伴隨著數字科技、通信、人工智能的發展，很多企業組織都已經意識到，數據已經慢慢演變成為企業的資產，冠以數據是企業的“信息貨幣”、“生命之血”，甚至“新的石油”。企業不僅依托數據開展業務，也從數據中分析和挖掘出更多的價值。但從數據中獲取價值并非憑空產生，而是需要有愿景、目標、規劃、協作、落地等來保障，當然也需要企業的管理和領導力，此篇則作為總覽篇章專門來講述構建企業數據的愿景、目標與規劃。

實現業務全流程（業務對象、業務規則、業務過程）的全域感知、聯接互通、透明清潔（高質量）、安全合規、智能化自助服務的數據體驗，賦能企業數字化和智能化轉型。

圖1.1 企業級數據的愿景

保障和支撐企業、客戶及生態合作伙伴在數據上的完整、可靠、安全、智慧，賦能企業的卓越運營、有效增長和轉化。為確保企業數據工作的愿景和目標的實現，需要以下實施標準：

? 業務對象、規則、過程數字化 ? 各數據領域數據聯接互通 ? 數據采集/處理時效性與智能化 ? 數據建模、人工智能與算法模型 ? 數據應用敏捷自助 ? 數據透明、清潔可靠、安全合規 ? 數據管理由企業內部擴展到客戶及生態合作伙伴

當然，構建企業級數據最重要的基石，必然是離不開企業本身自上而下的數字化的戰略和政策的簽發與支持，所謂企業級的數據戰略指的是由總經辦簽發的一系列數據治理政策，明確了數據在企業中的地位，體現了公司管理層自上而下對數據工作重要性的統一認知。因此而言，缺少企業級的戰略和政策的支撐，一切都是空中樓閣。

圖2.1 企業級數據的愿景、目標、實施標準與戰略的關系

通常會有個誤區，大多數人認為企業數據等于數據部或者大數據部，其實更確切的講，企業數據等于企業數據戰略、各領域數字化轉型的業務系統提供的統一信息架構和實現數據資產整合及提供數據應用的大數據平臺。

3.1 業務數字化轉型的藍圖

企業級戰略在此就不多做累贅闡述，接下來直接講述業務數字化轉型的藍圖，如圖3.1所示，為實現企業內部和客戶及合作伙伴的交互方式轉變，實現內部運營效率和效益的提升，整個藍圖可以拆分成5大舉措。

1.?進化“IT基建和引用平臺”：公有云/私有云化IT基礎設施，服務化、智能化和統一化IT應用平臺，確保達到統一的信息架構；

2.?進化“運營模式”：從單純的人為經驗運營，進化成基于統一的數據底座，實現數字化運營和決策，當然數據驅動本身并不一定和經驗老道的人為經驗相互沖突，也可以相輔相成，如有沖突無法仲裁，制定帶北極星指標的A/B Test測驗兩者的成效是最佳的選擇；同時，在安全合規的基礎上加大一線人員的授權，簡化管理模式；?

3.?進化“分析平臺能力”：持續地實現和改進關鍵業務對象，業務規則，業務過程的數字化以及數據的集成、匯聚和服務，以One Data & One Model的理念支撐企業內部與客戶、合作伙伴的全聯接；?

4.?進化“各Unit團隊作戰模式”：圍繞企業的兩大（或多個）主流業務流，以項目為中心，加入數據驅動模式更好質變和量變的賦能不同企業Unit之間的精誠合作，達到行業一線的企業經營基準；

5.?進化“客戶、合作伙伴Engage模式”：利用數字化的手段，從傳統有形的客戶、合作伙伴的交互進化到無形的數字化空間，實現與客戶、合作伙伴之間業務生意的有限空間到無限空間的蛻變，同時做到和客戶、合作伙伴的更高效、更安全、更簡單的業務流開展，提升客戶、合作伙伴的滿意度，打破業務增長的瓶頸。

圖3.1 業務系統的數字化藍圖

其中企業的數字化轉型的關鍵，必然是舉措2的進化“運營模式”涉及到的數據治理和數字化運營，該舉措包含了保證數據源的高質量、打破數據孤島、保障數據安全合規、促進數據共享應用等目標，因此接下來展開一起探討這一舉措下的大數據平臺的架構藍圖。

3.2 大數據平臺的架構藍圖

大數據平臺作為作為承接進化“運營模式”中的關鍵，整體的架構藍圖如圖3.2，總體可以分為5大環節及實踐經驗如下：

1.?數據源：業務對象、規則、過程數字化的具體數表現，不斷提升數據源頭的數據質量，建立清潔可靠可信的數據源，同時數據感知方式上應該持續改進提升數據的自動采集能力（一方數據），減少人工錄入干預（二方數據）和外部數據（三方數據）； 2.?數據倉湖：嚴格按照六項標準、兩種入倉湖方式執行數據的集成、清洗和建模，形成完整、清潔、一致的數據倉湖體系，最終實現One Data, One Model的理念了； 3.?數據中臺（數據主題聯接）：設立5種聯接方式，以需求、規劃、實施的三要素驅動，建立不同數據主題的互聯和打通，并通過服務支撐上游的數據消費； 4.?數據消費：數據真正產生可見價值的地方，對準數據消費場景，通過統一的數據實驗室或平臺，在數據安全合規及權限管理下，滿足不同的數據自助式消費； 5.?數據治理：統一數據治理方針與實施能力，如數據體系、數據感知、數據分類、數據質量、數據安全合規等，從而保障業務領域數據工作的有序開展，最終支撐業務數字化運營。

圖3.2 大數據平臺的架構藍圖

企業人人都知道構建企業級數據的重要性，但是考慮到可見的價值驅動，真正促使企業下定構建企業級管理層自上而下數據治理的決心，往往卻伴隨著一定的導火索或契機，如數據紊亂帶來的百萬級合同損失，數據打架帶來的客訴不斷等等，當然也不止企業級數據治理的開展，任何大任于斯人，其成功者往往都伴隨著“雄才大略，務實治國，審時度勢，權衡變通”的重要品質，一旦開啟企業級數據化的歷程，總體就可以分為兩個階段。

圖4.1?企業級數據的規劃歷程

4.1 第一階段：數據生產與打通

在第一階段，重在建設，開啟設立數據治理和管理的專業組織機構，建立數據治理框架，發布數據管理治理政策，任命數據Owner，統一信息架構的標準，統一可靠可信的數據源，實現安全合規且高質量的清潔數據，實現兩個重要目標：

1.?持續提升業務對象、規則、過程數字化的數據質量，持續建立數據自動收集的感應方式：減少糾錯成本和人工錄入成本，統一信息架構，確保數據真實反映業務對象、規則和過程，降低運營風險； 2.?持續打破數據孤島，實現業務數據全流程的貫通：提升業務運作和開展的效率，搭載業務數字化、標準化，IT平臺技術，數顯業務上下游信息的快速傳遞、共享。?

4.2 第二階段：數據集成、聯接、應用

在第二階段，重在賦能，重在建設數據底座，集成、聯接、匯聚全域數據，通過AI、BI、主體（客戶、商品、內容等）畫像、搭載數據服務、數據地圖、數據安全合規等組合拳，實現數據的敏捷自主、數據實驗室的挖掘探究、電商推薦業務增長等等，總體而言企業級數據帶來的應用可以分為三大類：

1.?數據BI：業務可視化，基于數據事實，賦能業務快速、準確的決策支持，實現數據驅動業務轉變； 2.?數據AI：人工智能，實現業務的自動化，通過業務對象，業務規則，業務過程的數字化、物聯網、算法化，嵌入業務流形成代理，逐步代替人工決策和實施，尤其是在LLM（Large Language Model，也就是大語言模型，簡稱大模型，如Deepseek，Qwen等）和Agent（Manus、Deep Research等）等智能體的爆火，數據AI這一分支體現出了無限可能，隨著時間的發展，大有碾壓吞并數據BI的趨勢； 3.?數據創新：基于業務數字化、顧客、商品、供應鏈等數據洞察，優化業務流程降本增效，或發現新的市場機會點，成就差異化的競爭優勢。

以上就是構建企業級數據的愿景、目標與規劃里程的闡述，旨在通過清潔數據成就卓越運營，智慧數據驅動有效增長，同時圍繞數據治理，數據體系，信息架構，數據感知，數據底座，數據服務，數據質量，數據安全合規等綜合講解，后續也將展開此些方面理念與實施的詳細說明和每一個方面的具體經驗和總結。