【数据中台】你的企业是否需要建设数据中台？
最近在學習極客學習數據中臺相關課程，現整理部分學習筆記分享給大家。
目錄
建設中臺前，面臨哪些挑戰？
中臺可以解決以上問題嗎？
數據中臺如何解決這些問題？
建設數據中臺適合那些企業？
建設中臺前，面臨的挑戰
大量數據產品出現，在不斷提高企業運營效率同時，也暴露很多尖銳問題：
中臺可以解決以上問題嗎？
問題一：指標口徑不一致，可能三個不一致原因導致： 業務口徑，計算邏輯，數據來源。
應對之道：對同一個指標，只有一個業務口徑，加工一次，數據來源必須相同。
問題二：數據重復建設，需求響應時間長，原因重復開發，大量重復邏輯代碼。
應對之道：做到數據復用，確保相同數據只加工一次，實現數據共享。
問題三：取數效率低，由于找不到數據或取不到數據。
應對之道：找不到數據需要構建一個全局企業數據資產目錄，實現數據地圖功能。而取不到數據則需要為非技術人員提供可視化查詢平臺，方便使用。
問題四：數據質量差，其實是數據問題很難被發現，數據鏈路加工一般較長，出現問題時，增加排查復雜度，無法及時恢復故障。
應對之道：及時發現然后快速恢復數據。
問題五：數據成本線性增長導致大數據成本加大，與需求響應慢背后的數據重復建設有關。
應對之道：消除冗余數據，減少重復建設。
數據中臺：企業構建標準的，安全的，統一的，共享的數據組織，通過數據服務化的方式支撐前端數據應用。中臺目標實現高效率，高質量，低成本支撐業務。
數據中臺如何解決這些問題？
指標口徑問題：指標是數據加工的結果，對指標口徑進行統一管控，提高指標管理效率。明確每個指標業務口徑，數據來源，和計算邏輯，按照類似數倉主題域的方式進行管理。對全局指標梳理，消除產品中指標接口經二義性，提供方便分析師，運營查詢的指標管理系統。
重復建設問題：所有數據只加工一次，相同粒度的度量或者指標只加工一次，構建全局一致的公共維表。需要兩個工具產品：
- 數倉設計中心，模型設計階段，強制相同聚合粒度的模型，度量不能重復。實現公共計算邏輯的下沉和復用。
- 數據地圖，方便數據開發能快速理解一張表的準確含義。
效率問題：數倉數據通過API接口的方式供給數據應用（對應用端屏蔽不同查詢引擎訪問方式的差異），提高接入和管理效率。同時提供可視化取數平臺 + 企業數據地圖。完成非技術人員自助取數。
質量問題：全鏈路數據質量監控，對一個指標的產出上游鏈路中涉及的每個表，都實現一致性，完整性，正確性和及時性的監控，確保在第一時間發現，恢復，通知數據問題。
成本問題：從應用維度，表維度，任務維度，文件維度進行全面治理。及時將低價值報表下線，從而降低數據治理成本。
建設數據中臺適合那些企業？
企業在選擇數據中臺綜合考慮重要因素：
- 是否有大量的數據應用場景，中臺本身并不能直接產生業務價值，其本質是支撐快速地孵化數據應用。
- 存在較多業務數據的孤島，比如電商初期，倉儲，供應鏈，市場運營都是獨立數據倉庫，做數據分析時，跨多個數據系統。
- 團隊面臨效率，質量，成本問題束手無策，領導還要求控制數據成本時。
- 企業面臨經營困難，想通過精益運營，提高運營效率。
- 企業規模要匹配，中臺投入大，收益偏長線，較適合業務相對穩定的大公司。
數據中臺構建需要投入非常大，離不開系統支撐，這些系統能否匹配中臺建設，需要持續迭代打磨，同時面對大量數據需求，需要額外人力做數據模型重構。
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溫馨提示：不能盲目跟風，適合自己才是最好的。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【数据中台】你的企业是否需要建设数据中台？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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