概述

本文主要从“让数据用起来”开始，讲解数据中台出现的背景，“业务数据化，数据业务化”、企业发展与信息化建设中的痛点和企业数字化转型，接着介绍了数据中台的出现、数据资产管理及其最核心要做的事、数据中台和数据仓库的对比，最后总结了数据中台到底是解决什么问题、有什么用、为什么用、在什么场景下给谁用等问题。
让数据用起来

2019年是数据中台爆发的元年，数据中台必将依循从概念引爆到迭代试错，再到规模复制的认知升级路径，从行业头部企业普惠至更多中小企业，成为数据应用的“基础设施”。

“让数据用起来”是驱动数据中台发展的原动力和大家为之奋斗的目标。
业务数据化，数据业务化

开发者自身的使命也从曾经的企业信息化战略执行者，转变为如今的数字化转型业务赋能者，未来将进一步成为数字创新的技术引领者。
摘自 阿里云 & Forrester 2021年8月 《时代呼唤云原生 人人应作开发者》 云原生开发者洞察白皮书

“一切业务数据化，一切数据业务化”，

回顾几十年的中国企业信息化发展历程，就是“业务数据化”的过程----企业持续在IT方面进行投入和建设，不断将发展过程中业务和经营管理端的各种能力以数据形态沉淀下来。

而接下来的“数据业务化”则是将已经成为资产的数据作为生产资料融入业务价值的创造过程，使之持续产生价值。
企业发展与信息化建设中的痛点

随着DT时代的来临，企业信息化建设开始出现诸多发展瓶颈和痛点。

数据孤岛问题

首先，随着信息化的深入，在传统烟囱式IT建设方式下，企业独立采购或者自建的各种企业信息系统，在内部形成诸多数据孤岛；而在互联网、移动互联网背景下，服务号、小程序、O2O平台等新模式下产生的外部数据与传统系统的内部数据无法互通，这进一步加剧了数据孤岛问题…系统多样性和多态性，增加了企业IT架构的复杂度。

企业IT架构的复杂，底层数据的互联互通困难

其次，随着多云环境的出现，硬件基础设施从IT时代的服务器演变成DT时代的“云”，多数企业将选取多云策略，以避免被单一云厂商锁定，且多云的使用可以让企业IT架构更灵活、更符合自身情况。但这也让企业IT架构变得更为复杂，底层数据的互联互通成为困扰企业发展的痛点之一。

分散各处难以融合的数据，无法很好地支撑企业经营决策，也无法很好地应对快速变化的前端业务。

因此在传统企业底层IT架构下，新旧IT系统中沉淀的数据之间难以打通，而在多云环境中，企业内外部数据亦难以快速连接。分散各处难以融合的数据，无法很好地支撑企业经营决策，也无法很好地应对快速变化的前端业务，如何突破发展瓶颈，构建适应新时代的企业IT架构，以阿里、华为等为首的国内顶级公司开始提出“数据中台”的概念。

1.数据中台定位


核心问题：企业如何突破发展瓶颈。
企业数字化转型

随着消费升级的到来，市场竞争的加剧，企业希望能借助云计算、大数据和物联网等技术，实现企业持续发展创新和产业智能化升级，而数据服务赋能产业，正是夯实企业战略转型的重要基础工作之一。

数字化转型成功的企业，其内部和外部的交互均以数据为基础。业务的变化快速反馈在数据上，企业能够迅速感知并做出反应，而其决策与考核基于客观数据。

同时，数据是活的，是流动的，越用越多越用越有价值。随着数据与业务场景的不断交融，业务场景将逐步实现通过数据自动运转和自动优化，进而推动企业进入数字化和智能化的阶段。

数字化浪潮席卷全球，企业正面临着前所未有的挑战和机遇，必须不断加速数字化转型才能生存和保持领先。

数据中台能够帮助企业聚合内外部数据，支撑高效的数据服务，最终提升企业决策水平和业务表现。

企业期待通过数据中台把原始数据转化为数据资产，快速构建数据服务，使企业可以持续、充分地利用数据，实现数据可见、可用、可运营的目标，以数据来驱动决策和运营，不断深化数字化转型。

总结一句话：数据中台是把数据这种生产资料转变为数据生产力的过程。
数据中台的出现

在企业IT架构日益复杂的今天，亟需通过一套机制，联通传统IT架构和各类数据，融合新老模式，整合孤岛数据，沉淀数据资产，快速形成数据服务能力，为企业经营决策、精细化运营提供支撑，这套机制就是数据中台。

让数据持续用起来

DT时代数据中台的使命是“让数据持续用起来”，它的一个根本性创新就是把“数据资产”作为一个基础要素独立出来，将成为资产的数据作为生产资料融入业务价值创造过程，提供推动企业发展源源不断的生产力。

数据资产化、资产服务化、服务业务化

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），会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）。这样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数据服务（服务业务化），从而敏捷地响应企业的创新。

业务产生数据，数据服务业务；

业务数据化，数据资产化，资产服务化，服务业务化，业务智能化，形成持续赋能业务数据应用闭环。

围绕数据资产进行价值的持续积累和释放

数据中台不仅仅是一种技术平台，倘若仅停留于此，就完全忽略了从 IT 到 DT 的本质变化是“围绕数据资产进行价值的持续积累和释放”。

数据价值观和方法论

单纯增大技术投入和人才投入无法保障企业经营效能的持续提升，只有站在数据价值观和方法论的高度，才可能系统性解决企业经营发展中关于数据的诸多问题。

谁能率先解决面向数字经济特征的全新数据价值观和方法论的问题，并在其指引下打造出平台级能力，谁就能真正意义上帮助企业把数据用起来。

数据中台的需求

数据中台的需求不是来源于外部，而是来自内部，来自企业对自身未来发展的担忧。

数据中台是增援未来，是以发展的观点解决企业面临的问题，面对不确定的未来，企业无法确认今天的数据未来会怎么用，会产生什么样的价值，所以才需要数据中台。

现在把数据源源不断地接进来，源源不断地进行资产化、服务化，未来企业看清楚业务场景，把对数据的需要输入数据中台时，才知道原来数据可以这样使用，才知道怎么去适配。

数据中台是对未来场景的能力支撑，是增援未来的能力

什么样的企业适合建设数据中台

企业最好有一定的信息化基础，沉淀了数据，实现了业务数据化过程；
企业业务复杂，有丰富的数据维度和多个业务场景，特别是多业态型集团企业；
企业有数字化转型、精细化经营的需求。

让企业的数据能力沉淀下来，成为最宝贵的数据资产，进而成为企业创新源动力的核心引擎。
数据资产管理

对于数据拥有者和管理者来说，通过对数据的合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。但如果他们不能对数据进行有效管理，数据就用不起来，或者即便用起来也用不好，在这种情况下，堆积如山的无序数据给企业带来的是高昂的成本，数据就成为一项棘手的“负债”。从这个角度来说，是否具备数据资产管理能力已经成为衡量一家企业能否成功的重要因素。

数据资产建设过程中产生的数据资产，怎样才能有效地管理起来？包括对数据资产价值的盘点，对数据质量的评估，对数据应用情况的统计，等等。

数据资产管理最核心要做两件事：

一是建设数据资产门户。
通过对数据资产的梳理、盘点、组织，为数据资产开发者、数据资产管理者、数据资产使用者提供多层次、多视角的数据资产视图。
帮助管理者掌控企业所拥有的数据资产全局状况，比如企业有哪些数据资产、分布在哪里、总量有多少、增量情况怎么样、哪些是高价值资产，等等。
帮助使用者快速准确地定位并准确理解自己关心的数据资产。
通过数据资产目录，数据资产开发者可以了解企业组织数据资产的方式，并将自己负责开发的数据资产发布到合适的资产目录下，等。

二是数据资产的治理。
比如通过数据标准管理，确保企业内的数据定义是唯一的，取数口径是一致的；
通过数据质量管理提升数据资产的质量，通过数据安全管理确保数据是安全可控的等。

数据资产管理会涉及很多部门和系统，是个系统工程，需要领导支持，最好是建立专门的职能部门来负责，通过建立相关的制度和流程来保障工作顺利开展，同时还要选用合适的工具，持续开展下去，才会收到良好的效果。
数据中台 VS 数据仓库

数据仓库的主要场景是支持管理决策和业务分析，而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统，目标是将数据能力渗透到各个业务环节，不限于决策分析类场景。

数据中台持续不断地将数据资产化、价值化并应用到业务，而且关注数据价值的运营。

数据中台建设包含数据体系建设，也就是数据中台包含数据仓库的完整内容，数据中台将企业数据仓库建设的投入价值进行最大化，以加快数据赋能业务的速度，为业务提供速度更快、更多样的数据服务。
数据中台常见问题

什么是数据中台？
数据中台有什么用？
什么样的企业适合建数据中台？
应该怎样保证数据中台的效果？
怎么才能说服我企业的董事长和CEO同意立项数据中台？
如何才能保证企业数据不被滥用，又能被开发出价值？
在我的行业里，有没有可以参考的成功的数据中台案例？
需要多长时间和多少钱才能建起来？建完之后，如何运营才能创造出价值呢？有没有持续优化成本的办法？

总结

企业信息化发展已经从业务数据化，转向数据业务化。将企业发展过程中业务和经营管理端的各种能力以数据形态沉淀下来。下一步将已经成为资产的数据作为生产资料融入业务价值的创造过程，使之持续产生价值。

中台更多的其实是一种组织架构，其次才是一种技术架构。

数据中台并不是具体的一项技术，而是为了应对企业发展过程中关于数据等问题的一种解决方案或应对机制。

核心思路是：数据资产化，资产服务化，服务业务化。围绕数据资产进行价值的持续积累和释放。

在什么场景下使用给谁用的？

企业最好有一定的信息化基础，沉淀了数据，实现了业务数据化过程；
企业业务复杂，有丰富的数据维度和多个业务场景，特别是多业态型集团企业；
企业有数字化转型、精细化经营的需求。

有什么用？

联通传统IT架构和各类数据，融合新老模式，整合孤岛数据，沉淀数据资产，快速形成数据服务能力，为企业经营决策、精细化运营提供支撑。
数据中台是把数据这种生产资料转变为数据生产力的过程。
数据中台是对未来场景的能力支撑，是增援未来的能力。

目的是什么？

数据中台的使命是“让数据持续用起来”，它的一个根本性创新就是把“数据资产”作为一个基础要素独立出来，将成为资产的数据作为生产资料融入业务价值创造过程，提供推动企业发展源源不断的生产力。

到底是解决什么问题的？

数据业务化”，将已经成为资产的数据作为生产资料融入业务价值的创造过程，使之持续产生价值。

为什么用？

企业信息化建设开始出现诸多发展瓶颈和痛点。
数据孤岛问题；企业IT架构的复杂，底层数据的互联互通困难。
企业如何突破发展瓶颈；分散各处难以融合的数据，无法很好地支撑企业经营决策，也无法很好地应对快速变化的前端业务。
数字化浪潮席卷全球，企业正面临着前所未有的挑战和机遇，必须不断加速数字化转型才能生存和保持领先。
企业期待通过数据中台把原始数据转化为数据资产，快速构建数据服务，使企业可以持续、充分地利用数据，实现数据可见、可用、可运营的目标，以数据来驱动决策和运营，不断深化数字化转型。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「chentian114」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/chentian114/article/details/123050870

免责申明：

本文系转载，版权归原作者所有，如若侵权请联系我们进行删除！

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://fs80.cn/4w2atu

《数栈V6.0产品白皮书》下载地址：https://fs80.cn/cw0iw1

想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=bbs

同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」，交流最新开源技术信息，群号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack