随着企业数字化转型的深入，企业迫切需要建立统一的数据标准，通过数据驱动业务。 而数据中台正是为实现这一目标而诞生的，它将企业内分散于各个环节、不同应用系统中的数据统一接入、打通，让多个系统实现统一建模和展示，并可根据业务需求提供灵活的业务建模能力。 本篇文章中也将结合笔者实际项目经验为大家分享关于数据中台选型应该注意哪些问题。 作为企业转型升级的重要方向，企业数字化转型是贯穿企业经营发展始终的主线。从战略角度来看，企业需要进行数字化转型以实现自身可持续发展；而在执行层面上，数字化转型是对企业经营管理模式、组织架构和技术架构等方面进行系统性升级与重构。 从这个角度来说，无论是战略实施还是业务布局都离不开一个“数据”概念，因此建设强大且全面的“数据化”能力成为企业数字化转型成功之本。 而要实现这一目标需要具备强大的技术能力和丰富的实施经验。但实际情况是大部分人并不具备这两点要求，所以对于中台项目而言这显然是个难题。 那么有没有什么方法能够帮助大家解决这个问题呢？ 其实方法还是有很多，这里我先说一个最简单、最直接也最容易理解的——如何选择一个合适的数据中台选型？

一、看需求

首先我们要看一下客户的需求是什么，通常客户的需求主要分为两类： 1.数据采集即指获取业务端的数据； 2.业务逻辑即数据中台需要实现哪几个功能，如抽取、加载、处理…… 其中这两类需求都可以满足，但是如果客户想要实现的是基于多个业务系统的大统一，那么就需要通过选择一家产品来满足客户这个需求，那显然这种情况下对于选择产品来说有一定难度。 我们可以看到在这个场景下我们一般会采用“选最好的”这一原则来分析。

二、看技术架构

在确定了数据中台的架构后，我们还需要看一下技术架构。 这里要注意一点，虽然很多项目都会说自己采用的技术架构是自研的或生态内的，但实际上这并不一定准确。 首先是自研的技术架构肯定比生态内的强一些，生态中也会有更多不同类型的技术，同时也会有多种场景和应用场景；其次是生态内的技术也未必就一定比自研差。 如果项目中采用了其他公司的产品，那在选型时还是要考虑一下这个厂商是否具备成熟且可靠的实施经验；如果使用了第三方产品，那么你还需要考虑一下第三方产品是否有良好有效的集成方案，尤其是一些数据源和应用场景都在第三方内部（如业务系统、数据仓库等），那么你还需要做很多考虑和权衡。

三、看产品功能和价值

如果项目规模较小，且只涉及少数核心功能，那么我们可以选择一些功能比较简单的产品，比如将业务需求封装成几个简单而模块化的业务组件；或者将业务需求拆分成一系列相对独立且灵活可配置的单元模块；再或者直接基于现有基础框架（比如业务数据库）做一套集成系统即可。 如果项目规模较大且涉及多个核心数据中台，那么我们应该根据自己擅长或喜欢的领域去选择合适的产品，比如我个人比较擅长数据治理/数据分析类相关的产品。 如果项目规模较大且涉及多个系统或组件（像数据库等），那么我们应该根据自己的强项和擅长选择合适的产品；而如果是业务规模大，并且需要多项能力支撑，那我们最好选用多维一体化数据中台。

四、看项目交付经验

这一点很好理解，项目交付经验直接影响到实际业务的推进情况。 我们知道业务的实现不是一个人能完成的，在业务设计、开发过程中，往往会涉及到大量的沟通与协调工作；而一旦这部分工作没做好，后续数据采集、数据处理等工作就很难开展，甚至影响到整体项目计划和进度。 所以在选择项目时除了要考虑技术能力外，也要注意该项目能否提供交付经验。

五、看项目实施成本

数据中台作为企业信息化建设的产物，从本质上讲它是对企业现有信息系统进行梳理和优化，实现数据全生命周期管理的基础上，通过数据资产的梳理与积累，搭建多维统一信息模型体系（包括但不限于 BI、 OLAP、 MIS、 HRM等）以及数据服务平台。 项目实施成本包括技术实施成本、人力实施成本和时间成本等。 我们在选择项目时一定要注意这一点，不要认为前期没有投入就可以高枕无忧了，毕竟有钱也不能乱花啊！

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