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深度访谈:数据中台的本质不是技术堆砌,而是业务引擎的重构

在数字化转型进入深水区的今天,企业逐渐意识到单纯的技术堆砌无法解决业务核心痛点。数据的割裂、重复建设的烟囱式系统、滞后于业务的分析能力,正迫使企业寻找“系统性解法”。

“未来的竞争,本质是数据响应速度的竞争。当竞争对手还在讨论‘为什么数据不准’时,你的团队已在思考‘如何用数据重新定义业务规则’,这才是数据中台的终极意义。——迅易科技BI业务总监杨雷”

本期,我们对话迅易科技BI业务总监杨雷,深入探讨数据中台的底层逻辑、实践难点及未来方向。

一、数据中台的误区:企业的实战难题与解局之道

数据中台的业务价值,本质在于“将数据从成本转化为生产资料”。它不是简单的技术项目,而是通过数据资产化重构企业决策链条与管理范式。

提问:企业在推进数据中台建设时,典型阻力是什么?

杨总监:我们总结了一些常见问题:组织墙:业务部门视数据为“权力”,不愿共享原始数据;认知墙:管理层误认为“中台=IT项目”,忽视业务深度参与;技术债:历史系统数据质量差。

在实际落地,从业务层面来看。业务系统独立运行,导致数据格式、编码标准各不相同,整合难度高。数据链路断裂,无法形成完整的“供产销”闭环。数据收集混乱,缺乏清洗、存储、分析的标准流程,导致数据无法真正服务于业务决策。

提问:许多企业将数据中台理解为“数据集市+可视化工具”,这种认知是否存在误区?

杨总监:这是一个典型的技术视角误区。数据中台的核心价值在于拉通业务与数据的断层,而非单纯的数据可视化或存储优化。

关键差异点在于,首先业务定义先行,传统数据仓库以技术主导,而数据中台需由业务部门定义核心指标口径。其次,数据中台需支持业务规则的快速变更。最后实现全域数据资产化,通过主数据实现“一物一码”。如某产品在生产系统的编码为A,在销售系统为B,中台需自动映射并生成统一标签。

提问:当多个业务系统(如ERP、CRM、物流系统)的数据编码规则不统一时,如何实现高效整合?

杨总监:核心解法是构建主数据层(MDM)与动态映射规则库。例如:针对同一产品在不同系统的编码差异,可以建立映射表,通过自动化规则匹配,如截取关键字段,与人工校验补充结合实现标准化。技术实现上,使用正则表达式引擎处理80%的规律性差异,剩余20%异常数据通过可视化工具供业务人员手动配置。

提问:在企业里,如何平衡数据中台的标准化能力与业务部门的个性化需求?

杨总监:必须坚持“原子化设计+模块化扩展”原则。比如,客户要求财务分摊规则同时支持“固定比例分摊”和“动态收入关联分摊”。在此时,我们可以通过底层标准化,将分摊逻辑拆解为“原子指标”(如实际费用、收入基数)并通过元数据管理工具固化。再用上层灵活叠加,在前端构建“规则配置中心”,业务人员可选择模板或自定义公式,结果通过审批流写入数据集市。这个关键思维在于,数据中台不是取代业务系统,而是成为“数据服务超市”,既提供标准商品,也支持定制加工。

提问:如果当企业组织架构或指标口径变化时,如何确保历史数据可比性和数据中台的灵活性?

杨总监:我们通过“规则库+映射表”实现动态适配。例如,某客户因区域划分调整,需重新计算历史数据同比。

我们通过以下步骤解决:主数据映射,建立新旧区域与城市的映射关系表,确保历史数据按新规则回溯。原子指标设计,将销售额等核心指标定义为原子指标,避免因规则变化导致复合指标失效。分层计算,在DWS层(数据汇总层)按新规则重新聚合数据,确保前端报表的同比分析准确。

关键在于规则变更需在数据治理阶段明确定义,并通过自动化脚本实现历史数据刷新,总金额不变,仅调整维度归属。

提问:复杂规则是否会影响报表生成速度?如何平衡实时性与计算资源?

杨总监:实时性需求需分场景设计。离线计算:90%的报表采用T+1凌晨跑批,利用空闲资源完成ETL和预计算,如供应链成本分析。准实时处理:对库存预警等场景,通过流计算引擎(如Azure Stream Analytics)实现分钟级更新。技术架构分离:数据仓库(存储与计算)与数据应用(查询服务)分层部署,避免资源争抢。

二、实践剖析:数据中台如何创造“可量化价值”

无论是提升供应链敏捷性、优化渠道策略,还是应对市场不确定性,其核心逻辑始终是“用最小的数据摩擦,释放最大的业务势能”。

提问:数据中台如何赋能供应链优化?以案例说明业务收益。

杨总监:以某知名婴幼儿营养品外企为例:作为跨国企业,供应链涉及海外生产、跨境物流及多级分销体系,面临业务系统分散、数据口径不统一、供应链响应效率低等问题。该企业数据中台通过整合SAP、WMS、POS等系统数据,构建统一的主数据标准和多维度指标体系。利用Azure数据工厂归集清洗数据,建立端到端供应链实时监控平台。

例如,在物流环节,数据中台将报关、运输、仓储等节点数据整合,实现库存动态可视化与异常预警;在销售端,打通经销商和电商平台数据,结合历史活动因子预测销量,指导生产排期优化。最终将管理层决策数据获取时效从周级缩短至日级,分析效率提升90%。

提问:在数据中台的实现路径中,企业应如何平衡数据治理规范性与业务响应的敏捷性之间的冲突?

杨总监:供应链是数据中台价值爆发点。比如,我们帮助国内500强健康品牌企业实现供应链中台搭建,该企业的供应链综合成本涉及生产、采购、物流等七大模块,我们重新定义成本分摊规则(如移动平均价计算、费用按法人实体划分),并构建动态预测模型。针对生产环节的半成品批次成本差异,建立统一规则库实现自动化映射与分摊;物流环节整合运输费用与库存数据,实时计算在途库存成本占比。

方案落地后,月度成本核算时效从20天压缩至2小时,并支持实时预测本周期成本趋势,辅助管理层快速识别损耗异常。最终供应链综合成本降低15%,数据驱动的成本管控能力显著增强。

-End-

数据中台的价值不仅在于技术整合,更在于通过标准化、服务化与智能化,将数据转化为可复用的资产。当企业跳脱“项目思维”,转而将其视为“核心运营能力”时,才能真正释放数据作为生产要素的爆发力。

迅易科技的实践揭示了一条清晰路径:面对动态变化的业务需求,企业需构建“敏捷治理+弹性技术”的双重能力,方能真正释放数据驱动决策的潜力。如果您想要了解更多关于企业数据中台的案例,欢迎前往迅易科技官网(www.xunyisoft.com)联系我们!

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