写在前面关于企业数据管理，你一定会想到数据中台，大数据，数据仓库等等概念。但是，近些年也有新闻，阿里巴巴在拆中台。这里不对孰是孰非做评论，只讨论企业从小发展到大的过程中，作为企业管理者应该如何去决策企业数据平台的建设，做到”极致就是刚刚好的“状态，才是正确路线。一张图 —— 数据驱动的全景图其实，数据仓库的概念不是新近产生的，早在1991年出版的《Building the Data Warehouse》中，数据仓库之父Bill Inmon就首次提出了数据仓库的完整定义：所以，人们在很早的时候就开始思考如何将企业的数据进行整理，并依照数据做出决策，而数据仓库就是整体数据驱动图景的依托。以车企为例，一张完整的图景高度概括下来就是如下的形式。以数据平台为底座，将企业的用户（2B，2C），车联网以及企业管理通过数据平台进行有效支撑。不管数据平台的项目多么宏大，其主要的关键点也就有3个：数据接入企业肯定会存在各种信息化系统，手工报表，Excel数据，还有各种从外界收集上来的数据，这些数据需要通过统一的接入手段，将数据同步到数据平台。比如通过获取数据链接，直接数据dump，通过API进行数据获取，或者通过message queue组件进行数据获取。最终的形式就是在数据平台中落成实体表等待后续处理。数据处理这个过程就涉及到一些ETL过程和数据工程师的一些操作，通过数据处理之后，构建出以业务形态为基准，以场景主题为分类的数据金字塔。在这个过程中，一定要形成一个数据公共层，实现数据的复用，所以就要对数据分主题域管理，统一命名与规范，统一指标，统一计算逻辑，并且要不断地优化完善数据流程，让数据平台中的数据尽可能覆盖所有的业务过程。数据赋能数据平台数据最终是要通过服务化的方式向外提供的，不管是通过BI的形式，还是通过微服务API的形式反馈给信息系统，亦或是通过算法模型进行销售预测，都是要给决策者以决策辅助。企业可能会根据自己的业务形态，形成最终的数据平台的架构（部分内容已脱敏，请谅解）。但是。。。如果数据平台的项目过于宏大，往往会导致数据平台项目虎头蛇尾。开始的时候规划得很大，实际却草草收场。其主要原因是：客观上讲，数据平台的建设是一项系统工程，从组织架构、技术到流程规范，既要有宏观的顶层设计，也就是本节标题（一张图），又要有强有力地落地执行；主观上，企业本身数据建设经验不足，或者还处于较为初级的阶段，需要持续不断地摸索并解决企业经营当中的痛点，积跬步，至千里。所以，上面描述的是企业数据平台建设的图景，抓住这个图景，通过许许多多的垂直数据项目，让数据平台不断被夯实，才是解决之道。一件事 —— 一件能够撬动数据驱动整体流程的项目数据平台的构建能否成功，还需要一个自成体系的项目，这个项目不怕小，要能形成独立闭环，并且能够让数据平台的各种组件都能接受检验，跑通业务逻辑。比如，在疫情期间，各个公司进行的员工受疫情影响的数据，通过数据平台合理分配错峰上班，通过BI看板能够总体掌握公司收到的疫情影响，合理安排产品生产和货物运输。对于一下初创公司，也要通过利用目前的数据基础设置，一些公有云的组件，搭建自己的数据平台。一个小的切入点，可以考虑从公司内部的企业管理数据入手，用下面的数据流程，夯实数据平台的基础。企业内部管理数据数据量小，结构明确，特别适合作为数据平台的第一个垂直项目来验证数据平台的能力，从数据接入（可以应用低代码平台收集数据），数据处理（应用阿里云的大数据解决方案进行ETL过程）以及数据赋能（通过BI输出）。一颗心 —— 持续标准化，不断优化切记，数据平台中的数据要有体系规划，它不是数据垃圾场，一定要在项目中不断优化并形成数据流程标准。这是一个持续的过程，需要在企业运营的过程中，贯彻实施。在统一主数据和元数据的基础上，业务模型需要按照不同的业务形态，划分出业务板块，每个业务板块都由各种数据项目将其丰富。企业通过各个数据项目，不断充实数据平台中的数据内容，让数据平台真正成为企业知识管理的中枢和大脑。同时，同一种业务板块内，根据实际的业务情况，将业务实体（维度和业务过程）划分到不同的数据域中，再通过合理的指标定义和对应的ETL过程，让数据服务于具体的业务场景。这样的数据处理过程一定要贯彻始终，不能只是一句空洞的口号，是要通过对业务的不断赋能，体现业务驱动价值，来实现数据平台的价值。一定要明确，不能让数据平台限制了公司业务的发展，数据一定要跟着业务在一起，小前台接受前方业务的灵活多变，一旦在此过程中形成了通用业务解决方案，就要让通用流程下沉到数据平台中，形成公司的数据资产，并让这个过程不断强化。不能让大平台的规范限制了前方业务的发展，也不能让前方业务的多变让企业不能形成自己的数据资产。所以说，企业数据平台的建设是一个平衡灵活与规范的艺术。总结在企业数字化转型过程中，数据平台的构建不可或缺，但不能操之过急，虎头蛇尾。需要做到：一张图 —— 明确企业数据驱动的全景一件事 —— 通过垂直项目撬动数据驱动的整体流程一颗心 —— 持续标准化，不断优化数据平台的建设的目的是数据驱动业务增长，是平衡前方业务灵活与后方中台规范的艺术。推荐阅读企业组织数字化升级学会与第三方数字化系统共生如何推进项目落地——这样做更多数字化好文，请关注微信公众号“汇智研习院”