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数据中台必备的 4 个核心能力

作者:阿泽🧸
  • 2022 年 9 月 22 日
    北京
  • 本文字数:1316 字

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数据中台必备的4个核心能力

早在 2015 年,数字化领域的领先者已经开始从顶层战略设计入手,调整组织架构,协调内外部的利益,更新方法论和认知体系,着手构建数据中台体系。以数据中台战略为核心的变革潮流席卷互联网行业,然而多数企业对数据中台内涵的认识仍不够全面,导致业务落地和商业创新还是困难重重。 数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现 4 个核心能力,让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

1、汇聚整合

随着业务的多元化发展,企业内部往往有多个信息部门和数据中心,大量系统、功能和应用重复建设,存在巨大的数据资源、计算资源和人力资源的浪费,同时组织壁垒也导致数据孤岛的出现,使得内外部数据难以全局规划。


数据中台需要对数据进行整合和完善,提供适用、适配、成熟、完善的一站式大数据平台工具,在简便有效的基础上,实现数据采集、交换等任务配置以及监控管理。


数据中台必须具备数据集成与运营方面的能力,能够接入、转换、写入或缓存企业内外部多种来源的数据,协助不同部门和团队的数据使用者更好地定位数据、理解数据。同时数据安全、灵活可用也是绝大多数企业看重的,他们期望数据中台能协助企业提升数据可用性和易用性,且在系统部署上能支持多种模式。

2、提纯加工

数据就像石油,需要经过提纯加工才能使用,这个过程就是数据资产化。 企业需要完整的数据资产体系,围绕着能给业务带来价值的数据资产进行建设,推动业务数据向数据资产的转化。


传统的数字化建设往往局限在单个业务流程,忽视了多业务的关联数据,缺乏对数据的深度理解。数据中台必须连通全域数据,通过统一的数据标准和质量体系,建设提纯加工后的标准数据资产体系,以满足企业业务对数据的需求。

3、服务可视化

为了尽快让数据用起来,数据中台必须提供便捷、快速的数据服务能力,让相关人员能够迅速开发数据应用,支持数据资产场景化能力的快速输出,以响应客户的动态需求。


多数企业还期待数据中台可以提供数据化运营平台,帮助企业快速实现数据资产的可视化分析,提供包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等更为高级的服务,为企业数据化运营赋能。


此外,伴随着人工智能技术的飞速发展,AI 的能力也被多数企业期待能应用到数据中台上,实现自然语言处理等方面的服务。数据洞察来源于分析,数据中台必须提供丰富的分析功能,数据资产必须服务于业务分析才能解决企业在数据洞察方面的短板,实现与业务的紧密结合。

4、价值变现

数据中台通过打通企业数据,提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力,以实现数据的更大价值变现。


企业期待数据中台能提升跨部门的普适性业务价值能力,更好地管理数据应用,将数据洞察变成直接驱动业务行动的核心动能,跨业务场景推进数据实践。同时,企业对于如何评估业务行动的效果也十分关注,因为没有效果评估就难以得到有效反馈,从而难以迭代更新数据应用,难以持续为客户带来价值。


总之数据中台是一套持续地让企业的数据用起来的机制,要想把数据用起来,四个核心能力都需要不断迭代和提升。从战略上来看,汇聚整合、提纯加工、服务可视化和价值变现的能力是数据中台最核心的竞争力,是企业真正将数据转化为生产力、实现数字化转型和商业创新、永葆竞争力的保障。

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