数据中台是什么？
- 是一种战略选择和组织形式，
- 是依据企业特有的业务模式和组织架构，
通过有形的产品和可实施方法构建的一套持续不断
把数据变成资产并服务于业务的机制。
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数据中台的四大核心能力？
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数据汇聚整合
大量系统、功能和应用重复建设，
存在巨大的数据资源、计算资源和人力资源的浪费，
同时组织壁垒也导致数据孤岛的出现，
使得内外部数据难以全局规划。数据中台需要对数据进行整合和完善，
提供适用、适配、成熟、完善的一站式大数据平台工具，
在简便有效的基础上，
实现数据采集、交换等任务配置以及监控管理。数据中台必须具备数据集成与运营方面的能力，
能够接入、转换、写入或缓存企业内外部多种来源的数据，
协助不同部门和团队的数据使用者
更好地定位数据、理解数据。
同时数据安全、灵活可用也是绝大多数企业看重的，
他们期望数据中台能协助企业提升数据可用性和易用性，
且在系统部署上能支持多种模式（见图2-3）。 -
数据提纯加工
数据资产化。
企业需要完整的数据资产体系，
围绕着能给业务带来价值的数据资产进行建设，
推动业务数据向数据资产的转化。
传统的数字化建设往往局限在单个业务流程，
忽视了多业务的关联数据，缺乏对数据的深度理解。
数据中台必须连通全域数据，
通过统一的数据标准和质量体系，
建设提纯加工后的标准数据资产体系，
以满足企业业务对数据的需求
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数据服务可视化
为了尽快让数据用起来，
数据中台必须提供便捷、快速的数据服务能力，
让相关人员能够迅速开发数据应用，
支持数据资产场景化能力的快速输出，以响应客户的动态需求。
多数企业还期待数据中台可以提供数据化运营平台，
帮助企业快速实现数据资产的可视化分析，
提供包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等
更为高级的服务，为企业数据化运营赋能。
此外，伴随着人工智能技术的飞速发展，
AI的能力也被多数企业期待能应用到数据中台上，
实现自然语言处理等方面的服务。
数据洞察来源于分析，数据中台必须提供丰富的分析功能，
数据资产必须服务于业务分析才能解决企业在数据洞察方面的短板，
实现与业务的紧密结合 -
数据价值变现
数据中台通过打通企业数据，
提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力，
以实现数据的更大价值变现。
企业期待数据中台能提升跨部门的普适性业务价值能力，
更好地管理数据应用，
将数据洞察变成直接驱动业务行动的核心动能，
跨业务场景推进数据实践。
同时，企业对于如何评估业务行动的效果也十分关注，
因为没有效果评估就难以得到有效反馈，
从而难以迭代更新数据应用，难以持续为客户带来价值
数据中台VS业务中台
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业务中台更多偏向于业务流程管控，
将业务流程中共性的服务抽象出来，
形成通用的服务能力。
更多的说的是我们建设过程中的模块化能力，
比如支付模块，可以是商品交易，
可以是游戏充值等任意需要支付功能的地方 -
数据中台则是抽象数据能力的共性形成通用数据服务能力，
关心的是产出数据的能力，比如产出的用户画像，
可以用在任意多个产品上，
而实际产出这个用户画像，可能是来自很多源的数据组合形成的。
数据中台VS数据仓库
数据仓库的主要场景是：支持管理决策和业务分析，
而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统，
目标是将数据能力渗透到各个业务环节
数据中台持续不断地将数据进行资产化、价值化并应用到业务，
而且关注数据价值的运营。
数据中台建设包含数据体系建设，
也就是数据中台包含数据仓库的完整内容，
数据中台将企业数据仓库建设的投入价值进行最大化，
以加快数据赋能业务的速度，
为业务提供速度更快、更多样的数据服务。
数据中台也可以将已建好的数据仓库当成数据源，
对接已有数据建设成果，避免重复建设。
当然也可以基于数据中台提供的能力，通过汇聚、加工、治理各类数据源，
构建全新的离线或实时数据仓库。
另外，数据中台一般采用全新数据技术架构，
可以更方便地进行数据价值的挖掘。
随着企业数据量越来越大，智能化场景越来越多，
传统架构的存储计算能力无法满足这类数据业务的需求。
而随着机器学习、深度学习等技术的发展，
从看似无用的数据中挖掘出新价值的能力也越来越强，
新的技术架构为这些场景的建设提供了很好的能力支撑。
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