做數據中台需要儲備哪些知識

⑴ 數據科學行業從業人員都要儲備什麼知識

1、統計和概率
概率論和統計學是數據科學的基礎。簡而言之，統計學是使用數學對數據進行技術分析。在統計方法的幫助下，我們對進一步的分析進行估計。統計方法本身依賴於允許我們進行預測的概率理論。
2、編程
數據科學是一個令人興奮的工作領域，因為它將先進的統計和定量技能與現實世界的編程能力相結合。根據你的背景，你可以自由選擇自己喜歡的編程語言。然而，數據科學社區中最受歡迎的是
R、Python 和 SQL。
3、機器學習和人工智慧
盡管AI和數據科學通常齊頭並進，但大量數據科學家並不精通機器學習領域和技術。然而，數據科學涉及處理大量需要掌握機器學習技術的數據集，例如監督機器學習、決策樹、邏輯回歸等。這些技能將幫助你解決基於預測的不同數據科學問題。

⑵ 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。

⑶ 大數據需要學習什麼樣的知識

1、大數據專業，一般是指大數據採集與管理專業；

2、課程設置

大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

3、核心技術

（1）大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。

（2）關系型資料庫技術。詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。

（3）分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。

（4）海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。

（5）物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。

（6）文件系統（HDFS）。詳細介紹HDFS部署，基於HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。

（7）NoSQL。詳細介紹NoSQL非關系型資料庫系統的原理、架構及典型應用。

4、行業現狀

今天，越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。

在「大數據」背景之下，精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大數據」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

⑷ 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

⑸ 數據中台建設內容包括哪幾個方面

中台首先是一種戰略選擇，一種組織形式，其次才是一些有形的產品支撐和實施的方法論。

由於企事業部門之間的系統分散開發或者些單位系統重建或引進系統開發項目，導致很多單位內部之間的信息不能共享，產生數據與信息孤島；或者沒有統一的數據規范和標准，造成數據整合的不便。數據還僅僅停留在散亂的資源階段，離數據「變現」，形成數據資產的理想階段，還相距甚遠。

為解決上述問題，就需要企業自身進行合理有讓春正效的數據資源規劃，梳理清楚企業自身的「數據家底」，從而掌握企業當前數據資源的詳實狀況，明確企業的數據種類、未來可能獲取的數據種類，以及這些數據的數據量、數據質量、數據用途等等。

數據資源規劃是數據治理，數據建模，數據資產管理，數據指標體系規范等工作的前置環節和必要條件，因此數據資源規劃的作用至關重要，包括數據資源梳理、數據資源規劃實施、數據資源可視化、數據資源分析報告四部分內容。

數據資源梳理：即企業需要梳理清楚：數據森帶來自誰，用在何處，如何存儲？一般而言，業內會從三個維度，來對數據資源進行分類管理，數據產生主體、數據來源、存儲形式等。

數據資源規劃實施：企業在數據資源規劃與獲取的過程中，除了需要企業內部提供有效的組織保障，包括數據管理人員、數據分析人員和業務使用人員之間的緊密協作，而且還需要全面的對整個企業或政府部門坦悔組織需求分析調研，這樣才可有效幫助企業理清數據資源家底，明確數據資源獲取與使用的方式方法。

數據資源可視化：在數據中台理念下，我們所指的數據資源規劃和獲取一定是企業全局性的考量和行為。「牽一發而動全身」這必然會牽扯到各部門和各層級組織架構的利益。

數據資源分析報告：企業以前對自身數據資源的認識是模糊的，企業需要一份完整詳備的數據資源分析報告，指導後續數據治理和數據資產管理平台的建設，最終服務於企業數據應用場景。為了滿足客戶的這一需求痛點，袋鼠雲便將數據資源分析報告作為「數據資源規劃與獲取服務」的交付產出物之一。