2-2 王卓-數據中臺能力框架及評估體系解讀.pdf

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1、數據中臺能力框架及評估體系解讀演講人：王 卓信息社會創新發展的思想庫和使能者信息社會創新發展的思想庫和使能者鼎立支撐國家大數據戰略中國信通院秉持“國家高端專業智庫 產業創新發展平臺”的宗旨和要求，在大數據領域積極落實國家戰略，為國務院及工信部、網信辦、發改委等部委完成了大量支撐工作，獲得廣泛認可著力發布大數據研究成果 在大數據領域深入研究，共計發布白皮書等研究成果50余份持續開展大數據產品能力評測發展背景及相關概念0102數據中臺能力框架03目 錄CONTENTS數據中臺能力成熟度評估04未來計劃 2015年，阿里巴巴對組織架構升級調整，建設整合阿里產品技術和數據能力的中臺，形成“大中臺，小前

2、臺”的組織和業務體制2015年，調研芬蘭小型游戲公司Supercell（200人規模，15億美元年利潤）不超過7人的小團隊快速決策、研發并將產品推向市場，不需要重復開發游戲引擎、數據分析、服務器等后臺基礎設施和服務源于避免重復造輪子、快速迭代、數據驅動、業務驅動等硅谷互聯網公司的核心理念 當時，中臺（數據中臺、技術中臺、業務中臺）的核心目標是通過整合復用組織內部的各項基礎設施和能力，使業務產品的更新迭代速度加快、成本降低，推動企業業務利潤增長，多適用于互聯網企業 中臺的構建從一開始就是組織級的面向業務的架構調整中臺概念的誕生20152018 2015年，阿里巴巴提出“大中臺，小前臺”戰略 隨后

3、兩三年，數據中臺雛形產生 2018年，騰訊、百度、京東、美團等紛紛跟進數據中臺戰略20182019 在互聯網頭部企業的示范作用下，大量企業開始跟進建設 互聯網媒體、研究機構紛紛大量宣傳并產出相關研究成果20202021 大量中臺項目建成，效果難以衡量 出現部分對于數據中臺成本高、不敏捷等問題的質疑聲音，引發廣泛探討“拆中臺”成為備受關注的關鍵詞2021至今 理論及技術發展相對成熟 數據中臺成為關鍵詞在政策文件中開始出現 更多的項目持續推進數據中臺的發展歷程 阿里巴巴認為：數據中臺是集方法論、組織和工具于一體的,“快”、“準”、“全”、“統”、“通”的智能大數據體系 2019年，OneData方

4、法論體系（OneModel、OneID、OneService）某大型股份制銀行 2005年開始建設數據倉庫 2015年前后建設大數據平臺 20152016年進行數據治理 2020年開始建設數據中臺項目（數據服務能力，體系建設）2022年，某央企立項建設數據中臺 項目建設中主要完成了大數據平臺、數據管理平臺等技術工具部署 同時建立了一系列數據管理制度及規范 20142015年起，字節跳動逐步建立數據平臺，至今形成“中臺+BP制”模式 建立“0987”量化的數據服務體系標準：穩定性達到 0 個事故，需求滿足率達到 90%，數倉構建覆蓋 80%的需求，用戶滿意度達到 70%經過不斷演化，數據中臺的概

5、念已不僅僅是整合復用企業內部的數據，已經泛化為使企業綜合數據能力建設的更好的一種形式 業界對于數據中臺的實踐，也從開始的狹義定義向著當前能更好的提升企業綜合數據能力的高質量數據中臺概念演進大型互聯網公司金融機構集團型央企新興互聯網公司什么是數據中臺？統一復用高效企業數據綜合能力剖析數據中臺的總體目標是使數據產生“業務價值”通過構建各項能力，彌合數據供需鴻溝，使數據能夠驅動企業提升經營效率、實現業務價值 數據中臺是企業數據價值實現的能力框架，包括數據存儲匯聚、數據開發、數據管理、數據服務、數據資產運營等簡單來說，數據中臺就是企業為了使數據產生業務價值所需要構建的能力集合?！啊睌祿信_是企業數據綜

6、合能力的引擎數據中臺數據倉庫/數據湖能力集合 對于數據的存儲及體系化管理是數據中臺能力集合中必不可少的組成部分 完善的數據架構設計是建好數據中臺的重要前提 承載數據存儲能力的技術平臺 實現對于大多數組織內部結構化和非結構化數據的匯聚存儲 固定數據組織形式及架構的物理環境關鍵內容：數據建模、數據分層、數據分域、全量數據、統一元數據數據倉庫/數據湖實現了數據中臺所必須的對數據進行匯聚、存儲的能力，是數據中臺技術工具的重要組成部分，同時也是對數據架構的物理實現VS數據中臺 VS 數據倉庫/數據湖數據中臺數據管理/數據治理能力集合 對數據進行管理和治理，是提升數據中臺中數據可用性的重要能力 效果直接影

7、響數據中臺能夠產生的價值上限 DAMA中有較為全面和復雜的定義 提升數據質量和潛在價值 通過組織制度及管理手段貫徹相關舉措 當前仍以人工為主，但有相應的輔助工具關鍵內容：數據質量、數據標準、元數據、主數據、數據安全治理數據管理/數據治理提升了組織內部整體的數據質量和潛在價值，使數據中臺能夠提供可用性更強的數據服務，是強化數據中臺內蘊價值的重要能力VS數據中臺 VS 數據管理/數據治理數據中臺DataOps能力集合 通過數據開發過程將數據加工成滿足數據分析師或業務人員需求的形態 數據開發能力是維持數據中臺持續運轉的必要能力 通過一定的人員、流程、技術手段對數據開發過程進行優化和提升 使數據開發能

8、力工程化、敏捷化、自動化 數據全生命周期耦合化加深，強化流程間、人員間協同能力關鍵內容：協同、數據開發鏈路優化、持續迭代、工具化、智能化DataOps進一步提升了數據中臺中數據開發能力的效率和效果，進一步強化了數據中臺的運轉效率，是優化數據中臺使用效果的最新理念和方法VS數據中臺 VS DataOps發展背景及相關概念0102數據中臺能力框架03目 錄CONTENTS數據中臺能力成熟度評估04未來計劃 構建通用方法論，指導企業建設 資源投入不均衡，資金投入為主，內部主動性和協同性有所欠缺 部分企業期望過高，不符合企業實際情況 業務參與有限，業務場景需求梳理不到位 建設周期長，成效體現慢，應用效

9、果欠佳 難以一步到位，需要長期的更新迭代以完善能力應用單位實際建設應用數據中臺項目時 建立企業數據能力評價體系，直觀衡量成效建立面向數據中臺建設應用情況的成熟度模型：1.構建數據中臺能力集合的完整框架，全面梳理數據中臺所需要的各項能力，以及相互之間的關系2.形成數據中臺能力評價體系，明確支撐數據中臺建設及應用的各個方面，及相應的評價維度3.面向企業數據中臺建設及應用過程，可持續性的通過自我對標及評價明確當前的能力水平及后續提升方向面向數據中臺能力建設的困難及問題構建評價模型數據中臺能力成熟度模型共劃分入門級、進階級、優秀級、卓越級、引領級5個等級數據開發數據服務架構設計數據管理數據資產運營技術

10、工具數據應用子能力域數據體系技術體系子能力域元數據管理主數據管理數據標準數據質量數據安全子能力域數據資產生命周期運營數據資產運營平臺子能力域數據獲取及探索數據分析服務數據服務管理子能力域開發能力流程管理能力環境管理能力數據中臺能力成熟度模型 從2022年4月起，各項工作逐步推進數據中臺能力成熟度模型建設歷程 技術工具能力域從軟件平臺功能的角度集中體現了企業建設數據中臺所需的技術工具能力集合技術工具：數據中臺的物理基礎設施 架構設計是指，基于企業數據中臺建設及業務需求，參考已有戰略和企業架構，結合組流程規范和技術工具等，對數據體系和技術體系的藍圖進行設計，最大限度滿足業務和管理需求的過程能力域架

11、構設計子能力域數據體系技術體系一級能力項服務架構設計數據架構設計數據安全設計集成架構設計平臺架構設計安全架構設計二級能力項主題式服務架構數據流向采集安全數據集成技術選型空間管理數據資源目錄數據分層存儲安全網絡架構角色管理數據分域加工安全資源規劃租戶管理數據模型服務安全部署架構安全審計設計規范聚焦：湖倉設計、數據建模、數據集成、平臺集成架構、安全架構架構設計：數據中臺的整體設計圖 數據服務部分規范了數據中臺對外進行能力輸出的方式，實現對業務部門常規數據工作的下沉與復用，達到數據賦能業務的效果能力域數據服務子能力域數據獲取及探索數據分析服務數據服務管理一級能力項數據獲取服務數據目錄自助分析服務分析

12、模型服務指標及標簽管理服務管理接口能力二級能力項數據導出元數據查詢自助分析分析模型管理指標體系管理服務安全管控服務接口支持數據推送樣例數據預覽模型運行標簽體系管理服務運營接口開發服務門戶接口運維聚焦：數據探索、數據獲取、自助分析、模型管理、指標和標簽管理數據服務：數據中臺面向用戶的服務內容出口 數據資產運營能力域包括數據資產生命周期運營、數據資產運營評價、數據資產運營制度與策略、數據資產運營平臺能力域數據資產運營子能力域數據資產生命周期運營數據資產運營評價數據資產運營制度與策略數據資產運營平臺一級能力項數據資產規劃數據資產引入數據資產推廣數據資產使用數據資產優化數據資產質量評價數據資產安全評價

13、數據資產運營評價數據資產價值評價數據資產運營制度數據資產運營策略數據資產管理能力（可管）數據資產查找能力（可找）數據資產易讀能力（可知）數據資產流通能力（可用）數據資產評價能力（可評）聚焦：資產生命周期、評價體系、運營制度與策略數據資產運營：促進數據中臺應用的策略和措施 數據開發是面向數據全生命周期，聚焦于協同從數據需求輸入到交付物輸出的全過程 具體分為開發能力、流程管理能力、環境管理能力三個子能力域能力域數據開發子能力域開發能力流程管理能力環境管理能力數據開發：維持數據中臺持續運轉的生產過程能力域數據管理子能力域元數據管理 主數據管理數據標準數據質量數據安全 數據管理是提升整體數據質量，保障

14、數據安全可用的一系列工作 具體分為元數據管理、主數據管理、數據標準、數據質量、數據安全五個子能力域數據管理：保障數據質量及安全的制度及措施標準編制單位：中國信通院、中國移動、工商銀行、浦發銀行、交通銀行、平安銀行、中國聯通、農業銀行、交通銀行、黑龍江移動、浙江移動、南京銀行、光大銀行、阿里云、奇點云、星環科技、浩鯨科技、網易數帆、中興通訊、凱捷咨詢、科杰科技、百分點、數瀾科技、中電金信、數語科技、明源云、科大訊飛、觀遠數據、數夢工場、百度、愛數、云徙科技、四方偉業、安永、數勢科技、德拓信息、云粒智慧、華傲數據、中電鴻信、融信數聯等數據中臺能力成熟度模型編制單位發展背景及相關概念0102數據中臺能力框架03目 錄CONTENTS數據中臺能力成熟度評估04未來計劃技術工具架構設計數據服務數據資產運營數據發開數據管理 數據中臺能力成熟度評估啟動，評估將面向數據中臺應用者，以數據中臺能力成熟度模型中各能力域為單位，分別提供獨立評估服務 通過評估將對企業在數據中臺某個能力域的實踐能力進行定級，并給出相應提升建議數據中臺能力成熟度評估評估流程主要包括前期準備、中期實施、后期審核三個階段發展背景及相關概念0102數據中臺能力框架03目 錄CONTENTS數據中臺能力成熟度評估04未來計劃THANK YOU!