一、数据建设与治理：用中台方法论治理企业级好数据

随着全球数字化进程的加速，企业面临着更加严峻的市场竞争，而数字化转型所遇到的困境也曾是阿里巴巴初时之痛。于是，阿里数据中台应运而生，与各行各业的企业在数据领域开展了合作，解决企业凸显的数据问题：

• 数据标准问题：烟囱式开发及局部业务服务支撑，导致指标同名不同口径问题

频发；历史上不同业务系统逐步迭代上线，相同对象属性编码不一致等问题突

出。

• 数据质量问题：重复建设导致任务链冗长、任务繁多，计算资源紧张，数据时效性不好；口径梳理定义的文档沉淀到开发代码实现之间存在脱节，数据准确性

保障风险高。

• 需求响应问题：烟囱式开发周期长、效率低，面向应用的服务化不足，导致业务响应速度慢，业务不满意的同时技术又觉得没有沉淀与成长；既懂业务又懂数

据的人才不足，需求理解到开发实现涉及大量沟通，服务效率较差。

• 成本资源问题：烟囱式开发的重复建设浪费技术资源；上线难下线更难，源系

统或业务变更不能及时反映到数据上，加之数据不标准，研发维护难上加难的

同时，大量无用计算和存储造成资源浪费。

1. 构建企业级数据中心的核心诉求

2. 企业数据能力建设的三个发展阶段