在产业链场景下，想要真正实现数据驱动，绝不仅仅是大屏做几张报表那样简单。如何才能实时有效地打通产业链、供应链？如何通过数据去评价业务、优化业务？
在 5 月 25 日的“用友 BIP 技术体验周”中，InfoQ 采访到了用友网络平台与数据智能事业部的数字化咨询专家刘岩，试图为大家揭开疑惑。
以下是视频采访的全部内容，为方便读者查看，附上了文字内容。
InfoQ：数据中台的建设绝不仅仅是大屏做几张报表那么简单，企业如何真正实现数据驱动，来打通产业链和供应链的全链路？
刘岩：首先要注意数据的获取。在产业链场景下，数据源有可能来自上下游企业，或者企业外部的终端用户。那么，数据源可能存在很多类型，比如结构化数据、非结构数据、文档、图片、社会化主数据、工商大数据等等。此外，使用不同的数据库、不同的网络环境，都会对数据源产生影响。
在不同的数据类型、不同的数据源以及不同的网络连接环境下，如何能拿到有效的数据是我们要解决的第一个问题。以往的传统经验都是通过 ETL，而对于用友来说，我们考虑信息化建设的成本问题，所以正在往数据编织的方式发展，通过数据编织、数据网格技术，将分散在不同地方的数据做统一分析并产生结果，让这些数据找到对应的人，为他们提供相应的数据服务，进而降低实施成本。
第二是数据治理的阶段。因为数据分散在不同的数据源，所以有着不一致的标准。当把这些数据源进行统一智能分析时，需要把获取到的数据统一标准，达到数据可用的目的后，才能支撑上层的数据应用。
第三是数据应用的层面。虽然可以用 BI 的报表工具，但倘若没有这方面的经验，便很难提出有建设性的需求，这时，选择一位资深顾问是比较好的方式。他会向企业提出一些有价值的数据服务来完成一期建设，当企业有了一定经验后，便会基于实际业务提出新的建设性需求。
通过数据获取、数据治理、数据应用三个步骤来构建数据中台，不仅流程完备，还会避免企业走弯路。随着我国《大数据安全法》的发布，数据安全也是构建数据中台过程中需重点关注的地方，其中包括链路安全、传输安全、存储安全、数据权限以及个人隐私脱敏等等。
InfoQ：目前，关于数据中台建设的讨论呈现两极分化的趋势，有人认为数据中台能够真正帮助企业实现数据流转，有人却觉得数据中台是个伪概念。那么，用友 iuap 平台是怎样帮助企业达到目的？
刘岩：首先要明确的是，数据中台不代表一套数据平台或者一个纯粹的技术工具。要想构建一个完整的数据中台，需要有不同的各种角色岗位如数据运营分析师、数据开发工程师、数据架构师等等，他们使用不同的方法论一起去支撑实际业务场景，再通过数据优化来反哺业务，这个过程是相辅相成的，也是数据中台真正的价值。如果企业没有通过数据中台达成目标，第一，数据中台的建设驱动力不够，第二，耗费大量成本做出来的数据中台没有价值且不受认可。
至于用友，我们的数据中台支持市面上所有主流的数据源，同时也支持 API 接口。在数据治理层面，我们更侧重于“咨询+工具+实施+落地”一整套的执行。具体来讲，我们有来自业内各个数据公司的专业咨询顾问，围绕着最基础的元数据模型展开数据标准，并按照业务主题域、决策等方面将数据进行划分，制定目录，最终可以通过数据目录，找到所用数据的地址；在构建数据应用层面，由于我们非常了解企业各种各样的业务场景，所以可以在最短时间内，提供一家企业优化业务所需的数据服务。
InfoQ：那么用友 iuap 是怎么帮助企业完成数据管理的呢？
刘岩：数据管理是企业做数据类型项目中最重要的一个环节。拿人员数据举例，涉及了薪资、各系统权限、人员调离等，比如，入职要新增数据，调岗要变更数据，离职要停用数据，该数据的源头在 HR 系统，因此具体的数据操作由 HR 完成。在这里，IT 部门的作用是从技术层面做一些数据质量的管理或排重，具体数据的变更则由业务部门做主。
所以，在整个数据治理层面，我认为最重要的一点是先建立一个跨层级、跨业务部门的数据治理委员会。我们会确定每一类数据的源头在哪里，一起讨论数据的标准，以及新增、变更、停用的流程。当数据治理委员会成立之后，其最重要的责任之一就是数据的认责，我们可以通过相应的数据认责，找到该数据的评价主体，继而评价它的数据质量。
在工具层面，用友同样可以对数据管理做相应的支撑，我们的一站式数据工厂包括上述所提及的所有能力，比如集成、共享分发、数据标准以及数据质量，我们的咨询顾问也可以帮助企业做数据认责、组织鉴定等。
InfoQ：不同的企业对数据的需求是不一样的，用友的数据中台是如何能够沉淀出来这套数据服务模型，去服务个性化需求以及通用化需求？
刘岩：我先分享一下实时数据可视化的应用是如何支撑通用需求的。首先，基于用友 30 多年的项目实施经验，我们围绕着人、财、物、产、供、销，积累了大量可复用的主题包模板，不管是不是用友的系统，只需在指标下面、数据源上面做好对应关系，这些主题应用就可以直接拿去使用。
其次，针对个性化业务需求，我们有两种方案。第一种方案，由用友直接提供。因为我们不仅仅在人、财、物、产、供、销方面有大量的积累，还有很多行业专家以及面向细分领域的生态合作伙伴，他们都有着垂直于行业数十年的资深经验，由他们直接向企业输出其所在行业及应用场景下，需要何种数据应用来支撑业务。
第二种方案，我们的顾问会直接与企业的业务部门沟通，对其进行逐步引导，帮助他们把新想法做相应的实现，来解决通用能力和个性化。除此之外，用友本身的架构也对个性化业务需求提供了良好的助力：我们通过低代码在平台上构建一个应用，其所沉淀下来的元数据模型可以直接以拖拉拽的方式应用，不仅减少了花费在底层数据标准、数据模型的工作量，还降低了试错成本。
InfoQ：在数据中台建设过程中，数据部门如何体现自身价值？
刘岩：在传统的信息化建设阶段，业务部门先提出需求，IT 部门帮助选型、采购软件并做相应实施，更偏向于成本的支持中心。如今，整个社会都处于变革时期，我们希望业务端可以做业务创新，管理端则要进行管理变革，这将会对整个信息化部门提出两种要求：
第一种，从成本中心变成利润中心。以往信息部门的同事都是面向企业内部提供服务支撑，换个维度讲，他们也是最懂企业业务的一批人。所以，如果由专业厂商来提供相应的技术支撑，由 IT 部门提出相应的业务需求，双方合作面向同行业去做类型输出，企业的 IT 部门就可以从成本中心变成利润中心。
第二种，用先进技术去引导和驱动业务创新与管理变革。拿用友举例，从刚起步时的专精于财务，到如今与央企等大型企业谈论业财一体化，即如何通过财务作为管控部门管理业务。以往，财务部门都是直接根据业务提供的应收、应付凭证去做收付。但现在不一样，随着业务的创新，财务也在加强管控。财务部门有必要知道为什么应收、应付，它提出了反向溯源的需求。而这种业务需求其实一直存在，只是以往技术不足难以进行支撑。
当前阶段，我们处在一个技术变革阶段，企业的 IT 部门可以作为数字化转型的先导者，通过新兴技术，做之前想做却做不到的事情，继而牵动整个部门、整个公司的数字化转型。
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