當(dāng)前的時(shí)代，核心企業(yè)各業(yè)務(wù)板塊內(nèi)部已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了信息化，并開(kāi)始走出去，但當(dāng)需實(shí)現(xiàn)體系內(nèi)不同業(yè)務(wù)板塊之間、企業(yè)/部門與企業(yè)/部門之間、外部與內(nèi)部之間、線上線下之間甚至與跨界業(yè)務(wù)間的數(shù)據(jù)共享與場(chǎng)景融合并協(xié)同發(fā)展時(shí)，數(shù)據(jù)中臺(tái)成為核心企業(yè)橫向和縱向的承上啟下的中樞。

一、什么是數(shù)據(jù)中臺(tái)

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)中臺(tái)是指企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一采集、計(jì)算、存儲(chǔ)，并使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范進(jìn)行管理。數(shù)據(jù)規(guī)范包括數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)口徑、參考數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)規(guī)范、業(yè)務(wù)規(guī)則、主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等。數(shù)據(jù)中臺(tái)側(cè)重于數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)計(jì)算，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等。這些能力也是具備共性的。比如數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的用戶畫像能力，我們可以在各個(gè)領(lǐng)域使用同一套方案。

二、數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)企業(yè)的價(jià)值是什么 加速?gòu)臄?shù)據(jù)到價(jià)值的服務(wù)產(chǎn)生過(guò)程 過(guò)去應(yīng)用開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)面臨著這樣一個(gè)矛盾。大多情況下，企業(yè)不同的應(yīng)用開(kāi)發(fā)項(xiàng)目組，都會(huì)調(diào)用同樣的數(shù)據(jù)服務(wù)，同樣的數(shù)據(jù)模型，但是由于業(yè)務(wù)人員不知道底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且他們也不了解數(shù)據(jù)，這就導(dǎo)致不同的項(xiàng)目組可能會(huì)用不同的方法對(duì)同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最終出來(lái)的結(jié)果不一樣，甚至是錯(cuò)誤的，所以開(kāi)發(fā)速度慢，并且數(shù)據(jù)質(zhì)量低、結(jié)果不準(zhǔn)確。 應(yīng)用開(kāi)發(fā)要快于數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的速度 在OLAP領(lǐng)域中，很多這種情況，由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)是有業(yè)務(wù)屬性的，而數(shù)據(jù)是融合與跨業(yè)務(wù)的。因此，當(dāng)我們需要在業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面查詢一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果或者是做一張報(bào)表的時(shí)候，它的測(cè)試與過(guò)程往往是比較復(fù)雜和麻煩的。最終，在我們應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程當(dāng)中，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有太多的數(shù)據(jù)需求，這種情況下應(yīng)用開(kāi)發(fā)的速度是快于數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)速度的。 三、企業(yè)什么情況下需要做數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)，而業(yè)務(wù)的分析需求恰恰需要聯(lián)合這些系統(tǒng)數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)。比如，在企業(yè)利潤(rùn)分析中發(fā)現(xiàn)該季度純利潤(rùn)下降，需要快速找到純利潤(rùn)下降的原因。這個(gè)時(shí)候涉及諸多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，如生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、銷售等。假如通過(guò)分析后發(fā)現(xiàn)是這個(gè)季度的銷售額下滑導(dǎo)致純利潤(rùn)減少，那么我們還需要同時(shí)整合多個(gè)部門系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對(duì)銷售額下滑的原因進(jìn)行分析。并且要求能夠及時(shí)快速地跳轉(zhuǎn)到具體的部門數(shù)據(jù)分析中，如從純利潤(rùn)分析跳轉(zhuǎn)到成本分析、固定資產(chǎn)分析、盈利分析等。 四、如何選擇數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)中臺(tái)（EsDataStation）是企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要發(fā)展方向，億信數(shù)據(jù)中臺(tái)通過(guò)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算，治理技術(shù)形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑的數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)，解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失、數(shù)據(jù)服務(wù)能力不足、數(shù)據(jù)價(jià)值低的問(wèn)題，最終使數(shù)據(jù)能夠賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景、產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。 全域數(shù)據(jù)采集：全域數(shù)據(jù)不僅是傳統(tǒng)的PC互聯(lián)網(wǎng)加移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單相加，它還包括IOT、線下數(shù)據(jù)、智能交通等領(lǐng)域。形成做一個(gè)企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。 數(shù)據(jù)規(guī)范管理:對(duì)過(guò)程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量校驗(yàn)，幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，并構(gòu)建數(shù)據(jù)類目體系，使企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、模型化，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理規(guī)范化。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)：一站式建模及ETL，滿足離線和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，運(yùn)用大量可視化技術(shù)，讓傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合黑盒子過(guò)程變得透明可見(jiàn)。 數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)：數(shù)據(jù)資產(chǎn)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)API等多種服務(wù)方式，并能提供圖形化設(shè)計(jì)器、自定義sql的方式供業(yè)務(wù)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)和服務(wù)編排，快速滿足人員和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)要求。