数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出，是为了应对像双十一这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂业务系统的解耦问题，而在技术、组织架构等方面采取的一些变革，其本质上还是一个平台，阿里称之为“共享服务平台（SPAS），2015 年阿里巴巴集团启动了中台战略，目标是要构建符合互联网大数据时代的，具有创新性、灵活性的“大中台，小前台”的机制。在2018年 3 月 15 日 ThoughtWorks 技术雷达峰会上，数据中台受到业界的广泛关注。
数据中台的业务定义与发展

数据中台是什么，简单来说就是提取各个业务的数据，统一标准和口径，通过数据计算和加工为用户提供数据服务。

针对当前的市场来说，市场的需求变化快，应用开发的周期时间长，导致数据开发和应用开发速度不匹配，数据中台通过提供API的方式提供数据服务，能够让前台开发迅捷，快速获取所需的数据。针对企业内部来说，构建良好的数据管理系统和资产管理系统，在提供数据服务的方面能快速获取到所需的数据，同时也提供数据存储。

从大的方面来说数据中台包含以下几个部分：

数据存储将企业所含的数据湖的数据，通过数据的清洗转换到数据仓库中，经过主题域的构建形成数据集市。同时数据中台是一个数据集成平台，它不仅仅是为数据分析挖掘而建，它更重要的功能是作为各个业务的数据源，为业务系统提供数据和计算服务。

数据资产管理将企业内部的数据进行规范化的管理，按照企业的需求对企业数据按目录进行划分和管理。

数据服务按照特定的需求以API的方式提供数据服务，随着企业大数据运营的深入，各类大数据应用层出不穷，对于数据服务的需求非常迫切，大数据如果不服务化，就无法规模化。

数据的分析与挖掘以数据为推理的基础上，对数据进行分析，挖掘其更深层次的价值，比如说，用户对某个数据服务访问次数特别多，通过数据分析访问此服务的用户对其它服务的需求，分析其中的联系，之后更加侧重于提升这方面的服务，从而提高客户的满意度。反之，对用户访问较少的服务，反思其中的原因，进行服务的改进。

数据中台的业务价值

数据中台实现了数据的可复用性，即数据的共享，所谓的“大中台，小前台”的核心就是共享服务体系，一方面，实现了的服务的可重用性，减少了开发重复功能的成本，同时相较于大数据平台来说，数据中台距离业务更近，能更快速地响应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准，业务的开发也更加敏捷高效。

数据中台还能够为企业解决数据开发和应用开发不同步的问题，企业的数据开发是跟不上应用的开发速度，更是跟不上业务的变化速度的。这是一个不可调和解决的问题，而数据中台通过构建数据体系，将其转化为数据开发的能力，提升开发速度。

企业如何去构建数据中台

数据中台的构建不是不是一蹴而就的，需要通过小的业务场景的不断累积，需要长时间的业务经验的沉淀，不断的进行优化创新，最终才能构建出具有企业业务特色的数据中台。

从业务场景入手数据中台需要以场景化的方式去驱动，只有与具体的业务场景相结合，将业务数据场景落地，才能快速验证其价值，相较于需求驱动来说，它是更贴近业务的数据平台，当出现新的问题是，能快速给出解决方案。

累积经验，构建数据文化经验的累积是一个长时间的过程，需要制定好先相关的计划，针对各类的业务数据进行分析决策，以数据为依据挖掘出最适合该类数据的业务服务。通过多种业务场景的累积，构建出自己的数据服务体系，同时将企业技术能力进行汇集和沉淀。通过数据的方式支撑整个管理过程、服务过程，更加针对性的提供相应的技术支撑。

进行思维的创新业务知识领域经验的积累在一定程度上提升了服务的效率，然而长时间的重复的业务工作让人逐渐失去活力，另一方面知识和技术发展快速更迭，要顺应业务发展和时代发展的需要，进行思维和技术的革新，为企业注入新的活力。

打造自身的特色构建数据中台不是盲目的照搬，每个企业的业务系统够有所差异，只有深入了解自身企业的业务特色，找出最能体现价值的应用点，以此为切入点，才能挖掘出企业更深层次的价值。

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