標配數據中台是什麼意思

1. 數據中台是什麼

數據中台是指通過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，同時統一標准和口徑。

數據中台把數據統一之後，會形成標准數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能復用的，它是企業業務和數據的沉澱，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協作的成本，也是差異化競爭優勢所在。

中台的目標是提升效能、數據化運營、更好支持業務發展和創新，是多領域、多BU、多系統的負責協同。中台是平台化的自然演進，這種演進帶來「去中心化「的組織模式，突出對能力復用、協調控制的能力，以及業務創新的差異化構建能力。

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1，回歸服務的本質－數據重用

浙江移動已經將2000個基礎模型作為所有數據服務開發的基礎，這些基礎模型做到了「書同文，車同軌」，無論應用的數據模型有多復雜，總是能溯源到2000張基礎表，這奠定了數據核對和認知的基礎，最大程度的避免了「重復數據抽取和維護帶來的成本浪費。」

2，數據中台需要不斷的業務滋養

在企業內，無論是專題、報表或取數，當前基本是煙囪式數據生產模式或者是項目制建設方式，必然導致數據知識得不到沉澱和持續發展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數據分析的快速響應和創新。其實，業務最不需要的就是模型的穩定，一個數據模型如果一味追求穩定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導致其他的新的類似的數據模型產生。

數據模型不需要「穩定」，而需要不斷的滋養，只有在滋養中才能從最初的欄位單一到逐漸成長為企業最為寶貴的模型資產。

3，數據中台是培育業務創新的土壤

企業的數據創新一定要站在巨人的肩膀上，即從數據中台開始，不能總是從基礎做起，數據中台是數據創新效率的保障。研究過機器學習的都知道，沒有好的規整數據，數據准備的過程極其冗長，這也是數據倉庫模型的一個核心價值所在，比如運營商中要獲取3個月的ARPU數據，如果沒有融合模型的支撐，得自己從賬單一層層匯總及關聯，速度可想而知。

4，數據中台是人才成長的搖籃

原來新員工入職要獲得成長，一是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，其實很難了解全貌，無法知道什麼東西對於企業是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過了時的。

現在有了數據中台，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力，O域數據的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業務概念，有了標簽庫，新人可以獲得前人的所有智慧結晶，有了數據管理平台，新人能清晰的追溯數據、標簽和應用的來龍去脈，所有的知識都是在線的，最新的，意味著新人的高起點。

2. 到底什麼是數據中台

1.
數據中台是企業級的邏輯概念,體現企業 D2V(Data to Value)的能力,為業務...
2.
數據倉庫是一個相對具體的功能概念,是存儲和管理一個或多個主題數據的集合,為業務提供服務的...
3.
數據平台是在大數據基礎上出現的融合了結構化和非結構化數據的數據基礎平台,為業務提供服務的...
4.
數據中台距離業務更近,為業務提供速度更快的服務;

3. 中台是什麼意思

中台的意思：

1、即尚書省。

2、內運亂激台。古代天子會諸侯時，為諸侯所設的台。分內外台，內台比外台尊貴。

3、舊時演戲，例由次要演員先演開場戲，而後才由主要演員演出正本戲，稱為中台。

4、星名。

5、漢代以來，以三台當三公之位，中台比司徒或司空，後遂成為司徒或司空陪答的代稱。

6、互聯網術語，一般應用於大型企業。一般是指搭建一個靈活快速應對變化的架構，快速實現前端提的需求，避免重復建設，達到提高工作效率目的。

中台的類型

業務中台：多半是傳統的成本中心，把後台的資源整合成前台打仗需要的「中間件」，方便被隨需調用。典型的業務中台如位元組跳動的直播中台、騰訊的技術中台等。「業務中台」也被稱為「有形的中台」，因為是有實體部門存在的。

數據中台：應該被稱之為「業務中台的數據化」，其讓資源和能力在極度共享後形成數據匯集，並基於演算法進行智能決策，以支旁襪持業務中台和組織中台的運作。

組織中台：由財務、人力、戰略等部門向前台派出的業務夥伴組成的團隊。

BP團隊會進入前台的小團隊，用專業視角共同作戰，同時也代表後台高效配置資源和政策。「組織中台」也被稱為「無形的中台」，就是因為沒有實體部門，像水一樣，無孔不入地滲透到每個業務單元。

4. 中台是什麼

樓主指的是阿里首先提出的「中台」概念嗎？如果是，中台的概念類似公司的信息集成共享平台，我們舉個栗子，拿規模較大的公司來說，因為各個業務都有專門的部門來負責，形成對應部門負責對應業務，而當業務越來越多，設立的部門組織就會越來越多，或者多個業務合並到一個部門，久而久之會各自形成信息壁壘，因為大家都認為自己是領頭羊，中台的作用就是打破信息壁壘，將公司所有部門的信息集中到中台共享，公司整體制定各項策略就能看清策略盲點，避免某些部門過度掌握資源。

5. 數據中台是什麼意思

數據中台是在政企數字化轉型過程中，對各業務單元業務與數據的沉澱，構建包括數據技術、數據治理、數據運營等數據建設、管理、使用體系，實現數據賦能。數據中台，是新型信息化應用框架體系中的核心。

數據中台被譽為大數據的下一站，由阿里興起，核心思想是數據共享，並在 2018 年因為「騰訊數據中台論」再度成為了人們談論的焦點。

相關信息

在數據開發中，核心數據模型的變化是相對緩慢的，同時，對數據進行維護的工作量也非常大；但業務創新的速度、對數據提出的需求的變化，是非常快速的。

數據中台具備業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業務化的能力，為企業生態內外員工、客戶、合作夥伴提供數據生命周期的一系列服務以及一站式全鏈路解決方案。

6. 數據中台到底是什麼

對於尋求數字化轉型的企業而言，要如何管理公司的數據資源，讓數據產生價值，有效服務前端業務呢？在2019年，呼聲最高的答案無疑是「數據中台」。

一、什麼是數據中台？

（一）前台、中台與後台

前台，即指由各類前台系統組成的前端平台。每個前台系統就是一個用戶觸點，即企業的最終用戶直接使用或交互的系統，是企業與最終用戶的交點。

後台，即指由後台系統組成的後端平台。每個後台系統一般管理了企業的一類核心資源（數據計算），例如財務系統，產品系統，客戶管理系統，倉庫物流管理系統等，這類系統構成了企業的後台。

前台與後台就像是兩個不同轉速的齒輪，前台由於要快速響應前端用戶的需求，講究的是快速創新迭代，所以要求轉速越快越好；而後台由於面對的是相對穩定的後端資源，而且系統陳舊復雜，甚至還受到法律法規等相關合規約束，所以往往是穩定至上，越穩定越好，轉速也自然是越慢越好。

隨著企業務的不斷發展，這種「前台後台」的齒輪速率「匹配失衡」的問題就逐步顯現出來。而中台就像是在前台與後台之間添加了一組「變速齒輪」，將前台與後台的速率進行匹配，是前台與後台的橋梁，它為前台而生，易於前台使用，將後台資源順滑流向用戶，響應用戶。

（二）「數據中台」的由來

「數據中台」並不是一個專業術語，簡單來說，它是指通過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，且進行統一標准和口徑，以達到對企業的數據資產進行管理及應用為目的的平台。數據中台把數據統一後，形成標准數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。

「數據中台」的概念是由阿里巴巴於2015年首次提出。阿里巴巴認為，數據中台是集方法論、工具、組織於一體的「快」、「准」、「全」、「統」、「通」的智能大數據體系。阿里人通過多年不懈的努力，在業務的不斷催化滋養下，將自己的技術和業務能力沉澱出一套綜合能力平台，具備了對於前台業務變化及創新的快速響應能力。

阿里巴巴中間件首席架構師、《阿里巴巴中台戰略思想與架構實踐》作者鍾華表示，在用阿里技術推動企業數字化轉型、建立數字中台的過程中，第一大挑戰是業務、其次才是技術。所謂業務挑戰，就是從業務視角，把共性的業務模塊沉澱到共享業務中台，把個性化的業務剝離出去後形成前台，形成「大中台，小前台」的新格局。

阿里巴巴發展數字中台的核心經驗是將原有的共享IT部門必須要找到極強的互聯網業務作為抓手，把自己變成核心業務部門，才能夠真正轉型成為企業的共享業務事業部，而不是某種變形的、換湯不換葯的共享IT部門，這也就是阿里共享業務事業部所講的「業務滋養」的概念。

二、企業為何要布局數據中台？

數據中台的核心價值，在於幫助企業將瑣碎的業務數據進行統一的規劃、管理、整合，形成符合企業特徵的價值實現通道——即企業的「數字資產」。在此過程中，數據中台所瞄準的主要問題是提高企業的數據管治能力、提供數據管理工具、提升數據利用效率。

對於傳統企業來說，要把能力中心構建起來，光做一個端還不夠，需要把這些端打通。一個「特種兵」沒有用處，它真正需要的是把自己的炮火和雷達能力都建立起來。數據中台最終的目標是讓「一切業務數據化，一切數據業務化」，將所有的數據匯聚到數據中台來，打通各個業務線的數據流轉、數據鏈路，了解企業數據現狀。

在為數據應用提供數據服務的時候，減少數據平台的重復開發，減少數據重復的存儲，從而減少企業成本。同時，建立統一的數據存儲、數據使用模型中心、能力中心，將相關業務領域的數據做匯聚，解決了數據互聯互通的訴求，實現數據價值上的一加一大於二。

在未來，數據中台將會是數字化經營的重要依託。通過數據的沉澱和技術手段，為用戶提供更優質的服務，數據中台就是基於這個理念而誕生的。通過數據中台，提升企業的效能，持續提高用戶的響應力，實現數據化的運營，更好地支持業務發展和創新。

如今，數據中台對很多企業來說，是一個非常有吸引力的數字化解決方案，但企業需要以業務需求來推動數字化進程，而不能一知半解就盲目進行，當企業在明確的業務需求驅動下，搭配完善的數字化解決方案，才能降低轉型失敗的幾率。

7. 什麼是數據中台

一、數據中台定義

數據中台是一套可持續「讓企業的數據用起來」的機制，一種戰略選擇和組織形式，是依據企業特有的業務模式和組織架構，通過有形的產品和實施方法論支撐，構建一套持續不斷把數據變成資產並服務於業務的機制。

二、數據中台必須具備4個核心能力

數據中台需要具備數據匯聚整合、數據提純加工、數據服務可視化、數據價值變現4個核心能力，讓企業員工、客戶、夥伴能夠方便地應用數據。

企業數據中台必備4個能力

2.1、匯聚整合（數據治理-數據整合和管理能力）

數據豐富和完善：多樣的數據源進行合並和完善
管理易用：可視化任務配置、豐富的監控管理功能
*數據集成運營：數據接入、轉換、寫入或緩存內部來源的各來源數據
*數據目錄與治理：用戶可以方便定位所需數據，理解數據（技術/業務治理）
*數據安全：確保數據的訪問許可權
*數據可用：用戶可簡便、可擴展的訪問異構數據，可用性和易用性高
部署靈活：本地、公有雲、私有雲等多種署方式

2.2、提純加工（數據資產化——數據提煉與分析加工能力）

完善的安全訪問控制
完善的數據質量保障體系
規范的、緊密結合業務的可擴展的標簽體系
面向業務主題的資產平台
智能的數據映射能力，簡化數據資產生成

2.3、服務可視化（數據資產服務化能力）

提供自然語言等人工智慧服務
提供豐富的數據分析功能
提供友好的數據可視化服務
便捷、快速的服務開發環境，方便業務人員開發數據應用
提供實時流數據分析
提供預測分析、機器學習等高級服務

2.4、價值變現

提供數據應用的管理能力
提供數據洞察直接驅動業務行動的通路
提供跨行業務場景的能力
提供跨部門的普適性業務價值能力
提供基於場景的數據應用
提供業務行動效果評估功能

8. 數據中台是什麼意思

數據組織形式。
如果從比較學術的定義上來講，數據中台是一種數據組織形式，通過對企業特有的業務模式和組織架構整合，以一套完整的數據產品，為企業構建一套持續不斷把數據變成資產並服務於業務的機制。
而如果用通俗的話來講，數據中台就是一個將企業內部分散在各處的數據都用起來，從而進行整體利用，最常見的例子就是我們將用戶在不同業務線中的使用行為進行合並，從而得到一個完整的用戶人畫像。

9. 數據中台是什麼意思

數據中台是對既有/新建信息化系統業務與數據的沉澱，是實現數據賦能新業務、新應用的中間、支撐性平台。

定義：數據中台是在政企數字化轉型過程中，對各業務單元業務與數據的沉澱，構建包括數據技術、數據治理、數據運營等數據建設、管理、使用體系，實現數據賦能。數據中台，是新型信息化應用框架體系中的核心。

應用：政企行業大數據採集、治理、分析挖掘、指標應用等。

相關術語：數據模型

數據模型是分層次的，以前叫作數據倉庫模型，筆者這里概括為三層，基礎模型一般是關系建模，主要實現數據的標准化，我們叫作「書同文、車同軌」，融合模型一般是維度建模，主要實現跨越數據的整合，整合的形式可以是匯總、關聯，也包括解析，挖掘模型其實是偏應用的。

但如果用的人多了，你也可以把挖掘模型作為企業的知識沉澱到中台，比如離網挽留的模型具有很大的共性，就應該有人把它規整到中台模型，以便開放給其它人使用，中台的中是相對的，沒有絕對的標准。

10. 什麼是數據中台數據中台帶來了哪些價值

數據中台的含義和價值如下：

含義：簡單來說，數據中台就是企業用戶數據的鏈接樞紐，數據中台的搭建就是以數據創造價值的過程。它通過多維度、立體化的線上線下數據採集工具和方法，打破數據壁壘，講數據整合，並搭建數據平台。

價值：數據中台可以幫助企業進行數據加工、數據處理、數據分析和數據建模，讓數據價值達到最大化。利用數據中台可以打通營銷、銷售、服務、售後、復購等環節，全面管理多源數據，進而打造出一套高效的用戶管理體系，幫助企業進行用戶管理，提升用戶體驗，推進營銷數字化。

數據的范疇：

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2…」、「陰、雨、下降、氣溫」、「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。

在計算機科學中，數據是所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。