在大數據發展的黃金期，幾乎所有的高科技企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。
作為主要大數據玩家，阿里在2015年提出了“大中台、小前台”的戰略，奠定了其內部發展數據中台的基礎。2018 年因為“騰訊數據中台論”，中台再度成為了人們談論的焦點。至此，關於“數據中台”的討論從未停歇，大概沒有什麼大數據概念像數據中台一樣，這般具有爭議爭議吧！
那麼數據中台究竟是“新瓶裝舊酒”，還是真正可以助力企業的“大殺器”？本文主要從數據中台的本質和價值，到探究什麼樣的企業適合建數據中台，再到企業究竟如何數據中台，多個視角對數據中台進行解讀。
一、數據中台是什麼？
數據中台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，我們對物理世界裡工廠的概念，把數據中台的概念抽象和分解一下。
任何一個加工製造業的工廠，都會有原材料，對應的就是源資料。
二、數據中台的功能
具體來說，數據中台的主要功能包括：
1.資料整合：數據中台能夠對企業內外部的多種資料來源進行整合，打破資料孤島，實現資料的互聯互通。
2.資料治理：資料中臺透過制定資料標準、建立資料質量監控機制、進行資料安全保護等手段，確保資料的準確性、一致性和安全性。
3.資料儲存和計算：資料中臺採用分散式儲存和計算技術，能夠支援大規模資料的儲存和高效計算。
4.資料服務：資料中臺透過提供資料API、資料視覺化等方式，將資料以服務化的形式提供給前臺業務部門，滿足其快速響應市場變化、靈活調整業務策略的需求。
三、數據中台的特徵
1.整合性
數據中台能夠整合企業內外部的多種資料來源，形成統一的資料檢視，為企業的決策提供全面、準確的資料支援。
2.服務化
數據中台將資料以服務化的形式提供給前臺業務部門，降低了前臺業務部門獲取資料的門檻，提高了資料的利用效率。
3.靈活性
數據中台採用微服務架構，具備高度的靈活性和可擴充套件性。企業可以根據業務需求和技術發展，隨時對數據中台進行擴充套件和升級。
4.安全性
數據中台透過資料加密、訪問控制、安全審計等手段，確保資料的安全性和隱私性。
四、什麼樣的企業適合建數據中台？
無可否認，構建數據中台需要巨大的投資。
- 一方面，數據中台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台建設的需求；
- 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，數據中台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。在選擇數據中台時，應考慮以下幾個因素。
首先，企業是否涉及大量的資料應用場景。數據中台本身不能直接創造業務價值，其本質是為快速孵化資料應用提供支援。因此，當企業存在多個數據應用場景時（通常三個以上就值得考慮），比如電商領域中有各種各樣的資料應用場景，構建數據中台就成為一項必要的選擇。
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台。舉例而言，在電商初期，倉儲、供應鏈、市場運營都是獨立的資料倉庫，為了消除這些資料孤島，構建數據中台成為必然選擇。
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，數據中台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，建設數據中台，並結合視覺化的BI資料分析產品，實現資料從應用到中台的全面構建，這種需求在傳統企業中較為常見。
此外，企業規模也是一個必須考慮的因素。由於數據中台需要較大的投入，其收益較長線，更適用於業務相對穩定的大公司，而初創型的小公司可能並不適合。
如果您的公司符合上述特徵，那麼毫無疑問，將數據中台納入日程是明智之舉。
五、數據中台搭建步驟
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：利用資料整合平台，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等資料整合平台，將來自不同系統的財務資料（如ERP、CRM等）進行整合和治理，以構建完整的財務報表和財務指標體系。然後對資料進行清洗和轉化。例如，在ERP系統中可能使用的是特定的日期格式，而在CRM系統中使用的是另一種格式，FineDataLink可以幫助企業將這些格式統一，以便於後續的分析和處理。
另外，利用FineDataLink的資料治理能力來建立資料標準，保持財務資料在月度、季度、年度等報告中的一致性，為決策提供清晰、準確的財務資訊。
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：
在銷售分析中，企業可以使用FineBI，透過簡單的拖拽式操作對銷售資料進行深入分析，包括銷售額、銷售渠道、客戶畫像等，並基於資料探勘、預測分析等功能發現銷售趨勢和潛在機會，為銷售策略的制定提供有力支援。
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：
在高層決策中，企業可以使用FineReport大屏展示關鍵業務指標和資料分析結果，如銷售額、銷售趨勢、銷售分佈等，幫助高層領導快速瞭解業務狀況，做出明智的決策。
4.系統測試與最佳化
在數據中台搭建完成後，需要進行系統測試和業務驗收，以確保其滿足業務需求並持續最佳化效能。測試過程中，可以使用各種測試工具和場景模擬來驗證數據中台的功能、效能和安全性。根據測試結果，可以對數據中台進行最佳化和調整，以提高其穩定性和效率。
5.運維與升級
為了確保數據中台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。運維計劃應包括資料備份、恢復、監控、報警等方面，以確保資料的安全性和可靠性。升級策略則應根據業務需求和技術發展進行定期更新和升級，以保持數據中台的先進性和競爭力。
總而言之，數據中台作為一種新型的資料管理平台，具有整合性、服務化、靈活性和安全性等特徵。透過實施數據中台，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。
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