數據中台哪個版本好

Ⅰ 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。

Ⅱ 企業建設數據中台要遵守哪些原則

一、數據分層

數據分層，在阿里數據中台的提法是大中台，小前台。要實現業務數據化，就是所有的商業活動都應該記錄下相關的數據，並把數據業務化，本質就是從數據中發現價值，反過來賦能業務。

二、數據標准化

數據標准化，在阿里的數據中台思想中叫做OneData。實現數據資產各域、主題、模型、欄位、指標命名等的統一規范，值得強調的是，數據標准化一定要在源頭解決，如果一個龐大的企業的業務系統數據資產都遵循這個原則，那應該是非常厲害了。我們可以利用維度建模的方式建設匯流排矩陣，對數據域與業務過程等進行明確定義。

三、主題標簽化

主體標簽化，在阿里數據中台思想中叫做OneID。ID-MAPPING是互聯網公司的一個核心技術，其需要確保各個領域搜集的數據是可以繼承和關聯分析的，沒有統一ID的支持，多樣化的數據集中起來分析是沒有意義的，這是另一種形式的數據孤島。數據關聯，這也是我們在傳統數據倉庫中數據分析的依據。

四、數據資產卡片

數據資產卡片在阿里數據中台思想叫OneMeta。這是我們進行數據資產分析和數據血緣跟蹤的基礎，是數據管理里非常基本的東西。這裡麵包括數據安全管理，質量管理，成本管理，資產的創建信息，修改信息等等。

五、主題式數據服務

主題式數據服務在阿里數據中台思想叫OneService。基於元數據構建的簡單數據服務查詢引擎，面向業務統一數據出口與數據查詢邏輯，屏蔽多數據源與多物理表，就是一套業務化的虛擬查詢，方便取數。數據推送、定時任務，跨源數據服務等都叫主題式數據服務。

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Ⅲ 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。

(3)數據中台哪個版本好擴展閱讀

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。

Ⅳ 數據中台，袋鼠雲的如何啊

中台袋鼠雲的使用率非常高，而且效果非常好

Ⅳ 數據中台特徵

數據中台是中台的核心平台之一，簡單來說就是數據倉庫，是將傳統數據倉庫擴展到企業級所有數據的更大領域，對這些數據進行數據採集、數據建模、數據服務，並提供給前端開展不同維度的數據應用。

「數據中台」重構了企業數據系統的架構，將其分為三個層級：

底層

底層是數據收集層，就是數據湖，來自ERP、SRM等各個信息化系統中的業務數據、財務數據、大數據，結構化和非結構化數據直接匯入這層數據湖中，實現統一、集中的數據收集。

核心層

中間的核心層是數據存儲與計算層，核心是通過數據建模，形成服務化的數據應用。數據模型可以分為基礎模型、融合模型和挖掘模型。基礎模型一般是關系建模，主要實現數據的標准化；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、解析；挖掘模型是偏應用的模型，作為企業的知識沉澱在中台內，可在數據應用端調取進行復用。

上層

上層是業務應用層，聚焦於對數據的應用和展現，核心層的數據模型可以共享到這個層級中並實現復用，賦能企業業務發展。數據應用通過將數據融入企業具體的業務經營場景中，基於豐富的數據模型開展場景化應用，用數據解決具體的業務問題，具體應用包括產銷協同分析、投資分析、產品定價、商品推薦、客戶畫像等，數據展現聚焦於以多樣化的形式展現數據分析應用的結果，這些形式包括管理駕駛艙、即席分析、自助報告、數據大屏、移動APP等，系統可以根據不同用戶在不同場景下的需求調整合適的展現方式。

Ⅵ 企業如何選擇數據中台

數據中台的規模和復雜程度都可大可小，企業要根據自身的業務去做選擇，靈活地部署數據中台。現在支持按需自由組合、分步靈活部署實施的廠商有WakeData，希望可以幫到你。

Ⅶ 數據中台對外可以賦能有哪些

摘要 完成企業數據中台建設 --- 深入的研究業務、數據和模型，端到端的去實踐，利用大數據技術，以可快速復用和組合搭建為目標，打造出一個健壯的數據中台，進一步發揮企業數據價值。

Ⅷ 數據中台為什麼這么火

從阿里2016年提出這個概念，到2018年的一些中台公司火起來，包括數瀾、神策、袋鼠、wakedata惟客數據、滴普等等

Ⅸ 數據中台做什麼用的

畫工筆畫時可以更清楚的在宣紙上勾下起好的鉛筆稿，仿製圖案的時候也會用到以保證與原版更精確