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数据中台交付标准化白皮书Technology Service Standard for Data Middle Office Delivery数据中台交付标准化白皮书前 言纵观历史、世界，数据的重要性不言而喻，对于企业而言数据即洞察，意味着只有洞察数据才能真正理解客户和市场、优化产品和供应链。在当下市场产能过剩、劳动力成本上升、个性化定制化生产和服务需求高速发展的大环境下，中国企业以往的粗放式管理所能带来的增长已难以奏效。从以前基于经验的粗放式管理升级为现在基于数据的精细化运营是企业发展的必由之路，而企业进行数字化建设是实现精细化运营和数字化创新发展的关键所在。1在数字化建设当中数据是重要的生产要素，但企业要将数据转变为前瞻性洞见及差异化资产，需要展开“数据重构”行动，梳理数据资产，建立强有力的数据战略和行之有效的数据治理机制；优质精确的数据能够为企业提供多维决策信息，助力企业不断完善产品和改进服务，从而吸引更多客户，加深与现有客户的关系。反过来，这又会促进未来产品和服务的创新升级，有助于预测和塑造未来需求并发掘新商机，而要达到数据重构的目标则必须通过数据中台来实现。所以，数据中台建设是企业实现数智化转型的必经之路，拥有转型需求的企业应该尽早迈出这一步，打破惯性、坚定地推进数据指导下的自驱动变革。数据中台最早是阿里巴巴根据自身快速增长的数据处理与使用需求提出来的解决方案，并且早期在阿里巴巴内部进行了试验，孵化、应用，模式成熟之后再推向外部市场，不过不同于云计算服务，数据中台缺少严格的规范定义和成熟的应用经验对标，并且与数据平台、数据仓库的关系也经常被外界混为一谈，让数据中台这个数字化转型助推器缺少标准化的行业认知、可复制的交付操作流程。此外，数据中台火热的市场也催生了一些伪数据中台企业，混淆概念、基于传统 IT 思维建设的结果伤害了一些对数据中台抱有开放心态的企业信心，这种交付大概率难以成功，最后损害的是数据中台的整体行业口碑。数据中台是业务与技术的结合点，其基于产品化的运营思路，跑通数据流转之后，服务于业务前台，企业基于对数据的洞察优化业务方向，并通过反馈回来的业务数据再次输入数据中台，持续提升中台使用价值，实现数据和业务不断的正向循环和相互促进。数据中台需要不断的打磨、TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY开发和持续运营，在不断实践的过程中企业也会建立起走出经验主义、走入数据管理的核心逻辑。阿里巴巴作为数据中台理念的提出者、倡导者和实践者，自 2016 年首次提出数据中台以来，在电商、零售、金融、物流、交通、政务等各个政企行业积累了非常丰富和宝贵的实战经验，也深入理解政企行业在数据标准、数据质量、数据安全、数据治理、数据交换共享、数据价值挖掘等方面存在的普遍问题，数据中台可解决数据从生产到消费使用过程中遇到的这些问题。政企行业要建设好数据中台有四个关键要素：第一是战略投入，以数据中台为核心的数字化转型必须是一号位工程，因为其带动企业升级转型的过程中必定会涉及组织和业务流程的变革，需要企业核心管理层的坚定支持；第二是组织上要有保障机制，需要搭建具备业务、技术和数据整合能力的运营团队，因为数据中台的价值贵在持续的强运营；第三是选择合适的服务商与合作伙伴，确保对方有足够的交付经验与标准流程，能够根据企业自身业务的实际情况统筹规划，帮助企业少走弯路；第四是企业要做好数据资源的沉淀，在日常工作中重视数据资产的梳理，以方便企业实现数据打通和共享。在数据中台建设与交付过程中，存在专业度要求高、交付过程管控难、交付协同难等挑战，为应对这些挑战并实现数据中台交付，需要有一套数据中台交付的方法论、交付标准、交付工具和数字化交付工作台来指导、帮助企业和数据中台服务商来建设好数据中台。数据中台交付标准化白皮书，既是阿里巴巴结合服饰、乳业、食品、美妆、家居家装、餐饮、消电、零售商、文旅、健康、能源、航空等行业数百个项目实践经验的分析总结，也是深入研究数据中台交付流程和价值创造方式的阶段性成果，更是数据中台交付的方法、工具、平台等体系建设方面的实践指引。1 2021 埃森哲中国企业数字转型指数报告数据中台交付标准化白皮书246891010131524242628293031概述交付流程动作交付文档集交付工具集交付服务团队数字化工作台概述数据中台交付内容交付流程标准化交付内容工具化交付过程在线化交付业务价值化交付要素全面化135113517171823交付技术服务挑战分析交付标准化技术要求未来展望与总结交付标准化参考框架成功交付典型案例结束语概述交付技术服务的涵义交付技术服务的挑战交付标准化解决思路概述交付前阶段交付中阶段交付后阶段CONTENT缩 略 语GTS，Global Technology Services，全球技术服务部CBM，Cloud Business Manager，云商务经理SA，Solution Architect，解决方案架构师CSM，Customer Success Manager，客户成功经理BA，Business Architect，业务架构师TM，Technical Manager，技术经理PMO，Project Management Office，特指项目可交付性管理PD，Product Designer，产品经理QA，Quality Assurance，质量保障TAM，Technical Account Manager，客户技术经理ODS，Operational Data Store，操作数据层CDM，Common Data Model，公共维度模型层ADS，Application Data Service，应用数据层数据中台交付标准化白皮书1随着全球逐步进入数字经济和数据智能的新时代，数字化战略已经越来越多的被各大企业制定为优先级商业战略，数据中台作为企业数字化转型规划的重要组成部分，在实践中不断被赋予新的内涵与价值。而随着全行业数据中台市场的规模化，其对应的交付技术服务支撑显得尤为重要，在很大程度上为数字化创新发展提供了保障基石。但从数据中台实际建设来看，数据中台交付技术服务仍存在着一定程度的挑战，该类问题若未得到及时妥善处理，将会降低服务质量。因此，数据中台交付标准化建设需求非常迫切，本章节结合阿里巴巴内部数据中台建设经验以及客户数据中台交付实践，提出交付标准化建设的思路。“中台”是企业实现各业务板块之间联接和协同，持续提升业务创新效率，确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾的思想体系。中台从工具、技术及方法论三个方面推进企业数字化创新，业务中台完成企业系统在线、服务在线，数据中台解决企业数据业务创新及数据智能化服务。数据中台是阿里巴巴创造的数据资产化和价值化体系，是集方法论、组织和工具于一体交付技术服务挑战分析1.1 概述1.2 交付技术服务的涵义TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY2的，“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系，它在数据赋能业务中形成业务模式，在推进数字化转型中实现业务价值。它由基础技术平台、数据构建与管理平台、数据资产管理与运营平台、数据服务平台等组成，面向零售、金融、政务、互联网等行业输出数据中台技术服务等。数据中台交付是分析每个客户从数据生产到数据消费全链路的诉求，按照数据中台方法论和流程，在客户已有产品基础上进行定制化组装或定制化开发新的功能组件，从而帮助客户实现业务数据化和数据业务化。数据中台交付的技术服务内容包含数据咨询规划服务、数据资产建设服务、数据应用建设服务等方面，如图 1 所示。在客户数字化战略规划基础上，结合客户数字化转型顶层规划和数字化转型蓝图设计，在转型规划阶段，针对数据中台建设提供业务规划、中台建设、资产运营、价值评估全流程技术咨询服务，推进企业数字化转型，服务内容包含数据中台蓝图设计、数据中台建设方法、数据资产管理与运营咨询、数据应用设计咨询等。数据咨询规划服务主要面向准备或已启动数据中台建设的企业。1）数据咨询规划服务图 1 数据中台交付的技术服务内容数据咨询规划服务Data Consulting数据资产建设服务Data Technology数据应用建设服务 Data Application数据中台3D 技术服务数据中台交付标准化白皮书3在客户数字化转型蓝图设计和数据中台数据咨询规划的基础上，通过搭建大数据平台、数据资产平台、数据服务平台等方式进行数据资产化建设，服务内容包含数据架构管理、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全管理、数据服务管理等。数据资产建设服务主要面向正在建设数据中台，准备做落地实施的企业，可与数据咨询规划服务配套。在数据中台数据资产建设的基础上，打造成熟行业数据应用场景，推动数据与业务的深度融合，充分发挥大数据的乘数效应和倍增作用，实现数据资产“最后一公里”的价值传递，满足各级政府、社会组织和广大民众对预测性分析、指导性分析等深层次应用需求，服务内容包含洞察分析、智能搜索、关系网络分析、智能推荐、智能风控等。数据应用建设服务主要面向正在建设数据中台，准备做落地实施的企业，可与数据咨询规划服务、数据资产建设服务配套。2）数据资产建设服务挑战 1：数据中台交付专业要求高3）数据应用建设服务围棋比赛后，棋手会通过复演该盘棋的记录，以检查对局中着法的优劣与得失关键，哪步是好棋，哪步是臭棋，从而让棋手的技术得到进步。同样的，在数据中台交付行业从零售电商逐步扩展到工业制造、能源电力、金融证券、数字政府等行业过程中，交付技术服务也在不断复盘总结。通过客户 360 满意度调研、内部调研、项目总结复盘、产销服沟通会等形式，总结数据中台交付技术服务方面的挑战。总体而言，交付技术服务的挑战归纳起来有如下几个方面。1.3 交付技术服务的挑战TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY4在数智驱动新增长书中明确指出，企业家面临最大的确定性是如何应对巨变时代的不确定性，未来十年全球数字经济最重要的主题之一是数字基础设施的重构、切换与迁移以及基于新型数字基础设施的商业生态再造。今天越来越多的企业因管理失衡、市场失焦、营销失语、系统失灵、增长失速等方面的风险而进行数字化转型，进行数据中台建设。然而，实践表明，数据中台建设经常遇到客户预期过高、低估困难、押注外力等情况；客户想要服务商以标准专业的交付体系，以专业能力指导项目高质量完成，甚至是从各个维度以最佳实践和未来驱动的思想引领客户进入数据智能的全新时代。实际上，数据中台技术服务提供商因行业经验、专业人员、方案成熟度等方面的不足，导致以客户价值为中心的定制化需求服务面临巨大挑战。数据中台的建设是业务和技术双轮驱动的，基于业务价值需求导向，企业在进行数据中台建设时通常会以数据统一化、标准化、资产化等为手段，进而实现数据面向全业务开放赋能，所以数据中台建设内容基本都会涉及不同程度的数据治理、数据服务、数据应用、管理流程制度、数据运营及上下游业务协同等，这样以来其交付周期一般以数月为最小单位，加上以下方面原因导致交付内容和过程管控困复杂。1）数据中台项目交付一般都要涉及咨询、业务、数据、技术、运营等，交付技术覆盖范围广、资源需求大；同时，客户服务需求的多样性及服务商专业人员储备不足，导致数据中台设计和落地实施存在诸多质量问题和不确定性；2）在交付过程中，从需求调研、方案设计、开发实施到试运行，基本都是在线下由不同角色、甚至不同服务商完成的，缺乏项目交付全流程、全生命周期的数字化工作台承载，很难实现对项目全局掌控，各个环节都容易出现不同类型的问题与挑战；除项目前期需要充分准备与思考外，也需要项目交付人员的个人经验与能力去把控项目进度与质量；挑战 2：数据中台交付过程管控复杂数据中台交付标准化白皮书53）交付验收周期长，根据各行业数字化转型趋势分析和阿里巴巴数据中台交付实践经验发现，数据中台技术服务从需求调研、方案规划再到实施落地的整体交付周期以数月为单位，同时交付的业务价值及质量等级很难做到在线化、可视化评估。一般产品交付完成产品售卖和产品部署即可，而数据中台交付是集成交付，包罗万象，软件、硬件、基础设施、大数据平台、数据资产、数据服务、数据应用、定制化开发等基本都涉及，导致交付复杂度高。艾瑞咨询发布的2021 年中国数据中台行业白皮书指出，随着企业数字化转型驱动，市场需求将持续增加，数据中台行业增长势头明显，市场规模快速扩张，预计将在 2023 年达到 183.2 亿元，数据中台规模化交付就势在必行。因此，数据中台服务提供商需要建设数据中台交付的生态体系作为支撑，形成合作模式，进行彼此资源整合应用，来应对日趋复杂的企业需求及规模化交付需求。但是，数据中台服务提供商之间在能力的匹配上有很大不确定性，而造成这种不确定性的原因往往集中在伙伴间能力成长差异性、伙伴内部对员工的不同组织架构带来的不稳定性以及员工本人对职业路径规划所产生的波动性、伙伴对行业领域知识的缺乏。这些因服务提供商的知识和能力上的参差不齐，使得数据中台交付生态协同难，进而导致企业对数据中台交付的不确定性存在敏锐的感知。挑战 3：数据中台交付生态协同难埃隆马斯克（Elon Musk）曾在愚人节跟粉丝开起了“特斯拉破产”的玩笑，一定程度上是由于当时特拉斯 Model 3 的交付能力与客户需求量之间的不平衡，标准化的生产流水线是工厂的核心能力，对汽车企业来讲至关重要。因此，针对数据中台交付技术服务面临的挑战，数字化时代的数据中台规模化交付需要生产力提升，而生产力提升提1.4 交付标准化解决思路TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY6升的基础是交付标准化，标准化是解决交付挑战的核心思路之一。结合软件工程理论和数据中台交付实践经验，数据中台交付标准化建设方法分为挑战分析、标准构建和实践检验三个部分，如图 2 所示。挑战分析，通过对多个项目交付实践总结及复盘，将交付技术服务挑战抽象为三类，即交付专业要求高、交付过程管控难、交付协同难。标准构建，基于交付挑战分析，从四个方面进行标准建设，包含交付流程标准化、交付内容模板化、设计方法规范化、交付工具自动化。实践检验，基于数字化工作台，采用标准化方式进行数据中台技术交付，并采用交付标准化率、交付方案复用率、项目质量优良率、交付工具覆盖率等方面进行测试评估。标准化过程通过 PDCA 进行不断迭代管理。通过数据中台交付的标准化，把交付过程中的各个要素和环节有机组织起来，使交付动作规范化、科学化、程序化，建立数据中台交付的最佳秩序，提升数据中台交付效率与质量，支撑数据中台的规模化交付，提升企业客户对交付服务的满意度。从实践来看，标准化建设的收益至少包含四个方面：专业提升，交付是一门艺术，涉及大量人与人之间的沟通协作，交付过程沉淀的核心资产可提炼抽象为通用解决方案和行业解决方案，标准构建实践检验交付专业要求交付过程管控交付生态协同设计方法规范化交付内容模版化交付流程标准化交付工具自动化项目质量优良率交付方案复用率交付标准化率交付工具覆盖率挑战分析图 2 标准化助力解决数据中台交付挑战思路数据中台交付标准化白皮书7能很好提升交付专业性，也能让匠心传承；效率提升，通过交付标准方案、交付标准流程、交付标准工具及数字化工作台，能提升交付效率与质量，降低项目建设门槛与过程管控复杂度，为规模化交付奠定基础；生态协同，交付团队是连接产研、销管、客户、伙伴等的枢纽，有了交付标准和数字化工作台，多个角色之间的衔接就会更加顺畅，彼此合作对接能更加高效；业务创新，基于标准化原子能力，结合业务需求可快速进行定制化，进行敏捷业务创新。TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY8“不以规矩，不能成方圆”，基于对数据中台交付技术服务的挑战分析和解决思路，我们提出了“1+3+3+1“的交付标准参考框架，如图 3 所示。1 个目标，即以业务价值为导向，实现数据中台技术服务的标准化、在线化、规模化交付；3 个内容，即数据中台技术服务包含数据咨询规划服务、数据资产建设服务、数据应用建设服务；3个能力支撑，即交付标准流程、交付文档集、交付工具集；1 个平台，即数字化工作台，数据中台技术服务团队和政企客户通过数字化工作台完成数据中台项目交付。交付标准化参考框架2.1 概述图 3 数据中台交付的参考框架降低生态交付门槛沉淀交付技术资产交付流程数字化工作台云原生技术、云原生产品、云原生架构数据中台服务团队数据中台政企客户数据中台交付标准化在线化规模化数据咨询规划服务数据资产建设服务数据应用建设服务交付前阶段交付中阶段交付后阶段1.交付前置2.需求调研3.方案设计4.开发实施5.试运行6.上线维保交付文档集交付工具集数据中台交付标准化白皮书9交付流程、交付文档集、交付工具集是三位一体的能力支撑体系。基于交付流程动作及产出，沉淀交付技术资产，包含交付物、过程产出物、项目评审意见、阶段性汇报总结等文档；通过对多个项目文档的提炼抽象脱敏等手段，形成通用解决方案和行业解决方案；结合数据资产目录划分方法，进行文档集的资产目录构建，一方面做内部参考借鉴，另一方面为交付工具打造提供输入；交付工具集，基于通用解决方案和基础产品开放能力，围绕具体交付实施场景而构建，能有效降低数据中台交付门槛，为交付动作执行提供武器弹药支持，同时倒逼交付文档集的不断迭代更新。交付技术服务团队包含业务架构师、技术架构师、数据产品经理及实施人员等，与政企客户服务对象一起，基于数字化工作台进行数据中台项目在线化交付。下面小节将对交付流程、交付文档集、交付工具集、交付技术服务团队和数字化工作台分别进行介绍说明。流程是做事的规范和顺序，是提升工作效率的重要保障。结合客户项目全生命周期及交付团队参与度，将数据中台交付分为交付前、交付中和交付后三个阶段和六个流程，如图 4 所示。其中，交付前阶段包括交付前置，交付中阶段包含需求调研、方案设计、开发实施、试运行，交付后阶段包含上线维保。通过标准化的交付流程，针对不同的客户及需求，提供数据咨询规划服务、数据资产建设服务、数据应用建设服务等差异化服务。2.2 交付流程动作 正式上线 售后保障 项目验收 试运行 知识转移 业务调研 技术调研 数据调研 业务蓝图设计 数据产品设计 架构设计 数据模型设计 测试方案设计 需求方案 风险识别 交付评审 启动规划 数据集成 数据研发 应用研发 数据回刷 集成测试交付前阶段交付中阶段交付后阶段1.交付前置2.需求调研3.方案设计4.开发实施5.试运行6.上线维保图 4 数据中台交付各环节的交付任务TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY10易用、易懂、易找的技术文档资料对降低成本、构筑交付生态体系、培训赋能、打造行业影响力，以及提升交付专业度和企业竞争力都有重要的价值。在交付技术服务的各个阶段，随着交付任务阶段性完成，技术资产也随之在数字化工作台上逐步沉淀下来，经过脱敏提炼抽象等，按照通用数据资源目录划分方法，结合文档打标签等，进而构建起交付技术知识库，形成标准化的数据中台交付文档集，为高质量完成各项交付任务提供文档支撑，数据中台交付各环节的交付文档如图 5 所示。“工欲善其事，必先利其器”，工匠在做工前打磨好工具，操作起来就能得心应手，达到事半功倍的效果。交付工具一方面辅助提升交付效率，另一方面降低数据中台交付门槛，让生态伙伴使用工具也能做交付。基于数据中台交付的各个阶段的交付质量要求，抽象交付文档中的共性内容，采用产品化思维进行更高维度的标准化构建，形成标准化的数据中台交付工具集，如数据盘点工具、数据集成工具、数据校验工具、代码扫描工具等。交付工具集支撑交付流程高效率高质量完成，同时有效降低数据中台生态交付门2.3 交付文档集2.4 交付工具集图 5 数据中台交付各环节的交付文档 项目上线报告 售后运维保障方案 项目验收签字确认单 试运行方案 试运行总结报告 知识转移方案 知识转移清单 业务需求调研提纲 业务需求调研会议纪要 业务需求分析说明 技术需求调研提纲 技术需求调研会议纪要 数据需求调研提纲 数据需求调研会议纪要 数据资源目录表 数据字典表 数据中台蓝图设计方案 产品需求设计方案 技术架构设计方案 数据模型设计方案 数据中台测试方案 项目交付工作说明书 交付资源配置 风险说明与规避建议 可交付性评审意见 项目启动会议纪要 数据集成定制化代码 数据研发定制化代码 应用研发定制化代码 数据回刷定制化代码 各类测试报告交付前阶段交付中阶段交付后阶段1.交付前置2.需求调研3.方案设计4.开发实施5.试运行6.上线维保数据中台交付标准化白皮书11槛，为规模化技术服务提供强大的自动化技术手段。数据中台交付各环节的交付工具如图 6 所示，工具能力说明如下。图 6 数据中台交付各环节的交付工具数据盘点工具对需要纳入到数据中台的数据进行盘点、分类，结合业务过程梳理，为数据架构设计及数据建模提供输入；可支持 MySQL、Oracle、DB2、SqlServer、HANA、MongoDB、PostgreSQL 等数据库，支持插件式扩展；配置数据源后，可进行一键盘点，输出资源目录表级数据字典，并提供智能数据采集建议。数据集成工具基于基础产品开放 API 能力，进行二次封装，融入个性化功能和体验需求，提供面向批量数据采集场景、使用便捷的工具；提供可视化数据采集规则配置，如表命名规范、任务命名规范等，与数据盘点提供的智能数据采集建议无缝结合，自动化获取数据采集计划清单，按照采集规则自动补齐数据集成信息，减少人工成本。1）数据盘点工具2）数据集成工具TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY12数据探查工具基于业务需求分析和数据应用设计，通过对数据及其质量进行初步探查，确保需求可落地性及实施效果；基于质量探查需求和自定义业务规则，进行数据核查和验证，判断数据质量与业务需求匹配度；可基于默认规则或自定义规则进行数据探查，输出数据探查报告和数据质量报告。数据建模工具基于行业级数据标准及标准数据模型进行标准化规范可视化的数据模型构建工作，提升数据模型设计的质量和效率；可将数据库元数据、DDL、数据模型文档等多种方式导入逆向建模从而快速引入建模素材，并且支持数据模型的 DDL，文档方式导出及数据平台对接直接转化成业务系统物理模型生产力，保证了设计开发的一致性，提升数据类项目交付质量和效率。数据校验工具对数仓ODS层数据与源数据一致性需求、ADS层宽表指标准确性需求等，通过数据量校验、指标校验等方式确保数据在采集、设计、建模、开发过程一致，保障数据与指标一致性和准确性。数据回刷工具由于数据模型设计方法的差异性，上游业务系统数据结构调整或数据口径变更时，需对数据表的历史分区数据进行回刷；ODS 层回刷支持笛卡尔积、动态分区等方式，CDM 层与 ADS 层支持多周期合并、行列级回刷等方式。3）数据探查工具4）数据建模工具5）数据校验工具6）数据回刷工具数据中台交付标准化白皮书13代码扫描工具基于代码质量规则，对定制化开发的代码质量进行检查，发现代码编写不规范、效率低等质量问题，提升代码检查效率并提供优化建议；支持全量代码扫描、单条 SQL 调试、按任务编号扫描和按代码空间扫描等。基于上述的系列交付工具，交付过程变得更清晰和简单，交付前、交付中、交付后的流程和配套工具的衔接更合理和顺畅。7）代码扫描工具一个好的工程项目必须有一套完整的组织保障机制。数据中台以业务价值为导向，其交付专业要求高、过程管控复杂、交付生态协同难，要高质量建设数据中台，除了交付流程、交付文档集、交付工具集之外，也需要强有力的组织保障，确保角色完整、分工明确、衔接顺畅、各司其职、各尽其责。站在数据中台建设全生命周期视角，除了客户和生2.5 交付服务团队图 7 数据中台企业服务角色与职责矩阵需求方案风险识别交付评审启动规划业务调研技术调研数据调研蓝图设计产品设计架构设计数据建模测试方案数据集成数据研发应用研发数据回刷集成测试试运行知识转移正式上线售后保障项目验收SARA CCCCBMCRACCIIIPMORACSMCCCRACCCCIIIIIIIIICCCCRABACCCRRAIIRACCICCCCCITMCCCRIRARACCRARACRARARARACRARARACIPDCCCIIIICRACICCCCCIQACCCIIIICCCRACCCCRACCCCITAMCCRAI客户CIICCCCCCCCCCCCCCCCCCR伙伴IRRRRRRRRRRRRRRRRRI交付前阶段交付中阶段交付后阶段1.交付前置2.需求调研3.方案设计4.开发实施5.试运行6.上线维保R：执行人A 责任人C 征求意见I 被告知TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY14态伙伴之外，数据中台企业服务角色构成主要包括 SA、CBM、PMO、CSM、BA、TM、PD、QA 和 TAM，项目不同阶段由不同的团队来负责，每个角色在各个不同阶段及流程中承担的职责如图 7 所示，RACI 责任分配矩阵如表 1 所示。其中，SA 解决方案架构师负责售前客户需求调研与方案设计，CBM 客户经理负责对售前商务风险等进行识别判断，PMO 负责对项目可交付性进行评审，CSM 对项目启动规划及最终项目验收负责，BA 对业务需求及业务架构设计负责，TM 对数据和技术架构及其落地方案负责，PD 对数据应用及数据产品设计负责，QA 对测试方案及落地负责，TAM 对售后运维负责，各角色在 CSM、BA、TM 的统筹下进行协作，共同对项目交付负责。数据中台建设需要多个团队和角色协作完成，涉及交付前阶段、交付中阶段、交付后阶段，每个交付阶段涉及客户、阿里云、生态伙伴等，要确保不同的角色之间分工明确、各司其职、衔接顺畅，就需要明确不同的角色职责边界和衔接关系，这也是交付过程管理中的重要质量把控原则。表 1 RACI 责任分配矩阵说明角色简写RACI角色英文ResponsibleAccountableConsultedInformed角色说明谁负责，负责执行任务的角色，具体负责操控项目、解决问题谁批准，对任务负全责的角色，只有经同意后项目才能进行咨询谁，在任务实施前或中提供指定性意见的人员告知谁，及时被通知结果的人员，不必向其咨询、征求意见数据中台交付标准化白皮书15数字化转型过程中的大型项目，开发团队动辄数十人至几百人，来自各个不同的组织。沟通不畅、信息分散、严重依赖个人能力的情况时有发生，就好像盲人摸象，项目的透明度低下，严重阻碍项目走向成功。过去的项目管理以及协同的方式已经不再适合今天大型全要素的数字化转型的过程，急需要全新的数字化转型交付和服务的方法论以及与之配套的工具和平台。2021 年 10 月 19 日，飞天技术服务平台-数字化工作台在杭州云栖大会上正式亮相，整体提出了组织在线、成员在线、业务在线及项目在线的全量在线的企业服务模式，首次透明企业服务的全过程，为不同角色提供社会化的协作、数据化的管理、智能化的管理能力，实现项目在线、精益管理、优秀履约的目标。客户、数据中台技术服务服务团队在一体化的数字化工作台上完成服务履约；客户随时可查看了解项目过程，同时会基于在线 IM 工具完成服务及沟通互动；伙伴从人、财、事、物四个方面全面与阿里巴巴协同，共同为客户提供高质量的云创新数字服务。2.6 数字化工作台数字化工作台应用层管理层权限管理账号管理产品管理策略管理平台管理业务层风险预警知识搜索客户洞察人员画像智能决策数据层项目主题库人员主题库资产主题库生态主题库客户主题库交付技术应用待办消息工单管理服务日历标准中心工具中心文档中心政企客户应用人员管理企业信息项目管理结算管理我的工单待办消息数据资产构建与管理主题库建设图 8 数字化工作台功能结构示意图TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY16数字化工作台功能结构示意图，如图 8 所示。管理层基于云原生架构设计、云原生的产品与技术实现，提供基础的账号管理、权限管理、产品管理等能力。应用层为技术服务团队提供待办消息、服务日历、交付流程管理、交付工具管理和交付文档管理等线上操作，为政企客户提供待办消息、企业信息、人员管理、项目管理和结算管理等线上操作。其中，标准中心为标准交付流程与动作、交付方案、交付过程产出等提供能力支撑；工具中心为交付工具提供上架、下架、与交付动作关联等提供能力支撑；文档中心承接标准中心的过程产出文档，并提供文档打标、查看、搜索、下载等能力。数据层，基于应用层产生的数据进行数据资产构建与管理，进行人员、项目、资产、客户、生态等主题库建设，为交付标准化率、交付方案复用率、项目质量优良率、交付自动率等标准化指标提供数据支撑。业务层，提供风险预警、知识搜索、人员画像、客户洞察等应用。数字化工作台为标准化的数据中台交付流程、交付文档和交付工具提供长效平稳运转和持续迭代演进提供全方位的支持和保障。数据中台交付标准化白皮书17标准，是在一定范围内获得最佳秩序，经协商一致，并经过人工机构批准，共同使用和重复使用的规范性文件”；数据中台交付标准化，为是为了在交付前、交付中、交付后获得最佳秩序，制定交付技术服务流程、业务动作、文档模板、设计规范、工具平台、服务角色、职责矩阵等的活动，以提升数据中台交付效率与质量提升，支撑标准化、在线化、规模化的服务履约，保障客户服务满意度。下面章节针对交付前、交付中、交付后三个阶段及其流程动作，从业务动作定义、任务拆解、输入输出文档、交付工具支撑、质量管控等方面进行标准化要求说明。交付前阶段包括交付前置环节，支持售前团队进行数据中台需求沟通及方案设计，提前识别交付风险，并提供规避建议，完成数据中台项目签约，保障项目交付履约。交付前置环节的交付任务包括需求方案、风险识别、交付评审和启动规划。交付前置环节各项交付任务对应的交付文档和交付工具如表 2 所示。交付标准化技术要求3.1 概述3.2 交付前阶段TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY18需求调研环节基于工作说明书中的业务目标和范围，从业务、数据、技术等方面对客户的需求进行详细调研，为交付实施提供需求输入。需求调研环节的交付任务包括业务调研、技术调研和数据调研。需求调研环节各项交付任务的交付文档和交付工具如表 3 所示。交付前置的质量管控要求包括：1）明确交付前置的团队角色职责矩阵和分工协作；2）提交覆盖交付全流程的交付风险说明与规避建议文档；3）按照可交付性评审模板提交评审意见；4）按照标准项目管理办法启动规划，并提交启动规划会议纪要；5）基于数字化工作台进行上述交付文档的提交和管理。3.3 交付中阶段表 2 交付前置环节各项交付任务的交付文档和交付工具序号1234交付任务需求方案风险识别交付评审启动规划交付文档交付工具项目交付工作说明书数据盘点工具风险说明与规避建议可交付性评审意见项目启动会会议纪要3.3.1 需求调研环节数据中台交付标准化白皮书19 表 3 需求调研环节各项交付任务的交付文档和交付工具序号123交付任务业务调研技术调研数据调研交付文档交付工具业务需求调研提纲业务需求调研会议纪要业务需求分析说明数据需求调研提纲数据需求调研会议纪要数据资源目录表数据字典表技术需求调研提纲技术需求调研会议纪要数据盘点工具数据探查工具数据盘点工具数据探查工具需求调研的质量管控要求包括：1）明确需求调研的团队角色职责矩阵和分工协作；2）基于业务需求调研提纲模板、业务需求分析说明模板，结合数据盘点工具和数据探查工具进行业务调研，并提交业务需求调研、业务需求分析说明和业务需求调研会议纪要文档；3）基于技术需求调研提纲模板进行技术调研，并提交技术需求调研提纲和技术需求调研会议纪要；4）基于数据资源目录模板、数据字典模板，结合数据盘点工具和数据探查工具进行数据调研，并提交数据需求调研提纲、数据需求调研会议纪要、数据资源目录表和数据字典表；5）基于数字化工作台进行上述交付文档的提交和管理。TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY20方案设计环节基于需求调研环节的交付文档和交付前置环节的项目交付工作说明书文档，完成数据中台业务蓝图设计、数据产品设计、架构设计、数据模型设计及测试方案设计，为开发实施提供输入。方案设计环节的交付任务包括蓝图设计，产品设计、架构设计、数据建模和测试方案。方案设计环节各项交付任务的交付文档和交付工具如表 4 所示。方案设计的质量管控要求包括：1）明确方案设计的团队角色职责矩阵和分工协作；2）基于行业蓝图设计框架模板，结合数据探查工具进行数据质量初探，并提交数据中台蓝图设计方案文档；3）基于产品需求设计框架模板，结合数据探查工具进行数据质量确认，并提交产品需求设计方案文档；4）基于架构设计框架模板，结合数据集成工具进行集成规范设计，并提交技术架构设计方案文档；5）基于数据建模框架模板，结合数据建模工具进行模型设计，并提交数据模型设计方案文档；3.3.2 方案设计环节表 4 方案设计环节各项交付任务的交付文档和交付工具序号12354交付任务蓝图设计产品设计架构设计测试方案数据建模交付文档交付工具数据中台蓝图设计方案数据探查工具数据探查工具数据集成工具数据建模工具数据校验工具产品需求设计方案技术架构设计方案数据中台测试方案数据模型设计方案数据中台交付标准化白皮书216）基于数据中台测试框架模板，结合数据校验工具进行测试方案设计，并提交数据中台测试方案文档；7）基于数字化工作台进行上述交付文档的提交和管理。开发实施环节基于数据中台详细设计方案，进行数据中台平台环境搭建、数据采集、代码研发、数据回刷与校验、数据服务研发与测试、数据应用研发与测试等交付实施工作。开发实施环节的交付任务包括数据集成、数据研发、应用研发、数据回刷和集成测试。开发实施环节各项交付任务的交付文档和交付工具如表 5 所示。开发实施的质量管控要求包括：1）明确开发实施的团队角色职责矩阵和分工协作；2）基于需求调研环节的业务需求分析说明文档和方案设计环节的技术架构设计方案文档，结合数据集成工具进行数据集成，并提交数据集成定制化代码；3）基于方案设计环节的技术架构设计方案文档和数据模型设计方案文档，结合数据建模工具进行数据研发，并提交数据研发定制化代码；3.3.3 开发实施环节表 5 开发实施环节各项交付任务的交付文档和交付工具序号12354交付任务数据集成数据研发应用研发集成测试数据回刷交付文档交付工具数据集成定制化代码数据集成工具数据建模工具数据回刷工具数据校验工具、代码扫描工具数据研发定制化代码应用研发定制化代码各类测试报告数据回刷定制化代码TECHNOLOGY SERVICE STANDARD FOR DATA MIDDLE OFFICE DELIVERY22试运行环节确定试运行目标与范围，制定试运行方案与运行保障机制，配置监控告警，处理试运行的缺陷及需求；明确交付质量要求，便于制定正式上线运行措施和管理规范，完成知识转移，为转维和终验做准备。试运行环节的交付任务包括试运行和知识转移。试运行环节各项交付任务的交付文档和交付工具如表 6 所示。试运行的质量管控要求包括：1）明确试运行的团队角色职责矩阵和分工协作；2）提交试运行方案文档，按照试运行方案进行监控告警配置、需求与缺陷管理等，并提交试运行总结报告；4）基于方案设计环节的产品需求设计方案文档和技术架构设计方案文档进行应用研发，并提交应用