数据中台是什么

数据中台是指通过集成企业内外部多源异构数据进行采集、治理、建模、分析及应用的一套机制或平台，旨在优化内部管理、提升业务效率，并实现数据对外合作的价值释放，成为企业数据资产管理的核心中枢。

核心要点如下：

数据采集与整合：数据中台能够收集来自企业内部各个业务系统以及外部的数据源，这些数据源可能具有不同的结构和格式（即多源异构数据）。

通过数据集成技术，将这些数据统一整合到数据中台，为后续的数据处理和分析打下基础。

数据治理：在数据整合的基础上，数据中台进行数据治理，包括数据清洗、数据校验、数据标准化等步骤，以确保数据的准确性、一致性和完整性。这是数据质量保障的关键环节。

数据建模与分析：基于治理后的数据，数据中台进行数据建模，构建适合企业业务场景的数据模型。随后，利用数据分析工具和方法，对数据进行深入挖掘和分析，为企业决策提供有力支持。

数据服务与应用：数据中台通过建立数据API，为企业内部各部门及外部客户提供高效、便捷的数据服务。这些服务可以支持各种业务场景，如市场营销、风险管理、运营优化等，从而推动业务发展和创新。

战略选择和组织形式：数据中台不仅是一种技术平台，还是企业的一种战略选择和组织形式。

它要求企业根据自身的业务模式和组织架构，构建一套持续将数据转化为资产并服务于业务的机制。

这涉及组织文化、流程优化、人员培训等多个方面。

综上所述，数据中台是企业数据资产管理的核心，通过高效整合、治理、建模、分析及应用数据，推动企业内部管理和业务效率的提升，并实现数据资产的价值最大化。

数据中台是什么时候提出的

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。

一、什么是数据中台？

（一）前台、中台与后台

前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。

后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。

前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。

随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。

而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

（二）“数据中台”的由来

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。

数据中台把数据统一后，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。

“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。

阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。

阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。

所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。

阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。

二、企业为何要布局数据中台？

数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。

在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。

对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。

一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。

数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。

在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。

同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。

以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元数据采集和接入、公共数据中心、统一数据服务三个核心板块构成，成功在新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等阿里商业生态中，实现了业务数据化和数据业务化，为业务前台和云端双向赋能。

阿里巴巴对外开放的数据中台，2018年曾帮助海底捞旗下的云上捞APP的会员猛涨，更智能的是应用能够对每位用户精准画像，记得住每一位用户的口味和喜好，进而实现个性化、定制化的"千人千锅"服务。

公开数据显示，截止目前云上捞注册会员已达到4500万人，较之2018年增长50%。

此外，已经享受阿里数据中台服务的还有央视、华硕、大润发等。

阿里旗下的支付宝已经从金融支付工具变成了数字生活开放平台，不仅能购买金融服务、电子支付、借款、还信用卡，还新增了外卖、果蔬商超等便民生活板块。

支付宝想做的就一件事，那就是成为人们生活的一部分。

要实现这个目标，靠的就是中小企业向数字化经营的转型。

三、企业如何布局数据中台？

从企业应用的角度而言，如何应用数据中台管理业务数据、挖掘数据价值并非易事。数据化中台对企业来说主要有四个过程：

（一）连接

对内，企业需要把前端与前端、前端和后端供应链、制造系统相互打通。对外，对全业务场景中的人与人、人与物、物与物的数据链接进行识别和规划，结合企业特征方向梳理业务数据需求场景。

（二）沉淀核心能力

对分散的业务数据进行统一规划、搜集、存储，建立数据资产目录，为业务数据化管治奠定基础。

每个企业实际的竞争能力是不一样的，有些是以产品制胜，有些是以成本制胜。

但这些核心能力必须要沉淀下来，才能赋能给新业务。

（三）把数据变成资产

根据阿里讲的“数字化运营”，就是业务数据化，数据资产化。

以前连消费者是谁都不知道，这些数据沉淀的非常少。

现在的技术已经可以让你做到业务数据化了，但很多企业的数据积累起来之后怎么用？中台解决的就是这个问题，把数据资源利用起来，变成数据资产。

搭建数据中台，生产加工、物流运输、财务管控、市场营销、客户管理等各业务线形成快速稳健的数据价值加工通道。

（四）让资产发挥价值

数据变成资产之后，需要找到一个场景把它用起来。举个简单的例子，星巴克是靠什么挣钱？附餐。咖啡本身往往是不挣钱的，只是一个流量生意。但它通过场景化的东西，想办法给你推荐附餐。这就是数据资产场景化的过程。

再比如共享单车，本身也不见得会多挣钱，但收集数据以后，可以通过数据服务挣钱。

对于在线下开店的企业来说，就更是如此了。

在线下培养一个好的店长是非常难的，但如果你有很多数据，就可以用人工智能来替代店长的很多工作，因为店长不外乎补货和选品。

在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。

通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。

通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。

如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。