数据中台交付能力概述

基于我们在项目中对数据中台交付服务的总结和沉淀，提出了基于如图的数据中台交付服务参考框架。

• 一个目标：以“客户成功”作为数据中台交付服务的最终愿景
• 两个驱动：聚焦业务价值和客户体验，驱动交付服务不断优化和创新
• 三个体系：实现数据中台技术服务的工程体系化、评估体系化和赋能体系化
• 四个能力：通过对交付方法、交付流程、交付工具以及组织架构的迭代优化和沉淀，筑牢数据中台交付的基础能力
• 五个平台：在一系列项目中沉淀出来的五个平台，帮助客户快速搭建数据中台基础技术体系，降低数据中台交付服务的门槛

图：数据中台交付服务参考框架

三、数据中台交付服务驱动因素

通过业务价值和客户体验两个核心要素的驱动，持续驱动交付服务的优化和创新。

• 初始级：建立初步的数据工程流程，可被动地根据需求及问题作出反应，能够完成数据工程建设目标，但是有一定的偶然性。
• 可重复级：具备一定的数据工程项目实施经验，形成数据工程的组织内通用流程，通过一定的流通和经验保障目标达成的成功率。
• 定义级：将较为丰富的数据工程经验形成知识库，制定专门的数据工程实施流程，有基本的技术支撑流程的开展，有基本的制度支撑流程的执行，保障目标达成的成功率不依赖于有经验的专家人员。
• 量化管理级：完善已有数据工程的流程制度，建立交付物质量和服务管理体系的评估指标，有适用的技术支撑流程的开展，保障数据工程的执行、监控和量化分析。
• 优化级：结合环境的变化，主动优化已有流程制度，提升人员专业水平，不断引入新的技术和理念，超预期达成目标。

• 启动阶段：确定团队成员、建立项目组织、指定项目经理、明确职责和分工、制订项目进度、成本基线，签署项目目标责任书。

• 需求管理阶段：收集和分析客户的业务现状、信息化现状，并完成业务调研、数据调研和系统调研。

• 资源评估阶段：完成项目交付阶段所需的基础设施资源、人力资源和实物资源的评估。

• 实施保障阶段：完成工作任务的划分、项目风险的识别以及客户侧的领导支撑。

• 方案设计阶段：汇报方案设计阶段工作成果、流程改进点、定制化开发需求，并确定方案作为项目交付的标准。

• 方案实施阶段：根据方案来完成数据开发相关工作。

• 成果交付阶段：完成过程的交付件，客户评审并验收。
• 数据运维阶段：完成项目交付后，解决客户在项目中碰到的实际问题。

图：标准交付物

在实际项目中，中台交付组织架构主要分为决策层，管理层和执行层。

决策：项目指导委员会（PMO），对与项目相关的治理过程进行标准化，并促进资源、方法论、工具和技术的共享。

管理：由客户用户组、项目经理（PM）、业务专家（BA）和解决方案技术专家（SA）组成。完成交付服务过程中客户需求的讨论，并转化为业务需求和技术需求，并针对具体的业务场景输出能落地的业务和技术解决方案。

执行：由技术经理（TM），产品经理（PD），数据开发组，后端开发组，前端开发组和测试组组成。落地业务和技术解决方案，并保证交付过程中的质量。

在项目交付过程中，由铁三角负责整体的项目交付质量和效率，铁三角是指：项目经理（PM），技术经理（TM）和产品经理（PD）

• 业务专家（BA）负责项目的业务需求及业务架构设计
• 解决方案技术专家（SA）负责项目的方案设计
• 项目经理（PM）负责对项目可交付性进行评审以及对项目启动规划及最终项目验收
• 技术经理（TM）对数据和技术架构及其落地方案负责
• 产品经理（PD）对数据应用及数据产品设计负责
• 开发组（数据、前端和后端）对方案的落地负责
• 测试组对项目的质量负责，运维组负责数据运维工作

• 开展数据盘点，帮助集团了解数据资源现状，对存量数据进行系统化梳理，与数据标准匹配，推动数据资源转化为数据资产的过程；
• 实现集团数据资源的统一管理，提升公司数据管理效率和效果，降低数据管理成本；
• 承载集团业务数据的沉淀和贯通，实现核心数据的共享共用，为集团业务协同提供数据基础，满足跨业务的数据整合应用；
• 实现集团内部数据管理的统一规范，解决因数据标准不统一导致的数据质量低等问题，实现基于数据驱动的决策分析，保障分析结果的准确性；
• 实现集团数据资源的有效利用，为集团各级管理人员提供数据展示、数据分析等技术手段，及时全面掌握公司动态，了解业务间的关联。

图：业务价值呈现

现阶段，随着数据中台在各个业务场景中落地，产品技术和实施方案也日渐成熟，需求端对于数据中台的理解和信任逐渐增加，看法也趋于冷静。

交付实践过程中，企业自身资源配置能力、管理经验、组织变革等成为高质量建设数据中台的关键要素，中台服务商和生态伙伴除在行业认知层、工具产品层、解决方案层投入精力外，更应注重提升规模化和标准化交付能力，不断将其沉淀为行业通用能力。

 作者简介：姚秀清