“关于企业总分数据体系的架构思考”

经常讨论数据架构。 数据部门应该独立吗？ 还是应该安排在商务中心？ 最近经过一段时间的体系结构调整，除了之前经历的一点业务测试外，我们还分享了关于现在是应该集中还是委托总结的数据的基本情况。

我们的数据架构从分散到业务中心，集中在数据中心，但业务对接在业务中心，最终形成了整个数据中心的管理，数据人员直接部署在业务中心

关于这三种模式，我想大家都知道，哪个模式适合公司呢？

第1个数据分散在业务中心

大多数公司都属于这一层，相信每个部门都有自己的拆解人员和团队，但没有支持中心。 典型数据位于技术中心，由主数据集或数据库管理员进行管理。

在这种情况下，会出现以下问题:

各部门的数据是分散的、不完整的，甚至是片面的，更不用说根据这样的质量数据得出结论了。 数据孤岛将无法在不同部门之间交流和共享数据。 即使是同样的购买率，在订单/uv、订单/访问、订单顾客/uv、甚至件数/pv、各种指标中都有应用场景，不统一是无法测量的。

当然，你可能会说实际上没有啊。 那你可能只有几个网站的数据，没有其他数据源，或者应用场景太多，难以置信。 无论是同一个bo平台还是同一个oracle数据源，出现的报告都没有参考价值。 因为，bo的构建逻辑因部门而异，我的百货公司需要比较有效的支付的销售数据，他的家电可能需要所有状态的订单。 状态不同，取数逻辑不同，数据结果必然不同； 这是一个简单的方案，同样的指标、不同的数据表、不同的同步时间和机制、甚至不同的数据库都会影响结果，但这些结果是业务部门无法知道的。 基于这样的数据得出的所谓报告，有多少价值？

当然，这种模式无处不在。 他适合业务场景简单，数据源单一，企业小的情况。

第二类数据集中在某个中心

数据集中就是在某个中心集中统一数据等。 该中心大多是新闻技术中心，大部分是数据中心。 这个模式的问题是集中管理的人员不了解业务。 不理解业务意味着什么？ 写的报告都是我们异想天开的，我们的报告都不现实，我们的建议都是天马流星的。 其结果是什么？ 我们报告系统的报告没人用，所以我们的价值体现不出来。

当然，我们会告诉拆迁师了解业务，了解业务，但对外人来说，我们能理解多少？ 一天能多长时间地和业务融为一体？ - -太少了

我们还会直接派遣拆迁师去工作，工作站直接搬到工作中心去做。 这样的方式确实说明了能让拆迁师很好地了解业务，把出来的东西接地，落地。 但这有一个前提:

分解师具有扎实的数据素质，能够及时、比较有效、准确地解决数据问题。 新人、没有扎实基础的拆师会对业务和拆师本身产生负面影响。 良好的个人时间控制能力，知道如何配置零散的诉求。 你做到了业务的中途，无论何时何地都会有业务到来，会问各种各样的问题，会提出各种各样不规则的诉讼，这是无法想象的吧。 良好的就业流程和就业机制，保证了各种较大的诉求规范性，具有规律性。

单纯集中管理数据的模式是不可取的，数据将成为重担而不是价值。 流放者过去的模式将得到良好的补充。 该模式适用于业务组多，且拆迁师能力和流程成熟的场景。

第三种模式是在数据统一管理的基础上进行业务解体下放

的委托可能意味着第二种模式，也可能是人事权的变更。 在任何情况下，都请尽量不要出现交叉管理的状况。 否则，你的拆迁师就会意见不一致。

事实上，人事权的变更降低了拆迁师的管理能力，这种能力的丧失对以前的业务流程、制度甚至某些指标的定义也缺乏管理，换言之数据在业务中心失控了。 这很可能会发生第一种模式中的各种问题。 怎么回避呢！

管理权和控制权无法委托。 任何时候都需要数据的管理权。 为了提高数据观察者在业务中的作用，kpi中必须包含业务权重。 当然，具体的权重因情况而异。

这两点保证了数据的管理能力，使业务也可以参与数据的角色判断。 在可控的基础上，数据中心应该做什么？ 怎么和业务中心分工？

/ S2/]数据中心

由于数据中心连接到整个企业，因此从全球角度进行协调的能力不断增加，包括:

统一口径。 构建数据源定义、数据出口与提取逻辑统一、数据指标与应用场景规范等平台。 平台包括集成和清洗的清洁数据源、数据平台、报告可视化、自动化数据挖掘模型的封装和开发、bi、个性化推荐、知识共享平台、诉求管理平台 不断提高数据应用能力和培养，包括知识、技能、素质、最佳实践场景的宣传等，其中首要的是对涵盖数据知识掌握和应用能力和工具采用能力的商务中心的高度诉求。 包括广泛的数据源提取和应用，数据建模和挖掘技术的支持等。

业务中心

商务中心由于对接的各中心的诉求具有独特的特殊功能，因此诉求更为可靠

根据数据中心统一规范，制定适合本中心的数据应用场景、指标和分解体系等收集各中心的零散诉求，归纳为数据中心后，数据中心将特别提取各中心的共性，形成整个企业的共同知识产权。 应用重点是深入从数据基础收集、数据etl、数据建模、可视化、推荐等各个业务场景，这是分散在商务中心的最大价值。

从整体上看，数据中心专注于各中心的支持工作，也进行智能化、自动化、可视化的支持。分为中心负责深入收集业务诉求，建立符合业务诉求的数据应用体系，两者相辅相成，缺一不可。 我个人认为，该模型适合大型企业，是能够使数据应用价值最大化的模型。

以上是我经历过的所有阶段和各种模式的一人会。 每个模式都有自己的适应点，基本上以这两点为中心。

懂业务。 熟悉业务的实际情况，熟悉业务需要什么、优先顺序如何、可行性如何。 知道数据。 了解数据源、数据分布、规则的解决和保存、提取逻辑，特别是异常值、基本的可能值范围等。 我相信这几点应该有助于大家建立数据体系，如果有什么问题，欢迎留言讨论。