數據中臺建設模式的4大趨勢和3大重點總結全了

2022-07-21作者：捷碼瀏覽：次

數據中臺與業務中臺相輔相成，共同支持前臺一線業務。數據中臺除了擁有傳統數據平臺的統計分析和決策支持功能外，會更多聚焦于為前臺一線交易類業務提供智能化的數據服務，支持企業流程智能化、運營智能化和商業模式創新，實現“業務數據化和數據業務化”。

最近幾年，數據應用領域出現了很多新的趨勢。數據中臺建設模式也隨著這些趨勢在發生變化，主要體現在以下4點。

1.數據應用技術發展迅猛

近幾年涌現出了大量新的數據應用技術，如NoSQL、NewSQL和分布式數據庫等，以及與數據采集、數據存儲、數據建模和數據挖掘等大數據相關的技術。這些技術解決業務問題的能力越來越強，但同時也增加了技術實現的復雜度。

2.數據架構更加靈活

在從單體向微服務架構轉型后，企業業務和數據形態也發生了很大的變化，數據架構已經從集中式架構向分布式架構轉變。

3.數據來源更加多元化，數據格式更加多樣化

隨著車聯網、物聯網、LBS和社交媒體等數據的引入，數據來源已從單一的業務數據向復雜的多源數據轉變，數據格式也已經從以結構化為主，向結構化與非結構化多種模式混合的方向轉變。

4.數據智能化應用將會越來越廣泛

在數字新基建的大背景下，未來企業將匯集多種模式下的數據，借助深度學習和人工智能等智能技術，優化業務流程，實現業務流程的智能化，通過用戶行為分析提升用戶體驗，實現精準營銷、反欺詐和風險管控，實現數字化和智能化的產品運營以及AIOps等，提升企業數字智能化水平。

面對復雜的數據領域，如何建設數據中臺管理并利用好這些數據？

數據中臺的大部分數據來源于業務中臺，經過數據建模和數據分析等操作后，將加工后的數據，返回業務中臺為前臺應用提供數據服務，或直接以數據類應用的方式面向前臺應用提供API數據服務。

數據中臺一般包括數據采集、數據集成、數據治理、數據應用和數據資產管理，另外還有諸如數據標準和指標建設，以及數據倉庫或大數據等技術應用。

綜上所述，數據中臺建設需要做好以下3方面的工作。

1.建立統一的企業級數據標準指標體系

解決數據來源多元化和標準不統一的問題。企業在統一的數據標準下，規范有序地完成數據采集、數據建模、數據分析、數據集成、數據應用和數據資產管理。

2.建立數據研發、技術管理等體系

建立與企業能力相適應的數據研發、分析、應用和資產管理技術體系。結合企業自身技術能力和數據應用場景，選擇合適的技術體系構建數據中臺。

3.構建支持前臺一線業務的數據中臺

業務中臺微服務化后，雖然提升了應用的高可用能力，但是隨著數據和應用的拆分，會形成更多的數據孤島，會增加應用和數據集成的難度。在業務中臺建設的同時，需要同步啟動數據中臺建設，整合業務中臺數據，消除不同業務板塊核心業務鏈條之間的數據孤島，對外提供統一、一致的數據服務。用“業務+數據”雙中臺模式，支持業務、數據和流程的融合。

數據中臺投入相對較大，收益周期較長，但會給企業帶來巨大的商業價值，也是企業未來數字化運營的重要基礎。企業可以根據業務發展需求，制定好階段性目標，分步驟、有計劃地整合好現有數據平臺，演進式推進數據中臺建設。

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