文档介绍：数据中台技术架构概述
技术创新，变革未来
数据孤岛林立的系统架构
营销自动化
客户管理
销售管理
报表分析
客服管理
库存控制
库存管理
自动收货
上架管理
交叉转运
协同办公
多维管理
信息记录
流程管理
人事管理
会计核算
CRM WMS OA ERP
财务管理
采购管理
分销管理
生产控制
功能重复建设，数据重复且不一致，烟囱型系统间的集成和协作成本高。
数据和业务被分散在多个系统中，不利于业
务沉淀和发展。
基于老旧的技术体系构建的单体应用不能支
撑现阶段互联网的高并发环境。
金融零售
前台业务
IaaS
IaaS
数据
数据
数据
数据
大量数据被闲置、忽略，不能聚合成为有价值的资产。
PaaS
物流文娱
前台业务
PaaS
前台商业场景不断变化，企业无法打破原有
的组织壁垒进行高效协作。
底层计算和存储架构的多源和异构形成系统烟囱和数据孤岛
早期业务发展过程中，企业为了解决一些当下的业务问题，按照垂直的、个性化的业务逻辑部署 IT系统，各种信息系统大多是独立采购与建设的，与流程、底层系统耦合较深，横向和上下游系统之间的交叉关联也较多，导致企业内部形成多个数据孤岛，很难做到信息的完全互联互通。同时在新平台、新业务、新市场的拓展过程中，系统没法直接复用和快速迭代，产生的数据也无法与传统模式下积累的数据互通，进一步加剧了数据孤岛的问题。分散的数据无法很好地应对前端业务变化，难以支撑企业的经营决策，因此亟需一套机制将新老模式融合，整合分散在各个孤岛的数据，形成数据服务能力。
传统企业的系统架构痛点
来源：研究院根据公开资料自主研究及绘制。
2
数据的价值化需求
数据生命周期
形成闭环
业务的快速上线和迭代试错，更加敏捷的面对市场，提供更多场景的服务，加速业务响应能力，为业务部门带来可上手的运行方式。
前端新生成的数据可被处理分析，数据、流程与逻辑经过沉淀，形成数据资产，为后续服务和决策提供标准依据，实现数据全生命周期打通，进而推动业务创新。
外部获取数据
内部数据
各端口数据
业务系统
采集定义清洗
业务部门
同步联通
应用场景
数据产生
数据治理
使用
可视化分析
数据闲置
数据定义不同，字段命名不规范、口径不统一、算法不一致
面向各业务线的“烟囱式”数据开发，浪费技术资源的同时造成数据重复且不可信
缺乏全局规划，业务方获取数据途径繁杂
开发周期长、效率低、服务响应速度慢
重读建设导致任务链冗长、人物繁多、计算资源紧张、数据时效性不强
上线容易下线难，源业务系统或自身变更不能及时反映到数据上
无法获得数据在应用场景中的具体价值和热度
价值化数据无法复用
数据链路割裂
来源：研究院根据公开资料自主研究及绘制。
3
管理
形成数据全生命周期的闭环为企业赋能
近年，多数企业的认知已经从“跟风转型”过渡到“数据驱动转型”，认识到数据是企业的新型资产。而数据收集、存储和处理成本的大幅下降和计算能力的大幅提高，为数据资产化应用提供了经济环境基础。事实上，多数企业已经拥有了较好的数据基础，然而在现实情况中，并不是所有的企业都能获得显著的收益，其主要原因之一在于没有形成数据全生命周期的闭环，所以价值化数据的比例低，无法作为关键生产要素为企业注入新动能。如今，数据资产化程度低、数据服务提供效率与业务诉求不匹配等“让数据用起来”的问题成为摆在企业面前的新型数字化转型难题。
数据使用能力的演进
数据
服务
传统组织架构的系统性问题
职能型组织架构
组织联系薄弱
部门协调难度大
传统组织架构难以适应信息化的发展环境
职能型组织架构，项目性组织架构和矩阵型组织架构是现代企业通用的组织架构，他们在支撑企业运营的同时也造成了一些系统性的问题。例如职能型的组织架构虽然使企业的部门专业化程度高，部门内部直线沟通、交流顺畅，但是也造成了：
①没有一个直接对接项目的负责人或团体，项目责任不明确。②不以客户为导向。各部门由于只重视本部门的业务，而不重视项目整体和客户的利益，最终造成1+1<2的情况。③组织之间联系薄弱，对于跨部门的复杂项目协调困难，浪费大量时间和精力。不管企业使用哪一种组织架构，数据的冗杂、前台与后台之间的接洽困难