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引入

前面我们通过数仓架构设计和数据治理与管理两篇文章，梳理了数据研发在企业数据中台构建中的核心工作内容，但是我们不能“只见树木，不见森林”。

所以今天我们从更高层的视角来看，企业数据中台建设的思路是怎样的。

核心痛点

首先，我们要知道，任何企业应用的架构也好，技术也罢，都是为了解决我们遇到的核心痛点，而企业数据中台针对的核心痛点主要是以下三个方面：

业务赋能痛点

核心就是数据孤岛问题引发的重复建设，导致任务繁多、链路冗长，资源紧张，无法保障产出时效，加上命名不规范、口径不统一等导致的数据不标准等，进而引发的数据质量问题，导致业务消费数据困难，从找不到想要的数，到有数不敢用，更难谈数据应用赋能了。

• 数据孤岛问题：企业内部各个业务系统独立运行，数据无法互联互通，导致数据重复建设、数据标准不统一、数据冗余等问题。
• 数据质量问题：数据源的质量参差不齐，存在格式不一致、缺失、重复等问题，影响数据的准确性、完整性、一致性、规范性以及时效性。
• 数据应用问题：这是因为前面两个问题导致的最核心痛点。企业知道数据存在价值，但巧妇难为无米之炊，再有效的数据分析和挖掘工具，也无法从缺失、有问题的数据中，获取价值。

资源成本痛点

烟囱式开发模式，会导致重复建设浪费资源，上线难，下线更难。加上数据标准不规范，源系统或业务变更不能及时更新到数据上等问题，让开发和维护更是难上加难。同时反映到存储和计算资源成本上，就是大量的资源浪费，导致高成本投入却无法产生与之匹配的业务收益。

• 重复烟囱式建设问题：由于缺乏统一的数据管理和规范，各部门独立开发数据应用，导致烟囱式开发模式，重复造轮子，浪费资源；同时因为各部门定制化的开发，会导致投入了大量人力，但实际迭代效率却很差，需求响应周期长。
• 存储计算资源问题：随着业务的发展，数据量不断增长，数据存储和计算所需的资源成本也线性或指数增长，加之企业业务拓展，导致架构复杂度提升，没有统一的资源调度分配系统，会导致综合成本投入居高不下，甚至可能超出预算。

安全合规痛点

数据隐私保护和合规管理不足，可能导致企业违反相关法律法规，面临巨额罚款和法律诉讼。所以企业需要对数据的产生、存储、传输、使用和销毁等各个环节进行严格管理，确保数据在整个生命周期内都符合法律法规的要求。除此之外，数据如果没有安全保障机制，那数据丢失等问题就不可避免，会导致用户对企业的信任度下降，影响企业的业务发展。

• 数据泄露风险问题：随着企业数据的价值不断提高，数据泄露的风险也越来越大。如果企业的数据没有完善的安全防护措施，可能会导致企业的敏感数据被泄露。例如，客户的个人信息、企业的商业机密等可能被黑客窃取。这将给企业带来严重的声誉损失和法律风险。不解决数据泄露风险问题，企业可能会面临客户流失、法律诉讼等后果，严重影响企业的生存和发展。
• 数据合规问题：企业在处理和使用数据时ÿ