談企業數據中心建設的必要性及效益分析

孫帥

平高集團有限公司 河南 平頂山 467001

如何從海量數據深度挖掘數據價值，如何在避免重復建設的基礎上，跨部門協調業務，打破業務和數據壁壘，融合企業數據資源，提供統一的平臺，做到跨專業信息共享、分析和利用數據資源，這些都是亟須解決的現實問題。

“數據激發活力 平臺重塑價值”，為了促進企業的數字化轉型，應充分運用先進的大數據、云計算技術打造新型企業的數據樞紐。從源端做起，以業務驅動數據資源融合，梳理業務系統，規范入口標準；采用先進、高效數據融合技術，打造準實時數字通道，確保信息及時有效融合；合理布局存儲結構，縱向按層次化實現數據分布，提升數據利用效率。建立企業級統一數據中心，打造企業統一數據管理平臺，為企業后續數據共享、數據查詢、數據分析等數據服務建設，提供強有力的支撐平臺。

1 必要性分析

隨著企業信息化建設和應用不斷深入，信息系統所產生的海量業務數據已成為企業重要資產，企業經營管理和業務模式創新對數據資源深度應用也提出了新的要求。開展統一數據中心建設，徹底解決跨專業業務協同與信息共享不足，數據多頭輸入，數據準確性、實時性不強，數據反復抽取、冗余存儲、質量不高等問題，為跨專業、跨部門和內外部數據關聯分析和數據價值深度挖掘提供強有力支撐。目前企業面臨的突出問題如下：

（1）主機系統需長期穩定運行。作為企業的關鍵業務系統，實現業務線上發起、辦理、存檔，所以涉及的關鍵業務系統，必須要做到應用不停機、業務不中斷。

（2）數據存儲需安全可靠。數據存儲是保障系統穩定運行的關鍵環節，一旦發生意外導致數據丟失（包含系統崩潰、人為的誤操作、病毒及其他非法入侵、自然災害等），都將引起業務中斷或混亂，造成難以估量的損失。如不能妥善對數據進行保護、備份，在發生意外情況時將無法保證數據的安全，無法保證在意外發生后，能迅速做好數據恢復等工作。

（3）數據價值需求明顯。企業內部的信息系統基本圍繞著專業業務開展，多數企業存儲在系統中的數據只作為歷史數據存放，應用還停留在提供查詢、數據分析等基本功能層面，沒有將數據的價值真正挖掘出來，后續無法開展數據模型、業務模型建立，更無法進行數據分析、KPI預警等智慧型應用，無法支撐數字化企業的發展要求。因此，建立一套企業級數據中心就顯得尤為重要。

建設統一數據中心，打造企業數據樞紐。通過數據盤點，遵循企業標準，歸集企業全業務數據，打破信息壁壘，優化數據鏈路，支撐數據服務，為數據關聯分析奠定數據基礎。

轉變傳統數據計算模式，支持分析應用的全面展開。基于數據中心，將傳統的計算模式從“搬數據”到“搬計算”進行轉換。為未來創新數據計算服務，提供平臺支撐。

促進數據服務模式創新，營造良好的企業數據文化。基于數據中心萃取的數據資產,優選試點業務場景，實現快速成效并切實創新企業數據服務新模式[1]。

2 建設路徑

數據中心的建設，需在明確企業遠期戰略目標的基礎上，開展整體設計并統一標準，制定階段性演進目標和路線，采取小步快跑，分步實施的方式，穩步推進建設工作。結合公司信息化建設的客觀需求和數據中心總體架構，按照“三條主線并行開展、三個階段穩妥推進”的總體思路推進數據中心各項建設工作。

（1）合理規劃數據管理基礎設施。建設合理規劃企業數據中心基礎設施軟硬件建設方案，并分階段建設完善；盡快完成統一數據模型和企業級主數據完善設計，為構建中心打好基礎。

（2）穩步推進數據集成管理及數據建模相關工作。結合企業架構，分業務主線持續推進業務系統集成和系統改造。結合業務系統軟件生命周期，有序推進業務系統整合與改造，按照企業核心業務模塊，遵循“需求導向、科學系統、覆蓋全面、兼容擴展”的原則，形成企業數據中心基礎數據模型標準。

（3）全方位多場景挖掘數據資產價值。分場景分業務領域開展數據分析和應用，盡快實現數據分析應用相關功能；邊應用，邊完善模型，形成數據應用的良性循環[2]。

3 效益分析

3.1 探索全業務數據資源敏捷分析模式，實現跨專業分析應用快速構建

全面開展統一數據中心建設，構建統一分析服務，按照“大平臺+微應用”的架構模式，借助自助式、智能化的分析工具，探索建立公司全業務數據資源“敏捷分析”模式，面向企業核心業務流程，提供更靈活、更快捷、更具可擴展性的跨專業分析應用服務，不僅縮短數據分析周期，而且最大限度發揮數據時效性和資源價值。

3.2 實現數據資源統一匯集，降低跨專業分析應用建設成本

通過統一數據中心的建設，能夠實現全業務、全類型、全時間維度數據的統一匯集，為企業各類分析決策應用提供完備的數據資源、高效的分析計算能力及統一的運行環境，支撐企業級數據分析應用的全面開展。

3.3 促進數據管理體制建設，從制度上保障跨部門數據融合協同

規劃并建立實體或虛擬數據管理組織，確定數據管理工作中組織成員的職責，以保障全員參與統一數據中心全生命周期建設，營造良好的數據文化，以支撐企業數字化轉型戰略。