數(shù)據(jù)中臺(tái)是一種將企業(yè)沉淀的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)賦予價(jià)值變成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用為企業(yè)業(yè)務(wù)服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)真正成為企業(yè)重要資產(chǎn)，發(fā)揮作用的系統(tǒng)和機(jī)制。

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數(shù)據(jù)中臺(tái)強(qiáng)調(diào)的是連接，企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的方法和運(yùn)營(yíng)機(jī)制，將數(shù)據(jù)連接起來(lái)，形成匯聚整合、提純加工、建模處理、算法學(xué)習(xí)，再通過(guò)連接以共享數(shù)據(jù)服務(wù)的方式將復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理過(guò)程提供給業(yè)務(wù)使用，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的連接。

用通俗的話來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)中臺(tái)就是讓企業(yè)的數(shù)據(jù)動(dòng)起來(lái)的實(shí)現(xiàn)企業(yè)全面數(shù)據(jù)化的解決方案，主要價(jià)值在于數(shù)據(jù)服務(wù)，也就是可復(fù)用性。

其本質(zhì)是因?yàn)閿?shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中產(chǎn)生并儲(chǔ)存，而業(yè)務(wù)系統(tǒng)反過(guò)來(lái)也需要利用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，那么就可以把業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力抽象，交給獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)提供儲(chǔ)存和計(jì)算能力，這就是數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)生的真正原因。

建立數(shù)據(jù)中臺(tái)的原因

大數(shù)據(jù)可以告訴決策者一些潛在的規(guī)律，以數(shù)據(jù)來(lái)證明或判斷決策。以往我們會(huì)用數(shù)據(jù)來(lái)證明我們的決策對(duì)錯(cuò)，現(xiàn)在我們用數(shù)據(jù)來(lái)引導(dǎo)我們做出對(duì)的決策。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，樣本就是全體，大數(shù)據(jù)可以防止偽造和偏差。

數(shù)據(jù)中臺(tái)的目標(biāo)是提升效能、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)、更好支持業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新，是多領(lǐng)域、多BU、多系統(tǒng)的負(fù)責(zé)協(xié)同。中臺(tái)是平臺(tái)化的自然演進(jìn)，這種演進(jìn)帶來(lái)“去中心化“的組織模式，突出對(duì)能力復(fù)用、協(xié)調(diào)控制的能力，以及業(yè)務(wù)創(chuàng)新的差異化構(gòu)建能力。

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在企業(yè)內(nèi)，無(wú)論是專題、報(bào)表或取數(shù)，當(dāng)前基本是煙囪式數(shù)據(jù)生產(chǎn)模式或者是項(xiàng)目制建設(shè)方式，必然導(dǎo)致數(shù)據(jù)知識(shí)得不到沉淀和持續(xù)發(fā)展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無(wú)法支撐數(shù)據(jù)分析的快速響應(yīng)和創(chuàng)新。其實(shí)，業(yè)務(wù)最不需要的就是模型的穩(wěn)定，一個(gè)數(shù)據(jù)模型如果一味追求穩(wěn)定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導(dǎo)致其他的新的類似的數(shù)據(jù)模型產(chǎn)生。

與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的對(duì)比
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。因此，其重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可使用維度建模方法論從業(yè)務(wù)過(guò)程中抽象出通用維度與度量，組成數(shù)據(jù)模型，為決策分析提供通用的數(shù)據(jù)分析能力。
數(shù)據(jù)中臺(tái)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，至少有四大優(yōu)勢(shì)。
第一，數(shù)據(jù)中臺(tái)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，讓數(shù)據(jù)用起來(lái)，滿足企業(yè)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的需求。
第二，數(shù)據(jù)中臺(tái)梳理的流程比數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)更加復(fù)雜和全面。數(shù)據(jù)中臺(tái)增加了以企業(yè)的全局視角來(lái)梳理數(shù)據(jù)域的環(huán)節(jié)，這是數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)中很重要的一環(huán)。數(shù)據(jù)域的梳理正好體現(xiàn)了中臺(tái)化的能力。
第三，數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的范疇遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，除了完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模，還需要制定完善的數(shù)據(jù)治理方案，甚至在建設(shè)的過(guò)程中需要成立專門的數(shù)據(jù)治理委員會(huì)來(lái)促成復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理工作。

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最重要的一點(diǎn)是，在數(shù)據(jù)中臺(tái)的規(guī)劃階段就需要去主動(dòng)迎合業(yè)務(wù)，需要全面梳理哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要利用數(shù)據(jù)的賦能才能形成業(yè)務(wù)閉環(huán)，因此，在建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的同時(shí)就必須著眼于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的賦能。

第四，對(duì)于企業(yè)來(lái)講，建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)并不只是搭建一個(gè)能力平臺(tái)。建設(shè)中臺(tái)需要中臺(tái)文化及相匹配的中臺(tái)組織。
因此，從宏觀上來(lái)講，數(shù)據(jù)中臺(tái)承擔(dān)著企業(yè)重新搭建數(shù)據(jù)組織的職能，倒逼企業(yè)為了運(yùn)營(yíng)好數(shù)據(jù)中臺(tái)而建設(shè)一套能與之匹配的數(shù)據(jù)中臺(tái)組織。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則純粹注重于系統(tǒng)解決方案，并不涉及組織形態(tài)。
因此，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)重在建數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)中臺(tái)則將建、治、管、服放到同樣的高度，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只是數(shù)據(jù)中臺(tái)的一個(gè)子集。

?與數(shù)據(jù)湖的對(duì)比
與數(shù)據(jù)中臺(tái)相關(guān)的概念還有數(shù)據(jù)湖（Data Lake）。數(shù)據(jù)湖是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)理念，作為一個(gè)集中的存儲(chǔ)庫(kù)，它可以以自然格式存儲(chǔ)任意規(guī)模的數(shù)據(jù)，包括來(lái)自關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)行和列的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，XML、JSON、日志等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，電子郵件、文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及圖像、音視頻等的二進(jìn)制數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中式管理。
目前Hadoop是最常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)湖概念的技術(shù)。比如HBase可讓數(shù)據(jù)湖保存海量數(shù)據(jù)，Spark可以使得數(shù)據(jù)湖批量分析數(shù)據(jù)，而Flink等可讓數(shù)據(jù)湖實(shí)時(shí)接入和處理IoT數(shù)據(jù)等。

與BI的對(duì)比
BI（商業(yè)智能）是分析數(shù)據(jù)并獲取洞察，進(jìn)而幫助企業(yè)做出決策的一系列方法、技術(shù)和軟件。相比數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，BI還包含數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等工具，并可支持用戶在一定范圍內(nèi)任意組合維度與指標(biāo)，從而上升到支持決策的層面，而不只是作為數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)。

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與大數(shù)據(jù)的對(duì)比

數(shù)據(jù)中臺(tái)也不等于大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中臺(tái)是基于大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)采、存、通、管、用的平臺(tái)。
數(shù)據(jù)中臺(tái)需要以Hadoop、Spark等為代表的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)做支撐，但絕不能將數(shù)據(jù)中臺(tái)與大數(shù)據(jù)劃等號(hào)。數(shù)據(jù)中臺(tái)不只有大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，還包括智能算法、與業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)的特性、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)工具等。

數(shù)據(jù)中臺(tái)價(jià)值
數(shù)據(jù)中臺(tái)不等于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心工作也并不是將企業(yè)的數(shù)據(jù)全部收集起來(lái)做匯總就夠了。數(shù)據(jù)中臺(tái)的使命是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、通過(guò)全局規(guī)劃來(lái)治理好企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，讓數(shù)據(jù)使用者能隨時(shí)隨地獲取到可靠的數(shù)據(jù)。

因此，數(shù)據(jù)中臺(tái)一旦建成并得以持續(xù)運(yùn)營(yíng)，其價(jià)值將隨著時(shí)間的推移將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
1. 幫助企業(yè)建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
在有數(shù)據(jù)中臺(tái)之前，企業(yè)基本不會(huì)有全局的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，即使有相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，由于沒(méi)有數(shù)據(jù)中臺(tái)這個(gè)實(shí)體形態(tài)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也無(wú)從執(zhí)行。數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)天然會(huì)幫助企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，包括數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)范和數(shù)據(jù)消費(fèi)規(guī)范。
數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)范有諸如數(shù)據(jù)接入規(guī)范、數(shù)據(jù)建模規(guī)范、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)范和數(shù)據(jù)安全規(guī)范等，數(shù)據(jù)消費(fèi)規(guī)范包含數(shù)據(jù)權(quán)限規(guī)范、數(shù)據(jù)調(diào)用規(guī)范以及數(shù)據(jù)銷毀規(guī)范等。這些標(biāo)準(zhǔn)都是建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)必須建立起來(lái)并依托數(shù)據(jù)中臺(tái)去執(zhí)行和落地的。

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2. 促進(jìn)中臺(tái)組織形成

再宏偉的企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃，都離不開(kāi)一套科學(xué)合理的組織去落地執(zhí)行。數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)將是企業(yè)宏觀戰(zhàn)略規(guī)劃的一個(gè)重要部分，那么在踐行數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的過(guò)程中，擺在企業(yè)第一位的問(wèn)題就是如何搭建起一套能穩(wěn)定護(hù)航數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)及運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)班子。

3. 全面賦能業(yè)務(wù)，促使降本增效
數(shù)據(jù)中臺(tái)的終極價(jià)值是降本增效，無(wú)論是建設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)還是形成中臺(tái)組織，其核心目標(biāo)都是幫助企業(yè)達(dá)成戰(zhàn)略規(guī)劃。

通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)，可以更加合理地布局團(tuán)隊(duì)；數(shù)據(jù)從加工生產(chǎn)到使用的整個(gè)時(shí)間周期將大大縮短；以中臺(tái)之力拉通整合企業(yè)營(yíng)銷、交易、服務(wù)、庫(kù)存、物流等一方數(shù)據(jù)，結(jié)合二方及三方數(shù)據(jù)，以全局視角，形成強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，滋養(yǎng)各業(yè)務(wù)板塊。

同時(shí)有目的性地針對(duì)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)出賦能場(chǎng)景的數(shù)據(jù)應(yīng)用，幫助其從研、產(chǎn)、銷等多個(gè)方面縮短產(chǎn)品研發(fā)周期，生產(chǎn)未來(lái)一段時(shí)間暢銷的產(chǎn)品，精準(zhǔn)找到愿意購(gòu)買公司產(chǎn)品的群體，以至于增強(qiáng)用戶對(duì)企業(yè)產(chǎn)品及服務(wù)的友好體驗(yàn)，提高用戶對(duì)于企業(yè)品牌的忠誠(chéng)度，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的損耗，壓縮供應(yīng)鏈端的周期等。

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