1.1 行业数据中台介绍
数据中台是企业数字化运营的统一数据能力平台，是能够帮助企业按照标准化规范汇聚和治理全局数据资源，为各个业务部门提供标准的数据能力和数据工具，同时在公司层面管理数据能力的抽象、共享和复用，实现基于数据创造价值的平台。
1.2 数据中台能力模型
中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会《企业数智化能力成熟度模型（EDMM）》系列工作中，将企业的相关能力划分为数据基础设施能力、数据中台能力、数据应用能力三大部分。并与多家科研院校及云计算厂商共同参与讨论了数据中台能力成熟度模型，该评价模型依托针对数据中台能力域，对于数据中台，建议数据中台能力模型包括架构设计、数据开发、数据管理、数据服务、数据资产运营几大能力域，对行业数据中台，主要包括以下几块能力。
各单项能力具体说明：
- 数据集成能力：数据集成包括不同数据源之间的采集、同步、传输、融合、分发以及在传输过程中的转化和处理能力，可以将异构数据源集成到一起，并将数据资源转化为统一的格式和数据结构，使用户能够以统一规范化的方式访问这些数据资源的能力；
- 数据建模能力：数据建模将无序、杂乱、繁琐、庞大且难以管理的数据，进行结构化有序的管理。使企业中的数据产生更多的价值，将数据价值最大化。
- 数据处理能力：数据处理是基于大数据引擎和生态组件，编辑和执行大数据开发作业，并统一提交到集群执行，执行完成后返回执行状态和结果，并进行统一工作流设计、调度、监控的能力;
- 数据治理能力：数据治理是以数据资源为管理对象，数据资源全生命周期的规划设计、过程控制和质量监督。为规范数据链路各环节活动、平台工具使用、安全保护措施、数据交换流通，保障各类数据全生命周期的有序运转的能力;
- 数据服务能力：数据服务是指各类数据资源对外提供的访问和管理能力，以及由黑白名单、流量控制、测试管理及监控功能等能力;
1.3 行业数据中台需求
数据中台典型需求主要是建设数据汇聚、数据交换共享、数据治理、数据服务、数据运营、数据安全等内容，实现针对数据的梳理、采集、存储、管理、分析、展示和服务的全生命周期管理，建立一套适用、成熟、完整的一站式工具，提供整体保障，为快速搭建智慧应用提供数据和能力支撑，为决策支撑和创新提供科学依据。综合来看，数据中台搭建主要存在以下需求：
- 需要较高的产品化能力和平台易用性，解决平台上手问题，打破模块间相互耦合，充分发挥效能；
- 数据接入的数据源种类多，需要解决异构数据源间的数据格式交换问题，数据统一纳管问题；
- 上层应用和大数据底层组件隔离，开发需要对底层引擎进行调用，网络关系复杂，需要解决上层应用与底座调用关系问题；
- 需要解决多部门间的数据孤岛问题，实现数据共享与流通，实现跨领域的数据分析与数据应用构建；
- 需要实现治理和运营流程标准化问题，对数据应用开发和数据定义规范化，降低运维成本；
- 需要实现数据资产管理问题，对于库表进行统一视图管理，打造企业数据体系标准和数据规范定义方法论，规范化数据定义流程，实现数据的高效复用；
- 需要实现统一的数据质量管理和检测流程，提升数据的质量，以及基于数据资产的数据价值挖掘；
- 需要一套统一的角色和权限体系，实现资源隔离和安全管理能力，避免数据外泄。
- 需要解决运营效率问题，提供高效的数据分析工具，提高取数效率，降低数据运营成本；
- 需要提供统一的数据服务管理能力，避免数据重复开发，造成资源浪费；
1.4 行业数据中台特性
为了满足行业核心业务场景的需求，行业数据中台具备如下功能特性：
- 一站式，全流程，支持从数据集成、数据处理、数据治理、数据服务的数据全生命周期开发与运营管理流程；
- 统一入口，多个系统间数据打通；通过统一的计算中间件，将应用层和引擎层解耦，简化复杂的网络调用关系，同时节约整体开发和维护成本；
- 高安全，覆盖全流程的安全体系，资源隔离，保障租户安全、平台安全；
- 多场景，全方位，基于行业场景深度开发，全面满足多样化的业务流程；
- 满足信创要求，系统自主可控，掌握核心代码及技术，可按需适配国产化CPU、操作系统，满足信创质量测试要求。
1.5 建设目标
数据中台首先是一种IT系统，而IT系统建设的最终是为了服务企业的发展，建设数据中台的目标是通过高效的数字化运营，实现快速市场响应和精细化运营。实现数据能力的全局抽象、共享和复用，从而提高数据价值实现的效率和投入产出比。
1.6 建设意义
- a) 快速高效的商业决策支持。数据中台能够通过统一的数据链路，为管理决策层提供全局、多维度的数据信息来反映各条业务线的情况，并提供构建可视化报表等能力。除了传统的业务报表之外，数据中台还能够利用全局的数据整合能力提供超出传统数据仓库的全局数据商业价值。
- b) 精细化的运营和管理，实现每个产品线的数字化运营标准，对全公司进行高效的数字化运营；形成完善的数据标准和数据应用资产体系，打通各条业务线的数据，最大限度发挥数据的价值，并在做出重要决策的时候能够快速得到数据的支持。
- c) 内部数据能力的共享和复用。解决重复造轮子的问题，通过数据中台，管理决策层可以清晰看到公司目前有哪些数据资产，哪些业务已经有了数据、应用和接口，如何提升某条业务线的运营效率，还有哪些数据需要收集、处理和分析。同时，还能够避免重复造轮子，及时发现冗余或者无用的数据。
- d) 完善的数据投入产出管理。在大数据平台建设的大量资源消耗下，合理地使用资源，确保核心业务的性能，为每个数据应用进行精确的运营和管理
