摘要：在数字化时代，数据是企业发展的核心驱动力。不同规模、不同类型的企业，在数据应用上呈现出各异的特点与需求。准确把握这些需求，是企业实现数据价值、提升竞争力的关键。

在数字化时代，数据是企业发展的核心驱动力。不同规模、不同类型的企业，在数据应用上呈现出各异的特点与需求。准确把握这些需求，是企业实现数据价值、提升竞争力的关键。

企业的数据应用能力直接影响其运营效率与决策质量。从小微企业到大型企业，从采购环节到销售环节，数据应用的需求贯穿企业发展全流程，构建适配的解决方案至关重要。

不同规模企业的业务数据特征差异显著。小微企业数据工具零散需轻量化整合，中型企业数据孤岛严重需跨部门协同，大型企业数据体量大且多元需集团级管控平台，这些特征决定了它们在数据应用上的不同需求。

1.小微企业

业务流程简单但数据工具零散，需轻量化整合方案。小微企业规模小，业务流程相对简单，多集中在单一业务领域，如小型零售店铺、小型加工厂等。其数据工具往往较为零散，可能用Excel记录客户信息，用简单的记账软件管理财务，用微信群聊记录订单信息。这些工具相互独立，数据无法互通，导致数据查询和统计困难。因此，小微企业亟需轻量化的整合方案，无需复杂的系统部署，能快速将零散数据整合起来，满足基本的数据管理需求。

2.中型企业

部门分工明确但数据孤岛严重，需跨部门协同机制。中型企业通常设有多个部门，如销售部、生产部、财务部、人力资源部等，部门分工明确，各自负责特定的业务板块。每个部门为了工作便利，可能会引入适合自身业务的系统，如销售部使用CRM系统，生产部使用MES系统，财务部使用ERP系统。但这些系统之间缺乏数据交互的通道，形成一个个“数据孤岛”。这种情况下，企业需要建立跨部门的协同机制，打破数据壁垒，实现数据的顺畅流通。

3.大型企业

业务板块多元且数据体量庞大，需集团级数据管控平台。大型企业业务范围广泛，可能涉及多个行业或多个地区的业务，拥有众多子公司和业务板块。其数据类型多样，包括生产数据、销售数据、客户数据、财务数据等，数据体量十分庞大，动辄达到TB甚至PB级别。由于业务的复杂性和分散性，数据管理难度极大，各业务板块的数据标准不一、管理方式各异。因此，大型企业需要构建集团级的数据管控平台，对全集团的数据进行统一标准、统一管理和统一调度，确保数据的一致性和可用性。

企业在采购、生产、销售环节存在明显的数据需求痛点。采购环节因供应商信息分散难评估风险，生产环节因设备数据滞后影响计划调整，销售环节因成交数据与售后反馈脱节阻碍复购率提升，这些痛点制约着企业的运营效率和发展。

1.采购环节

供应商信息分散，无法快速评估合作风险。在采购环节，企业的供应商信息往往分散在不同的地方，采购人员的个人文档、Excel表格、采购系统中都可能存在相关信息。这些信息缺乏统一的管理，导致供应商的资质、历史合作记录、产品质量评价等数据不完整、不准确。当需要评估一个新供应商的合作风险时，采购人员需要花费大量时间从各个渠道搜集信息，且难以确保信息的全面性。对于长期合作的供应商，也无法及时掌握其最新的经营状况和信誉变化，可能因供应商出现问题而影响企业的原材料供应，给生产带来风险。

2.生产环节

设备运行数据滞后，难以及时调整生产计划。生产环节中，设备的运行数据是调整生产计划的重要依据。但许多企业的设备数据采集方式较为传统，多依赖人工记录或定时上传，导致数据存在一定的滞后性。同时，滞后的设备数据也使得生产计划的调整跟不上实际生产情况的变化，当设备产能下降时，生产计划未能及时缩减，造成原材料浪费；当设备效率提升时，计划未能及时增加，错失生产机会。

3.销售环节

客户成交数据与售后反馈脱节，影响复购率提升。销售环节中，客户的成交数据通常记录在销售系统中，包括购买的产品、数量、金额、时间等信息，而售后反馈则可能记录在客服系统或售后工单中。这两部分数据往往相互脱节，销售人员无法及时了解客户在购买产品后的使用体验和问题反馈。此外，企业也无法根据售后反馈优化产品或服务，难以提升客户满意度和忠诚度，制约了销售业务的持续增长。

企业的数据应用需求呈现递进关系。基础层面需实现数据集中存储与查询，管理层面要通过数据监控业务合规性，决策层面则基于数据预测趋势与风险。这些需求层层深入，推动企业数据应用水平不断提升。

1.基础层面

实现数据的集中存储与查询。数据的集中存储与查询是企业数据应用的基础需求。企业在日常运营中会产生大量数据，若分散存储在不同的设备、系统或个人手中，不仅容易丢失，而且查询起来十分不便。实现集中存储后，所有数据被统一存放在安全可靠的数据库或数据仓库中，便于企业进行统一管理和维护。同时，建立便捷的查询机制，授权人员可以通过简单的操作快速找到所需的数据。提高数据利用效率的同时，也为企业的各项业务开展提供了便利。

2.管理层面

通过数据监控业务流程合规性。在企业管理中，确保业务流程的合规性是维持企业正常运营和防范风险的重要保障。通过数据可以对业务流程进行实时监控，及时发现和纠正不合规的行为。这种基于数据的监控方式，能让管理更加透明、规范，有效降低企业的运营风险。

3.决策层面

基于数据预测市场趋势与业务风险。企业的决策需要以客观的数据为依据，才能提高决策的科学性和准确性。通过对历史数据和实时数据的分析，可以预测市场的发展趋势和潜在的业务风险。基于数据的预测能帮助企业规避风险、抓住机遇，在市场竞争中占据有利地位。

数据中台方案涵盖数据存储、治理和分析三个关键环节，包括Portal门户集成平台、DAP数据分析平台、MDM主数据管理平台、ESB数据总线。通过数据中台构建数仓形成数据资产，治理数据保证质量，基于优质数据进行分析支撑决策，三者协同作用，满足企业不同层面的数据应用需求，助力企业数据价值最大化。

1.数据存储

构建数仓，存储数据形成数据资产。数据中台的数据存储环节核心是通过DAP结合ESB构建数据仓库，将企业各业务系统产生的分散数据进行集中存储。数据仓库采用分层架构，能容纳结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据，通过构建数仓，企业的零散数据被整合起来，形成有价值的数据资产，不仅便于数据的管理和查询，还能为后续的数据治理和分析提供稳定的数据来源，让数据成为企业可复用、可增值的重要资源。

2.数据治理

对主数据及业务数据进行治理。数据治理是数据中台方案的关键环节，包括对主数据和业务数据的治理。主数据如客户、产品、供应商等核心数据，基于MDM主数据管理平台制定统一的标准和规范，明确数据的定义、格式和编码规则，并建立主数据管理流程，确保主数据的准确性和一致性。业务数据如订单数据、生产数据等，要进行数据清洗，去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据，同时建立数据质量监控机制，持续跟踪数据质量状况。

另外还有业务数据治理，是在建设数仓的过程对数据同步加工过程进行清洗校验。业务数据首先从业务系统同步到ODS，再从ODS转换到数仓，再进一步进行加工汇总，这些过程是通过结合ESB数据总线生成调度资源、通过调度资源生成对应任务，在执行过程中会对数据进行清洗校验，而执行后也会产生对应的质量日志。通过数据治理，提升数据的可靠性和可用性，为数据分析和决策提供坚实的基础。

3.数据分析

基于治理后标准准确的数据为企业决策提供支撑。数据分析是数据中台发挥价值的重要环节。基于治理后标准、准确的数据，运用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法进行深入分析。针对不同的业务场景，如市场分析、生产优化、客户管理等，构建相应的分析模型，提取有价值的信息。并可实现数据可视化展现，如数据大屏、Web端（层级穿透联动/检索/画像/表单等）、移动端，这些分析结果能为企业的经营决策提供有力支撑，帮助企业优化业务流程、提升运营效率、降低运营风险。

4.数据应用

数据分析属于数据应用的一部分，另外还有指标阈值、算法预测、数据服务、数据资产。指标阈值通知是通过指标体系与业务规则引擎实现动态监控与自动化响应，阈值触发后可自动多渠道通知或联动其他系统执行操作。算法预测是将分析模型与算法原型关联，通过历史数据训练形成算法调用，可应用于销售额预测、成本估算、设备检测等场景。如在设备管理中，通过历史运行数据训练故障预测模型，提前识别潜在风险。

在ODS、分析模型、算法模型配置完成后都可发布为数据服务，实现数据的标准化输出。包括接收服务、查询服务、统计服务、指标服务、算法服务、业务服务，业务系统课通过调用API接口获取加工过的数据，例如BI大屏通过数据服务获取数据后进行可视化展现。数据资产旨在构建企业级数据资产体系，将数据模型、数据服务都纳入到数据资产中管理，为下游系统提供数据，并可以限制访问权限。

数据中台建设需采用分步实施策略，虽面临技术、数据、组织等方面的难点，但其价值显著。作为数字化转型的数据底座，它支撑全链条数据贯通，为企业运营和决策提供有力支撑，是企业数字化转型的关键举措。

1.分步实施

平台统一搭建，分步实施。数据中台的建设是一个系统工程，需要采用平台统一搭建、分步实施的策略。首先，进行整体规划和设计，搭建统一的数据中台，确定数据架构、技术选型和标准规范，为后续的实施奠定基础。然后，根据企业的业务优先级和实际需求，分阶段推进各项功能的落地。例如，第一阶段先实现核心业务数据的集中存储和基础查询功能；第二阶段开展数据治理工作，提升数据质量；第三阶段引入数据分析工具，实现数据的深度应用。这种分步实施的方式，既能保证数据中台建设的系统性和整体性，又能降低实施风险，让企业在建设过程中逐步看到成效，增强推进数据中台建设的信心。

而对于不同体量的客户，也可以根据当前的具体需求，由MDM+ESB主数据治理或DAP+ESB数据治理分析开始建设，随着企业不断的发展，丰富产品架构，逐步构建数据中台，而在实施过程中也是由主要业务出发，不断向关联业务扩展，最终实现全局的数据治理分析。

2.建设难点

一体化数据中台的实施面临诸多难点。技术方面，企业现有系统技术架构复杂多样，不同系统的数据格式和接口标准不统一，实现系统间的无缝对接和数据整合技术难度较大。数据方面，企业内部数据质量参差不齐，存在大量的重复数据、错误数据和缺失数据，历史数据清洗和整理的工作量巨大，且需要持续投入精力维护数据质量。组织方面，数据中台建设涉及企业多个部门，需要各部门的密切配合，但部门间的利益诉求和工作习惯存在差异，协调难度大，容易出现推诿扯皮的现象。此外，数据安全和隐私保护也是实施过程中需要重点关注的问题，如何在数据共享和利用的同时保障数据安全，是企业面临的一大挑战。

3.价值总结

构建企业数据中台，成为数字化转型的数据底座，支撑从生产执行到战略决策的全链条数据贯通。数据中台实现了企业数据的集中管理和高效利用，支撑从生产执行到战略决策的全链条数据贯通。数据中台让数据真正成为驱动企业发展的核心动力，帮助企业在数字化浪潮中保持竞争优势，实现可持续发展。

不同企业的数据应用需求虽有差异，但构建数据中台是实现数据价值的共同选择。通过分步实施克服建设难点，充分发挥数据中台的作用，企业能打通数据全链条，为数字化转型奠定坚实基础，在激烈的市场竞争中稳健前行。

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