引子
筆者畢業(yè)后一直從事地理信息與政府信息化項目開發(fā)與實施玉锌，服務的客戶主要是統(tǒng)計局名挥、新區(qū)經濟發(fā)展局等。這些行政長官經營著城市主守，查閱著數據禀倔。如何讓數據發(fā)揮價值和作用，服務城市經營與治理丸逸。
同時因供職于一家人員規(guī)模較大的軟件公司蹋艺，也在使用ERP剃袍、CRM黄刚、OA、項目綜合管理等內部系統(tǒng)民效，也算多了個使用者角色憔维。比如基層員工只生產采集數據涛救，但無法使用數據。比如我的一些數據需求：司內畢業(yè)N年的前端工程師 工資中位數是多少业扒？行業(yè)內是多少检吆？部門項目完成情況怎樣？回款如何程储？費用成本蹭沛、凈利潤如何？人均產出如何章鲤？
我讀本書的目的：希望相對系統(tǒng)的掌握數據中臺知識摊灭。了解各類數據如何服務企業(yè)經營或政府決策。也關注數瀾科技在該領域的最佳實踐案例败徊。
讀前心中的幾個問題：
數據中臺產生的背景帚呼？誰需要數據中臺？
什么是企業(yè)數據中臺皱蹦？中臺能解決什么問題煤杀？
數據中臺體系是怎樣的？如何搭建沪哺？
收獲與感悟?
1沈自、數據中臺產生的背景？誰需要數據中臺辜妓？
通過多年的信息化酥泛、政府/企業(yè)信息化已建立了一些軟件系統(tǒng)（CRM、ERP嫌拣、OA柔袁、HR、供應鏈管理系統(tǒng)异逐、物流系統(tǒng)捶索、電子商務系統(tǒng)、集成門戶灰瞻、決策支持系統(tǒng)等...）腥例，留存了一些數據資產。但這些系統(tǒng)因建立時間先后不同酝润，加上最近幾年企業(yè)上云燎竖，上SaaS應用，與更多的公司服務商對接要销，數據分布在線上和線下构回，甚至分布在企業(yè)的內外部，對數據分析與應用帶來了困難。
任何工具都不是全能的纤掸，包治百病的脐供。所以理解數據中臺，才能更好的用好它借跪。
誰積累和管理著更多的數據資產亟待開發(fā)利用政己，誰就是數據中臺的潛在客戶。比如行業(yè)頭部企業(yè)掏愁、智慧城市的政府治理歇由。
各行業(yè)的數據中臺需求特征如下：
什么樣的企業(yè)適合建設數據中臺？
企業(yè)最好有一定的信息化基礎果港，沉淀了數據印蓖，實現了業(yè)務數據化過程；
企業(yè)業(yè)務復雜京腥，有豐富的數據維度和多個業(yè)務場景赦肃，特別是多業(yè)態(tài)型集團企業(yè)；
企業(yè)有數字化轉型公浪、精細化經營的需求他宛。
數字化、量化各個業(yè)務場景欠气，讓數據說話厅各，支持理性決策。
2预柒、什么是企業(yè)數據中臺队塘？數據中臺能解決什么問題？
什么是企業(yè)數據中臺宜鸯？
整合孤島數據憔古，沉淀數據資產，快速形成數據服務能力淋袖，為企業(yè)經營決策鸿市、精細化運營提供支撐，這套機制就是數據中臺即碗。中臺也是一套快速可靠的數據資產體系和數據服務能力（數據資產化和資產服務化）焰情。這樣當出現新的市場變化，需要構建新的前臺應用時剥懒，數據中臺可以迅速供給數據服務（服務業(yè)務化）内舟。
數據中臺能解決什么問題？
中臺需要具備?數據匯聚整合初橘、提純加工验游、服務可視化充岛、價值變現４個核心能力，讓企業(yè)員工批狱、客戶裸准、伙伴能夠方便地應用數據展东。
a.匯聚整合：能夠接入赔硫、轉換、寫入或緩存企業(yè)內外部多種來源的數據盐肃，打破各業(yè)務系統(tǒng)塑造的孤島爪膊。
b.提純加工（即數據資產化）：通過統(tǒng)一的數據標準和質量體系，建設提純加工后的標準數據資產體系砸王。光數據多還不行推盛，還需要標準化，按應用需求梳理整合谦铃。
c.服務可視化：為了盡快讓數據用起來眼滤，數據中臺必須提供便捷慈参、快速的數據服務能力，讓相關人員能夠迅速開發(fā)數據應用，比如實時流數據分析般此、預測分析、機器學習...
d.價值變現（資產服務化）：提供以前單個部門或者單個業(yè)務單元無法提供的數據服務能力侥衬，以實現數據的更大價值變現诲侮。即1+1>2
3、數據中臺技術體系是怎樣的屹培？如何搭建默穴？如何入手？
數據中臺工具技術組件包括數據匯聚褪秀、數據開發(fā)蓄诽、數據資產管理、數據服務管控等媒吗。
如何入手呢若专？書中給出了步驟和建議：
第一步，把企業(yè)現有哪些業(yè)務線蝴猪，每個業(yè)務線有哪些數據调衰，分別以什么形式存儲以及數據的應用情況調研清楚；第二步自阱，可以對照這本《數據中臺》里提到的數據資產成熟度評估模型嚎莉，對集團的數據應用成熟度做一個評估。
前景與未來
如書中所述沛豌，企業(yè)數據應用成熟度有4個階段：統(tǒng)計分析階段->決策支持階段->數據驅動階段->運營優(yōu)化階段趋箩。
適合企業(yè)當前發(fā)展階段的才是最好的赃额，數據中臺也不是銀彈。 隨著數據獲取越來越容易叫确，運用信息化系統(tǒng)讓企業(yè)經營跳芳、內部管理的過程越來越數字化，加上未來大概率進入穩(wěn)定中速發(fā)展階段竹勉，存量博弈將會加劇飞盆，如何增效，提高生產率是內部管理的永恒話題次乓。
不同行業(yè)的不同企業(yè)在不同階段吓歇，數瀾科技拿出了自家的數據中臺體系與方法論供大家學習，期待更多的最佳實踐案例票腰。
讓企業(yè)更好的把數據用起來城看，科技讓人們更容易洞見本源。
參考書目
Ralph Kimball和Margy Ross的《數據倉庫工具集》或阿里巴巴的《大數據之路》等書
中國信通院聯(lián)合多家企業(yè)于2019年6月發(fā)布了《數據資產管理實踐白皮書4.0》
相關書目待讀：中臺戰(zhàn)略杏慰、企業(yè)數字化测柠、企業(yè)IT架構轉型之道、數字政府2.0缘滥、為數據而生轰胁、賦能數字經濟。
