2022-09-21-安永_中国_-夯实企业数据能力基础_用好数据中台这把尚方宝剑_7页_697kb

企业数据能力与数据中台的融合实践分析

随着国家“十四五”规划的推动和国资委、银保监会等各监管机构对数字化转型的支持，企业通过建设数据中台等方式整合数据资产成为实现高质量发展的关键一步。然而，数据中台若缺乏强有力的治理体系与管理团队，仅会造成投资回报周期长、价值挖掘困难等结果。要夯实企业数据能力基础，真正发挥数据中台的作用，需从战略到技术全方位发力，结合数据治理体系与多样化数据模型进行规划，增强数据质量管控，优化数据使用效率。

数字化转型背景下的数据中台必要性

企业逐步从信息化、数字化走向智能化，数据中台作为企业数据整合的关键技术平台，为数据的高效使用提供了基础支撑。然而，近年来其市场规模增长趋势却逐步放缓。数据中台从一度被看好的风口逐渐走入实际应用与执行力的落实阶段，若企业无法充分利用其对数据的收集、加工、应用能力，将导致实际效果与期望出现严重落差。

企业在应用数据中台的过程中面临三大主要问题：
（1）认知浅薄，缺乏企业和团队对数据中台的理解，容易盲目搭建；
（2）缺乏顶层设计，搭建过程中仅注重技术而忽略管理体系与流程优化；
（3）数据管理不匹配，未能统一数据标准、口径与质量，导致数据使用困难。

数据中台需与企业级数据治理体系相匹配，只有形成统一数据资产管理框架，结合元数据管理、数据标准、数据安全、数据估值、数据共享等机制，才能真正发挥数据中台在激活企业数据资产上的价值。

数据中台有效落地的关键步骤

企业要落地数据中台，需要构建两方面的基础能力：
一是企业级数据治理体系，覆盖数据资产盘点、数据标准、数据质量、数据安全管理；
二是企业级数据模型设计，按照业务需求合理选择关系建模或维度建模，提升数据使用性能与效率之间的平衡。

同时，企业应根据数据的性质考虑其部署在平台的层级。例如，高价值密度的核心交易数据应优先采用关系建模，在一致性与存储效率之间取得平衡；中低价值密度数据则采用维度建模，提升灵活分析能力并降低成本。

案例表明，部分寿险企业通过数据治理和数据中台协同启动的方式，解决了多源异构数据的整合、历史数据质量差与重复开发等问题。例如，企业在统一数据标准的基础上，建设数据质量保障机制，并通过关系建模和维度建模结合的方式优化客户数据与分析需求的贴合度，显著提升了数据共享和价值挖掘能力。

总结

要想让数据中台成为企业数字化转型真正有效的“尚方宝剑”，必须从基础设施到管理体系全面入手，也就是要：

• 注重数据治理的基础能力建设，包括元数据管理、标准制定、数据质量和安全机制；
• 构建灵活而高效的模型设计能力，根据数据性质选择模型而非统一化处理；
• 注重数据管理体系与数据中台的有机结合，使中台建设服务于企业整体数据战略；
• 拥有跨职能的数据管理/开发团队，推动数据治理理念渗入业务开发和分析流程。

企业在面对日新月异的数字化时代时，需要从技术能力、管理能力、治理体系、团队建设多方面协同发力，最终通过数据资产运营，实现从成本中心到价值中心的转变。