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什么是数据中台
数据中台是一种新的技术建设思路。数据中台作为一种新的建设思路，打破了企业以前传统的功能式和集成式的建设思路。企业以前产品打造的过程先依靠工程师搭建基础技术架构，架构搭建完成后再添加应用功能。这种建设思路比较适合产品模式稳定的企业，对于应用需求多变、应用出发点无法一时统一的公司来说并不是最佳的选择。这种因为工程或者基础设施建设出的产品最终会无法为业务部门提供更多价值。因此，以应用为核心思考点的建设思路才是企业保持长久生命力的关键，而数据中台的建设将帮助企业改变传统的产品应用建设方式。
在过去，传统企业为提高管理效率会部署CRM、ERP等多种管理系统，这种管理系统在企业管理基础数据，简单分析业务等方面为企业主运营决策提供了一定的参考价值。但是，当企业外部需求越来越多变，企业管理系统仅仅进行简单的数据采集是无法满足市场需求的。
企业主通过将多个管理系统的账号打通，并增设各种分析工具等来加强管理，这种集成式的建设思路仍无法真正赋能业务对象。数据应用多样化，大量的临时的、即时的、分散的需求不时产生，数据模型需要根据业务重点经常调整，企业主仅仅通过联通各个管理系统账号是无法响应需求的。
多个管理系统和分析工具的集成虽然为企业主解决了部分问题，但是各个系统产品的建设思路不一致，产品与产品间既有重叠功能，也有边界划分，且产品之间定义并不相同，无法形成统一的、无缝结合的数据资产。产品与产品之间的技术出入会导致应用的出错，最终影响用户对产品的信任。由此，集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本，并没有达到数据中台建设的真正目的。
数据中台的基本能力
数据中台具有数据服务的能力。数据中台帮助业务部门建立工作台，通过工作台可以快速获取到数据相关服务，包括数据提取、数据分析、数据推送、数据回流等服务；数据中台可以将脏乱差的数据进行加工、治理、切分、建模、打标签等。
数据中台可以使业务人员具备数据应用开发的能力。业务人员可以根据自己业务单元的需求，做深度的应用开发，比如精准、智能、智慧等相关应用，这些应用可以独立变成产品。
数据中台具有强大的海量数据处理能力。数据中台对数据治理能力、融合能力、采集能力、同步能力等为数据应用提供了强大的基础支持。无论企业生产、运营、消费者溯源、供应商维护、外部公共数据等不同维度的数据，数据中台都可以通过不同的功能实现数据的打通、共享。
由于不同的业务场景需要不同规模的计算平台来处理海量数据。数据中台的建设帮助业务人员根据应用需求随时调度计算能力。
数据中台具有数据开发的能力。数据中台中分析工具、挖掘工具、清洗工具等不同数据工具的设置可以帮助上下游企业和外部用户直接开发应用。数据中台可以将上下游工具进行傻瓜式包装，比如应用开发、应用复制、应用使用、应用评价、应用分享等功能的设置，帮助企业不同领域的用户实现数据共享、应用共享。
数据中台具备自学习和自动完善的能力。数据中台赋能业务人员的特性决定了其具有自学习的能力。中台可以通过不断的能力叠加，将数据和公司资产进行良性的循环和回流，赋能企业业务和技术部门，为企业建成一个具有滚动的、增长的、变化的自学习能力平台。
数据中台具有资产沉淀能力。用户在使用数据的过程中会自动地沉淀出高价值的数据，通过数据中台的融通能力，将这些有价值的数据进行良性的循环与回流。企业因此对自身的用户数据、会员数据、人力数据等认识加深。这样的沉淀能力可以为公司提高核心竞争力。另外，公司内部高价值的资产，比如模型资产、IT资产、DT资产、数据资产、应用资产，以及应用资产中的用户资产、画像资产等均可以通过中台沉淀下来，为公司日后的应用提供更多的支持。长期以往的沉淀帮助公司建立核心竞争力，使企业在数字化转型中先行一步，快速布局数字化市场竞争。
数据中台具有数据质量自动跟踪的能力。数据在使用过程中往往有多部门多角色参与，各个部门会定义多种多样的数据指标、标签和使用方式，长期以往数据治理体系将会越来越复杂。一旦数据无法跟踪，会导致前端的数据应用出错，最终使得企业决策失误，付出较大代价。数据中台可以避免以上问题的出现，数据质量智能追踪和血缘分析会跟踪数据的血缘系统，确保数据质量。
数据中台具备数据融合打通的能力。随着企业业务多变，数据互联互通变得越来越重要。数据中台将数据定义和意义保持一致，使数据真正实时打通。
数据中台具有IT系统和DT系统风险隔离的能力。IT系统在企业数据采集、管理方面发挥着作用。业务需求变化快，而IT系统却无法随着DT系统变化，DT系统有着自身存在的意义。两个系统的目标、定位不同，必然导致数据应用出现分歧。数据中台的建立可以帮助企业对数据进行风险隔离，确保一方不影响另一方。
数据中台应用方式
数据中台应用方式一为帮助业务部门灵活使用数据分析。数据中台改变了以往业务部门数据分析技术能力不足的窘况。在数据中台出现以前，业务部门因为技术能力的缺乏，面对分析需求时只能借助技术部门的辅助。中间经业务部门、技术部门、分析部门等各部门的沟通与配合在耗费了大量的时间成本和沟通成本的情况下，也耽误了技术部门做更有价值的项目的机会。
数据中台打破了数据的复杂格式，使得数据实现共享，在数据分析技术方面为业务部门开通了绿灯，业务人员可以自由地进行数据分析。
数据中台应用方式二为帮助技术单元和业务单元，甚至外部单元灵活地创建应用。企业内部技术部门、业务部门，甚至外部供应商等第三方也可以基于数据中台完成应用的创建。数据中台帮助企业搭建行业生态共享平台，造福企业内外部人员及上下游企业客户。
数据中台应用方式三为技术部门可以不断构建应用能力，沉淀数据资产和价值资产。数据中台使业务、技术、公司资产实现了打通、合并、共享，数据资产的形成使技术部门可以形成持续的应用开发能力。反之，推陈出新的应用产生的数据又为新应用的诞生提供了肥沃的土壤，双方形成闭环。
数据中台的建设内容
数据中台在SaaS层、DaaS层、PaaS层、IaaS层具有不同的应用内容。
SaaS层：从技术角度讲SaaS层是业务用户或技术用户直接可以使用的服务和功能，包括数据分析工具、数据挖掘工具、可视化工具、清洗工具、建模工具等不同的数据工具；还包括不同层次的数据应用，如大屏可视化应用、决策分析系统、用户画像系统、精准推荐系统、AI应用等。
DaaS层：用户可以通过DaaS层获取数据直接的服务。最常见的服务有客户数据获取、原始数据治理服务、原始数据和IT数据互联互通服务、数据质量监控服务、数据关系分析服务等。
PaaS层：该层具备更深度的能力，主要向公司内部数据治理团队、数据团队和技术团队提供服务。基于PaaS层可以构建出更优良地DaaS层和SaaS层。这层要与基本的数据治理、清洗、建模、模型管理、模型共享、应用开发、应用发布等工具和能力有所区分。在该层有很多调度PaaS的能力，包括同步系统、调度系统。
IaaS层：主要解决数据计算资源和存储资源等基础的能力，包括大数据集群计算、分布式计算、数据库等计算资源。该层可对流失计算、数据调度系统和计算资源进行存储。该层具备数据最基本能力，包括数据安全等。该层可以帮助用户从IT中获取能力，又能产生DT的应用，同时又能回流到IT里面支撑IT发展，***到IT业务环境中，提高企业业务能力。（注：由于篇幅有限，数据中台各个技术模块将后续补充）
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