从七个维度评估你的数据中台成熟度（上）
极客时间编辑部
讲述：初明明大小：4.85M时长：05:18
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自从阿里提出了“大中台，小前台”的概念后，一场组织变革席卷了国内许多公司，这其中不仅仅包括互联网公司，还有传统行业，如金融、电信、零售、物流、制造业等。数据中台作为推动组织数字化转型的方案，先后在很多企业落地，当然，这期间也伴随着各种各样的疑问与困惑。
ThoughtWorks 首席咨询师陈庆敏认为，组织需要一个数据中台的成熟度评估，来对中台的建设做一个全面的体检，这既是一次结果的盘点，也是为未来的规划提供输入。最近，陈庆敏在“ThoughtWorks 洞见”发文表示，数据中台的成熟度评估应该从数据战略、数据治理、数据资产管理、数据平台和架构、数据服务化、数据产品化、中台运营这七个维度入手。
1. 数据战略
在中台建设的行动之上和活动之初必然有个数据战略，这个战略可能是在建设过程中逐渐被清晰化的，也可能只是在小部分成员（通常是负责人）之间共享，更有可能只出现在 PPT 或者口头表达里。但这个战略很重要，如果没有它，组织的决策可能会具有随机性，导致资源利用不集中、行动效率低、重复建设等现象发生。
如何保证有清晰明确的数据战略，并且这个战略能被统一认识和理解呢？答案是需要一个管理组织，这个组织可能只以虚拟的形式存在，若管理得当，它可以保证战略目标能被有效地分解，并且能在部门和团队之间得到拉通落地。
与管理组织配套的还需要一些制度建设，比如保证战略落地的流程，如何处理冲突、不一致，决策流程是怎样的？战略（和行动）的调整和优化机制是什么？
2. 数据治理
并不是所有的组织都会组建单独的数据治理团队，但数据治理的工作却必须有。有很多组织的原则是“先建设，后治理”，也就是说先把中台的架构搭建起来，循序渐进完善各个功能模块，在这个过程中，绝大多数组织会选择先建设和用户（业务或者业务 IT）强相关的功能模块，过一段时间再回头计划数据治理的工作。但建设功能和数据治理的时间间隔通常不会太久，一般在半年到一年以内，否则组织会发现，功能建设的工作难以为继，治理的难度也会随着时间的推移逐步增加。
评估数据治理的时候，也需要关注一些点，比如元数据管理、数据字典、数据建模、数据质量管理、数据标准体系、数据安全管理机制、数据生命周期体系等。当数据量多并且复杂到一定程度，数据治理的工作如果不能成为中台建设的重点，就极有可能成为中台建设的瓶颈。
3. 数据资产管理
数据资产管理也是数据中台必须建设的功能模块，正如其名字所诠释的那样，把数据当成资产，建设好了给组织带来价值增值，建设不好则给组织带来资产流失或贬值。
评估数据资产管理的时候，需要关注以下几方面：
有没有数据资产审核能力，也就是对数据资产的注册申请进行审批，保证数据资产能被合规注册和发布的能力；
有没有数据资产发布能力，指的是将审批通过的数据发布到数据资产地图，供数据消费者查询使用；
有没有数据资产标签，比如客户的特征标签、关键业务的指标标签等，以便使用者通过标签组合来消费数据；
有没有数据资产地图，指的是通过地图或者目录的形式，提供数据资产的查询功能，实现数据资产的“可视化”；
有没有数据资产的开放能力，通过接口的方式，数据资产被开放给内外部的用户，实现数据资产“增值”；
有没有数据资产盘点能力，如同组织盘点自己的动产和不动产一样，数据既然已经被当做资产，也需要周期定期不定期甚至实时进行盘点，盘点成果将会被导入到数据资产运营平台进行管理；
有没有数据资产定价，围绕数据的不同价值模型，比如业务价值，成本价值，市场价值等，按照不同的权重配比对数据资产的价值进行评估定价；
有没有数据效益评估，根据数据资产产出的价值，来数据资产的价值进行评估。
根据现实经验，上面的所有项可以不是同期同步发生的，许多组织的数据资产管理只是覆盖了以上几项，但中台仍然能“负重”运作，也正是如此，数据资产管理的成熟度评估才显得尤为重要，因为只有认识到数据资产管理的全貌，才有利于设置正确的建设路径。
以上是评估数据中台成熟度的前三个维度，受篇幅所限，其余四个评估维度将在下文分享，欢迎持续关注。
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