在当今企业数字化转型的浪潮中，数据作为核心要素，其价值和作用日益凸显。本文旨在深入探讨数据驱动在数字化转型中的关键作用，特别是如何通过构建从底朝上的数据纵向打通机制，充分发挥数据对业务运营和流程绩效的支撑作用。
一、数据：数字化转型的基础设施核心
阿里巴巴集团技术委员会主席王坚博士在外滩大会上强调：“数据是基础设施的核心组成部分。”这一观点深刻揭示了数据在数字化转型中的基础性和关键性地位。数据不仅仅是模型和计算的附属品，而是构成完整基础设施不可或缺的要素。只有当数据与其他技术元素有机结合，才能激发出更具创新力的应用。
数据是基础设施的核心的组成部分。数据不只是一个模型的附属品，这个数据也不只是一个计算的附属品。只有所有这些东西变成一个完整的基础设施的时候，我们才会有那一次更加激动人心的创新。
王坚2024外滩大会演讲
二、传统信息化系统的数据使用局限
回顾传统信息化IT系统的建设过程，我们不难发现，大多数系统是基于业务需求和功能需求设计的，而非数据驱动的思想。在这样的系统中，数据往往是业务流程运作后的一个持久化结果，主要用于简单查询、统计或作为下游输入，以及在BI这样的分析类应用中进行数据分层建模和多维度决策分析。然而，这种数据使用方式存在一个显著问题：数据更多地是支撑上层决策，而非直接驱动业务运作或提升业务流程绩效。这导致了数据与业务之间的脱节，以及问题解决响应的滞后。
三、数据驱动业务的新路径
为了打破传统信息化系统的数据使用局限，我们需要探索数据驱动业务的新路径。这要求我们在系统设计和实施过程中，更加注重数据的实时采集、处理和反馈机制，确保数据能够真正渗透到业务流程的各个环节，实现数据对业务流程的实时监控和动态调整。
四、数据驱动的端到端流程绩效监控
在构建数据驱动的业务系统时，端到端流程绩效监控是一个关键环节。这要求我们在系统设计和实施过程中，进行详细的流程分析和梳理，识别关键的数据对象和数据映射关系。通过构建完整的数据链，实现数据对业务流程的实时反馈和动态调整。同时，我们还需要在关键业务功能操作中进行埋点，以便实时监控和预警潜在的问题。
五、数据驱动的纵向贯通
为了实现数据对业务的全面驱动，我们需要在企业架构规划设计中引入数据驱动的纵向贯通机制。这要求我们在业务架构、应用架构和数据架构之间建立紧密的映射关系，确保数据能够顺畅地从底层传递到上层，并在各个层面发挥作用。同时，我们还需要在战略业务目标、业务能力组件、业务服务和能力开放、价值流等各个环节中融入数据驱动的理念和方法。
六、面向数据的设计思路：领域建模与数据业务一体化
在未来的数字化转型中，我们应该引入面向数据的设计思路。这意味着在设计和实现IT系统功能时，不仅要考虑业务需求，还要考虑如何更好地发挥后续数据的价值。这要求我们在系统规划和设计阶段就充分考虑数据的采集、处理、分析和利用等方面的问题，确保系统能够实时产生高质量的数据，并为后续的数据分析和决策提供有力支持。
为了实现数据驱动的纵向贯通，我们引入了领域建模的思路，识别关键的领域对象。领域对象作为业务与数据的融合体，有助于实现业务数据一体化。通过领域建模，我们可以更清晰地理解业务与数据之间的关系，从而构建出更加精准、高效的数据模型，支撑业务流程的持续优化与改进。
七、远期思考：数据原生
展望未来，我们应像云原生一样引入数据原生的概念。在业务系统设计与实现阶段，就充分考虑数据的后续价值与应用场景，使数据成为业务系统的内在组成部分而非附属品。这一思路要求我们在设计之初就具备面向数据的视角，确保后续产生的数据能够自然而然地驱动业务运营，从而发挥最大价值。
结束语
数字化转型中的数据驱动是一个复杂而系统的工程，需要从底层数据治理、数据采集与集成、数据建模与分析等多个方面入手，实现数据的纵向贯通与业务的一体化。只有这样，我们才能真正发挥数据的核心价值，驱动业务运营与管理，推动企业的数字化转型迈向新的高度。
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