如何反映数据中台建设难点

看到这里，你对数据中心有清晰的认识吗？实际上，无论哪一个行业中台化都不是一蹴而就的，还是要遵循具体问题，具体分析的原则。没有普遍适用的中台策略，有些业务不需要中台，有些会适得其反。有些公司压根就只有一项业务，或者有几项业务没有重复造轮子的现象，那硬去学大厂的中台，一定是东施效。包含中台鼻祖阿里，也经历过痛极思变的过程，在跌跌撞撞中成长起来的，并非老板一声令就到位。

目前，数据中台在房地产行业的应用相对普遍，以唯客数据服务的财富世界500强企业为例。由于企业多元化业务发展迅速，各业务部门数据孤岛问题突出，数据收集成本高，高层无法及时掌握企业经营状况。通过调查和摸底，唯客数据通过搭建数据中台和大数据平台，统一数据源，规范业务口径，实现集团多业态、跨系统数据融合，使业务人员拿数用数更快，高层决策得到支持。

总结:数据中心不是简单的软件系统或标准化产品，而是强调资源整合、集中配置、能力沉淀、循序渐进的运行机制。但是任何一种工具都不能包治百病，要想使数据中台的价值最大化，最终还是要指向企业的经营场景。

传统行业本身会生产大量的数据，也需要外部数据的赋能。只要按照线上化、标准化、资产化、智能化、服务化的路径建设数据中心，大数据就能产生价值，业务就能获得智能数据。

这些特征可以反映数据中台建设的难点。第一，整体架构设计。怎样区别于传统的数仓？如何让数据抽象、共享、赋能？如何将数据与营销、风险控制等业务线紧密联系起来，而不是传统的数据分析？如何提高实时计算能力和自动驱动能力，进而提高数据中台响应的及时性？要解决这些问题，中台架构的设计非常关键和困难。第二，如何为业务提供数据服务？业务部门需求不同，服务方式和标准难以统一。我们需要反复强调整个组织是否与中间平台的工具和方法论相匹配。如果只是按照技术平台的方法论来构建，而组织不匹配，效果会大打折扣。

第二，数据中心的建设需要领导的自上而下的支持，这一点尤为重要。如果只在一个部门做，很难推广。中台工程面向众多需求不同的业务部门，必须有一个整体的规划设计，得到各级领导的支持。

数据中间站做得越好，共享能力越高，风险越高。这是悬在数据中间站连续性上的达摩克里斯之剑，即一点故障，全面影响。

赛诺贝斯在【金融行业智能运营平台】的基础上，定制运营中心，为银行提供一站式营销运营数字化解决方案，包括营销工具、活动管理、战略管理、数据采集、数据洞察等服务，实现精准营销。借助社区场景，实现闭环业务，共同打造公益社区金融金融服务新生态模式，提升竞争力。

赵理明：数据中台有几个衡量标准。第一，能否减少重复建设。第二，能否实现数据与业务的关系更加前进和紧密，即从管理数据到业务数据的升级。第三，数据中心的最终效果是业务价值，能否推出信用、负债、风险控制、特色智能营销等场景的数字体验产品。