许多企业在建立数据中台后，却发现难以使用。其中一个容易被忽视的原因是，在前期建设时没有想清楚并做好规划，导致后期难以得心应手。那么，数据中台建设步骤到底是怎么样的？惟客数据将其分为5步：

1. 规划阶段：包括接入规划、资产规划和应用规划，明确数据中台需要接入的数据范围、可以使用的数据范围，以及当前和未来可能的应用场景。
2. 技术建设：根据规划进行技术选型，选择适合不同场景的技术组件。例如，如果只需要离线报表，则不必使用实时组件；随着需求增加，再进行组件叠加，以Hadoop为核心，结合应用场景需求合理选型，分阶段扩展。
3. 资产建设：借助平台和工具沉淀数据资产，为后续应用场景建设提供基础。
4. 场景建设：根据企业数据进行应用场景的持续扩展和建设。
5. 深化应用：所有数据中台建设应分阶段进行。一期为基础能力建设，二期为数据资产建设，三期为数据驱动业务创新的场景建设。完成三期建设后，数据中台能力基本形成，可根据企业发展需求持续建设，发挥数据和中台价值。

除了5步建设流程外，还需要注意以下几点：

• 分阶段建设：一期注重基础能力，二期扩充数据资产，三期应用数据驱动创新。
• 数据治理：建立数据标准和规范，确保数据质量和统一使用。
• 人才培养：培训数据中台相关人员，提升数据管理和应用能力。
• 持续优化：数据中台建设是一个持续过程，随着企业发展和数据应用场景的变化，需要不断优化和改进。

通过遵循这5步流程和注意事项，企业可以打造一个从零开始、使用趁手的数据中台，为业务发展和决策提供强有力的数据支持。

数据中台搭建（构建企业数据价值核心）

在当今数字化时代，数据已经成为企业发展的重要资源。然而，大量的数据分散在各个部门和系统中，难以进行整合和利用，导致企业无法充分发挥数据的价值。为了解决这一问题，越来越多的企业开始关注和建设数据中台，以构建企业数据价值核心。

一、什么是数据中台？

数据中台是指将企业内部各个业务系统和数据源进行整合，形成一个统一的数据存储和管理平台。通过数据中台，企业可以实现数据的集中管理、共享和分析，提高数据的质量和效率，为企业的决策和业务提供有力的支持。

二、数据中台的价值

1.数据集中管理：数据中台可以将企业内部各个业务系统和数据源进行整合，实现数据的集中管理。这样一来，企业可以更加方便地对数据进行管理和维护，减少数据冗余和重复，提高数据的质量和准确性。

2.数据共享与协同：通过数据中台，企业可以实现数据的共享和协同。不同部门和岗位的员工可以在同一个平台上共享数据，提高沟通和协作效率。同时，数据中台还可以为企业提供数据的开放接口，方便与外部合作伙伴进行数据的共享和交换。

3.数据分析与挖掘：数据中台可以提供强大的数据分析和挖掘功能。通过对数据的分析和挖掘，企业可以深入了解市场和客户需求，发现潜在的商机和问题，为企业的决策和业务提供有力的支持。

三、数据中台的搭建步骤

1.确定数据中台的目标和需求：在搭建数据中台之前，企业需要明确数据中台的目标和需求。根据企业的业务和发展战略，确定数据中台的功能和规模，为后续的搭建工作提供指导。

2.数据整合和清洗：在数据中台搭建的过程中，首先需要对企业内部的各个业务系统和数据源进行整合和清洗。通过数据的整合和清洗，消除数据的冗余和错误，提高数据的质量和准确性。

3.构建数据仓库和数据模型：在数据中台中，数据仓库是数据的存储和管理核心。企业需要根据业务需求和数据特点，构建适合自己的数据仓库和数据模型。同时，还需要建立数据的元数据和数据字典，方便对数据进行管理和使用。

4.数据安全和权限管理：数据安全是数据中台搭建的重要环节。企业需要建立完善的数据安全策略和权限管理机制，确保数据的安全和隐私。同时，还需要对数据进行备份和恢复，以应对意外情况。

5.数据分析和挖掘：数据中台的最终目的是为了实现数据的分析和挖掘。企业可以利用数据中台提供的工具和平台，对数据进行深入分析和挖掘，发现潜在的商机和问题，并为企业的决策和业务提供有力的支持。

四、数据中台搭建的挑战与解决方案

1.数据整合和清洗的挑战：在数据中台搭建的过程中，数据整合和清洗是一个复杂和耗时的过程。企业需要建立统一的数据标准和规范，制定数据整合和清洗的流程和方法，确保数据的质量和准确性。

2.数据安全和隐私的挑战：数据安全和隐私是数据中台搭建的重要问题。企业需要建立完善的数据安全策略和权限管理机制，确保数据的安全和隐私。同时，还需要对数据进行备份和恢复，以应对意外情况。

3.数据分析和挖掘的挑战：数据中台的最终目的是为了实现数据的分析和挖掘。企业需要建立专业的数据分析团队，掌握数据分析和挖掘的方法和技术，提高数据分析的准确性和效率。

企业如何布局数据管理中台？

企业布局数据管理中台需要经历以下步骤：1. 确定业务目标和数据需求：企业需要明确自身业务需求，并确定数据管理中台的业务目标和数据需求。 2. 构建数据管理中台架构：企业需要基于业务需求，构建适合自身的数据管理中台架构体系，包括数据管控子系统、数据交换子系统、数据分析子系统等。 3. 确定数据治理机制：企业需要建立数据治理机制，明确数据的管理职责、数据标准和规范、数据质量管理和数据安全保障等。 4. 确定数据管理平台：企业需要选择适合自身的数据管理平台，例如阿里云数加数据平台、华为云数据管理服务、腾讯云天御等。 5. 实现数据集成和共享：企业需要将数据集成到数据管理中台上，并实现数据的共享和流转，让各个业务系统和应用程序都可以访问中台数据。 6. 建立数据安全保障机制：企业需要建立数据安全保障机制，包括数据备份和恢复机制、数据安全监控预警机制等。 7. 建立数据分析能力：企业需要建立数据分析能力，包括数据挖掘、数据可视化、机器学习等，对数据进行深度挖掘和分析，为业务决策提供有力的支持。