数据中台与数据平台的差异

一、数据中台的理解

数据中台是2016年阿里提出来的一个概念，类似华为的数据底座，目前没有一个确切的定义，当前大概有如下几种理解：

1、阿里

阿里的数据中台定义是方法论+组织+工具

方法：ONEID+ONEMODEL+ONESERVICE

组织：与中台的业务，技术，管理相匹配的人才结构

工具：采集，构建，管理，服务等

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

2、业务

中台，是一个能同时支撑多个业务、让业务之间的信息形成交互和增强的机制，一方面中台系统能避免重复工作，减少浪费；一方面也能同时给多个产品赋能。

3、技术

数据仓库+数据服务中间件

计算平台+算法模型+智能硬件

Hadoop集群

4、管理

数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是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，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

5、客户

中台本质上是一种思维方式，普通人也能用，这其实就是一种“中台思维”;中台是把一些能广泛适用的经验，从具体的业务当中抽离出来，变成一个模块，一种方法论;这种思维方式，不仅大型互联网公司能用，我们平时在工作中也能用。

从业务方到客户方，对数据中台的理解并不相同，如同一千个人打太极，每个人的打出来的都不一样，但大家都是为了锻炼身体，这个目的是不变的。

二、数据中台期望解决哪些问题？

业务问题：数据找不到，找不快，即使找到了也看不懂，看懂了用不了，用了也有可能达不到预期效果，数据系统不断新建，指标和标签口径不一致，指标和标签重复建设，报表不断新建，报表重复建设，重复沟通，反复沟通，需求响应时间长。

技术问题：数据模型扩展性差，错误发现不及时，影响数完整性、一致性、准确性，迁移困难，运维效率低下，数据获取效率低下。

管理问题：无法统计有多少指标和标签，谁用哪些指标和标签，指标和标签效果如何也不知道，全局、全流程指标和标签也是未知，统计误差大，共享困难，共享不安全。

三、数据中台和数据平台的差异

数据平台和数据中台都是为了解决上述问题产生的一套方案;

只是数据平台是2016年前产生的，数据中台是2016年产生的;

一个在信息时代，一个在大数据时代;

数据中台是数据平台的升级版本;

数据平台侧重功能整合，方便用户使用和管理，处于粗放式的经营管理就能赚钱的时代，没有太多的市场压力和数据量压力，有统一管理和服务的功能，就能满足业务要求，立足市场；

而大数据时代，仅仅功能统一已经不能满足业务和市场的需求了，需要体系化，精准化的，创造价值的，预测未来的产品或服务（功能最佳组合）才能满足业务需求，管理需求和市场需求 ；

个人觉得一般数据平中都没有做好全局规划和体系构建这两步，只是在原有的功能基础上做了功能整合和统一管理；比较数据平台和数据中台的差异，是为了更透彻认识和理解数据中台；

数据治理体系务虚篇最核心的思想是全局规划，体系构建，业务主导，价值驱动，有序推进，数据中台正是数据治理体系务实篇的核心载体。

四、结语

综上所述我的理解：数据中台（数据底座）是一套统一的，贯穿全局的，可复用的，高质量，高效，方便，可持续的为企业降本增效创价值的整体方案。

上面是我对数据平台和数据中台的一些理解，希望对您有启发，如果大家对数据治理体系感兴趣，可以关注或加我微信，我们一起学习，共同进步。谢谢。

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