数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，2015年阿里提出“大中台，小前台”的策略。2018 年因为“腾讯数据中台论”，中台再度成为了人们谈论的焦点。 2019年，似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？数据中台不是大数据平台！ 首先它不是一个平台，也不是一个系统，如果有厂商说他们有个数据中台卖给你，对不起，它是个骗子。要回答数据中台是什么，首先要探讨一下中台到底是什么。虽然没有明确的定义，但是作为理工直男，我们可以先把中台看作是一种中间层。既然是一种中间层，那么中台确实是一种十足技术用语，我们可以完全从技术角度来探讨了。我们可以应用 Gartner 的 Pace Layer 来理解为什么要有中间层，这样可以更好地理解中台的定位和价值。Pace Layer 里提到，可以按照事物变化的速度来分层，这样可以逐层分析并设计合理的边界与服务。在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。效率：为什么应用开发增加一个报表，就要十几天时间？为什么不能实时获得用户推荐清单？当业务人员对数据产生一点疑问的时候，需要花费很长的时间，结果发现是数据源的数据变了，最终影响上线时间。协作问题：当业务应用开发的时候，虽然和别的项目需求大致差不多，但因为是别的项目组维护的，所以数据还是要自己再开发一遍。能力问题：数据的处理和维护是一个相对独立的技术，需要相当专业的人来完成，但是很多时候，我们有一大把的应用开发人员，而数据开发人员很少。这三类问题都会导致应用开发团队变慢。这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。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。如下图所示：Data API 是数据中台的核心，它是连接前台和后台的桥梁，通过 API 的方式提供数据服务，而不是直接把数据库给前台、让前台开发自行使用数据。至于产生 DataAPI 的过程，怎么样让 DataAPI 产生得更快，怎么样让 DATA API 更加清晰，怎么样让 DATA API 的数据质量更好，这些是要围绕数据中台去构建的能力。其实这些概念说多了是很虚的，那我们就结合阿里的例子来讲解。阿里数据中台详解 阿里数据中台赋能业务全景图