互联网新技术和各行业快速融合并迅速变革的时代，以云计算、大数据、物联网和人工智能为主要标志的新一代信息技术迅速发展，各企业对信息化建设的重视程度提升，不断引进、投入新的技术与工具，众多技术之中中台以其等特征迅速“走红”于企业信息化领域，风靡一时又快速褪去，中台思想是IT架构重构与创新的落地探索，现在来说依然有很强的指导意义。
在产业互联网浪潮下，企业必须，实现数据在线和智能应用，利用数字能力提升服务能力，只有这样才能更好地服务客户、服务员工。依托数字化转型，实现传统企业与互联网深度融合的产业互联网时代已经到来。本文将主要讲解怎样利用数通畅联的数据中台dPaaS解决方案推动企业的数字化转型进程。
痛点分析
随着企业业务的不断发展，企业也在不断加强信息化建设，通过信息化带动业务的优化升级，提升效率，加快产业发展，在不断进行信息化建设的过程中，系统整合、数据集成的需求也在不断增多。大量数据分散在各个业务系统中，缺乏有效的工具和方式进行数据整合，导致整体数据质量不足，不能形成数据资产，无法有效支撑起企业的整体业务。
1.数据分散不通
随着上线系统的不断增多，“烟囱式” 系统建设，导致数据分散在不同系统中，彼此之间，系统间集成整合的难度不断加大，出现了数据分散、难以管理的问题，数据集中管理、统一分发、整体维护的需求越来越迫切。
2.数据质量偏差
在业务系统运行过程中，核心业务的基础数据没有统一，如物料为主的基础数据在各个系统中都存在独立编码，缺乏统一的编码和维护体系，导致数据冗余、数据不一致、数据缺失等问题。这些问题数据如果不及时发现并处理，就会，甚至造成严重的后果。对于后续的数据分析，也会因为这些问题数据的存在而被干扰，分析结果将受其影响，误导管理层决策。
3.数据规则不一
数据的标准包括了企业核心业务定义、数据模型、数据属性、参考数据、指标等，也包括了行业内部的数据标准。企业在各业务系统建设时如果缺少统一的数据标准，会导致开发和运维人员难以正确理解数据模型相关含义，，同时也会。
4.利用价值偏低
企业上线的应用系统大部分处于分散、独立的状态，各系统独立运行，系统中的数据标准自成体系，系统与系统之间无法进行业务交互和数据交换，导致数据只在系统内部有效，不能与其他系统的相关数据进行关联分析，。缺乏数据整合工具，对于分散在各个系统的数据无法抽取、整合、汇总，无法有效地支撑业务的发展。
建设目标
通过数据中台的建设，使基础数据标准化、管理流程规范化、数据共享模式化、数据呈现直观化，实现基础数据的集中、全生命周期管理，业务数据的实时、精准采集、有效分析，实现业务流程的标准化管理及监控，保证数据质量的真实性、准确性、一致性、完整性、及时性，提高全集团的数据管理能力，数据共享能力，促进数据综合分析能力的提高，为管理层决策提供依据的服务能力。
1.业务内容整合
从业务的角度来说，数据中台的建设是，通过数据、业务、流程的迁移整合，加强对整体生产经营业务的监管、决策，实现数据无障碍采集、交换、共享，加强上下级业务联动化、流程合理化水平，提升监管过程各环节效能，不断优化管理结构。
业务集成和数据集成有效结合，实现无边界的业务、数据流体系的打通，通过数据标准化、采集交换、汇聚整合等手段，为人、财、物等资产综合管理提供有效的支撑，同时通过系统建设为组织布局、业务流程、管理制度的优化提供支持，规范业务操作流程。
2.平台体系建设
平台建设主要是基于企业的实际业务以及信息化建设情况，基于数据中台的建设规划，提出的信息化平台建设要求，主要包括基础数据平台、数据集成平台和数据分析平台，基础数据平台用于支持，保证基础数据的唯一、准确、全面，通过数据集成平台实现异构系统的基础数据和业务数据的集成同步，同时将分散在各系统的数据汇聚到数据分析平台的数仓中，支撑数据的可视化分析展现。
1.：建立统一的基础数据管理维护平台，实现基础数据全生命周期管理，建立基础数据管理体系，维护基础数据模型，保证跨系统的基础数据集成，各业务系统复用同一套基础数据，帮助创建并维护整个企业内基础数据的单一视图，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性。
2.：满足异构系统间的集成对接需求，通过平台进行服务接口的集中化管理，支持跨系统的数据集成、业务集成实现，通过工具化、服务化形成数据集成体系，便于系统间的对接。
3.：建立统一高效、资源整合、互联互通、信息共享、便捷查询、实时监管的企事业内外一体化的数据决策分析平台，实现各业务系统的基础数据、业务数据的整合，构建企业数据仓库。实现数据整合的同时形成数据资产，进行数据分析和可视化呈现，帮助企业根据自身经营发展情况，提供政策分析、运营情况分析、财务情况分析、企业运营主题分析、企业内外部的相关数据分析，实现及时掌握商情和动态，通过积累和挖掘行业数据，达到帮助运营决策的目的。
4.：通过云管理平台搭建数据中台，可以提升部署效率，特别是针对集群式、高可用部署，云平台具有天然的优势。云平台部署模式在满足常规部署的同时，也提供了对于服务器资源的监控、运维的辅助，能协助运维人员快速进行服务器升级、扩容、启停等操作，降低运维难度。
3.标准体系建设
标准体系的建设是企业信息化建设的核心内容之一，对于信息化建设而言，只有建立一套统一、标准、行之有效的标准规范体系，才能保证系统集成过程中数据的有效落地。对于数据中台的标准规范，主要考虑基础数据、数据管理、数据集成和服务治理几个方面考虑。
1.：建立基础数据的模型、编码标准体系，统一建立并管理维护基础数据，保证现有系统基础数据的集成统一和数据准确，同时为后续系统接入奠定主数据标准。
2.：根据各类基础数据业务应用模式，结合业务管理职责，明确各类数据责任部门，建立各类数据相关职能岗位和运行维护团队，统一进行数据的管理维护, 并明确数据相关岗位操作规范，形成各类数据的标准化操作流程规范。
3.：根据数据管理和应用的需求，设计数据管理系统的应用架构（包括部署模式、软硬件环境以及网络部署模式等），同时根据业务需求需求，梳理数据管理系统与各业务系统的集成关系，完成数据管理系统集成架构的设计，建立异构系统的集成标准，数据结构、服务接口、集成方式等统一、标准，支撑业务系统集成以及后续新系统上线的统一。
4.：建立统一集成开发标准，规范服务开发、消息读写、服务管理、平台运维等，形成一套独有的从开发到运维的管理体系，后续所有的服务开发与系统接入统一遵循标准规范，从而提升服务开发与对接的效率，也能使后续的管理和运维工作更加规范化、标准化，通过服务化治理实现各个系统服务接口的统一管理，统一服务接口，便于后续系统对接。
建设内容
基于平台建设中台，基于中台整合业务，通过数据中台体系的建立打通业务系统的连接，将分散在各个业务系统的数据（包括基础数据和业务数据）进行集成整合，一方面保证数据的准确性、全面性、共享性，保证各级业务系统的对接集成；同时也能形成企业的数据化资产，形成数据整合资源，支撑业务的有效集成与联动，为企业的未来业务发展提供支持，同时为后续的信息化发展和建设提供帮助。
以数据中台为支撑，底层对接各个业务系统，从业务系统抽取数据汇聚到数据中台，实现数据清洗、整合、汇聚，构建数据仓库，同时治理后的基础数据再通过集成平台分发到各个业务系统中，从而使各个业务系统具有单一的基础数据来源，保证的基础数据的一致，从而支撑跨系统的业务交互与集成。整合汇聚后的数据形成数据仓库，基于实际业务和展现需求建立分析主题和分析主题，通过图形化配置构建分析看板，实现可视化展现。
1.基础数据治理
通过专业基础数据管理平台配合相关系统解决主数据不一致问题、降低主数据管理成本，。主要建设内容包括：
1.建设基础数据管理平台，实现全生命周期的基础数据管理；
2.确定基础数据类别，并确定每一类基础数据的元数据，并实现基于基础数据平台的动态配置；
3.建立基础数据编码体系，基于现有基础数据的实际情况和业务需求，通过基础数据编码规则以及业务系统的现有编码统一规划、整体维护；
4.通过基础数据平台建立模型管理维护体系，统一管理基础数据，并建立基础数据的集成体系，确定基础数据平台的每一类基础数据和上下游系统的集成对接方式，提供集成对接标准，实现基础数据平台和上下游业务系统的基础数据统一。
2.数据分析平台
，全企业的数据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。
1.基于实际业务构建业务主题、分析指标。
2.确定各类主题、指标的数据来源，数据抽取方式。
3.建立企业数据仓库，实现数据汇总。
4.确定分析主题并构建分析模型进行可视化分析。
3.据集成平台
数据集成平台主要目的是。它是流程层集成的基础，更是信息化资产得到最大利用的前提。采用主流服务集成模式，对业务角度而言，服务便是一个可以重复使用的应用，将系统的应用封装成服务，通过集成平台的支持，并使之能够相互被理解和被重用。主要建设内容包括：
1.搭建集成平台实现服务、接口的统一注册、管理、监控、预警，通过服务化的方式实现跨异构系统的应用集成与对接，实现如单据集成、凭证集成、生产过程集成等多种业务集成场景；
2.基于数据集成平台实现各业务系统的数据抽取、转换、加工、汇总，构建企业数据仓库，为数据分析、数据服务、可视化展现提供全面的数据支撑；
3.基于数据集成平台实现数据服务化、应用集成对接，满足跨系统的基础数据集成，实现基础数据同步分发，保证基础数据的同源一致，可复用、可共享。
建立标准
通过数据中台的建设梳理并规划一套标准、科学、全面、可复用、可扩展的标准规范体系，能够完成对现有信息化建设的指导作用，并能支持后续的业务系统建设发展。
1.数据管理标准
1.：主要针对基础数据的确定、规划、管理、维护制定统一的标准规范，保证在此标准上可以完成基础数据的建设，支持各个业务系统将基础数据的一致、共享，并能指导后续基础数据的建设。
2.：基于基础数据建立集成标准，主要针对每一类基础数据建立数据同步、分发的标准，保证基础数据平台能够和上下游系统形成有效联动，构建统一的基础数据体系。
3.：将各个业务系统产生的基础数据、业务数据作为企业的数据资产进行统一管理，制定基础数据和业务数据的管理、维护、使用标准，保证数据在生产到消费再到消亡的整个生命周期内都是可监控的、可使用、可追溯的，使数据成为真实、有效、准确的数据资产，支撑企业的实际业务。
2.数仓建设标准
针对数据仓库的建设制定建设标准，明确数据的来源，通过获取到的数据将会从ODS到数仓—>数仓中维表和事实表加工汇总—>加工汇总后进行数据模型的创建—>数据模型生成数据集和立方体最终进行可视化展现，实现过程的标准化。
3.接口管理标准
针对各个业务系统的服务接口，制定统一接口标准，包括等，基于统一的标准规范进行集中管理、统一维护、分散使用，保证集成对接灵活性的同时保证集成的效果和质量。现有的已上线系统，如果有系统间集成需求则需要扩展Web服务接口；在建或者待建系统，涉及到应用集成一定要采用Web服务方式开发接口，然后在ESB上注册Web服务接口，由ESB上提供认证机制、消息转发、服务监控、服务统计、业务日志功能、服务组合编排等功能。
预期效果
通过数据中台建设，完善了信息化体系建设，使各业务系统的融合度更加完整，构建更加完整、全面的信息化体系。将各个系统的分散的基础数据进行了统一治理，保证了基础数据的一致性，提高数据质量，有效支撑了数仓建设，提高了决策分析的效果，同时也能完成跨系统的基础数据统一，建立数据标准，支撑了系统间的快速融合。
1.构建标准体系
通过数据管控体系和数据运维体系咨询服务，对组织架构、运营模式、管控流程、角色与职责进行明晰的定义。通过标准业务流程驱动，强化数据中台的作用，，实现企业数据层面的战略规划管理。支持集团化多组织结构的复杂管理层级，能够构建在多组织结构上的应用系统，兼顾集团公司整体管理和下属企业作业流程之间的平衡，实现流程驱动和数据管控。
2.优化体系架构
，满足集团信息共享需求，避免信息孤岛形成。统一系统架构及协同标准，单一系统变化对其它系统影响极小，符合未来业务发展需求，为后续信息化建设提供支撑。
3.提高数据质量
通过数据总线，实现一致性的企业数据视图，大大降低数据交互访问的复杂性。基于面向服务架构的标准化数据服务，实现访问的透明化。数据自动化服务实现了统一的业务访问标准，主动分发服务保证了相关业务目标系统数据的变更同步性，大幅降低数据的集成和共享成本，有效降低人为因素所产生的数据问题，。
4.挖掘数据价值
通过业务主题、数据大屏、移动端的可视化分析等手段深度挖掘数据价值，帮助企业更好地满足客户需求，满足业务拓展需要，保障高层决策的合理性和可靠性，同时能提示风险，帮助企业规避雷点，促进企业发展。数据中台提供政策分析、生产情况分析、财务情况分析、企业运营主题分析、企业内外部的相关数据分析，可视化数据能够帮助企业快速将数据转化成信息，从而产生数据生产力，，达到帮助经营决策的目的。
数通畅联的数据中台dPaaS解决方案主要是，将基础数据、业务数据进行高度汇聚整合，并通过图形化的分析看板和组件将数据直观展现，满足企业高层对于业务的掌握以及决策的制定。
在数据中台方案中，强调数据的价值，数据资产的管理，业务主题、业务指标的梳理与分析，实现基于业务指标的数据分析，考察数据指标的来源、影响以及基于数据指标实现多主题、多业务的数据穿透，在不同业务中指标的变化和发展趋势，从而为业务发展进行预测和决策。
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