当前，新一代信息通信技术正在加快与产业的融合，推动数字工业化和产业数字化的发展势不可挡。对于所有创业企业来说，一个充满机遇的新时代即将开启。在新的起点上，初创企业如何抓住数字红利，实现数据驱动、精细化管理，打通数据与应用孤岛，实现数据与应用资产的全球化管理，快速实现数据价值，是企业数字化转型中需要解决的问题。数据中台是实现数字转型的必要创新技术和方法。

顺应形势的发展数通畅联推出了数据中台方案。数据中台由三款核心产品云MDM基础数据平台、云ESB企业服务总线、云DAP数据分析平台组合而成，主要围绕数据的“集存通用治”，包括对数据的采集清洗、数据的汇聚存储、数据集成连通消除信息孤岛、对数据的使用可视化分析以及提供数据服务以及对数据的质量管理，提升数据质量。

整体说明

越来越多的企业选择数字化转型，在这个过程中逐渐凸显了数据中台的作用。通过数据中台可以从容面对海量数据，建立完善的数据治理体系，并对数据进行分析可视化展示，能够更好地帮助企业决策与运营。

数据化转型诉求

数字化是数字化转型的基础。通过数字化转型，可以重新构想如何使用技术、人员和流程，以新的方式推动业务向前发展。如今，数字化转型已经意味着在业务的各个方面（包括供应链、ERP、运营、客户服务等）从手动和模拟流程向数字化流程的转换。从本质上讲，数字化转型通过连接人、地点和事物，帮助企业和其他实体创造更好的成果。

数据中台的定义

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。数据中台的主要作用在于把数据进行统一标准和口径之后，再进行储存和加工，从而使企业可以提供更高效的服务。简单来讲，数据中台是以节省企业成本，实现精细化运营为目标。

数据中台的作用

数据中台应该具有平滑自如的水平伸缩能力，从容应对海量数据，对资源拥有细粒度的控制能力，支持多任务、多用户下的作业处理。并且具有强大的实时处理能力，以数据仓库理论管理和组织各类数据。对外提供强大的数据服务，支持多种协议的数据传输与交互。拥有完善的数据治理体系，数据质量能够得到有效保障。

建设原因

数据中台回归服务的本质，通过众多基础模型可以完成应用数据模型的构建。数据模型不需要“稳定”，而需要不断地滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。

强化数据复用

将众多基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到众多基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度地避免了重复数据抽取和维护带来的成本浪费。

曾经企业的数据抽取就有多份，报表一份，数据仓库一份，地市集市一份，无论是抽取压力、维护难度及数据一致性要求都很高。同时，统一的基础模型将相关业务领域的数据做了很好的汇聚，解决了数据互通的诉求。

提升业务协同

在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。

推动业务创新

企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在。在如今的互联网时代，企业都在全力谋求转型，转型的关键是要具备跟互联网公司一样的快速创新能力，大数据是其中一个核心驱动力，但拥有大数据还不足够，数据中台的能力往往最终决定速度，拥有速度意味着试错成本很低，意味着可以再来一次。

建设原则

当然，数据中台的建立不可能一蹴而就，每个企业都应该基于实际打造独有的中台能力，在这个过程中，需要遵循一些原则：顺应时势的组织结构机制，合适的工作方式以及快速转变角色。

架构机制

企业的组织架构及机制需要顺势而变。比如以前负责数据的部门或团队往往缺乏话语权，面对业务需求往往是被动的接受的角色，这让一切数据中台的想法化为泡影，需要为数据中台团队授权。

1、 统一技术架构平台：采用统一的技术架构，便于项目组在业务中投入更大精力，提炼出共性问题，交由固定团队统一负责，从而优化工作流程，大大节约企业的各项隐性成本。

2、统一组织架构平台：组织层面和战略层面的思维转变，是数字化转型的重中之重。唯有核心管理者真正认可数字化，并清晰地意识到数字化转型在未来可能带给企业的潜在价值，才有可能将注意力以及资源投入到企业的数字化转型之中。

3.、统一业务架构平台：为了成功进行数字化转型，企业需要将其业务运营模式实现数字化，包括但不限于价值链的所有步骤——从共享功能到供应链和客户界面。企业的数字化转型必须扩展到端到端的客户体验设计，而不仅仅是组织流程的自动化。

工作方式

数据人员只有深入的研究业务、数据和模型，端到端的去实践，打造出数据中台，才是最大的价值创造，才能使得持续创新成为可能。

1、全员参与其中：数字化转型不仅要有数据人员的参与，也要有业务人员的参与。不同工作的人员看待问题的角度不同，只有集思广益，才能更好的进行数字化转型。

2、数据管理制度：建立“业务-技术-组织”三维一体完整的数据综合治理体系，通过数据治理消除信息孤岛，促进企业业务协同、提高业务效率，实现企业的降本增效。

3、绩效考核机制： 通过绩效评估，被评估者不仅可以从自己、上司、部属、同事处获得多种角度的反馈，也可从这些不同的反馈清楚地知道自己的不足、长处与发展需求，从中发现问题并进行改革提升，使数字化转型更为顺畅。

角色转变

数据中台的团队要从传统的支撑角色逐步向运营角色转变。不仅在数据上，在业务上也要努力赶超业务人员，中台人员要逐步建立起对于业务的话语权，不仅仅是接受需求的角色，更要能提出合理的建议，能为业务带来新的增长点，比如精确营销。

1、整体团结合作：企业的高管应与员工合作，让他们轻松适应新的工作方式。为了进一步鼓励员工，企业高管可以主动传达实施数字化转型的好处和原因。在企业内部保持一致的沟通和协作是确保每个人都参与变革并在变革生效时为新挑战做好准备的关键。

2、抛开固性甲方思维：数字化转型不是一个交钥匙工程，企业自身的业务人员要深度参与，只有深度参与才知道哪些地方需要转型，才会知道数字化转型的必要性和所带来的益处。

3、保持诚实开放态度：当企业对数字化转型过程保持诚实和开放的态度时，就能创造一种更具包容性的职场文化，并提高员工的士气。采用企业内部的劳动力和人才实践的成功率更高。企业员工都感受到了数字化转型的一部分，也更容易应对不可预见的挫折，那么更有可能取得成功。

方案介绍

针对数字化转型数通畅联推出了数据中台方案。该方案集应用集成、数据治理、数据分析功能为一体，在保证数据互联互通、建立主数据管理体系的同时对数据进行可视化分析，为企业的经营决策提供支撑。

产品组合

数据中台方案是基于数通畅联的三款核心产品云MDM、云ESB和云DAP组成的解决方案，主要实现基于数据治理分析的中台建设，通过云MDM对企业中的主数据进行集中管理，统一进行清洗、校验和丰富，建立统一、标准、完整的主数据体系，并为其他系统提供标准的主数据，同时为云DAP提供基础数据支持；云ESB从各个系统抽取主数据并同步至云MDM平台，支持主数据校验、清洗和汇聚，并配合云MDM平台进行主数据分发。

体系结构

云MDM主要对企业中的主数据进行集中管理，统一进行清洗、校验和丰富，建立统一、标准、完整的主数据体系，并为其他系统提供标准的主数据，同时为云DAP提供基础数据支持。

云ESB从各个系统抽取主数据并同步至云MDM平台，支持主数据校验、清洗和汇聚，并配合云MDM平台进行主数据分发; 配合云DAP平台建立业务数据同步流程，支持数据仓库的建设。

云DAP数据分析平台结合云ESB从各系统进行数据抽取、加工、转换，并汇聚存储到数仓中，构建企业的大数据中心，基于数仓通过图形化、拖拽式配置构建分析主题，实现快速、精准分析，支持领导层的决策。

数据架构

由云MDM通过云ESB在各个业务系统中获取基础数据，在云MDM对基础数据进行清洗转换等操作之后形成标准统一的主数据，云MDM将主数据下发到云DAP中作为部分基础数据，云DAP对下发过来的数据进行汇总加工后再进行集中展示。

数据集成

源头系统数据提供业务数据，云ESB通过数据集成、业务系统接口调用，或者云DAP通过读取源库等方式，将源头系统的业务数据抽取到ODS中，其中云MDM提供基础数据，业务系统提供业务数据；再将ODS中的基础数据、业务数据，通过云ESB的聚合流程将按照类别汇聚到数仓的维表或事实表中；维表与事实表中的数据根据业务主题、业务指标需要再次进行加工汇总，形成数仓中的汇总事实表；接下来云DAP的分析模型根据汇总数据进行整合计算；经过分析模型整合计算后的数据，结合云DAP预置的展现组件形成直观的图形图表展现，最终配置成各类展现看板、报表等，完成可视化效果的最终呈现。

建设步骤

数据中台的建设首先要梳理企业信息系统的现状，以便更好地设计技术架构；在确立架构之后构建即符合场景需求又满足数据架构要求的数据资产体系；最后将数据应用于业务后，通过持续运营将数据服务能力不断优化迭代，并让更多的使用者感知到数据价值的存在。

梳理现状

梳理企业信息系统建设现状，数据存储、应用和管理现状以及业务运营现状等，了解企业对数据中台认知和数据文化建设的情况。详细调研企业目前的IT建设情况和业务数据沉淀情况，比如采用的什么数据库、数据量、数据字段和更新周期等，以便更好地设计技术架构。同时与业务部门、管理部门进行沟通，获取企业产供销等经营管理情况，形成数据和业务现状调研报告。

确立架构

根据现状规划数据中台整体的架构蓝图，形成技术体系、数据体系、服务方式以及运营模式等相关的整体方案，梳理并确立相关架构。企业架构的核心作用就是填补了企业业务规划和具体IT建设之间的差距，最终达到企业战略、业务、IT建设的协调统一。最终目的都是支撑企业目标的实现，让中台以一种更直观的方式展现拥有的资源，直接为业务服务。

构建资产

结合数据架构的整体设计，通过数据资产体系建设方法，构建即符合场景需求又满足数据架构要求的数据资产体系。主要工作内容涉及数据采集、数据汇聚、数据存储、标签体系以及数据应用建设，其中最关键的是标签体系建设。标签体系是面向具体对象的全维度数据标签，通过标签体系可以方便地支撑各种应用，数据服务的核心能力和魅力主要就体现在标签体系的服务能力上。

应用数据

从业务应用场景出发，构建各类业务应用场景，将已经构建的数据资产通过服务化方式，应用到具体的业务中，发挥数据价值。将数据资产快速形成服务能力并与业务进行对接，在业务中产生数据价值，实现数据的服务化、业务化。在服务过程中，数据安全室需要重点关注的问题，哪些人能看到什么数字资产，能选择什么类型的服务都需要分类分级严格审核。

持续运营

数据应用于业务后，需要通过持续运营将数据服务能力不断优化迭代，并让更多的使用者感知到数据价值的存在。数据中台建设是一个持续建设和运营的过程，所谓持续建设和运营是指在架构基本稳定的情况下，不断增加各类数据资产、持续支持业务应用、不断进行数据运维，围绕核心业务和管理KPI不断发掘数据和业务应用场景，通过运营优化不断提高数据质量和数据应用价值。

建设意义

数据中台的意义和作用，就是把数据这种生产资料转变为数据生产力。在全球数据化的时代，企业只有做到了解用户，在数据支持的情况下不断创新，打破数据孤岛，才能在日渐激烈的竞争中长久的保持优势。

深入了解客户

在以客户为中心的时代，客户的观念和行为正在从根本上改变企业的经营方式以及企业与客户的互动方式。数据中台建设的核心目标就是以客户为中心的持续规模化创新，而数据中台的出现，将会极大提升数据的应用能力，将海量数据转化为高质量数据资产，为企业提供更深层的客户洞察，从而为客户提供更具个性化和智能化的产品和服务。

数据中台能够汇聚全渠道的数据，在标签管理、营销圈人、效果分析等应用上实现全域的闭环，优化对客户全生命周期的理解。此外，以数据中台为基础，通过数据化运营提升客户留存、复购和忠诚度，也得到诸多企业的认可。

数据资产管理

只有依托数据和算法，将由海量数据提炼的洞察转化为行动，才能推动大规模的商业创新。数据中台在通过算法将洞察直接转化为行动、实现大规模商业创新方面的能力，令人瞩目。另一方面，数据无法被业务用起来的一个原因是数据没办法变得可阅读、易理解。信息技术人员不够懂业务，而业务人员不够懂数据，导致数据应用到业务变得很困难。

构建标准体系

数据中台需要考虑将信息技术人员与业务人员之间的障碍打破，信息技术人员将数据变成业务人员可阅读、易理解的内容，业务人员看到内容后能够很快结合到业务中去，这样才能更好地支撑商业模式的创新。此外，数据中台提供标准的数据访问能力，简化集成复杂性、促进互操作性等特性也非常受企业的青睐。同时，在快速构建服务能力、加快商业创新、提升业务适配等方面，数据中台也将会发挥重要的作用。

面对纷繁复杂而又分散割裂的海量数据，数据中台的突出作用和意义在于能充分利用内外部数据，打破数据孤岛的现状，打造持续增值的数据资产，在此基础上，能够降低使用数据服务的门槛，繁荣数据服务的生态，牢牢抓住客户，确保竞争优势。

通过数据管控体系和数据运维体系咨询服务，对组织架构、运营模式、管控流程、角色与职责进行明晰的定义。通过标准业务流程驱动，强化数据中台的作用，打造企业信息基础数据集成和共享平台，实现企业数据层面的战略规划管理。支持集团化多组织结构的复杂管理层级，能够构建在多组织结构上的应用系统，兼顾集团公司整体管理和下属企业作业流程之间的平衡，实现流程驱动和数据管控。

支撑经营决策

在数据中台方案中，强调数据的价值，数据资产的管理，业务主题、业务指标的梳理与分析，数据分析的价值终极的体现，就是作为决策的支撑，即通过各种维度数据对比、多维分析、趋势分析等诸多分析方法，对“数据”进行价值的挖掘，形成公司业务实现增长、降本增效，提供最终的解决方案，创造商业价值。所有数据分析的最终目的是指导业务决策，实现增长、降本增效。

随着数字化时代的到来，数字化转型已迫在眉睫，如何解决好数字化转型中的问题成了各制造业企业的“心病”。这些问题会阻止企业进一步发展的脚步，稍微慢一点就可能会被对手超越失去市场份额，所以众多的制造业企业对这些问题深恶痛绝。

数通畅联近10年致力耕耘于企业IT架构、SOA应用集成、数据治理分析领域，数通畅联完备的综合应用集成和数据治理产品套件（ESB、MDM、IDM、DAP 、Portal、BPM、UMC）可以灵活组合可以形成不同的解决方案，比如：集成底座方案、数据中台方案、业务中台方案、主数据治理方案、应用集成方案等，助力企业敏捷数字化转型，未来数通畅联将继续专注深耕于企业数字化领域，用更好的产品方案推动更多的企业成功数字化转型。