随着工业互联网的发展，越来越多企业开始引入大数据和人工智能技术，但并没有完全重视数据价值的挖掘和利用，在数据中台建设方面也存在着很多问题。 如何更好地利用大数据和人工智能技术挖掘数据价值？ 工业互联网数据中台如何构建才能更好地发挥出大数据在工业互联网中的价值？ 工业互联网作为制造业转型升级的重要抓手，通过搭建工业互联网数据中台来打通不同行业和领域的数字化业务平台，实现工业物联网全产业链、全价值链、全要素之间的互联互通、互融互通，从而帮助企业实现从数字化向智能化转型。 在此背景下，很多企业开始尝试通过建立大数据分析平台来构建数据中台来推动产业智能升级。目前大部分大型互联网企业都已经开展了大数据开发建设项目，但是很多企业在搭建大数据平台过程中遇到了许多难题。 那么什么是“数据中台”？ 它是指企业通过大数据平台提供的技术能力为业务和服务支撑而建立的支撑服务能力，即从一个系统到另一个系统或从一种服务到另一种服务的转变过程。 通过这种方式可以快速构建出多个业务功能、多张数据应用、多个业务入口和多层级管理体系的“业务中台”，从而形成一套可复制、可拓展以及可持续演进升级且具备极强弹性的“数字底座”。 那么在大数据时代下如何构建出一个符合自身需求、支撑自身业务增长与发展、具有强大生命力并极具商业价值的数据中台呢？

1.数据中台架构

首先，数据中台架构是由底层的通用组件（如存储引擎、存储容器、分布式计算框架、分布式缓存等等）和上层应用组件（如统一的数据访问接口、丰富的数据查询等）所组成。 它是为了满足企业不同业务需求而构建的，是实现业务与数据整合，提供跨渠道、高并发、低延迟等能力的“数字底座”。 其次，数据中台架构包含了三个部分：平台底座、服务底座以及应用底座等。 [注]：平台底座，即数据中台提供一套统一且可扩展、高可用的大数据处理解决方案。 服务底座则是基于大数据处理引擎而提供的大数据挖掘工具；应用底座指支撑企业内部业务逻辑和系统功能，如业务流程管理以及对用户需求进行分析和响应；应用底座则指各类应用的部署，如面向企业内部不同层级用户和不同场景需求来进行灵活组合与部署。

2.建设原则与目标

数据中台建设原则：首先要实现数据的共享与流通，然后再从海量的数据资源中挖掘价值，最后将其作为核心竞争力。 数据中台目标：实现数据统一标准、统一监控和统一调度等功能，为工业互联网应用提供坚实基础，帮助企业实现更高质量、更高效率的数字化转型。 数据中台功能规划：结合企业业务架构与运营体系建设目标，以业务需求为导向打造一个具备强大灵活性与可扩展性的、覆盖整个企业业务运作流程全生命周期和全产业领域的“数字底座”。 数据中台架构规划：搭建出面向未来三年内各垂直领域业务发展的“数字底座”体系，并支撑起企业面向未来三年所需实现新技术与新产品开发、业务应用创新和业务流程优化等各类工作。 大数据平台基础设施建设规划：根据各垂直领域业务发展对信息系统基础设施的不同需求，制定符合该行业特点的大数据基础架构规划，包括存储资源、通信资源和数据库管理平台等基础设施架构以及相应数据库应用系统构建计划。

3.技术实现思路

（1）设计一个可快速复用的大数据基础设施平台，通过统一的数据标准、数据接口等，为业务系统提供稳定可靠及高质量的应用服务。 （2）通过分布式计算平台搭建基于大数据和人工智能技术而成的大数据计算引擎，结合企业自身业务需求和未来技术发展趋势，对数据进行快速处理，支撑各类分析模型的产生。 （3）根据平台架构和企业业务需求来搭建相应的可视化应用，结合 AI算法对各类数据进行清洗、挖掘、关联和机器学习等。 （4）在大数据基础设施平台上提供各种服务，包括数据治理、数据挖掘、分析挖掘、数据集成等。

4.数据中台建设的主要问题建议

1.是否具备技术团队：数据中台建设涉及技术架构和底层硬件平台，因此其建设必须要具备有较强的技术能力，能够承担起复杂业务系统的建设需求，同时还需要具备一定的人才储备能力。 2.是否能够支撑：企业数据中台建设项目周期一般较长，并且在前期需要投入大量的人力和资金进行技术投入，因此在项目结束后是否能够有持续运营能力是数据中台能否继续发挥作用的关键。 3.是否具有商业价值：数据中台的最终目的是为了满足业务应用需求和数据应用场景，因此其在建设过程中需要考虑所使用的平台能否为企业带来收益。 4.数据质量：由于企业业务系统复杂、数据来源众多、数据标准不统一等原因，往往会导致各个企业系统之间产生“信息孤岛”现象，而在信息孤岛基础上再加上业务应用复杂，导致其容易产生数据质量问题。

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