數據中臺是企業數據價值實現的能力框架，包括數據集成、數據開發、數據管理、數據服務、數據資產運營等能力，是企業業務數據化的承載體，是企業業務通過數據視角的一種呈現，擔負了企業數字化所需的核心綜合數據能力。

但由于數據中臺建設復雜度高、投入成本大等特點，眾多企業在建設數據中臺的過程中仍有很多問題與困惑。在數據中臺搭建過程中，存在眾多關鍵環節及影響重大的動作節點，本文將分享一下在項目實踐經驗中，總結出的“6步法”建設數據中臺，這“6步法”可以適配大多數企業建設的需要。

第一步：總臺規劃數據中臺承擔著實現企業戰略目標的使命，所以對數據中臺要進行全面規劃，需要對企業現狀充分了解，并結合企業自身戰略目標以及企業的業務形態，有針對性地規劃數據中臺的建設。數據中臺是為了支撐企業業務快速發展，通過數據的打通來實現企業整個商業模式的閉環。所以應本著整體規劃、分步實施的原則，還應對需求場景進行全局排優，設計符合企業發展現狀的數據中臺建設路徑，規劃清晰的階段，明確各階段達成目標，并定義各階段的建設策略，確保后續的方案設計與開發工作順利進行。總臺規劃一般包含數智化轉型戰略、設計方法論、組織內業務的整體解析、數據中臺的價值化、分析鏈路梳理、數據域梳理和劃分等內容。通過整體規劃可以快速了解企業數據中臺建設的范圍與價值，為后續數據中臺的搭建、完善、應用提供重要依據。

第二步：數據集成

數據集成是構建數據中臺非常重要的一步，主要解決不同源系統數據異構性問題。主要從以下三方面進行操作：

1. 數據源接入：將企業內部各個部門的數據源接入到數據平臺，包括ERP系統、CRM系統、財務系統等，確保數據的全面性。

2. 數據清洗與規范化：對接入的數據進行清洗和規范化處理，包括去除重復數據、糾正錯誤數據、統一數據格式等。

3. 數據集成與轉換：將不同數據源的數據進行整合和轉換，使其具有一致的格式和結構，為后續的加工建模做準備。

數據中臺解決方案，為企業提供數據集成的能力，它有很多批量、增量、實時、整庫的數據集成，能夠支持企業多種且復雜的數據源，無論數據源在什么環境下，都可以做到安全、穩定、靈活、快速地數據集成。

第三步：模型建設

數據集成后是不能直接拿來使用的，也無法直接給業務帶來價值，要為上層業務提供可靠的數據服務、數據產品及業務應用，就需要數據模型設計的支撐。數據模型建設是整個數據中臺重要的開發環節，涉及到很多行業最佳實踐研究和落地，也涉及到很多方法論的落地，模型的好壞直接影響最終數據中臺的數據質量和效率。

這個步驟不講技術性的模型構建過程，以及復雜的模型分層原理，只簡單概述數據模型的重要性。數據集成沒有統一的定義數據的標準，沒有統一的數據存儲規范，只是粗放地收集數據，把數據散亂地存放在服務器里，這些數據還不能被使用和賦能業務，這些集成后的數據也不能稱之為數據資產。因此需要一套標準的指標體系和模型體系來定義和存儲數據，讓數據更加標準。數據中臺的整個搭建過程中，數據模型的科學性、合理性、高效性是數據資源轉化為數據資產的重要基礎，數據模型中的那些數據指標的全面性、規范性、有效性是數據中臺發揮價值的重要保障。企業在構建數據中臺時，必須重視數據指標體系的構建和數據模型的設計。

第四步：數據研發

數據研發是持續對企業內部數據進行加工處理，進而滿足企業內部其他人員使用數據需求的過程。這個過程和核心之一是建立企業內部的標準化數據開發流程，在此目標下需配套完成數據研發團隊的設立、標準開發流程的設立、專職研發人員的設立等工作。并在此基礎之上，按照步驟進行數據研發的工作：

格式轉換：說的簡單通俗一點，就是把不同代碼、非標準的數據格式，通過代碼轉換的方式變成一個標準的格式。

業務判斷：業務判斷基本上就是通過一些條件得出一個業務結果。比如有年齡數據，在梳理的時候可以判斷小于30歲的人叫年輕人，這個就是所說的業務判斷。

剩余的步驟包括：數據連接、數據聚合、數據過濾、條件選擇，還有一個步驟——業務解析：有經驗的數據研發團隊、算法建模人員利用數據加工模塊提供的功能，可以快速把數據加工成對業務有價值的形式，提供給業務使用。

這一步驟的核心就是數據處理過程，是業務邏輯的實現，既要保證業務邏輯的正確性，也要保證數據產出的穩定性、時效性和合理性。

第五步：數據資產管理

通過對數據進行加工，把各種非結構化的數據最終形成重要的數據資產。通過對數據資產的全面盤點，形成數據資產地圖。針對數據生產者、管理者、使用者等不同的角色，用數據資產目錄的方式共享數據資產，用戶可以快速、精確地查找到自己關心的數據資產。構建數據資產管理的最終目的是為了提升數據價值，使數據持續賦能業務。數據資產是企業數據化建設的關鍵基礎。所有的數據化建設最后都以數據資產為基礎。數據資產管理是數據中臺面向企業提供數據能力的一個窗口，數據資管理將企業的數據資產統一管理起來，實現數據資產的可見、可用、可運營。數據資產運營的最終目的是讓數據價值越滾越大，數據資產管理要始終圍繞資產價值來開展。通過建立一套符合數據驅動的組織管理制度流程和價值評估體系，改進數據資產建設過程，提升數據資產管理的水平和數據資產的價值。

第六步：數據服務

數據資產構建之后就會有一定的業務含義，這部分數據是可以直接服務業務的。數據服務這一步主要是對數據進行計算邏輯的封裝（過濾查詢、多維分析和算法推理等計算邏輯），生成API服務，上層數據應用可以對接數據服務API，讓數據快速應用到業務場景中。數據服務實現了數據中臺模型和數據應用的全鏈路打通，它把數據變為一種服務能力，通過數據服務讓數據參與到業務，激活整個數據中臺，數據服務是數據中臺存在的價值所在。

做完以上這些步驟，通常數據中臺搭建該做的事情就差不多了，當然還有數據安全等其它方面，在這里不做過多闡述。數據中臺解決方案，不但可以幫助企業搭建數據中臺，還可以幫助形成一套高效可靠的數據資產體系和數據服務能力（數據資產化和資產服務化）。這樣一來，當企業出現新的業務需求，需要構建新的前臺應用時，數據中臺可以迅速提供數據服務，從而敏捷地響應企業的業務需求。