数据中台是直接服务于业务系统的数据服务工厂,狭义上讲,数据中台就是可复用的数据API。

    站在企业架构的角度,从广义上来讲,数据中台(包含数据平台,数据仓库)应该提供的服务如下图所示:

再问数据中台 - 数据中台的典型架构是怎样的?      

1.数据资产的规划和治理

做中台之前,首先需要知道业务价值是什么,从业务角度去思考企业的数据资产是什么。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。对于同一堆数据,不同业务部门所关注的数据指标可能完全不同,怎么让各个跨域的业务变成统一的标准,就需要规划企业的数据全景图,将所有有可能用上的、所有对企业有可能有价值的数据都规划出来,最终梳理出企业的数据资产目录。在这个时候不需要考虑有没有系统、有没有数据,只需要关注哪些数据是对企业业务有价值的。这一层不建议做得太细,太细就难以形成标准,不能适用于多个场景了。数据治理是数据中台很重要的一个领域,ThoughtWorks认为在现在业务边界消失、需求快速变化的情况下,企业需要具备精益数据治理的能力——Lean Data Governance。传统的中心化、事前控制式的数据治理方式,要改变为去中心化、事后服务式的治理方式。

2.数据资产的获取和存储

从广义上来讲,数据中台要为企业提供强大的数据资产的获取和存储的能力。但是这个能力不是数据中台的核心功能,很多企业可以基于原来的数据平台,数据仓库等已有的工具来提供数据采集和存储的能力。

3.数据的共享和协作

企业的数据中台一定是跨域的,需要让所有的人都知道数据资产目录在哪里。不能因为数据安全,就不让大家知道企业有什么数据。没有共享和开放,数据没有办法流动起来,没有流动的话数据的价值产生的速度就会非常慢。所以在数据安全的基础上,企业的数据资产目录要对利益相关者、价值创造者开放,要让业务人员能够做到“Self-Service”。

数据资产目录是数据中台很核心的一个基础能力,但是往往目前很多的企业都尚未建立这个能力,这也是导致数据在企业内部不开放,不共享,不被利用的很重要的一个原因。

4.业务价值的探索和分析

数据中台不仅要建立到源数据的通路,还需要提供分析数据的工具和能力,帮助业务人员去探索和发现数据的业务价值。一个好的数据中台解决方案中需要针对不同业务岗位的用户提供个性化的数据探索和分析的工具,并且在此基础上一键生成数据API,以多样化的方式提供给前台系统。

5.数据服务的构建和治理

数据中台需要保证数据服务的性能和稳定性,以及数据质量和准确性,还需要具备强大的服务治理能力。数据服务要在一开始就有整体的顶层设计,从而能够将数据服务做分类,打标签,能够更方便的被搜索被调用,让好的服务浮现出来,让质量不高的服务自动的退市被销毁。

数据中台是一个生态平台,在数据中台上面会不断生长各种数据服务,所以从一开始就构建好数据服务的治理结构是非常重要的,就想经营一个市场一样。

6.数据服务的度量和运营

如果数据中台最终只是做到把数据给到业务人员,那它就只是一个搬运工的角色,数据中台的核心是为业务应用提供有业务价值的数据服务。所以度量和运营数据服务的能力是数据中台的业务能力。

数据中台应该能够对提供的数据服务及相关行为做持续跟踪和记录,包括哪些数据服务被哪个部门使用、用了多少次等,通过这些去度量每一个数据服务的业务价值。

数据中台是一个需要用互联网思维去经营的利润中心平台,数据中台的经营分析人员需要分·析务,了解为什么今天上午这个财务部门的人用了数据中台、调用了十次,下午他不用了,原因是什么,调用了这些数据服务的人通常还会调用哪些其他的数据服务。这些都需要相应地做记录、做日志、做分析,要把数据当做像电商平台一样去经营,然后实时地根据这些业务行为数据去提醒数据服务提供方,调整、改变、优化数据服务,这才是可经营的数据中台,也只有这样业务部门才能得到最快的支持和响应。

在这样的一个功能愿景下,我们初步定义了一个数据中台的典型逻辑功能架构:

再问数据中台 - 数据中台的典型架构是怎样的?      

这个架构中,把数据中台比喻为数据工厂,具备数据工厂的典型功能架构。

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