要说IT圈儿的“顶流”是什么，大家必然在第一时间想到数据中台，毕竟这些年，IT圈儿的一半人在大力吹捧中台，另一半人在到处唱衰中台。
然而无论是吹捧还是唱衰中台的，都很少有人提及上中台前所必需的数据底层建设。老陈我以“数据底层建设”为关键词搜索，就根本搜不到专门介绍这个的文章。
但一个完备的数据底层建设可以为企业提供坚实的基础，确保数据中台的成功实施和运营。换句话说，就是没有数据底层建设就根本上不了数据中台。所以，老陈今天就来跟大家唠唠这个至关重要的数据底层建设。
简单来说，数据底层建设包括数据采集、数据集成和数据治理三部分。
什么是数据采集?
企业的日常经营过程中会产生大量的数据，这些数据来源广泛，比如企业的销售数据、用户的行为数据、社交媒体的曝光数据等等。而数据采集就是把这些不同来源和渠道的数据收集并存储起来，方便企业进行后续的分析。
举个例子，企业要分析产品的的销售情况，就需要收集来自各个销售渠道的订单信息、客户的购买记录、产品库存等相关数据。这些数据可以来自电子表格、数据库、传感器、网站或其他系统。通过数据采集，企业将这些散落的数据收集到一个地方(一般就是业务系统)，形成一个数据集合，方进行后续的分析和利用。
数据采集的方式有很多种，例如手动采集、自动采集、爬虫采集等等：
手动采集可以说是企业获取数据方式的鼻祖，具体是指通过人工的方式手动录入数据，以往是用笔和纸，现在是用excel和视频。虽然这种方式比较简单，但是耗时久、效率低下且容易出错。因此，企业会考虑用自动化工具代替人工，这就是自动采集。
自动采集是指通过一些自动化工具来采集数据，它可以显著提高采集效率，减少出错率，但是企业需要相应的技术支持和工具投入，
爬虫采集是指通过编写程序自动访问网站，并从中抓取所需的数据。这种方式非常灵活、适用范围广泛，但企业需要注意法律法规的限制，以确保合法、合规的数据采集行为。
总而言之，数据采集是收集来自不同来源的数据，并将其集中存储以备后续处理和分析的过程。它是获取数据的第一步，是企业底层建设的第一步，只有做好了这一步，后面种种才能更加顺利地进行下去。
什么是数据集成?
在企业通过数据采集，完成了各业务系统原始数据的收集后，下一步就需要对这些分散的数据进行集中化的管理，这就是数据集成。
数据集成将不同来源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图，就像把零散的拼图碎片拼接在一起，完成一幅完整的图画。
但与拼图不同的是，数据集成还会涉及到解决不同数据源之间的差异和不兼容性问题，具体包括数据格式的转换、字段映射、数据清洗和数据重复的处理等等。
所以，通过数据集成，企业可以消除数据孤岛，确保数据的一致性和准确性，提高数据的可用性和可信度。最终让企业人员能够更全面地了解自身的业务情况，做出更准确和有依据的决策。
想象一下，你的企业里有多个部门在不同地方存储着数据，每个系统都可能使用不同的数据格式、命名约定和存储方式，比如销售系统存储了销售订单的详细信息，CRM系统存储了客户的个人资料和交互历史。
以往你想查看客户购买了什么产品以及他们对于产品有什么服务请求等，你就需要下载两个系统中的数据，通过一系列的数据处理操作把数据整合在一起再搜索具体的客户信息。步骤繁琐，一旦数据有所变更，还需要重复操作，不能更麻烦了。
而现在通过数据集成就可以将这些散乱的数据整合到一起，形成一个统一的数据集，你不需要任何数据整合的操作，就可以在一个地方查看客户的完整信息，包括他们的购买记录、联系方式和服务请求等等，简直不要太方便啊。
什么是数据治理?
在前面，我们了解了数据采集的过程，知晓了数据集成的重要性，然而，仅仅采集和集成数据还不足以确保数据的高质量和有效使用，这就需要引入数据治理的概念。
数据治理可以简单地定义为企业在数据管理方面所采取的一系列规则和措施，它就像企业的数据管家，管理着数据的质量、安全性和合规性，使数据成为组织的有价值资产。这就像国家制定一系列法律条规来规范我们的行为以确保社会是安全稳定的。
在数据的底层建设中，企业通过数据治理，制定数据管理规范、建立数据质量控制措施和监督机制，保证数据的准确性、一致性、完整性。数据治理还涉及定义数据标准、数据安全策略和合规措施，以确保数据在整个数据中台生命周期中得到妥善管理和保护。
具体来说，数据治理包括以下四个方面：
数据质量：数据治理致力于确保数据的质量。这包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性。通过制定数据质量标准、建立数据验证和清洗流程，组织可以识别和纠正数据质量问题，确保数据可靠可信。
数据安全性：数据治理确保数据的安全性，防止未经授权的访问、数据泄露和恶意攻击。这包括制定访问控制策略、加密数据传输、建立安全审计和监控机制等，以保护数据的保密性和完整性。
数据合规性：数据治理确保组织遵守适用的法规、法律和行业标准。这可能涉及到数据隐私法规、数据保护法规和行业规范等方面。通过建立合规策略、数据使用政策和合规审计，组织可以确保数据的合规性，减少法律和合规风险。
数据管理：数据治理涉及数据的管理和规划，包括数据分类、数据识别和数据标准化。这有助于建立一致的数据词汇、数据模型和数据分类体系，提高数据的可管理性和可理解性。
小结
这篇文章带着大家搞明白了什么是数据底层建设，下一篇老陈就来讲讲各企业是如何进行数据底层建设。
