0x00 前言

19年,数据中台是一个很火的名次,基本上遇到的互联网公司都说自己在搞中台。但是什么是中台?到现在我也没有看到一个十分满意的答案。

因此,我在19年参加杭州了阿里的云栖大会,买了市面上能买到了关于中台的书,并且看了公开能看到的资料,同时和很多做过中台的朋友进行了交流,结合自己在实际工作中的理解后,最终整理了三篇短的讲稿,并录制成了视频发在了视频号中。

本片是这三篇讲稿的汇总篇,用来回答如下三个问题:

  • 什么是数据中台?

  • 数据中台和数据平台、数据仓库的区别是什么?

  • 做数据中台需要注意什么?

0x01 理解数据中台的三重境界

第一重境界:数据平台化

数据中台是要打破重复造轮子的过程,不再每个团队搭建一套Hadoop、Spark这样的大数据组件;而是,从全公司的角度,整合这些工具,所有团队使用公司级别统一提供的大数据平台、开发工具、资产管理平台等。

第二重境界:数据服务化

数据中台要能打通烟囱式的数据体系,减少每个团队的数据“私货”,做到全域数据打通,构建公司级统一的数据仓库。

同时,也提供更方便的数据访问方式:比如数据API、可视化访问、自助提取等。

真正做到,让数据更好用!

第三重境界:数据价值化

数据中台要能做到,让数据真正能产生价值,这是一种结合了数据平台和数据服务后,让数据持续为业务赋能的机制。比如,如何让数据分析结论能落地?数据分析效果反馈的路径是否顺畅等等。

综述

总的来讲:

  • 第一重境界:平台化代表的是工具共享

  • 第二重境界:服务化代表的是数据共享

  • 第三重境界:价值化代表的就是,让数据产生价值

0x02 数据中台、数据仓库和数据平台的区别和联系

在互联网行业,数据平台一般是指以Spark Hadoop这套开源大数据组件为主的大数据平台

数据仓库一般是指数据建设的方法论,并且在这一套方法论指导下构建的数据表。它包含了数据建模、元数据管理和数据质量管理等这一整套内容。

关于数据中台可参考前面的内容。

那整体来讲,我们可以大致这样理解:

  • 数据平台提供的是计算和存储能力。

  • 数据仓库是利用数据平台提供的计算和存储能力,在一套方法论指导下建设的一整套的数据表。

  • 数据中台呢,包含了数据平台和数据仓库的所有内容,将其打包,并且以更优雅以及更产品化的方式对外提供服务和价值~

0x03 构建数据中台前要想清楚的三个问题!

今天要和大家分享的是,当企业选择构建数据中台前,要提前想清楚的三个问题。

0x01 问题

问题一、你是否真的需要数据中台

数据中台虽然很火,但是它并不是万能的,并不是说搭建了一个数据中台你们的问题就都能解决了,业务效果就能提升了。

可以考虑一下,你现在面临的问题和痛点,数据中台能解决吗?

问题二、你是否有专业的团队能够建设数据中台

数据中台不是简单地搭建一套开源的大数据框架、开发一些数据表就完成了,他要求团队从方法论、到平台化再到产品化都有一定的理解和积累。整体来讲,也就是需要你的团队有足够的专业度。

问题三、你能投入多少资源建设数据中台

投入的资源数量决定了数据中台的建设情况,你愿意投入多少人,花费多少钱,用多长时间来搞数据中台,能否一直坚持支持下去?

数据中台是一个大的工程,要相信,这可不是一个人随便花半个月就能搞定的。

0xFF 总结

最近看到越来越多的文章来写数据中台了,大家的解释也越来越另辟蹊径。

不管中台到底是什么,我个人的观点还是要看它解决的是什么问题,和现在的平台有什么区别,做之前要注意什么。

本文没有详细的论证,只是个人经验的分享,基本是视频稿的文字版。后面看情况补充更详细的版本。

PS:其实我还画了一些图片还辅助说明,但是工作太耗心神,一直没有精力整理,先这样提供给大家参考吧。欢迎期待后续的文章。

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