产品经理们时常会碰到这种问题

我刚上线一个功能，请研发同志们帮我拉个数据出来分析，却被残酷告知需要排期。

我这里急得跺脚，但也只能理解。

数据研发们每天有查不完的数据和写不完的表，业务部门要的数据迟迟拿不到，即使拿到了也经常出现错误。

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大数据逐渐渗透我们的日常生活与每个角落，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在科技、金融、交通等各个领域，已经成为每个处理单元的必要元素。企业数据非常关键，大量的数据中存在着大量的信息，有的显而易见成为人们的一级利用，但有些时候即使拿到了数据，也会不知所措。本文总结了如何搭建高效的数据平台的步骤，希望对你有所帮助。

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什么是数据中台

数据中台是什么？首先是一种 IT 系统，是把数据进行统一管理的平台，包括业务运行产生的数据、用户的行为数据、以及外部第三方的数据，进行统一的、规范的、完整的、准确的采集、存储、加工、管理，并且为前台业务提供数据服务的平台。

简单来说，可以理解为货架，数据是货架上的货物，被分门别类的摆放在货架之上。

伴随企业的成长，文件的数量和种类会越来越多，这些重要的知识“财富”需要好好地管理。因此，建设数据中台的最终目标是通过高效的数字化运营，实现“快速市场响应，精细化运营，开源节流”。所以，是时候该改造一下你们的数据平台了。

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数据中台的价值

• 打通数据孤岛，一般企业都会有多条业务线，不同业务线数据存储在不同数据库。

• 降低数据开发成本，数据中台的可拓展性强和维护成本低。

• 数据统一规范管理后，数据的准确性和时效性都会得到极大的提升。

• 数据资产得到沉淀，可发挥的价值和潜力无限。如用户画像、标签体系、个性化推荐、趋势预测等等。

数据中台构建的步骤

数据中台的成功是建立在信息化的基础上的，没有完善的信息化基础，企业就无法全面理解企业业务，更难以从中获取有用的信息。那一般企业要搭建数据中台应该怎么下手呢？通常我们会说数据中台是负责数据的“采、存、管、用”，即数据的采集、存储、管理和应用。

• 数据采集：分为实时采集和离线采集，将各个来源的数据同步到数仓中。一般的数据源有业务数据库、第三方 API 数据以及外部采集的非结构数据。

• 数据存储：数据同步导入会存储到 HDFS，Hive、Flink、Spark 等计算引擎任务读取 HDFS 中的数据计算后再将计算结果写入 HDFS。

• 数据管理：分为元数据管理和数据模型管理，元数据可以理解为各个数据表的原子字段，数据模型是在数据建模过程中，通过既定的数据模型管理制度，实现对数据模型的增删改查管理，同时遵循数据标准化与数据统一性的要求，确保数据质量。

• 数据应用：常见的数据应用有 BI 报表平台、用户画像、数字化营销（包含推荐、搜索）等等。

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产品经理应如何开展工作？

首先，明确目前公司的数据状况，存在的问题是什么？对于数据治理团队来说，成功的关键不在于技术，而在于对业务流程和企业文化的熟悉和把握，并根据当前的问题确定这次数据中台建设的目标。

其次，调研公司目前的业务范围，涉及到哪些数据范围？般是以源系统为切入点，从常用的系统入手如 CRM 系统、ERP 系统、订单系统等，通过对各系统的数据梳理，完成总体结构的划分。

再者，寻找数据规则来源，找系统负责人也行、开发对接人员也可，同时还需要在这个过程中明确数据服务的相关业务方，以便同步数据规则与业务逻辑的一致性。

最后，进行数据逻辑的规划，这是数据体系的核心内容，通过数据模型完成各数据主题与数据表之间的关系设计。

数据中台的发展趋势

趋势一：云原生

技术与业务共同驱动数据中台走向“云原生”，数据中台中的重要组件将遵循存算分离架构，云原生技术具有天然的对象体系、容器化编排、CI/CD、跨云多域数据治理等特性，可以满足企业客户对数据安全、合规数据合作技术等需求，推动数据中台走向云原生。

趋势二：数智融合

数智融合是构建数据治理和 AI 开发的统一底座，让数据和人工智能相互作用。数字化管理中台是可以采用自定义开发模式，即管理中台怎么打造，布局什么样的功能特点可以完全由使用者说了算。JNPF 敏捷开发框架，一个可以实现零基础上手，快速又便捷的制作出又酷又炫的大屏，可以实现快速低成本的开发个性化的数字化管理中台。

1.高性能开发平台：平台有强大的代码生成器，稳定的底层开发框架，可轻松实现低代码二次软件开发；

2.灵活敏捷易上手：平台提供源代码，企业可根据不同的业务场景自由配置，个性化开发，易于维护更新；

3.低成本研发平台：传统开发模式需要许多人来协作研发，现在只需要两三个甚至一个人便可完成开发工作；

4.高效率开发工作：平台有可视化的开发流程，内置多套优质 UI 模板、向导式开发组件以及丰富的图表设计；

5.强大的功能开发：平台一站式、轻量化集成开发 Windows+Web+App+小程序等 PC 端+移动端智能管理系统；

6.高适配接口函数：丰富完善的 API 接口以及强大的端口引擎可实现万物互联，实现手机+PC 联手管控办公；

开源地址：https://www.yinmaisoft.com/?from=InfoQ

趋势三：泛中台化

5G、AI 智能时代接踵而至，创新技术不断发展，随着多设备接入、多系统数据融合互联互通，形成新的数据孤岛，对企业的智能用数发起新的挑战。越来越多的，数据中台的理念体系逐渐完善，以 JNPF 低代码快速开发平台为例，包含了采集平台、通信中台和数据中台的全部特性，支持除数据分析、处理、交易等抽象业务服务外的采集和通信能力，相对数据中台更加贴合企业业务场景，为企业数字化建设提供更加深入和精细化的基础能力。

数据中台是一个非常庞大的系统，每一个部分单独拿出来讲都可以讲很多，而今天这篇也只是抛砖引玉，对于想要知道数据中台大概是什么、解决什么问题有个整体的初步了解，关于数据建模、数据指标体系建设、数仓搭建、BI 可视化等，如果大家有兴趣，我后面可以再详细展开写一写。