当前，以大数据、人工智能、物联网、云计算为代表的新一代信息技术蓬勃发展，推动着人类社会进入数字化时代。而作为这个时代重要的生产资料，数据已成为企业获取竞争优势的关键。

然而，尽管数据的价值得到了企业的广泛认可，但是如何管理数据资产仍然缺少处理手段。基于此，“数据中台”概念应运而生，即通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台将数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为企业提供高效服务。

那么，数据中台建设会面临哪些挑战?构建数据中台需要哪些技术解决方案?数据中台的未来演进方向是什么?带着这些问题，比特网采访到了Gartner研究总监孙鑫先生。作为专注于商业智能分析及数据科学领域的分析师，孙鑫为数据和分析领导者提供建议，帮助他们构建、落地、发展现代化商业智能平台。

Gartner研究总监孙鑫先生

数据中台建设如何避免踩坑?

如今，越来越多的企业已认识到数据的价值，开始探索数据中台的建设，以数据驱动企业经营决策升级及业务提升。不过，企业的数据中台建设并非易事，面临着诸多问题，如企业不知需要采用何种技术方案来构建数据中台、更不知在数据中台建设过程中需要注意哪些问题。

对此，孙鑫指出，一个好的数据中台产品应涉及数据目录、数据虚拟化、自服务数据准备、批处理整合、数据复制、数据同步、流数据整合等方面的能力。

此外，在搭建数据中台前，企业最需要注意的问题包括以下三方面：

一是要结合自身情况，评估整条数据端到端的产品能力链路上到底缺乏哪一部分。不能为了中台而中台，这与企业高管的价值定位息息相关。

二是要考虑如何更好地沟通业务。实际上，企业的数据是割裂的，很难被关联或收集，最终会给企业所需的业务造成影响。问题根源不仅是技术和业务的产品能力差距，更多是价值的隔阂和鸿沟。如果企业计划建设数据中台，让其真正产生价值，那就需要对数据中台进行情境化设计，为业务产生相关的数据驱动能力。

三是要认识到数据中台不仅是技术问题，更是组织战略问题。一个成功的数据分析团队除了具有关注规模经济、确保企业数据一致性、分享最佳实践的中央侧数据分析团队外，还需考虑搭建一个关注快速部署、贡献业务侧相关数据、产生业务报表的业务侧数据分析团队。因此，要搭建技术端的中台，在“人”这一侧、在组织架构这一侧也要进行相应努力。

构建数据中台加速数字化转型

目前，受疫情影响，企业的数字化转型浪潮变得愈发汹涌。随之而来的是数据量越来越大、数据类型越来越丰富，数据结构也越来越复杂，这给企业数字化转型带来了不小阻碍。

“实际上，已经投入数据仓库、数据湖建设的企业通常会面临一个问题，即如何对已有数据进行投资，从而获得价值。”孙鑫说道。

据悉，导致这种问题发生的原因主要有以下几点，具体来看：

第一，企业虽已建设好数据资产——无论是数据仓库还是数据湖，但业务部门依旧不知道数据放在哪里;

第二，企业将大量时间花费在寻找数据上，而不是分析数据上，这让数据投入的投资回报率无法很好体现，因为企业只是在寻找，并没有真正分析数据，让其产生价值，从而帮助决策;

第三，企业过去津津乐道的数据资产并没有通过良好的设计，让业务侧的用户真正贡献数据资产。

据孙鑫介绍，现在有非常多的元数据管理工具，可以通过自动化的采集方式，帮助企业搜索到更符合自身情境的数据、完成数据信息采集、自动调取企业内部的元数据，从而为企业展现完整信息资产。而智能搜索也是帮助企业快速寻找与自己相关的数据源，让这些藏在各个系统中的数据能更直观地递送到用户手中。

此外，企业的数据资产可能不再是由IT进行的一个单项目维护，而是由业务共同参与、以众筹方式不断演进优化企业的数据资产，在业务用户之间有着非常良好的共享。通过这几点，企业就可加速自身数字化转型。

数据在安全的基础上如何发挥更大价值?

2021年9月1日，《数据安全法》正式施行，那么数据中台如何确保数据安全，让其发挥更大的价值呢?

孙鑫认为，一个好的政策、好的治理平台更多是一个可以“连接”的治理，可以帮助企业关联所有数据的相关政策，从而确保企业安全地使用数据。现在一些数据中台已具有类似的“安全模块”或“治理模块”，可帮助企业确保数据安全。但真正适用如《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，企业可能还需投入。

采访最后，孙鑫分享了对于数据中台未来演进方向的看法，他表示，中国企业的习惯性做法是只用收集的方式管理自己的数据源，但长此以往会延后业务产生价值的时间。其实，数据中台对于数据管理而言，并非一定要用于连接或收集，而是需要企业掌握平衡。数据中台可根据元数据，即数据消费行为，来判断数据源到底用采集好、还是连接好，通过元数据找到数据消费行为后对其进行资产化处理。因此，好的未来中台演进方向是把握好数据采集和连接的平衡。

写在最后：

毫无疑问，数据中台已成为企业运营管理的重要工具。相信，随着技术的不断成熟，企业数据中台的建设将变得更加完善，企业的数字化转型之路将变得更加平坦。