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时间：2023-10-17来源：傲娇货浏览数：48次
一 、什么是数据中台
数据中台不是数据平台，数据中台是处于业务前台和技术后台的中间层，是对业务提供的数据能力的抽象和共享的过程，数据中台通过将企业的数据变成数据资产，并提供数据能力组件和运行机制，形成聚合数据接入、集成、清洗加工、建模处理、挖掘分析，并以共享服务的方式将数据提供给业务端使用，从而与业务产生联动，而后结合业务系统的数据生产能力，最终构建数据生产>消费>再生的闭环，通过这样持续使用数据、产生智能、反哺业务从而实现数据变现的系统和机制。
二、为什么要建设数据中台数据中台建设的背景跟企业的业务发展阶段和信息技术建设阶段紧密结合，不单单要投入大量的建设人力成本，还有有配套的组织制度、运营团队配合为他保驾护航。所以为什么建设数据中台，希望能达成什么样的目标，对不同企业都来说都是非常重要数据中台建设的起点。行业里，数据中台的主要原因有以下三点：01 产品矩阵庞大，响应不及时，响应管理混乱
业务发展迅速，产品矩阵庞大，企业数据平台的服务能力有限，响应不及时，同时响应管理混乱，导致数据服务实效延迟，及服务体验较差，影响到业务端数据使用体验和展业效果，有必要进行统一的、模块化、标准化的服务能力管理和输出，实现对业务端的数据需求的精准满足和高效响应。
02 烟囱式建设数据平台，大量源被浪费由于业务快速发展和缺乏对整个产品矩阵的数据产品体系进行整体规划，就会出现多个业务线烟囱式建设各自的从数据接入>数据集成>数据开发>数据应用》数据治理等阶段的产品，出现大量的重复建设，导致计算、开发人力、运维人力、存储等资源的重复浪费。对于这类现状在告诉发展阶段的企业是常见状态，有必要对整个产品矩阵做整体的数据中台能力的规划，让业务的数据需求在不断增加的情况下，企业的有整套的可复用的数据能力库及配套机制，支持业务正常运转，节省研发成本。
03 数据治理的需要面对业务已经沉淀的大量数据，逐步形成了企业的数据资产。而这些数据资产如何成为可持续使用的，为企业带来价值的数据，需要数据治理进行提升数据质量，比如设计数据质量校验的规则和使用流程，设计数据管控权限，数据如何安全输出及共享的设计等，如何在整体上发挥出数据的协同效应，为业务提供更高价值的数据服务链路，数据中台可以将这些数据能力整合到一起，对业务端提供稳定的持续的服务能力。
三、为什么要建设数据中台
数据中台的建设路径，跟企业的业务所处的业务阶段有关，亦跟企业所处的信息化建设阶段有关。行业里的数据中台建设路径，总体可以分为以下三类：
路径一：业务中台与数据中台并行建设
数据中台与业务中台并行建设，复杂度可想而知，也是挑战难度最大的路径。因为建设业务中台的过程需要对业务进行梳理和规划，这个过程会反复出现多次对流程调整，这给数据中台建设带来了非常多的不确定性，这也进一步增加了数据中台建设的难度。
路径二： 业务中台先行建设，数据中台跟进
相对比数据中台与业务中台并行的复杂度和挑战度更高，路径二显得更加稳健，也是被企业采用最多的一种路径。
业务中台先行，数据中台跟进。很多企业会采取这种模式。这种模式吸取了第一种模式下的业务不确定给数据中台带来了多种不确定的教训。
在数字化营销成熟发展的今天，其实业务与数据早已不能完全分割。业务数据化和数据业务化几乎是同时完成的。
路径三：单独建设数据中台
单建设数据中台等选择一般是在业务系统已经相对稳定时期，但是这种模式下也存在挑战。业务等野蛮生长过程，数据散落在各个系统，数据质量参差不齐。这个阶段进行数据治理，必定是非常繁杂耗时的、产出不明显的工作。同时，涉及各个领域的数据整合及数据能力的规范化，势必会带来组织架构的变革和重组，这是数据中台建设的至关重要环节。如果在上层的政策和资源支持上，不足以有效协调各个领域数据建设者同一目标，齐心协力，那么也很难把数据中台成功建设起来。
以下方案聚焦于企业数据中台的整体建设，从顶层规划到功能落地分别进行了阐述，各位可参考借鉴。
