建设数据中台多少钱

⑴ 企业为什么要做数据中台

数据中台在国内最成功的搭建就是阿里巴巴的"小前台、大中台"战略，而其数据中台架构为阿里业务带来的效果也是显而易见的。

不光阿里的业务竞争对手腾讯、网易认可并推出自己的构想，很多上市公司都提出了数据中台的建设构想，依靠数据重塑业务链条。

与大型头部互联网公司的投资盛况相对的，市场也出现了不少唱衰的声音，存在"烂尾"、"无效"等问题。

"你说我们要不要做个数据中台？"

总是会有这样的提问出现，而发问的往往都是手握大型项目的高管们。可实际上，能提出这个问题的，又多数是看着别人做了中台，自己也想要跟风做一个，赶上趋势，结果却是"上中台，人下台"。

阿里巴巴董事长兼CEO张勇在湖畔大学分享时也说：如果一个企业奔着中台做中台，就是死。

那么，企业到底需不需要建设数据中台？要建什么样的？要怎么建？

数据中台能解决的问题

要想知道数据中台到底该不该推进，首先要知道数据中台到底能够解决什么问题。

• 数据的收集和管理

实现对数据的收集、整理、归纳，对多样的数据源进行合并和完善。

• 数据的提炼和分析

通过对数据加工处理，保证业务部门在需要特定数据的时候，直接提供相对应数据信息。

• 数据的利用和升值

实现数据的二次开发利用，转化为对企业业务发展有益的有效信息，提高数据的利用率。

其实可以很明显的看出，数据中台在帮助企业转型升级上，效果是显着的。

那与数据中台类似的数据湖也好，数据平台也好，在过去都没有像数据中台这么热门，业务部门又为什么这么热衷于数据中台？

还是从数据中台所能解决的问题上能够看出来，让数据更灵活更快速地服务于各项业务，是数据中台的建设宗旨。

能结合具体业务场景的数据中台，才是适合企业的

• 整合数据，业务数据化

强调业务数据的沉淀和收集，将业务相关环节实现以数据的形式存储，这也是业务数据化最起码、最直接的表现。

搭建"数据中台"后的企业实现与业务数据的强结合，既避免了重复无效操作，也提升了工作效率和数据共享能力，保证了数据的一致性。



结语

想要实现数据中台与企业具体业务场景的结合，就意味着不能依靠通用的搭建模板，定制化成了企业中台战略的一个重要议题。

中台服务公司的销售为了拿下客户，多半会夸大效果，什么都承诺，什么东西都有，一套中台模板"包治百病"。

数据中台的建设与数字化转型一样，其实也是一个螺旋上升的过程，不需要"稳定不变"，而往往需要不断根据业务具体情况，进行系统化的定制，并且依据世事变化的需求而完善。

可以说，任何一家承诺可以提供现成的数据中台，直接投入应用的服务商都是"大忽悠"。

企业"费尽心思"搭建的数据中台，必须要符合本身的业务取向和运作走向，百数打通企业个性化定制的数据中台之路。

据了解，截至2020年10月，已经涉及100多个行业的上10万家企业使用了其提供的定制化数据中台及其衍生服务。

更有价值的中台是符合具体业务的数据中台，而不是通用型的数据中台，而业务型数据中台的搭建，定制化没准真是一把钥匙。

⑵ 数据中台是什么意思

数据中台是指通过企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析、应用使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放，成为企业数据资产管理中枢。数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据中台建立后，会形成数据API，为企业和客户提供高效各种数据服务。

价值变现：提供数据应用的管理能力；提供数据洞察直接驱动业务行动的通路；提供跨行业务场景的能力；提供跨部门的普适性业务价值能力；提供基于场景的数据应用；提供业务行动效果评估功能数据中台更好的支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析、多元化结构化数据分析，数据中台建设是我们企业数据服务和共享奠定重要的基础，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。

⑶ 全业务数据中心数据中台试点建设

没太懂你这个是什么意思。
数据中台其实可以分两种 ，一种是大型企业的。另一种是中小企业的。
大型企业像阿里巴巴那种自己有超大的服务器集群之类的，硬件非常的扎实。
中小企业的就没必要了。
我公司的数据中台就是面向中小企业的在线数据中台，支持PC、移动、微信、钉钉等四端同步。具体要建成什么样你可以试着操作一下，有免费版，公司人数不多的情况下，使用免费版就可以拉。

⑷ 谁能解释下什么是数据中台吗

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。

一、什么是数据中台？

（一）前台、中台与后台

前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。

后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。

前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。

随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

（二）“数据中台”的由来

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。

阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。

二、企业为何要布局数据中台？

数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。

对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。

在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。

在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。

如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。

⑸ 如何搭建大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

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⑹ 数据中台是什么

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。

中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。

(6)建设数据中台多少钱扩展阅读

1，回归服务的本质－数据重用

浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”

2，数据中台需要不断的业务滋养

在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。

数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。

3，数据中台是培育业务创新的土壤

企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。

4，数据中台是人才成长的摇篮

原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。

现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。