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传统企业如何插上数据中台的翅膀

数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,是一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建的一套持续不断把数据变成资源并服务于业务的机制。

数据中台和传统数据系统或者数据仓库比较大的区别是出发点不同。传统企业在建设数据仓库或者数据平台的时候,一定要先去考虑企业数据及数据如何利用的问题,依赖于现有数据的质量、状况来建设支撑性的技术平台。数据中台从业务出发,重点是去解决业务所需的数据服务。数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系。在某个维度上他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据中台距离业务更近,能更快速的响应业务和应用开发的需求,可追溯,更精准。

数据中台是企业级的逻辑概念,体现企业 D2V的能力,为业务提供服务的主要方式是数据 API。而数据仓库是相对具体的功能概念,存储和管理一个或多个主题数据的集合,为业务提供服务的方式主要是分析报表。数据平台是在大数据基础上融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台,为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集。数据中台距离业务更近,为业务提供速度更快的服务。数据仓库是为了支持管理决策分析,而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统,不仅限于分析型场景,也适用于交易型场景。数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上,是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。

传统企业到底要不要建设数据中台?元年研究院资深研究员赵超认为,即便企业已经有了数据仓库及大数据平台,也需要建设数据中台,通过数据中台把业务场景进行赋能,使得业务更多元化,效率更高,达到降本增效的效果。

数据中台的价值

元年研究院认为,数据中台不是一个产品,它其实是一个体系,一个集系统组织方法为一体的整体公司战略体系,它具有数据资产的规划和治理、数据资产的获取和存储、数据资产的共享和协作、业务价值的探索和分析、数据服务的构建和治理、数据服务的度量和运营特点。

在实施数据中台之前,企业需要构建数据中台的技术基础,例如,充分利用云计算和大数据基础平台。作为数据中台的技术基础,它的核心能力具有可见、可用、可运营三种。可见是指数据资产有哪些,这些资产从何而来,是被谁用,被用的怎样。可用是指如何保障数据采集、加工过程稳定,内容及资产的开放服务稳定。可运营是指怎么保障数据资产的可维护性,怎么权衡数据资产的构建成本,怎么保证出现新的数据维度能快速被应用到场景。数据中台业务赋能体现在“业务数据化,数据资产化,资产服务化,服务业务化”,持续赋能业务数据应用闭环。

数据中台有哪些方法论?元年研究院总结如下:

一种战略行动。把数据中台驱动业务发展定位为企业级战略,全局谋划;

两项保障条件。通过宣导统一组织间的数据认知,通过流程加速组织变更协同;

三条目标准则。将数据的可见、可用、可运营三个核心准则始终贯穿于数据中台建设的全过程,保障建设在正确轨道上;

四套建设内容。通过技术体系、数据体系、服务体系和运营体系建设保证中台建设的全面性和可持续性;

五个关键步骤。通过理现状、立架构、建资产、用数据、做运营五个关键行动控制中台建设关键节点的质量。

企业到底该如何实施数据中台建设呢?

赵超认为,数据中台建设有两种策略:打底座,建资产;找场景,做试点。中台项目是变革项目,是一个系统化工程,数据业务化产生价值需花费较长时间,元年研究院建议以业务场景为中心,以业财融合数据底座建设为抓手,以价值为驱动,快速验证数据中台建设价值。

元年数据中台架构


元年数据中台总体架构分为数据来源层、数据中台层、数据消费层。它具有如下功能:

多租户管理:整个平台在云端部署,以多租户的方式向多个组织服务,实现底层计算资源和数据的安全隔离;每个租户可以根据需要分配不同的功能组件,各租户在使用上互不影响;底层数据在同一个平台,租户之间可以通过数据授权的方式交换数据。

数据交换:对主流数据源的全覆盖支持(20+),简单配置源头表和目的表的信息,即可多种方式建立映射关系。全程通过可视化、无代码的方式完成,支持本地或者云端数据同步,支持整库、单表、非结构化数据同步,且对特种数据源可快速通过插件化方式扩展支持。

离线开发:具有丰富的大数据组件和可视化开发界面,实现统一调度、多环境级联、多版本管理、运维监控。

实时开发:可视化流式开发,实现实时数据同步,兼容多种任务类型,进行图形化Kafka管理、企业级运维监控。

算法开发:拥有灵活的建模方式、丰富的算法库及主流计算框架,弹性架构,强大性能,可提供企业级服务。

资产管理:可作为数据资产门户,同时提供数据质量、数据模型、元数据、数据标准、数据安全管理。

服务管理:服务管理平台使用RESTful API,通过规范化、标准化的API接口,降低系统间耦合,充分复用已有的数据资产,避免重复开发造成的资源浪费,快速对业务赋能。

此外,元年可协助企业结合数据战略规划和构建业务应用,并借助数据中台建设进行落地。企业百度、元年智答、图谱搜索,是元年数据智能交互深化应用的成果。

数据中台案例分享

元年拥有丰富的数据中台项目建设经验,其部分成功案例分享如下:

公司概要:中国邮政集团公司是依照《中华人民共和国全民所有制工业企业法》组建的大型国有独资企业,依法经营各项邮政业务,承担邮政普遍服务义务,受政府委托提供邮政特殊服务,对竞争性邮政业务实行商业化运营。

项目背景及项目目标:希望通过平台的建设,首先实现在战略业务单元和利润中心建立集中、统一的会计核算体系,实现对其下属核算单位财务的标准统一、规范、准确和及时的管理与分析。其次,加强集团对战略业务单位和利润中心的统一财务管控,减少财务风险,提升会计信息的质量与及时性,为集团总部及战略业务单位和利润中心管理层提供高质量的会计服务与决策支持信息。

在现有管理会计工作体系的基础上,从核算精细化、业财一体化的原则出发,夯实损益核算和内部结算的精准度。同时提出一套费用分摊模型和盈利能力分析体系,作为管理会计工作的补充。

项目挑战:业务系统众多;源系统数据质量差;数据口径不统一,维度定义不统一;数据粒度到网点级,数据量巨大。

解决方案:责任中心与责任实体对应起来,为损益的考核提供落地支持。同时提供虚拟责任中心维度,满足专业、环节分析需求。精细化核算。财务的要求往业务前端延伸,保留尽可能多信息从而使财务核算尽可能精细;建立内部结算体系。建立责任中心间的结算价格体系,并且建立循环优化的机制;费用分摊(闲置产能分析)。之前的公共费用不分摊单独列示,本期建立分摊模型进行费用分摊,同时对生产作业环节的闲置产能进行剥离;进行盈利能力分析。拓展分析维度,建立满足业务管理需求的多维度盈利能力分析报表体系。

成果和收益:在中国邮政管理会计系统有超过1500名最终用户在使用。管理会计系统大大提升了管理会计部门每月提报管理会计报告的进程。已经成为集团经营决策,绩效考核的重要依据,成为中国邮政的重要平台。

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