数据中台与数据平台的差异（下载）

一、数据中台的理解

数据中台是由阿里于2016年提出的概念，目前理解不一但大致包含以下几方面：

• 阿里：数据中台结合方法论（ONEID+ONEMODEL+ONESERVICE）、组织人才结构和工具（采集、构建、管理、服务等），广义上为数据技术统一标准和口径的工具。
• 业务：能够支撑多个业务、避免重复工作、减少浪费并赋能多个产品的机制。
• 技术：包括数据仓库、数据服务中间件、计算平台、算法模型、智能硬件和Hadoop集群。
• 管理：可持续让企业数据发挥作用的战略选择和组织形式，把数据变为资产并服务于业务的机制。
• 客户：一种从具体业务中抽离经验并普遍适用的思维方式，适用于大型互联网公司和日常工作。

不同角度理解数据中台各异，但共同目的是为了解决数据利用问题。

二、数据中台期望解决哪些问题？

数据中台旨在解决：

• 业务问题：数据难以找到、理解和应用，存在重复建设和沟通问题，响应时间长。
• 技术问题：数据模型扩展性差，错误发现不及时，运维效率低，数据获取效率低。
• 管理问题：难以统计和共享指标与标签，存在统计误差，共享不安全。

三、数据中台和数据平台的差异

数据中台是数据平台的升级版，两者均旨在解决业务、技术和管理问题。数据平台出现于信息时代，侧重功能整合和管理，而数据中台应运大数据时代，强调体系化、精准化和创造价值。数据中台的核心在于全局规划和体系构建。

四、结语

数据中台（数据底座）是一套统一、全局、可复用、高质量、高效、方便和可持续的方案，旨在为企业降本增效创价值。作者提供了对数据平台和数据中台的理解，鼓励关注和讨论数据治理体系，同时提供相关文档下载和分享。