数据中台建设需要的先决条件？
要求技术部门出一份集团数据中台战略项目规划，出规划之前必须做的一件事情就是对集团现有的数据情况，以及数据应用情况做一个调研。
第一步：把集团现在有哪些业务线，每个业务线有哪些数据，分给以什么形式存储以及数据的应用情况调研清楚；
第二步，可以运用“数据应用成熟度评估模型”（统计分析阶段、决策支持阶段、数据驱动阶段、运营优化阶段），对集团的数据应用成熟度做一个评估。
延伸的一个问题就是数据中台的建设，需要哪些前置条件？
首要条件是能提供有技术实力的大数据平台以及丰富的行业实践经验——具备“指导企业建立数据用起来机制”的一套数据中台建设方法论，譬如组织架构的设计、数据资产的管理与运营，数据安全的构建，数据人才的培养等。这对企业来说意义非凡，它能让企业的数据能力沉淀下来，成为最为宝贵的数据资产，进而成为企业创新源动力的核心引擎。
对于系统的选择，需要具备3个条件：支持足够丰富的存储形式，不仅仅是结构化的系统数据，还需要支持半结构化的日志和非结构化的视频；伸缩性足够好，能够满足集团未来五年的数据增量需求；有一个良好的生态和足够多的工具支持。
数据中台提供的服务是什么？
数据服务是对数据进行计算逻辑的封装（过滤查询、多维分析和算法推理等计算逻辑），生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务API，让数据快速应用到业务场景中。常见的数据服务包括：
查询服务：输入特定的查询条件，返回该条件下的数据，以API形式供上层应用调用。
分析服务：借助分析组件高效的大数据分析能力，对数据进行关联分析，分析结果通过API形式供上层应用调用。
推荐服务：按约定的格式提供历史日志行为数据和实时访问数据，推荐模型就会生成相应的推荐API，从而为上层应用提供推荐服务。
圈人服务：从全景用户数据中，基于标签组合筛选符合指定特征条件的人群，并以API形式对接上层应用系统。
这些数据服务按需组合在一起，构成一个复杂的数据服务体系，并通过交互界面的封装，形成一个数据应用产品。
数据部门如何在组织中定位？
要打破组织墙和数据岛，不仅仅是上一个技术平台，最重要的是基于平台，建设集团的数据体系，形成一个统一的规范，而保障规范可执行落地的方法，还需要有相关的组织，流程和工具支持。
在组织架构上，需要配套相应的组织以及具体的人为此负责，以保证企业员工有数据运营的意识。具体负责的人员，除了常规的数据分析人员、数据产品经理，还可能是专门的数据运营专家以及盘点开发整体数据资产的数据架构师。这个组织（数据平台事业部）的人“看起来”很会“数据化”，所以各个部门多去找数据平台事业部共创，多找业务和数据的结合点，最终形成多个数据化创新项目——这就是“业务数据化”和“数据业务化”。
网友评论