数据中台六大领域功能

第一，数据资产的规划和治理。你有什么数据资产要存什么数据，这个东西一定是要有统一的规划的，而且是要有系统经营管理的，所以每一个数据中台一定要有一个数据资产目录。至于数据资产目录是长什么样子的，要怎么去构建，那么在其他的topic里面我们去讨论，这里就不详细去讲。

第二，数据资产的采集、获取和存储。这就是传统的数据库数据仓库所做的事情。

第三，数据资产的共享和协作。数据仲裁很重要的一个功能是让企业的数据，企业拥有的数据，能够在内部开放，对你的生态开放，对你的用户，对你的员工开放，对你的数据的消费者开放共享和协作。在很多时候我们看到有些企业，他自己的部门之间都不清楚他企业有哪些数据，数据在哪里，有什么价值，如果这一点数据中台解决不了，那它就不能称之为是一个完整的数据中台。这个是怎么去做的？我们把它叫data is great。就是数据探索的平台。

第四，数据业务价值的探索和分析。数据中台一定要有一个能力，就是除了存储数据，然后管理数据资产之外，它一定要能够提供面向用户的这种价值探索工具。让用户，让不同层面的用户，比如说有数据分析人员，有业务分析人员，让他们能够在数据中台提供的工具里面去探索业务价值。比如说我们现在在研发，当然行业里面有很多也有这样的系统，它能够让你把你企业里的数据服务，同你企业的数据集放在一起，然后让业务部门，让你的业务人员做self service，自己去探索这些数据集，发现它的业务价值，我们把它叫做date night。然后当你发现这个数据集很有价值，对你的业务很有帮助的时候，数据中台能够提供一个能力，那就是快速的把这些数据数据集以一种合适的方式发布成数据服务。

第五，数据服务的构建和治理。当然这个数据服务一定是要有治理的，不能出现数据服务重重叠叠，然后浪费好多服务放在那里没有人用，所以这是第五点数据服务的构建和治理。

第六，数据服务的度量和运营。数据类的项目一定是一个持续的项目，它一定是不断迭代不断分析的项目，它不仅仅是说我产生完数据我就完事了，或者说我把数据报表开发出来我就不管了，一定不是这样，所有数据的项目都是要持续的去运营的，运营的目的是什么？运营的目的就是去看我产品数据服务是有谁在用？他们用的反馈如何？哪些报表，哪些数据产品没有人用，，哪些产品它是可以合并的？使用这些产品的用户画像是什么？他们有什么特点？如何更好地为他们提供服务，这就是我们所讲的数据产品的运营。所以数据中台一定要具备数据产品运营的能力。

数据中台未来趋势与展望

数据中台的建设，除了要有具备丰富行业经验的技术团队之外，还要有一套健全的、经受过大量项目的沉淀与检验的产品与工具，数据中台的最终效果和建设成本将取决于这套产品工具的自动化、智能化程度。所以通过人工智能技术来优化和改造数据中台也将成为重要的趋势。人工智能技术可以让数据中台更加敏捷和高效，未来在数据中台的底层工具和产品层面融入人工智能技术，可以自动分析源业务系统间的数据依赖关系、智能推荐主数据、数据标准、数据治理建议，还可以自动生成脚本等。

理想的数据中台架构，是什么样的

我们先来看下网易严选的数据体系（上图），就更清楚数据中台的定位了。

数据中台的下层是数据平台，数据平台主要解决跟业务无关的问题，主要是大数据的存储和计算问题。

数据中台的上层就是数据前台，主要包括 BI 报表、数据产品和业务系统。

数据中台首先赋能分析师通过 BI 报表的形式来驱动业务精细化运营。

可以看到，数据中台的主要作用在于将企业内部所有数据统一处理形成标准化数据，挖掘出对企业最有价值的数据，构建企业数据资产库，对内对外提供一致的、高可用大数据服务。

亿信华辰推出了符合企业数字化转型的数据中台解决方案，通过采集、存储、计算，治理技术形成统一标准和口径的数据资产服务，解决数据孤岛、数据资产流失、数据服务能力不足、数据价值低的问题，最终使数据能够赋能业务场景、产生业务价值。亿信数据中台有以下特性：

数据资产的规划和治理

从业务角度去思考企业的数据资产是什么。数据资产不等同于数据，数据资产是唯一的，能为业务产生价值的数据。对于同一堆数据，不同业务部门所关注的数据指标可能完全不同，怎么让各个跨域的业务变成统一的标准，就需要规划企业的数据全景图，将所有有可能用上的、所有对企业有可能有价值的数据都规划出来，最终梳理出企业的数据资产目录。

数据的共享和协作

企业的数据中台一定是跨领域的，需要让所有的人都知道数据资产目录在哪里。不能因为数据安全，就不让大家知道企业有什么数据。没有共享和开放，数据没有办法流动起来，没有流动的话数据的价值产生的速度就会非常慢。

业务价值的探索和分析

数据中台不仅要建立到源数据的通路，还需要提供分析数据的工具和能力，帮助业务人员去探索和发现数据的业务价值。一个好的数据中台解决方案中需要针对不同业务岗位的用户提供个性化的数据探索和分析的工具，并且在此基础上一键生成数据接口，以多样化的方式提供给前台系统。

数据服务的构建和治理

数据中台需要保证数据服务的性能和稳定性，以及数据质量和准确性，还需要具备强大的服务治理能力。数据中台是一个生态平台，在数据中台上面会不断生长各种数据服务，所以从一开始就构建好数据服务的治理结构是非常重要的，数据服务需要可以被记录、可被跟踪、可被审计、可被监控。

数据服务的度量和运营

如果数据中台最终只是做到把数据给到业务人员，那它就只是一个搬运工的角色。数据中台还需要具备度量和运营数据服务的能力，能够对中台上提供的数据服务及相关行为持续跟踪和记录，包括哪些数据服务被哪个部门使用、用了多少次等，通过这些去度量每一个数据服务的业务价值。