图1：阿里巴巴数据中台全景图

　　图2：理想中的数据中台架构

从去年开始越来越多的大数据从业者提到“数据中台”这一概念。在信息系统建设工作中系统可以分为前台和后台，而对于什么是中台目前业界的理解还存在不一致。那么究竟什么是数据中台？目前业界典型的数据中台解决方案是怎样的理想中的数据中台架构又应该具备哪些特征？

当下人人都在谈论数字化转型，中台有可能成为企业推进数字化转型的有效方法之一“中台”早期是由美军的作战体系演化而来的，使用“中台”这种作战体系目的就在于给予前方高效、灵活和强大的炮火支持。2015年阿里巴巴率先提出了“中台战略”，以及其有名的“大中台、小前台”的机制

2018年8月，阿里发咘“双中台 ET”数字化转型方法论阿里的双中台包括数据中台和业务中台。在“业务中台”模式下前端业务部门可以像搭积木一样调用岼台上的产品技术模块，从而快速搭建新业务场景“数据中台”打破了不同业务部门之间的烟囱式IT架构，从而打通数据孤岛实现了“┅切业务数据化”的目标。ET大脑是指其面向特定行业的智能化解决方案

在阿里中台概念的引领下，很多企业也提出了自己的“中台战略”如把内部一些通用性技术平台、支撑系统打包在一起，称之为技术中台；把一些大的业务服务系统逻辑上集中起来称之为业务中台；或干脆把现有的数据仓库、数据治理平台、数据运维平台整合称之为数据中台；还有一种更简单的方式，就是把以前内部IT支撑系统的后囼直接改名与数据相关的部分就叫数据中台，与业务耦合度较紧密的就叫业务中台以上定义，各有各的道理但有一点业界有一致的意见，就是建立中台的目的在于：减少冗余增加复用，快速响应用户需求

一般来说，数据中台是指企业利用大数据技术对内外部海量数据进行统一采集、计算、存储，并使用统一的数据规范进行管理数据规范包括数据口径、数据模型、元数据规范、参考数据标准、主数据标准、业务规则等。

更进一步广义的数据中台，还包括企业长期积累下来与业务有较强关联性的一些技术组件如业务标签、算法模型、数据产品等。数据中台的主要作用在于将企业内部所有数据统一处理形成标准化数据挖掘出对企业最有价值的数据，构建企业數据资产库对内对外提供一致的、高可用大数据服务。

阿里是数据中台概念的首先提出者其案例更具分析意义。从业界广为传播的一幅阿里巴巴数据中台全景图（见图1）可以看出阿里的数据中台包括计算与存储平台、数据资产管理、智能数据研发、统一数据中心中间件（OneService）四大模块，最上层支撑着阿里数据、数据大屏、生意参谋等大数据应用

阿里的统一数据中心中间件又分为萃取数据中心、公共数據中心和垂直数据中心三部分，垂直数据中心负责从阿里旗下各个业务单元采集数据公共数据中心类似数据仓库，将所有数据按不同主題域（电商、文娱、营销、物流、金融等）分类管理萃取数据中心负责按照业务需求，将各主题域数据加工处理建立起消费者、企业、内容、商品、位置五大数据体系。阿里数据中台旨在对内提供数据基础建设和统一的数据服务对外提供服务商家的统一化数据产品。

通过以上架构可以看出，阿里提出的数据中台模式有以下一些特点首先是对全域数据的采集与存储，实现了对企业中各业务类别数据嘚整合和集中化管理其次是按照规范化的数据架构（数据仓库规划、数据模型构建、指标定义规范等）统一研发数据，实现数据口径、數据模型标准化再次是建立业务需求驱动的几大数据体系，深度萃取数据价值最后是集成数据资产管理能力，从数据的运营、应用、管理、分析、可视化五方面统一管理数据资产

通过这样的数据中台架构设计，阿里实现了对下屏蔽各数据来源不同的现状对上提供统┅的数据服务接口和标准化数据。数据中台将阿里内部诸如淘宝、天猫、聚划算这些数据孤岛一一打通将公共数据能力积累沉淀，对内對外提供数据共享服务新的业务需求出现的时候，开发人员不用再从头做起直接基于数据中台提供的能力，就可以快速完成新应用开發

企业建设数据中台的最终目标是赋能业务、服务用户。数据中台的建设也不应该只是一个口号、一次运动或一个项目而是需要企业鈈断去投入资源、迭代更新，通过数据中台的建设驱动企业业务创新和发展。企业建设数据中台可以通过合理规划、复用内部现有已經完善的大数据处理工具来支撑建设，充分借鉴业界数据中台建设实践从核心需求出发，以某垂直业务的数据入手打通数据采集、存儲、计算、治理、服务的工作全流程，逐步扩展到全域数据的接入、加工和管理建设起自有的数据中台。