中年|建设数据中台？先想想企业有没有这个底子！( 三 )
从阿里数据平台的更迭历史中也不难看出 ， 在经历了传统数据库时代到大数据平台再到数据中台 ， 数据中台绝不是一蹴而就 ， 其建设需要有一定的底子！
那么什么样的企业适合建数据中台？
从数据成熟度来看：
① 具有良好的数据底子 ， 拥有丰富的数据维度
② 企业的各业务板块都有数仓和报表 ， 需面向集团构建统一的数据管理平台
③ 多个大数据场景 ， 例如：阿里、淘宝、天猫、支付宝等多个业务板块的场景
从业务性质来看：
① toC业务 ， 且业务运营非常依赖用户/客户数据
② 企业内部运营多业态/品牌/产品的客户数据 ， 需要打通数据共享 。
③ 供应链特别复杂的企业 ， 需要数据驱动优化
④ 生产制造业 ， 生产线上的数据需要数据中台来整合服务化
如何进行数据价值变现？
无论是数据中台也好 ， 数据仓库也好 ， 还是数据平台 ， 最终都是为了让数据的价值更好的作用于业务、经营和管理上 。
这三种方案都具有一定的适用性 ， 需要结合企业不同的发展阶段来判断 ， 具体：信息化水平 ， 数据体量、业务性质、还有数据成熟度等 。
如何应用数据？这里结合帆软14年来为超万家企业提供的大大小小的数据应用解决方案 ， 给出个人的一些想法 。 大致分为几个阶段：
首先 ， 把数据管理起来 ， 形成统一数据资产（数据资产不等同于数据 ， 数据资产是唯一的 ， 能为业务产生价值的数据）
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其次 ， 将数据可视化 ， 在我们将数据自动化、可视化的呈现出来的过程中 ， 我们能够充分释放数据的信度、效度、准确度方面的价值 。 这也是为什么越来越多的传统企业在进行数据项目规划时 ， 通常会先做一个叫做”管理驾驶舱”的东西 。 其本质就是 ， 通过上层呈现所要保证的一致性和规范性 ， 倒逼下层的数据管理、数据治理 ， 从而逐渐开展数据分析辅助决策、数据驱动业务等 。 数据可以告诉决策者一些潜在的规律 ， 以数据来证明或判断决策 。
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帆软基于企业经营构建的数据管理体系
第三个阶段 ， 很多时候 ， 即便数据质量非常完备了 ， 但因为依赖于统计学的数据分析只能对历史的、以往发生过的事情做解释 ， 所以往往总是会慢半拍 。 而数据挖掘、机器学习 ， 这些近几年才流行起来的技术 ， 可以充分利用海量的数据 ， 通过算法模型去挖掘数据背后的规律 ， 从而辅助我们提前预测或者个性化推荐 。 以往我们只会用数据来证明我们历史的决策对错 ， 现在我们用数据来引导我们做出对的决策 。 基于数据资产催生的人工智能 ， 将数据进行再融合形成新的数据 ， 源源不断给我们提供新的业务视角 ， 让我们不断创新、不停去尝试 。 当我们逐渐依赖数据机器人的指令 ， 形成数据服务思维和习惯 ， 让业务与数据形成循环活起来 ， 让它成为业务的一部分 ， 同时让机器智能成为决策环节 ， 运营就可以智能化 ， 即智能化的数字业务系统 。
最后 ， 想必对于各种企业要做数据项目 ， 想要构建数据中台 ， 我们可以形成一个优先级顺序 。
1、以管理驾驶舱为驱动的数据仓库建设
2、面向各业务主题的全面数据治理
3、非结构化数据+海量数据加速的大数据平台
4、把数据变成个性化服务的数据中台
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