摘要：每天，你的企业都在产生海量数据，但你想过吗，这些数据真的被充分利用了吗？说出来可能你不信，超过80%的企业数据开发项目都存在效率低下、质量参差不齐的问题。这不是技术能力问题，而是大多数企业还没有找到正确的数据开发方式。

每天，你的企业都在产生海量数据，但你想过吗，这些数据真的被充分利用了吗？说出来可能你不信，超过80%的企业数据开发项目都存在效率低下、质量参差不齐的问题。这不是技术能力问题，而是大多数企业还没有找到正确的数据开发方式。

我在数据行业摸爬滚打这么多年，亲眼见证了无数企业在数据开发上的挣扎和困惑。数据孤岛林立、开发流程混乱、重复造轮子——听着是不是很熟悉？投入大量人力物力却收效甚微，这种无奈我太懂了。

今天咱们就好好聊聊数据开发平台这回事。到底什么是数据开发平台？它能给企业带来什么价值？别着急，这篇文章给你讲得明明白白，没有啥复杂东西，全是实在话。

一、数据开发平台是什么

1.数据开发平台的定义

很多人以为，数据开发平台就是个写代码的工具。这么想可就大错特错了。简单来说，数据开发平台是一套完整的、帮助企业高效完成数据开发全流程的技术平台。说白了，它不只是个工具，更是数据开发的整体解决方案，从数据进来，到数据能用，全流程都能覆盖。

你肯定遇到过这种情况：要做个数据报表，得先从A系统导数据，再往B系统传，中间还要用Excel清理格式，最后才能放到报表工具里——整个过程又碎又耗时，还容易出错。数据开发平台要解决的就是这种问题，把数据采集、处理、质量检查、服务输出这些环节串起来，让整个流程自动化、标准化。

它覆盖了从数据源到数据应用的全链路，核心就是让企业能用更少的投入，拿到更靠谱、更能用的数据。我一直强调，数据开发平台和传统的数据开发方式有着本质区别。传统方式更像是手工作坊，每个人有每个人的做法，换个人接手就得从头捋；而数据开发平台则是现代化生产线，步骤固定、标准统一，不管谁来做，产出的质量和效率都有保障。

2.数据开发平台的核心组成

一个完整的数据开发平台，不是随便堆砌几个功能就行的，得有几个核心模块撑着，少一个都不行。这些模块各司其职，又能互相配合，才能形成完整的闭环。

数据集成模块：这个模块的作用就是把分散在各个系统里的数据汇集到一起，比如ERP里的销售数据、CRM里的客户数据、网站后台的访问数据，都得靠它拉到同一个地方。但这可不是简单的复制粘贴，得保证数据拉过来的时候是完整的，没丢字段；是一致的，不会同一个客户在两个系统里名字不一样；还要是及时的，不能业务都发生三天了，数据还没同步过来。FineDataLink在这方面做得相当出色，不管是数据库、文件，还是API接口的数据，都能快速对接，同步频率也能自己调，从分钟级到小时级都支持，还能自动重试，不用担心数据同步失败没人知道。

然后是数据处理模块。数据拉过来之后，很少有能直接用的，大多是“脏数据”——比如有空值、有重复值、格式不统一。这个模块就是负责“清洗”这些数据，还要做转换和加工。而且它得支持多种处理方式，满足不同场景的需求。要是只能处理一种数据，那遇到其他场景就抓瞎了。

接下来是数据质量管理模块。数据处理完了，怎么保证它是对的？这就需要这个模块了。它得能自动检查数据质量问题，发现问题之后，不能只报警就完了，还得告诉用户问题出在哪，怎么修复，最好能提供一键修复的工具。要是只说“数据有问题”，却不说是啥问题、怎么改，那这个模块就没意义了。

还有数据服务模块。数据处理好、质量也没问题了，最终是要给业务系统用的，比如给报表系统提供数据，给业务中台提供用户信息。这个模块就是把加工好的数据，以标准化的方式送出去。可以是提供API接口，让业务系统直接调用；也可以是生成数据文件，定期推给对方；还能支持实时推送，确保业务系统拿到的是最新数据。要是没有这个模块，数据就只能躺在数据仓库里，没法产生实际价值。

最后是运维监控模块。整个数据开发过程，不能没人看着。这个模块就是负责监控所有任务的运行情况，要是任务失败了，得能及时告警，通知负责人处理；要是某个任务运行变慢了，得能分析出原因，还得能管理任务调度。没有这个模块，整个数据开发流程就容易失控，出了问题也没法及时解决。

这五个模块，少一个都不行，它们共同构成了一个完整的数据开发平台，能覆盖从数据进来，到数据能用的全流程。

二、数据开发平台的核心作用

1.提升开发效率

数据开发平台最直接的价值，就是能让数据开发的效率翻好几倍。你回想一下，传统的数据开发方式是怎么样的？要做一个数据报表，首先得自己搭建数据连接，比如连接ERP数据库，连接CRM数据库，要是数据库类型不一样，还得找不同的驱动程序；然后得自己写SQL语句，提取需要的数据，还要处理数据清洗、转换的逻辑，写好之后还得反复调试，确保没问题；要是需要定期更新报表数据，还得自己写脚本，设置定时任务，要是脚本出了错，还得一点点排查。整个过程，既耗时又耗力，一个简单的报表，可能都得花上好几天。

但有了数据开发平台之后，情况就完全不一样了。开发人员不用再自己搭建数据连接，平台里已经集成了各种常见数据源的连接方式，不管是MySQL、Oracle，还是Hadoop、MongoDB，直接配置参数就能连接，几分钟就能搞定。数据处理也不用写大量代码，很多平台都提供可视化的操作界面，比如FineDataLink的拖拉拽式开发，要清洗数据，就拖个“去重”组件、“填充空值”组件；要做数据转换，就拖个“字段映射”组件、“计算字段”组件，把组件连起来，设置好参数，就能完成数据处理逻辑，调试也方便，随时能预览处理结果。

更重要的是，平台里会沉淀大量的可复用组件和最佳实践。比如某个业务场景下的数据清洗逻辑，第一次做好之后，可以保存成组件，下次遇到类似场景，直接拿过来用就行，不用再重新写逻辑；还有一些通用的处理模板，比如用户数据整合模板、销售数据汇总模板，直接套用就能快速完成开发。这样一来，就避免了重复造轮子，以前可能需要几天才能完成的任务，现在几个小时就能搞定。

而且，平台还能支持多人协作开发。以前做一个复杂的数据项目，可能需要几个人分工，有人负责数据采集，有人负责数据处理，有人负责数据服务，但因为没有统一的平台，每个人的工作成果很难共享，经常出现一个人改了代码，另一个人不知道，导致冲突；有了平台之后，大家在同一个平台上工作，任务可以拆分分配，代码和组件可以共享，还能做版本控制，谁改了什么，改了哪里，都能看到，协作效率大大提高。

所以说，数据开发平台能从减少重复工作、简化操作流程、支持协作开发这几个方面，大幅提升数据开发效率，让开发人员能把更多精力放在业务逻辑上，而不是浪费在繁琐的基础工作上。

2.保证数据质量

数据质量有多重要？我一直强调，数据要是有问题，还不如没有数据。你想啊，要是报表里的数据是错的，管理层根据这个数据做决策，可能会导致错误的战略调整，损失可不是一点半点；要是给业务系统提供的用户数据有问题，可能会导致营销短信发不出去，影响业务开展。

但传统的数据开发方式，很难保证数据质量。

而数据开发平台，能从根本上解决数据质量问题。它不是靠人工检查，而是通过内置的数据质量检测和管控机制，在数据开发的每个环节都进行质量检查，把问题扼杀在摇篮里。

在数据采集环节，平台会检查数据的完整性，看看有没有漏采字段，有没有数据丢失；检查数据的一致性，看看同一个数据在源系统和目标系统里是不是一样的。要是发现数据漏采了，平台会自动重试采集，要是重试几次还是不行，就会及时告警，让开发人员处理。

在数据处理环节，平台会检查数据的准确性、唯一性、关联性。要是发现问题，平台会把问题数据标出来，告诉用户问题类型和位置，还会提供修复建议。

在数据服务环节，平台会检查数据的及时性，看看数据是不是最新的，有没有延迟；检查数据的可用性，看看API接口能不能正常调用，数据能不能正常输出。要是数据延迟了，平台会分析延迟原因，是采集环节慢了，还是处理环节慢了，然后给出优化建议；要是API接口出了问题，会及时告警，让运维人员处理。

而且，很多平台还支持自定义数据质量规则。比如企业有自己的业务规则，就可以在平台里设置这个规则，平台会按照这个规则自动检查数据，一旦发现不符合规则的数据，就会及时提醒。

FineDataLink提供的数据质量监控功能，就是这样的。它能实时监控数据质量，不管是数据采集、处理，还是服务环节，有问题都会及时告警，还能生成数据质量报告，让用户清楚知道数据质量情况。用了这个功能之后，企业的数据问题发生率能降低80%以上，数据的可靠性和可用性大大提高。

所以说，数据开发平台不是靠“事后补救”来保证数据质量，而是靠“全程管控”，在每个环节都做好质量检查，确保最终输出的数据是准确、完整、一致的。

3.降低技术门槛

传统的数据开发，对技术要求有多高？你得懂SQL，而且要很熟练；还得懂数据仓库的知识；要是处理大数据，还得懂Hadoop、Spark这些技术；另外，还得懂脚本语言。这么多技术栈，不是随便一个人就能掌握的，导致很多企业都面临数据开发人才短缺的困境——想招个能胜任的开发人员，难；招到了，薪资成本又很高。

更麻烦的是，业务人员其实最懂业务需求，他们知道需要什么数据，怎么用数据，但因为技术门槛太高，他们没法自己动手做数据开发，只能把需求告诉技术人员，由技术人员来实现。这中间就会有问题：业务人员可能说不清楚需求，技术人员可能理解错需求，来回沟通就得花很多时间；而且需求变更的时候，又得重新沟通、重新开发，响应速度很慢。

但数据开发平台能大大降低数据开发的技术门槛。很多平台都提供了可视化的操作界面，不用写代码，或者只需要写少量简单的代码，就能完成数据开发任务。

这样一来，业务人员经过简单的培训，就能自己完成一些基本的数据开发任务。这不仅缓解了技术人才短缺的压力，不用再依赖少数几个技术人员做所有事情；还能让业务人员更直接地参与数据开发，自己的需求自己实现，不用再经过中间环节，需求响应速度更快，也能更好地把业务需求转化为数据解决方案。

所以说，数据开发平台能把数据开发从“技术人员专属”变成“业务人员也能参与”，降低了技术门槛，让更多人能利用数据解决业务问题。

4.加强管控能力

你有没有遇到过这种情况：公司里不同的人做类似的数据项目，用的方法不一样，输出的数据格式也不一样，最后整合的时候发现数据没法用。这些问题，本质上都是因为缺乏统一的管控，数据开发过程不规范、不可控。

传统的数据开发方式，大多是“各自为战”，每个人有自己的开发习惯，没有统一的标准和流程，项目文档也不完整，甚至没有文档。这样一来，整个数据开发过程就很混乱，出了问题也没法追溯，很难保证数据开发的质量和一致性。

而数据开发平台能提供统一的管控能力，让数据开发过程规范、可控。

首先是开发规范的管控，平台可以内置统一的开发标准，开发人员在平台上开发，必须遵守这些规范，要是不遵守，平台会提示错误，甚至无法提交任务。这样就能保证所有开发人员的工作成果都是统一的，不会出现格式混乱的情况。

然后是流程管控，平台可以定义标准化的数据开发流程，每个环节都有明确的步骤和责任人。开发人员必须按照流程来做，不能跳过某个环节。这样就能避免因为流程不规范导致的问题，比如没测试就上线，造成数据错误。

还有权限管理，平台可以细化权限控制，不同的人有不同的权限，不能越权操作。这样就能保证数据的安全性，避免有人不小心或故意修改重要数据或逻辑。

另外，还有变更管理，平台会记录所有的变更操作，要是因为变更导致了问题，可以快速追溯到责任人，也能方便地回滚到之前的版本。

FineDataLink提供的全链路监控和管控功能，就是这样的。它能监控整个数据开发流程的每个环节，确保开发规范和流程得到遵守，权限得到控制，变更得到记录。有了这个功能，企业就能建立起完善的数据开发治理体系，让数据开发过程不再混乱，而是规范、可控。

所以说，数据开发平台不仅能提升效率、保证质量，还能加强管控，让数据开发过程有章可循、有据可查。

三、如何选择数据开发平台

1.明确业务需求

选择数据开发平台，第一步绝对不是看哪个平台名气大、功能多，而是先搞清楚自己企业的业务需求。你要解决什么问题？想达到什么目标？要是连需求都没搞清楚，盲目去选平台，很可能选回来的平台不适用，要么功能用不上，浪费钱；要么需要的功能没有，白忙活一场。

怎么才算明确业务需求呢？

首先得把“痛点”列清楚。把企业里最头疼的问题找出来，这就是你选平台的核心目标——优先解决这些痛点。

然后得考虑“未来”。不能只看现在的需求，还要想1-2年后业务会不会有变化。这些未来的需求，在选平台的时候就得考虑进去，不然刚用半年就满足不了需求，又得换平台，成本更高。

还有一点很重要：别追求“大而全”。很多企业觉得“功能越多越好”，看到平台支持AI建模、机器学习就心动，不管自己用不用得上。你想想，要是你们公司主要做内部报表，根本用不到AI功能，那这些功能对你来说就是摆设，不仅增加购买成本，还会让平台操作更复杂，开发人员学起来更费劲。说白了，适合自己的才是最好的，把核心需求满足了，比啥都强。

最后，最好把需求分个“优先级”。区分核心需求、次要需求、非核心需求等。选平台的时候，先看能不能满足核心需求，再看次要需求，非核心需求可以后续再补充。要是反过来，为了满足非核心需求，牺牲了核心需求的体验，那就得不偿失了。

2.评估技术能力

明确了需求之后，下一步就是看平台的技术能力能不能跟得上。这可不是看宣传页上写的“功能全面”就行，得看实实在在的“硬实力”，不然用的时候才发现“中看不中用”，那就麻烦了。

功能完整性：不是说模块越多越好，而是要看你需要的模块“深不深”。要是你最需要的功能这个平台不是很擅长，那其它功能再好再厉害也对你来说没什么用。

性能表现：性能好不好，直接影响数据开发的效率。要是买了一款数据开发工具之后，发现它性能跟不上企业需求，又浪费成本又浪费时间，所以对于处理速度、并发能力等强需求的性能都得实际测试一下，别只听厂商说“性能很好”，得自己拿真实数据跑一跑才放心。

可扩展性：这个太重要了，尤其是数据量增长快的企业。如果隔一段时间企业的数据量增长之后平台无法支持性能的及时运转不仅会浪费，而且也会导致企业产生损失。要是平台扩展性差，业务一增长就“卡脖子”，那肯定不行。

稳定性：用过来人的经验告诉你，稳定性绝对是底线。要是平台经常出故障，数据任务跑一半报错，或者半夜任务失败没人告警，业务部门第二天拿不到数据，你就得天天背锅。怎么看稳定性？可以问问厂商的客户案例，；还要看平台有没有“高可用”机制。这些都是保证稳定性的关键，一点都不能马虎。

3.考虑易用性和学习成本

很多人选平台的时候，容易忽略“易用性”，觉得“技术人员学一学就会了”。但实际上，易用性直接影响平台的推广效果和使用效率，要是平台太难用，开发人员抵触，业务人员学不会，再好的功能也用不起来。

界面和操作：好的平台界面应该是直观的，常用功能一眼就能找到，不用点很多层菜单。要是界面像迷宫，操作步骤复杂，报错信息模糊，开发人员得花大量时间琢磨怎么用，效率反而会下降。

学习成本：平台再好，要是学起来太费劲，也没法快速落地。可以看看平台有没有完善的学习资料、培训服务？厂商能不能提供上门培训，或者线上课程？还有技术支持，要是开发人员遇到问题，能不能快速找到人解决以及响应时间和方式。

易用性不是“锦上添花”，而是“必备条件”。尤其是中小企业，技术人员少，更得选个容易上手的平台，不然没人有精力去研究复杂的操作。

还有一点要注意：看看平台有没有“模板”或“最佳实践”，平台能不能提供现成的模板，开发人员直接改改参数就能用？这样能大幅降低学习成本，加快上手速度。FineDataLink在这方面就做得不错，内置了很多行业模板和常见任务模板，新手也能快速做出东西来。

4.评估总体拥有成本

选平台的时候，千万别只看“购买价格”，得算“总体拥有成本”（TCO）——除了买平台的钱，还有实施、运维、升级这些后续的成本，加起来才是你真正要花的钱。很多企业只看购买时便宜，最后发现后续成本比购买价还高，悔不当初。

购买成本：现在平台主要有两种收费模式：一种是“订阅制”，一种是“买断制”。中小企业建议优先考虑订阅制，按需付费，初期投入低，不用一下子拿出很多钱；大企业要是长期用，买断制可能更划算，但要注意有没有后续的服务费

实施成本：平台买回来不是就能直接用的，还得实施部署。这些都需要人力和时间，要是平台需要复杂的部署环境，那实施成本就高了，还得请专业的工程师。要是选云原生平台，或者厂商提供托管服务，实施就简单多了，厂商会帮你部署好，你直接用就行，能省不少事。

运维成本：平台用起来之后，得有人维护。要是自建平台，得有专门的运维人员，成本很高；要是托管平台，这些事都由厂商负责，你只需要关注数据开发本身，运维成本就低很多。

替换成本：要是以后想换平台，数据能不能顺利迁移过去？之前在这个平台上做的任务，能不能快速适配新平台？要是平台锁定了数据格式，或者任务逻辑只能在这个平台上运行，那以后换平台就很麻烦，成本也高。所以选平台的时候，最好选开放一点的，数据格式标准化，任务逻辑容易导出的，避免被“绑定”。

说白了，算总体拥有成本，就是要“既看眼前，也看长远”，别只图一时便宜，忽略了后续的投入。选个性价比高的，比选个最便宜的，更划算。

四、数据开发平台的最佳实践

1.建立标准化流程

很多企业买了数据开发平台之后，还是按以前的老方法做开发，结果平台的价值没发挥出来。其实，用平台的第一步，就是要建立标准化的开发流程——把数据开发的每个环节都规范起来，让所有人都按同一个标准做，这样才能保证效率和质量。

怎么建标准化流程呢？首先得把“步骤”定清楚。比如从需求到上线，要经过“需求确认→任务设计→开发→测试→部署→监控”这几个环节。每个环节都要有明确的要求：比如需求确认环节，要把业务需求写成书面文档，明确数据来源、处理逻辑、输出格式；任务设计环节，要确定用哪个模块、怎么分工；测试环节，要制定测试用例，检查数据是不是对的、任务运行是不是稳定。

流程不能太复杂，也不能太简单。太复杂了会影响效率，太简单了又没保障，容易出问题。最好是“抓重点”——在关键环节设置控制点，比如开发完成后必须测试，测试不通过不能上线；任务上线后必须加监控，出问题能及时发现。

还要把流程“落地到平台上”。比如用平台的工作流功能，把标准化流程固化进去——开发人员必须按流程步骤提交任务，上一个环节没完成，不能进入下一个环节。FineDataLink就有工作流管理功能，能把需求、开发、测试、部署这些环节串起来，还能设置审批节点，确保流程被严格执行。

另外，要定期“优化流程”。流程不是一成不变的，用了一段时间后，要看看哪里有问题。比如是不是审批环节太多，导致开发变慢？是不是测试环节太简单，还是会出数据问题？收集开发人员和业务人员的反馈，把流程里不合理的地方改了，让流程越来越顺畅。

2.注重数据治理

数据开发平台不是孤立的，得和数据治理结合起来，不然开发出来的数据还是“乱的”，没法用。很多企业只关注“开发效率”，忽略了数据治理，结果数据越开发越多，质量却越来越差，最后形成新的“数据孤岛”。

数据治理要贯穿数据开发的全过程。

首先是数据标准，在开发之前，就要确定统一的数据标准，所有人都按这个标准开发。平台最好能支持数据标准的内置，比如把标准字段、标准代码值录入平台，开发的时候直接用，不用再自己定义。

然后是元数据管理。元数据就是“数据的数据”，比如数据来源、字段含义、处理逻辑、使用人员。这些信息要在平台上记录清楚，不然过了几个月，没人知道这个数据是怎么来的，怎么处理的。比如在平台上给每个数据集加备注，说明数据来源是哪个系统，字段“销售额”包含哪些部分，处理的时候排除了哪些情况。这样不管是新人接手，还是业务人员用数据，都能清楚了解数据的情况，避免用错。

还有数据安全。数据开发过程中，要保证数据不泄露、不被篡改。可以通过设置权限、数据脱敏、文件加密、操作日志等方式实现。

FineDataLink提供了完善的数据治理功能，不管是数据标准、元数据，还是数据安全，都能在平台上统一管理。这样一来，数据开发和数据治理就结合起来了，开发出来的数据既是高效的，也是规范的、安全的。

3.培养团队能力

再好的平台，也得有人会用才行。很多企业买了平台之后，只给技术人员简单培训一下，就指望能出效果，结果往往不尽如人意。其实，团队能力的培养，是数据开发平台发挥价值的关键。

首先要分“角色”培训。不同的人用平台的方式不一样，培训内容也得不一样。对开发人员，要培训平台的高级功能；对业务人员，要培训基础操作；对运维人员，要培训平台的监控、部署、升级。针对性的培训，才能让每个人都能用好平台的对应功能。

然后要“实战演练”。光听理论没用，得让大家实际操作。这样不仅能让大家熟悉操作，还能让业务人员和技术人员更好地配合，理解彼此的需求。

还要建立“知识沉淀”机制。比如定期组织分享会，让用得好的开发人员分享经验；把常见问题和解决方案整理成文档，放在内部知识库，方便大家查询。这样能让团队的整体能力越来越强，而不是只靠一两个人。

FineDataLink也会提供持续的培训支持，比如定期的线上课程、客户交流群，有问题可以随时问，还会分享其他客户的使用经验。企业可以利用这些资源，帮助团队快速提升能力。

4.持续优化改进

数据开发不是一劳永逸的，就算平台用起来了，也得持续优化，不然时间长了，又会回到“效率低、质量差”的老样子。

首先要“定期复盘”。比如每个月或每个季度，开个数据开发复盘会，看看这段时间平台用得怎么样。把这些数据列出来，找到存在的问题，然后针对性优化。

然后要“收集反馈”。不管是开发人员、业务人员，还是运维人员，他们在使用过程中肯定会有意见和建议，这些反馈都要认真对待。可以建一个反馈渠道，然后看看能不能通过平台升级解决，或者自己调整流程。

还要“跟进新技术”。数据技术发展很快，新的功能、新的方法不断出现，平台也会不断升级。企业要关注这些新变化，看看能不能用到自己的业务里。当然，也不能盲目跟进，要结合自己的业务需求，看看新技术是不是真的能带来价值。

比如有个客户，用了FineDataLink之后，每个季度都会做复盘，发现“数据集成任务在月初数据量大的时候会变慢”，他们就跟厂商沟通，调整了任务的资源配置，还优化了同步策略，后来任务速度提升了40%。所以说，持续优化不是“额外工作”，而是让平台一直发挥价值的关键。

总结

数据开发平台已经不是“可选可不选”的工具了，而是企业数字化转型的“必需品”。它能把传统的“手工作坊式”数据开发，变成“标准化、自动化”的生产线，解决数据孤岛、效率低、质量差、管控难这些老问题。

但也要注意，数据开发平台不是“万能药”，它的价值发挥，还需要企业配合建立标准化流程、做好数据治理、培养团队能力、持续优化改进。只有平台和管理结合起来，才能真正让数据发挥价值，帮企业在数字化竞争中站稳脚跟。

未来数据量会越来越大，业务需求会越来越复杂，数据开发平台的作用也会越来越重要。现在开始布局，建好数据开发的“基础设施”，才能在以后的竞争中抢占先机。

Q&A常见问答

Q1：数据开发平台和传统的数据开发方式有什么区别？

A：最大的区别就是“标准化”和“自动化”。传统方式是“手工作坊”，每个开发人员自己搭环境、写代码、调任务，依赖个人能力，换个人接手就乱套，还容易重复造轮子。而数据开发平台是“现代化生产线”，有统一的工具、流程和标准，开发人员不用从零开始，能直接用平台的组件和模板，任务自动调度、故障自动告警，效率和质量都有保障。简单说，传统方式靠“人”，平台靠“体系”，这就是本质区别。

Q2：中小企业是否需要数据开发平台？

A：绝对需要！中小企业虽然数据量可能没大企业大，但面临的问题是一样的：数据散、开发慢、质量差，而且技术人员少，更需要用平台来提效。只不过中小企业选平台的时候，可以更灵活，比如选云原生的SaaS平台，按需付费，不用自己搭服务器，运维成本低。FineDataLink就有针对中小企业的版本，功能够用、价格合适、容易上手，不用花太多钱就能解决核心问题。要是中小企业还靠手动开发，不仅效率低，还会错过数字化的机会，跟大企业的差距只会越来越大。

Q3：如何评估数据开发平台的效果？

A：可以从四个维度来评。第一是开发效率：比如以前做一个任务要3天，现在是不是1天就能完成？人力投入是不是减少了？第二是数据质量：比如以前数据问题发生率是20%，现在是不是降到5%以下？数据问题修复时间是不是缩短了？第三是业务价值：比如业务部门拿到数据的时间是不是提前了？基于数据做的决策是不是更准确了？有没有带来实际的业务增长，比如销售额提升、成本降低？第四是团队满意度：开发人员是不是不用再做繁琐的重复工作了？业务人员是不是不用再等很久才能拿到数据了

来源：帆软