《构建企业级好数据（Dataphin智能数据建设与治理白皮书）》——四、数据中台项目管理实践（上） https://developer.aliyun.com/article/1229405?groupCode=dataphin

2. 需求调研与设计

需求调研和设计阶段，目的是承接的是项目起始阶段的产物，并给下一阶段“技术实施”输出详细的开发实施需求。

为了加速项目的实施进度，在做需求调研的同时，还可以同步进行数据的上云工作，和数据中台数据架构的设计（公共层设计）。

以下 3 条线是可以并行进行：

• 业务线负责业务调研。

• 上云线负责数据上云。

• 架构线负责公共层数据架构设计。

1) 业务线

• 业务调研及结合行业最佳实践

数据中台类项目的实施，有一个比较大的不同点在于，数据中台是基于业务场景驱动的技术交付。每一个业务场景都是围绕着建立针对该业务场景的指标/标签体系（以下简称指标体系），并通过指标体系指导业务运营，驱动和实现价值创造的过程。

• PRD 设计

PRD 考虑的是根据指标的价值，确定指标的可落地性，并设计以可视化的方式，展示这些指标。

2) 数据线

数据线，大概分为几个步骤：首先是确定数据盘点和上云的范围和优先级，其次是进行数据盘点，最后是上云架构设计和数据上云。

• 确定数据盘点和上云的范围和优先级

该阶段的目标是，探查每个场景所需的数据，了解这些数据分布的系统，产出数据盘点和上云系统清单。

• 数据盘点

根据上云系统清单去盘点所需用到的数据，盘点的内容包括：系统流程映射表、数据源基本信息、数据资源目录、数据字典等

• 上云架构设计和数据上云

该阶段是根据盘点的数据信息和数据使用要求，设计上云架构，并依照架构开始上云操作。

3) 架构线

• 架构线有两个动作：梳理企业的业务大图，以及基于业务大图，指导数据中台的公共层建设。

3. 技术实施

1) 传统流水线开发

以往在做数据中台项目的时候，沿用的是流水线型的开发方式，都是在上一个阶段有较清晰完整的交付物时，才进入到下一个阶段。例如需求明确了才设计。设计明确了，才开始开发。开发完成了，才开始验收。

这样的好处是：

• 便于需求的管理，可以通过设置里程碑，让客户确定需求，以降低需求的扩散。

• 方便规划资源的投入，在一段时间只要一类资源的投入。例如咨询环节只投入BA，设计环节只投入 PD。

但是这样的问题是：

• 经常出现上下游不衔接，上游的需求不能被实现。

• 重复工作，例如 BA 向客户调研指标口径，但当 PD/TM 接手指标清单以后，PD/TM 又需要重新和客户梳理一回。

• 由于所有的指标/标签都是同时上线，客户需要等待的时间较长。客户不能较好控制指标的优先级。

• 对于乙方也是很不利的，等所有指标都开发完成以后，才让客户验收。验收的风险很大，周期长，返工风险大。

• 数据中台持续的周期可能是半年以上，很难保证在这么长的周期内，需求是一层不变的。哪怕是确认了，也有更改可能。

2) 敏捷式开发

为了解决以上的问题，瓴羊的专家团队在项目实施中引入了迭代式的开发。以双周作为迭代计划，每个双周都是一个完整的开发单元。

这样可以保证开发都是根据客户价值的优先级来进行的。每一次迭代都能有指标验收和上线。对于甲方来说能提前分批预知风险，客户也可以提早使用高价值的指标。

最后，质量保障一定不能等到最后一刻才去进行，这样加大了复工风险。质量保障应该有一个完整的机制，持续进行。

4. 数据中台-项目收尾

项目收尾阶段归集交付物自行存档并发给客户，为完结的项目进程和结果制作总结文件用于汇报。设计一些仪式，纪念里程碑时间点。同时复盘本期项目的亮点和缺点细节，以帮助下一个项目。