為什麼要整合數據

① 數據整合

這個有點難。如果只是想簡單的把這些數據整合到一起，那麼比較好做。比如sql server 2000中就有導入和導出工具，可以很方便的進行數據格式的轉化。用這個，很容易把數據都弄到一起。整合的另外一層含義就難了，不只是數據在一起，而且要有機整合，這個光靠簡單的操作是很難的。

② 為什麼在開展不動產登記發證前必須整合相關數據

作為一個已經搞定幾個地方不動產整合數據的人告訴你，因為要房地合一，而且不動產登記以後會在國土局，房管數據和國土數據很多地方沒有關聯的，整合的目的在於把房管的數據和國土的結合，讓數據在不動產登記的軟體裡面更加符合業務流程，以便以後只需要在國土局就能完成不動產登記！

③ 數據整合的優點，了解一下

1.底層數據結構的透明 [5] ：為數據訪問（消費應用）提供了統一的介面，消費應用無需知道：數據在哪裡保存、源資料庫支持那種方式的訪問（XQuery，SQL）、數據的物理結構、網路協議等。
2.性能和擴展性 [1] ：數據整合把數據集成和數據訪問分成了兩個過程，因此訪問時數據已經處於准備好的狀態。
3.提供真正的單一數據視圖， [5] 數據視圖data view這個概念大家很容易理解， 數據整合的優勢是經過了數據校驗和數據清理，你看到的數據更加真實、准確、可靠。
4.可重用性好 [5] ：由於有了實際的物理存儲，數據可以為各種應用提供可重用的數據視圖，而不用擔心底層實際的數據源的可用性。
5.數據管控能力加強 [5] ：管控是SOA裡面重要的概念。數據整合的優勢是數據規則可以在數據載入，轉換中實施，保證了數據管控。
【海量信息】專注於大數據實踐20年，提供數字化轉型頂層設計、數據中台（內置用戶畫像核心引擎），業務中台建設、數據獲取、治理、分析服務，是您值得信賴的企業數字化轉型專業服務商。

④ 為什麼要進行數據集成

獲得一個統一的數據介面平台，獲得企業數據全局視圖，可以對數據進行統一交互分析，提高實時分析辦公效率
具體還可以看看這篇文章~《論商業智能數據集成對企業發展的重要性》

⑤ 關於國土資源數據整合問題的思考

王萬群

（河南省國土資源廳信息中心）

摘要：通過對國土資源數據現狀的分析，結合當前正在開展的「金土工程」項目，提出了國土資源數據整合和資料庫建設的建議。

關鍵詞：數據整合；國土資源；資料庫

1 問題的提出

在國土資源信息化建設過程中，由於現有的國土資源數據標准不一、格式多樣、分散管理，因此形成「數據孤島」，如異構資料庫、數據結構差異和數據含義不同等。數據整合就是通過數據轉譯和通訊，解決異構資料庫的共享、使數據結構和數據含義統一，消除數據孤島，實現數據的全方位共享。因此，整合現有各部門的國土資源數據，消除管理中存在的「信息孤島」，建立數據共享平台，從而更好更有效地實現各級國土資源數據的信息共享、集中使用和有效規劃，是國土資源管理部門迫切需要解決的問題，因此開展國土資源資料庫整合，並規范其技術要求將具有深遠的現實意義：

（1）通過開展國土資源資料庫整合，可以減少數據的不一致和延遲，實現數據的規范化，建立國土資源信息多數據源唯一標識，進行數據合並與格式轉換、數據清理、數據更新、數據錄入並集中存儲，為管理階層提供即時的信息。

（2）通過開展國土資源資料庫整合，可以形成覆蓋全面、結構與標准統一、內容完整的基礎資料庫群，達到國土業務系統運行的要求。

（3）通過開展國土資源資料庫整合可以避免重復建設；將保證信息化基礎設施建設的優質高效、信息網絡的無縫連接、信息的安全與可靠，為有效地開發和利用信息資源，實現國土資源信息的共享服務。

2 數據整合的原則

現行的國土資源資料庫按照所使用的資料庫管理系統和建設標準的不同可以分為同構同標准資料庫、同構不同標准資料庫、異構同標准資料庫、異構不同標准資料庫，針對不同類型採用不同的整合方法，但必須堅持不打破地方數據管理和存儲體系，不改變各地基於資料庫的應用架構為原則，國土資源數據應對用戶提供集成的、統一的、安全的、快捷的信息查詢、數據挖掘和決策支持服務。為了滿足這個需求條件，整合後的國土資源數據必須保證一定的集成性、完整性、一致性和訪問安全性。在這方面，許多領域都提出了整合與集成的原則，如集成性原則、完整性原則、一致性原則、訪問安全性原則等。

（1）集成性

數據經過整合、集成後，應該達到查詢一個綜合信息不必再到各個業務系統進行分別查詢和人工處理，只要在整合、集成後的數據信息倉庫中就可以直接訪問到，即整合、集成後的綜合信息倉庫的數據是各數據的有機集成和關聯存儲（整合、發掘出各業務數據間的關聯關系），而不是簡單、孤立的堆放在一個資料庫系統里。

（2）完整性

包括數據完整性和約束完整性兩方面。數據完整性是指完整提取數據本身，約束完整性是指數據與數據之間的關聯關系，是唯一表徵數據間邏輯的特徵。保證約束的完整性是良好的數據發布和交換的前提，可以方便數據處理過程，提高效率。

（3）一致性

不同信息資源之間存在著語義上的區別。這些語義上的不同會引起各種不完整甚至錯誤信息的產生，從簡單的名字語義沖突（不同的名字代表相同的概念），到復雜的結構語義沖突（不同的模型表達同樣的信息）。語義沖突會帶來數據集成結果的冗餘，干擾數據處理、發布和交換。整合、集成後的數據應該根據一定的數據轉換模式和規則進行統一數據結構和欄位語義編碼轉換。

（4）訪問安全性

由於資料庫資源可能歸屬不同的單位，各業務數據系統有著各自的用戶許可權管理模式，訪問和安全管理很不方便，不能集中、統一管理，所以保證在訪問異構數據源數據基礎上保障原有資料庫的許可權不被侵犯，實現對原有數據源訪問許可權的隔離和控制，就需要設計基於整合、集成後的綜合信息倉庫的統一的用戶安全管理模式來解決此問題。

3 國土資源數據整合的思考與建議

3.1 國土資源數據的特點

國土資源數據（信息）是全面和准確掌握資源狀況，以及實施國土資源規劃、管理、保護和合理利用的基礎和依據，每一項國土資源管理業務的開展都需要基礎數據的支持。而信息的完整性、准確性、現勢性和獲取的效率直接影響著各級、各項國土資源管理工作的合理性、科學性和有效性。綜合國土資源數據的存在形式，有如下特點。

（1）數據類型復雜多樣

國土資源數據類型十分復雜，其內容涉及到土地資源、礦產資源、地質環境資源、海洋資源等各個業務領域。按照數據特徵國土基礎數據又分為空間數據和非空間數據。空間數據主要以基礎和專題地圖的形式存在，包括圖形和屬性數據。非空間數據主要是以各種文檔、報表和多媒體等形式存在，包括結構化數據和非結構化數據。

（2）數據平台不一致，共享困難

國土資源部門在開發信息系統時通常根據本部門的特定情況採用不同的數據建模方法，選用不同廠商的GIS軟體，如江蘇省各市縣國土資源部門所選用的GIS和資料庫平台就有六七種，見表1。這些不同GIS軟體採用不同的空間數據格式，對地理數據的組織也存在很大的差異。由於這種情況的存在，使得在不同GIS軟體上開發的系統之間進行數據交換變得非常困難，採用數據轉換標准也只能解決部分問題。另外，在國土資源部門與測繪部門之間，對地理現象有著不同的理解，對地理信息有著不同的數據定義，這也使得領域間在共同協作中進行信息共享和交流存在一定的障礙。

表1 GIS 和資料庫平台

（3）數據獲取手段多樣

國土資源管理業務數據的獲取手段包括從外業方麵包括測繪、調查、遙感，內業方麵包括數字化、錄入等等。這些特點要求能在數據的各項獲取渠道中能兼顧數據建庫的要求，形成良性的數據更新維護機制。

（4）數據多尺度、數據量大

由於國土資源管理中空間數據涉及到各種比例尺，在地市級的國土資源管理數據中，既有1∶10000的詳查數據，又有1∶2000 的村莊地籍數據，也有1∶1000 和1∶500 城鎮地籍。並且其覆蓋空間范圍大，數據信息量非常大。這要求信息系統必須具備多尺度接合以及海量數據管理的能力。

（5）時態特性

土地對象實體具有時間特性，會隨時間推移發生一定的變化。國土資源信息系統中必須能描述某一時刻的土地利用狀況；能分析某一地物或某一區域的動態變化情況；能分析將來的發展趨勢以便在決策時借鑒過去的信息。

基於上述對國土資源數據特點分析，可以得出：國土資源信息系統建設要涉及國土資源管理多種類型的數據，資料庫整合任務非常重。目前已數字化的各種調查數據和各種已辦理的成果數據如果不能充分應用，必然造成巨大的浪費。因此，國土資源資料庫整合主要是針對基礎資料庫從多源、多時態、多尺度等方面進行數據整合。對現有國土資源空間與非空間數據進行分析，對不同資料庫平台、不同GIS平台上的空間與非空間數據進行數據集成和整合。將多源、多尺度、多類型的國土基礎數據（空間/非空間）有效地組織起來，形成邏輯上分層分塊、物理上無縫、空間索引快捷、對象實體意義明確的集成化資料庫，以滿足國土資源數據共享、交換、發布以及構建諸如城鄉一體化地籍管理信息系統、土地利用規劃管理信息系統、決策支持系統等各類應用系統的需要，保證今後數據更新的及時到位，形成國土資源數據更新維護的良性循環機制。

3.2 國土資源數據的整合的現狀

目前，國土資源系統正在實施「數字國土」、土地資源調查與監測、全國資源與環境遙感監測等相關的國土資源信息化工程，而「金土工程」則確立了國土資源信息化在國家信息化總體框架中的地位和作用，為國土資源管理工作和現代信息技術找到了最佳結合點，為全面提升國土資源信息化水平提供了契機。「金土工程」的四大建設主體之一就是建立基礎性、戰略性國土資源資料庫，同時，金土工程的一項重要的內容就是整合已有的數據資源，建設和完善國土資源部、31個省（區、市）數據中心建設和完善包含各種土地、礦產信息的14類基礎資料庫，完成32個示範城市數據中心建設和完善包含各種土地信息的10類基礎資料庫，而如何充分有效的利用國土資源資料庫，提高管理效率，使國土資源在國家經濟社會發展中發揮的最大效益，就必須進行國土資源資料庫的整合，「十一五」期間的「五四三二一」工程中的兩項基礎建設：一是加快國土資源信息化標準的制定、推廣和應用，加強國土資源信息化政策研究；二是加快基礎資料庫建設，加強數據整合與集成也體現了這一思想。

國土資源數據的整合、集成和統一建庫是一項涉及面廣、任務量巨大的工作。國家相關部門應做好協調工作，盡快研究制定出適合我國情況又能較好的與國際接軌的相應的技術標准和規范。

3.3 國土資源數據整合的建議

結合我國國土資源數據的實際情況以及目前開發的部分國土資源資料庫建庫工作，提出如下建議：

（1）由國家有關部門牽頭，開展對各行業現有國土資源數據情況的調查。制定相關的政策，調動各行業參加國土資源資料庫建設的熱情。

（2）國土資源資料庫可分為基礎資料庫、業務資料庫和成果資料庫三大類，分別完成不同的數據存儲和管理。資料庫作為國土資源信息系統的核心，已經是各國國土資源信息系統工程界的共識。在國土資源信息化建設過程中，國土資源資料庫的合理開發與應用仍存在不同問題，應該加強對建設成果與實際應用的相互銜接與協調。

（3）由於種種歷史的、技術的和體制的因素，國土資源數據不完整，質量不高和整合共享程度低是我國土信息化向更高層次發展最重要的限制因素，需要通過對國土資源數據的整合、核實、充實進一步提高和完善。國土資源數據的整合和共享程度低，難以為大范圍、高層次應用提供支持，則需要從標准體系建設、制度完善和體制改革方面加強領導和指導，規范數據整合程序與質量方面改進和提高。

（4）國土資源數據整合要求必須研究現有的各類國土資源基礎資料庫的結構和內容，提出數據轉換與存儲、交換與共享的規范標准和實施方案；在此基礎上把已有的數據充分開發利用，按統一的標准將其「整合」有統一的資料庫平台、GIS平台、融空間與非空間數據於一體的國土資源資料庫。

總之，通過國土資源數據整合的問題的研究，形成一定的技術要求規范，對國土資源數據進行提取、轉換、載入，整合成一個有機的整體，將保證國土資源信息系統間的互聯互通和互操作，為最大限度地實現各業務系統互聯互通和建立順暢的信息渠道提供技術依據和指導。

參考文獻

閻國年.地理信息系統集成原理與方法.北京：科學出版社，2003.8

龔建雅.當代GIS的若干理論與技術.武漢：武漢測繪科技大學出版社，1999.3

⑥ 什麼是銀行的數據大集中，為什麼要數據大集中呢

簡單地講，大集中就是將分布在各個分支機構和營業網點的業務數據及其他一些相關的數據實現集中。事實上，大集中是依靠科技手段，實現數據的集中和數據的整合，並通過對數據深層次的挖掘，對銀行的客戶數據、業務數據進行系統分析和評價，推動商業銀行向決策科學化方向邁進，提高銀行的管理水平和工作效率。

60年代，自IBM發明了第一台商業計算機系統後，IT開始從無到有，以一種置於玻璃房的主機掛終端的形式起步發展。從80年末期到90年代初期，由於較低的附加開銷、較低的勞工費用，使整個工業界的趨勢走向分布式及部門式管理。為了加快對市場的響應時間，對IT應用系統開發的速度提出了更快的要求，因此IT的體系結構從原來單一集中式模式，走向分布式模式。並且逐步演變成難以控制的分散式架構。經過幾年實踐證明，在這種分散式模式下，帶來許多負面效果：
1)降低了IT的效率
＊分散的數據
＊分散的技術力量
＊機器，軟體系統資源不可共享
＊管理水平的不平衡
2)支持及管理人員的增加
＊艱難的整體規劃
＊艱難的整體管理
3)缺乏標准化
4)增加數據安全性、完整性的風險
5)軟體需要分散的重復投資，軟體及維護費用急劇上升
6)計算機硬體資源利用率低，眾多的計算中心均需自備備份主機及相應設備，無法公用機器的「白色空間」(及空置的CPU資源)
7)更困難的財政及固定資產管理
8)企業內部無法形成數據集中及應用集中，因此無法快速有效地為企業整體的經營管理者提供管理輔助信息。
9)無法承受災難備份的投資，在眾多的分散中心的條件下，實施相互災難備份的費用非常龐大，其管理及運作是及其艱難的。
面對這些挑戰，IT的管理者自然要問：
＊怎樣更好地支持、管理網路、軟體及伺服器？
＊怎樣更好地控制投資回報？
＊怎樣有效快速地分析業務數據？
＊怎樣集成分布式應用及數據？
＊怎樣將傳統的應用面向電子商務的同時，又能保證關鍵應用的高可用性及安全性？
大集中就是在這種背景下產生的。總結國外IT業的集中方式，無非可以分為以下四種形式的集中：
1)管理運作的集中：即將分散式的IT體系結構，用集中式管理模式進行運作。
2)物理集中：即不改變任何應用體系結構，僅僅將運作在多個伺服器上的應用集中在一台或多台集群式系統內，從而減少了伺服器的數量及種類，可共享系統資源，但客戶數據可能依然是分散的。
3)數據集中：可以使用存儲技術，實施數據的集中存儲及管理；或通過一定的共享軟體機制，實施數據的集中共享。
4)應用的集中：真正可以做到與業務集中相匹配的應用集中，及客戶關鍵業務信息的數據集中。
不同程度的集中，會產生不同的效果，投入及工程的復雜程度也不盡相同。在大集中項目中要考慮許多技術因素，但最最關鍵的是高層領導的重視及支持，及業務部門的介入。
大集中可能會引進對當前IT體系結構的重組(reengineering)，因此需從以下幾個方面考量其系統的設計：
首先集中決不是單純IT的技術問題，為IT集中而集中是無效之舉。集中必源於業務的改革，必帶來業務流程的改變。其最終目的是提高企業整體的運作及管理效率並帶來最大利潤。
次之，集中必帶來對應用體系結構的重新評估，可能帶來應用的調整甚至結構重組。
在設計大中心系統時，要有端到端的全局體系結構設計觀念。即從客戶端經由底層網路到前端機，經由骨幹網路到大中心伺服器，其整體結構要具有端到端的高可用性及可管理性。
大中心的整體設計考量因素為以下幾個方面：
1)應用的考量：
在多層次的系統架構中，各類應用在何層伺服器上運行，應用的功能如何分布。要不斷評估何種應用要進行集中，何種應用具有地區的特性，需要分布式運作。
2)企業核心信息資料庫的考量：
核心企業信息如何存放。只有形成了一個邏輯的統一的企業信息資料庫，才可以充分享受到集中的優勢。
3)整體系統性能考量：
由於集中將所有的核心業務運行在一個集中的系統上，客戶的服務業務量呈爆炸式增長，雖著電子商務的發展，BTB、BTC系統的建立，將每天都需要面對大量來自外界的數據訪問和互動式操作，所有這些需要大中心系統具有持續且穩定的響應性能。
4)系統的可擴展性的考量：
大中心系統必須具有很好的可擴展性及成長的能力。中國是一個人口眾多的國家，因此大型企業的客戶數量是驚人的。中國許多大型企業所服務的客戶數大於任何一個北美或歐洲的大型企業。以銀行為例，中國四大商業銀行的客戶帳號數均達上億，因此其企業客戶核心信息數據量將達到幾十個GB甚至為幾十個TB的數據量。因此資料庫、中間件、伺服器及存儲系統均需要具有優秀的可擴展性。除了應付爆發式的數據存儲需求，基礎設施還需要應付短時間內訪問高峰的沖擊，並提供足夠的靈活性對信息有效的管理。
5)高可靠性及高可恢復性的考量：
企業需要考慮為客戶提供每周7天、每天24小時的不間斷服務。同時，基礎設施必須為以不同方式接入的用戶提供同樣的易用性，以及在異構系統之間進行快速的信息查找和交換的應用靈活性，並保持系統能夠以很快的速度得到擴展。
6)冗災備份及恢復能力考量：
災難備份方案絕不是一個單純的技術方案，並且災難備份也決不是一個數據遠程拷貝的方案。它必須基於應用的考量，並外加業務備份規劃。從技術角度考慮，級別越高則備份的能力越高。方案的選擇必須立足於業務的需求，級別越高的備份方案，其項目實施總成本則越高，因此必須基於商務的承受能力進行方案的選擇。
7)端到端的系統管理：
集中後的系統管理將比分布式小中心的運作顯得尤其重要。在小型中心中，通常靠個體的手工管理，當實施大集中後，手工的、無系統化的管理將無法提供所需要的服務水準。因此必須建立可以集中觀測、集中管理的系統，但同時又可以分級進行控制、維護的體系結構。由於應用的集中運作，因此建立幫助平台及嚴格的變更管理體系尤為重要。
8)系統安全性考量：
企業需要保證系統和數據的安全性。需要考慮安全性的不僅是系統設備，還有設備提供商的實際能力。企業需要選擇可信賴的合作夥伴和供應商，在基礎設施系統的管理能力和數據安全方面都要有出色表現。安全可靠的系統不僅能保證前端與後端的系統安全，還需要確保伺服器與應用程序的防攻擊能力。
9)投資保護及降低業務風險：
大集中體系結構是在現有的IT體系結構之上進行再造的過程。體系結構方案必須考慮對現有的IT技術、設備的投資加以保護。甚至包括對應用投資及技術人員投資的保護。在設計和構建基礎設施的過程中，大中心方案不僅僅要著眼於當前的需求，更要放眼於未來的業務發展需求，本著節約成本、保護投資的原則，優化、整合和利用舊系統的資源，使大中心體系結構具有前瞻性。
大集中項目是一個逐步演變的過程，我們不可能在一日之間廢棄舊的體系結構，建立新的體系結構。在建設過程中需要保證與原有系統的成功整合，保證公司和顧客數據的安全性，降低整體風險。在由多種平台和技術組成的異構環境中，大集中項目必須實現新系統結構與原有系統的平滑轉換，這要求有嚴格的項目規劃和項目管理。
10)總體成本考量：
成本效益永遠是要考量的因素之一。與分布式環境相比，數據中心集中可以節省總體IT成本。但是要注意的是，在向集中過渡的過程中，必須重視新型應用的投資。所有IT的投資都不應偏離未來集中的大方向，以避免投資浪費。
分布式的信息技術結構是歷史的原因造成的，它在當時是最佳的選擇，並且也是中國IT發展必經之路。面對未來WTO的挑戰，許多企業開始重視規模化經營。為了在競爭中生存並超越對手，IT也必然需要採用高度的集中和可管理的結構。它也是內部業務集中管理的必然要求，大集中不只是一個技術上的項目，除了它的高科技含量外，它是一個強有力的、策略性的業務項目，它是中國銀行業發展所面臨的一個挑戰。

⑦ 大數據資源整合營銷能帶來哪些好處

大數據營銷現在已經不算是什麼很稀罕的事了。大數據營銷也逐漸被越來越的商家所利用和推廣。很多大數據營銷案例都告訴我們，大數據營銷已經越來越成為時代的趨勢。
■實現渠道優化
企業可以根據用戶的互聯網瀏覽痕跡進行渠道營銷效果優化，即根據互聯網上用戶的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多、哪種用戶的實際購買量最多、是否是目標用戶等等，從而調整企業的營銷資源在各個渠道的投放。
■精準營銷信息推送
相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性還是在精準性方面，都有非常大的優勢。精準是建立在對海量消費者的行為分析基礎之上的。消費者的網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息……在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。
■打通線上線下營銷
可以將互聯網上海量的客戶行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現線上與線下營銷的協同。
■幫助企業領導者作出決策
在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的分析進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源，這是對鋼鐵企業高層的挑戰。
同傳統營銷相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。目前，已有少數企業開始嘗試。國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

⑧ 不動產登記為什麼要進行數據整合

明晰產權，方便同意管理。

⑨ 企業為什麼要做數據中台

數據中台在國內最成功的搭建就是阿里巴巴的"小前台、大中台"戰略，而其數據中台架構為阿里業務帶來的效果也是顯而易見的。

不光阿里的業務競爭對手騰訊、網易認可並推出自己的構想，很多上市公司都提出了數據中台的建設構想，依靠數據重塑業務鏈條。

與大型頭部互聯網公司的投資盛況相對的，市場也出現了不少唱衰的聲音，存在"爛尾"、"無效"等問題。

"你說我們要不要做個數據中台？"

總是會有這樣的提問出現，而發問的往往都是手握大型項目的高管們。可實際上，能提出這個問題的，又多數是看著別人做了中台，自己也想要跟風做一個，趕上趨勢，結果卻是"上中台，人下台"。

阿里巴巴董事長兼CEO張勇在湖畔大學分享時也說：如果一個企業奔著中台做中台，就是死。

那麼，企業到底需不需要建設數據中台？要建什麼樣的？要怎麼建？

數據中台能解決的問題

要想知道數據中台到底該不該推進，首先要知道數據中台到底能夠解決什麼問題。

• 數據的收集和管理

實現對數據的收集、整理、歸納，對多樣的數據源進行合並和完善。

• 數據的提煉和分析

通過對數據加工處理，保證業務部門在需要特定數據的時候，直接提供相對應數據信息。

• 數據的利用和升值

實現數據的二次開發利用，轉化為對企業業務發展有益的有效信息，提高數據的利用率。

其實可以很明顯的看出，數據中台在幫助企業轉型升級上，效果是顯著的。

那與數據中台類似的數據湖也好，數據平台也好，在過去都沒有像數據中台這么熱門，業務部門又為什麼這么熱衷於數據中台？

還是從數據中台所能解決的問題上能夠看出來，讓數據更靈活更快速地服務於各項業務，是數據中台的建設宗旨。

能結合具體業務場景的數據中台，才是適合企業的

• 整合數據，業務數據化

強調業務數據的沉澱和收集，將業務相關環節實現以數據的形式存儲，這也是業務數據化最起碼、最直接的表現。

搭建"數據中台"後的企業實現與業務數據的強結合，既避免了重復無效操作，也提升了工作效率和數據共享能力，保證了數據的一致性。



結語

想要實現數據中台與企業具體業務場景的結合，就意味著不能依靠通用的搭建模板，定製化成了企業中台戰略的一個重要議題。

中台服務公司的銷售為了拿下客戶，多半會誇大效果，什麼都承諾，什麼東西都有，一套中台模板"包治百病"。

數據中台的建設與數字化轉型一樣，其實也是一個螺旋上升的過程，不需要"穩定不變"，而往往需要不斷根據業務具體情況，進行系統化的定製，並且依據世事變化的需求而完善。

可以說，任何一家承諾可以提供現成的數據中台，直接投入應用的服務商都是"大忽悠"。

企業"費盡心思"搭建的數據中台，必須要符合本身的業務取向和運作走向，百數打通企業個性化定製的數據中台之路。

據了解，截至2020年10月，已經涉及100多個行業的上10萬家企業使用了其提供的定製化數據中台及其衍生服務。

更有價值的中台是符合具體業務的數據中台，而不是通用型的數據中台，而業務型數據中台的搭建，定製化沒准真是一把鑰匙。