数据中台是以数据驱动业务产生价值的技术架构，2019年被称为“数据中台”元年，自此，各大互联网企业争相推广数据中台。
在阿里巴巴“大中台、小前台”的中台战略背景下，各大互联网巨头均结合自身优势开始探索数据中台，并对外提供服务。
是什么原因让互联网巨头如此积极地调整组织架构，集中打造数据中台？为什么数据中台成为各大互联网企业争相部署的战略高地？
事实上，阿里巴巴很早便开始运用中台模式满足业务需求，并于2015年正式提出中台战略。中台战略的原理是将不同业务通用的工具和技术加以沉淀，成立专门的中台部门，这样新的业务需求可以不再重新设计，避免因重复的功能建设和维护造成资源浪费。
构建灵活、多变的组织机制和业务机制是阿里巴巴建立数据中台的战略核心。各行业的领头企业也开始对数据中台、数字化转型进行积极探索，力求以数据智能的方式实现生产经营的智能化和精细化管理。
2018年8月末，腾讯宣布组织架构变革，成立技术委员会，未来将打造技术中台。与此同时，京东、华为、美团等不同业务领域的互联网公司均着手改革组织架构，积极打通数据平台，构建数据中台。至此，数据中台由概念逐渐变为现实，数据智能赋能业务，用更低的成本、更高的效率为用户服务的模式逐渐被认可，数据中台得到进一步发展，掀起了一波数字化转型的浪潮。
当企业发展到一定规模后，资源浪费和功能重复建设合成为一种普遍现象。如何保持企业核心竞争力并挖掘新业务是企业必须要思考的问题。数据中台对企业来说有着至关重要的作用。
数据中台构建完成之后，不仅可以统一数据，还可以实现数据标准化存储，为企业梳理可以灵活调用的数据资产。数据中台形成的数据服务是企业独有的且能复用的资产，是业务和数据的沉淀，不仅能够减少各部门、多项目的重复建设，还能帮助企业在竞争激烈的商业环境中形成差异化优势。
在移动互联网飞速发展的背景下，无论是有着数十年行业经验的传统制造业还是新兴的互联网公司，都面临着内外部的“困境”。在企业外部，移动互联网为消费者提供了丰富的产品使用场景，新的需求关系应运而生，但企业的响应速度、服务能力跟不上用户的节奏。
在企业内部，同样因为多业务系统的存在，各个组织和部门壁垒林立，CRM、ERP等数据系统无法打通，无法实现多部门有效沟通，为业务提供统一、精确的服务。多种用户相关的高价值数据只能在内部单一系统内打转，无法在统一平台上发挥价值。这就使得企业内部创新不足，最终无法为客户提供更优质的服务。
长此以往，企业必将在竞争激烈的商业环境中慢慢出局。阿里巴巴敏锐地发现了企业痛点，在经历了早期“共享事业部”效用发挥失败的教训后，硬性要求多平台业务对接必须经过“中间组织”。
由此，“大中台、小前台”组织机制和业务机制构成的“中台模式”成为了阿里巴巴数字时代发展的有利抓手，带动了众多互联网公司制定中台战略。通过数据中台，阿里巴巴记录用户搜索商品的需求，及时为用户推送相关产品信息，这是阿里巴巴斥巨资打造数据中台的目的之一。利用企业历史数据产生价值，也是诸多企业越来越认可的发展之道，是企业决心打造数据中台的目的所在。
多数公司在开展新项目时，都是由业务部门提出需求，技术部门进行设计和研发。这一方面增加了部门间沟通的成本，另一方面，让各个业务系统的数据孤岛现象严重。
随着用户的需求越来越多，运营人员面临的业务问题将不断增加，提升系统软件的响应速度、挖掘用户潜在需求、提高用户满意度、减少不同部门的沟通成本，成为企业发展迫切需要解决的问题。
因此，数据治理被企业提上了日程。在经过数据治理局域化、片面化发展后，数据中台概念诞生了。在阿里巴巴先行实践下，数据共享成为中台战略建设的核心。
中台战略并不是一个纯技术概念的数据堆砌，而是将企业的核心能力、数据、用户信息以共享服务的形式加以沉淀，避免各业务部门重复建设、降低新业务生产的成本，使得大多数业务需求由业务团队自行接入。这种将数据和业务融为一体的模式不仅实现了公司内外信息的流通、提高了内部创新力，同时因为满足了用户现在和潜在的需求，数据价值被不断挖掘出来，力保企业在激烈的市场竞争中屹立不倒。
1）颠覆传统数据纵向架构
数据中台可以帮助企业快速响应市场需求，提高企业捕捉市场机会的能力；有利于企业形成敏捷组织，根据市场情况快速调整组织架构；有利于企业集中火力，在保证决策正确的同时，节省人力、物力成本，如图所示。
2）重新定义IT和DT
建立数据中台可以颠覆企业树状建设模式，避免IT部门重复工作，有效控制企业运营成本，可以说是重新定义了IT的工作方式。数据中台在快速响应客户需求的同时，避免了业务部门表达业务需求的繁冗程序，有效节省了沟通成本，提高了业务精准下达度，更方便业务部门与技术部门配合研发DT应用。由此可见，数据中台可让企业不同职位角色历尽其责，优化企业用人资源配置。
到底什么是数据中台?数据中台具备何种能力？数据中台的应用领域有哪些？数据中台的建设内容包含什么？下面我们一一解答这些问题。
1、数据中台是全新的架构变革
数据中台是全新的架构变革，是能力共享平台，是有机的一体化平台，是一种新的技术建设思路。
过去30年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础，每当技术部门为业务部门解决问题时，都需要建设一个新系统。每个系统自成一体，只为满足单一的业务需求。这不仅耗费了各部门大量的精力，也难以打通各系统的数据，无法形成更强大的数据能力。
此外，IT辅助管理系统更注重数据采集，各个系统数据孤立存在、烟囱林立。在新的产业互联网时代，企业需要快速响应外部变化，建立多维度的数据以重塑DT应用，传统的架构并不适合现在的市场发展情况，而数据中台架构颠覆了过去30年传统的IT数据管理架构。下图所示是数据中台价值。
数据中台的工作原理如同饭店满足食客需求。数据可被比作基础食材，CRM、ERP等管理系统将数据分门别类地放到数据库里（中央厨房），通过数据治理技术将数据清洗好，对于某些有特殊要求的数据还需要做深加工。
经过以上处理方式，数据才能提供给业务人员或者技术人员使用，相当于将分类规整好、清洗好的食材交给厨师。业务人员在使用数据时会根据不同的需求对数据进行组合搭配，即对数据进行建模。数据通过建模生成不同的应用方向，再通过可视化将其美化，最终为用户呈现契合需求的应用产品。
在企业有数据中台之前，生成应用产品也需要经过数据治理、清洗、建模等流程，但只形成了这款产品的加工链，数据没有实现同步，烟囱式的壁垒由此产生。新的业务需求即使与之前做的产品有重合，仍然需要从头再做。
在IT管理系统时代，这样漫长的开发周期需要3到6个月，且实施过程中不能有太多变更，也就是说不能根据业务变化随时调整需求。这样的应用研发不仅进度慢、周期长，而且重复建设有共性的功能会造成企业资源和成本的浪费。
企业建立一套完整的数据中台体系，就相当于建立了一体化的中央厨房。该体系将食材加工装配好，业务人员直接按需“下单”，随即生成定制化应用。企业依靠强大的数据中台服务可以提升竞争力，保持市场有利地位。
过去，企业做项目时，在应用产品研发之初都会强调功能，各个应用的功能或多或少会有重复。企业对这些重复功能的定义并不相同，也没有沉淀这些共用的功能。
在数据中台上开发的应用更注重能力共享，以便快速满足不同需求。数据中台将数据统一采集、清洗后形成标准数据，并进行存储，形成大数据资产层。这些数据服务是以实现业务目标为前提的，是企业独有的，并且具备复用能力，是企业业务和数据的积累。这样的数据服务不仅能够帮助企业减少重复建设，还可以减少部门间协作的壁垒，帮助企业提升竞争能力。
数据中台是包含模型资产、应用资产、工具资产、技术资产的赋能平台，如下图所示。数据中台不只是输出技术能力、数据能力、资产能力、应用能力以及制度能力，也输出中台的价值。数据中台的核心在于赋能业务部门及用户，快速响应外部需求。
数据中台是新一代的数据架构思路，其工作原理是以应用为出发点进行数据整合，最终呈现的结果是数据应用的平台。人们的需求千变万化，以纯技术为导向的数据中台很难快速响应外部需求。
数据中台并不是一种端到端的技术平台，它更注重业务端的使用和业务价值的体现。传统API能力输出模式需要中间层的技术转化，无法快速、高效地产生应用，无法满足企业多变的需求。企业搭建数据中台、创建API接口，仅仅是完成了数据中台建设的一环。
可见，数据中台的建设需要公司各个部门的多维配合，它是业务、技术和资产的有机结合体，并不是片面的模块组合。
数据中台作为一种新的技术建设思路，打破了企业传统的功能式和集成式建设思路。以前企业打造产品需要先搭建基础技术架构，再添加应用功能，这种建设思路比较适合产品模式稳定的企业，对于应用需求多变、应用出发点无法统一的公司来说，并不是最佳的选择。以应用为核心的建设思路才是企业保持长久生命力的关键，而建设数据中台将帮助企业改变传统的产品应用建设方式。
在过去，企业为提高管理效率，会部署多种管理系统，这些管理系统只能在管理基础数据、简单分析业务等方面为决策者提供片面的参考。这种集成式的建设思路无法真正赋能业务，数据应用多样化，大量临时的、即时的、分散的需求不时产生，数据模型需要根据业务重点经常调整，仅仅通过联通各个管理系统账号是无法及时响应需求的。
数据中台通过9个基本能力赋能企业，下面进行详细介绍。
数据中台帮助业务部门建立工作台，业务人员可以通过工作台快速获取相关服务，如数据提取、数据分析、数据推送、数据回流等。数据中台能保证数据服务的性能以及数据的准确性。
数据中台可以对数据进行加工、治理、切分、建模、打标签，数据中台就像一个生态平台，可以根据业务要求不断生长出各种数据服务，这些数据服务可以被提取、记录、监控和审核。
数据中台可以向不同业务岗位的工作人员提供个性化的数据探索和分析工具，并在此基础上生成数据接口，赋予业务人员分析数据的能力。业务人员可以根据需求，探索和发现数据价值，做深度应用开发，这些应用可以变成独立产品。
数据中台对数据的采集、治理、融合、同步提供了强大的技术支持真正实现了数据的打通和共享。
不同的业务场景需要不同规模的计算平台处理海量数据，建设数据中台可以帮助业务人员根据应用需求随时调度计算能力。
数据中台分析工具、挖掘工具、清洗工具可以帮助上下游企业和外部用户直接开发应用。数据中台可以将上下游工具进行傻瓜式包装，帮助企业针对不同领域的用户实现数据共享、应用共享。
数据中台具有自学习能力，可以赋能业务人员。中台可以不断叠加能力，将数据和公司资产进行良性循环和回流，赋能业务和技术，并成为一个滚动增长的自学习能力平台。
公司内部高价值的资产可以通过中台沉淀下来，为日后的业务发展提供更多支持。长此以往的沉淀可以帮助公司提升竞争力，使企业在数字化转型中先行一步。
数据在使用过程中往往有多部门多角色参与，各个部门会定义不同的数据指标、标签和使用方式，数据治理体系会越来越复杂。一旦数据无法跟踪，就会导致前端的数据应用出错，最终影响企业决策，让企业付出更大代价。数据中台可以避免出现以上问题，通过数据质量智能追踪和血缘分析，确保数据质量。
随着企业业务增加，发展过程中产生的内部数据与外部数据也会成倍增加，数据互联互通变得越来越重要。企业自身算力有限，数据之间存在屏障，形成数据烟囱，无法将数据资源转变为业务驱动力，严重浪费数据资源。数据中台将数据规范化，真正实现数据融合打通，后台技术部门能够随时支持、满足前台业务部门的需求。
OA、ERP、CRM等IT系统在企业数据采集、管理方面发挥着重要作用。IT系统的建设目的在于帮助企业管理、存储数据，DT系统的建设目的在于帮助企业提高效率、深化服务，实现智能化精细管理。两个系统的目标、定位不同，若随意嫁接必然导致数据应用分歧。而数据中台的建设可以帮助企业隔离数据风险，确保系统互不影响。
下面详细介绍数据中台具备的3种应用方式。
数据中台改变了业务部门数据分析技术能力不足的窘况。在数据中台出现以前，业务部门因为缺乏技术能力，面对分析需求时只能求助技术部门。业务部门、技术部门、分析部门的沟通与配合会耗费大量时间成本和沟通成本，分散了技术部门有限的精力。
数据中台打破了数据的复杂格式，对企业的内部数据、外部数据、结构化数据和非结构化数据进行实时整合与分析，解决了数据应用过程中如何获取数据的问题，实现了数据共享。通过数据中台进行加工整理之后的数据直接输出到具体业务场景的应用端，例如保险销售可以通过数据中台反馈的客户信息定制个性化推销方案，在数据分析技术方面为业务部门开通了绿灯，业务人员可以自由地进行数据分析。
在DT时代，满足用户的需求是企业生产经营的首要目标。企业需要借助数据中台快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求，基于数据中台开发的智能应用满足用户需求，从而创造更多利润。
企业内部技术部门、业务部门甚至外部供应商等第三方也可以基于数据中台完成应用的创建，及时、有效地响应用户需求，直接解决业务问题。数据中台帮助企业搭建行业生态共享平台，服务于企业内外部人员及上下游企业客户。
技术部门可以不断构建应用能力，沉淀数据资产和价值资产
数据中台打通了业务、技术、资产，将分散、凌乱、重复的数据整合为有条理、有脉络的数据资产，技术部门使用数据资产可以形成持续的应用开发能力，同时推陈出新的应用产生的数据又为新应用的诞生提供了肥沃的土壤，两者形成闭环。
总而言之，依托数据中台构建的新应用可以帮助企业实现实时、自动、智能的数据应用。
现如今，数据已经成为企业提升竞争力的核心资源，企业在发展过程中要充分发挥数据的潜在价值，将数据变为企业的资产，通过数据发现企业存在的问题，改进企业的管理模式。
建设数据中台首先要明确目标。构建数据中台能取得什么样的效果？对于数据中台建设的预算投入是多少？企业的CEO和董事会要制定一个关于数据中台建设的详细规划。
建设数据中台需要统一数据源头和数据归集应用，对企业内部的数据资源进行整合、分析，将重复的数据剔除，减少数据重复建设，共享数据，提高业务响应效率，达到降本增效的目的。
企业对数据中台有认知误区会导致建设风险。建设中台需要考虑兼容的问题，需要变革技术架构和更新产品体系。一旦中台搭建错误，基于中台产生的应用也会出现问题，重新搭建的代价是非常大的。因此，企业要保障数据中台建设的正确性，并注意各个建设内容的迁移。
数据中台是完整的数据方案和解决思路，是阿里巴巴在完整的数据体系基础上，经过反复验证和试错而建立的，很多头部企业或中小企业缺乏海量且完整的数据基础，无法预测未来企业会出现什么问题，也较难设计出契合企业发展的中台产品。专业的数据中台建设团队能够将前沿的技术经验与行业发展情况相结合，保障中台架构建设的正确性和延展性。
