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数据中台俨然是过去2年间的一个行业“网红”词。只要和企业数字化相关的内容，似乎都能见到数据中台的身影。
众说纷纭的解读，好像并没有让这一概念变得日渐清晰化，反而让更多的人迷惑。关于数据中台，我们到底该如何理解？
今天，阿里数据中台作为数据中台这一概念的首创者，将从起源开始，给大家剖析这一领域的10个必读知识。正本溯源的同时，小编也帮助大家一起厘清概念。
01 数据中台源自阿里巴巴内部实践。
2015年，阿里巴巴宣布启动中台战略，“中台”一词首次进入公众视野，并迎来很多业内中台的效仿者。
但实际上，早在2012年，阿里巴巴就已经在内部开始提数据中台方法论，到2014年把这个方法论在阿里体系之内不断迭代推广，再到2015年全面升级到组织战略层面。如今，阿里内部都通过数据中台一套方法论实现了数据资产化，数据资产价值化。
02 数据中台绝不是大数据平台。
在一系列“并不严谨”的诠释中，数据中台很容易被误认为是大数据平台的另一个代名词。这显然是错误的!
数据中台是构建在大数据平台之上的。它的核心是业务、应用，要结合场景，比如销售、市场，连接的是商业。
数据中台不像飞天操作系统和大数据平台，是单独的产品，用户买过来就可以了。具象的说，它是一套解决方案，抽象的理解，它是一种新的公司运营理念。
03 数据中台绝不是传统数据仓。
在系统和服务上，数据中台与传统数仓有很多明显的区别，首先表现在服务对象方面，传统的数仓只是满足领导数据决策的需要，因此更多的体现在报表输出，使用者以小部分的业务人员和决策层为主，新需求的开发周期以月甚至到年为计。而数据中台由于起家于互联网企业，其使用对象扩大到一线服务人员和商家企业，其业务需求更繁杂，很难用一套报表系统满足需求，因此催生出一个生态的数据服务。
其次是体系架构上，数据中台是由多系统组成，再则，在服务表现形式上数据中台体现的更多样化，数据中台不仅能提供报表基础服务功能，而且为了满足各个业务部门不同需求，会提供领导决策系统、行业分析、业务洞察、业务重塑，自助查询等多个功能，满足从领导层、PD、业务人员、开发人员等各个层级的需求。
04 数据中台不是数据湖。
数据中台与数据湖相比，更多实现数据的管理，强调利用数据的能力，强调数据开发和高效的使用，数据中台的数据资产管理可以对数据湖中的数据按照数据域方式进行管理并结合业务的逻辑实现整个数据模型的加工和开发。
数据中台强调方法论，组织和工具的建设。非常强调数据赋能业务，衍生出很多的数据业务产品。比如在阿里面向商家的生意参谋，面向人物属性的标签服务、面向行业小二的行业洞察…这些都极大的扩展了数据价值，其次数据中台按分析的原子指标和派生指标方式做计算并存储在Maxcompute平台上，如有及时查询要求会同步分析结果数据给MPP或其他DB。这块在数据顶层设计，全域资产、统一技术、产品业务上与Datalke及EDW是不同的。
05 数据中台是方法论+产品+组织的组合。
它是新时期（以用户为中心，数据为王），企业开展新型运营的一个中枢系统。具体看一下每一个部分：阿里云数据数据中台基于OneData方法论，实现数据资产化工具体系；产品，是经过抽象和设计变成通用化、标准化、可扩展的服务，是对行业的沉淀。只有产品才能面向更广泛的业务人员。
阿里云数据中台目前已经形成了以Dataphin、Quick BI、Quick Audience等为核心的产品矩阵；组织，基于数据带动效率、业务增长，降低成本。如果把组织比作人体的血管，那数据就是血液。想要血液顺畅的流淌，组织必须跟着做相应的调整，比如增加数据科学家、数据产品经理等岗位。
06 阿里云数据中台OneData方法论可以提供三种核心能力，帮助企业实现数据资产化。
这三项能力都是基于Dataphin产品来实现的。其中，OneModel负责统一数据构建及管理，OneID负责统一数据萃取，OneService负责统一数据服务。层层递进，将行业智慧和积累赋予每个组织。
07 阿里云数据中台实施要注意三个关键节点。
如果只是看项目实施，三个关键节点：认知行业、找到痛点，阿里云数据中台方案及交付对接。但事实上，这只是一个开始，最重要的是运营理念的转变，围绕数据中台这一核心做上下相应的调整，使企业达到更好的状态，这个过程是漫长的。
08对企业是否适合部署数据中台的4个建议。
一、如果你是大型成功企业，数据中台必须要做，宜早不宜迟。
二、如果是处于快速发展中的成熟企业，数据中台能为未来发展升级提供强劲推动力。
三、对于一个刚发展的创新公司，如果要赢在未来的赛道，引领行业发展，建议使用阿里云数据中台。
四、如果你只是有一个idea，业务发展还未成型时，建议可以带着数据中台的思路去构建企业业务和组织发展，为未来奠定基础。
09 数据中台和业务中台的关系是相互作用。
业务中台和数据中台的双中台，是相辅相成，缺一不可的。因为业务是数据的来源，而只有数据才能支撑业务正常运转。所以，在数据经过数据中台的汇总处理、重新编排之后，就能够为整个业务提供基本的数据保障。数据中台和业务中台相结合，企业就能够以极小的成本投入，来构建新的前端业务并快速试错。而这正是传统业务模式所没有的优势，能够让需要快速迭代的互联网企业突破瓶颈，实现增长。
10 阿里云数据中台已经形成“中台核心产品+专家咨询服务+生态交付合作“的运作模式。
建设数据中台是非常复杂的系统化工程，具体拆解这一系统化工程，阿里云数据中台解决方案可以分为三层：首先是核心产品，其次是基于产品构建的方案，最后是实施及运营。
1）中台核心产品：从2012年开始提数据中台方法论，到2014年把这个方法论在阿里体系之内不断迭代推广，再到2015年全面升级到组织战略层面。如今，阿里内部都通过数据中台一套方法论实现了数据资产化，数据资产价值化。
现在，阿里巴巴已经可以把这些方法论进一步提炼和抽象成为高度智能化的工具，诸如：Dataphin智能数据构建与管理，面向各行各业大数据建设、管理及应用诉求，可以一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力，助力企业打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系，以驱动业务创新。
又比如Quick BI，它是目前唯一进入Gartner魔力象限ABI领域的中国BI工具，是阿里巴巴数据中台团队基于多年阿里内部数据分析产品和数据化运营经验专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。
2）专家咨询服务：阿里云数据中台解决方案服务中，专家咨询可以视为另一种经验智慧的输出。阿里巴巴发展近20多年的时间内，积累了大量的行业经验和商业智慧。这些经验和能力都会通过专家咨询来透出给需要的企业，从而帮助企业规避风险，少走弯路，最快且有效地建立可以解决业务困境的数据中台模式。
3）生态交付合作：在数据中台模式中，生态合作就是将集合具有行业深度和业务经验的伙伴们，共同去打造基于行业特性的解决方案，围绕着数据中台提供的产品、技术及服务共同打造一个共荣发展的数据中台生态。
阿里巴巴数据中台团队，致力于输出阿里云数据智能的最佳实践，助力每个企业建设自己的数据中台，进而共同实现新时代下的智能商业！
阿里巴巴数据中台解决方案，核心产品：
Dataphin，以阿里巴巴大数据核心方法论OneData为内核驱动，提供一站式数据构建与管理能力；
Quick BI，集阿里巴巴数据分析经验沉淀，提供一站式数据分析与展现能力；
Quick Audience，集阿里巴巴消费者洞察及营销经验，提供一站式人群圈选、洞察及营销投放能力，连接阿里巴巴商业，实现用户增长。
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