做数据中台需要储备哪些知识

⑴ 数据科学行业从业人员都要储备什么知识

1、统计和概率
概率论和统计学是数据科学的基础。简而言之，统计学是使用数学对数据进行技术分析。在统计方法的帮助下，我们对进一步的分析进行估计。统计方法本身依赖于允许我们进行预测的概率理论。
2、编程
数据科学是一个令人兴奋的工作领域，因为它将先进的统计和定量技能与现实世界的编程能力相结合。根据你的背景，你可以自由选择自己喜欢的编程语言。然而，数据科学社区中最受欢迎的是
R、Python 和 SQL。
3、机器学习和人工智能
尽管AI和数据科学通常齐头并进，但大量数据科学家并不精通机器学习领域和技术。然而，数据科学涉及处理大量需要掌握机器学习技术的数据集，例如监督机器学习、决策树、逻辑回归等。这些技能将帮助你解决基于预测的不同数据科学问题。

⑵ 数据中台到底是什么

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。

⑶ 大数据需要学习什么样的知识

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；

2、课程设置

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Rece计算模型和Hadoop Map/Rece技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状

今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

⑷ 什么是数据中台

一、数据中台定义

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。

二、数据中台必须具备4个核心能力

数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

企业数据中台必备4个能力

2.1、汇聚整合（数据治理-数据整合和管理能力）

数据丰富和完善：多样的数据源进行合并和完善
管理易用：可视化任务配置、丰富的监控管理功能
*数据集成运营：数据接入、转换、写入或缓存内部来源的各来源数据
*数据目录与治理：用户可以方便定位所需数据，理解数据（技术/业务治理）
*数据安全：确保数据的访问权限
*数据可用：用户可简便、可扩展的访问异构数据，可用性和易用性高
部署灵活：本地、公有云、私有云等多种署方式

2.2、提纯加工（数据资产化——数据提炼与分析加工能力）

完善的安全访问控制
完善的数据质量保障体系
规范的、紧密结合业务的可扩展的标签体系
面向业务主题的资产平台
智能的数据映射能力，简化数据资产生成

2.3、服务可视化（数据资产服务化能力）

提供自然语言等人工智能服务
提供丰富的数据分析功能
提供友好的数据可视化服务
便捷、快速的服务开发环境，方便业务人员开发数据应用
提供实时流数据分析
提供预测分析、机器学习等高级服务

2.4、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

⑸ 数据中台建设内容包括哪几个方面

中台首先是一种战略选择，一种组织形式，其次才是一些有形的产品支撑和实施的方法论。

由于企事业部门之间的系统分散开发或者些单位系统重建或引进系统开发项目，导致很多单位内部之间的信息不能共享，产生数据与信息孤岛；或者没有统一的数据规范和标准，造成数据整合的不便。数据还仅仅停留在散乱的资源阶段，离数据“变现”，形成数据资产的理想阶段，还相距甚远。

为解决上述问题，就需要企业自身进行合理有让春正效的数据资源规划，梳理清楚企业自身的“数据家底”，从而掌握企业当前数据资源的详实状况，明确企业的数据种类、未来可能获取的数据种类，以及这些数据的数据量、数据质量、数据用途等等。

数据资源规划是数据治理，数据建模，数据资产管理，数据指标体系规范等工作的前置环节和必要条件，因此数据资源规划的作用至关重要，包括数据资源梳理、数据资源规划实施、数据资源可视化、数据资源分析报告四部分内容。

数据资源梳理：即企业需要梳理清楚：数据森带来自谁，用在何处，如何存储？一般而言，业内会从三个维度，来对数据资源进行分类管理，数据产生主体、数据来源、存储形式等。

数据资源规划实施：企业在数据资源规划与获取的过程中，除了需要企业内部提供有效的组织保障，包括数据管理人员、数据分析人员和业务使用人员之间的紧密协作，而且还需要全面的对整个企业或政府部门坦悔组织需求分析调研，这样才可有效帮助企业理清数据资源家底，明确数据资源获取与使用的方式方法。

数据资源可视化：在数据中台理念下，我们所指的数据资源规划和获取一定是企业全局性的考量和行为。“牵一发而动全身”这必然会牵扯到各部门和各层级组织架构的利益。

数据资源分析报告：企业以前对自身数据资源的认识是模糊的，企业需要一份完整详备的数据资源分析报告，指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设，最终服务于企业数据应用场景。为了满足客户的这一需求痛点，袋鼠云便将数据资源分析报告作为“数据资源规划与获取服务”的交付产出物之一。