数据中台是一个由系统、业务、数据等组成的跨部门、跨组织的平台，在这里我们需要明确：数据中台并不是为业务服务，而是为企业中的每一个人服务。 数据中台是对数据的汇聚、加工、存储方式的优化，是让“数字”更好地赋能于业务运营。 对于公司内部来说，企业往往都有自己的业务系统，需要对这些系统进行整合、升级等，将企业现有多个不同类别且独立的系统进行关联，从而达到一个统一数据架构体系； 对于外部客户来说，在一个行业内，不同的客户所需要处理的数据需求是不一样的，如电商行业一般都有用户画像模型和营销模型； 在数据中台建设过程中，我们需要梳理出业务流程、明确业务职责定位。 比如：用户画像模型在不同渠道投放了一定广告之后都会有一定程度上的下滑。 这个时候我们可以考虑是否需要对用户画像进行优化等； 如果不想用自己开发方法来进行优化的话，那么在设计一个通用型的数据中台系统时就要考虑到每个用户有不同需求等； 因此我们需要对数据中台进行业务流程梳理和设计。

一、业务流程梳理

业务流程是指将企业运营过程中产生的业务活动按照一定的顺序串接起来的信息，其在各个企业中均有不同内容、功能、流程等。 在业务流程梳理时，首先要确定哪些业务活动，其次再确定哪些活动和哪些部门会参与其中。 对于一般公司来说主要有销售、客服、售后； 而在电商行业一般主要涉及到商品管理、会员管理等； 如：天猫店铺的订单管理主要是对每个交易用户生成唯一 ID以及订单详情； 同时在一些服务类企业，如客服中心等还会涉及到回访等问题。

二、数据中台架构设计

在搭建完数据中台系统之后，我们需要设计一个数据中台的架构体系，主要分为数据采集层、数据加工层（表、列、视图）、数据存储层（关系型数据库表、非关系型数据库表）、业务应用层（业务中的 API接口等）以及对外接口层（API开发接口等）。 1.数据采集是数据的产生的前提，因为只有先有了采集基础信息才能做后续的存储与分析； 2.数据加工：将数据转化成可操作应用的基础，比如：我们将“销售”这一条业务流程转化成具体数字，然后进行存储或管理； 3.数据存储：保存在数据库里的信息都是企业内部积累的基础信息，因此当要实现多维度多维管理时会有一定难度。 例如：对客户、订单量、用户行为等都需要进行统一管理。 4.业务应用：为各个产品提供支持，同时实现产品功能，例如：当想要在某个时间内生成一个订单时； 5.对外接口应用：对外接口有两个地方需要满足，一个是可以对接第三方厂商服务（比如微信/支付宝等）；另一个是实现一些定制化功能。

三、业务系统集成

我们通常所说的“数据中台”都是指系统集成，即：把系统内的数据进行打通与数据源，从而实现数据采集、数据加工和数据库之间能够共享，达到数据共享的目的。 因为各个业务系统之间存在一定的关联，比如： （1）如电商系统内部会有自己的商品管理系统，例如商品管理、订单管理等。 （2）如客户管理、客服管理等。 （3）在业务运营过程中，对于客户信息、订单信息等都有一定关联，例如： （4）由于不同的系统之间是相互独立且相互关联的，因此需要通过多个不同业务场景来实现不同业务场景下所需要用到的功能组件之间进行共享。

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