数据中台的构建不是一天的工作,数禾科学技术的数字化2

在推进阶段，将数据中心视为平台工具，忽视中心组织和运营体系，中心产品无法满足前心团队快速变化的业务需求。

数据业务化:建立企业数据中心，形成数据资产积累，支持数据管理和数据服务，结合企业业务发展，设计数据服务应用，为企业提供数据价值。

在与业专家开展经验交流和项目实践后，麦肯锡认为数据中台建设没有标准化模式，中台设计应与企业业务、发展方向、组织结构和信息化程度等特点紧密结合。在总结了多家银行数据中心台的结构设计后，麦肯锡认为，商业银行现阶段必须关注采、存、通、用四个环节和七个能力，构建成功的综合数据能力中心台。

从数据中台的建设、运营角度出发，对数据中台在企业数据应用中的作用进行了分析，把数据中台定位为多个数据应用的共享数据平台。从数据应用和数据管理两个维度分析了数据中心台的建设要素，提出了模块化、解耦的数据中心台系统结构。数据台系统结构包括数据存储框架、数据收集框架和数据处理框架。数据管理框架、数据安全框架和数据运营模块可以根据企业的应用需求组合，扩展单个模块，满足许多企业数据中台建设的需求。

数据中台的构建不是一天的工作，数禾科学技术的数字化2.0战略也在继续推进。而如何在未来构建一套更完整的“数智化体系”,是当下每一个数据从业者和企业管理都要去思考的命题。数据中心的持续运营，核心是数据资产的建设、管理和运营，数草科学技术继续实践和提取数据中心运营的最佳实践，在充分挖掘数据价值的同时，推动业务的快速发展。

数据中心的构建不是一蹴而就的，需要业务场景的积累和业务经验的沉淀，不断优化创新，最终构建具有企业业务特色的数据中心。

建设数据中心，实现企业和机构数据资产的高效管理和数据价值最大化，为机构提供数据平台化的运营机制，有望解决应用开发与数据开发速度不一致的问题。利用数据中心，可以团结机构的核心技术和团队，建设机构内强大的数据开发、运营等团队，提高机构团队的硬实力和软实力。虽然一个良好的架构对一个信息系统的后期扩容及运维有重要作用，但总体架构设计只是数据中台建设的第一步，每一个功能模块还有很大的细化空间，如不同类型数据的存储技术选型，数据安全合规审计技术、数据模型设计等。在具体项目中，数据共享和安全保护的平衡点、新技术引用等需要进一步细分研究。

本篇是数据中台系列的第一篇文章，既然数据中台的价值这么大，那么什么样的企业适合建设数据中台呢？数据中台该如何建设？之后，从元数据管理、指标管理、模型设计、数据质量、数据成本、数据安全等方向说明数据台的建设实践，解开数据台的层面纱，欢迎大家一起交流。

大学排课软件

教育数据中心(教育数据集中中中心)致力于实现教育数据规范统一、融合、开放共享目标。具体包括基础数据环境、教育数据中心、数据管理机制和安全管理机制等。其中，基础数据环境通过互联网、5G、云平台、传感器等基础工具完成数据的持续收集。数据中心通过清洗多源异构数据、关联、流通、融合等，实现教育服务的精细化管理。数据管理和安全管理机制强调数据流通的合理性和科学性，控制数据管理过程的透明性和安全性。

陈鹏宇是阿里云数据智能产品化主推手，国内第一代企业数字化转型、数据智能的专家和实践者，数据中台的第一代布道师，浙江省公共数据开放运营和数据要素市场化配置新理念的提倡者。他打造了国内第一套云原生的数据中台产品体系和工业智能产品体系，并为项目负责人和总体架构设计者搭建了浙江省公共数据平台；是浙江省政务服务2.0技术理念提出者、总体架构设计者。