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1.3 数据中台是一套解决方案
数据中台是一套可持续“让企业数据用起来”的机制，是一套解决方案，不仅是一个平台。让数据更加灵活地支撑前端业务，通过持续沉淀企业数据复用能力形成数据从采集、治理、开发到数据服务的一整套数据使用的机制。
“咨询+平台+实施”三位一体中台建设方案
“咨询+软件平台+实施”三位一体确保数据中台成功建设：
咨询服务：顶层设计，确定数据战略和数据规划，绘制蓝图，指导中台建设实施。
软件平台：中台战略的承接载体，实施工作的支撑工具。
实施服务：数据中台落地的关键保障。
数据中台咨询规划
数据中台规划的核心内容是确定企业的数据战略，以及为达成战略目标所需要的组织保障（组织、流程、制度）、数据保障（数据架构、数据安全、数据标准、数据仓库、数据质量、数据服务）和技术平台保障。
数据战略：与业务战略保持一致
数据管理组织
整体负责数据管理工作的开展、政策的推广和执行，并作为数据管理问题的最终决策组织解决争议，监控和监督数据管理工作的绩效，并确保数据治理工作预算支持。
根据数据管理领导组的战略目标，建立数据管理流程，阶段目标、计划，制定和维护数据管理方法、总则、工具、框架，对跨部门和领域的数据问题和争议进行解决和决策。
根据计划完成数据标准管理、数据架构管理、数据安全管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据仓库管理、数据服务管理等活动。
数据架构
以企业业务架构和应用架构为输入，规划设计企业数据架构，主要内容包括数据主题域和主题划分，数据实体识别和企业级数据模型设计，数据流向梳理和数据分布地图绘制。
数据质量
确定质量权责和流程规范
权责认定：为前期梳理的每一类数据资产确认权责部门，如：人员数据的质量问题由人资部门牵头处理
流程规范：设计数据质量相关问题发现、反馈、分析、处理、闭环验证和质量工作考核相关的流程规范
定义数据质量评判规则
技术规则：从数据库存储的物理维度定义技术规则，如数据类型，数据编码，主键等
业务规则：从业务维度定义业务规则，如：值域范围、数据格式、业务关联逻辑、计算逻辑等。
评估策略：确定各类数据质量检查频率及范围
设计数据质量分析指标
质量分析指标：明确数据质量问题的统计规则，设计质量分析维度和分析指标，以全面、直观展示数据质量问题。
质量预警机制： 设计数据质量预警机制，包括预警方式、预警指标、预警值、预警信息规则等。
建立数据质量考核机制
设计考核指标：设计数据质量考核指标体系，对企业数据质量治理工作进行定量评价
建立考核机制：根据考核指标定期对企业数据质量治理工作进行考核 ，促进企业数据质量治理工作持续健康开展。
数据安全
以数据安全管理组织、流程和制度为基础保障，分析企业在数据全生命周期的不同阶段的安全需求 ，设定相应的管控策略，确保企业数据安全管理目标达成。
数仓分层设计
数仓ODS层总体规划
数仓DW层总体规划
数仓DW层数据模型
数仓DM层总体规划
数仓DM层数据模型
数据模型特点：
完全基于需求建立，它的主题域、主题的划分与DW层不同；
主题划分有两种类型：为企业主管层面服务的综合分析类主题；为企业业务主管层面服务的专业分析类主题；
数据分为两类：一类是基于数据仓库的细节数据或轻度汇总数据进行的统计分析，另外一类数据是基于统计分析进一步分析挖掘的数据；
数据集市模型通常采用星形模型建模。
指标体系设计
指标体系示例
数据服务体系
数据服务的需求来源包括业务协同和流转需要、数据分析应用（业务分析和优化）需要两个方面。基于服务需求，制定相应的服务规范和服务管理制度。
咨询规划服务
数据中台软件平台框架规划
治理实施模块--元数据管理
治理实施模块--数据质量管理
治理实施模块--数据安全管理
数仓实施模块--基于数仓的指标加工过程
数仓实施模块--数据采集与加工
web端拖拽式、可视化的数据开发工具，摆脱数据库SQL脚本、ETL工具、EXCEL公式函数等复杂、繁琐、技术难度高、难维护的数据处理方式。业务人员也可轻松玩转数据，激活数据价值自由探索通道。
数据服务模块--数据资产目录
数据开放共享的窗口，用户可基于资产目录进行全局数据检索访问、数据订阅以及API 服务接口申请。改变企业数据沉积在数据库底层不可见、难管理、难获取、难理解、难使用的现状，激发用户发掘数据价值的积极性和效率。
数据服务模块--数据交换服务
数据分析应用模块--数据挖掘分析
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