数据中台热度下的理性思考
中台能力的思考
中台能力的思考一、中台能力的含义中台能力是指企业在信息化建设过程中，构建一个统一的数据和业务处理平台，通过这个中台平台，实现不同业务部门之间的信息共享和协同工作，以及数据的集中管理和分析。
中台能力的核心是打破业务部门的信息孤岛，实现全面的信息流通和共享。
二、中台能力的作用1. 提升业务效率：中台能力可以实现信息的共享和协同工作，避免了重复录入和传递信息的环节，大大提高了业务处理的效率。
2. 优化决策支持：通过中台平台对数据进行集中管理和分析，可以为决策者提供准确、及时的数据支持，帮助他们做出更明智的决策。
3. 加强风险控制：中台能力可以对企业的各项数据进行全面的监控和分析，及时发现潜在的风险，帮助企业及时采取措施进行风险防控。
4. 提升客户体验：通过中台能力，企业可以实现对客户信息的集中管理和分析，从而为客户提供更个性化、更优质的服务体验。
三、中台能力的发展趋势1. 数据驱动：中台能力的核心是数据的集中管理和分析，未来中台能力的发展将更加注重数据的质量和价值，通过数据驱动来支持企业的决策和创新。
2. 人工智能技术的应用：随着人工智能技术的不断发展，中台能力将更加注重人工智能技术的应用，通过机器学习和自然语言处理等技术，实现对数据的智能分析和挖掘。
3. 云计算和大数据技术的支持：中台能力需要强大的计算和存储能力来支持数据的处理和分析，未来云计算和大数据技术的发展将为中台能力的提升提供更多的支持。
4. 生态链合作：中台能力的建设需要各个业务部门的共同参与和支持，未来中台建设将更加注重与生态链合作，实现资源的共享和协同创新。
四、如何提升中台能力1. 建立统一的数据平台：构建一个统一的数据平台，实现不同业务部门之间的数据共享和协同工作，打破信息孤岛。
2. 引入先进的技术：引入人工智能、云计算、大数据等先进技术，提升中台的数据分析和处理能力。
3. 建立规范的数据管理制度：制定统一的数据管理制度和标准，保证数据的质量和安全性。
对中台的认知与想法张慧_ZF1908546_0928
对中台的认知与想法
目前，我们公司还没有引入中台方面的方案，根据这几天同学们的分享和学习，对中台有了一些比较浅显的认识。
我认为，中台是将一些公共、共性的功能或者技术或者模块进行封装，在进行系统设计的时候，当使用到这些共性的内容时候，可以不用重复开发，同时进行这部分内容改动的时候也只需要动一小块就好，不需要每个系统都重新改造。
我们公司没有专门进行中台方面的设计，当时有一些模式，和中台的概念也类似。
我们主要做高校实验教学产品的，涉及大数据、安全、人工智能几个方面的实验教学产品。
而针对于基础教学产品，在用户管理、课程管理、实验管理、资源管理、数据分析几个方面逻辑及模式都是一致的，而在具体的实验环境配置方面又有一些差异，例如安全产品里面涉及多网卡、多虚拟机实验环境，人工智能需要调用GPU的环境。
如下图所示，某个实验产品的框架图，其中核心功能层和用户层对于我们实验产品来说，都是一些共性的功能
因此，目前我们把公共、共性的底层平台和业务这块进行统一的设计与维护，
而针对于不同的产品，在此基础上进行部分模块和内容的差异化设计，对产品布局及配色采用差异化设计。
那从广义上来说，这个公共的基础平台对我们来说也是某种异议上的中台。
同时，我们公司有线下的实验平台、线上的公有云实验平台、以及竞赛平台，如果后期在技术及各方面条件允许的情况下，我们可以将用户的管理、用户数据的管理、基础实验的管理等做成中台的模式，可以快速实现线上线下数据的打通，也可以进行模块化组合销售。
数据中台的意义
数据中台的意义数据中台是指企业内部建立的一个统一的数据管理平台，用于整合、存储、管理和分析企业各类数据资源，为企业决策提供支持和指导。
数据中台的建设对于企业的发展具有重要的意义，它可以帮助企业实现数据的价值最大化，提升企业的竞争力和运营效率。
1. 数据整合与共享数据中台可以整合企业内部各个部门和系统的数据资源，消除数据孤岛，实现数据的共享和交流。
通过统一的数据标准和接口，不同部门可以方便地获取和使用其他部门的数据，提高工作效率和协同能力。
例如，销售部门可以通过数据中台获取到市场部门的市场调研数据，以此为基础进行销售策略的制定和客户开发；运营部门可以通过数据中台获取到生产部门的生产数据，以此为依据进行生产计划的制定和优化。
2. 数据分析与洞察数据中台可以对企业的各类数据进行分析和挖掘，帮助企业发现潜在的商机和问题，提供决策支持和业务洞察。
通过数据中台，企业可以进行数据的可视化展示、多维度分析、趋势预测等，帮助企业了解市场需求、产品表现、客户行为等信息。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解不同产品的销售情况，找出热销产品和滞销产品，进而调整产品组合和市场推广策略；通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的购买偏好和行为习惯，为客户提供个性化的产品和服务。
3. 数据驱动的决策数据中台可以为企业的决策提供数据支持和参考，帮助企业做出科学、准确的决策。
通过对数据中台的分析和挖掘，企业可以基于数据来制定战略规划、业务目标和绩效评估，提高决策的科学性和精准性。
例如，通过对市场数据的分析，企业可以了解市场的发展趋势和竞争格局，为企业的战略决策提供参考；通过对财务数据的分析，企业可以了解企业的盈利情况和资金状况，为财务决策提供支持。
4. 数据安全与合规数据中台可以帮助企业加强数据的安全管理和合规性，保护企业的核心数据资产和客户隐私。
通过数据中台，企业可以建立完善的数据权限管理和数据安全体系，确保数据的机密性、完整性和可用性，同时满足相关的法律法规和行业标准。
衡量行业数据中台建设成效的几点思考
祕•衡量行业数据中台 建设成效的几点思考■文/陈立力周明伟浙江大华技术股份有限公司整个社会的生产生活从某种角度来看，几乎都是由社会上各个单位、公司、个人形成 的大大小小的单元,针对资源或数据进行传输、存储、加工、组装、生产、交换、循环等等一 系列的过程组成的。
在价值牵引下，资源或数 据在无数次这样的过程中被不断地进行重组或 整合，产生的无数成果又激发出更多的价值点，进一步推动更多的资源和数据进行重组。
在这 无数个过程中，又有相当一部分的过程是为了 让其他无数个过程更优而进行的过程。
例如修 建高速公路和物流中心这类过程是为了让无数 个运输过程变得更优的过程。
以数据来说，整 个数字信息行业蓬勃发展，信息化、数字化建 设席卷各行各业，物理世界中海量的传感器和 控制器结合人工智能技术组成的A loT感知网 络每时每刻都在产生巨量的数据，数据产品每 时每刻都在感知世界，同时也对世界产生前所 未有的影响。
为此人们构建海量的数据基础设 施以进行数据的传输、计算、存储、重构、挖 掘等过程，也就是优化社会生产过程中海量数 据和资源的重组过程。
数据中台作为数据基础设施承载的核心系统，已经在各个行业开展了大规模的建设。
据统计，国内纯软件数据中台的投资规模超百亿，巨大的投入和建设也带来一系列的困惑，比如数据中台对业务的成效如何体现？数据中台能给周边系统带来哪些好处？数据中台为整个行业带来了什么样的影响？当前的数据中台是否符合未来的发展方向？等等，这些问题其本质上是在问怎样评价一个数据中台的建设成效，这是一个值得探讨的话题。
笔者作为多年从事行业数据中台一线设计和开发的从业人员，结合大量行业数据中台的建设经验和相关理论研究，认为可以从以下几个维度作为评价行业数据中台的出发点：1. 业务价值。
一切面向价值，数据中台 应首先服务好所在行业，要评价数据中台我们可以考察它能给行业业务带来哪些价值提升。
2.数据资产。
一切围绕数据，数据中台 是围绕数据搭建的基础设施，要评价数据中台我们可以考察它多大程度上让数据更有序、更丰富。
数据中台的意义
数据中台的意义引言概述：随着信息技术的快速发展，数据已经成为企业运营的重要资源。
为了更好地利用数据，提升企业的竞争力，数据中台的概念应运而生。
数据中台是指将企业内外部的数据进行整合、管理和分析，为企业决策提供支持和指导。
本文将从五个方面详细阐述数据中台的意义。
一、提升数据管理效率1.1 数据整合：数据中台能够将企业内外部的数据进行整合，消除数据孤岛，实现数据的统一管理，提升数据的可用性和准确性。
1.2 数据质量管理：数据中台通过建立数据质量管理体系，对数据进行监控、清洗和校验，确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据安全保障：数据中台采用安全的数据存储和传输技术，对数据进行加密和权限控制，保障数据的安全性和隐私性。
二、优化决策支持2.1 数据分析和挖掘：数据中台拥有强大的数据分析和挖掘能力，能够对海量的数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据。
2.2 实时监控和预测：数据中台能够实时监控企业运营数据，并基于历史数据进行预测分析，帮助企业及时发现问题和机会，做出准确决策。
2.3 智能决策辅助：数据中台结合人工智能技术，提供智能决策辅助功能，根据数据分析结果和业务规则，为决策者提供个性化的决策建议。
三、促进业务创新3.1 数据驱动创新：数据中台能够为企业提供全面的数据支持，帮助企业发现新的业务机会和创新点，推动业务的快速发展。
3.2 个性化服务：数据中台能够对用户进行精细化分析，了解用户需求和偏好，为用户提供个性化的产品和服务，提升用户满意度和忠诚度。
3.3 敏捷决策实施：数据中台能够快速响应市场变化，及时调整决策和业务策略，提升企业的灵活性和竞争力。
四、推动组织协同4.1 数据共享与协作：数据中台能够实现不同部门和业务线之间的数据共享和协作，促进信息的流通和共享，提升组织的协同效率。
4.2 跨部门决策支持：数据中台能够为不同部门的决策者提供统一的数据视图和分析工具，帮助他们做出协同决策，减少信息孤岛和决策冲突。
数据中台的意义
数据中台的意义1. 引言数据中台是指以数据为核心，集中管理和整合企业内外部各类数据资源的平台。
它的意义在于提供一个统一的数据管理和分析平台，帮助企业实现数据驱动决策，提升业务效率和竞争力。
2. 数据整合与共享数据中台的首要任务是整合和共享数据。
企业通常存在多个业务系统和数据源，数据中台可以通过建立数据集市、数据仓库等手段，将分散的数据整合到一个统一的平台上。
这样一来，不同部门和业务可以共享数据，避免了数据孤岛和重复采集的问题。
3. 数据质量与一致性数据中台还可以提升数据质量和一致性。
通过数据清洗、去重、脱敏等技术手段，数据中台可以确保数据的准确性和完整性。
同时，通过数据标准化和规范化，数据中台可以消除不同系统之间的数据差异，提供一致的数据视图。
4. 数据分析与挖掘数据中台为企业提供了一个统一的数据分析和挖掘平台。
通过数据仓库和数据集市，企业可以进行多维度的数据分析，深入挖掘数据中蕴含的商业价值。
这有助于企业发现潜在的商机、优化业务流程、提升客户体验等。
5. 决策支持与预测数据中台的另一个重要意义在于提供决策支持和预测能力。
通过对历史数据的分析和建模，数据中台可以为企业提供准确的预测和趋势分析。
这样一来，企业可以基于数据驱动的决策，降低风险、提高效率、优化资源配置等。
6. 个性化营销与服务数据中台可以支持企业实现个性化营销和服务。
通过对客户数据的分析和挖掘，企业可以了解客户的需求和偏好，精准推送个性化的产品和服务。
这有助于提升客户满意度和忠诚度，增加销售额和市场份额。
7. 创新与合作数据中台的建设还可以促进企业的创新和合作。
通过数据的共享和开放，企业可以与合作伙伴共同探索新的商业模式和机会。
同时，数据中台也为企业提供了一个创新的平台，可以通过数据分析和挖掘发现新的商业机会和增长点。
8. 安全与合规数据中台需要保证数据的安全和合规。
通过数据权限管理、数据加密、数据备份等措施，数据中台可以确保数据的安全性和隐私保护。
数据中台的意义
数据中台的意义随着数字化时代的到来，各行各业都面临着海量数据的产生与处理的挑战。
数据中台作为一种新兴的数据管理模式，正在逐渐被各大企业所采用。
那么，数据中台到底有什么意义呢？数据中台是指将企业内部的各类数据进行整合、管理和应用的平台。
它通过数据的集中存储、统一管理和智能应用，实现了数据的高效利用和价值最大化。
数据中台的意义体现在以下几个方面：一、提升数据管理效率传统的数据管理模式往往存在数据孤岛、数据重复、数据质量低下等问题。
而数据中台通过建立统一的数据标准和规范，实现了数据的一致性和可靠性，减少了数据的冗余和错误，提高了数据管理的效率。
二、促进数据的共享与协作在传统的数据管理模式下，各部门之间往往存在信息孤岛，数据无法共享和协同使用。
而数据中台通过建立统一的数据接口和数据共享机制，实现了跨部门、跨系统的数据共享与协作，促进了企业内部各个部门之间的沟通和协同。
三、提升数据分析和决策能力数据中台将企业内部的各类数据进行整合和分析，通过数据挖掘、数据分析等技术手段，提取出有价值的信息和洞察，为企业的决策提供科学依据。
数据中台的建立可以帮助企业实现数据驱动的决策，提升企业的竞争力。
四、推动数字化转型数据中台是企业数字化转型的重要基础设施。
通过数据中台的建立，企业可以实现数据的全面采集、存储、管理和应用，为企业的数字化转型提供了技术支持和保障。
数据中台可以帮助企业实现业务流程的数字化、智能化，提升企业的运营效率和服务质量。
五、支持创新和新业务的发展数据中台可以为企业的创新和新业务的发展提供数据支持。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以发现新的商业机会和创新点，推动新产品的研发和市场的开拓。
数据中台可以帮助企业实现从传统业务向数字化业务的转型，实现新的增长点。
六、提升用户体验和精细化管理能力数据中台可以帮助企业实现对用户行为和需求的精细化管理。
通过对用户数据的分析和挖掘，企业可以了解用户的偏好和需求，提供个性化的产品和服务，提升用户的体验和满意度。
关于中台的深度思考和中台实战
关于中台的深度思考和中台实战中台作为一种新的组织架构和战略布局方式，对于企业的发展具有重要意义。
在中台的深度思考中，我们需要从战略目标、组织结构、业务流程等方面进行分析和思考。
同时，在中台的实战中，我们需要重视架构设计、技术支持、人才培养等方面的工作。
在中台的深度思考中，我们首先需要明确中台的战略目标和定位。
中台的出现是为了解决企业内部的信息孤岛和业务碎片化的问题，提高内部协同和资源共享的效率。
因此，中台的战略目标应该明确，要与企业的整体战略目标相契合，同时要具备可操作性和可持续发展的特点。
其次，我们需要思考中台的组织结构和职责分工。
中台需要依托于现有的业务部门，通过横向的组织架构来负责协调和管理各个业务部门之间的协同工作。
同时，中台还需要有相应的团队和角色来负责搭建和维护中台的技术平台和数据平台，确保各个业务部门的数据能够互通有无，实现全局优化。
此外，中台的业务流程也需要进行重新设计和优化。
传统的业务流程往往是以各个业务部门为单位，相互独立地进行工作，导致信息流转不畅、效率低下。
而在中台的思考中，我们需要借鉴互联网企业的经验，建立起基于数据驱动的流程优化机制，实现业务流程的全局优化和持续改进。
在中台的实战中，我们需要注重中台架构的设计和技术支持。
中台的架构设计需要考虑到数据整合、系统集成、安全性等方面的问题，确保中台能够实现各个业务部门之间的无缝衔接和数据共享。
同时，我们还需要选择合适的技术平台和工具，来支持中台的建设和运营工作。
此外，人才的培养和组织文化也是中台实战中的重要环节。
中台的建设需要跨越不同业务部门和职能部门的界限，要求团队成员具备良好的跨界合作能力和综合素质。
因此，我们需要注重对中台团队的人才培养和能力提升，打造出一支高效协同的中台团队。
同时，中台的建设还需要营造积极开放的组织文化，鼓励员工之间的沟通合作和知识共享，打破业务壁垒，推动中台的快速发展。
综上所述，中台的深度思考和中台实战都是一个复杂而长期的过程。
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数据中台热度下的理性思考一、数据中台是真的“热”在2018年之前可能只有一少部分人在谈“中台”，从2018年下半年开始，随着“BAJT”这些互联网头部公司的追捧，“中台战略”在中国迅速火了起来。
2019 年的科技圈，最火概念之一就是「数据中台」，也有人将2019年称之为「数据中台」的元年。
2018 年 9 月，腾讯宣布新成立云与智慧产业事业群(CSIG)和技术委员会，后者将负责打造技术中台。
2018 年 11 月，阿里云事业群升级为阿里云与智能事业群，并开始对外输出中台能力。
2018 年12月，百度调整组织架构，由百度创始人、董事长李彦宏发信宣布：“百度将打造AI时代最领先的技术平台，实现前端业务和技术平台的资源高效统筹及组织全面协同。
”紧接着，2019年初，京东集团人力资源部发布关于京东商城组织架构调整的公告，公告内容称：“在新的组织架构下，京东商城将围绕以客户为中心，划分为前中后台。
中台为前台业务运营和创新提供专业能力的共享平台职能。
”据知名调研机构Canalys2019年2月的相关数据报告，2018年全球云计算市场规模突破800亿美元，达到804亿美元，未来10-15年，“数据中台”也许会超越今天的云计算市场，形成一个万亿级市场，同时中国也将诞生1—2家SAP级别企业。
这股数据中台热，让很多科技企业都看到了这个「风口」，相继开启了数据中台的市场争夺战，都希望成为那头站在风口插上翅膀的「猪」。
在这股数据中台热之风之下，很多企业也都跃跃欲试，希望借助数据中台驱动企业管理和业务创新，谱写出一个造富神话。
二、数据中台是什么?有人说：数据中台就是一个加强版的数据仓库;有人说：数据中台是大数据平台的延伸，是大数据的下一站;有人说：数据中台是数据资产的治理和应用的平台;有人说：数据中台是提供场景驱动的数据API、智能API的能力平台;有人说：数据中台是对内进行数据共享、对外提供数据开放的数据服务平台;阿里的客户画像、产品推荐引擎，强调“千人前面”。
在笔者看来「数据中台」也应当是“千人千面”的，以上对于说法都有道理，都正确，只是在不同的应用需求场景下的不同定义而已，不同的行业、不同的企业、不同的业务，所需要的数据中台并不同。
三、什么样的企业需要数据中台?要说清楚哪些企业需要数据中台，我们不妨先看看都哪些企业在做数据中台。
如上文，数据中台的主要推动力量首先是“BAJT”这些互联网头部公司;其次，部分大金融公司，例如兴业银行也在调整组织架构，建设数据中台、推动“互联网+金融”的落地;第三，还有一些大型快消品的零售企业正在进行数据中台的探索，例如：百果园、耐克。
我们不难发现不论是互联网公司、大型金融企业(银行、保险公司)还是大型的零售企业，他们都有以下几个共同的特点：1、互联网+金融公司、品牌营销企业、电信运营商、大型零售企业，以及BAJT等互联网公司，这些企业不是原生的互联网企业就是通过转型基于互联网来开展业务的企业。
基于互联网开展相关的业务，尤其是移动互联网的应用为企业的需求端(市场和销售)带来了更多的机遇和挑战。
互联网+，让企业有了驱动创新、跨界融合、重塑生态的可能，企业将可共享业务能力的提炼和可沉淀的数据资产放在一起，构建数据中台，以应对前端多变的竞争环境。
数据中台的建设对互联网+下的企业人才、组织、服务、产品以及商业模式的创新、企业跨界融合和产业链的打通，重塑企业竞争生态将起到基础支撑作用。
数据中台“热”下的“冷思考”2、数据量大不论是金融、保险、证券、电信运营商这类大型企业，还是不“BAJT”这类大的互联网公司，他们都是IT建设较早、多年来沉淀了大量的数据资产。
如果要给这类企业打个标签的话“大数据”无疑是其中一个重要标签，此类企业的日产生数据量是以每天TB级别计算的;而这些数据来源也比较复杂，有的是来自企业内部的各相关系统，有的是从外部采集/采购过来的数据;数据形态是多样的，呈现出结构化/半结构化/非结构化数据，实时/非实时数据并存的状态。
企业需要通过对数据进行加工处理，形成高质量的数据服务，赋能业务、突破业务瓶颈，驱动业务创新、释放数据价值，数据中台无疑是这类企业非常合适的解决方案。
3、IT能力强企业的IT能力主要从三个方面评价，①IT基础设施的建设情况，网络、云计算、应用系统的建设情况;②IT组织与人才队伍建设情况，IT人员占比、能力分布;③IT规模、信息化应用水平以及ROI等。
大概在8年前，工商银行在实施统一开发平台时，当时的IT技术人员规模就有2000多人，为工商银行提供开发、实施、运维等IT服务。
这2000多人包括了工商银行自身的IT团队和外包的信息化人员，从IT人员占比上来说像工商银行这样的企业就不是普通企业能够比拟的。
对于互联网公司，可以说至少80%以上都是IT人员。
所以，不论是金融、运营商还是互联网公司，这些企业自身的IT能力都特别强，强大的IT能力有利于推动IT架构的改进和共性能力的沉淀。
4、组织机构灵活企业建设数据中台，最核心的是在企业级复用数据中台的服务能力和共享数据，而这些服务能否被有效复用，数据能否被有效共享，很大程度上取决于企业文化和组织体系的建设。
笔者曾经接触过一个国内大型集成商企业，工作原因和该企业的多个部门都一些的往来，发现这家企业的每个部门都在搞自己的一套“基础技术平台”(可以理解为现在的技术中台)。
对于“基础技术平台”他们各部门的定位和理解是比较一致的——提供各种底层基础功能，为业务应用的开发提供支撑。
但每个部门都有自己的想法，搞法也不相同，有的是自己招人建团队在做，有的是采购第三方供应商产品。
这家企业是典型的组织层级较深，组织间各种为政，这与“数据中台”要求的灵活的组织体系是不符的，在不调整组织架构的情况下，“数据中台”也很难在该类企业落地。
四、数据中台的演进史按照著名的“诺兰模型”，「数据中台」的产生并不是意外，而是信息技术发展的必然产物，而「数据中台」也并非是一个新生的事物，按照「中台」的核心思想“提供共性能力和共享数据的服务平台”，不论是传统的SOA、还是数据仓库，其本质的思想并没有改变，只是随着技术的发展，时代赋予了「数据中台」的能力和职责更为明确和智能了。
按照“诺兰模型”，「数据中台」的演进经历了以下阶段：1、单体应用期数据业务化并不神秘，它就是我们常说的信息化时期，这个时期是企业信息化从起步到建设的时期，会计电算化(核心是财务系统的建设)、办公自动化(核心是OA系统的建设)、企业资源规划(ERP系统的建设)……都是这个时期的产物。
随着信息系统的建设和应用，数据也在企业逐步沉淀了下来。
信息化初期，数据库是「数据中台」的原始形态，为应用系统的提供数据的存储。
2、数据集成期随着信息系统的建设和应用，人们发现一个问题：以前的系统建设都是业务部门驱动的，缺乏整体的规划，各系统各自为政，标准不统一，形成了一个个烟囱式的孤岛。
企业业务的发展需要各应用系统的协同，然而各系统从服务、流程、数据等层面都是割裂的，根本无法协同。
领导想看企业的经营指标，需要切换到不同的系统才能看到，十分繁琐且报表质量无法保证。
于是，就出现了以SOA为代表的各类系统集成工具和数据管理系统，例如：Potal、ESB、BPM、DW、ETL、MDM等。
信息化中期，「数据中台」的初步形态已经显现，并表现为：以Potal、ESB、BPM为代表的企业级应用集成;以主数据管理(MDM)、元数据管理为代表的数据治理;以数据仓库为代表的数据集中处理和初步的数据分析;SOA系列产品和工具的使用，一定程度上解决了企业的业务协同和报表分析的问题。
3、数据平台期随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。
互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。
全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。
现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。
数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。
阿里巴巴马云指出：“人类正从IT时代走向DT时代!”。
但随着数据越来越多，人们意识到，数据标准的不统一，垃圾数据的存在，让系统集成起来困难重重，分析结果无法保证。
终于，有人提出：大数据也许并非是企业资产，如果不将数据治理做好，大数据只会是企业的包袱(数据的存储、处理、管理维护都需要成本)，而只有“数据资产化”才能为企业带来价值。
信息化末期，人类正从IT时代走向DT时代。
以Hadoop平台、Spark平台等为代表的大数据平台在解决企业大数据的存储和计算上提供基础支撑;以元数据驱动的大数据治理平台实现大数据地图的自动生成，数据血缘分析、影响分析，一定程度上解决了大数据环境下的数据质量问题。
4、智慧应用期在信息化时代，IT在企业中一直起的是业务支撑的作用，扮演的是配角的角色，当然互联网公司除外。
而当企业进入数字化时代，企业的业务和管理是一切看数据说话，看数据作业、看数据决策，数据是驱动整个企业的业务和管理的基础引擎。
IT的角色从配角走上了主角的舞台，“IT即业务”。
进入数字化时代，企业对于用数需求越来越高：以往看不见的数据，现在希望随时随地实时查看;以往可能需要在不同系统才能看到的数据，现在希望能够组合成一个场景进行展示;以往决策分析必须要到BI系统中看报表，现在希望在业务流程环节就能够展示相关的数据报表;以往的数据分析只能是对历史数据的可视化展现，做好一点的能够诊断部分业务问题，现在不仅需要看到历史的数据、业务问题分析诊断，还要能够对未来即将发生的事进行预测……数字化时代，「数据中台」继承了大数据平台的海量数据存储和技术的能力，提供数据算力服务;继承了元数据管理、主数据管理的数据治理能力，提供数据资产的全生命周期管理服务;继承了数据仓库的数据集成和分析能力，提供数据报表、数据分析服务;同时，「数据中台」内置的算法中心、标签体系，提供各种AI服务，支持将数据场景化、智能化，全面驱动企业的业务智能、决策智慧，帮助企业实现数字化转型。
五、你的企业真的需要数据中台吗?我们看到目前追捧「数据中台」的互联网公司、金融公司、运营商、大型零售企业，他们有四个共同的特点：互联网+下需求端的业务多变;数据体量大;IT能力强;组织机构灵活。
有人问：“我们企业数据量没有那么大，IT人员没那么多，组织模式也比较固定，那我们是否需要建设数据中台?”有人问：“我们企业已经建设了数据仓库，实现了数据服务和数据分析，还有必要建设数据中台吗，需要怎么建、推到重来吗?”有人问：“我们企业是工业生产企业，数据量是大，但多数是设计图纸等非结构化数据和生产设备的边缘数据;我们的产品属于卖方市场，产品不需要通过互联网销售，需求端的变化不大，那我们是否需要数据中台?”我们带着这些问题，我们回到本文的主题：数据中台“热”下的“冷思考”。