两本数据中台的书的读后感

在做一个数据治理的项目，对分散在不同部门的数据（生产，发货，退货，返修，换货，在制返修，库存返修），进行定期的汇总和挖掘，找到异常报废的关键因素并针对性改善，但是sap和oa没有方便的数据汇总办法，领导说了好久的bi也木有拿到，干脆自己手撸一个好了。

出于学习互联网先进经验的想法，买了两本书，《数据中台》《中台战略》，应该说比较失望吧，2本都是阿里云前员工写的，介绍了企业数据化转型中数据中台的建设常识，对于没有接触过这个的纯管理型领导，或者没做过全流程数据挖掘的新同学，还是有一定参考意义的，但是买一本就好了，只能说我不是作者的目标客户吧，在我眼里作者简介还有意思一点，学着修改一下自己的简介，至于工业数据治理经验，不同行业应用案例，可能确实不便细说吧。

（学习互联网文案-_-!

彭秋阳，广州高层次人才，某可靠性协会理事，持有6sigma等国际专业资格证书，曾为区政府提供咨询，智能装备核心部件关键技术研发的核心参与者，工业数据治理的探索实践者，建立了某上市公司的轴承风险管理体系与精密机械工业性验证平台，在为行业客户赋能的过程中形成完整的方法论并进行了行业培训，还没到香港中文大学读博。）

书中提到数据中台的不同发展阶段，对应我现状这种做下专项搞搞数据仓库并用于业务改善的，就是早期探索阶段，还提到信息化建设的不同模式，比如软件功能驱动（比如网管买的各种好用不好用的软件）和数据治理驱动（比如我这专项），还提到数据应用成熟度（比如从只看年度kpi的统计分析阶段到关注业务过程数据的专项治理），重要的是强调了数据治理得结合制度和组织变革才能取得更好得效果（跨部门si逼）。

至于其他得，比如打通数据孤岛让数据更敏捷高效且持续用起来。对我帮助不大，返修数据本来就有滞后，每月一次从sap和oa导出excel读到pyhon做sqlite查询再streamlit发布就好了，又比如数据质量标准啊应用层数仓层源数层啊或者pytorch啊啥的，我本来就在做，亲爱的同事们填写的垃圾数据还是得自己一点点清洗，不过数据安全和数据老化是提醒了我清理硬盘。

平心而论书写得还可以，讲的挺全面的，虽然好多重复甚至图都重复的，估计是阿里云文档吧，但是作为制造业工程师，抱着期待来读就难免失望了。