描述

数据实际上是一个非常传统的行业。

有软件开始的那一天起，数据这个行业就存在了。比如说原来最早的时候，有非常多的数据报表数据可视化，然后到后来，有了商业智能，有了Data Warehouse（就是数据仓库），然后数据挖掘。

数据这个行业不仅仅是软件，它还有管理的部分，也就是说数据治理，即如何让企业的数据治理的质量更好。所以数据这个行业本身是一个非常传统的行业。每个大型一点的企业都有自己的数据分析部门，数据仓库部门。

那么为什么数据湖也好，数据平台也好，在过去都没有像今年数据中台这么热门。而且关注数据中台的还不仅仅是技术部门，很多都是业务部门，业务部门以前不是特别关注这些技术的数据平台和这些技术的概念，为什么呢？

一、平台化的概念

讲到数据中台，我们就要提到平台化。我们现在所讲的SARS也好，所讲的path也好，所讲的数据中台也好，所讲的业务中台也好，它实际上根本的思想来源是来自于平台化，就是platform。

举个例子，我们拿一个饮料厂的产品线来讲，那么他可以生产果汁，可以生产饮料，还可以生产其他的产品，它可能是三四条不同的生产线。从原材料加工成饮料，它有很多环节，虽然品种不一样，但是它很多环节是类似的，比如装瓶、搅拌。

那么这几个不同的生产流程、生产线，我们可以把那些公共的部分合并起来，更加专业化，然后并且让他们独立去维护，之后把那些不同的产品面向客户，使客户体验不同的产品，使它独立出来，这就是平台化的思路。

中台里面很重要的两个中台，一个是业务中台，一个是数据中台。业务中台是提供可复用的业务，API数据中台是提供数据洞察和智能的。

不管什么中台，它实际上都是平台思想的一个体现，一种具象。

二、数据中台为什么受欢迎

这里举个例子，原来的数据平台也好，数据湖也好，数据仓库也好，它们的出发点很多时候有局限性，应该说更是一个支撑性的技术系统，即一定要去考虑我先有什么数据，然后我能干什么，这是传统的数据平台，数据湖，依赖于现有数据的质量，现有数据的状况来做的这样的一个支撑性的技术平台。

但是数据中台在我们现在所讲的概念里面，它更多的是从业务出发，比如说我们现在所设计的一套精益数据的方法，它就是从业务出发，一开始都不用看你系统里面有什么数据，重点的是去解决你的业务需要什么样的数据服务？

只要这个服务有价值，那我们就去想办法去拿到数据，如果没有能力，我们去建技术能力，去完成数据服务的提供。

所以数据中台最重要区别于传统数据平台，技术类平台的区别在于数据中台的思维是业务思维，他从业务问题出发，这也就是为什么业务部门对数据中台会这么欢迎。

我们的目标是哪怕我的数据只有50%的准确性，那么在我提高数据质量同时，我也希望这50%准确的数据也能为我产生业务价值。

过去那么多年数据业务化，建设的系统是把业务数据化，现在我们很多的企业在后台系统建设好以后，在做的业务系统实际上是把数据业务化，而且有一点也是我们现在行业里面重点强调的，原来我们讲先有业务，后有数据，先有应用系统，后有数据系统，这个观点从今年开始要发生改变了，在业务系统还没有建立起来的时候，我们就要有数据思维，就要把数据集成到业务系统的架构里面去。

原来我们所讲的业务系统叫OLTP，即在线交易系统，然后数据类的系统叫OLAP，即在线分析性系统。

现在可以看到一个趋势，这个趋势就是OLTP和OLAP在融合，也就是很多企业所讲的P流一体，即为批处理和实时流数据处理一体化。原来我们的OLTP、OLAP是平行的关系，先要通过OLTP系统产生数据，然后ETL，然后抽取到OLAP里面，再把多个OLTP的系统抽在一起，之后在OLTP、OLAP的系统里面产生洞见，变成数据可视化报表给业务部门去看，再去改变你的OLTP的做法，这里的OLTP和OLAP是平行的关系。

这样的话，原来的数据百分之七八十在企业里的应用都是数据可视化，都是BI，都是data house报表，让人看，这叫人机接口，这个是人看完数据以后，然后再去提取，之后去做你的决策，改变你的行为，去看数据。

从今年开始，数据中台更多强调的是机器与机器的接口，就是我的数据分析出来的结果，不仅仅以报表可视化的形式让人看，而更多的是把这些API这样的一些数据服务直接地嵌入到交易系统里面产生影响，变成你的价格策略，变成你的推荐引擎，变成你的风险管控。

那么我们所讲数据中台，它不仅仅是一个技术平台，它还是一个体系。

数据中台会对应到一个企业里的一个部门一个组织，也要有数据战略的支撑，要有数据治理，数据中台上面生长一个数据服务，数据服务提供给我们业务系统，提供给我们业务中台，然后我们所接收到的数据消费者，就都生长在数据中台之上，数据中台是一个生态，是一个平台，是一个数据服务，是生产、加工、交易、度量、运营的平台，所以我们把数据中台实际上叫做一个体系。

三、数据中台对企业的价值

数据中台解决的核心问题：

解决应用开发快于数据开发的效率问题。

解决数据开发与数据产生价值的协作问题。

解决在很多企业，它的开发人员，技术人员没有数据能力的问题，这是它从技术层面的核心问题上来解决问题。

1.应用开发要快于数据开发的速度

原来我们在做一张报表，或者是在业务系统里面需要查询一个数据结果的时候，它的过程是比较麻烦的，而且它的测试往往也是比较复杂的，因

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