热书库随着信息化、数字化的推进，企业为不同部门、业务线等应用了大量业务系统，这些业务系统一方面实现了业务流程的优化转型，另一方面则是在系统数据库中沉淀了大量业务数据。大家应该知道在当前时代这些数据就是企业的资产，所以企业需要通过各种方式利用这些数据，这就为数据中台的出现打下了基础。

　　数据中台出现在人们的视野中，就是因为2015年阿里宣布要进行组织架构的全面升级，通过建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台，进而形成俗称的“大中台，小前台”的组织和业务体系，从而使一线业务更加敏捷。

　　数据中台是从一线业务中诞生的，自阿里确定概念之后，数据中台就基本确立了建设规范。也就是通过标准化、模块化、组件化，让数据中台将各种数据技术、能力、应用以接口、组件等的形式给各部门提供服务。

　　可以这么说，数据中台对于企业来说就是一个能提供充足数据服务、实现数据价值的数据共享和能力复用的平台。这种数据中台的建设能够让企业的数据成功动起来，也就是将数据资产价值化，提高使用效率、降低重复使用的成本，将复杂的数据流程转化为门槛低的便捷服务。

　　很多了解数据中台的人可能会懂啊，虽然总说数据中台产品怎么怎么样，但实际上数据中台体系还要庞大的多。相比一种技术、一个软件，数据中台更像一种“操作系统”，它需要结合企业自身架构进行融合，通过对于数据的资源配置能力，整合数据并对其进行深层次的加工，通过服务化支持企业各个业务场景。

　　可以这么说，数据中台的诞生就是为了处理企业面临的问题，这也就是数据中台的意义。数字化时代的到来真的在很大程度上改变了整个社会，对效率的追求也使得企业需要处理的事务越来越多。与此同时，市场的竞争力度不断加强，用户的需求也日新月异，企业需要变革来跟上这种节奏。

　　此外，也因为企业为不同部门、业务线建设的大量业务系统，虽然沉淀了大量数据，但这些数据沉淀在不同系统中，难以打通实现数据的共享流通，也就是我们常说的“数据孤岛”“信息孤岛”问题。这当然不是企业能够接受的，这些问题是会切实影响到企业发展的，所以近几年商业智能BI越来越火，也有众多企业只部署了更轻量化、成本更低的商业智能BI。

　　数据中台的构想还是很好的，它的本质就是更灵活、更敏捷的利用数据资产，让数据动起来，发挥更大的价值。数据中台一方面能够统一数据，实现数据标准化管理，梳理可以灵活调用的数据资产，另一方面企业还可以对这些数据资产最大化发挥作用，通过数据服务来进行复用，通过调用这些数据服务来解决重复的流程、操作问题，减少成本的损耗，提升整体的效率。

　　在市场变革的局势下，企业通过数据中台在很大程度上提高了对市场需求的响应速度，能做到根据需求从研发到上市提供产品，提高市场竞争力。并且在近些年随着疫情的持续，很多企业都感受到了损耗成本的压力，这其实就是数据中台复用带来的成本缩减。只不过以前可能企业考虑的比较少，而当压力来临的时候，数据中台就更能发挥出实力。

　　当然，数据中台本身的建设还是需要耗费资源的，选择数据中台之前一定要梳理自身需求，判断对企业的发展有没有起到足够的作用。现在有些企业就是辛辛苦苦建设了数据中台，结果一看干的事都是能够通过商业智能BI就能解决的事，这就不能最大化数据中台效果了。

　　很多企业其实并不了解数据中台，为了追求新技术的实施就盲目上了中台，结果导致了明明花的是数据中台的钱，干的事却全是商业智能BI就能完成的事。商业智能BI和数据中台是完全可以互补的，使用起来并不冲突，如果只是把数据中台当做商业智能BI，那数据中台的建设就没有什么意义了。

　　首先数据中台的建设需要企业投入大量资源，并且建设还需要花费企业本身的人力、物力、时间、精力等，如果企业的规模比较小，亦或是没有留出数据中台建设的专用资源，那么到最后可能数据中台就不会达到想要的效果，甚至可能影响企业本身的业务的经营。

　　此外，根据上边的描述大家应该都明白数据是数据中台的核心，如果企业还没有进行过信息化建设，没有为各部门安装业务信息系统，那么企业就没有沉淀的大量业务数据，也就没有建设数据中台的前提条件。

　　企业建设数据中台也要遵循企业发展的路径，尤其是在信息化建设阶段，企业需要通过业务信息系统沉淀业务数据，之后还需要借助商业智能BI实现数据的资产价值化，让数据在企业中实现持续的闭环运转。只有当企业规模越来越大，需要处理的事务越来越多，动辄几十个业务系统、上百个系统，数据标准越发混乱了、越来越不统一了，这时候建设数据中台才能够实现价值的最大化，才能让数据中台发挥作用，把数据当作重要资产。

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