近年来，企业竞争的重点已经演变为通过优化资源配置效率，以数驱动业务来响应不断变化的市场，随着企业数字化转型的推进，工业企业的感知设备越来越多，信息化程度也越来越高，所产生的数据也不断增加，原有的it系统已经无法满足需要，数据中台的概念随之兴起。
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数据中台将助力工业企业从“制造”向“智造”的转变，因此受到了业界的广泛关注。而如何利用这些数据构建数中台，合理分析充分挖掘其中的价值，才是企业转型升级中的重点，同时也是企业潜在的新增长点。
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数据中台概念因何而兴起
随后，这种模式被中国互联网企业借鉴并推广，逐渐成为企业关注的热点概念，中文里的“中台”概念就此诞生，通过构建数据中台，进行数据治理与建设，解决“烟囱式”的建设带来的重复开发、数据分散等问题。
对于工业企业，数据中台的意义同样重要，它不仅是技术概念，更是企业管理的概念。由于制造工艺流程的复杂性，工业企业在生产工艺数字化升级的路上面临着一大瓶颈，即如何将信息技术（it）、工程技术（et）、和操作运营技术（ot）的数据有机结合。
it与ot的整合一直发展得比较缓慢，因为两者是两个完全不同的领域，it解决的是数处理、云计算、边缘计算、ai等数问题，而ot是基于设备层如plc、scada、dcs等，应用层如mes、mom等解决应用场景问题，et作为两者深度融合的桥梁，但这中间还缺少有机的衔接。
面对工业中各种应用场景的问题，企业搭建了各种软件、系统，数据烟囱林立既不利于数据的流动，也浪费了大量的重复建设与运营成本。
数据中台位居前台和后台之间，是企业级的数据共享、能力复用平台，也是数字化转型的基础和中枢系统。将企业海量、多源、异构的数据整合资产化，为业务前台提供数据资源和能力的支撑，以实现数据驱动的精细化运营。
数据中台的核心是数据共享，它可以将不同系统中的数据进行全面汇集和管理，解决数据分散、数据源多样的问题，实现数据协同合作，形成企业数据资产和洞察、服务于业务，帮助企业实现转型升级。
02
数据中台能为企业带来什么价值提升
市场竞争愈发激烈，工业企业需要通过转型升级来提升竞争力，而传统的it架构很难满足需求，构建数据中台将成为一种有效的解决方式。
从行业视角来看，数字化时代，工业企业需要强化数据处理与应用的能力。越来越多的工业设备具备互联属性，带来了海量数据，而工业企业所涵盖的数据对象种类纷繁复杂，既有结构化数据也有非结构化数据，处理难度较大。
从业务视角来看，客户需求更加多样化，工业企业需要敏捷创新。随着市场竞争的激烈化，工业企业必须面对客户多样化、个性化的需求，这就要求缩短交付周期，快速响应客户需求。而工业企业的业务流程长、逻辑复杂，需要解耦现有业务的逻辑才能够形成可复用的业务服务，实现敏捷创新。
从技术视角来看，it架构陈旧，工业企业需要打通已有的数据孤岛。已有的大量it系统一方面促进了工业企业信息化的发展，但另一方面传统架构构建的是针对指定业务的“烟囱式”系统，在解决单点业务问题中发挥了重要作用，但也产生了价值链不同环节之间的数据孤岛。
构建数据中台，能给工业企业带来以下价值。
一是促进数据和组织的统一协同，包括数据与数据的协同、数与系统的协同、数据与业务的协同、数据与资源的协同，以及通过数据协同来促进组织的协同。
二是激发数据化管理思维，数据中台可实现业务数据化和数据可视化，通过全域的数据模型管理，盘点企业数据资产概况，反映业务全貌，实现以数据驱动的企业管理思维。
三是助力企业降本增效，通过数据中台实时产出生产经营报表，流程溯源和一贯制产品质量保障方案，提高生产效率。也可将算法直接应用在实时数据上，提升产能、降低能耗，同时避免重复建设“烟囱式”系统，帮助企业实现降本增效。
四是提高企业决策效率，数据中台可实现跨域数据的智能融合，支撑洞察分析，通过数据指导决策，让企业几时回防线问题与机会，快速做出正确的决策。
五是成为企业创新的源泉，数据中台能够发挥员工的能同行，通过数据业务化的过程积极参与企业产品创新、业务创新和组织创新等。
随着数字技术的快速迭代，硬件、工具、数据与算法等实现了一系列的联动效应，但其核心仍然是数据，这是驱动业务增长的关键所在。数字化技术已经不再是企业转型的瓶颈，关键在于如何挖掘数据中的有效信息，加以利用并产生有效的价值。
03
企业应该如何构建数据中台
数据中台的建设不是一蹴而就的，其构建路径与难度与企业的行业背景、转型驱动力相关。数据中台的建设没有一个通用的标准模型，需要从顶层设计出发，由上而下贯彻。
准入分析：工业企业信息化水平参差不齐，高层有构建数据中台的想法，则需要对企业进行准入分析评估，根据评分判断企业目前是否适合构建数据中台。准入分析评估结果可安靠数据管理能力成熟度评估模型（dcmm）划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。
数据化：当评估企业满足建设数据中台的条件后，建设数据中台的第一步是企业全域数据上云接入。随着信息技术在企业的深度应用，企业在生产运营活动中产生海量数据。高效存储、弹性计算和易于扩展的云平台成为企业构建数据中台的必然选择。企业通过上云能够降低基础设施的运营成本，提高it资源利用率。
资产化：资产化是通过对上云后的数据做清洗、加工和数据治理等过程，使原始杂乱、无序、分裂、有缺陷的数据成为有用的数据资产。包含数据模型设计、数据研发和数据资产管理。
知识化：知识是对外部客观规律的归纳和总结。从数据到知识，在工业数据中台有两种表现形式：一是专家系统知识库，二是知识图谱。知识库用来存放由相应领域专家提出的专业知识和经验知识。知识图谱是通过将底层数据汇聚到数据中台经过加工，变成数据资产，再经过各类算法引擎，最终将专业知识、业务知识、运营知识等知识的本体抽取出来，以知识本体为框架，并通过规则引擎进行大数据的推理挖掘。
智能化：建设工业数据中台的最终目标是实现企业的智能化。由数据驱动的智能供应链、智能化设计、智能化生产、智能化营销、智能化服务等智能场景涵盖了工业企业供、研、产、销、服的全流程，共同组成了智能制造。
工业数据中台是实现企业数据智能的基础。数据中台的建设可帮助企业打通数据孤岛，构建企业数据资产，为企业提供稳定的、持续的和可复用的数据生产能力，助力企业降本增效和业务决策。
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数据资产是数字化转型的核心，而要将资产流通起来转换为价值，企业还需要整合内、外部资源，选择适合的技术和工具，结合自身积累多年的实践经验，利用高效、低成本的多维度协同运营方式，让数据发挥其最大的价值。