建設數據中台多少錢

⑴ 企業為什麼要做數據中台

數據中台在國內最成功的搭建就是阿里巴巴的"小前台、大中台"戰略，而其數據中台架構為阿里業務帶來的效果也是顯而易見的。

不光阿里的業務競爭對手騰訊、網易認可並推出自己的構想，很多上市公司都提出了數據中台的建設構想，依靠數據重塑業務鏈條。

與大型頭部互聯網公司的投資盛況相對的，市場也出現了不少唱衰的聲音，存在"爛尾"、"無效"等問題。

"你說我們要不要做個數據中台？"

總是會有這樣的提問出現，而發問的往往都是手握大型項目的高管們。可實際上，能提出這個問題的，又多數是看著別人做了中台，自己也想要跟風做一個，趕上趨勢，結果卻是"上中台，人下台"。

阿里巴巴董事長兼CEO張勇在湖畔大學分享時也說：如果一個企業奔著中台做中台，就是死。

那麼，企業到底需不需要建設數據中台？要建什麼樣的？要怎麼建？

數據中台能解決的問題

要想知道數據中台到底該不該推進，首先要知道數據中台到底能夠解決什麼問題。

• 數據的收集和管理

實現對數據的收集、整理、歸納，對多樣的數據源進行合並和完善。

• 數據的提煉和分析

通過對數據加工處理，保證業務部門在需要特定數據的時候，直接提供相對應數據信息。

• 數據的利用和升值

實現數據的二次開發利用，轉化為對企業業務發展有益的有效信息，提高數據的利用率。

其實可以很明顯的看出，數據中台在幫助企業轉型升級上，效果是顯著的。

那與數據中台類似的數據湖也好，數據平台也好，在過去都沒有像數據中台這么熱門，業務部門又為什麼這么熱衷於數據中台？

還是從數據中台所能解決的問題上能夠看出來，讓數據更靈活更快速地服務於各項業務，是數據中台的建設宗旨。

能結合具體業務場景的數據中台，才是適合企業的

• 整合數據，業務數據化

強調業務數據的沉澱和收集，將業務相關環節實現以數據的形式存儲，這也是業務數據化最起碼、最直接的表現。

搭建"數據中台"後的企業實現與業務數據的強結合，既避免了重復無效操作，也提升了工作效率和數據共享能力，保證了數據的一致性。



結語

想要實現數據中台與企業具體業務場景的結合，就意味著不能依靠通用的搭建模板，定製化成了企業中台戰略的一個重要議題。

中台服務公司的銷售為了拿下客戶，多半會誇大效果，什麼都承諾，什麼東西都有，一套中台模板"包治百病"。

數據中台的建設與數字化轉型一樣，其實也是一個螺旋上升的過程，不需要"穩定不變"，而往往需要不斷根據業務具體情況，進行系統化的定製，並且依據世事變化的需求而完善。

可以說，任何一家承諾可以提供現成的數據中台，直接投入應用的服務商都是"大忽悠"。

企業"費盡心思"搭建的數據中台，必須要符合本身的業務取向和運作走向，百數打通企業個性化定製的數據中台之路。

據了解，截至2020年10月，已經涉及100多個行業的上10萬家企業使用了其提供的定製化數據中台及其衍生服務。

更有價值的中台是符合具體業務的數據中台，而不是通用型的數據中台，而業務型數據中台的搭建，定製化沒准真是一把鑰匙。

⑵ 數據中台是什麼意思

數據中台是指通過企業內外部多源異構的數據採集、治理、建模、分析、應用使數據對內優化管理提高業務，對外可以數據合作價值釋放，成為企業數據資產管理中樞。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。數據中台建立後，會形成數據API，為企業和客戶提供高效各種數據服務。

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數據中台更好的支撐數據預測分析、跨領域分析、主動分析、實時分析、多元化結構化數據分析，數據中台建設是我們企業數據服務和共享奠定重要的基礎，可以加速從數據到價值的過程，打造相應業務能力。

⑶ 全業務數據中心數據中台試點建設

沒太懂你這個是什麼意思。
數據中台其實可以分兩種 ，一種是大型企業的。另一種是中小企業的。
大型企業像阿里巴巴那種自己有超大的伺服器集群之類的，硬體非常的扎實。
中小企業的就沒必要了。
我公司的數據中台就是面向中小企業的在線數據中台，支持PC、移動、微信、釘釘等四端同步。具體要建成什麼樣你可以試著操作一下，有免費版，公司人數不多的情況下，使用免費版就可以拉。

⑷ 誰能解釋下什麼是數據中台嗎

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。

⑸ 如何搭建大數據分析平台

一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：

Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝。

數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。

數據建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模，得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。

搭建大數據分析平台到思邁特軟體Smartbi看看，在Excel中對數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境；數據有錯誤也不怕，能夠對缺失、不規范的數據進行二次加工，並能將這些數據入庫；不受限制的分析思路，按您的想法加工數據；將本地數據和線上數據結合起來分析。

數據分析平台靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

思邁特軟體Smartbi個人用戶全功能模塊長期免費試用
馬上免費體驗:Smartbi一站式大數據分析平台

⑹ 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。

(6)建設數據中台多少錢擴展閱讀

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。