解决数据价值难题，构建数据中台
12月11日消息，水滴公司CTO邱慧在谈到近年来兴起的数据中台时指出，水滴的数据中台能够为业务前台提供统一的数据服务，从而挖掘数据的潜在价值。
水滴公司CTO 邱慧
邱慧强调，数据是评估公司核心能力的基础，缺乏数据的人工智能将无从谈起。在当前的环境中，数据建设面临多重挑战。首先，数据资产不够清晰，随着业务的多元化发展，数据来源日益增多，但数据质量难以保障；其次，各业务之间存在的烟囱式数据架构导致了数据孤岛的形成；再次，随着数据量的持续增长，如何有效联动分散的数据以挖掘更大的价值，成为许多公司探索的重点；最后，数据资产管理和安全问题日益严峻。
邱慧介绍，为应对行业现状及水滴多样化的业务场景，水滴公司选择构建自己的数据中台，以此为业务前台提供统一的数据服务。目前，水滴的数据中台分为数据管理层、数据服务层和数据应用层。
数据管理层主要负责建立数据资产、监控数据质量以及确保数据安全。为了保证数据口径的一致性，内部建立了数据运用体系。在数据治理方面，研发团队结合了OneData的理念，梳理了水滴内部保险、互助、筹款等业务需求的指标体系，抽象出各业务场景的业务过程和数据域，产出原子指标，并调研各部门在指标定义、开发和使用中的痛点，探索出一套适合水滴业务的方法论，以确保数据资产的灵活性和易用性。
同时，为了保障数据安全，水滴成立了包括业务、研发、合规、内审及法务等部门的内部数据安全委员会，对不同类型的数据进行敏感度分级，确保数据的合规使用。
数据服务层则负责建立数据流通机制，以统一的数据服务为基础。例如，建设用户画像标签数据服务和用户数据模型服务，从而实现智能营销服务。在探索大健康新业务时，得益于数据中台提供的统一数据服务，业务可直接调用验证，快速有效地支持各项业务的发展。
数据应用层则以业务需求为导向，深入推动业务运营。自动化分析使业务能够随时快速地查看各维度的数据；数据驱动的决策最大限度地挖掘数据价值，并迅速反映到决策层面；通过各类数据工具的建设，经营效率得以显著提升，向自动化和智能化不断迈进。
据介绍，在数据中台的支持下，水滴还形成了涵盖自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、文本转语音（TTS）、推荐算法和核身鉴权等AI能力的智能中央。借助这些AI能力，水滴在保险产品创新、营销、承保核保、理算理赔和客服等场景实现了应用落地。
邱慧表示，未来水滴的数据中台将成为数字健康和数字医疗研究的重要引擎。通过构建这样一个数据和知识双驱动的中台，合理连接公司内部各类数据及行业沉淀的经验，推动公司的智能化发展。
