大数据和人工智能大火之后这几年，很多人一直在提一个说法，那就是“数据是新的石油”。但袋鼠云和上海天正智能数据观点却有些不同，在我们看来，数据不等于数据资产，如果没有从业务的角度对数据进行规划，再多的数据也无法产生价值。

数据中台最核心的一个关键组件是数据资产目录。“袋鼠云和上海天正智能数据认为，一个企业的数据要能够充分发挥价值，很重要的一个前提条件就是这个企业的数据结构和数据资产目录是对整个企业开放的。所有人都能够通过这个资产目录了解公司有哪些类别的数据、包含什么属性、源数据由谁管理，这样就可以快速搞清楚这些数据是不是自己需要的。但数据本身可以不开放，因为数据是有隐私信息和安全级别的。”

大企业内部业务众多，不同业务可能存在很多重复数据。所谓的数据资产目录就是把数据的模型去重、归一、梳理，变成一个树状结构，这个树状结构不直接对应数据库中的字段。以航空货运为例，其数据资产可能包括货机、客运机的辅舱，一架货机就是一个数据资产目录的节点，而货机的各种属性（如货机型号、空间大小、年份等）就是这个节点下面的数据模型。数据资产目录做的事情就是从业务层面出发制定数据标准，将企业业务相关的数据资产模型抽取出来，这跟后面用什么数据库去存储、用什么结构去存储、存成结构化还是非结构化都没有关系。它相当于把企业的业务从数据层面做了一个梳理，用数据的语言把企业的业务模型还原出来。数据资产目录做好之后，后面才是用什么技术手段、从哪里提取数据来映射到这个数据资产目录。

除了开放，数据资产目录还应该具有标签描述、可检索，这样才能最大程度地方便真正使用数据的人，以最快的速度找到他们需要的东西。

做中台之前，首先需要知道业务价值是什么，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。在这个时候不需要考虑有没有系统、有没有数据，只需要关注哪些数据是对企业业务有价值的。这一层不建议做得太细，太细就难以形成标准，不能适用于多个场景了。数据治理是数据中台很重要的一个领域，现在业务边界消失、需求快速变化的情况下，企业需要具备精益数据治理的能力，传统的中心化、事前控制式的数据治理方式，要改变为去中心化、事后服务式的治理方式。

1：数据资产的获取和存储

2：数据中台要为企业提供强大的数据资产的获取和存储的能力。

3：数据的共享和协作

企业的数据中台一定是跨域的，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。所以在数据安全的基础上，企业的数据资产目录要对利益相关者、价值创造者开放，要让业务人员能够做到“Self-Service”。

4：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 API，以多样化的方式提供给前台系统。

5：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。

6：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。

我们认为，数据中台是一个需要用互联网思维去经营的利润中心平台，数据中台的经营分析人员需要分析业务，了解为什么今天上午这个财务部门的人用了数据、调用了十次，下午他不用了，原因是什么，调用了这些数据服务的人通常还会调用哪些其他的数据服务。这些都需要相应地做记录、做日志、做分析，要把数据当做像电商平台一样去经营，然后实时地根据这些业务行为数据去提醒数据服务提供方，调整、改变、优化数据服务，这才是可经营的数据中台，也只有这样业务部门才能得到最快的支持和响应。