写出了小白也能看懂的阿里数据中台分析

似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？

数据中台不是大数据平台！

首先它不是一个平台，也不是一个系统，如果有厂商说他们有个数据中台卖给你，对不起，它是个骗子。

要回答数据中台是什么，首先要探讨一下中台到底是什么。虽然没有明确的定义，但是作为理工直男，我们可以先把中台看作是一种中间层。既然是一种中间层，那么中台确实是一种十足技术用语，我们可以完全从技术角度来探讨了。

我们可以应用 Gartner 的 Pace Layer 来理解为什么要有中间层，这样可以更好地理解中台的定位和价值。Pace Layer 里提到，可以按照事物变化的速度来分层，这样可以逐层分析并设计合理的边界与服务。


 

发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。

数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。

数据中台解决的问题可以总结为如下三点：

1. 效率：为什么应用开发增加一个报表，就要十几天时间？为什么不能实时获得用户推荐清单？当业务人员对数据产生一点疑问的时候，需要花费很长的时间，结果发现是数据源的数据变了，最终影响上线时间。
2. 协作问题：当业务应用开发的时候，虽然和别的项目需求大致差不多，但因为是别的项目组维护的，所以数据还是要自己再开发一遍。
3. 能力问题：数据的处理和维护是一个相对独立的技术，需要相当专业的人来完成，但是很多时候，我们有一大把的应用开发人员，而数据开发人员很少。

这三类问题都会导致应用开发团队变慢。这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。

数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。

（编辑：济南站长网）

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