数据中台的职责由哪个团队承担? IT部门、数据部门还是业务部门
肯定是IT部门+数据部门，业务部门就不要来凑热闹了。
无论是底层的代码编写，还是后面的系统升级和维护，有业务部门什么事？
或者你会说，需要业务部门，因为很多数据指标都得靠业务部门来确定，拜托，这是数据中台，不是数据仓库，也不是业务中台，看看清楚。
这么说吧，数据中台=30%IT部门+65%数据部门+5%业务部门。
这个也不是绝对的，得看企业里面，IT部门和数据部门的地位，如果是国企银行这些，那IT部门肯定就是最低的地位，比重要减少。
关于中台的内容，我已经说了很多了，我每个月都会花时间写上1-2篇中台，无论是怎么建还是后续的发展，都有详细解释！
数据中台的职责可以由多个团队共同承担，IT部门、数据部门和业务部门通常都在其中发挥着重要作用。
。他们确保数据中台具备可靠的技术支撑，能够稳定运行并处理大量数据。
。他们确保数据的质量、准确性和可用性，挖掘数据价值，为业务决策提供支持。
。他们提供业务场景和需求，推动数据中台更好地服务于业务，同时也需要理解和运用数据中台提供的数据和分析结果来优化业务流程和提升业务绩效。
。有些公司可能会设立专门的数据中台团队，整合IT、数据和业务部门的相关人员，共同承担数据中台的建设和运营职责。而在另一些公司，可能会由数据部门牵头，联合IT部门和业务部门协同工作。一些传统企业里，一般不会专门设立数据部门，如果有，也是兼具IT部门的职责，所以在这样的传统企业里，IT部门就专门负责数据中台。
总结来说，数据中台的职责是由IT部门、数据部门和业务部门等多个团队共同承担的。这种跨部门的协作是确保数据中台能够充分发挥其作用的关键。
通过算法进行数据预测，通过沉淀数据挖掘数据价值，服务于管理层的决策制定。
如果公司有专门的数据管理部门，数据中台当然是应该数据部门来承担，但是当前绝大部分企业没有专门的数据管理部门，数据治理体系尚未有效建立，IT部门与业务部门对数据治理的分工是不明确，这种情况IT部门应该负责数据平台，业务部门负责数据标准与数据质量。
数据中台是当前中台建设的一个重点，数据中台也是整个中台系统的重要支撑之一，从功能架构来看，数据中台通常要为业务系统提供支撑。
要想了解数据中台的职责由哪个团队来进行承担，应该考虑到三方面因素：
其一是数据中台的运维责任通常是由IT部门承担的，IT部门要保证数据中台的稳定运行，同时要协调多个部门来逐步完善数据中台的应用场景。数据中台要与传统的OA、ERP系统进行对接，维护的工作量还是比较大的。
数据中台的运维涉及到数据采集、归并、存储和安全等多个环节，同时云端数据运维也需要掌握云计算相关知识。按照经验来看，数据中台的运维通常需要一个专门的技术团队来负责，团队中不同的技术人员有其具体的任务，由于数据中台具有较强的定制型，所以在运维人员的安排上，需要根据具体的情况进行设置。
数据中台的运维对于IT部门的要求还是比较高的，当前数据中台通常会部署在云端，基于云端的技术运维对于技术人员也有新的要求，技术人员要时刻关注数据中台的数据采集是否正常，同时要保证多个系统的稳定运行。数据中台是构建在传统信息系统之上的，所以数据中台本身涉及到的环节比较多，这也在一定程度上提升了数据中台的运维成本。
其二是数据中台的需求制定责任通常需要多个部门的合作，其中业务部门往往是推动数据中台升级的主体。数据中台是业务中台的支撑，业务中台要基于数据中台来完成各种业务，所以数据中台与业务中台之间的关系也非常紧密。对于业务部门来说，业务需求的提出往往会直接推动业务中台的升级迭代，而业务中台的升级则需要数据中台的配合，这是一个完整的技术链条。
其三是数据中台的研发责任通常是要由专业的研发团队来完成，对于大型企业来说，如果自身的资源整合能力比较强，也完全可以由自己来打造研发团队，而对于研发能力较弱的企业来说，应该借助专业的科技公司来完成研发任务。数据中台的研发难度是相对比较大的，当然这也取决于企业自身的数据复杂度。
数据中台-北明数科
北明数科DTechInsight数据中台提供一站式数据解决方案，构建数据分析和运营能力，解决数据“存、通、治、用”等难题，实现数据化、精细化、智能化，助力“政企”数字化转型，让数据作为生产资料融入业务价值创造过程，持续产生价值。
产品蓝图
应用场景
1、多源异构数据汇聚
场景描述：数据汇聚支持多种异构数据源同步，包括关系型、非关系型、实时数据的采集处理
能够提供：各种数据源连接信息配置管理以及检测功能；实时采集引擎、周期采集引擎的配置管理和快速部署功能；采集作业的任务配置，任务调度功能；为每次作业提供日志监控，指标监控等可视化界面；多个维度的数据指标监测和采集作业运行监测功能。
2、数据开发
场景描述：数据开发面向开发人员提供离线、实时、算法开发工具，以及任务的管理、代码发布、运维、监控、告警等一系列集成功能，根据建设需求对数据进行加工处理
能够提供：百万级任务并发，可对任务进行复杂的依赖条件和灵活调度周期配置；数据开发任务类型满足临时查询、周期调度等不同场景下的开发需求；多类型在线脚本开发，屏蔽底层组件，为用户提供任务监控管理机制
3、数据治理
场景描述：数据资产通过数据资产目录、元数据、数据质量、数据血缘、数据生命周期等功能对数据资产进行管理，提升企业数据意识
能够提供：通过元数据模型、数据标准的建设，提高企业数据的规范性；丰富的元数据管理能力，包括元数据采集、编目以及版本信息维护；构建数据血缘图，追踪数据从业务系统到数据服务的全生命周期流转；数据质量和数据安全的管理，保证数据可管、可用
4、数据服务
场景描述：数据服务通过对数据进行计算逻辑的封装（过滤查询、多维分析和算法推理等计算逻辑），生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务API，让数据快速应用到业务场景中
能够提供：数据在业务层的全域流通；降低数据接口的重复建设，减少工作人员开发成本；保障数据获取的及时性和稳定高效，以对接不同部门的业务需要
5、资产管理
场景描述：资产运营通过搭建可视化的数据展示平台，面向用户提供不同维度数据服务资源目录，支持自助式的资产查询、订阅、下载以及服务调用
能够提供：资产门户管理场所，供数据消费方简单、便捷、详细地了解资产信息；通过统一的标准进行评估，全面分析资产使用次数、频率等指标；多维的资产监控界面，第一时间发现问题，及时排查，保证系统稳定
产品优势
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数据中台-北明数科
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，当前中台得到了很多企业的重视，在互联网时代，不论是规模较大的企业，还是广大的中小企业，建设自身的中台系统都是具有一定积极意义的。当前中台通常可以划分为技术中台、数据中台和业务中台，不同的中台有不同的职责，所起到的作用也是不同的。
数据中台是当前中台建设的一个重点，数据中台也是整个中台系统的重要支撑之一，从功能架构来看，数据中台通常要为业务系统提供支撑。以智能物流体系为例，数据中台通常包括订单智能分配、库存实施查询、运力预警、车辆数据、客户信息、用户信息、司机数据等内容，所以数据中台本身的数据承载能力还是非常强大的，基于这些数据可以完成业务和用户的对接，同时也可以通过数据中台来与PaaS等服务进行对接。
要想了解数据中台的职责由哪个团队来进行承担，应该考虑到三方面因素，其一是数据中台的运维责任通常是由IT部门承担的，IT部门要保证数据中台的稳定运行，同时要协调多个部门来逐步完善数据中台的应用场景。数据中台要与传统的OA、ERP系统进行对接，维护的工作量还是比较大的。
数据中台的运维涉及到数据采集、归并、存储和安全等多个环节，同时云端数据运维也需要掌握云计算相关知识。按照经验来看，数据中台的运维通常需要一个专门的技术团队来负责，团队中不同的技术人员有其具体的任务，由于数据中台具有较强的定制型，所以在运维人员的安排上，需要根据具体的情况进行设置。
数据中台的运维对于IT部门的要求还是比较高的，当前数据中台通常会部署在云端，基于云端的技术运维对于技术人员也有新的要求，技术人员要时刻关注数据中台的数据采集是否正常，同时要保证多个系统的稳定运行。数据中台是构建在传统信息系统之上的，所以数据中台本身涉及到的环节比较多，这也在一定程度上提升了数据中台的运维成本。
其二是数据中台的需求制定责任通常需要多个部门的合作，其中业务部门往往是推动数据中台升级的主体。数据中台是业务中台的支撑，业务中台要基于数据中台来完成各种业务，所以数据中台与业务中台之间的关系也非常紧密。对于业务部门来说，业务需求的提出往往会直接推动业务中台的升级迭代，而业务中台的升级则需要数据中台的配合，这是一个完整的技术链条。
其三是数据中台的研发责任通常是要由专业的研发团队来完成，对于大型企业来说，如果自身的资源整合能力比较强，也完全可以由自己来打造研发团队，而对于研发能力较弱的企业来说，应该借助专业的科技公司来完成研发任务。数据中台的研发难度是相对比较大的，当然这也取决于企业自身的数据复杂度。
最后，数据中台的打造是一个系统的过程，建设数据中台不能有一步到位的想法，同时也需要大量人员的配合。数据中台的运营责任也不能仅仅由某个部门来承担，需要整个企业从上到下形成一个责任整体。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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标签： #金融中台岗位职责
