数据中台建设（四）：企业构建数据中台评估

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原创最新推荐文章于 2026-09-08 10:08:15 发布 820 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

如何建设数据中台（四）——企业构建数据中台评估我们可以从企业数据应用的成熟度来评估企业要不要构建数据中台。数据应用能力成熟度可以总结为统计分析、决策支持、数据驱动、运营优化四个阶段阅读详情

企业构建数据中台评估

一、数据应用成熟度四个阶段

每个企业的发展情况不同，到底要不要构建数据中台？我们可以从企业数据应用的成熟度来评估企业要不要构建数据中台。数据应用能力成熟度可以总结为统计分析、决策支持、数据驱动、运营优化四个阶段，各自特点如下：

以上四个阶段数据应用能力成熟度依次增高，数据应用能力成熟度越高，则代表数据对业务的支撑能力越强，应用能力成熟度越低，则意味着业务对数据的依赖程度越低。企业数据应用能力程度越高构建数据中台越有价值，下面分别介绍四个阶段。

二、统计分析阶段

1979 年 Oracle 发布商用数据库 1.0 版本、微软公司在 1989 年发布了 SQL Server，1996 年 MySQL 发布 1.0 版本，20 世纪 90 年代随着 UNIX 服务器和 x86 服务器的普及，数据库解决方案进入市场，开始大火，数据库的建设成本和技术门槛大幅降低，越来越多的企业迈入 IT 信息化时代，实现生产和管理自动化的系统不只是大型企业考虑的问题，越来越多的中小型企业开始尝试利用信息系统来进行流程和管理优化，因此 MRP（material requirement planning 物料需求计划系统）、ERP（enterprise resource planning 企业资源计划平台）、CRM(Customer Relationship Management，客户关系管理)、OA（Office Automation，办公自动化）等企业管理系统的建设成为 21 世纪初企业信息化建设的一股热潮。

这个时候很多企业往往不会只建一个业务系统，而是针对公司每条业务线都建立一个业务系统，这些系统将业务的开展情况通过数据保留下来，但是使用数据时候出现以下问题：

第一：业务从线下迁移至线上之后，每天产生大量业务数据的同时，不可避免的出现一些系统或者数据的问题，这些问题很多情况都需要专人来监控、管理和维护。因此公司设立了一些岗位：数据库管理员（Database Administrator,DBA）或数据库工程师（Database Engineer ,DBE）,通过 DBA/DBE 来对公司的底层数据进行设计、管理和运维。

第二：业务系统无差别记录了业务流程中每个环节的数据，并存放在数据库中的一张张表中，导致数据库中分散存放了各式各样的表，并且有些表可能还是脏数据，由于表太多，业务人员和管理人员无法从这些表中找打对应的原始数据并形成最终结果，所以企业又多了一类岗位：业务数据分析师，其职责主要是通过工具将底层存放在数据库中的原始数据变成一份份图表或者报告，从而从数据视角发现当前企业存在的问题。

该阶段主要是以业务需求为导向，通过 IT 系统的建设实现业务过程的流程化、自动化，通过单一维度的数据统计分析进行业务总结。该阶段主要特征可以参照上图。

三、决策支持阶段

随着企业发展，管理者们发现数据的应用不能仅仅停留在单系统上，不能充分发挥数据的价值，这时，企业对数据的需求逐渐开始向更全面、更准确、更贴合业务管理决策的方向演进。

面对来自不同系统的数据，口径、规范不一致，应该如何处理，最简单的方案就是寻找专业的团队，使用专业的工具来对不同系统中的数据进行抽象和提炼，形成一套指标体系，通过这条指标体系进行数据分析，实现对整个公司运转情况的管理，正是沿着这个思路很多企业构建了企业级的数据仓库，并同时开始了 BI 工具、大屏可视化等系统的建设，这些可以将大量复杂的原始数据抽象为指标，以可视化的方式呈现在决策者面前，为决策提供决策支持。

该阶段主要是企业在业务系统建设的基础上，基于业务目标有意识地进行数据收集、管理、分析，通过企业级数据仓库建设，为企业业务提供决策支持。关于此阶段的主要特征可以参照上图。

四、数据驱动阶段

无论是在“统计分析阶段”还是“决策支持阶段”，业务的运转和分析结果数据之间依然是相互隔离的。因为分析结果主要给管理者来看，然后通过人工对业务开展进行不同程度的干预，最终实现业务优化。

随着企业业务数据的不断丰富，DT 时代的到来，以及大数据、人工智能技术的发展，在应对海量原始业务数据不能直接被业务使用问题时，业务部门根据自身情况，自建大数据团队以及相应的数据处理能力，通过汇聚、清洗、建模、挖掘等方式，将从数据中挖掘的价值服务于业务，从而让数据驱动业务边的更精准、更有效。

最为典型的数据价值应用于业务场景就是面向个体用户进行千人千面的推广展示和精准营销业务：企业首先根据需求，收集千人千面所需要的数据，打通所有相关数据后，通过算法的能力，实现对用户偏好的挖掘，从而实现不同客户所得到的服务是专门量身定制的。例如一些新闻 app、抖音，当发现你喜欢一类新闻或者视频时，就不断的推送这类信息，吸引你不停看，从而提升使用 app 的时长。

该阶段主要是企业在大数据背景下，开始基于海量数据积累，利用大数据相关技术进行数据的深度挖掘和分析，通过数据驱动业务发展，为业务应用提供数据服务，实现业务与数据的深度融合。

五、运营优化阶段

前面所讲的“数据驱动阶段”，在特定的场景下，数据已经与业务紧密结合，数据在业务运转过程中直接产生价值。

但是，由于数据应用都是独立建设，没有从全局考虑，企业在数据应用的过程中，经常会遇到标准口径不一致（例如数据分析后用户为男，给不同部门使用时，A 部门使用 gender 表示，B 部门使用 sex 表示）、内容重复建设（例如：各个业务线都有独立数仓，烟囱式开发），各业务数据无法融合产生更大的价值（例如：各个业务线之间需要数据关联，当前不能很好的关联产生更大业务价值）、企业数据价值无法被业务快速应用等问题。因此，企业开始考虑从全企业视角进行数据能力的输出，有些企业把这个定义为企业数据资产建设，以数据来驱动企业升级转型。

这个过程涉及汇聚各类企业数据资产、消除数据孤岛、将数据进行融合，构建统一的数据资产，在构建过程中并进行数据治理，使数据资产符合生产要求，通过数据服务化的能力（就是接口）快速服务于业务。同时，以上过程中针对数据资产的使用和内容进行运营优化，以使得企业数据越用越有价值，这就是数据中台的建设。

要想实现数据资产价值最大化，在构建企业数据资产运营时需要满足以下 5 个条件：