【大数据架构-数据中台（2）】数据中台建设与架构：从战略到落地的完整方法论

文章目录

• • 核心观点
  • 一、持续让数据用起来的价值框架
  • • 数据中台的组织地位
  • 二、数据中台建设方法论：1-2-4-4-5体系
  • • 1项战略行动：企业级战略定位
    • 2个保障条件：组织保障与数据意识
    • 4条目标准则：可见、可懂、可用、可运营
    • 4套建设内容：组成完整架构
    • • [1. 工具体系（基础支撑）](#1. 工具体系（基础支撑）)
      • [2. 数据体系（核心要素）](#2. 数据体系（核心要素）)
      • [3. 应用体系（价值输出）](#3. 应用体系（价值输出）)
      • [4. 运营体系（持续保障）](#4. 运营体系（持续保障）)
    • 5个关键步骤：理现状、立架构、建资产、用数据、做运营
  • 三、数据中台架构
  • • • [1. 数据汇聚（数据接入入口）](#1. 数据汇聚（数据接入入口）)
      • [2. 数据开发（数据加工工具）](#2. 数据开发（数据加工工具）)
      • [3. 数据体系（核心数据资产）](#3. 数据体系（核心数据资产）)
      • [4. 数据资产管理（数据价值展现）](#4. 数据资产管理（数据价值展现）)
      • [5. 数据应用（价值输出载体）](#5. 数据应用（价值输出载体）)
      • [6. 数据运营与安全管理（持续保障）](#6. 数据运营与安全管理（持续保障）)

核心观点

数据中台建设不是简单的技术项目，而是一项需要从企业战略、数据认知、组织保障等更高层面进行全盘规划的系统工程。就像阿里巴巴通过"大中台、小前台"实现业务快速创新一样，数据中台建设的成功关键在于建立一套"1-2-4-4-5"的方法论体系，确保数据真正成为企业的战略资产。

很多企业都有这样的困扰：想建数据中台，但不知道从哪里开始，不知道需要什么条件，不知道如何推进。阿里巴巴的成功经验告诉我们，数据中台建设不是技术部门的事，而是企业级战略，需要从战略、组织、技术、业务等多个维度全面规划。

核心要点：

1. 数据中台是一套"让数据用起来"的价值框架，业务与数据形成阴阳互补的闭环
2. 数据中台建设需要"1项战略行动、2个保障条件、4条目标准则、4套建设内容、5个关键步骤"
3. 数据中台必须拥有与业务部门同样重要的组织地位
4. 数据中台的核心是数据的业务服务能力，而非单纯的技术平台

---

一、持续让数据用起来的价值框架

核心结论： 数据中台的使命是持续让数据用起来，其根本创新在于把"数据资产"作为基础要素独立出来 ，让数据作为生产资料融入业务价值创造过程，持续产生价值。

很多人把数据中台理解为技术平台，这是最大的误区。数据中台的真正价值在于建立一套业务与数据的闭环机制。

核心逻辑： 数据中台作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方，通过自身的平台能力和业务对数据的不断滋养（业务数据化），形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力（数据资产化和资产服务化）。

当出现新的市场变化，需要构建新的前台应用时，数据中台可以迅速提供合适的数据服务（服务业务化），以数据服务或数据应用产品的方式支持业务创新。

这个价值框架可以用一个简单的循环来理解：业务产生数据，数据服务业务，业务在阳，数据在阴，阴阳互补，形成闭环。

就像人体的血液循环系统一样，业务是心脏，数据是血液，数据中台是血管系统。心脏（业务）产生血液（数据），血液通过血管（数据中台）输送到全身（各个业务场景），支撑身体的正常运转（业务创新）。

数据中台的组织地位

这个价值框架融入企业的运营活动中，就能支撑数据中台的组织地位：数据中台必须拥有与企业的设计部门、制造部门、销售部门等业务部门同样重要的地位。

很多企业在建设数据中台时，把它当作IT部门的一个项目，这是错误的。数据中台不是单纯的技术叠加，不是一个技术化的大数据平台，二者有本质区别。

关键区别：

• 大数据平台：更关心技术层面的事情，包括研发效率、平台的大数据处理能力等，针对的往往是技术人员
• 数据中台：核心是数据的业务服务能力，要结合具体业务场景，比如精准营销、风控等，通过服务直接赋能业务应用

数据中台不仅面向技术人员，更需要面向多个部门的业务人员。这在建设过程中要特别注意，不论是由信息化部门牵头还是由业务部门牵头执行数据中台项目，都需要在整个企业内部形成一张有共识的蓝图：数据是企业的战略资产。

---

二、数据中台建设方法论：1-2-4-4-5体系

核心结论： 数据中台建设需要从战略行动、保障条件、目标准则、建设内容、关键步骤5个层面全面考虑，形成"1项战略行动、2个保障条件、4条目标准则、4套建设内容、5个关键步骤"的完整方法论体系。

1项战略行动：企业级战略定位

核心结论：数据中台是企业级战略"一把手工程"，需从公司层面规划，支撑数字化智能化升级，绝非小团队能独立完成。

现实挑战：需企业共用数据工具、共建共享数据体系，但部门墙、业务发展不均衡，且涉及技术架构与业务模式变革，需组织和资源支撑，推动难度大。

实施建议：保持核心战略定位，采用"从点到面"快速迭代，先从单个业务/部门突破见成效，再逐步推广。

2个保障条件：组织保障与数据意识

数据中台是企业级战略，支撑数字化转型，需通过组织保障 和数据意识提升 落地：

1. 组织保障

• 数据中台的建设、维护、运营等工作超出IT范畴，需建立专门的中台团队（含建设、维护、运营等小组），负责全流程推进及与业务、后台等团队对接；
• 需企业高层统筹，避免仅由IT部门推进（易因业务理解、资源调配能力不足受阻）。

2. 数据意识提升

数据意识是数据中台的核心文化，需从4个维度强化：

1. 数据采集意识：全面采集业务触点数据（业务、日志、埋点等），挖掘数据价值；
2. 数据标准化意识：统一数据标准，减少口径不一致的资源浪费；
3. 数据使用意识：全员掌握数据使用方式，用数据替代经验发现业务关联；
4. 数据安全意识：合规使用数据，具备安全定级、脱敏等意识。

4条目标准则：可见、可懂、可用、可运营

核心结论： 将数据的可见、可懂、可用、可运营4个核心准则贯穿于中台建设的全过程，保障建设在正确的轨道上。

这4个准则不是独立的，而是一个递进的关系：

1. 可见：数据资产首先要能被找到、被看到。这需要建立数据资产目录、数据地图等工具，让业务人员能够快速找到需要的数据。

2. 可懂：数据不仅要可见，还要可懂。这需要建立数据标准、元数据管理、数据标签体系等，让业务人员能够理解数据的含义。

3. 可用：数据不仅要可懂，还要可用。这需要提升数据质量、建立数据服务能力，让业务人员能够放心使用数据。

4. 可运营：数据不仅要可用，还要可运营。这需要建立数据价值评估、数据成本管理、数据运营机制等，让数据资产持续产生价值。

4套建设内容：组成完整架构

核心结论： 通过工具体系、数据体系、应用体系、运营体系建设保证中台建设的全面性和可持续性。

这4套建设内容构成了数据中台的完整架构：

1. 工具体系（基础支撑）

• 分为大数据存储计算工具 （如Hadoop、Spark等，企业只需选型无需自建）和数据中台工具组件（含数据汇聚、开发、资产管理等）；
• 核心是通过工具化、产品化降低技术门槛，让数据加工与使用更便捷。

2. 数据体系（核心要素）

• 是数据中台的"核心内容"，通过汇聚全企业数据、按规范建模加工，形成完整、准确的数据体系；
• 不同企业数据内容不同，但建设方法和工具要求相似，需结合自身业务针对性构建。

3. 应用体系（价值输出）

• 是数据中台区别于大数据平台的核心：将数据转化为服务/产品（如客户查询服务、BI分析应用），支撑业务决策；
• 数据中台提供应用生成、管理功能，帮助企业逐步构建适配自身业务的应用体系。

4. 运营体系（持续保障）

• 负责平台流程规范、资源监管、数据质量改进、价值评估等，保障数据中台健康持续运转；
• 数据中台是长期工程，需运营体系避免后期数据质量下降、平台无法使用的问题。

5个关键步骤：理现状、立架构、建资产、用数据、做运营

核心结论： 通过理现状、立架构、建资产、用数据、做运营5个关键行动控制中台建设的关键节点，保障相应的质量。

这5个步骤构成了数据中台建设的完整流程：

1. 理现状：全面梳理企业的业务现状、数据现状、技术现状，明确建设目标和范围。

2. 立架构：设计数据中台的整体架构，包括技术架构、数据架构、应用架构等。

3. 建资产：通过数据建模、数据治理等，构建企业的数据资产体系。

4. 用数据：通过数据服务、数据应用等，让数据真正用起来，产生业务价值。

5. 做运营：建立数据运营机制，持续优化数据资产，提升数据价值。

---

三、数据中台架构

数据中台是位于"云基础底座"与"上层业务应用"之间的体系，目标是让数据持续转化为业务应用能力，降低数据使用门槛。其架构包含6大核心模块，各模块协同实现数据从"接入"到"价值输出"的全流程：

1. 数据汇聚（数据接入入口）

• 是数据中台的"数据来源通道"，负责将业务系统、日志、IoT等异构数据源的分散数据，通过数据库同步、埋点、爬虫等方式（分离线批量/实时采集），集中存储到中台，为后续加工做准备。

2. 数据开发（数据加工工具）

• 针对原始汇聚的数据，提供离线/实时的加工、算法开发工具，同时配套任务管理、运维监控等功能，帮助开发人员将数据加工为业务可用的形式，提升数据处理效率。

3. 数据体系（核心数据资产）

"有了数据汇聚、数据开发模块，中台已经具备传统数据仓库（后面简称为数仓）平台的基本能力，可以做数据的汇聚以及各种数据开发，可以建立企业的数据体系。"

数据体系是数据中台的"核心内容"，基于汇聚、开发后的数构建，需遵循统一建模规范，通常分为贴源数据层、统一数仓层、标签数据层、应用数据层，保障数据的一致性与复用性。

4. 数据资产管理（数据价值展现）

• 以业务人员易理解的方式（含数据目录、元数据、质量、血缘等）展示数据资产，同时管控权限与安全，方便全员探索数据、发现价值。

5. 数据应用（价值输出载体）

• 是数据中台的"价值核心"，将数据转化为业务服务/应用（如BI分析、智能产品），同时提供应用生成、管控组件，帮助企业快速定制适配自身业务的应用。

6. 数据运营与安全管理（持续保障）

• 是数据中台长期运转的基础：运营体系负责流程规范、数据质量改进等；安全管理保障数据合规使用，二者共同确保数据中台持续健康发挥价值。

参考：《数据中台-让数据用起来（第二版）》