我花10个小时，写出了小白也能看懂的阿里数据中台分析
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数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，2015年阿里提出“大中台，小前台”的策略。2018 年因为“腾讯数据中台论”，中台再度成为了人们谈论的焦点。 2019年，似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？ 数据中台不是大数据平台！
要回答数据中台是什么，首先要探讨一下中台到底是什么。虽然没有明确的定义，但是作为理工直男，我们可以先把中台看作是一种中间层。既然是一种中间层，那么中台确实是一种十足技术用语，我们可以完全从技术角度来探讨了。 我们可以应用 Gartner 的 Pace Layer 来理解为什么要有中间层，这样可以更好地理解中台的定位和价值。Pace Layer 里提到，可以按照事物变化的速度来分层，这样可以逐层分析并设计合理的边界与服务。 
在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。 数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。 数据中台解决的问题可以总结为如下三点：
这三类问题都会导致应用开发团队变慢。这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。 数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。 如下图所示： 
DData API 是数据中台的核心，它是连接前台和后台的桥梁，通过 API 的方式提供数据服务，而不是直接把数据库给前台、让前台开发自行使用数据。至于产生 DataAPI 的过程，怎么样让 DataAPI 产生得更快，怎么样让 DATA API 更加清晰，怎么样让 DATA API 的数据质量更好，这些是要围绕数据中台去构建的能力。 其实这些概念说多了是很虚的，那我们就结合阿里的例子来讲解。 阿里数据中台详解1、阿里数据中台赋能业务全景图 
在架构图中，看到最下面的内容主要是数据采集和接入，按照业态接入数据（比如淘宝、天猫、盒马等），把这些数据抽取到计算平台；通过OneData体系，以“业务板块+分析维度”为架构去构建“公共数据中心”。 基于公共数据中心在上层根据业务需求进行建设：消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等。 经过深度加工后，数据就可以发挥其价值被产品、业务所用；最后通过统一的数据服务中间件“OneService”提供统一数据服务。 2、阿里数据中台三大体系 
经过多年实战，沉淀出了阿里云上数据中台内核能力框架体系：产品+技术+方法论。 历经阿里生态内各种实战历练后，云上数据中台从业务视角而非纯技术视角出发，智能化构建数据、管理数据资产，并提供数椐调用、数据监控、数据分析与数据展现等多种服务。 承技术启业务，是建设智能数据和催生数据智能的引擎。在OneData、OneEntity、OneService三大体系，特别是其方法论的指导下，云上数据中台本身的内核能力在不断积累和沉淀。在阿里巴巴，几乎所有人都知道云上数据中台的三大体系，如上图所示。 OneData致力干统一数据标准，让数据成为资产而非成本；OneEntity致力于统一实体，让数据融通而以非孤岛存在；OneService致力于统一数据服务，让数据复用而非复制。 这三大体系不仅有方法论，还有深刻的技术沉淀和不断优化的产品沉淀，从而形成了阿里巴巴云上数据中台内核能力框架体系。 3、阿里数据中台及赋能业务模式支撑 
阿里数据中台，经历了所有阿里生态内业务的考验，包括新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等领域。 数据中台除了建立起自已的内核能力之外，向上赋能业务前台，向下与统一计算后台连接，融为一体。 4、数据中台六大数据技术领域 
前文提到，在建设阿里数据公共层之初，规划了六大数据技术领域，即数据模型领域、存储治理领域、数据质量领域、安全权限领域、平台运维领域、研发工程领域。 而在阿里数据公共层建设项目第二阶段完成存储治理领域，已经被扩大到资源治理领域，进而升级到数据资产管理领域，安全权限领域，升级到数据信任领域，因为很多工作已经在产品中实现，平台运维领域不再作为一个数据技术领域被推进，数据模型领域与数据质量领域还在持续推进中，不过增加了许多新的内涵，智能黑盒领域则是新起之秀。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
