数据中台初探与应用实践介绍
文章整理：加米谷大数据
1 为什么需要数据中台
当企业发展到一定规模时，数据是否能够创造价值显得尤为重要。如果没有从业务的角度对数据进行规划，再多的数据也没有用。一个企业业务与数据双中台的战略地位是相辅相成的，需要打造数据与业务的闭环。
- 数据增值 ：对数据做统一规划、管理、深度挖掘，实现数据到资产的增值；
- 数据流通 ：高价值数据资源的整合、积累、流通，提升数据处理能力；
- 业务创新 ：打破技术隔阂，构建智能化技术引擎，提高业务效率和创新能力。
数据中台的核心价值为优化现有业务和实现新业务的转型，打造数据驱动的智能化企业。
业务价值 ：
- 以客户为中心进行精细化运营
- 以数据为基础支撑商业模式创新
- 打造持续增值的数据资产
技术价值 ：
- 应对不同数据处理的需求
- 对数据资产进行标签化应用
- 快速复用数据服务
- 快速定位数据血缘链路
2 什么是数据中台
传统数据仓库，次明确了数据分析的应用场景应该用单独的解决方案去实现，不再依赖于业务的数据库。这个阶段主要是 IBM、oracle 的产品的黄金年代。但是进入互联网时代后业务发展太快，数据量剧增，传统数据仓库逐渐没落。为什么传统数据仓库效率这么低？自顶向下建模。
数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。以 google 发布的三篇论文为基础实现的 hadoop 开源项目的出现大数据平台是面向数据研发场景的，覆盖数据研发的完整链路的数据工作台。
大数据平台像一条设备流水线，经过大数据平台的加工，原始数据变成了指标，出现在各个报表或者数据产品中。
数据中台的核心，是在企业数字化战略的基础上，利用一套技术标准构建的共享、安全、标准、统一的数据服务。
恩门建模（自顶向下）因为是从数据源和主题域开始构建，构建成本比较高，适用于应用场景比较固定的业务，比如金融领域，冗余数据少是它的优势。金博尔建模（自底向上）由于是从分析场景出发，适用于变化速度比较快的业务，比如互联网业务。
观点：数据中台是各个企业独有的一种战略选择和组织形式，不存在数据中台这样的一个能对外直接售卖的产品。
3 哪些企业需要数据中台
嘉宾认为：
企业有一定的信息化基础，但存在较多的业务数据的孤岛，需要数据整合分析
企业有数字化转型需求，需要通过精细化运营提升效率
企业是跨多个领域业务线的集团架构，有丰富的标签维度和大量的数据应用场景
四、什么时候要建数据中台
4 什么时候要建数据中台
5 建数据中台的成本
五、建设数据中台的成本
6 如何建数据中台
六、如何建数据中台
嘉宾观点：可见是数据资产化，可用是数据产品化和服务化，可运营是要打造数据价值转换的闭环
建议原则：
尽量兼容原各业务线系统，避免推倒重来（开源兼容）
先拿新的业务线作为试点，再大面积推广（快速试错）
先使用的业务线，提供更高的容错度和激励（鼓励创新）
7 建数据中台职责由那个团队承担？
8 封面传媒数据中台应用实践
核心观点
人的因素往往难推动，因为涉及到很多团队的利益，还涉及到能不能找到一些有经验的人来做这个事情。
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