笔者通过阅读大量相关文献，结合自己的工作实践总结出以下几点设计原则。 1.数据中台是基于大数据、人工智能等技术的，不可能是一个独立存在的模块。 2.数据中台是一个以业务为核心的平台，不可能完全脱离业务独立存在。 3.数据中台不是一个业务功能的叠加，而是一个功能服务在不同业务场景下的融合。

1.建设数据中台是以业务为核心

数据中台是一个以业务为核心的平台，需要以业务战略为指导和指引，对业务的所有数据进行分析和挖掘，对业务发展趋势和风险进行预判，从而形成预测结果。 因此，数据中台建设的核心是为了实现以业务为中心，提供决策支持。 数据中台应该提供一个全局视角来审视数据，它会帮助企业理解用户需求、定义商业模式并为客户提供解决方案；而不是在局部范围内解决问题。 当一个系统的某个部分无法满足用户需求时，就需要用另一个地方来完成用户期望的结果。

2.数据中台是一个功能的叠加

数据中台是通过梳理数据的全生命周期，将数据资产化、数据化、智能化，为业务提供服务的一套工具系统。 但是需要注意的是，并不是所有的业务都需要使用某一个功能进行赋能。 数据中台只服务于其中的某个领域。 在不同领域，不同行业，所需要运用到的数据功能是大不相同的。 例如：银行在零售金融领域运用到了客户风险管理数据、资产负债状况等功能；在电商行业运用到了客户全生命周期数据、交易流水、营销效果等功能；在互联网营销领域，则有流量来源和流量质量分析等功能。 所以，我们在设计中台系统时不能生搬硬套某一个模块，而是需要根据自身的业务场景来选择相应的模块进行叠加或者拆分。

3.建立数据中台，不能以牺牲业务为代价

建立数据中台，一定要以业务为中心，不能将一切都建立在数据之上。 因为如果完全依靠数据中台来解决问题，很可能会陷入到另一个循环当中。 首先我们需要做的是将所有的数据都收集上来，然后在进行清洗和分类，这将会导致大量的重复工作和成本支出。 因此在建立数据中台之前，一定要先评估业务价值。

4.基于业务场景的数据中台，才能满足高价值客户需要的核心数据能力

数据中台建设的初衷是为了提升企业业务能力，提升企业的业务效率，但在实际建设过程中往往会遇到一些问题。 一是数据源的质量参差不齐，数据标准不统一；二是业务流程复杂，导致业务数据的打通和应用难度大；三是客户需求千差万别，客户不同阶段对数据服务类型需求也不一样。 因此在设计过程中除了要考虑解决上述问题外，还需要考虑建设目标、建设路径、技术路线选择这些因素。

5.构建好的数据中台，并不是要完全实现业务功能和数据功能叠加

不是说要让数据中台实现完全的业务融合，而是在实际业务场景下，数据中台会提供相应的业务服务、数据服务进行辅助，让数据中台发挥其最大的价值。 如果数据中台仅仅是一个前台业务系统，那么它就没有充分发挥其作用。

更多数据治理相关资料请咨询客服获取，或者直接拨打电话：020-83342506