? ? ? 一千個讀者，就有一千個哈姆雷特。同樣，數據中臺對于企業內部不同角色的價值也不同，下面分別從董事長、CEO、 CTO/CIO、IT 架構師、數據分析師這 5 個角色的視角詳細解讀數據中臺。

1、董事長視角下的數據中臺

? ? ?在數字經濟時代，企業通過建設數據中臺提升業務價值逐漸成為趨勢。作為企業的戰略制定者及最高領導人，董事長不僅要明白數據的價值，更要了解數據變現業務的核心技術，即數據中臺。

? ? ?隨著市場環境變化，數字化轉型之路也會發生變化，實施方法論也會改變。從早期的數據管理平臺到后來的客戶數據平臺，再到如今大熱的數據中臺，這些工具成為企業探索數字化轉型的抓手。董事長在布局數字化戰略轉型之際，需要緊跟市場發展，積極了解各個方法論的“前世今生”。

? ? ?數據中臺是企業數字化轉型的新晉解決之道。董事長可從以下兩點明確數據中臺的價值。

1.1 數據中臺的服務價值

? ? ?數據中臺要服務具體業務，以滿足業務需求為目標，優化用 戶體驗。數據中臺要基于用戶的需求，以數據與技術手段重塑采購、研發、生產、銷售、消費者溯源等各個環節，讓“數據業務 化、業務數據化”真正落到實處，實現企業的數字化轉型。

1.2 數據中臺的連接價值

? ? ?進數字化轉型的企業可利用數據中臺實現技術與業務的連接，打通數據壁壘，幫助企業實現精細化業務管理。

? ? ?相比傳統的通過調研公司采集用戶數據的方式，大數據處理具有效率高、反饋快的特點，企業通過數據中臺可以更好地實現“數據驅動業務”的目標。企業在進行數字化轉型時需要不斷匯聚多個數據源，建立以用戶為核心的數據平臺，基于平臺提供的數據模型和應用為前端業務提供多種能力。可見，在企業的數字化轉型初期，構建以用戶為中心的數據中臺是董事長帶領企業進行數字化轉型的優選。

2、CEO 視角下的數據中臺

? ? ?作為企業數字化轉型的總負責人，CEO 需要明確數據中臺在企業轉型中的作用，了解轉型需要的核心能力，利用數據中臺成功轉型。CEO 應從以下幾個角度解讀數據中臺的價值。

2.1 ?數據中臺實現資產沉淀

? ? ?在中臺概念強勢輸出的背后是企業數字化轉型的真實需求。對于 CEO 來說，數據中臺的第一個價值在于實現資產沉淀。面對數字化轉型浪潮，CEO 在數據管理和應用方面，如果仍然采用每款產品分配一套軟件系統的傳統 IT 建設思路，會為公司帶來巨大的資源浪費，并且無法讓數據資產沉淀。

? ? ?數據中臺將可復用的業務邏輯和可沉淀的業務數據統一留存，真正實現沉淀企業數據資產、模型資產、算法資產、數智應用資產和會員資產，這樣不僅降低了前端業務的迭代成本，還提升了數據驅動業務的價值。

2.2 數據中臺快速響應需求

? ? ?對于企業來說，在以用戶為中心的現代商業競爭中，快速響應用戶需求的能力是最核心的競爭力。這種能力可以幫助企業在商戰中取得先機，先發制人。CEO 需要思考企業在解決用戶問題時如何才能更精準、更智能。而數據中臺恰好具備了這種能力， 它可以快速響應前臺業務的變化。數據中臺憑借海量的數據存儲、 計算、產品化包裝等能力，為前臺基于數據的定制化創新和基于數據反饋的持續演進提供強大支撐。數據中臺敏捷的組織性能、 平臺化的架構能力可以靈活快速地響應業務單元需求的變化。

2.3 數據中臺幫助企業降本增效

? ? ?在大數據分析與應用全面爆發之際，CEO 不僅要思考數據如何驅動業務，也要思考如何為企業建立一套完整的體系，實現數據賦能業務，在創新中用更低的成本、更高的效率為客戶提供更 好的服務。數據中臺可以幫助企業將底層基礎設施、中臺和頂層 業務形成完整閉環，以業務、服務、數據、資產為基本框架，由上到下建立數據智能管理應用體系，幫助企業 CEO 構建數據資產化和應用增值的戰略體系，確保企業在復雜多變的商業環境中，快速沉淀數據資產、形成數據組織能力，幫助企業做出明智的決策、提高運營效率。

3 、CTO/CIO 視角下的數據中臺

? ? ?CTO/CIO 是企業數字技術架構的規劃者和設計者，在他們看來，數字化新型技術可用于收集客戶數據、迭代創新產品、提升服務質量、提高運營效率，而要想真正實現數據賦能業務，就必須建立數據中臺。

? ? ?在市場不斷變化、產品模式不斷更新、用戶增長日益困難、 粗放式經營模式執行遭遇阻力時，打造以業務驅動為目的的數據中臺是企業突破與轉型的重要途徑。

? ? ?CTO/CIO 可以以下角度解讀數據中臺。

3.1 ?數據中臺可集中 IT 人員的精力

? ? ?在企業內部，IT 資源和 IT 人員的精力都是有限的。一般情況下，有兩項工作在消耗 IT 人員的精力：大量、煩瑣的數據分 析工作和大量的數據治理工作。建設數據中臺可以幫助企業打破不同系統間的數據煙囪，保障數據健康。數據中臺以技術的方式自動解決數據質量問題，將 IT 人員從沉重的工作中解脫出來，讓他們有充足的精力研發更復雜的應用。

3.2 數據中臺可實現數據支撐到數據驅動的轉變

? ? ?數據中臺對 CTO/CIO 來說，另一個價值在于實現從數據 支撐到數據驅動的轉變。以前，IT 部門的角色更像是一個實現業務部門需求的支撐部門。業務部門提出需求，IT 部門采用各種方式加以實現。但有時候業務部門的需求是不明確的，該需求能否最終實現、能產生何種價值，業務部門并沒有十足的把握，所以業務人員常常會變更需求。IT 人員本身就對整體需求一知半解，因為業務人員不斷變更需求，IT 部門不得不重復開發、重復維護，完全處于被動的地位，只能起到技術支撐的作用。

? ? ?通過中臺架構，企業可以建立以數據驅動業務為核心的數據應用模式。IT 部門可以以數據驅動為宗旨，為整個項目服務。數字化人員可以理解業務部門的需求，幫助業務部門創新。這個業務創新的過程是在整個項目內驅動的，會讓 IT 人員在具體開發某個應用場景時也能有全局思路。當企業以數據驅動項目 開發時，IT 人員可以更深刻地理解整個項目的價值，更準確地了解業務部門的需求。因此，數據驅動業務會讓整個 IT 團隊的工作效率和業務價值貢獻率越來越高。

4、IT 架構師視角下的數據中臺

? ? ?明確數據中臺對企業的價值將幫助 IT 架構師理解 CTO 制定的中臺架構設計方案，在搭建中臺的過程中形成清晰的行動計劃，保證中臺建設路線不偏離。

? ? ?技術是為業務服務的，從提高對前端業務響應速度的角度分析，IT 架構師可從以下幾點明確數據中臺的價值。

4.1 加速挖掘數據價值

? ? ?IT 架構師利用數據中臺可以快速響應前端業務部門的需求，整合數字化技術和數據等資源，為產品創新、業務賦能提供一種運營機制，從而更好地為前端業務部門服務。

4.2 簡化數據使用流程

? ? ?數據中臺不僅可以快速開發應用、快速挖掘數據價值，還可以幫助業務部門更快地響應用戶需求。以往業務人員查詢某項數據結果時，需要歷經多個煩瑣的技術環節，而這些對于業務人員來說操作難度較大。數據中臺具有模塊化、定制化的數據服務，可以快速滿足業務部門的數據需求，從整體上提升需求響應效率。

4.3 統一數據底層結構

? ? ?企業在運營過程中會根據不同的業務需求開發不同的應用產品，配備不同的產品開發項目組。這些應用產品依賴 IT 架構師 設計的整體系統架構，架構是否穩定、安全、高效，是否方便產品開發項目組和業務人員使用是非常關鍵的。

? ? ?以前，產品開發項目組在研發產品時可能會從 IT 架構師設計的系統內調用數據模型和數據服務，但是他們對底層的數據結 構和數據標準不甚了解，最后產品研發的周期各不相同，有的交付快速、質量優良，有的開發滯后，不能跟上市場需要。這說明產品開發項目組在研發產品時，需要統一的數據模型和數據服務調用機制。這樣的技術便是數據中臺。

? ? ?數據中臺建設之初已將多域數據進行清洗，分門別類地存儲好，按需產生的數據服務和能夠復用的數據能力可以提供統一的調用和共享功能。這不僅在項目開發前期保障了數據質量，還減少了 IT 架構師在項目后期修補漏洞、更改架構的重復工作。?

? ? ?作為數據中臺架構的搭建者，IT 架構師需要明確數據中臺并不是簡單地將產品、用戶、數據權限等可共享的模塊進行組合，而是以業務發展為核心，以數字技術為支撐，整合業務方面的各項數據，形成解決業務問題的平臺。因此，IT 架構師在構建 數據中臺的過程中要基于戰略思維、數據思維和應用思維等角度 統一業務愿景，設計數據地圖和應用地圖，進一步規劃企業的數據中臺演進路線，全面挖掘數據和業務的潛在價值。

? ? ?同時，IT 架構師要明白數據中臺提供的是業務解決方案，中臺需要具備靈活多樣的響應速度，要依靠底層完整、干凈的數據形成模塊化的數據服務和產品，并結合業務特性為前端業務提供持續動力。這不僅是 IT 架構師中臺落地的執行法則，也是夯實自身數據、賦能業務能力的核心要義。

5、數據分析師視角下的數據中臺

? ? ?數字經濟時代，企業需要快速響應用戶需求，這種快速響應的能力需要借助平臺的力量。數據中臺技術可以實現分析用戶購買行為、分析消費場景、分析用戶購買喜好等業務場景化的數據分析，打通各業務體系和產品線的數據，進行計算、存儲、加工，形成數據產品和服務，從而真正實現數據智能應用。分析、挖掘海量數據背后的價值，這就是數據分析師的工作內容。對于數據分析師來說，數據中臺的價值主要體現在以下 4 點。

5.1 實現數據打通

? ? ?數據中臺可以打通數據孤島，形成數據閉環，構建企業數據資產，為數據分析師提供穩定、持續的數據賦能業務的生產能力。數據中臺可呈現全域數據，令數據分析師的分析維度更全面、分析結果更準確。

5.2 減少數據準備時間

數據中臺將數據進行統一處理、存儲并形成數據資產層。數據資產層可以為業務人員、數據分析師以及其他需要數據的人提供現成的數據應用服務。數據分析師在分析某個需求時，不必再進行數據清洗等工作，可以直接從數據資產層選擇需要的數據。

5.3 專注復雜的數據分析

在數據中臺未搭建前，數據分析師和 IT 技術人員可能會面 臨這樣一個問題:總在不斷應付業務部門簡單的數據分析需求，沒有精力分析更為復雜的業務問題。建設數據中臺之后，架構在中臺之上的數據應用為業務部門使用數據提供了很大便利，業務人員不需要再借助技術人員和數據分析師的能力，可以自主完成簡單的數據分析任務。這為數據分析師提供了更多的時間，讓他們可以專注分析更為復雜的業務問題。

5.4 單點業務改動不影響整體

? ? ?數據中臺實現了數據打通，為數據分析師后續的數據分析任務提供了保障。即使某一個業務模塊的數據發生了變動，數據分析師只要進行相應的微調便可以保證分析結果準確，不會影響最終的分析效果。

? ? ?作為前端業務需求和后端多維數據關系的連接者，數據分析師視角下的數據中臺更多是從應用分析的角度出發所搭建的臺。

數據分析師視角下的數據中臺3層搭建理論

? ? ?在數據中臺搭建的分層結構中，數據的存儲與計算層的核心技術是將大數據技術合理地融入數據平臺中。該層主要將企業內外部不同方向和領域的信息化管理數據進行融合并存儲，利用分布式計算等數字技術對數據進行分類和加工，使其成為有規律、有邏輯、有內涵的數據信息，為二層數據資產沉淀奠定基礎。

? ? ?從數據分析師的角度看，數據資產沉淀層首先要將企業的垂直業務數據進行接入、融合和匯總，并根據不同的業務板塊、組織結構和分析維度構建公共數據中心。然后，根據業務性質、客群特征等不同屬性重構數據體系，結合智能標簽、智能算法等技術構建數據萃取中心。最后，根據不同的需求，對數據進行分析、管理，并且構建數據地圖。經過這樣一個完整的過程形成數據資產，數據資產的形成利于后期數據分析師對數據的整體使用。

? ? ?以銀行業數據中臺為例。首先將儲蓄、貸款、CRM、理財、 信用卡、手機銀行等銀行業務所產生的互聯網數據接入數據中臺。接著將數據劃分為交易數據、理財數據、風控數據、客戶數據、金融產品等不同模塊，形成一個公共、開放、共享、可調用的公共數據中心。然后，將銀行打包好的各個模塊的數據進行算法加工、標簽化處理，形成體系化的數據，構建數據萃取中心，待前端應用層提取。在這個過程中，技術人員根據不同的業務需求，對數據進行研發，研發過程中需要規范不同的數據指標，構建不同的數據模型。

? ? ?在數據分析師看來，前端應用層是較為熟悉的一層，也是展示自己工作成果的地方。前端應用層以不同的數據產品展現數據分析結果，主要由數據分析師完成。不同行業的業務性質不同，會有不同的數據產品，譬如銀行可能有網點畫像、理財產品、用戶畫像等，這些產品的推出離不開數據分析師。

? ? ?前端應用層的核心在于分析業務場景、形成各種應用。數據分析師根據業務需求對數據資產沉淀層的數據進行分析，挖掘數據價值，從而研發應用產品，最終將其應用于企業的日常經營與業務拓展。消費者的業務場景是千變萬化的，數據分析師需要根據多變的場景隨時調用數據服務，賦能前端業務。因此，保障數據質量非常關鍵，這也是數據中臺的價值所在。

? ? ?數據中臺改變了傳統的單人分析、單人調取數據、單人匯總結果的作業模式。數據中臺推動企業自上而下多個部門進行資源整合，以全域業務的視角分析用戶需求、解決業務問題，促成各部門協同作戰。數據分析師面對的不再是單打獨斗、背后無人的局面，他們背靠強大的數據中臺架構，可以隨時調用、共享、提取高質量的數據服務和數據資料，集中精力潛心研究前端業務問題，為提高企業的整體運營效率發揮效能。