如何通俗理解数字化转型中，数据团队的工作职

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在数字化转型的过程中，业务人员离不开对数据的应用和掌握，那么在整个链路过程中，涉及数据工作的主要内容有哪些？数据团队又应该承担什么样的工作职责？本篇文章里，作者便针对这个问题发表了他的看法，一起来看一下。

《》中，分享了数字化转型的三个阶段分别是数字化（业务流程信息化&线上化）、数据化、智能化，有了第一阶段的数据输入后，后面的两个阶段都是围绕数据展开，数字化转型想要最大程度地发挥其价值，比如要充分挖掘数据的价值。

今天，就来看下在数字化转型的过程中，涉及数据工作的主要内容。

一、数据的全链路流程

业务数据化，数据资产化，资产业务化，概括了数据的生命周期过程，也可以用“采、存、算、管、用”来总结。

1. 数据采集

数据采集是数字化应用的基础，数据采集能力不完善，数据应用就是无源之水，巧妇难为无米之炊。所以，在转型过程中，转型战略和路径一旦确定后，就要评估数据采集的现状，哪些是已经有的，哪些是需要补齐和完善的，哪些是无法获得的，无法获得的数据甚至需要调整已规划的转型路径。

对应App&小程序等线上应用，数据采集主要是通过埋点采集，业务系统数据则是通过数据库存储。此外，对于智能设备或者其他的机器运行参数、环境监测等则需要通过传感器硬件的部署才能采集得到。

2. 数据存储

大数据的4V特征之一是海量的数据，采集到的数据需要找个地方统一存下来，针对结构化、非结构化数据，需要都能统一汇聚起来，才能进一步加工应用，此外，在这个过程中，需要借着转型的东风，把过上海新站推广效果好去的部门墙、数据孤岛尽可能打通。把数据统一整合汇聚起来。

3. 数据计算

数据计算是将数据资产化的过程，有人说数据是原油，只有经过加工萃取提纯后，才能发挥其价值。数据集成汇聚后，就需要按照业务的应用场景进行清洗、加工和计算了。也就是通常说的数据ETL过程，而且，在这一建设过程中，需要提前规划好数据仓库架构，case by case的数据清洗和开发不仅效率低下，而且还会埋下一堆坑，未来某天暴雷了。

4. 资产管理

有了一个个的模型，酒香也怕巷子深，想让模型尽可能地被复用，业务找得到，敢使用，就需要把模型进行资产化地管理起来。

一方面要编排好资产的检索目录，就像图书馆的索书号一样，其次构建丰富的元数据信息，辅助决策判断是不是自己需要的目标数据。此外，还要考虑图书的质量问题。如果图书只增不减，那么图书馆总有负载饱和的一天，所以，还需要对图书借阅情况统计分析，定期做减法处理。

5. 数据应用

前面的工作主要是基建工作，经济基础打好了，上层建筑就可以更高效地搭建起来。没有应用场景，数据资产就只是占用仓储空间而已。

6. 集群资源

数据存储需要硬盘空间，任务计算需要CPU、GPU资源，对应的主要就是各种分布式集群或者云计算资源了。

二、数字化转型过程中，主要的数据工作内容

举个例子，数字化转型的数据应用过程就像大厨做菜。

想要做出美味的食物，首先要把各种食材准备好，但在物质匮乏的年代能吃饱就不错了，所以可能常见的就是些家常菜，背包滚广告策划土豆丝，土豆片，土豆块，土豆泥……想要做出108道满汉全席，还必须采集或者自己种植个更丰富的瓜果蔬菜。

有了食材开始准备做菜了，如果食材没有分类，采购回来直接扔到厨房地上，每个人都要翻腾一遍。翻箱倒柜地找到所需的食材也消耗大量时间。所以，需要把菜按照瓜、果、蔬、菜，冷热甜咸归类放到冰箱或者菜柜才能快速找到。

单个菜柜或冰箱的存储空间总有上限，如果同时有多个冰箱，就可以不断扩展了（分布式存储和计算集群），自己买太多冰箱有些浪费，供销社或者别人家的冰箱不用的时候我借用一下，我的冰箱不用的时候也可以租给别人用，实现空间的弹性共享，再也不用担心没地放菜的问题了。（这就是云计算了)

如果每一道菜都要择菜、洗菜，那做一道菜就要花很长时间，108道就需要很多个厨师同时开火，才能保障不耽误娘娘们用膳。所以，快的方式是专人负责洗菜、择菜，甚至刀工切菜，甚至这些工作可以提前准备，御厨直接根据菜谱和经验烧菜就可以了（数据中台的复用和共享）

另外，除了大厨的手艺外，食材的质量，新鲜度、口感、安全性等也会影响最终的菜肴口味，因为食材质量问题导致菜不好吃或者做出了有毒的食物，说不定就要被拉到菜市口咔嚓了。

其实，数字化转型不是一个单纯的IT或者技术问题，也不是纯粹的业务问题。厨艺的核心菜谱和经验，原材料是食材，做菜的速度取决于食材准备的完备程度。任何一环缺失或者效率低下，都会影响最终做菜的速度和质量。所以，想要或者正在进行数字化转型的老板们，比对下当前来说，哪些数据工作需要完善或者补充人才吧。

篇幅问题，下一篇再介绍数字化转型所需的数据产品吧。