基于数据中台的企业数字化转型分析

张照 关晓峰 崔伟

摘要：随着数字化时代的到来，企业数字化转型已成为各行各业的共识和趋势。而数据是数字化转型的核心驱动力，数据中台作为数据管理的新模式和新体系，正成为企业数字化转型的重要支撑。数据中台是将企业内部的数据集中管理、存储、加工和分析，提供一种基础设施和平台，为企业的业务应用和决策提供数据支持和服务的架构体系。通过搭建数据中台，企业可以更好地管理和利用数据资源，提高数据质量和效率，实现数字化转型的目标。文章将从数据中台的概念和特点、数据中台建设的关键问题等方面进行研究探讨，旨在为企业数字化转型提供一些有益的思考和启示。

关键词：数据中台；企业；数字化转型

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.01.055

中图分类号：F 274，TP 3            文献标志码：A            文章编码：1672-7274（2024）01-0-03

Analysis of Enterprise Digital Transformation Based on Data Center

ZHANG Zhao， GUAN Xiaofeng， CUI Wei

（Beijing Zhongdian Puhua Information Technology Co.， Ltd.， Beijing 102200， China）

Abstract： With the advent of the digital era， digital transformation of enterprises has become a consensus and trend in various industries. And data is the core driving force of digital transformation， and as a new model and system of data management， the data center is becoming an important support for enterprise digital transformation. The data center is an architectural system that centrally manages， stores， processes， and analyzes internal data within an enterprise， providing an infrastructure and platform for data support and services for enterprise business applications and decision-making. By building a data center， enterprises can better manage and utilize data resources， improve data quality and efficiency， and achieve the goal of digital transformation. The article will conduct research and exploration from the concepts and characteristics of data centers， as well as key issues in data center construction， with the aim of providing some beneficial thinking and inspiration for enterprise digital transformation.

Key words： data center; enterprise; digital transformation

隨着信息技术的不断发展和普及，大量数据不断涌现，数据已经成为企业竞争的重要资产。然而，大多数企业在管理和利用数据方面仍存在着困难和挑战。传统的数据管理方式存在数据分散、管理不规范、数据质量低等问题，导致企业难以实现数字化转型。因此，数据中台作为一种新型的数据管理模式和体系应运而生。其可以解决传统数据管理方式所面临的问题，提高数据质量和效率，为企业的数字化转型提供有力的支撑。然而，数据中台建设仍然面临着一些挑战。因此，对于基于数据中台的企业数字化转型的研究和探讨，具有重要的现实意义和价值。

1   数据中台的内涵及其内容

1.1 数据仓库体系

数据仓库体系是数据中台的核心基础设施，包括数据仓库、数据集成、数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护以及数据分析和应用等方面。数据仓库通过集成来自不同数据源的数据，并进行处理和转换，提供一致的、可靠的、历史性的数据视图，为企业的决策和业务应用提供支持；数据集成将数据转化为一致的、标准的格式，以便于数据仓库进行处理和管理；数据质量管理是对数据进行规范化、清洗、去重、校验和修复等操作，以提高数据的质量和准确性；元数据管理主要对数据仓库中的数据的定义、来源、格式、标准、使用和访问等信息进行描述和管理，并通过数据安全保护、数据分析等方式帮助企业实现数据集中管理、标准化和规范化、共享和开放、安全和隐私保护以及数据分析和应用的目标，从而提高企业的效率和竞争力。

1.2 数据服务集

数据服务集是数据中台的重要内容，它为企业提供了多样化的数据服务，包括数据查询、分发、分析、治理、共享、安全和隐私保护等方面，可以帮助企业提高数据的利用效率和价值，促进业务创新和发展。通过数据查询服务帮助用户及时查询并获取到所需的数据信息，并将数据以不同的方式进行分发，包括数据文件、API接口、消息队列等方式，以满足不同用户的需求，通过数据分析和预测功能帮助用户发现数据中的关联性和趋势性，以支持决策和业务应用，从而实现数据的管理和监控，保证数据的有效利用。

1.2 BI平台

BI（Business Intelligence）平台是数据中台的一个重要内容，它是指为企业提供数据分析、报表、仪表盘等功能的平台。BI平台将企业的数据集成到一个中央数据仓库中，通过数据挖掘、多维分析等技术，提供数据分析和可视化的功能，帮助企业用户更好地理解和利用数据。BI平台提供多种数据分析和可视化的工具和功能，包括报表、仪表盘、数据挖掘、多维分析等，帮助用户发现数据中的关联性和趋势性，支持决策和业务应用，还可以实现数据的共享与协作、安全与保护等，帮助企业更好地利用数据^[1]。

2   企业数字化转型中面临的困境及其成因

2.1 企业数据项目的整合性不足

企业的数字化转型必然需要各个部门、企业组织架构的配合，但目前很多企业的各部门之间相互独立，在开展数字化转型时，也面临着整合性不足的问题。甚至在企业内部，不同部门或业务线往往会采取不同的数据系统或技术，导致数据格式、命名规范、数据字段等方面存在差异，难以实现数据的共享和整合，也因缺乏整体的规划和管理，导致企业内部数据项目之间缺乏协作和整合，进一步加剧了数据孤岛问题；或者在数据采集和处理过程中存在不规范的现象，如数据质量不高、数据清洗不彻底等，导致企业内部数据不够可靠和准确，难以实现数据的共享和整合。还有些企业因对数据安全的重视不足，导致数据安全和隐私保护问题成为其数字化转型的一个主要问题。

2.2 企业数据传递流程不规范

随着近年来企业数字化转型进程的推进，很多企业积极开展数字化转型，但并未制定规范的数据传递流程，导致数据不能及时、准确地传递给需要的人员或部门，从而阻碍了企业内部业务流程的推进，进一步影响了企业的效率和竞争力。首先，体现在数据传递渠道不统一。不同部门或业务线采用不同的数据传递方式，如邮件、即时通信、纸质文件等，导致数据传递效率低下，难以实现数据的快速传递和共享。其次，体现在缺乏统一的标准和规范。如数据命名规则、数据格式、数据字段等，导致数据传递的准确性和可靠性不高，进一步影响了数据传递的效率和效能。最后，体现在企业内部不同部门或业务线之间存在沟通障碍，导致数据传递过程中存在理解和沟通的障碍，进一步影响了数据传递的效率和准确性。

2.3 数据对业务部门的服务效果不佳

企业在数字化转型过程中，虽然收集到了大量的数据，但由于缺乏有效的数据分析和利用方式，未能将数据转化为有价值的业务服务，导致企业数字化转型的效果不明显，甚至无法实现预期的效果。比如企业未能充分收集到全面和准确的数据，导致数据所代表的业务信息不完整或不准确，从而难以为业务部门提供有价值的服务；或者企业未能建立有效的数据处理机制和分析模型，导致数据无法被快速、准确地转化为业务服务，从而影响业务部门的服务效果；或者业务部门对数据的运用能力不足，未能充分利用数据提高业务服务质量和效率，导致数据对业务部门的服务效果不佳，企业内部不同部门之间缺乏有效的数据共享和协作机制，也会导致数据无法快速、准确地传递到需要的业务部门，从而影响业务部门的服务效果。

3   基于数据中台的企业数字化转型路径

3.1 明确企业业务需求，建立数据架构体系

不同的企业必然面临着不同的业务方向、组织架构，在建设企业数据中台时要明确企业的业务需求，包括哪些业务需要使用数据中台，需要哪些数据服务以及需要什么样的数据质量和可用性等，从而构建数据中台的数据架构体系，包括数据模型、数据仓库、数据集市等，形成统一的数据服务体系。数据架构体系则需要建立数据采集层、存储层、处理层、应用层等层面，对数据的采集和传输，数据的存储和管理，数据的清洗、加工、转换和计算等，以及数据的应用和服务等进行规范的处理，保证数据的一致性和可靠性，还要对数据进行分类、命名、格式化等处理，确保数据的规范化和标准化，实现数据的有效应用。

3.2 制定统一、规范的数据标准

企业要制定出统一、规范的数据标准，对数据元素、数据定义、数据格式等方面进行规范化说明，确保数据的一致性、准确性和可靠性，建立数据标准的制定流程和规范，明确数据标准的制定人员、制定时间、制定范围、制定方法等，确保数据标准的全面性和规范化，并在企业内容进行明确的宣传、规定，保证内部员工严格按照标准的要求开展数据应用工作，尤其是要保证部门之间数据的一致性，保证企业组织架构之间的数据共享。企业还要通过对数据标准的监控和分析，及时发现数据标准的执行情况，发现和解决数据标准实施中的问题，确保数据标准的有效执行。

3.3 建立完善的数据治理和管理机制

通过建立完善的数据治理和管理机制，在企业内部对数据的采集、存储、处理、分析和应用等各个环节进行全面管理和规范，确保数据的质量、可靠性和安全性。企业应建立数据管理的组织架构和职责体系，明确数据管理的职责和权限，确保数据管理的全面性和规范化，并建立数据质量控制机制，包括数据质量评估、数据质量监控、数据质量分析等，确保数据的质量和可靠性。建立数据安全保障机制，包括数据安全管理、数据安全监控、数据安全预防等，确保数据的安全性和保密性，提升企业数据管理的水平和效率。

3.4 加強对数据中台的推广，提升企业工作人员的认知

通过加强对数据中台的推广，让企业工作人员了解数据中台对企业的重要性和作用，提高他们对数据中台的认知和应用，从而推动企业数据中台的建设和应用。企业要开展对数据中台的宣传和培训，通过企业内部的会议、培训、讲座等形式，向员工介绍数据中台的概念、原则、构成和应用等方面的知识，提高员工对数据中台的认知和应用能力，并积极开展数据中台建设的案例介绍，通过实际案例演示，向员工展示数据中台的具体应用场景和效果，提高员工对数据中台的认知和应用信心。企业还可以建立数据中台的社区和交流平台，通过社区和交流平台，让员工能够自由地交流和分享数据中台的经验和知识，提高员工对数据中台的认知和应用水平，推动企业数据中台的建设和应用^[2]。

4   阿里巴巴数据中台建设案例的分析

阿里巴巴集团作为我国最大的电商平台，是一家影响我国电子商务行业、传统零售业发展的大型企业，其建设的数据平台是全球最为成功和成熟的数据中台之一。其是在2015年提出了“大中台、小前台”的数据中台建设战略，针对集体所面临的用户和内部的业务等建立起两个数据中台。如图1所示，其数据中台与业务中台实现相互的促进，可以有效地应对各项企业内外数据业务的要求。阿里巴巴的数据中台主要是通过数据管理、数据应用等业务开展管理，数据管理主要是通过对数据收集与存储、数据处理、数据应用方式来实现数据价值的充分发挥。在数据应用方面则是站在用户的方面进行分析，建立起阿里巴巴集团旗下所有用户的数据库，根据用户的各项行为数据等为其旗下的各个商家提供数据分析、预测等服务，保证业务的顺利发展，并建立起数据实时监控体系，通过柱状图、折线图等直观图形展示数据的各项指标，为集团下各个行业的商家提供统一的数据服务，打破了其集团下各个业务之间的壁垒，实现了数据中台的最大化应用^[3]。

5   结束语

随着数据时代的到来，数据已经成为企业数字化转型的核心驱动力，而数据中台作为一种新兴的数据管理和应用模式，正逐渐被越来越多的企业所采用。基于数据中台的企业数字化转型，可以实现数据的全链路管理和应用，从而实现企业的业务创新并提升其竞争力。然而，数据中台的建设并非易事，需要企业在理念、架构、技术和运营等方面进行全面考虑和实践，在这些方面提供充分的支持和投入，不断地学习和实践，才能够实现数据中台的全面应用和价值释放，不断地提高自身的数字化能力和竞争力。

参考文献

[1] 陈云腾，陈卓．基于中台架构的国有交通投资集团数字化转型研究[J]．科学决策，2023（1）：78-103.

[2] 冯晓娜，雷会锋，王璐．基于数据中台视角的企业数字化转型探析[J]．航空财会，2021，3（1）：41-44.

[3] 蔡菁菁．浅谈利用数据中台实现通信企业数字化转型[J]．中国新通信，2020，22（12）：1.

作者简介：张   照（1993-），男，汉族，内蒙古赤峰人，工程師，硕士研究生，研究方向为数字化转型、企业中台。

关晓峰（1979-），男，满族，辽宁辽阳人，工程师，硕士研究生，研究方向为数字化转型、企业中台。

崔    伟（1989-），男，汉族，河北保定人，工程师，硕士研究生，研究方向为数字化转型、企业中台。