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2023数据工程白皮书 202306-.pdf

2023数据工程白皮书 202306-.pdf
数据工程是数字化转型下确保数据价值转化的关键。企业需要通过数据工程高效地挖掘数据价值，赋能业务增长。 **数据流转与问题：** 数据在企业内部的流转会经历产生、收集、预处理、提炼、服务与应用等阶段，而每个阶段都可能存在问题，如投资回报周期长、价值增长速度慢、治理困难、人才缺乏等。 **数据工程定义与价值：** 数据工程是通过工程实践来加速数据到价值的转化过程。其价值体现在企业层面、团队层面和人员层面，分别可以帮助企业创新业务、提高效率、降低成本等。 **数据工程落地三步走：** * **愿景对齐：** 明确企业数据愿景，包括识别业务场景价值、评估优先级、设计数据架构和技术架构等。 * **落地实施：** 构建和落地数据平台，如数据采集、清洗、存储、计算、测试等。 * **持续运营：** 保证数据平台能够及时响应变化并做出调整，从数据中不断抽取价值反哺业务。 **数据工程落地七个步骤和原则：** 数据梳理、数据架构设计、数据接入、数据处理、数据测试、数据安全以及能力复用与保障。 * **数据梳理：** 全域分析数据粒度，规划数据层次以及统一数据口径，构建在企业内部能够描述数据流转过程、数据变化过程的全景。 * **数据架构设计：** 从数据存储模式、时效性和分布模式三个架构设计和数据建模视角来描述。 * **数据接入：** 自动化、规模化地从各个数据源去采集收集业务数据。 * **数据处理：** 满足数据加工、计算过程的需要，在确保顺利完成数据计算时能够对出现的异常情况进行捕捉、再处理、预警。 * **数据测试：** 数据工程中确保数据正确性、完整性和安全性的重要环节。 * **数据安全：** 系统性的构建企业数据安全体系。 * **能力复用与保障：** 模型复用、工具沉淀、平台搭建，数据工程落地过程中能力复用的具体表现。 **数据工程能力建设：** 包括数据战略制定与数据思维推广、数据工程能力定位、数据工程人员培养。 **数据工程成熟度评估：** 数据工程成熟度评估体系可以帮助企业识别数据工程级别，明确优化方向。企业需要构建适合自身的数据成熟度评估体系，从数据研发效能和数据持续运营两个阶段衡量。 **数据工程展望：** 随着数字经济的深入发展，数据工程将面临更多挑战，如数据量增长、新技术涌现等。企业需要结合自身特点制定数据能力演进路线，构建企业自己的数据能力，以在未来的竞争中占据优势。
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