數據中臺建設的三大核心要素

數據資產治理

當企業市場存量變小，傳統粗放的經營模式已不能為企業帶來經濟增長時，企業信息化建設被提上日程。電子管理系統幫助企業初步實現了組織架構調整和信息化部署。而此時，外部市場增量仍被繼續壓縮，簡單的市場推廣不再奏效，以數字化驅動前端業務快速創新并降低內部成本便是數據中臺的最大優勢。

維護數據、提供數據服務以驅動業務增長的工作往往由企業 IT 部門完成。結合業務特性，憑借數字技術，IT 部門可以為“前線”業務部門源源不斷地提供“彈藥”。其中，數據資產的沉淀是至關重要的。因此，在數據中臺的建設前期，需要通過傳統的信息化管理軟件及新型數據融合技術，將企業的內外部數據進行串聯，通過盤點、規劃，呈現所有的數據資源；通過大數據開發工具打通、整理數據，包括探查數據血緣關系、保障數據安全。

數據資產治理離不開數據模型管理，模型管理能夠幫助中臺統一數據字段命名，形成統一的開發規范，實現有效的數據識別。經過以上多重數據治理，可形成供企業復用的數據資產。另 外，由于企業業務及產品不同，每家企業通過軟件技術搭建的數據中臺架構也存在差異，并沒有通用或標準的數據中臺架構。企業組建中臺架構需要以自身的信息化建設為基礎，綜合考慮數據體量、業務特性。

在數據中臺底層技術架構搭建完成并形成可被調用的數據資產后，還需要根據業務部門的需求構建數據模型，以便為前端業務團隊提供可統一調配、共享的智能化數據服務。共享數據服務 可以為前端業務提供安全可靠、操作便捷、規范統一、延展靈活的技術支持，為前端用戶、產品研發、客戶服務、市場營銷等提供標簽提取，從而為精準營銷、用戶畫像等不同方面的應用提供數據參考。

數據中臺最終的應用方向是為企業提供提升效率、降低成本、創新業務的核心推動力。因此，在完成數據中臺底層技術架構及數據治理工作后，數據智能應用便成為考驗中臺實力的試金 石，檢驗數據中臺能否通過數據能力，比如實時查詢能力、批量處理能力、報表展示能力、數據安全能力、數據管理能力等，幫助業務人員完成數據的智能提取和應用工作，幫助企業掌握數字化轉型的趨勢并制定發展策略。

數據工程師、業務人員可以基于數據中臺的交互模式，統一數據處理流程，實現中臺內數據的自助處理，加快數據驅動業務的進度。同時，各種數據的關聯分析和分析結果的統一為企業在 數據智能應用方面提供了更為客觀的分析維度。