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在互聯網時代，企業需要快速響應、挖掘、引領用戶需求，此時，借助平臺的力量是企業生存、發展的關鍵因素。多年以來，不少企業已經建立了“前臺+后臺”的平臺化架構。
什么是中臺？
數據中臺是各類數據資源的匯聚中心、數據資產轉化中心、數據價值發掘中心，滿足橫向跨專業、縱向不同層級的數據共享、分析挖掘和融通需求。2019年12月31日，國家電網有限公司企業級數據中臺初步建成。
在互聯網時代，企業需要快速響應、挖掘、引領用戶需求，此時，借助平臺的力量是企業生存、發展的關鍵因素。多年以來，不少企業已經建立了“前臺+后臺”的平臺化架構。
前臺是企業的最終用戶直接使用或交互的系統，比如用戶直接使用的網站、手機APP、微信公眾號等都屬于前臺。后臺是面向運營人員的配置管理系統，比如財務系統、產品系統、客戶管理系統等。后臺為前臺提供了一些簡單的配置。
但隨著企業的發展，前臺和后臺就像是兩個轉速不同的齒輪，前臺要快速響應用戶需求，看重的是快速迭代，轉速越快越好；而后臺卻是越穩定越好，轉速也越慢越好。此時，前臺、后臺“齒輪匹配不平衡”的問題逐步顯現出來。
為了更好地響應用戶，中臺應運而生。中臺就像是在前臺、后臺之間添加的“變速齒輪”，中臺匹配了前臺與后臺的速率，是前臺與后臺的橋梁。
國家電網有限公司每時每刻都在產生海量的數據，但數據管理卻面臨“四大難題”。為解決這些難題，公司作出建設企業級數據中臺的部署。
依托數據中臺，國家電網有限公司研發推出“數智國網”。“數智國網”是國家電網有限公司數據成果展示、共享、交易、創新的平臺和統一入口，打通數據人才鏈、數據創新鏈、數據技術鏈、數據價值鏈與資金鏈，深化產學研結合，培育核心競爭力，進一步加大電網科技創新工作力度。
“數智國網”深度激發了大數據價值，對內助力公司生產經營方式轉變，對外服務政府、社會和客戶。
在企業的信息化建設過程中，存在以業務部門為主導的分散模式建設，部門間數據定義不一致，數據共享采用點對點的方式進行，跨業務協同困難。因此，要從企業級視角構建統一的數據模型。
數據模型基于數據中臺落地，推動實現各層級、各專業數據資源的匯聚、整合和共享。數據模型可以引領企業中臺的數據接入、數據存儲、數據質量管理。數據模型主要包括概念模型、邏輯模型和物理模型三部分。
數據模型是對現實世界中某個對象特征的模擬和抽象，用來描述數據、組織數據和對數據進行操作。就企業而言，可理解為對企業運營和管理過程中涉及的業務概念、邏輯規則等進行抽象和模擬。數據模型是企業所有系統的公共語言，就像人們在寫信、通話、面談、發送電子郵件時，都使用同一本字典；也像是用同一種語言，說不同的話，講相同的故事。
與阿里巴巴等互聯網企業的數據中臺相比，國網公司的數據中臺具有哪些主要特點？難度主要體現在哪些方面？
●公司的數據中臺具有以下特點：
公司數據中臺的數據行業性更明確。中臺的數據主要來源于總部及各網省業務產生的相關電力業務數據，與互聯網企業相比，行業性更明確。
公司數據中臺需要承接的數據量更大。國網公司是全球最大的公用事業單位，擁有海量電力業務，服務人口超過11億人。但公司數據管理基礎卻較為薄弱。
公司數據中臺建設和運營面臨的問題更嚴峻。在數據中臺出現之前，公司范圍內缺乏統一的數據資源管理體系和運營機制，給數據中臺的統一建設造成巨大困難。目前，數據中臺的建設已經大力推進公司數據資源厘清，逐步實現公司范圍內的數據資產整合賦能。
●難度主要體現在以下方面：
建設數據中臺需不斷創新。目前，行業內外引入和使用數據中臺的最佳實踐很少，公司數據中臺需結合電力行業的業務特點和公司情況進行創造性的建設運營。
建設團隊專業能力要求高。公司數據中臺的特點決定了建設團隊必須在掌握IT技術的同時，也掌握相應的電力行業業務能力。團隊需在探索中快速成長。
對接專業多、系統多、數據問題繁雜。數據中臺建設之前，數據煙囪、數據孤島問題突出。應用系統多，數據源頭多，查找困難，需投入大量時間、精力對現有數據進行梳理，以接入中臺。
公司數據中臺建設時間短、強度大、標準高。2019年年底，數據中臺建設工作已完成，目前在擴容的同時，已逐步轉向運營工作模式。
