网易严选数据中台建设实践与方法论

数据中台整体建设方案V2数据中台是指企业针对自身业务需求构建的一个统一数据管理、服务和交换平台，它的建设涉及到多个环节，如数据采集、存储、处理、分析和应用等方面，这些环节需要相互配合，相互促进，才能实现数据中台的整体建设。

本文将针对数据中台整体建设方案V2进行分步骤阐述。

首先，数据采集是数据中台构建的重要环节。

企业需要采取各种手段，如网络爬虫、传感器、云端数据等方式进行数据采集。

此外，数据采集还需要考虑多方数据的融合和清洗，以保证数据的准确性和实效性。

因此，在数据采集阶段，企业需要建立完善的数据采集体系，确保数据的来源准确可靠。

第二步是数据存储。

在数据中台中，数据存储是至关重要的一步。

企业需要建立一套稳定的数据存储体系，确保数据的安全性和完整性。

此外，在建立数据存储体系时，企业还需要考虑数据的分析和应用需求，为数据分析和应用提供便利。

第三步是数据处理。

在数据中台的整体建设中，数据处理是将原始数据转化为清晰、有意义信息的重要环节，需要运用多种数据处理技术，如ETL、数据挖掘等技术，将原始数据转化为可读性和可操作性强的信息。

实现数据处理还需要建立完善的数据处理流程和规范，以确保数据处理质量和效率。

第四步是数据分析。

在数据中台项目中，数据分析是至关重要的一步，它能够为企业带来更深层次的商业理解和价值。

数据分析需要使用多种工具和技术，如数据挖掘算法、机器学习、统计学等，从数据中挖掘出有用的关联性。

同时，还需要建立一个统一的数据分析平台，以便企业更好地进行数据分析，为业务决策提供支持。

最后，数据应用是数据中台整体建设的最终目的。

数据应用需要以业务需求为导向，通过多种技术手段和工具将数据应用于各个业务领域，包括销售、市场营销、客户服务、供应链和人力资源等。

数据应用需要建立完善的业务流程和规范，确保数据应用的效益和质量。

总之，数据中台的整体建设方案V2需要从数据采集、存储、处理、分析和应用等方面进行综合考虑，借助先进的技术手段和工具，建立起一套完善的数据管控和服务体系，实现数据的统一管理和有效利用。

网易数据中台建设实践Agenda1什么是数据中台？2元数据中心：数据中台的基石3数据治理：效率、质量、成本4数据服务：数据中台的门户5数据中台治理效果什么是数据中台•如果我们把数据中台比作一个汽车工厂数据中台汽车工厂大数据平台设备：切割机Hadoop 集群水、电、煤输入的是原始数据，输出的是指标提供的是数据加工处理能力提供的是大数据基础计算、存储资源提供的工厂必须的运行能源提供的是原材料的处理能力输入的是原材料，输出的汽车数据中台需要解决什么问题？数据效率质量成本•数据研发的效率•数据发现的效率•数据分析的效率•指标一致性•数仓设计质量•数据质量•计算、存储资源成本•研发人力成本网易数据产品体系：以电商为例用户运营用户行为分析系统商品运营用户精准投放系统商品运营系统市场运营推广渠道管理系统供应链供应链决策协同系统管理层商品舆情系统高层看板活动实时直播Vipapp业务场景数据产品网易在做数据中台前面临的挑战指标口径不一致数据重复建设取数效率低成本指数增长数据无法按时正确产出数据中台支撑产品：网易猛犸网易有数网易大屏自助分析行业数据产品行业业务系统数据服务数据服务数据集成数仓设计数据开发数据治理运维安全数据传输日志采集数据填报埋点管理指标系统数仓设计离线开发实时开发数据测试成本治理质量治理数据地图任务运维智能报警权限中心产品特色•“组件式”产品架构，业务可以根据发展阶段选择性搭配•“开放式”产品架构，聚焦核心通用产品，同时开放基础能力，允许业务集成新的产品•“轻型易用”平台，通过“增强分析”降低用户使用的门槛•完美的支撑数据中台建设，减少重复建设，提高数据共享能力网易数据中台产品架构Agenda1什么是数据中台？2元数据中心：数据中台的基石3数据治理：效率、质量、成本4数据服务：数据中台的门户5数据中台治理效果元数据中心：数据中台基石数据血缘数据字典数据特征API 服务Service LayerSpark ListenerHive HookSqoop Hook静态解析Kafka血缘消息处理Neo4j时间戳来源类型Conn ManagerHive ConnMySQL Conn内嵌元数据Conn 内嵌元数据管理血缘采集标签管理访问热度生命周期存储空间元数据库版本索引通知MySQL MetaStore Redis Kafka•解决“有哪些数据可用？”，“到哪里找数据？”Agenda1什么是数据中台？2元数据中心：数据中台的基石3数据治理：效率、质量、成本4数据服务：数据中台的门户5数据中台治理效果如何评价一个数仓设计好坏？•大量的表没有明确的主题域、业务过程，分层信息，数仓组织混乱•超过50%的任务直接引用ODS 层原始数据，30%的表存在跨层引用，DWD建设完善度较低•DWS 层表复用性差，平均表引用系数低•依然有查询ODS 层原始数据的Query，DWS，ADS Query 覆盖率低，取数效率差•表、字段命名规范混乱，数据发现困难规范化数仓设计EasyDesign 数仓设计度量•各层表的分布以及各层被下游表和任务引用情况，Query 查询覆盖率•DWD：ODS 被跨层引用的表的数量DWD平均被下游表引用系数•DWS：DWS 平均被下游表引用系数DWS Query 覆盖率ODS 被Query 查询情况规范化管理•度量管理•维度管理•模型设计团队协作•审批流程•基础字典管理数仓升级的目标覆盖度•消灭ADS/DWS 直接引用ODS 层原始数据•消灭Query直接查询ODS 层原始数据•DWS/ADS Query 覆盖度上升复用性•DWS、DWD 平均每张表被下游表引用数量增加规范性•表、字段命名规范统一•建表流程审核需求响应速度提升、查询速度提升、查询成本降低，数据使用者满意度提升！指标系统指标系统规范定义业务线(网易考拉)数据域(交易域)业务过程(下单)维度(商品)修饰类型(终端类型)修饰词(pc)时间周期(昨日)原子指标(销售量)派生指标(昨日pc端销售量)维度属性(商品id，名称)指标开发实施规范在做数据质量前业务面临的现状•超过90%的问题是由业务和产品发现•收集的问题中存在研发bug的占比超过50%报障人群统计业务产品开发分析师故障问题分类BUG数据源问题数据延迟性能数据质量方法论01030402完整性是指需要的数据已完整记录，可以分为记录数完整性和字段值完整性。

数据中台建设方案1. 简介数据中台是指在企业内部将分散在各个业务系统中的数据整合到一个统一的平台中，通过数据的共享和流转，实现数据的一致性和可用性，为企业决策和业务发展提供支持。

本文将介绍数据中台建设的必要性和关键要素，并提出一个可行的数据中台建设方案。

2. 数据中台建设的必要性在传统的企业信息系统中，各个部门和业务系统独立运行，导致数据无法流通和共享，造成了数据的孤岛和冗余。

数据中台的建设可以解决这些问题，实现企业级数据的整合和管理，具有以下几个重要的必要性：2.1 数据共享与流通数据中台可以将各个部门和业务系统中的数据进行整合和共享，数据可以在不同系统之间自由流通，避免了重复录入和数据不一致的问题，提高了数据的质量和准确性。

2.2 数据一致性和可用性通过数据中台，可以实现数据的一致性和可用性。

不同系统中的数据在中台中进行了统一的管理，数据的定义和规范也由中台统一制定和管理，保证了数据的一致性和可用性，避免了数据冗余和不一致带来的问题。

2.3 提升数据分析和决策能力数据中台可以提供一个统一的数据分析平台，集成了各个业务系统中的数据，并通过数据仓库和数据湖等技术进行统一管理和处理。

这样可以为企业提供更全面、准确和及时的数据分析和决策支持，提升企业的竞争力和创新能力。

3. 数据中台建设的关键要素要实现一个有效的数据中台建设，需要考虑以下几个关键要素：3.1 数据治理数据治理是数据中台建设的基础，包括数据定义、数据规范、数据质量管理等方面。

在数据中台建设过程中，需要制定统一的数据规范和标准，明确各类数据的定义和使用方式，建立数据质量管理的机制，确保数据的准确性和可靠性。

3.2 数据整合和集成数据中台需要将来自不同系统的数据进行整合和集成，包括数据抽取、转换和加载等过程。

在数据整合和集成方面，可以使用ETL工具或者数据集成平台来实现，确保数据的有效集成和流通。

3.3 数据存储和管理数据中台需要建立一个统一的数据存储和管理平台，包括数据仓库、数据湖等技术。

数据中台的应用建设标准一、概述数据中台是现代企业数字化转型的核心组件，它为企业提供统一、高效、安全的数据管理服务。

为了确保数据中台的成功建设和有效应用，需要遵循一系列的标准。

本文将详细介绍数据中台在数据整合、数据存储、数据处理、数据服务、数据安全、数据治理、平台运维和用户权限等方面的应用建设标准。

二、数据整合1.数据标准化：数据中台应采用统一的数据标准，确保数据的准确性和一致性。

2.数据质量监控：建立数据质量监控机制，对数据进行清洗、去重、校验等操作，保证数据的准确性。

3.数据接口管理：制定数据接口的管理规范，包括接口定义、接口访问权限、接口调用日志等。

三、数据存储1.存储架构：根据数据规模和访问需求，设计合理的存储架构，包括分布式存储、对象存储、关系型数据库等。

2.数据分类管理：根据业务需求对数据进行分类存储和管理，提高数据的管理效率和查询性能。

3.数据备份与恢复：建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据的可靠性和完整性。

四、数据处理1.数据处理流程：建立标准化的数据处理流程，包括数据抽取、转换、加载等环节。

2.计算性能优化：采用分布式计算、内存计算等技术，提高数据处理性能。

3.数据挖掘与分析：提供数据挖掘和分析工具，支持多维度数据分析。

五、数据服务1.数据服务接口：提供标准化的数据服务接口，支持RESTful API、GraphQL等方式。

2.数据服务注册与发现：实现数据服务的注册和发现机制，方便客户端查找和使用数据服务。

3.数据服务监控：对数据服务进行实时监控和告警，确保服务的稳定性和可用性。

六、数据安全1.数据加密：对敏感数据进行加密存储，保证数据的安全性。

2.访问控制：实施严格的访问控制策略，确保数据的保密性和完整性。

3.安全审计：建立安全审计机制，对数据操作进行记录和监控。

七、数据治理1.数据治理组织：建立专门的数据治理团队，负责数据中台的建设和运维。

2.数据质量管理：制定数据质量标准和规范，定期对数据进行质量检查和评估。

数据中台建设方案
一、中台建设的背景及建设意义
1、背景：
随着信息化应用的普及，企业和组织结构正在从传统的单一中心架构
过渡到更加灵活的分布式架构。

此外，技术的不断进步，应用程序也正从
传统的单一平台到分布式平台。

因此，中台建设正成为企业和组织架构转
型的必要步骤。

2、建设意义：
中台建设的重要意义在于，能够帮助企业和组织实现应用程序的连接
和整合，从而更高效地实现业务流程的自动化和自动化，从而提高企业的
整体运营效率。

此外，中台还可以帮助企业更好地接入外部应用，如商店、客户服务等，进一步提高服务质量，提升企业竞争力。

二、中台建设总体方案
1、建设步骤
（1）定义中台构架：根据企业的业务需求，确定中台的构架，规划
中台所需要的服务器、网络等基础架构。

（2）搭建中台：根据定义的构架，搭建中台硬件和软件环境，建立
中台统一管理、集中部署、运维建设等服务体系。

（3）构建系统：根据企业应用需求，建立系统架构，搭建平台服务，搭建中台的应用系统，实现应用的信息收集、分析和查询等应用。

（4）实施测试：完成中台的搭建后，进行测试和验证。

数据中台（⽅法论篇）从上⼀篇⽂章我们知道数据中台是什么，解决什么问题，有什么价值，要做些什么，接下来我们去了解下通过什么⽅法来指导实施数据中台。

数据中台既不是⼀项技术，也不是⼀款产品，⽽是⼀套⽅法论，或者说是企业的⼀套战略，其本质是企业运营思路和模式的转变。

数据中台并不是购买⼀套产品就能实现的，成功的数据中台战略的实施不仅需要⼯具和产品的⽀持，更需要公司架构和流程层⾯的配合。

数据中台建设过程本⾝需要⼀整套的⽅法论来指导，包括实施路线、技术架构、组织⽅式、⼈员协作等各个⽅⾯的指导⽅针。

这⼀套⽅法论的核⼼原则是：业务驱动，使⽤可衡量的成果激发⾃主积极性；敏捷式的实施和迭代，快速落地和见效；强调规范的制定和⼯具的使⽤，可持续发展。

数据中台本质上是符合⼀定规范的⼤数据平台和数据仓库体系。

这些规范总结为OneID、OneModel、OneService、TotalPlatform和TotalInsight。

建设符合这些规范的数据中台，最重要的是建设时遵循⼀个合理的⽅法论，采⽤⼀个合理的体系架构。

在⽅法论中，最主要的思想是业务驱动，数据赋能，快速落地，⼩步快跑。

在说数据⽅法论之前，我们看看阿⾥巴巴的数据中台。

阿⾥数据中台OneData1.阿⾥数据中台从阿⾥巴巴数据中台全景图中我们看到，阿⾥的数据中台主要由四个部分组成：数据资产管理IPaaS、数据中台DaaS、数据研发平台IPaaS、计算与存储平台IaaS。

（1）数据资产管理IPaaS数据资产管理其核⼼是基于元数据管理技术实现数据资产的“可看、可找、可⽤”，主要提供资产地图、资产分析、资产管理、资产应⽤、资产运营等功能。

通过数据地图让数据管理和使⽤者，清楚的知道企业都有哪些数据，这些数据存在什么地⽅，数据被谁管理，如何获取等等；资产分析是利⽤BI技术对数据资产进⾏统计分析，并提供可视化服务，例如：按主题、类型的统计数据资产数量、数据资产的质量和数据资产的使⽤情况等；资产管理可以理解为对元数据的管理，包括元数据的增删改查；资产应⽤可以理解为通过元数据管理提升数据资产的利⽤率，⽐如：数据资产的热度分析、全链分析、影响分析等；⽽资产运营严格意义上说不能是⼀个功能，⽽是为了提升数据资产质量和使⽤效率的⼀系列措施，可能涉及组织、制度、绩效考核等等⽅⾯。

数据中台建设方案
数据中台是一个统一的数据管理平台，将各个业务系统中的数据进行整合、清洗和管理，为企业决策提供数据支持。

在数据中台建设方案中，主要包括以下几个方面：
1. 数据整合：通过数据中台平台，将企业内部各个业务系统中的数据进行整合，形成一个统一的数据源。

通过数据中台，可以有效解决企业数据孤岛问题，避免多个业务系统之间的数据冗余和不一致。

2. 数据清洗：在数据中台中，对整合的数据进行清洗和校验，去除重复数据和错误数据，确保数据的准确性和完整性。

数据清洗是数据中台建设的关键步骤，对于提高数据质量和决策的准确性具有重要作用。

3. 数据分析：通过数据中台平台，可以将清洗后的数据进行进一步的分析，提取有价值的信息和洞察。

数据分析可以帮助企业发现潜在的问题和机会，为业务决策提供科学依据。

4. 数据应用：将分析后的数据应用到具体的业务场景中，为企业决策提供支持。

数据应用可以包括各种形式的数据报表、可视化展示和决策模型等，帮助企业管理者进行合理决策。

5. 数据安全：在数据中台建设过程中，要重视数据的安全性和隐私保护。

通过制定合理的数据权益和权限管理机制，保障数据的安全和合规。

6. 数据治理：数据中台建设需要建立完善的数据治理机制，确保数据的规范、质量和可信度。

通过建立数据质量评估和监控机制，及时发现和修复数据质量问题。

综上所述，数据中台建设方案主要包括数据整合、清洗、分析、应用、安全和治理等方面的内容。

通过建立和完善数据中台平台，可以帮助企业实现数据的整合和应用，提高决策的准确性和效率，提升企业的竞争力。

数据中台建设方案一、背景与意义在当前信息技术高速发展的背景下，企业数据规模日益庞大，数据来源多样化，各个业务系统间数据孤岛现象严重，数据质量难以保证，数据分析效率低下等问题成为制约企业发展的重要因素。

为了解决这些问题，许多企业开始关注数据中台建设。

数据中台是指将企业内部分散在各个业务系统中的数据，进行数据整合、统一存储、标准化处理，构建一套开放、共享、可复用的数据平台。

数据中台建设旨在提高企业数据整合、共享和分析的效率，加强数据的管理和治理，提升企业业务决策能力。

二、数据中台建设的关键步骤及方法1. 数据整合与清洗数据中台建设的第一步是进行数据整合与清洗。

在数据整合阶段，需要收集各个业务系统中的数据，进行统一整合，消除数据冗余。

在数据清洗阶段，需要对数据进行清洗和规范化，去除重复数据、脏数据，修正错误数据。

数据整合与清洗可以通过数据集成工具和数据清洗工具来实现。

常用的数据集成工具有Informatica PowerCenter、Talend等；数据清洗工具有OpenRefine、Trifacta Wrangler等。

2. 数据标准化与模型设计数据中台建设的第二步是进行数据标准化与模型设计。

在数据标准化阶段，需要定义统一的数据标准、数据格式和数据质量要求，确保数据的一致性和准确性。

在模型设计阶段，需要设计统一的数据模型，包括数据架构、数据流程和数据关系等，以满足企业的业务需求。

数据标准化与模型设计可以通过数据建模工具和数据质量工具来实现。

常用的数据建模工具有PowerDesigner、ERwin等；数据质量工具有IBM InfoSphere DataStage、Oracle Data Quality等。

3. 数据存储与管理数据中台建设的第三步是进行数据存储与管理。

在数据存储阶段，需要选择合适的数据库管理系统（DBMS）或数据仓库来存储数据，以满足数据的快速访问和高效管理。

在数据管理阶段，需要建立数据管理策略，包括数据权限管理、数据备份与恢复、数据安全保护等，以确保数据的完整性和安全性。

数据中台建设方案随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业经营过程中不可或缺的重要资源。

数据中台作为一个集中管理和加工企业数据的平台，在提高数据效能和推动创新方面起到了积极的作用。

本文将围绕数据中台建设方案展开讨论，探讨其重要性、技术支持和应用场景。

第一部分：数据中台引述近年来，企业对数据管理的需求越来越高。

传统的数据孤岛架构已经难以满足企业对数据安全、共享和分析的需求。

数据中台的概念应运而生。

数据中台，即建立一个中心化的数据平台，将企业内外部的数据集中管理，实现数据的共享和交换。

通过数据中台，企业能够更好地利用数据资源，推进业务创新和智能决策。

第二部分：数据中台的重要性数据中台作为企业的核心基础设施之一，具有以下几个方面的重要性：1. 数据共享和合作：数据中台可以将企业内各个部门和外部合作伙伴的数据集中起来，消除信息孤岛，提升数据的共享和合作效率。

通过数据中台，企业可以在保证数据安全的前提下，实现多方数据的集成和交换，为决策者提供准确、全面的数据支持。

2. 数据治理和合规性：数据中台能够提供完善的数据治理体系，通过合规性审查和数据脱敏等措施，确保数据的安全性和合规性。

同时，数据中台可以遵循相关法规和政策要求，保护用户隐私和数据安全，增强企业公信力和用户信任度。

3. 数据分析和应用：数据中台可以集中存储和管理数据，为企业提供丰富的数据分析和挖掘工具。

通过对数据的深度分析，企业可以发掘潜在的商机和优化运营，实现业务创新和智能决策。

第三部分：数据中台的技术支持为了实现数据中台的顺利建设，企业需要依靠先进的技术支持。

以下是常见的数据中台技术支持：1. 数据集成和ETL工具：数据中台需要将来自不同系统和渠道的数据进行集成和清洗。

ETL（抽取、转换和加载）工具可以帮助企业实现数据的提取和转换，确保数据的一致性和可靠性。

2. 数据存储和管理：数据中台需要具备强大的数据存储和管理能力。

传统的关系型数据库和NoSQL数据库可以满足不同类型和规模的数据存储需求。

数据中台建设方案数据中台建设方案随着互联网和数字化技术的发展，数据已成为企业运营的重要资源和竞争力的来源。

为了更好地利用和管理数据，许多企业开始积极推动数据中台的建设。

数据中台是指将企业内部的各类数据整合、集中管理，并通过开放接口和规范化的服务方式，为企业内部各个业务线提供数据支持和服务的平台。

本文将提出一种数据中台建设方案，以帮助企业高效利用数据资源。

首先，建设数据中台的第一步是确定数据中台的目标和愿景。

企业应明确数据中台的价值和目标，例如提高数据利用率、提升数据服务质量、加强数据安全等。

同时，企业需要根据自身业务特点和发展战略，确定数据中台的愿景和发展方向，例如构建以数据为核心的组织架构、建立数据共享机制等。

其次，企业需要梳理和整理现有的数据资源。

在数据中台建设之前，企业应对现有的数据进行梳理和整理，包括数据的来源、格式、质量等方面的分析。

通过对现有数据的整理和分析，企业可以更好地了解和利用数据资源。

接下来，企业需要建立数据采集和集成机制。

针对不同业务线的数据需求，企业可以采用多种方式进行数据采集，包括传感器、设备接口、人工输入等方式。

同时，企业还需要建立数据集成机制，将不同系统和平台的数据集成到数据中台中，实现数据的集中管理和统一交付。

然后，企业需要构建数据存储和处理能力。

数据存储是数据中台的核心要素之一。

企业可以选择云存储、分布式存储等方式来构建数据存储能力，以满足日益增长的数据存储需求。

同时，企业还需要建立数据处理能力，包括数据清洗、数据分析、数据挖掘等方面的能力，以提供高质量的数据服务。

最后，企业需要加强数据安全和隐私保护。

数据安全和隐私保护是数据中台建设的关键问题。

企业应建立完善的数据安全管理制度，包括数据备份、访问权限控制、数据加密等方面的措施。

同时，企业还应遵守相关的法律法规，保护用户的个人隐私和数据安全。

综上所述，数据中台建设是企业利用和管理数据的关键环节，对于提升企业的运营效率和竞争力具有重要意义。

中台数据建设实施方案一、背景分析。

随着互联网+时代的到来，数据已经成为企业发展的核心资源，中台数据建设成为企业数字化转型的必然选择。

中台数据建设是指通过数据的整合、共享和应用，打破各业务线数据孤岛，实现数据的统一管理和资源最大化利用，从而提高数据的价值和效益。

二、目标与意义。

1. 目标，构建统一的数据中台，实现数据的一体化管理和应用，提升数据的质量和效率，为企业决策提供更加可靠的数据支持。

2. 意义，中台数据建设可以帮助企业实现数据的全面开发和应用，提高数据的价值和效益，为企业的数字化转型提供强有力的支持。

三、实施方案。

1. 数据整合，整合企业各业务线的数据资源，建立统一的数据仓库和数据模型，实现数据的标准化和统一管理。

2. 数据共享，建立数据共享平台，实现跨部门、跨业务线的数据共享和交换，打破信息壁垒，提高数据的流通和共享效率。

3. 数据应用，构建数据分析和挖掘平台，实现对数据的深度分析和挖掘，为企业决策提供可靠的数据支持。

4. 数据安全，加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系，保障数据的安全和隐私。

5. 数据治理，建立数据治理机制，规范数据的采集、存储、处理和应用，保证数据的质量和准确性。

四、实施步骤。

1. 确定中台数据建设的总体规划和目标，明确中台数据建设的重要性和紧迫性。

2. 开展数据整合工作，对企业各业务线的数据资源进行整合和清洗，建立统一的数据标准和模型。

3. 建立数据共享平台，推动各部门间数据的共享和交换，提高数据的流通和共享效率。

4. 构建数据分析和挖掘平台，引入先进的数据分析工具和算法，实现对数据的深度分析和挖掘。

5. 加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系，提高数据的安全性和可控性。

6. 建立数据治理机制，规范数据的采集、存储、处理和应用，保证数据的质量和准确性。

五、风险与对策。

1. 数据安全风险，加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系，加强对数据的监控和保护。

2. 数据质量风险，建立数据质量监控机制，定期对数据进行质量检查和评估，及时发现和解决数据质量问题。

数据中台建设方案摘要本文旨在探讨数据中台建设方案的重要性、意义以及具体实施步骤。

数据中台作为连接业务和技术的核心桥梁，对企业的数据管理、运营和决策具有重要影响。

我们将从数据中台的定义入手，介绍数据中台的概念和特点，然后阐述数据中台构建的目标和原则，并提供数据中台建设的详细方案和推进步骤。

一、数据中台的定义与概念数据中台是指构建在数据基础设施层之上的数据服务平台，通过统一数据接入、管理、计算和应用，为各业务系统提供数据支持和服务。

数据中台作为企业数据管理的重要战略，旨在提升数据的可用性、一致性和安全性，实现数据资产的最大价值。

数据中台不仅仅是技术层面的架构，更是业务与技术的融合。

它涵盖了数据治理、数据资产管理、数据仓库、数据湖等组件，能够支持企业在数据驱动决策、业务协同和创新发展中发挥关键作用。

二、数据中台建设的目标与原则1. 目标：•实现数据的集中管理和开放共享•提高数据处理效率和质量•促进数据驱动决策和创新•降低数据管理成本和风险2. 原则：•数据安全与合规性优先•数据一致性与准确性为核心•数据生命周期全程可控•数据可视化与智能化应用三、数据中台建设方案1. 架构设计：•划分数据中台的基本组成部分，包括数据接入、数据处理、数据存储和数据应用等模块。

•建立数据中台架构的物理和逻辑模型，确保数据流程的完整性和稳定性。

2. 数据治理：•建立数据管理规范与流程，包括数据质量检验、数据清洗、数据融合和数据建模等环节。

•设立数据安全与合规政策，保障数据的保密性和完整性。

3. 数据集成：•实现各业务系统数据的集成与同步，确保数据的实时性和一致性。

•搭建数据接口与服务，方便数据的共享和应用。

4. 数据分析与应用：•建立数据分析平台和工具，支持数据挖掘、机器学习和可视化分析。

•提供个性化数据应用服务，满足不同业务部门的需求。

四、数据中台建设的推进步骤1. 制定建设计划：•确定数据中台建设的时间表和里程碑，列出关键任务和责任人。

严选库存中⼼设计实践严选作为⼀家⾃营品牌电商，核⼼竞争⼒之⼀是对供应链的把控能⼒。

在这其中，对库存的管理更是重中之重。

如何降低库转、降低缺货率，是业务同学和分析师们⼏年来持续研究的课题。

⽽这些课题，都建⽴在库存数据管理的基础之上。

本⽂就将介绍严选库存中⼼进⾏库存数据管理的设计实践。

1. 电商库存管理基本⽅法电商业发展⾄今，已经迈过野蛮⽣长进⼊精耕细作的阶段；⽽电商企业的信息化之路，也⽇臻成熟和完善：从最开始粗放管理的进销存、到五脏俱全的ERP、再到后续逐渐细分的库存管理系统、订单管理系统等等，⼀些电商业务的基础⽀撑产品已经形成了⽐较成熟的套路和⽅法，库存管理系统也不例外。

1.1 电商库存管理解决的核⼼问题随着⼏年前新零售概念的兴起，越来越多的电商公司开始拓展线下业务、也有越来越多的传统零售企业开始发⼒电商；⽽线上业务⾯临着流量分散、顾客时效要求越来越⾼等挑战。

这就导致诸多企业纷纷采取：线上线下⼀体、多渠道售卖、多仓布货的运营策略。

相应的，好的库存管理系统也需要能够解决如下问题以适应这种趋势：满⾜仓库运营管理诉求仓库是存放商品的基础设施，它的⼊库、出库、盘点等各种作业都能够最直接地影响到实际商品数量，好的库存管理系统需要能够实时记录这些操作对库存的影响。

并且根据库内管理精细化程度的不同，除了最基础的skuid+数量之外，还可能需要在库位、效期、批次等等更细的维度关注库存信息。

为订单履约提供决策依据多仓布货场景下，⽤户订单从哪个仓发货对于时效、成本都有着决定性影响。

⽽哪些仓可以发货、哪些仓不可以发货，最基本的条件之⼀就是库存是否满⾜。

因此好的库存管理系统需要能够提供仓库+skuid+数量维度的数据，作为订单履约的决策依据。

灵活⽀持营销端的复杂售卖模式好的库存管理系统除了需要⽀撑供应端的运作之外，还需要能够⽀持营销端的售卖策略：是单渠道售卖还是多渠道售卖；全国售卖还是部分地区售卖；普通售卖还是活动售卖；线上售卖还是线下售卖等等……需要在“最⼤化销售、同时不造成超卖”的前提下满⾜营销端的各种复杂售卖模式。

全链路数据治理在网易严选的实践正文开始数据治理（Data Governance）的边界非常的宽泛，通常会把数据的定义、存储方式、使用规范、数据安全策略、数据质量等等都包括在其中。

治理是一个很官僚化的术语，流程、评审、审计、规范这些令人昏昏欲睡的东西，构成了数据治理的常规手段和工具。

因此，数据技术团队往往对“数据治理”有些抗拒，而数据治理团队往往觉得工作低效不好玩，吃力不讨好。

因此，对于数据治理团队而言，我们除了要治理数据体系，提升其运转效率；还要把工作变得高效而精彩。

为什么要做数据治理？随着业务的快速发展，数据开发任务也会井喷式的增长，再加上大数据的服务链路是非常复杂多变的，涉及到收集、存储、访问、计算、数据加工、数据挖掘、对外服务等等场景。

随着数据规模、数据结构、使用场景随时的变化，特别在互联网公司，开发效率优先的工作模式下，数据体系的快速腐化是不可避免的。

数据体系的快速腐化最终又会影响开发效率，甚至影响整个公司的决策效率。

图一网易严选数据技术体系 1.0图一是网易严选数据技术体系，我们可以看到，数据从业务系统（业务日志/ 数据库）产生，经过数据的同步和集成，再经过数据开发的加工和整理，最后再被数据产品 / 算法 /BI 等服务和应用使用，整个链路非常长并且会依赖许多消息服务 / 计算 / 存储 / 任务调度 / 资源调度等服务和组件。

所以在网易严选，我们任务数据治理是贯穿整个数据生命周期的，而数据在整个生命周期所依赖的数据服务也是在数据治理的范畴之内，数据治理的目的是为了保障数据稳定高质地进行生产，并推进整体的资源优化，主要包括两个部分：1、数据的治理和数据任务的治理。

2、数据服务的治理。

我们治理的对象不仅仅是数据本身，也包括数据生产和使用全链路的服务和组件。

数据治理的主要目标数据治理的核心目标是什么？这是我们首先需要回答的问题。

严选数据团队对数据治理这个议题进行过认真的探讨，我们认为数据治理是一种管理手段，而管理的重要目的是提升效率。