本文结合客户沟通实战场景，剖析数据中台建设需求挖掘与方案设计的核心要点，为项目推进提供参考，不侧重概念理论阐述。

主数据平台与数据中台的选择辨析

传统 IT 系统 “垂直隔离”，致数据共享难、不一致。客户初期需求多为构建统一基础数据视图，解决重复录入等问题，如某房地产集团子公司会员数据不通，客户重复注册。

解决思路有二：一是统一建 CRM / 会员系统管理数据并开放；二是采集整合数据，经质量检查形成统一视图。传统 MDM 平台可满足（对应集中化、共享化模式），但客户更倾向数据中台，原因：

· 适配 IT 数字化、微服务化转型，避免传统 MDM+ESB 模式冲突；

· 需数据支撑上层分析（如客户画像），挖掘数据价值。

无业务中台时的数据中台建设可行性

阿里 “双中台” 中，业务中台拆分为微服务能力中心，数据中台采其数据反哺业务。传统企业业务中台转型难度大，需颠覆性改造。

结论：企业可在传统业务架构下优先建数据中台，业务中台逐步演进，数据中台按目标架构分步实施。实践中，盲目建大而全业务中台多失败，以痛点驱动先建数据中台的项目成效显著。

客户否决 “客户中心微服务” 方案的深层原因

“客户中心微服务” 方案拟剥离业务系统客户管理功能集中管理，遭否决，原因是大集团企业需子公司调整组织架构与职责，难度大；

1. 改造现有业务系统，影响业务且协调难；

2. 子公司担忧数据归属与控制权，抵触数据上交。
可见，系统建设核心是管理与业务适配，非单纯技术问题。

主数据、大数据平台与数据中台的关系

1. 数据中台可承担主数据平台核心功能

MDM 共享化模式下，业务系统保留数据管理流程，MDM 仅整合数据。数据中台可替代此模式，发现数据质量问题后，需回源头业务系统修复。

2. 大数据平台是数据中台重要技术支撑

大数据平台是技术平台，处理海量多类型数据；传统数据集成平台仅处理结构化数据。数据中台底层依需求选平台，选大数据平台可预留扩展空间。

3. 数据中台与大数据平台的核心差异

4. 为何优先建设数据中台而非大数据平台？

客户短期需实时数据服务接口，数据中台 “服务开放层” 可满足，大数据平台无此功能；且数据中台用大数据平台作底座，可支撑未来分析需求。

数据中台建设的迭代演进思路

数据中台建设无需大额投入，需垂直场景落地、迭代推进，契合企业 “小预算试错” 需求。

建设内容及策略：

底层技术平台：一期完成架构设计、选型等，确保稳定可扩展；

· 数据管控治理：一期建完整框架（元数据、标准等），后续优化；

· 数据资产与服务：依迫切需求优先建核心业务域（如客户域），逐步扩展。

从架构设计到实施方法论的落地

数据中台项目核心是建数据资产与服务体系。以 “建客户统一视图 + 远期画像” 为例：

1. 客户统一视图构建关键步骤

2. 客户画像与标签体系构建关键步骤

1. 依场景定义标签类型；2. 业务部门提标签申请；3. 技术团队开发脚本生成标签；4. 平台展示标签；5. 定期维护标签。

3. 实施方法论核心原则

以业务目标驱动，避免 “重技术轻业务”，确保每步关联需求，实现数据赋能业务。

数据中台方案的结构化呈现

方案需呈 “现状 - 目标 - 架构 - 实施 - 治理” 闭环，分五章节：

1. 现状分析与目标提出

· 现状：梳理数据痛点、IT 架构、使用场景；

· 目标：短期搭技术底座、建治理体系、解客户数据问题；长期扩业务域、建画像；

· 范围：明确一期覆盖系统、数据、功能。

2. 数据中台整体架构

· 数据源层：业务系统与外部数据；

· 数据采集层：多方式采数据至贴源层；

· 数据存储层：贴源层（存原始数据）、整合层（建统一视图）、服务层（存加工数据）；

· 数据加工层：处理数据，支撑资产化；

· 数据资产层：管理资产目录，实现可视化；

· 数据服务层：封装服务供调用，控权限；

· 数据管控层：保障合规运行。

3. 实施方法论与策略

· 技术平台：定选型、部署模式、高可用设计；

· 客户域建设：拆流程，明确责任方、交付物、时间；

· 迭代计划：分周期推进，降低风险。

4. 数据管控治理体系

建数据标准、质量、安全等体系，实现知识转移，保障长期运行。

5. 项目管理范畴

细化工作量、费用、周期、人员、交付物等。

阿赛普莱数据中台，以 “技术 + 业务” 双驱动模式，助力企业跨越数据鸿沟，实现从 “数据沉淀” 到 “价值变现” 的全链路升级。