数据中台是企业数据价值实现的能力框架，包括数据集成、数据开发、数据管理、数据服务、数据资产运营等能力，是企业业务数据化的承载体，是企业业务通过数据视角的一种呈现，担负了企业数字化所需的核心综合数据能力。
但由于数据中台建设复杂度高、投入成本大等特点，众多企业在建设数据中台的过程中仍有很多问题与困惑。在数据中台搭建过程中，存在众多关键环节及影响重大的动作节点，本文将分享一下在项目实践经验中，总结出的“6步法”建设数据中台，这“6步法”可以适配大多数企业建设的需要。
第一步 总台规划
数据中台承担着实现企业战略目标的使命，所以对数据中台要进行全面规划，需要对企业现状充分了解，并结合企业自身战略目标以及企业的业务形态，有针对性地规划数据中台的建设。数据中台是为了支撑企业业务快速发展，通过数据的打通来实现企业整个商业模式的闭环。所以应本着整体规划、分步实施的原则，还应对需求场景进行全局排优，设计符合企业发展现状的数据中台建设路径，规划清晰的阶段，明确各阶段达成目标，并定义各阶段的建设策略，确保后续的方案设计与开发工作顺利进行。
第二步 数据集成
数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构性问题。主要从以下三方面进行操作：
1. 数据源接入：将企业内部各个部门的数据源接入到数据平台，包括ERP系统、CRM系统、财务系统等，确保数据的全面性。
2. 数据清洗与规范化：对接入的数据进行清洗和规范化处理，包括去除重复数据、纠正错误数据、统一数据格式等。
3. 数据集成与转换：将不同数据源的数据进行整合和转换，使其具有一致的格式和结构，为后续的加工建模做准备。
数据中台解决方案，为企业提供数据集成的能力，它有很多批量、增量、实时、整库的数据集成，能够支持企业多种且复杂的数据源，无论数据源在什么环境下，都可以做到安全、稳定、灵活、快速地数据集成。
第三步 模型建设
数据集成后是不能直接拿来使用的，也无法直接给业务带来价值，要为上层业务提供可靠的数据服务、数据产品及业务应用，就需要数据模型设计的支撑。数据模型建设是整个数据中台重要的开发环节，涉及到很多行业最佳实践研究和落地，也涉及到很多方法论的落地，模型的好坏直接影响最终数据中台的数据质量和效率。数据中台的整个搭建过程中，数据模型的科学性、合理性、高效性是数据资源转化为数据资产的重要基础，数据模型中的那些数据指标的全面性、规范性、有效性是数据中台发挥价值的重要保障。企业在构建数据中台时，必须重视数据指标体系的构建和数据模型的设计。
第四步 数据研发
数据研发是持续对企业内部数据进行加工处理，进而满足企业内部其他人员使用数据需求的过程。这个过程和核心之一是建立企业内部的标准化数据开发流程，在此目标下需配套完成数据研发团队的设立、标准开发流程的设立、专职研发人员的设立等工作。并在此基础之上，按照步骤进行数据研发的工作：
格式转换：说的简单通俗一点，就是把不同代码、非标准的数据格式，通过代码转换的方式变成一个标准的格式。
业务判断：业务判断基本上就是通过一些条件得出一个业务结果。比如有年龄数据，在梳理的时候可以判断小于30岁的人叫年轻人，这个就是所说的业务判断。
剩余的步骤包括：数据连接、数据聚合、数据过滤、条件选择，还有一个步骤——业务解析：有经验的数据研发团队、算法建模人员利用数据加工模块提供的功能，可以快速把数据加工成对业务有价值的形式，提供给业务使用。这一步骤的核心就是数据处理过程，是业务逻辑的实现，既要保证业务逻辑的正确性，也要保证数据产出的稳定性、时效性和合理性。
第五步 数据资产管理
通过对数据进行加工，把各种非结构化的数据最终形成重要的数据资产。通过对数据资产的全面盘点，形成数据资产地图。针对数据生产者、管理者、使用者等不同的角色，用数据资产目录的方式共享数据资产，用户可以快速、精确地查找到自己关心的数据资产。构建数据资产管理的最终目的是为了提升数据价值，使数据持续赋能业务。数据资产是企业数据化建设的关键基础。所有的数据化建设最后都以数据资产为基础。
第六步 数据服务
数据资产构建之后就会有一定的业务含义，这部分数据是可以直接服务业务的。数据服务这一步主要是对数据进行计算逻辑的封装（过滤查询、多维分析和算法推理等计算逻辑），生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务API，让数据快速应用到业务场景中。数据服务实现了数据中台模型和数据应用的全链路打通，它把数据变为一种服务能力，通过数据服务让数据参与到业务，激活整个数据中台，数据服务是数据中台存在的价值所在。
转载自公众号—数据思考
