到底什么是数据中台？

1. 到底什么是数据中台？

数据中台是什么？
数据中台是指通过数据技术，收集、计算、存储、加工大量数据，同时统一标准和口径。统一数据后，数据中心将形成标准数据，然后存储，形成大数据生产层，为客户提供高效服务。这些服务与企业的业务问题密切相关，是企业独有的，可重复使用。它是企业业务和数据的沉淀。它不仅可以降低重复建设和合作成本，而且具有差异化的竞争优势。
数据中台的整体技术架构采用云计算架构模式，充分云化数据资源和存储资源，通过多租户技术包装整合资源，开放，为用户提供“一站式”数据服务。利用大数据技术，收集和管理大量数据，统一处理企业内部所有数据，形成标准化数据，挖掘企业最有价值的数据，建立企业数据资产库，提供一致、标准的数据服务。
我们要明确地认识到，数据中台并不是一套软件或信息系统，而是一系列数据组件的集合，企业根据自己的信息化建设基础、数据基础和业务特征来确定数据中台的能力，根据功能定义使用数据组件构建他们自己的数据中台。

数据中台主要做什么：
数据中台一般会具备4个能力：数据采集整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现。
数据采集整合：创建企业数据中台第一步，打破企业内部各个业务系统的数据隔阂，形成统一的数据中心，为后续数据价值的挖掘提供基础。主要通过数据采集和数据交换实现。
数据提纯加工：主要是对数据统一标准、补充属性，然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表，满足企业对数据的需求。
数据服务可视化：对数据进行计算逻辑的封装，生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务API，让数据快速应用到业务场景中。数据服务API对接的3种常见数据应用包括数据大屏、数据报表、智能应用。
数据价值变现：通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务部门无法提供的数据服务能力，为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。

2. 数据中台是什么？

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。



扩展资料
1，回归服务的本质－数据重用
浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”
2，数据中台需要不断的业务滋养
在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。
数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。
3，数据中台是培育业务创新的土壤
企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。
4，数据中台是人才成长的摇篮
原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。
现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。

3. 数据中台是什么意思?

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。


相关信息
在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。
数据中台具备业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的能力，为企业生态内外员工、客户、合作伙伴提供数据生命周期的一系列服务以及一站式全链路解决方案。

4. 数据中台是什么意思？

数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。
定义：数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。
应用：政企行业大数据采集、治理、分析挖掘、指标应用等。

相关术语：数据模型
数据模型是分层次的，以前叫作数据仓库模型，笔者这里概括为三层，基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化，我们叫作“书同文、车同轨”，融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联，也包括解析，挖掘模型其实是偏应用的。
但如果用的人多了，你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到中台，比如离网挽留的模型具有很大的共性，就应该有人把它规整到中台模型，以便开放给其它人使用，中台的中是相对的，没有绝对的标准。

5. 数据中台是什么意思

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
广义的数据中台包括了数据技术，比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合，今天谈到的数据中台包括数据模型，算法服务，数据产品，数据管理等等，和企业的业务有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。

建立数据中台的原因：
数据中台和业务中台相比，面临的情况可能会更加复杂一点。建立数据中台的原因：大数据可以告诉决策者一些潜在的规律，以数据来证明或判断决策。以往我们会用数据来证明我们的决策对错，现在我们用数据来引导我们做出对的决策。在大数据时代，样本就是全体，大数据可以防止伪造和偏差。
数据催生人工智能。数据是人工智能的根基，并且可以进行融合形成新的数据。数据给我们无限的创新，让我们不停去尝试。数据是机器人的指令，我们形成数据服务思维。数据是不断变化的，让机器智能成为决策环节，运营就可以智能化。
中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。

6. 什么是数据中台?

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。


相关信息

在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。
数据中台具备业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的能力，为企业生态内外员工、客户、合作伙伴提供数据生命周期的一系列服务以及一站式全链路解决方案。

7. 什么是数据中台

一、数据中台定义

数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。


二、数据中台必须具备4个核心能力

数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。


企业数据中台必备4个能力

2.1、汇聚整合（数据治理-数据整合和管理能力）

数据丰富和完善：多样的数据源进行合并和完善
管理易用：可视化任务配置、丰富的监控管理功能
*数据集成运营：数据接入、转换、写入或缓存内部来源的各来源数据
*数据目录与治理：用户可以方便定位所需数据，理解数据（技术/业务治理）
*数据安全：确保数据的访问权限
*数据可用：用户可简便、可扩展的访问异构数据，可用性和易用性高
部署灵活：本地、公有云、私有云等多种署方式


2.2、提纯加工（数据资产化——数据提炼与分析加工能力）

完善的安全访问控制
完善的数据质量保障体系
规范的、紧密结合业务的可扩展的标签体系
面向业务主题的资产平台
智能的数据映射能力，简化数据资产生成

2.3、服务可视化（数据资产服务化能力）

提供自然语言等人工智能服务
提供丰富的数据分析功能
提供友好的数据可视化服务
便捷、快速的服务开发环境，方便业务人员开发数据应用
提供实时流数据分析
提供预测分析、机器学习等高级服务


2.4、价值变现

提供数据应用的管理能力
提供数据洞察直接驱动业务行动的通路
提供跨行业务场景的能力
提供跨部门的普适性业务价值能力
提供基于场景的数据应用
提供业务行动效果评估功能

8. 业务中台和数据中台有什么关系？

WakeData数据公司，中台的设定是“双中台”，包含了业务中台和数据中台，业务中台承载公司所有的通用业务，将一切业务数据化。
数据中台则基于业务产生的数据反哺业务，将一切数据业务化。意思就是企业的数字化转型要把数据和业务结合起来，实现数据与业务双驱动，这样中台才是真正地赋能数字化转型了。
从IT、CT、OT，到DT，数字化转型势不可挡。中台可以说是数字时代企业业务应用实现技术架构中的核心部分。未来，在头部企业带动下，中部企业会迅速跟进，形成技术发展潮流，并形成一大批成功的应用案例，助力企业数字化经济的发展。

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产品价值：
1、拓展分析的深度和广度。同步记录和直观展现用户的分析思考过程，实现任意深度和广度的数据探索和业务分析
2、升级传统分析型信息化系统构建方式。动态切换分析思考过程和思考成果，优化传统看板内容固定、不能灵活分析的缺点，升级传统的BI、数据可视化、分析型信息化系统构建方式。
3、利于构建企业业务分析知识库。凝聚用户的业务认知经验，促进形成企业业务分析知识库，普及普通业务人员开展数据分析的能力。
4、让数据分析成为一门体系化、工业化行为。让思考认知过程可见、可复制、可追溯，便于集体讨论、复盘，让数据分析上升为集体行为，走向体系化、工业化。
参考资料来源：百度百科-佰聆数据股份有限公司