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1.1 数据中台的由来 随着互联网的高速发展，背后对数据的需求越来越多，数据的应用场景也越来越多。大 规模数据的应用，也逐渐暴露出一些问题。业务发展前期，为了快速实现业务的需求，烟囱式 的开发导致企业不同业务线，甚至相同业务线的不同应用之间，数据都是割裂的。两个数据应 用的相同指标，展示的结果不一致，导致运营对数据的信任度下降。数据割裂的另外一个问 题，就是大量的重复计算、开发，导致的研发效率的浪费，计算、存储资源的浪费，大数据的 应用成本越来越高。这些问题的根源在于，数据无法共享。 于是乎在2016 年，阿里巴巴率先提出了“数据中台”的口号。2018、2019数据中台在 各行业开始不断崛起。数据中台的核心，是避免数据的重复计算，通过数据服务化，提高数据 的共享能力，赋能数据应用以及企业的数智化发展。 1.2 数据中台是什么 数据中台是一套“让企业数据用起来”的机制，是一套能持续不断把数据变成资产并服务 共享于业务的机制。 数据中台是指通过数据技术，对全域数据（结构化数据和非结构化数据）进行采集汇聚、 存储、计算、加工，同时统一数据标准和口径、规范数据质量和安全权限，最终将资产通过服 务共享开放出去，进而为客户提供高效服务，赋能各类型的数据应用。 数据中台的宗旨，是避免数据的重复计算，消除数据标准和口径不一致的问题，通过数据 服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用，加速企业的数据价值变现。 1.3 数据中台与传统数仓的区别

1.4 数据中台的价值 数据中台改变了企业原来利用数据的形式（传统数仓、BI），通过业务数据化、数据资产 化、资产服务化、服务业务化的四化良性高效闭环，加速了从数据资源到数据资产到价值变现 的过程，提高了企业的业务响应力、创新力、价值力。通过降本增效，数据化智能运营，打造 出数据驱动的智能化企业，从而更高效的为企业创造更多的价值。 2 哪些企业适合做数据中台 不可否认，数据中台的构建需要非常大的投入： 一方面数据中台的建设离不开系统支撑，研发系统需要投入大量的人力，而这些系统是否 能够匹配中台建设的需求，还需要持续打磨。 另外一方面，面对大量的数据需求，要花费额外的人力去做数据模型的重构，也需要下定 决心。所以数据中台的建设，需要结合企业的现状，根据需要进行选择。我认为企业在选择数据 中台的时候，应该考虑这样几个因素： 1、 企业是否有大量的数据应用场景： 数据中台本身并不能直接产生业务价值，数据中 台的本质是支撑快速地孵化数据应用。所以当你的企业有较多数据应用的场景时（一般有3个 以上就可以考虑）。 2、 经过了快速的信息化建设，企业存在较多的业务数据的孤岛，需要整合各个业务系统 的数据，进行关联的分析，此时，你需要构建一个数据中台。 3、 当你的团队正在面临效率、质量和成本的苦恼时，面对大量的开发，却不知道如何提 高效能，数据经常出问题而束手无策，老板还要求你控制数据的成本，这个时候，数据中台可 以帮助你。 4、 当你所在的企业面临经营困难，需要通过数据实现精益运营，提高企业的运营效率的 时候，你需要构建一个数据中台，同时结合可视化的BI数据产品，实现数据从应用到中台的完 整构建，这种类型往往出现在传统企业中。 5、 企业规模也是必须要考虑的一个因素，数据中台因为投入大，收益偏长线，所以更适 合业务相对稳定的大公司，并不适合初创型的小公司。