风险控制、个性化推荐等,数据产品如何满足业务需求,提升业务效率。
    • 业务分析响应能力: 响应的机制是啥,业务功能使用能否做到实时或者 T+N,从需求到落地实现,多久上线,数据产品能否快速响应业务需求变化,以及数据产品迭代更新的频率。
    • 数据可视化能力: 能否支撑业务友好的使用方式(指标托拉拽),是否支撑数据挖掘和分析结果呈现,是否支撑自定义报表,是否集成第三方分析工具,数据产品是否易于使用,是否能够满足不同用户的需求。

    例如: 该电商企业需要开发用户画像数据产品,为精准营销提供支持,并确保用户画像数据产品能够快速响应业务需求变化,例如新增用户标签、调整用户画像模型等。

  7. 中台运营:

    • 数据中台管理平台: 是否有数据中台管理平台,管理所有通用文档、规范、标准、流程,例如数据字典、数据模型、数据标准、数据安全规范等,以及数据中台的运行状态、资源使用情况、服务调用情况等。
    • 成本管理: 存储成本、计算成本、研发成本的管理和分析如何实现,例如成本核算、成本优化、成本控制等。
    • 中台内部整合与协作机制: 中台内部各模块之间整合与协作机制,架构设计,职责和工作内容是否清晰等,例如数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、数据分析模块、数据服务模块之间的协作流程和接口规范。
    • 用户体验及满意度: 价值层面是否具有良好的用户体验及满意度,例如数据服务的易用性、数据产品的价值、数据中台的响应速度等。

    例如: 该电商企业需要建立数据中台管理平台,监控数据中台的运行状态、资源使用情况、服务调用情况等,并对数据中台的成本进行管理和分析,优化数据中台的成本结构。

六、 企业数据中台的应用场景:不同行业,不同需求,数据驱动业务创新

数据中台的应用场景非常广泛,不同行业、不同企业都可以根据自身业务特点和需求,利用数据中台实现业务创新和价值创造。

6.1 不同行业的数据中台应用需求:数据赋能,驱动行业智能化升级
  • 金融行业: 金融行业是数据密集型行业,拥有海量的交易数据、客户信息、市场数据等,对数据的实时性、安全性、准确性要求极高。数据中台可以帮助金融机构实现:
    • 风险控制: 整合用户信用数据、交易数据、行为数据等,构建风险评分模型,识别高风险用户和交易,预防欺诈风险。
      例如: 某银行利用数据中台整合用户的账户信息、交易流水、信用卡记录等数据,构建用户信用评分模型,用于评估用户的信用风险,并根据评分结果调整用户的信用额度和贷款利率。
    • 反欺诈: 实时监控交易数据,识别异常交易行为,及时预警和拦截欺诈交易。
      例如: 某支付平台利用数据中台实时监控用户的支付行为,识别异常支付行为,例如高频交易、大额交易、异地交易等,并对异常交易进行人工审核,防止欺诈交易。
    • 精准营销: 根据用户画像和产品特征,进行精准营销,提升营销活动转化率。
      例如: 某保险公司利用数据中台构建用户画像,识别不同风险偏好和保障需求的用户群体,并向他们推荐个性化的保险产品,提高保险产品的销售转化率。
  • 电商行业: 电商行业是数据驱动型行业,拥有海量的商品信息、用户行为数据、交易数据等,对数据的实时性、个性化推荐的准确性要求极高。数据中台可以帮助电商企业实现:
    • 个性化推荐: 根据用户画像、商品画像、浏览历史等,进行个性化商品推荐,提升用户购物体验和转化率。
      例如: 某电商平台利用数据中台分析用户的浏览历史、购买记录、收藏夹等数据,构建用户画像,并根据用户画像为用户推荐个性化的商品,提高商品点击率和购买率。
    • 精准营销: 根据用户画像、消费行为等,进行精准营销,提升营销活动效果。
      例如: 某电商平台利用数据中台识别对促销活动敏感的用户群体,并向他们推送优惠券和促销信息,提高用户参与度和购买率。
    • 供应链优化: 分析商品销售数据、库存数据、物流数据等,优化供应链管理,降低库存成本,提高物流效率。
      例如: 某电商平台利用数据中台分析商品销售趋势、库存周转率、物流配送时效等数据,优化商品采购计划、库存管理策略、物流配送路线等,降低库存成本,提高物流效率。
  • 制造行业: 制造行业正在向智能制造转型,需要整合来自不同生产环节的数据,对数据的准确性和实时性要求较高。数据中台可以帮助制造企业实现:
    • 生产计划优化: 整合生产数据、销售数据、库存数据等,优化生产计划,提高生产效率,降低生产成本。
      例如: 某汽车制造企业利用数据中台分析历史销售数据、市场需求预测、生产线产能等数据,优化生产计划,合理安排生产任务,提高生产效率,降低生产成本。
    • 供应链管理: 整合供应商数据、原材料数据、生产数据、物流数据等,优化供应链管理,降低采购成本,提高供应链效率。
      例如: 某家电制造企业利用数据中台分析供应商的供货能力、原材料的价格波动、生产线的物料需求等数据,优化供应商选择、原材料采购计划、物料配送方案等,降低采购成本,提高供应链效率。
    • 设备预测性维护: 收集设备运行数据,利用机器学习算法预测设备故障,提前进行维护,避免设备故障带来的损失。
      例如: 某风力发电企业利用数据中台收集风机的运行数据,例如风速、温度、振动等,并利用机器学习算法预测风机故障,提前进行维护,避免风机故障导致的停机损失。
  • 医疗行业: 医疗行业拥有海量的医疗影像数据、病历数据、基因数据等,对数据的安全性和隐私保护要求较高。数据中台可以帮助医疗机构实现:
    • 疾病预测: 分析病历数据、基因数据、生活习惯数据等,预测疾病风险,进行疾病预防。
      例如: 某医疗机构利用数据中台分析用户的病历数据、基因数据、生活习惯数据等,构建疾病预测模型,预测用户患某种疾病的风险,并根据预测结果向用户提供个性化的健康管理建议。
    • 辅助诊断: 分析医疗影像数据、病历数据等,辅助医生进行疾病诊断,提高诊断准确率。
      例如: 某医疗机构利用数据中台分析患者的 CT 影像数据,识别病灶区域,辅助医生进行肺癌诊断,提高诊断准确率。
    • 个性化治疗: 根据患者的基因数据、病历数据、治疗方案等,制定个性化治疗方案,提高治疗效果。
      例如: 某医疗机构利用数据中台分析患者的基因数据、病历数据、治疗方案等,制定个性化的癌症治疗方案,提高治疗效果,降低治疗副作用。
6.2 适合建设数据中台的企业特点:数据驱动,业务创新,提升竞争力

数据中台并非适用于所有企业,以下特点的企业更适合建设数据中台:

  • 拥有丰富的数据维度: 企业拥有多个业务系统,积累了大量的数据,例如用户数据、产品数据、交易数据、行为数据等,这些数据是构建数据中台的基础。
  • 拥有多个大数据应用场景: 企业有多个业务部门或业务线,每个部门或业务线都有数据分析需求,例如营销部门需要进行精准营销,风控部门需要进行风险控制,产品部门需要进行用户行为分析等,数据中台可以为这些部门提供统一的数据服务,避免重复建设。
  • 需要构建统一的数据管理平台或数据资产管理平台: 企业的各个业务板块都有自己的数仓和报表,数据分散在各个部门,难以整合和共享,数据中台可以整合企业所有数据,构建统一的数据平台,实现数据共享和协同。
  • 需要打通多个数据源: 一家企业运营多个品牌的会员客户数据,例如:两个品牌的 CRM 分别由不同供应商提供,为了更好地为会员提供服务,故需要打通两个 CRM 中的用户数据。数据中台可以整合来自不同数据源的数据,打破数据孤岛,构建统一的数据视图。

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