数据中台建设方法论体系， 需要从组织 保障 准则 内容 步骤 几个层面考虑 ，确保 数据中台建设 和实施能如期完成
一种战略 把用数据中台驱动业务发展定位成企业级战略 全局谋划
2项保障 通过宣导统一组织间数据认识，通过刘车行加速 组织变革
3条目标准则 将数据的可见 可用 可运营3个核心准则始终贯穿于中台建设的全过程 保障建设在正确轨道上
4套建设内容 通过技术体系 数据体系 服务体系 运营体系建设 保证中台建设的全面性 和可持续性
5个关键步骤 通过理现状 立架构 建资产 用数据 做运营 5个关键行动控制中台关键节点质量
数据可见 可用 可运营
技术体系爱 数据体系 服务体系 运营体系
理闲着慌 立架构 建资产 用数据 做运营
建设数据中台是为支撑企业数字化 智能化 升级
数据中台要求政哥哥企业共用一个数据技术平台 共建 数据体系 共享数据服务能力
数据中台的目标是实现企业精英的数据化 精细化 智能化 本质是建设 一套可持续让企业数据用起来的机制
数据中台实施需要组织保障 与组织对应的是资源和责任 数据中台由 谁 来 谁来维护， 谁来精英 业务需求怎么承接， 效果怎么衡量 等问题， 需要高层对组织进行保障
其次 中台战略 的实施需要提升全企业的数据意识， 数据文化是 数据中台战略 不可或缺的部分， 数据中台的推进 以来于 数据文化的建立
数据采集意识，尽可能把有价值的数据通过技术手段采集下来
数据标准化意识
之所以需要进行数据治理， 是因为数据不标准
数据使用意识
未来数据应用会 涉及 芳芳绵绵， 每一个业务缓解都有可能用到数据的能力， 所以所有企业员工 都要掌握数据可能的使用方式， 知道在实际业务操作过程中应该怎么使用数据， 另外数据 能够找出人类经验和人脑无法找出的关联关系 。
数据安全意识， 有些数据即使对要要业务有价值，由于侵犯隐私 或者触犯法律等因素，不能用， 或者 换一种合法的方式使用， 企业员工需要由足够的数据安全等级， 脱敏意识
项目标准则
数据中台的项目标准则 是 可见 可用 可运营
数据可见 包括： 指标管理 元数据管理 数据 资产类目 数据源的可视化 数据集成的可视化 数据etl 的可视化 数据建模的可视化 数据消费者的可视化
算法建模的可视化
数据可用 数据内容的可用性 数据服务的可用性、数据任务的可用性、数据指标化、数据标签化、资产的易阅读性
数据可运营 质量 量化管理 价值量化管理 数据运营角色
建设内容是数据中台建设的核心
可呈现的产出物， 营业室数据中台的价值所在， 前面的战略措施 保障条件， 目标准则都是为建设呢绒能够顺利产出 并且可以 持续发挥价值， 数据中台对的建设内容包含技术体系 ， 数据体系 服务体系， 运营体系
数据中台的建设内容包含 技术体系 数据体系 服务 体系 运营 体系
通过这四套体系 的建设 实现数据中台让数据用起来的目标
技术体系分两个层面 大数据储存计算技术 和数据中台工具技术组建 技术体系 主要关注点是工具技术组建 大数据储存计算技术 比如 hadoop spark flink greenplum elasticsearch redis phoenix 相对标准， 企业需要进行合理选型 就行， 并不需要自己建设， 而且技术难度很大， 企业 也不太可能自己建设， 数据中台 工具技术 组建 包括 数据汇聚 、数据开发、数据资产管理、数据服务管控等， 数据中台是企业制定 和实施 数据汇聚 面膜 和加工UI反 的 场所， 也是 企业 数据体系储存管理的工具平台
通过工具化 产品化 可视化 降低技术门槛 ，让 数据能够被更方便地加工使用
数据体系
数据体系是数据中台建设 管理 使用的核心要素， 全企业的数通过各种方式汇聚到数据中台， 在数据中台按照一定的建模方式 进行 加工，形成企业的数据资产体系， 数据中台是始终围绕着 数据体系的建设和使用， 让 数据体系 尽可能完整 准确 使用广泛 不同企业的业务 不同 ， 数据不同， 数据体系的内容不同， 但是建设的方法 和对工具的要求是相似的， 需要在中台工具和建设方法的基础上针对不同企业建设不同的数据体系
服务体系
数据中台与大数据平台的最主要区别是数据能更方便地以服务化的方式 支撑业务， 而这是通过数据局中台服务体系实现的，服务体系是通过数据中台的夫妇组建能力， 把数据变成一种服务能力，比如客户微观画像， 信用评估 服务， 风险预警服务等， 让数据能够方便 地参与到业务中并未业务带去价值， 数字化转型， 数据化精英， 就是让业务决策通过数据而不是仅凭经验， 需要的正式数据服务能力，每家企业的业务不同对数据服务的诉求也不同，数据中台无法产品化地提供企业所需要的搜友数据服务能力， 数据中台通过提供数据服务生成 发布 监控 管理 功能， 帮助企业逐个建立属于自己的每一个数据服服，逐步完成企业数据服服体系的构建，
运营体系
运营体系是数据中台得以监控 、从持续运转的基础
运营体系包括披平台流程规范执行监督， 平台资源占用的监管以及优化推动、数据质量的监督以及改进推动、数据价值的评估、数据服务的推广、稽查排名、其目标是让平台可以持续监控运转，产生持续价值，数据中台是一个复杂工程、数据的汇聚 开发 管理 服务 都是要持续进行的工作， 如果没有运营体系的保障，可能会导致后期的参与者无从下手 随着时间的推移 数据的质量、服务的效率也会次序下降 进而导致中台无法使用，数据中台是一个持续的过程
五个关键步骤
数据中台在具体落地实施时，要结合技术 产品 数据 服务 运营等 五个方面， 逐步开展 相关的工作 在构建闭环时 回多考虑基础设施部分的能力， 一旦闭环 建设完成， 就可以在各个环境不断丰富能力， 逐步成为数据应用的完整体系， 数据中农太的建设过程主要通过五个步骤完成的：
理现状、 李架构、 建资产、用数据、做运营
理现状就是 组织现状 、业务现状 、数据现状、 技术现状
立交够就是 组织架构 也因为架构 技术架构 应用架构 数据架构
建资产 就是 数据集成、资产萃取、数据标准、数据质量
用数据就是 数据安全 场景服务
做运营 监控审计 价值评估 质量评估 资产排名
梳理企业的系统建设 已经拥有的数据以及业务特点等现状 ，了解企业对数据中台的认知， 以及相应的数据文化建设情况，，了解目前企业以怎么的组织形态来保证客户的服务能力，详细调研目前企业的it建设情况和业务数据沉淀情况，比如采用的什么数据库 数据量 数据字段 和更新周期
立 架构
根据现状形成整体的规划蓝图， 形成技术产品 数据体系 服务方式 一家 运营重点等先关的方案， 梳理并明确 各个架构，企业信息架构基本是 业务架构 技术架构 应用交够 和数据架构 都需要这个阶段进行确认
业务架构 保障数据中台能够适用于企业的业务运营模型和流程体系
技术架构 主要是指技术体系中的数据基座，主要根据业务架构近远期规划 ，对数据的储存和计算进行统一选型
应用价挂钩，指数据中台应用架构，后面几个关键步骤的内容所以来的工具主要是由数据中台作为平台应用来承接
组织架构，主要是保证中台项目的顺利落地需要企业考虑的整体组织保障，其中的角色有业务人员 iit人员 供应商 和相关负责人
建资产
结合数据架构的整体设计，通过数据资产体系建设方法帮助企业构建 集符合场景需求又满足数据架构要求的数据资产体系并实施落地， 这个步骤涉及数据汇聚，数据仓库 建设 标签体系建设以及 应用数据建设， 其中最关键的是标签 体系建设
所谓标签前体系是面向具体对象构建的全维度数据标签，通过标签体系可以方便地支撑应用，大数据的核心魅力和服务能力主要就体现在标签体系的服务能力上。
标签体系是面向具体对象构建全维度数据标签， 通过标签体系可以方便地支撑因公，大数据的核心魅力和服务能力就体现在标签体系的服务能力上
用数据
从应用产经出发， 将已经构建的数据资产通过服务化的方式， 应用到具体的业务中，发挥数据价值，将数据资产快速形成服务能力 并与业务进行对接， 咋业务中产生数据价值， 实现数据的服务化 业务化， 在服务过程中， 数据安全是不得不考虑的问题， 哪些人 能看到什么数字资产 ，能选择 什么类型的服务 都是需要严格审核。
做运营
数据应用 于业务后， 其产生 的价值通过运营的能力不断优化迭代，并让更多人感知到数据的价值点，数据局中台建设 是一个建设持续性中台的过程。
多方角色回围绕kpi 不断挖掘数据和业务场景的结合点， 不断根据质量和价值两个点来运营优化， 企业通过 多个组织之间的配合 推进， 会逐步形成企业特有的数据文化 和认知， 这是企业在数字化转型中 非常重要但很那跨越的点，
