数据中台的作用和意义是什么？什么样的企业适合建数据中台？
在回顾历史和全球范围内的发展，数据的重要性显而易见。对企业而言，数据即为洞察，只有通过深入了解数据，才能真正理解客户和市场，优化产品和供应链。当前，市场面临产能过剩、劳动力成本上升以及个性化定制生产和服务需求快速增长的挑战。在这一大背景下，中国企业难以继续依赖过去粗放式的管理方式来实现增长。由以往基于经验的粗放管理升级为现代基于数据的精细化运营已成为企业发展的不可或缺的路径，所以“数字化建设”这一概念开始被推崇，是实现精细化运营和数字化创新发展的关键所在。
数据中台建设成为企业实现数智化转型的不可或缺之路。对于有转型需求的企业来说，迈出这一步是至关重要的。本文中我们就将详谈何为数据中台，企业又是出于哪些数据需求才需要建设数据中台？
一、企业数据应用过程中的痛点
在数字化建设中，数据扮演着重要的生产要素的角色。然而，随着大量数据产品的涌现，虽然不断提高了企业运营效率，却也暴露出一系列尖锐的数据问题，其中主要包括以下五点：
1. 指标口径不一致：
- 问题描述：存在两个数据产品，一个包含税，一个不包含税，尽管它们使用相同的指标名称——销售额，但却呈现不一致的结果。
- 影响：运营在面对这些指标时，由于不了解其业务口径，难以有效利用这些数据。
2. 数据重复建设，需求响应时间长：
- 问题描述：随着需求的增长，运营和分析师对需求交付时间的抱怨不断增加，需求响应时间已经无法满足业务对数据的敏捷研发要求。
- 影响：在快速变化的业务环境中，需求响应时间的延长影响了数据的敏捷性和业务的研发速度。
3. 取数效率低：
- 问题描述：面对数十万张表，运营和分析师在查找数据和准确理解数据方面遇到困难，需要花费大量时间，尤其对于非技术出身的新人来说更为耗时。
- 影响：取数效率低下导致大部分取数工作仍依赖于数据开发，影响了数据仓库模型和集市层数据的建设。
4. 数据质量差：
- 问题描述：由于BUG导致数据计算结果错误，最终影响商业决策。举例说明在某次大促期间，由于数据计算错误导致商品搜索转化率增长，分配的流量也因此浪费。
- 影响：数据质量差可能导致企业做出基于错误数据的商业决策，影响业务效益。
5. 数据成本线性增长：
- 问题描述：随着需求的增长，数据成本呈线性增长趋势，数据资源量级从一年便翻倍，机器成本增加超过500万元。
- 影响：企业在数据资源方面的线性成本增长可能导致不必要的财务负担，需要寻求更经济高效的数据管理方式。
为了将数据转化为前瞻性洞见和差异化资产，企业需采取“数据重构”行动，对数据资产进行梳理，建立强有力的数据战略和行之有效的数据治理机制。数据中台便是“数据重构”的解决方案。
二、数据中台的定义和价值
数据中台是一种数据管理和处理的架构模式，通常处于数据处理流程的中间位置，负责连接数据源和数据应用，旨在通过集成、共享和管理企业各类数据，解决传统数据孤岛、数据烟囱、数据分散管理和数据不一致等问题，为企业提供统一的数据服务平台，促使企业更灵活、高效地利用数据资源，推动数据驱动业务的发展。
数据中台的主要特征和功能包括：
- 集成数据源：将企业内外的多源数据整合到一个集中的平台，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 数据共享与标准化：提供一致性的数据标准和共享机制，确保不同业务部门和应用系统之间能够共享并理解相同的数据。
- 数据治理与质量管理：实施数据治理策略，确保数据的准确性、完整性和一致性，并提供数据质量管理工具，以维护高质量的数据。
- 数据服务和API：提供数据服务和API（应用程序接口），使得不同的应用程序和服务能够方便地访问和利用数据。
- 元数据管理：对数据进行元数据描述和管理，使得用户能够更好地理解数据的含义和背景，提高数据的可理解性和可信度。
- 数据安全与隐私：强调数据的安全性和隐私保护，通过身份验证、访问控制等手段确保数据的保密性和完整性。
- 支持分析与挖掘：提供强大的分析和挖掘工具，帮助用户更好地理解数据，发现潜在的业务价值和趋势。
- 弹性伸缩：具备弹性伸缩的能力，能够适应不断增长和变化的数据需求，保障系统的性能和稳定性。
三、什么样的企业适合建数据中台？
无可否认，构建数据中台需要巨大的投资。一方面，数据中台的建设不可避免地牵涉到系统支持，研发系统需要投入大量人力，并要确保这些系统能够持续满足中台建设的需求。另一方面，在面对庞大的数据需求时，进行数据模型的重构同样需要额外的人力，并需要做出坚定的决策。
因此，数据中台的建设必须结合企业的实际情况进行，根据需求进行明智选择。在选择数据中台时，应考虑以下几个因素。
首先，企业是否涉及大量的数据应用场景。数据中台本身不能直接创造业务价值，其本质是为快速孵化数据应用提供支持。因此，当企业存在多个数据应用场景时（通常三个以上就值得考虑），比如电商领域中有各种各样的数据应用场景，构建数据中台就成为一项必要的选择。
其次，如果企业经历了快速的信息化建设，存在业务数据孤岛，需要整合各个业务系统的数据进行关联分析，就需要建立一个数据中台。举例而言，在电商初期，仓储、供应链、市场运营都是独立的数据仓库，为了消除这些数据孤岛，构建数据中台成为必然选择。
另外，当团队面临效率、质量和成本方面的问题，需要提高开发效能但又束手无策，数据频繁出现问题且老板要求控制数据成本时，数据中台就成为一种解决方案。
最后，当企业面临经营困境，需要通过数据实现精益运营、提高运营效率时，建设数据中台，并结合可视化的BI数据分析产品，实现数据从应用到中台的全面构建，这种需求在传统企业中较为常见。
此外，企业规模也是一个必须考虑的因素。由于数据中台需要较大的投入，其收益较长线，更适用于业务相对稳定的大公司，而初创型的小公司可能并不适合。
如果您的公司符合上述特征，那么毫无疑问，将数据中台纳入日程是明智之举。
四、结语
数据中台已经成为当今企业数字化转型的核心。它不仅仅是一个技术框架，更是一场战略和文化的深刻变革。通过建设高效的数据中台，企业能够更充分地利用数据，实现智能决策、推动创新，并提供更卓越的客户体验。在这个数字化时代，数据中台将持续演进和发展，成为企业成功的不可或缺的组成部分。
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