数据驱动，资产为王，企业竞争的核心逐渐从传统的资源争夺转向了数据价值的挖掘与利用。数据，作为企业的新石油，正以前所未有的速度重塑着商业格局。为了在这场数据革命中占据先机，构建一套完善的数据治理体系显得尤为重要。
本文将从数据治理、数据中台、数据标准、数据仓库、数据安全、元数据、数据湖以及大数据平台与架构等关键领域出发，深入探讨如何通过这些关键要素，构建数据管理体系框架，打造企业的数据竞争优势和发挥数据价值。
一、数据治理
1）数据治理金字塔
数据治理是数据管理体系的核心，它涉及到数据的规划、组织、监控和保护，确保数据的质量、一致性和可用性。通过实施数据治理，企业能够明确数据的所有权、使用权和管理责任，为数据的有效利用奠定坚实的基础。
2）数据治理建设思路
通过建设能力—数据收敛—数据治理，从横纵向与正逆向，同时进行推动数据治理建设与落地实践。
3）元数据管理
在这个过程中，元数据作为数据的“数据”，扮演着至关重要的角色，它帮助企业理解数据的含义、来源和关系，为数据治理提供有力的支持。通常分为业务元数据、技术元数据、操作元数据和管理元数据四类。
二、数据中台
1）数据中台全景图
数据中台是企业级的数据共享、交换和服务的平台，它通过对数据进行集中存储、整合、处理和分析，为前端业务提供统一、高效的数据服务。参考下面阿里巴巴数据中台全景图：
2）数据中台解决的问题
数据中台的建设，不仅解决了数据孤岛问题，还促进了数据资产的沉淀和复用，加速了数据价值的转化过程。在这个过程中，数据标准的制定和执行是关键，它确保了数据的一致性和可比性，为跨部门的数据协同提供了保障。
3）数据中台建设规划
数据中台的规划的核心内容是确定企业的数据战略，以及为达成战略目标所需要的组织保障（组织、流程、制度）、数据保障（数据架构、数据安全、数据标准、数据仓库、数据质量、数据服务）和技术保障。
三、数据仓库与数据湖
1）湖仓双轮驱动
数据仓库和数据湖是数据存储的两种主要模式，它们各有优势，共同构建了企业数据资产的双轮驱动。两者相辅相成，共同支撑起企业的数据生态系统。历史齿轮也经历了数据仓库到数据湖，再到湖仓一体的架构演进。
2）数据仓库
数据仓库侧重于结构化数据的存储和分析，通过ETL（提取、转换、加载）过程，为决策支持系统提供高质量的数据。如下数据仓库架构分层：一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->dws-ads，bdl->fdl->gdl->adl等。
3）数据湖
数据湖则更加包容，能够存储任何类型的数据，包括非结构化数据，为大数据分析和机器学习提供丰富的数据资源。
四、数据安全
1）数据安全治理体系
在数据价值日益凸显的今天，数据安全已成为不可忽视的重要议题。企业需要建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、审计追踪等措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。
2）数据质量治理架构
加强数据安全意识教育，提高全员对数据安全的重视程度，共同守护企业的数据资产，务必保证数据质量。具体可以参考蚂蚁金服数据质量治理架构，如下：
3）数据标准规范体系
无规矩，不成方圆。在数据安全的前提下，建设数据标准规范体系，建设安全底座与架构，保证数据标准与规范在企业的落地与有效实施。
五、大数据平台与架构
大数据平台与架构是实现数据价值最大化的重要支撑。它提供了高效的数据处理、分析和可视化能力，帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息和洞见。BAT等互联网巨头在大数据领域的成功实践，为行业树立了标杆。
企业可以借鉴这些先进经验，结合自身业务特点，构建适合自身的大数据平台与架构，推动数据驱动的业务创新和发展。参考大数据平台功能架构图：
六、结语与展望
1）数据管理体系框架
数据治理、数据中台、数据标准、数据仓库、数据安全、元数据、数据湖以及大数据平台与架构等关键要素共同构成了企业数据管理体系框架。
2）数据资产价值最大化
通过不断优化和完善这九大关键要素，企业可以更加高效地管理和利用数据资源，实现数据资产价值的最大化。
作者来源：筱帅 BAT大数据架构