国内的数据中台兴起，大多是因为阿里巴巴的提出的”大中台、小前台”的口号。所以，我们先来看看阿里对数据中台的定义。

一、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。

广义的数据中台包括了数据技术，比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合，今天谈到的数据中台包括数据模型，算法服务，数据产品，数据管理等等，和企业的业务有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，比如企业自建的2000个基础模型，300个融合模型，5万个标签。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。

二、数据中台的价值

1、数据复用

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。

曾经企业的数据抽取就有多份，报表一份，数据仓库一份，地市集市一份，无论是抽取压力、维护难度及数据一致性要求都很高。同时，统一的基础模型将相关业务领域的数据做了很好的汇聚，解决了数据互通的诉求，这点的意义巨大，谁都知道数据1+1>2的意思。

2、沉淀业务模型

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，无法形成标准化统一业务模型，无法沉淀和共享也就无法迭代生长，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。只有在迭代生长中的业务模型才能从最初的单一字段，逐渐完善形成为企业最为宝贵的统一模型资产和统一数据资产。

以报表为例，企业报表成千上万的原因往往也是没有沉淀造成的，针对一个业务报表，由于不同的业务人员提出的角度不同，会幻化出成百上千的报表，如果有报表中台的概念，就可以提出一些基准报表的原则。

3、数据驱动业务创新

我们都知道，以往的业务决策，大多是凭经验拍脑袋的，现如今，数据的价值和重要性不言而喻。企业的管理者在做决策时，越来越想要先看数据。所以，好的数据基础，是决策和创新的加速器。而现在市场竞争如此激烈的大环境，不但需要企业做出正确的决策，效率和执行力也是关乎存亡的，数据中台即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。

在如今的互联网时代，企业都在全力谋求转型，转型的关键是要具备跟互联网公司一样的快速创新能力，大数据是其中一个核心驱动力，但拥有大数据还是不够的，数据中台的能力往往最终决定速度，拥有速度意味着试错成本很低，意味着可以再来一次。

三、数据中台、数据仓库、大数据平台的关键区别是什么？

认可了数据中台的价值，我们自然是想要去快速搭建，然后真正去规划建设的时候，我们会发现，数据中台的建设和数据仓库、大数据平台是有重合的，这就需要我们充分理解三者的区别。

1.数据中台

数据中台是一种集成了数据管理、数据治理、数据服务等多个方面的平台。它的核心思想是将所有的数据资源和服务整合到一个统一的平台上，实现数据的集中管理和服务。数据中台的主要特点包括：

数据集中存储和管理：将分散在各个业务部门的数据进行集中存储和管理，形成一个完整的数据资产目录。

数据服务化：提供统一的接口，将数据以服务的形式对外提供，方便业务部门进行数据查询、分析和应用。

数据资产化：通过对数据资产的管理和治理，使得数据成为企业的核心竞争力。

数据中台的建设对于企业的数字化转型具有重要意义，可以提供稳定、高效、安全的数据支持和服务，避免重复建设各种数据中心，减少浪费和重复劳动，提高数据管理的效率和质量。

2.数据仓库

数据仓库是一种用于存储和管理结构化数据的系统，它将各个业务系统的数据进行抽取、转换和加载，形成一个集中式的、高质量的数据存储中心。数据仓库主要用于支持企业决策分析和报表生成等场景。其主要特点包括：

结构化数据存储：主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表格形式的数据。

决策支持功能：支持多种分析工具和报表生成功能，帮助企业进行决策分析和预测。

数据质量保证：通过对数据的清洗、整合和校验等过程，保证数据的质量和准确性。

数据仓库的主要功能是将企业系统联机事务处理（OLTP）长期壁垒的大量数据，通过数据仓库理论支持所持有的数据存储结构，做有系统的分析整理。

3.大数据平台

大数据平台是一种利用大数据技术去解决数据问题的技术平台，它是一种技术的一些基本能力的集合。大数据平台主要关注海量数据的存储、计算、分析和挖掘等方面的问题，为企业提供全面的大数据解决方案。其主要特点包括：

海量数据处理能力：能够处理PB级以上的海量数据，具备高性能的分布式存储和计算能力。

多维数据分析能力：支持对数据的多种维度进行分析，包括结构化、非结构化和时序数据等。

实时数据处理能力：能够处理流数据和实时数据，支持实时分析、预警和决策等应用场景。

大数据平台可以处理非结构化数据和报表开发周期长的问题，通常基于Hadoop生态构建，提供易于部署及管理的Hive、Spark、HBase、Flink等开源大数据计算和存储引擎。

数据中台、大数据平台和数据仓库都关注数据处理和管理，为企业提供数据处理和分析的能力。数据中台可以建立在大数据平台之上，利用大数据平台的分布式存储和计算能力，实现对海量数据的处理和管理。同时，数据中台可以与数据仓库进行整合，将结构化和非结构化数据进行统一管理和服务化。

数据中台更加注重对数据的集中管理和统一服务，强调数据的复用和共享，致力于提升数据的业务价值。相比之下，大数据平台更注重海量数据的处理能力和技术能力的集合，而数据仓库则更侧重于结构化数据的存储和决策支持功能。

数据中台与大数据平台都可以处理海量数据，但数据中台更加关注于对数据的抽象和服务化，以便更好地支持业务需求。而大数据平台则更加关注技术的实现和性能优化等方面的问题。

总结来说，数据中台、数据仓库和大数据平台各有其独特的定位和应用场景，企业可以根据自身的需求选择适合的技术方案。

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