随着大数据与 AI技术的发展，数据驱动业务的战略被广泛的认知与执行，并成为企业实现数字化转型的重要策略。然而，如何高效获取数据、利用数据创造价值是目前企业面临的重要挑战。

近年来，伴随着业务的快速发展，业务中台在不断演进发展。经过多年建设，部分企业已经形成了中台体系，但当前中台体系在落地过程中存在诸多问题，甚至有些企业仍存在无标准、无体系的情况。为此，本文将对当前数据中台建设过程中存在的问题进行分析和探讨，并基于现有企业数据中台建设现状提出相应解决方案和建议，以期为企业提供参考。

一、数据中台建设现状

目前，市场上比较流行的数据中台建设方式有三种：第一种是构建一个数据平台，通过抽取、清洗、加工等方式，提供一个数据源。第二种是搭建一个数据仓库，用于存储企业积累的外部数据和业务过程中产生的内部数据。第三种是将企业多年积累的数据进行整理，形成结构化的数据并按照一定标准进行加工，形成通用型的 BI工具。对于大型企业，为了应对不同业务线的差异化需求，通常采用第二种方式。

通过以上三种方式来构建企业内部的中台体系，其中第二、第三两种方式是典型的企业中台体系建设方式。但是随着企业业务系统数量不断增多，业务场景不断丰富，其业务形态也在不断发生变化，当前中台体系在落地过程中存在以下问题：

二、数据中台建设中存在的问题

“数据中台”在企业 IT部门中已不是一个新鲜词，但随着互联网公司数字化转型的不断推进，很多企业都开始实践数据中台，并在此基础上发展出了多种数据中台建设方案。但在实际落地过程中，仍存在以下几个问题：

（1）业务人员参与数据中台建设的程度不高。受当前组织结构等因素影响，业务人员参与到数据中台建设过程中的意愿和能力存在较大差异，这就导致了业务人员参与的程度不高、态度不积极等问题。

（2）数据标准建设缺乏统一规划。对于企业来说，在数据标准体系建设过程中面临的挑战主要有以下两点：首先，由于企业规模及组织结构不同，因此在制定统一标准时会面临较大困难； 其次，由于不同业务部门的目标不一致，因此在制定标准时也会出现无法统一标准的问题。

（3）数据管理过程复杂。数据管理是一个庞大而复杂的工作，需要较多部门参与其中。

三、相关解决方案和建议

数据中台作为企业实现数字化转型的重要举措，对企业未来发展有着重要意义。为了更好的实现数据中台落地，一方面应以业务为中心，实现数据资产统一管理、数据分析加工以及数据服务共享。另一方面应以全局视角，实现数据全域治理，建立完整的业务驱动、指标体系、标准化方法论、服务能力以及技术支撑。

其中，整体架构应以数据治理和数据共享为目标，从全局视角构建企业大数据应用的体系架构；基于业务应用场景和数据价值进行建设，按照数据服务能力、指标体系等维度进行规划设计；此外还应构建完整的标准体系和技术保障体系，确保企业全面开展数据中台建设工作，实现企业数字化转型的目的。

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