中台的灵魂拷问（一）https://developer.aliyun.com/article/775414

●数据中台

什么是数据中台？
●【数据中台】将多系统、多部门数据进行整合，形成“统一”“完整”的数据标签与数据仓库，为企业决策与业务处理提供数据支持。

为什么要用数据中台？
●【指导】为企业决策提供更加全面的数字化支持
●【创新】企业可以借助数据中台的数据整合能力，将散落的数据进行“资产化”管理，形成可对外的数据服务，实现数据变现，寻求业务创新发展。

数据中台和传统大数据项目的区别？
●【传统大数据】多数由各个部门或需求进行驱动，分散建立，部门/系统内部封闭，大多数情况数据横向打通能力较弱。且大多面向企业经营分析，形成报表，实效性较低。
●【数据中台】打破部门与业务壁垒，对企业各个部门及业务系统的数据进行汇聚处理，形成的数据标签体系与数据仓库能力将面向企业各个系统。同时不仅仅满足更加全面的经营分析需求，还可以利用实时高效的处理能力，反哺业务系统，解决部分业务问题，寻找更多业务创新机会。

数据中台和已经建立的大数据平台是什么关系？替代？共存？
●【部分替代】各部门、各业务系统存储或产生的有共性的数据（如各系统都可能产生的各种用户行为数据），此类型数据使用传统大数据平台的存储处理的，需要被数据中台进行替代，整合各方数据进行统一处理。
●【部分共存】原有大数据平台处理的只属于某个特定业务场景的数据，则不需要迁移到数据中台。

数据中台的业务效果如何体现与量化？
●【量化指标】数据中台首先需要选择数据痛点进行构建，对比数据中台上线前后的几个方面：1.数据模型提供的能力、2.数据实效性、3.数据承载承载量、4.基础资源投入量、5.横向扩展效率、6.多维建模效率、7.可视化灵活度
●【对比分析】收集上线前的数据，对比数据中台上线后的数据，定期形成运营分析报告，并持续运营。

数据中台与业务中台的关系是什么？
●【相辅相成】“一切业务数据化”，“一切数据业务化”，数据中台与业务中台的关系是“相辅相成”，互相哺育，共同迭代生长，持续为前台应用提供高效率、高价值的数据与服务能力

中台共性问题

先建业务中台还是数据中台？有顺序吗？
●【需求驱动】因为业务中台与数据中台解决的核心问题并不一样，所以没有明确的先后顺序，需要结合每个企业的业务诉求及IT现状进行建设。
●【共同建设】如果投资足够，可以考虑业务+数据双中台一同启动建设，数据中台也是要服务与业务，所以有了数据中台的加持，更容易、更快看到业务效果
●【优先建设】如果投资有限，可以考虑先启动业务中台建设，解决企业相对棘手的业务问题，业务中台的数据可称为数据中台的重要数据来源之一。

中台建设，组织架构需要如何调整？
●【一把手工程】由企业高层（CEO/CIO/CTO）建设1个专门的“中台架构”部门，必须拥有资源调度权利和考核权利。
●【All In】建议“中台架构部"人员必须全职负责，避免兼职和虚拟部门。
●【第一责任】“中台架构部”需作为中台项目的第一责任部门，直接对中台项目成败负责。

中台建设，技术架构需要如何调整？
●【技术平台】需要一套可持续发展、可扩展、经过验证的技术架构，作为业务中台的技术平台，尽量避免拼凑各种开源技术。
●【技术组件】需要提供面向研发屏蔽底层技术差异的技术组件，避免被某个底层技术绑定、统一使用标准。

中台建设，如何进行统一标准的建设？
●【业务支撑标准】建立中台对前台业务的支撑模式标准，对外服务形式、支撑原则、接入流程等。
●【应用建设标准】业务中台能力中心的划分原则、功能设计原则、高并发高可用设计原则、灰度原则等。
●【数据建设标准】数据处理原则、数据建模原则、数据存储原则、数据发布原则等。
●【技术平台标准】技术能力标准、通用性、开放性、可替代性、扩展性、稳定性等。
●【研发体系标准】研发协同原则、代码标准、测试标准、日志标准、异常处理标准等。
●【部门职责标准】部门职责定位、绩效标准、资源调度与考核权利等