一、数据建设与治理的现状与诉求
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，各行各业的企业都开始建设数据中台。
1. 当前数据建设与治理所面临的问题
从阿里巴巴数据中台的建设历程，以及阿里云多年在数据中台领域的耕耘中，当前数据建设与治理所面临的问题有：
∙ 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。
2. 构建企业级数据中台的核心诉求
企业构建数据中台既要解决以上所遇到的问题，又有着更高的要求：
∙ 数据体系化组织：数据中台的数据来自企业的业务系统，而企业中各个业务有着各自独立的系统。系统之间的数据可能存在交叉，全部抽取到数据中台后，需要进行体系化的组织，否则就是一团乱麻，无法快速准确的找到想要的数据。需要一个将数据按照统一的体系来组织，这个体系内，数据标准一致，并且有数据落标后可以被稽核，企业可以获得高质量的，口径统一的，可用性高的数据。
∙ 数据高效生产：数据中台来自很多个业务系统，对应着海量的业务分析需求。企业希望数据中台可以快速响应业务端的需求，并且保障数据生产的安全可靠和数据正确。同时，又要降低在生产过程中的各种成本，提升投入产出比。
∙ 数据便捷服务：数据中台需要服务业务，需要有便捷的数据消费方式。数据消费需要接入便捷，安全可控，响应及时。
3. 企业数据能力建设的三个发展阶段
企业构建数据中台，所遇到的问题挑战不是一下子全部出现的，而是在建设历程中逐渐显现出来的。基于阿里巴巴数据中台内部实践经验，企业数据能力建设可以分为三个阶段：
∙ 在线开发阶段：起步阶段，数据量相对较小，团队规模不大，以满足业务需求为主要目标。随着数据量的增加，人员的扩张，就需要回答数据的价值在哪里的问题，以匹配所投入的成本。自然地，就进入下一阶段。
∙ 数据平台构建与管理阶段：数据量级提升，数据来源多样，除了来自业务的取数和基本分析需求之外，开始梳理数据之间的关系，挖掘潜在的价值，同时还需要保障数据的质量，这就是数据资产化。这个阶段的数据平台，除了基本的数据开发功能之外，还需要提供资产管理和质量监测的能力。
∙ 数据综合治理阶段：当数据平台内部的建设完备之后，就需要回馈平台外的各个业务。这个回馈不是应答业务的需求，而是通过挖掘出数据的价值，反向来促进业务的发展。
