伴随着数字科技、通信、人工智能的发展，很多企业组织都已经意识到，数据已经慢慢演变成为企业的资产，冠以数据是企业的“信息货币”、“生命之血”，甚至“新的石油”。企业不仅依托数据开展业务，也从数据中分析和挖掘出更多的价值。但从数据中获取价值并非凭空产生，而是需要有愿景、目标、规划、协作、落地等来保障，当然也需要企业的管理和领导力，此篇则作为总览篇章专门来讲述构建企业数据的愿景、目标与规划。

1. 企业级数据的愿景

  实现业务全流程（业务对象、业务规则、业务过程）的全域感知、联接互通、透明清洁（高质量）、安全合规、智能化自助服务的数据体验，赋能企业数字化和智能化转型。

图1.1 企业级数据的愿景

2. 企业级数据的目标、实施标准和战略

  保障和支撑企业、客户及生态合作伙伴在数据上的完整、可靠、安全、智慧，赋能企业的卓越运营、有效增长和转化。为确保企业数据工作的愿景和目标的实现，需要以下实施标准：

• 业务对象、规则、过程数字化
• 各数据领域数据联接互通
• 数据采集/处理时效性与智能化
• 数据建模、人工智能与算法模型
• 数据应用敏捷自助
• 数据透明、清洁可靠、安全合规
• 数据管理由企业内部扩展到客户及生态合作伙伴

  当然，构建企业级数据最重要的基石，必然是离不开企业本身自上而下的数字化的战略和政策的签发与支持，所谓企业级的数据战略指的是由总经办签发的一系列数据治理政策，明确了数据在企业中的地位，体现了公司管理层自上而下对数据工作重要性的统一认知。因此而言，缺少企业级的战略和政策的支撑，一切都是空中楼阁。

图2.1 企业级数据的愿景、目标、实施标准与战略的关系

3. 企业级数据的蓝图

  通常会有个误区，大多数人认为企业数据等于数据部或者大数据部，其实更确切的讲，企业数据等于企业数据战略、各领域数字化转型的业务系统提供的统一信息架构和实现数据资产整合及提供数据应用的大数据平台。

3.1 业务数字化转型的蓝图

  企业级战略在此就不多做累赘阐述，接下来直接讲述业务数字化转型的蓝图，如图3.1所示，为实现企业内部和客户及合作伙伴的交互方式转变，实现内部运营效率和效益的提升，整个蓝图可以拆分成5大举措。

1. 进化“IT基建和引用平台”：公有云/私有云化IT基础设施，服务化、智能化和统一化IT应用平台，确保达到统一的信息架构；
2. 进化“运营模式”：从单纯的人为经验运营，进化成基于统一的数据底座，实现数字化运营和决策，当然数据驱动本身并不一定和经验老道的人为经验相互冲突，也可以相辅相成，如有冲突无法仲裁，制定带北极星指标的A/B Test测验两者的成效是最佳的选择；同时，在安全合规的基础上加大一线人员的授权，简化管理模式；
3. 进化“分析平台能力”：持续地实现和改进关键业务对象，业务规则，业务过程的数字化以及数据的集成、汇聚和服务，以One Data & One Model的理念支撑企业内部与客户、合作伙伴的全联接；
4. 进化“各Unit团队作战模式”：围绕企业的两大（或多个）主流业务流，以项目为中心，加入数据驱动模式更好质变和量变的赋能不同企业Unit之间的精诚合作，达到行业一线的企业经营基准；
5. 进化“客户、合作伙伴Engage模式”：利用数字化的手段，从传统有形的客户、合作伙伴的交互进化到无形的数字化空间，实现与客户、合作伙伴之间业务生意的有限空间到无限空间的蜕变，同时做到和客户、合作伙伴的更高效、更安全、更简单的业务流开展，提升客户、合作伙伴的满意度，打破业务增长的瓶颈。
   

图3.1 业务系统的数字化蓝图

  其中企业的数字化转型的关键，必然是举措2的进化“运营模式”涉及到的数据治理和数字化运营，该举措包含了保证数据源的高质量、打破数据孤岛、保障数据安全合规、促进数据共享应用等目标，因此接下来展开一起探讨这一举措下的大数据平台的架构蓝图。

3.2 大数据平台的架构蓝图

  大数据平台作为作为承接进化“运营模式”中的关键，整体的架构蓝图如图3.2，总体可以分为5大环节及实践经验如下：

1. 数据源：业务对象、规则、过程数字化的具体数表现，不断提升数据源头的数据质量，建立清洁可靠可信的数据源，同时数据感知方式上应该持续改进提升数据的自动采集能力（一方数据），减少人工录入干预（二方数据）和外部数据（三方数据）；
2. 数据仓湖：严格按照六项标准、两种入仓湖方式执行数据的集成、清洗和建模，形成完整、清洁、一致的数据仓湖体系，最终实现One Data, One Model的理念了；
3. 数据中台（数据主题联接）：设立5种联接方式，以需求、规划、实施的三要素驱动，建立不同数据主题的互联和打通，并通过服务支撑上游的数据消费；
4. 数据消费：数据真正产生可见价值的地方，对准数据消费场景，通过统一的数据实验室或平台，在数据安全合规及权限管理下，满足不同的数据自助式消费；
5. 数据治理：统一数据治理方针与实施能力，如数据体系、数据感知、数据分类、数据质量、数据安全合规等，从而保障业务领域数据工作的有序开展，最终支撑业务数字化运营。

图3.2 大数据平台的架构蓝图

4. 企业级数据的规划历程

  企业人人都知道构建企业级数据的重要性，但是考虑到可见的价值驱动，真正促使企业下定构建企业级管理层自上而下数据治理的决心，往往却伴随着一定的导火索或契机，如数据紊乱带来的百万级合同损失，数据打架带来的客诉不断等等，当然也不止企业级数据治理的开展，任何大任于斯人，其成功者往往都伴随着“雄才大略，务实治国，审时度势，权衡变通”的重要品质，一旦开启企业级数据化的历程，总体就可以分为两个阶段。

图4.1 企业级数据的规划历程

4.1 第一阶段：数据生产与打通

  在第一阶段，重在建设，开启设立数据治理和管理的专业组织机构，建立数据治理框架，发布数据管理治理政策，任命数据Owner，统一信息架构的标准，统一可靠可信的数据源，实现安全合规且高质量的清洁数据，实现两个重要目标：

1. 持续提升业务对象、规则、过程数字化的数据质量，持续建立数据自动收集的感应方式：减少纠错成本和人工录入成本，统一信息架构，确保数据真实反映业务对象、规则和过程，降低运营风险；
2. 持续打破数据孤岛，实现业务数据全流程的贯通：提升业务运作和开展的效率，搭载业务数字化、标准化，IT平台技术，数显业务上下游信息的快速传递、共享。

4.2 第二阶段：数据集成、联接、应用

  在第二阶段，重在赋能，重在建设数据底座，集成、联接、汇聚全域数据，通过AI、BI、主体（客户、商品、内容等）画像、搭载数据服务、数据地图、数据安全合规等组合拳，实现数据的敏捷自主、数据实验室的挖掘探究、电商推荐业务增长等等，总体而言企业级数据带来的应用可以分为三大类：

1. 数据BI：业务可视化，基于数据事实，赋能业务快速、准确的决策支持，实现数据驱动业务转变；
2. 数据AI：人工智能，实现业务的自动化，通过业务对象，业务规则，业务过程的数字化、物联网、算法化，嵌入业务流形成代理，逐步代替人工决策和实施，尤其是在LLM（Large Language Model，也就是大语言模型，简称大模型，如Deepseek，Qwen等）和Agent（Manus、Deep Research等）等智能体的爆火，数据AI这一分支体现出了无限可能，随着时间的发展，大有碾压吞并数据BI的趋势；
3. 数据创新：基于业务数字化、顾客、商品、供应链等数据洞察，优化业务流程降本增效，或发现新的市场机会点，成就差异化的竞争优势。

  以上就是构建企业级数据的愿景、目标与规划里程的阐述，旨在通过清洁数据成就卓越运营，智慧数据驱动有效增长，同时围绕数据治理，数据体系，信息架构，数据感知，数据底座，数据服务，数据质量，数据安全合规等综合讲解，后续也将展开此些方面理念与实施的详细说明和每一个方面的具体经验和总结。