中台实战（20）:数据中台搭建方法论集合（下）

数据中台建设方法论集合（下）摘要

本文继续探讨数据中台的建设，介绍了具体的解决方案设计及实践步骤。

1. 数据集中化存储

数据中台预建设后，需要集中化存储企业级数据，包括数据汇总、加工（采集、清洗、管理），以及全局数据模型生成，建立数据自流转体系。

2. 数据集中加工

数据中台要实现统一计算和口径管理，包括统一数据名称和归一化管理，如通过映射表统一不同业务线的数据名称。

3. 数据指标体系

建立自上而下的指标体系以满足不同层级的需求，分为一级指标（管理层）、二级指标（执行层路线评价）、三级指标（执行层具体执行效果）。

4. 数据指标管理

指标管理面临指标冲突和管理难题，可采用OneData方法，区分原子指标和派生指标，并使用修饰词定义唯一指标。

5. 数据事件集中管理

为集中管理数据事件，需整理统一模版，明确事件和指标依赖关系。

6. 设计数据事件

通过通用事件设计模型进行数据事件定义，包括拆分问题衡量各元素指标、定义权重和辅助参考结果。

7. 企业级数据应用

数据中台建设后可开发二次数据应用，如全局用户推荐系统、用户画像和业务资产数字化。

本文旨在为读者提供一套数据中台建设方法论，并推荐《中台产品经理宝典》一书以深入了解中台建设。