数据中台深度思路（一文读懂数据数据中台）

一、数据中台的定义

数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起后，百度、美团、京东等知名企业都纷纷调整组织架构，发力技术中台与数据中台建设。似乎人人都在提数据中台，但数据中台到底是什么？数据中台是一种数据管理体系，在企业中是独立的部门，为数据挖掘而建，最重要的目标是支持各部门业务数据和提供计算服务。数据中台的本质就是“数据仓库 数据服务中间件”。这么说是不是难以理解？我们用养生茶来举个例子。门店前台（业务部门）销售供各种效果的花茶，比如美白祛斑、排毒养颜、补气养血、健脾理气（各种业务应用）。但这些都需要专业员工（技术部门）在店铺后台精准抓配，否则性质相悖或比例不合理可能会适得其反。但是当客流越来越多，等待抓配的时间过长会造成大量的客户流失。这时店长则对工作流程进行优化，让后台员工提前按不同功效所需的比例抓取称重做成小茶包（数据产品），顾客到店后若需要三周的美白祛斑和补气养血便可以各取三袋包装（业务应用）。

后台员工制作小茶包的过程便是构建了一个数据中台，它让产品更快到达前台顾客手中并获取价值。 ThoughtWorks 技术雷达峰会上，数据和智能总监史凯总结说，“数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念”。

二、数据中台的优势

数据中台要做四个方面的工作分别是“采集”、“存储”、“打通”、“使用”。采集就是要采集各条业务线的业务数据、日志数据、用户行为数据等有用的数据。存储就是要用更加科学的方式存储数据，一般采用三层建模的方式，让收集上来的数据形成公司的数据资产。打通就是要打通用户的行为数据和用户的业务数据，如电商用户的浏览，点击行为和用户的支付业务数据，就要做到打通。使用就是就打通的数据赋能业务人员，领导展进行决策，做到数据反哺业务。

其核心功能是“数据汇聚整合”、“数据提纯加工”、“数据服务可视化”、“数据变现”，使数据应用变得更加方便快捷。同时由于数据中台项目成果能见度高、容易出成绩，对现有组织框架影响小，因此迅速被企业所认可。

三、如何构建数据中台

1. 数据模型

按照数据仓库规范分层开发模型，实现数据的标准化，多采用维度建模。数据中台中的模型具有通用性，一些数据挖掘模型如果使用频次较高，也可以沉淀到数据中台中。数据建模一般分为2个步骤：确认事实表，分析业务的生命周期，明确业务的关键步骤。在进行指标定义的时候是否覆盖了本主题语中的全部指标，判断哪些指标可以通过加减乘除计算得到等。确定维度，粒度是模型设计的关键，太细的粒度不利于上层数据分析汇总，太粗的粒度又不能满足前段多维度个性化查询需求。基于此，模型设计时候一般考虑分层，层级越往后，粒度越粗。冗余维度也是需要考虑的，设计冗余的维度可以避免统计中过多的关联导致复杂的计算逻辑，影响性能。

1. 数据资产

数据仓库中已构建了一些模型，但是只有在数据孤岛被突破时，这些模型才能被称之为数据资产。在进行指标库的规范化之后，才可以将其组合为个性化的中台组件，以满足立足于业务的指标需求以及资产管理。

1. 数据治理

数据治理是一整套完整的组织、制度、技术管理行为。数据治理项目的范围通常包含：组织建设、数据安全、数据开发、数据质量、元数据管理、数据价值等几个模块。通过统一数据口径，打破数据隔阂，疏通原本拥堵在各个业务系统的数据堰塞湖，让其汇流到数据中台的汪洋大海之中。

1. 数据服务

数据中台最重要的就是要对外提供统一的服务能力。数据服务包括提供给开发者，让开发者能够快速、简单地访问数据服务；对于业务分析人员可以让他们轻松地进行算法分析，包括模型管理、可视化编排流程，算法模型发布等功能。

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