针对当前国内企业数据中心蓬勃发展的态势，本文对企业数据中心的建设目标、数据中心构成及重点建设思路进行探讨。

1 背景

现代化企业在长期运营中积累了大量数据，范围覆盖企业的客户、产品、资源、生产、市场营销、合作伙伴、资源、财务等，支撑着企业的日常业务运营和管理，同时也蕴含着关于客户特征、业务规律、企业发展趋势相关的宝贵信息，因此，应该把数据作为企业的宝贵资产进行管理和运营。

当前，各大企业纷纷建设自己的企业级数据中心，在支撑企业透明管控的同时，还希望通过数据中心充分挖掘和发挥企业数据资产的价值，锻造企业核心竞争能力，支撑企业的高效低成本运营。

2 企业数据中心建设目标

由于企业数据中心的大规模、复杂性、长期性，企业在实施数据中心建设前，应进行总体规划，明确数据中心建设的长远目标和阶段性目标，并形成演进路线。

鉴于数据中心对企业的战略意义，其长远目标应结合企业战略并且具有高度前瞻性；阶段性目标应结合企业各阶段的业务诉求、IT环境、数据中心能力状况等情况。

本文对企业数据中心的长远目标进行探讨，我们认为企业应充分利用成熟先进的技术、借鉴业界成功业经验，打造智能的企业级数据资产运营中心，实现企业数据资产的投资回报最大化，具体有以下三方面含义：

 “智能”要求数据中心具备：数据完备且标准；平台功能完善；数据共享自动化；应用智能化、多样化；系统资源可弹性配载；系统架构可动态扩展。

 “企业级”要求数据中心面向全企业：数据覆盖全企业、提供企业级的统一数据视图、面向全企业提供信息服务。在企业级状态下，数据中心跨业务线、跨部门、跨系统。

 “数据资产运营中心”要求企业数据中心肩负起企业数据资产运营的心脏和枢纽的作用，对企业数据的获取、传输、加工、增值、应用、管控、运维等达到一体化，整个流程、各方面工作无缝衔接、高度协同，提供数据价值发挥的生态圈。

3 企业数据中心的组成

数据中心要推动企业数据资产的价值发挥，首先需要把企业方方面面数据管理起来；在此基础上对所汇集的数据进行深度挖掘，透过数据发现深层次的相互关联的业务规律；继而提供各类增值应用，以及与企业内外部系统互动，形成支撑整个企业业务运营、企业管理、决策、监控的闭环IT环境。

因此，我们首先把数据中心在逻辑上划分为企业数据资产管理中心、企业数据资产增值应用中心，再对数据资产管理中心进行细分，如下图所示：

企业数据中心逻辑组成图

（1） 企业数据资产应用中心

企业数据资产应用中心包括智能应用平台及其上的丰富应用，主要实现对数据的增值和价值发挥，提供面向企业生产运营、企业管理、决策支持、运营监控的各种智能应用，应用的形式包括查询统计、报表分析、多维分析、数据挖掘、预测、监控、稽核等。

（2） 企业数据资产管理中心

本中心主要实现对企业各类数据的规整集成、集中存储，提供有效的数据管控机制确保数据质量、数据安全、数据可理解，具体又分为数据资产信息中心、管控中心、共享中心、知识中心：

 数据资产信息中心：规整集成各业务线的内外部数据，为企业决策、生产运营、管理监控提供真实、完整的企业数据统一视图；

 数据资产管控中心：该中心明确了数据资产管理的配套组织、制度流程，并提供数据管控的具体技术支撑，保障数据的质量和数据受控、合理、安全使用。

 数据资产共享中心：提供全企业内集中、统一、规范、高效的数据交换平台，在确保安全前提下，支撑各类数据跨系统、跨业务线、跨部门及时有效交互，实现数据中心所存储数据向全企业的权威、充分共享，尤其是所有跨系统核心业务数据的统一出处、自动分发同步。

 数据资产知识中心：提供权威、一致的企业数据定义、数据加工过程说明、业务术语定义、业务指标定义及相互间关系描述，对相关业务知识、系统使用知识、系统运维管控的知识等进行积累沉淀，帮助系统和用户的理解。同时，提供相关的知识交流技术支撑，辅助数据使用和管理。

4 企业数据中心建设思路

企业数据中心的总体建设思路是总体规划、分步实施、迭代式演进，在此基础上，还需重点关注几个方面的工作：

（1） 获得领导重视和业务部门支持

企业数据中心建设离不开各业务部门及企业现有系统的支持配合，例如业务需求调研、业务指标体系梳理、源系统数据获取、业务部门访问权限整理等，涉及面广，工作接口多，高层领导的重视和业务部门配合情况是决定项目成败的关键因素。

因此，需要在项目前期明确企业数据中心对企业信息化、对业务运营、对企业管理的意义和价值，从而获得高层领导的重视和持续支持；建设部门在项目前期与业务部门充分沟通，使业务部门了解数据中心的作用、需要配合的工作、工作开展思路等，形成充分共识。

（2） 组建专业团队，明确职责分工

企业数据中心建设涉及到企业众多部门和厂商，内部部门如信息化部门、各业务部门（生产部门、市场部门、服务部门、财务部门等），外部厂商如第三方软硬件厂商、咨询厂商、实施厂商以及数据中心系统投入使用后负责运维的厂商。

因此，需要组建由企业高层领导、内部部门、外部厂商共同参与的联合项目团队，明确分工界面及工作制度，确保相关单位既分工又合作。

（3） 重视系统规划，明确演进路线

数据中心系统建设是长期的过程，需总体规划、分步实施，在项目实施前期，应成立专门团队，由咨询厂商牵头，实施厂商和企业相关部门配合，进行数据中心系统的整体建设规划，明确系统长远发展目标和各阶段目标，确定系统演进路线、原则和策略等内容。企业业务部门和信息化部门应参与系统规划工作，企业高层领导应对规划结果进行总体把关。

（4） 采用先进技术，借鉴先进理念

随着数据中心系统建设的推进，其数据和应用将越来越丰富，对系统功能和性能的考验越来越大。因此，数据中心系统在软硬件选型、系统架构方面，应确保先进性和可扩展性，为以后各期项目的数据接入、应用建设提供一个稳定、可平滑演进的系统框架。

 在系统技术方面，应采用先进、成熟的技术（如云计算、刀片化等），搭建一个可伸缩、资源可弹性调配、可平滑扩展的数据中心平台系统；

 在体系架构方面，应实现数据中心基础平台与应用平台的分离，并且采用组件化、模块化技术，确保平台在内核稳定的同时具有高度开放性、可灵活扩展。

 在应用服务交付方面，应借鉴先进的Saas（Software-as-a-service-软件即服务）理念，将平台与应用分离，提供快速便捷的应用交付能力，支持各类用户通过企业内网或互联网按需定购，快速获得相关应用服务。

（5） 注重统一管控体系建设

企业数据中心容纳了大量数据，数据质量、数据安全、数据可理解性等必须得到保障，需要建设与数据中心配套的数据管控体系。根据国际数据管理组织提出的数据管控框架，结合行业经验，我们建议的数据管控体系如下，它是一个“金字塔”结构：

数据管控体系结构图

管控目标：数据管控目标服务于企业战略和业务目标，在不同时期有不同的关注重点。一般而言数据中心首期项目建设应致力保障数据的可理解、可信任、可共享，为数据的应用奠定坚实基础。

 管控对象

随着管控目标演进，数据中心应分阶段纳入不同类型、不同范围的管控对象，例如数据质量、数据安全、数据服务、数据模型、元数据、主数据、业务指标体系、业务需求、业务应用等。

 管控措施

在数据中心建设的不同阶段，针对不同管控对象将有不同的管控措施，例如自检与第三方检查结合的数据质量管理、数据安全管理、与需求流程结合的元数据变更管理、与需求流程结合的指标体系管理等。

 组织、规范、流程保障

随着数据中心演进，应建立适应管控目标的管控组织，明确职责分工，例如成立专门负责数据质量的数据质量管理组、数据模型管理组、元数据管理组等。同时，应制定配套的管控制度、规范，例如数据保密制度、元数据管理规范、数据质量管理规范、主数据管理规范等；并以规范为框架梳理相关流程，如元数据管理流程、主数据同步及分发流程、数据质量管理流程等。

 管控的技术手段支撑

数据中心的数据管控工作繁杂、涉及面广、专业化程度搞，需要利用技术手段提供高效支撑。企业可自建或采用第三方成熟的数据管控平台，承载数据中心管控的相关管理流程，对管控对象进行监控预警，支撑故障处理、知识总结、评估优化等管控工作，从而将管控工作流程化、自动化、可视化，降低人工工作量，提高管控工作效率。

5 结束语

企业数据中心对企业至关重要，其建设是复杂、长期的系统工程，在建设前及实施中应形成明确的目标和建设思路，建议企业引入具有大项目管理经验及数据中心实施经验的专业化公司，并借鉴行业标杆、引入业界经验，确保数据中心理念的先进性和实际可落地性。