本篇文章给大家谈谈核心数据中台能力，以及核心数据中台能力 内容洞察对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据中台两大核心能力是什么
• 2、数据中台到底是什么？
• 3、数据中台是什么意思？
• 4、什么是数据中台
• 5、业务中台和数据中台的区别是什么？
• 6、什么是数据中台?

数据中台两大核心能力是什么

数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

汇聚整合：数据中台需要对数据进行整合和完善，提供适用、适配、成熟、完善的一站式大数据平台工具，在简便有效的基础上，实现数据采集、交换等任务配置以及监控管理。

提纯加工：数据中台必须连通全域数据，通过统一的数据标准和质量体系，建设提纯加工后的标准数据资产体系，以满足企业业务对数据的需求。

服务可视化：多数企业还期待数据中台可以提供数据化运营平台，帮助企业快速实现数据资产的可视化分析，提供包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等更为高级的服务，为企业数据化运营赋能。

价值变现：数据中台通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力，以实现数据的更大价值变现。

数据中台到底是什么？

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。

一、什么是数据中台？

（一）前台、中台与后台

前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。

后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。

前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。

随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

（二）“数据中台”的由来

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。

阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。

二、企业为何要布局数据中台？

数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。

对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。

在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。

以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元数据采集和接入、公共数据中心、统一数据服务三个核心板块构成，成功在新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等阿里商业生态中，实现了业务数据化和数据业务化，为业务前台和云端双向赋能。

阿里巴巴对外开放的数据中台，2018年曾帮助海底捞旗下的云上捞APP的会员猛涨，更智能的是应用能够对每位用户精准画像，记得住每一位用户的口味和喜好，进而实现个性化、定制化的"千人千锅"服务。公开数据显示，截止目前云上捞注册会员已达到4500万人，较之2018年增长50%。此外，已经享受阿里数据中台服务的还有央视、华硕、大润发等。

阿里旗下的支付宝已经从金融支付工具变成了数字生活开放平台，不仅能购买金融服务、电子支付、借款、还信用卡，还新增了外卖、果蔬商超等便民生活板块。支付宝想做的就一件事，那就是成为人们生活的一部分。要实现这个目标，靠的就是中小企业向数字化经营的转型。

三、企业如何布局数据中台？

从企业应用的角度而言，如何应用数据中台管理业务数据、挖掘数据价值并非易事。数据化中台对企业来说主要有四个过程：

（一）连接

对内，企业需要把前端与前端、前端和后端供应链、制造系统相互打通。对外，对全业务场景中的人与人、人与物、物与物的数据链接进行识别和规划，结合企业特征方向梳理业务数据需求场景。

（二）沉淀核心能力

对分散的业务数据进行统一规划、搜集、存储，建立数据资产目录，为业务数据化管治奠定基础。每个企业实际的竞争能力是不一样的，有些是以产品制胜，有些是以成本制胜。但这些核心能力必须要沉淀下来，才能赋能给新业务。

（三）把数据变成资产

根据阿里讲的“数字化运营”，就是业务数据化，数据资产化。以前连消费者是谁都不知道，这些数据沉淀的非常少。现在的技术已经可以让你做到业务数据化了，但很多企业的数据积累起来之后怎么用？中台解决的就是这个问题，把数据资源利用起来，变成数据资产。搭建数据中台，生产加工、物流运输、财务管控、市场营销、客户管理等各业务线形成快速稳健的数据价值加工通道。

（四）让资产发挥价值

数据变成资产之后，需要找到一个场景把它用起来。举个简单的例子，星巴克是靠什么挣钱？附餐。咖啡本身往往是不挣钱的，只是一个流量生意。但它通过场景化的东西，想办法给你推荐附餐。这就是数据资产场景化的过程。

再比如共享单车，本身也不见得会多挣钱，但收集数据以后，可以通过数据服务挣钱。对于在线下开店的企业来说，就更是如此了。在线下培养一个好的店长是非常难的，但如果你有很多数据，就可以用人工智能来替代店长的很多工作，因为店长不外乎补货和选品。

在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。

如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。

数据中台是什么意思？

数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。

定义：数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。

应用：政企行业大数据采集、治理、分析挖掘、指标应用等。

相关术语：数据模型

数据模型是分层次的，以前叫作数据仓库模型，笔者这里概括为三层，基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化，我们叫作“书同文、车同轨”，融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联，也包括解析，挖掘模型其实是偏应用的。

但如果用的人多了，你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到中台，比如离网挽留的模型具有很大的共性，就应该有人把它规整到中台模型，以便开放给其它人使用，中台的中是相对的，没有绝对的标准。

什么是数据中台

一、数据中台定义

数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

二、数据中台必须具备4个核心能力

数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

企业数据中台必备4个能力

2.1、汇聚整合（数据治理-数据整合和管理能力）

数据丰富和完善：多样的数据源进行合并和完善

管理易用：可视化任务配置、丰富的监控管理功能

*数据集成运营：数据接入、转换、写入或缓存内部来源的各来源数据

*数据目录与治理：用户可以方便定位所需数据，理解数据（技术/业务治理）

*数据安全：确保数据的访问权限

*数据可用：用户可简便、可扩展的访问异构数据，可用性和易用性高

部署灵活：本地、公有云、私有云等多种署方式

2.2、提纯加工（数据资产化——数据提炼与分析加工能力）

完善的安全访问控制

完善的数据质量保障体系

规范的、紧密结合业务的可扩展的标签体系

面向业务主题的资产平台

智能的数据映射能力，简化数据资产生成

2.3、服务可视化（数据资产服务化能力）

提供自然语言等人工智能服务

提供丰富的数据分析功能

提供友好的数据可视化服务

便捷、快速的服务开发环境，方便业务人员开发数据应用

提供实时流数据分析

提供预测分析、机器学习等高级服务

2.4、价值变现

提供数据应用的管理能力

提供数据洞察直接驱动业务行动的通路

提供跨行业务场景的能力

提供跨部门的普适性业务价值能力

提供基于场景的数据应用

提供业务行动效果评估功能

业务中台和数据中台的区别是什么？

业务中台和数据中台的区别是业务中台是抽象业务流程的共性形成通用业务服务能力，而数据中台则是抽象数据能力的共性形成通用数据服务能力。

比如，原始业务数据通过资产化服务化,形成客户微观画像服务，这个服务可用于电商平台的商品推荐，也可能用于地产购房意愿,还可能用于金融领域的信用评级等。

业务中台和数据中台的联系

从数据层面看,业务中台只是数据中台的数据源之一， 除此之外,企业还有很多其他的数据来源，如App、小程序、loT等多源数据，可以将这些数据的价值直接赋能于现有业务或某个创新业务。

从服务层面看，数据中台的数据服务也不-定经过业务中台作用于业务, 它可能直接被上层应用系统进行封装,如电商领域的“千人千面”系统。

而从业务中台的角度来看，如果没有数据中台,可以做一些简单的数据处理，如分析和统计等，而通过数据中台赋能，则可以使业务系统拥有“全维度”、“智能化” 的能力，譬如推荐、圈人等，系统将从信息化升级成为一个智能化的业务系统。

不仅仅是业务中台，目前各种中台层出不穷，但中台不是平台，平台可以有很多,可以有营销平台、风控平台、管理平台等,但是中台, 一个企业只需要有一个。现在还有业务中台、数据中台之分，但我们预测未来数据与业务会更紧密地结合，完全融为一体,会统一成"企业中台”。

什么是数据中台?

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。

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，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。

相关信息

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。

数据中台具备业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的能力，为企业生态内外员工、客户、合作伙伴提供数据生命周期的一系列服务以及一站式全链路解决方案。

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