企业数据平台的定义和建设方法论

最近在公司内给同事们讲了企业数据平台建设历程，在这里和大家分享下。

1、什么是企业数据平台产品

个人定义「数据产品」为：数据产品是指利用数据辅助用户了解客观世界，做出决策甚至行动的一种产品形式。

首先从整体数据产品的分类讲起，划分的依据是使用者所属群体，分为 ToC，ToB 和企业内部三种。而在企业内部，又可细分为：「业务型」和「平台型」。

业务型的企业数据产品，更加专注于解决某个具体的业务问题或者部门问题，如客服数据监控系统和建立在集团平台的事业部决策分析系统。而平台型的目的，就是为前者提供更好的支撑。

在明确了宏观的定义后，我们再细拆下「企业数据平台」六个字。窃以为，重要性应按「数据」、「平台」和「企业」三个排列。

（1）数据，界定了产品的边界

我们思考的是怎么利用数据去优化业务，去推动业务，数据组不产生数据，只是数据的搬运工，要和非常底层的业务逻辑保持适当距离。对于日志的打印，业务库的设计等这些数据原料，我们可以根据经验提出更优的方案，但不适合去做具体的落地和执行。

很多数据 PM 在一些业务需求的实现过程中会觉得非常低效和别扭，部分原因就是参与业务需求太深，导致在数据聚合层次掺杂了太多业务逻辑，业务方稍微更改下 PM 就会非常痛苦。

（2）平台，强调的是面向各个业务提供服务，这要求产品具备较高的标准化和抽象化

标准化指的是主动出击，定下一些关键的数据资产规范，方便在企业中流通使用，如：埋点管理、指标管理和数据库表管理等等。

抽象化则指的是不能只关注于解决一两个具体的需求点，而是关注整个面的抽象和满足，是一个由点及面的过程。

（3）企业，在企业内部，会决定了反馈回路短，种类繁多，相对琐碎的需求特征

很多需求，可能就是业务方走到你工位旁说一句话的事情。

另外一方面，企业内用户层级价值明显，越到高层越能体现数据的价值，即以前我介绍过数据产品两大原则之一：「数据价值体现在数据使用者手中」。

最后，市场竞争激烈，数据安全及权限也是头等大事。常见的权限模型为 RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的访问控制），它抽象出「用户-角色-权限」三个概念，通过角色控制菜单权限，再为用户赋予相应角色，角色一般根据业务部门和领导层级综合划定。

2、企业数据平台的目标

借用 GrowingIO CEO Simon 的理念，企业如同人类建立的水资源使用系统，而数据如水。企业数据平台的建设目标，应当是让数据像水资源一样在企业中流动。

这意味着数据要像水一样做到：

干净无毒

随用随取

场景丰富

这恰好对应数据准确、全面、及时、易用四个衡量维度。

进入人类资源使用系统的水资源需要经过一定的清洗和沉淀，确保「干净无毒」，然后根据不同的水用途存储，进入不同的管道，这对应于数据的「准确」。而「随用随取」对应着在人类社会中，拧开水龙头就能来水，及时，易用。

「场景丰富」则意味着在不同场景里，水会有不同用途，饮用水、清洁用水、灌溉用水各取所需。即使饮用水，也分城市用水、矿泉水、纯净水等不同使用方式，通过挖掘和丰富数据的使用场景，深化数据本身的「全面」涵义。

达成这个目标的企业数据平台，便能通过丰富场景，赋能业务，提升整个企业使用数据的意愿和效率，赋予业务方高效使用和挖掘数据的能力。

在使用场景上，个人归结为以下主要场景，其他还待继续补充：

建立数据流程，从产品上，是帮助业务方更好地完成使用数据的流程，包括采集存储，展示分析到最后的挖掘落地三个层次。

从需求上，即建立一个比较完善的需求分流解决机制，将零散需求、常规需求、业务需求等等分类处理完毕，并能将进展和结果及时反馈给需求方。优化用户体验，是通过掌握用户数据，为用户提供更加顺畅的使用体验，更加精准的营销等等。

挖掘数据资产，包括标准化数据资产，以及不断挖掘回馈原有数据，丰富数据维度，即车老师在《决战大数据》中提到的「养数据」概念。