数据中台建设方法论

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数据中台是什么？

数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，通过有形的产品和实施方法论，构建一套持续不断把

数据变成资产并服务于业务的机制，数据来自于业务，并反哺业务，不断循环迭代，实现数据数据可见、

可用、可运营，通过数据中台把数据变成一种服务能力，其目标是提供普惠的数据服务。本质就是数据仓

库+数据服务中间件。

数据中台一般会具备4个能力：数据采集整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现。

数据采集整合：创建企业数据中台第一步，打破企业内部各个业务系统的数据隔阂，形成统一的数据中心，为后续数据价值的挖掘提供

基础。主要通过数据采集和数据交换实现。

数据提纯加工：主要是对数据统一标准、补充属性，然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表，满足企业对数据的需求。

数据服务可视化：对数据进行计算逻辑的封装，生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务API，让数据快速应用到业务场景中。数

据服务API对接的3种常见数据应用包括数据大屏、数据报表、智能应用。

数据价值变现：通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务部门无法提供的数据服务能力，为赋能前端应用、数据价值变现提

供基础。

关于数据中台有以下几个功能特点：

1）数据中台具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价

值变现核心能力。

2）数据中台的核心就是实现公共计算逻辑下沉，实现数据复用，提供给接

口使用。

3）数据中台不是某一个单一的产品或者某个技术。本质上讲数据中台就是

从数据中发现价值，赋能业务数据管理机制。

数据中台的核心理念就在于数据取之于业务，用之于业务，它相对于数据平台注重的是对业务的积累和沉

淀，构建了从数据生产到消费，消费后产生的数据再回流到生产流程的闭环过程。

数据中台的核心，是避免数据的重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用

数据中台出现的背景

为什么要构建数据中台呢？

、烟囱式的开发模式

一个企业体量不大时，对于业务需求我们可以直接由底向上直接开发，由原始表深度加工产出一张表对外

提供服务，针对不同的业务需求我们都这样实现，这就形成烟囱式开发，随着企业体量变大，业务变多，

这种烟囱式开发会导致我们的数据无法复用，做很多重复的开发，这时我们可以构建一套数据分析平台，

这里涉及数据采集、数仓构建、数据分析、数据可视化展示等，由于我们构建了统一数仓平台，几乎解决

烟囱式开发问题。

但是当企业体量继续变大时，企业内部业务线增多，部门增多，由于一些公司内部组织架构的原因，可能

会出现不同部门都会搞一套大数据平台，而这些部门之间有一些极其相似的业务，例如：淘宝业务线、聚

划算业务线、天猫业务线都涉及交易信息统计、用户信息统计、用户活跃、流失、留存统计。每个大数据

平台都会针对以上业务做相同业务的数据分析，各个部门使用了企业资源运行了大量相同的业务逻辑，设

置各个业务部门之间需要进行数据交换关联时还需各个业务线领导牵头完成数据统一交换使用，那么站在

全企业的角度来看各个业务部门之间这些相似的业务开发就是一个个的烟囱式开发，做不到相同业务合并

处理，业务数据共用和复用。

对于烟囱式开发从企业角度来说相当于付出两倍的人力去研发同一件事情，从资源角度来说使用两倍的资

源来加工相同数据，实际上烟囱开发效率是高的，但是烟囱多了，从全局角度看，效率是低的。

2、数据管理能力缺失

随着企业业务线增多，企业业务量和业务指标增多，在数据分析时对应任务和数据表也非常多，如果我们

缺少了对这些任务和数据的管控能力，不清楚一个任务挂掉影响哪些数据表结果，不清楚每张数据表被哪

些用户使用，当一张表数据量庞大到一定程度需要下线时不清楚这张表是否还在被使用？被哪些人在用？

表中数据多久之前的数据可以被删除？由于对数据管理能力缺失导致一系列不可预估的问题。

、缺少全链路数据治理监控

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摘要：

数据中台是什么？数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，通过有形的产品和实施方法论，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制，数据来自于业务，并反哺业务，不断循环迭代，实现数据数据可见、可用、可运营，通过数据中台把数据变成一种服务能力，其目标是提供普惠的数据服务。本质就是数据仓库+数据服务中间件。数据中台一般会具备4个能力：数据采集整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现。数据采集整合：创建企业数据中台第一步，打破企业内部各个业务系统的数据隔阂，形成统一的数据中心，为后续数据价值的挖掘提供基础。主要通过数据采集和数据交换实现。数据提纯加工：主要是对数据统一标准、补充属...

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