概念
- 整合分散在各个孤岛上的数据
- 快速形成数据服务能力
- 为企业经营决策、精细化运营提供支撑
数据中台必备的四个能力
- 数据汇聚能力
- 数据提炼加工
- 数据服务可视化
- 数据价值变现
数据中台 VS 业务中台
业务中台：更多偏向于业务流程管控，讲业务流程中共性的服务抽象出来，形成通用的服务能力。
数据中台：抽象数据能力的共性形成通用的数据服务能力。
关联
业务中台沉淀的业务数据进入数据中台进行体系化加工，在以数据化的方式支撑业务中台上的应用，而这些应用产生的新数据又流向数据中台，形成循环不息的数据闭环。
数据中台 VS 数据仓库
数据仓库：主要应用场景是支撑管理决策和业务分析
数据中台：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，不限于决策分析场景。
数据中台也可以将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。
数据中台建设步骤
数据中台在建设过程中涉及到5个步骤：
1 、理现状
调研IT建设的现状和业务数据沉淀
2、立架构
业务架构
技术架构
应用架构
组织架构
3、建资产
帮助客户构建既能满足场景需要又符合数据架构要求的数据资产体系并且落实。这个步骤涉及到【数据汇聚】、【数据仓库建设】、【标签体系建设】、【应用数据建设】，其中最关键的是标签体系建设。
其中标签体系就是面向具体对象构建的全维度数据标签，通过标签体系可以方便的支撑应用，大数据的核心魅力和服务能力主要就体现在标签体系的服务能力上。
4、用数据
应用到具体业务，发挥数据价值
5、做运营
产生价值
数据中台架构
1、数据汇聚
数据来源：业务系统、日志、文件、网络
汇聚方式：数据库同步、日志埋点、网络爬虫、消息队列
2、数据开发
实时、离线、算法开发等等
3、数据体系
有了前面的两个模块已经具备传统数仓平台的基本能力。
建议按照贴源数据、统一数仓、标签数据、应用数据的标准进行建设。
4、数据资产管理
以上步骤的简历偏技术，业务人员比较难理解。
数据资产管理包括：【数据资产目录】、【元数据】、【数据血缘】、【数据生命周期】等，以一种更加直观的方式展现企业的数据资产，提升且的数据意识。
5、数据服务体系
就是把数据变成一种服务能力，就是通过数据服务参与到业务中，激活整个数据中台。
数据服务模块并不自带很多服务，而是提供快速的服务生成能力以及服务的管控、鉴权、计量等（类似数据服务平台？）。
6、运营体系和安全管理
前面的步骤已经完成整个数据中台的搭建和建设。运营体系和安全管理体系就是要让数据中台健康、持续的运营起来。
