2022-03-20-阿里云-数据中台交付标准化白皮书_44页_3mb

数据中台交付标准化白皮书总结

核心内容概述

数据中台是企业数字化转型的重要组成部分，旨在通过数据赋能业务，实现业务与技术的深度融合。数据中台交付是将数据从生产到消费的全链路进行标准化、流程化、工具化的交付过程，以提升交付效率与质量，支撑企业实现数据驱动的业务创新和智能化转型。

主要观点

• 数据中台的重要性：数据是企业洞察市场与客户的关键，数据中台能够帮助企业实现数据资产化、价值化，推动业务创新和运营优化。
• 交付挑战：数据中台交付面临专业度要求高、过程管控复杂、生态协同难等问题，影响交付质量和客户满意度。
• 标准化解决方案：通过构建标准化交付流程、交付文档集、交付工具集和数字化工作台，可以有效解决交付挑战，实现高效、高质量交付。
• 成功案例：某乳业集团通过数据中台分阶段建设，实现了从经验主义向数据主义的转变，显著提升了供应链与营销的效率和智能化水平。
• 未来趋势：随着数据时代的到来，数据中台将成为企业数字化转型的核心，未来将向更多垂直行业拓展，提升规模化交付能力。

关键信息

交付标准化参考框架

• 1个目标：以业务价值为导向，实现数据中台技术服务的标准化、在线化、规模化交付。
• 3个内容：数据咨询规划服务、数据资产建设服务、数据应用建设服务。
• 3个能力支撑：交付标准流程、交付文档集、交付工具集。
• 1个平台：数字化工作台，用于支撑数据中台交付过程。

交付流程

数据中台交付分为交付前、交付中、交付后三个阶段，涵盖需求调研、方案设计、开发实施、试运行、上线维保等六个流程。

交付文档集

• 包括需求方案、风险识别、交付评审、启动规划、业务调研、技术调研、数据调研、蓝图设计、产品设计、架构设计、数据建模、测试方案、数据集成、数据研发、应用研发、数据回刷、集成测试、试运行方案、知识转移方案、正式上线报告、售后运维保障方案、项目验收签字确认单等。

交付工具集

• 数据盘点工具：一键盘点数据源，输出资源目录表及数据字典表。
• 数据集成工具：支持批量数据采集，自动化获取数据采集计划清单。
• 数据探查工具：进行数据核查和验证，判断数据质量与业务需求匹配度。
• 数据建模工具：基于行业级数据标准和模型进行数据建模，提升设计效率。
• 数据校验工具：确保数据一致性与准确性，支持数据量校验和指标校验。
• 代码扫描工具：对定制化代码进行质量检查，提升代码规范性与效率。
• 数据回刷工具：支持历史数据回刷，适应数据模型变化。

交付服务团队

• 关键角色：SA（解决方案架构师）、CBM（云商务经理）、PMO（项目管理办公室）、CSM（客户成功经理）、BA（业务架构师）、TM（技术经理）、PD（数据产品经理）、QA（质量保障）、TAM（客户技术经理）。
• 协作机制：通过RACI责任分配矩阵明确角色职责，确保流程顺畅和任务高效执行。

数字化工作台

• 提供项目在线化、流程标准化、工具化、过程可视化能力。
• 支持任务分配、进度跟踪、需求提交、风险反馈等在线操作。
• 提供文档管理、知识沉淀、质量评估等功能，提升交付透明度与可控性。

成功交付要素

• 战略投入：以数据中台为核心，需企业高层支持与推动。
• 组织保障：需建立具备业务、技术与数据整合能力的运营团队。
• 合作伙伴选择：需选择有丰富交付经验与标准流程的服务商。
• 数据资源沉淀：需重视数据资产梳理与共享，提升数据使用效率。

交付标准化技术要求

• 交付前阶段：需求方案、风险识别、交付评审、启动规划。
• 交付中阶段：业务调研、技术调研、数据调研、蓝图设计、产品设计、架构设计、数据建模、测试方案、数据集成、数据研发、应用研发、数据回刷、集成测试。
• 交付后阶段：试运行、知识转移、正式上线、售后保障、项目验收。

交付标准化收益

• 专业提升：通过标准流程和工具，提升交付专业性和质量。
• 效率提升：标准化流程和工具降低交付复杂度，提高效率。
• 生态协同：交付团队作为枢纽，提升跨角色协同效率。
• 业务创新：基于标准化能力，实现敏捷业务创新和数据价值挖掘。

成功案例：某乳业集团数据中台建设

• 目标：实现消费者端与供应链端的数据中台建设，推动企业全链条数字化。
• 交付内容：包括数据咨询规划、数据资产建设、数据应用建设。
• 交付流程标准化：明确项目里程碑、角色职责和任务衔接。
• 交付内容工具化：工具覆盖率达47%，大幅提升交付效率。
• 交付过程在线化：通过数字化工作台实现过程可视化与可控性。
• 交付业务价值化：实现从经验主义到数据主义的转变，提升业务响应与决策能力。
• 交付要素全面化：通过“一号位、分阶段、练内功”策略，保障数据中台高质量建设。

未来展望

• 行业趋势：数据中台将成为各行业数字化转型的核心。
• 标准化体系：建议构建包含交付参考框架、技术要求、能力标准、评估规范及行业指南的交付标准体系。
• 规模化交付：通过标准化交付流程、工具和平台，提升数据中台交付效率与质量，支持更多中小企业数字化转型。

数据中台产品矩阵

• Quick Audience：全域消费者运营平台，实现消费者全生命周期洞察。
• Quick Stock：智能货品运营平台，支持货品市场洞察与商渠匹配。
• Quick Decision：智能决策平台，支持金融风控、保险、客服等场景。
• Quick BI：数据可视化分析平台，支持0代码数据分析。
• Quick Tracing：全域行为洞察分析，支持多端数据埋点与分析。
• DataV：数据可视化应用搭建工具，支持多种业务展示需求。
• Dataphin：智能数据构建与管理，支持数据全链路管理。
• Data Asset：全域数据资产平台，支持数据资产管理和运营。
• DataWorks：大数据开发治理平台，支持数据接入与消费。
• Data Trust：隐私增强计算平台，保障数据安全与隐私。
• MaxCompute：云原生大数据计算服务，支持大规模数据处理。
• Apache Flink：实时计算平台，提供高性能实时大数据处理能力。

缩略语

• GTS：Global Technology Services，全球技术服务部
• CBM：Cloud Business Manager，云商务经理
• SA：Solution Architect，解决方案架构师
• CSM：Customer Success Manager，客户成功经理
• BA：Business Architect，业务架构师
• TM：Technical Manager，技术经理
• PMO：Project Management Office，项目管理办公室
• PD：Product Designer，产品经理
• QA：Quality Assurance，质量保障
• TAM：Technical Account Manager，客户技术经理
• ODS：Operational Data Store，操作数据层
• CDM：Common Data Model，公共维度模型层
• ADS：Application Data Service，应用数据层

总结

本白皮书系统梳理了数据中台交付的标准化方法、流程、工具和团队协同机制，提出了“1+3+3+1”参考框架，涵盖交付流程、文档集、工具集和数字化工作台。通过标准化建设，可以提升交付效率与质量，降低交付门槛，推动数据中台在各行业的规模化应用。同时，白皮书通过某乳业集团的案例展示了数据中台分阶段建设与交付标准化的实践效果，为其他企业提供可借鉴的经验。