1. 数据中台是一套解决方案

在数聚看来，数据中台是一套可持续“让企业数据用起来”的机制，是一套解决方案，不仅是一个平台。让数据更加灵活地支撑前端业务，通过持续沉淀企业数据复用能力形成数据从采集、治理、开发到数据服务的一整套数据使用的机制。

2.三位一体建设数据中台

“咨询+软件平台+实施” 三位一体确保数据中台成功建设

• 咨询服务:顶层设计，确定数据战略和数据规划，绘制蓝图，指导中台建设实施。

• 软件平台:中台战略的承接载体，实施工作的支撑工具

• 实施服务:数据中台落地的关键保障。

3.数据中台咨询规划

数据中台规划的核心内容是确定企业的数据战略，以及为达成战略目标所需要的组织保障(组织流程、制度)、数据保障(数据架构、数据安全、数据标准、数据仓库、数据质量、数据服务)和技术平台保障。

4.数据现状调研

1）业务调研：关注业务战略、组织架构及其职能、主价值链业务、业务对数据的需求

2）数据战略及数据治理调研：关注信息化现状、信息化对数据的要求、数据治理组织、数据制度

3）数据架构调研：关注数据模型、数据分布、数据集成与共享（现状、需求）、元数据管理

4）数据应用调研：关注数据分析、数据开放共享、数据服务

5）数据安全调研：关注数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计

6）数据质量调研：关注数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升

7）数据标准调研：关注业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据

8）数据生存周期调研：关注数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役。

5.数据架构

以企业业务架构和应用架构为输入，规划设计企业数据架构，主要内容包括数据主题域和主题划分，数据实体识别和企业级数据模型设计数据流向梳理和数据分布地图绘制。

6.数据标准

根据中国信通院的定义：数据标准，是指保障数据的内外部使用与交换的一致性和准确性的规范性约束。我们可以简单理解，数据标准，就是组织内部各个部门，各个数据相关人，共同使用的一个语言，达成的一个共识。

数据标准必备设计要素包含：数据字典收集、内部标准收集、国家标准参考、行业标准参考、业务数据标准以及技术数据标准。

7.数据质量

1）确定质量权责和流程规范：

• 权责认定:为前期梳理的每一类数据资产确认权责部门，如:人员数据的质量问题由人资部门牵头处理

• 流程规范:设计数据质量相关问题发现、反馈分析、处理、闭环验证和质量工作考核相关的流程规范

2）定义数据质量评判规则：

• 技术规则:从数据库存储的物理维度定义技术规则，如数据类型，数据编码，主键等

• 业务规则:从业务维度定义业务规则，如:值域范围、数据格式、业务关联逻辑、计算逻辑等

• 评估策略:确定各类数据质量检查频率及范围

3）设计数据质量分析指标：

• 质量分析指标:明确数据质量问题的统计规则设计质量分析维度和分析指标，以全面、直观展示数据质量问题

• 质量预警机制:设计数据质量预警机制，包括预警方式、预警指标、预警值、预警信息规则等

4）建立数据质量考核机制

• 设计考核指标:设计数据质量考核指标体系对企业数据质量治理工作进行定量评价

• 建立考核机制:根据考核指标定期对企业数据质量治理工作进行考核促进企业数据质量治理工作持续健康开展

8.数据安全

以数据安全管理组织、流程和制度为基础保障，分析企业在数据全生命周期的不同阶段的安全需求设定相应的管控策略，确保企业数据安全管理目标达成。

9.数仓分层设计

10.指标体系设计

指标体系示例如图：

11.数据服务体系

数据服务的需求来源包括业务协同和流转需要、数据分析应用(业务分析和优化)需要两个方面。基于服务需求，制定相应的服务规范和服务管理制度。