數據中臺建設方法論體系， 需要從組織 保障 準則 內容 步驟 幾個層面考慮 ，確保 數據中臺建設 和實施能如期完成

一種戰略 把用數據中臺驅動業務發展定位成企業級戰略 全局謀劃

2項保障 通過宣導統一組織間數據認識，通過劉車行加速 組織變革

3條目標準則 將數據的可見 可用 可運營3個核心準則始終貫穿于中臺建設的全過程 保障建設在正確軌道上

4套建設內容 通過技術體系 數據體系 服務體系 運營體系建設 保證中臺建設的全面性 和可持續性

5個關鍵步驟 通過理現狀 立架構 建資產 用數據 做運營 5個關鍵行動控制中臺關鍵節點質量

數據可見 可用 可運營

技術體系愛 數據體系 服務體系 運營體系

理閑著慌 立架構 建資產 用數據 做運營

建設數據中臺是為支撐企業數字化 智能化 升級

數據中臺要求政哥哥企業共用一個數據技術平臺 共建 數據體系 共享數據服務能力

數據中臺的目標是實現企業精英的數據化 精細化 智能化 本質是建設 一套可持續讓企業數據用起來的機制

數據中臺實施需要組織保障 與組織對應的是資源和責任 數據中臺由 誰 來 誰來維護， 誰來精英 業務需求怎么承接， 效果怎么衡量 等問題， 需要高層對組織進行保障

其次 中臺戰略 的實施需要提升全企業的數據意識， 數據文化是 數據中臺戰略 不可或缺的部分， 數據中臺的推進 以來于 數據文化的建立

數據采集意識，盡可能把有價值的數據通過技術手段采集下來

數據標準化意識

之所以需要進行數據治理， 是因為數據不標準

數據使用意識

未來數據應用會 涉及 芳芳綿綿， 每一個業務緩解都有可能用到數據的能力， 所以所有企業員工 都要掌握數據可能的使用方式， 知道在實際業務操作過程中應該怎么使用數據， 另外數據 能夠找出人類經驗和人腦無法找出的關聯關系 。

數據安全意識， 有些數據即使對要要業務有價值，由于侵犯隱私 或者觸犯法律等因素，不能用， 或者 換一種合法的方式使用， 企業員工需要由足夠的數據安全等級， 脫敏意識

項目標準則

數據中臺的項目標準則 是 可見 可用 可運營

數據可見 包括： 指標管理 元數據管理 數據 資產類目 數據源的可視化 數據集成的可視化 數據etl 的可視化 數據建模的可視化 數據消費者的可視化

算法建模的可視化

數據可用 數據內容的可用性 數據服務的可用性、數據任務的可用性、數據指標化、數據標簽化、資產的易閱讀性

數據可運營 質量 量化管理 價值量化管理 數據運營角色

建設內容是數據中臺建設的核心

可呈現的產出物， 營業室數據中臺的價值所在， 前面的戰略措施 保障條件， 目標準則都是為建設呢絨能夠順利產出 并且可以 持續發揮價值， 數據中臺對的建設內容包含技術體系 ， 數據體系 服務體系， 運營體系

數據中臺的建設內容包含 技術體系 數據體系 服務 體系 運營 體系

通過這四套體系 的建設 實現數據中臺讓數據用起來的目標

技術體系分兩個層面 大數據儲存計算技術 和數據中臺工具技術組建 技術體系 主要關注點是工具技術組建 大數據儲存計算技術 比如 hadoop spark flink greenplum elasticsearch redis phoenix 相對標準， 企業需要進行合理選型 就行， 并不需要自己建設， 而且技術難度很大， 企業 也不太可能自己建設， 數據中臺 工具技術 組建 包括 數據匯聚 、數據開發、數據資產管理、數據服務管控等， 數據中臺是企業制定 和實施 數據匯聚 面膜 和加工UI反 的 場所， 也是 企業 數據體系儲存管理的工具平臺
通過工具化 產品化 可視化 降低技術門檻 ，讓 數據能夠被更方便地加工使用

數據體系

數據體系是數據中臺建設 管理 使用的核心要素， 全企業的數通過各種方式匯聚到數據中臺， 在數據中臺按照一定的建模方式 進行 加工，形成企業的數據資產體系， 數據中臺是始終圍繞著 數據體系的建設和使用， 讓 數據體系 盡可能完整 準確 使用廣泛 不同企業的業務 不同 ， 數據不同， 數據體系的內容不同， 但是建設的方法 和對工具的要求是相似的， 需要在中臺工具和建設方法的基礎上針對不同企業建設不同的數據體系

服務體系

數據中臺與大數據平臺的最主要區別是數據能更方便地以服務化的方式 支撐業務， 而這是通過數據局中臺服務體系實現的，服務體系是通過數據中臺的夫婦組建能力， 把數據變成一種服務能力，比如客戶微觀畫像， 信用評估 服務， 風險預警服務等， 讓數據能夠方便 地參與到業務中并未業務帶去價值， 數字化轉型， 數據化精英， 就是讓業務決策通過數據而不是僅憑經驗， 需要的正式數據服務能力，每家企業的業務不同對數據服務的訴求也不同，數據中臺無法產品化地提供企業所需要的搜友數據服務能力， 數據中臺通過提供數據服務生成 發布 監控 管理 功能， 幫助企業逐個建立屬于自己的每一個數據服服，逐步完成企業數據服服體系的構建，

運營體系

運營體系是數據中臺得以監控 、從持續運轉的基礎

運營體系包括披平臺流程規范執行監督， 平臺資源占用的監管以及優化推動、數據質量的監督以及改進推動、數據價值的評估、數據服務的推廣、稽查排名、其目標是讓平臺可以持續監控運轉，產生持續價值，數據中臺是一個復雜工程、數據的匯聚 開發 管理 服務 都是要持續進行的工作， 如果沒有運營體系的保障，可能會導致后期的參與者無從下手 隨著時間的推移 數據的質量、服務的效率也會次序下降 進而導致中臺無法使用，數據中臺是一個持續的過程

五個關鍵步驟

數據中臺在具體落地實施時，要結合技術 產品 數據 服務 運營等 五個方面， 逐步開展 相關的工作 在構建閉環時 回多考慮基礎設施部分的能力， 一旦閉環 建設完成， 就可以在各個環境不斷豐富能力， 逐步成為數據應用的完整體系， 數據中農太的建設過程主要通過五個步驟完成的：

理現狀、 李架構、 建資產、用數據、做運營

理現狀就是 組織現狀 、業務現狀 、數據現狀、 技術現狀

立交夠就是 組織架構 也因為架構 技術架構 應用架構 數據架構

建資產 就是 數據集成、資產萃取、數據標準、數據質量

用數據就是 數據安全 場景服務

做運營 監控審計 價值評估 質量評估 資產排名

梳理企業的系統建設 已經擁有的數據以及業務特點等現狀 ，了解企業對數據中臺的認知， 以及相應的數據文化建設情況，，了解目前企業以怎么的組織形態來保證客戶的服務能力，詳細調研目前企業的it建設情況和業務數據沉淀情況，比如采用的什么數據庫 數據量 數據字段 和更新周期

立 架構

根據現狀形成整體的規劃藍圖， 形成技術產品 數據體系 服務方式 一家 運營重點等先關的方案， 梳理并明確 各個架構，企業信息架構基本是 業務架構 技術架構 應用交夠 和數據架構 都需要這個階段進行確認

業務架構 保障數據中臺能夠適用于企業的業務運營模型和流程體系

技術架構 主要是指技術體系中的數據基座，主要根據業務架構近遠期規劃 ，對數據的儲存和計算進行統一選型

應用價掛鉤，指數據中臺應用架構，后面幾個關鍵步驟的內容所以來的工具主要是由數據中臺作為平臺應用來承接

組織架構，主要是保證中臺項目的順利落地需要企業考慮的整體組織保障，其中的角色有業務人員 iit人員 供應商 和相關負責人

建資產

結合數據架構的整體設計，通過數據資產體系建設方法幫助企業構建 集符合場景需求又滿足數據架構要求的數據資產體系并實施落地， 這個步驟涉及數據匯聚，數據倉庫 建設 標簽體系建設以及 應用數據建設， 其中最關鍵的是標簽 體系建設

所謂標簽前體系是面向具體對象構建的全維度數據標簽，通過標簽體系可以方便地支撐應用，大數據的核心魅力和服務能力主要就體現在標簽體系的服務能力上。

標簽體系是面向具體對象構建全維度數據標簽， 通過標簽體系可以方便地支撐因公，大數據的核心魅力和服務能力就體現在標簽體系的服務能力上

用數據

從應用產經出發， 將已經構建的數據資產通過服務化的方式， 應用到具體的業務中，發揮數據價值，將數據資產快速形成服務能力 并與業務進行對接， 咋業務中產生數據價值， 實現數據的服務化 業務化， 在服務過程中， 數據安全是不得不考慮的問題， 哪些人 能看到什么數字資產 ，能選擇 什么類型的服務 都是需要嚴格審核。

做運營

數據應用 于業務后， 其產生 的價值通過運營的能力不斷優化迭代，并讓更多人感知到數據的價值點，數據局中臺建設 是一個建設持續性中臺的過程。

多方角色回圍繞kpi 不斷挖掘數據和業務場景的結合點， 不斷根據質量和價值兩個點來運營優化， 企業通過 多個組織之間的配合 推進， 會逐步形成企業特有的數據文化 和認知， 這是企業在數字化轉型中 非常重要但很那跨越的點，

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据中台建设方法论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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