数据中台不是技术平台，没有标准架构！

　　数据中台主要是通过复用数据资产来驱动前线业务的高速创新和改造，如果要是给数据中台下个定义的话，从企业管理层面来看，数据中台是个组织。
　　一、数据中台起初是个企业管理概念
　　很多人都知道“中台”这个名词，在国内最早是由马云提出来的。2015年，马云参观了一家芬兰游戏公司Supercell。观察到Supercell每个游戏开发的小团队都只有六七个人，但是他们开发新游戏的速度特别快，同时放弃游戏也很快。而能够做到这一切的主要原因是他们把游戏开发过程中用到的一些通用的游戏素材和算法整理出来了，作为工具提供给小团队使用，同一套工具可以支持多个游戏研发团队。
　　马云发觉这种方法很好，不久之后，阿里就成立了一个数据中台的团队，“数据中台”这个名词也渐渐在国内流行起来，在公开场合中谈数据中台的企业也多了起来，原因也很简单，大家都想往更新、更热的概念上凑，增强用户购买欲、推动业务增长。
　　数据中台首先是个企业管理概念，“主要是通过复用数据资产来驱动前线业务的高速创新和改造，如果要是让我给数据中台下个定义的话，从企业管理层面来看，我认为数据中台是个组织，它提供3个方面的东西：共享的数据服务（DataasaService）、集中治理数据资产（Goverance）、用数据改造业务（Datachangesbusiness）。”
　　如果从企业管理概念出发，理论上来说，不使用IT技术也可以完成数据中台。举个不太恰当的例子，假设我们汇总了纸质报表，进行人工审核，并从中得到了某些趋势洞察，进而改造了多条前线业务，那么这些纸质报表也可以称之为“数据中台”。
　　数据中台的出现是有其时代背景的，如果市场处于空白期，我们根本就不需要数据来辅助决策，当红利期过后，存量市场变得越来越小，这时企业之间就要比拼谁的服务质量更高、谁的成本更低、人效更高。
　　于是，就出现了之前爆火的信息化，企业从手工作坊式转型到用电子系统来管理。当企业完成了内部的组织架构调整和信息化之后，并且简单的、侵略性的市场推广不再奏效时，才适合聊数字化驱动前线业务的高速创新增长，也正是在这个时间节点才会出现“数据中台”这样的概念。
　　二、数据中台过渡到技术概念
　　从数据中台的由来看，它是个企业管理概念，为什么很多人在谈到“数据中台”的时候都谈到技术呢？
　　在信息化时代，负责数据中台的组织的主要职责就是维护数据、并提供数据服务，而他们使用的工具通常是电子信息相关的技术，所以很自然的，数据中台就会从一个企业管理概念过渡到技术概念。”
　　从技术概念来看，数据中台和另一个平行概念有点相像数据平台。如果非要在技术概念的层面给数据中台下个定义，数据中台就是以驱动业务为目的的数据平台。对应前文提到的数据中台包含的三个内容，数据平台本身就提供共享的数据服务和集中治理数据资产。
　　所以数据中台和数据平台的区别就在于是否以数据驱动业务为目的，并不是所有的数据平台都有此目的，例如DataLake是整个数据链条中比较靠底层的部分，它不是直接来驱动业务的，而是为了向上上一层的数据仓库或者更上层提供数据，所以，DataLake不能称之为数据中台，顶多可以称为数据中台的一部分。
　　想要实现数据中台需要经历哪些阶段呢？
　　关键的有三步：
　　第一步，需要有个完整的地方把所有数据串联起来；
　　第二步，数据需要打通，并被整理好；
　　第三步，数据要能够驱动业务增长。
　　其中，只有第二步和软件架构有关系，其它两步与软件架构的关联都不是那么紧密，第一步是信息化，第三步与管理层更紧密。
　　数据中台中包含了很多系统，如果非要划分一下数据中台的组成部分，一种典型的设计可以分为三层，从最底层到最上层分别为：DataLake、DataWarehouse和DataMart，再往上面就是对接BI。
　　比如Kyligence就提供有下一代的智能数据仓库产品，处于DataMart或DataWarehouse的定位，负责底层大数据与上层BI的高速对接，释放数据生产力，赋能前线业务。
　　在Kyligence接触的客户中，已经有不少企业内部建立了中台的项目，Kyligence也被贴上了“中台供应商”参与其中，而我们提供的技术方案实质并没有因为中台这个概念而发生变化。
　　三、数据中台的企业与数据中台的关系
　　前文提到现在谈数据中台的企业特别多，如果我们把这些企业稍稍分类一下，大致可分为三类：
　　第一类是做大数据营销、SaaS企业；
　　第二类是数据库、数据仓库、开发平台类企业；
　　第三类是外包咨询类软件企业。
　　当然，这些企业中不乏有炒概念的，但除去这些，我们来看看这三类企业和数据中台有哪些联系？
　　大数据营销、SaaS企业：这类企业主要提供的是共享的数据服务，即DataasaService。
　　如果更加直白的来说，它们具备一定的数据能力，是一个工具可以被用来建设数据中台。当他们理解了用户的业务增长方式，并把这种增长方式与其SaaS产品结合起来，那么勉强可以成为数据中台，否则他们永远提供的是数据服务。
　　数据库、数据仓库、平台开发类企业：数据库其实是在数据中台更低一层的系统，企业因为信息化的历史周期不同，会沉淀非常多的数据系统。
　　如果我们认可了前面数据中台从最底层到最上层分别为DataLake、DataWarehouse和DataMart，那么数据库、数据仓库等企业只能是数据中台的一部分，无法成为一个完整的数据平台。
　　外包咨询类企业：与前两类企业相比，这类企业提供的更多的是一个解决方案，根据客户定制化需求交付产品。同时也可能是对“数据中台”概念理解最深刻的一类企业。
　　四、数据中台是个新概念吗？
　　数据中台是个新概念吗？
　　在国内是，但全球来看并不是。早在三年前，Hortonworks在都柏林举办HadoopSummit活动，其CEORobBearden带来的keynote分享“DTransformingtheWorldofBusiness”就与数据中台有异曲同工之妙。
　　由于国外数字化建设进程总体领先，在数年前就提出了数据驱动商务革新的概念，仅大会上提到的案例就覆盖了风控、医疗、智能汽车等多个领域。
　　现在只是国内恰好发展到这一阶段了，数据中台的概念适时被提出来了，它的精妙之处在于指出了我们已不再处于野蛮生长的状态了，而是需要使用精细化来提高质量、实现下一轮增长。
　　首先，企业组织架构很明显的变化会是，之前负责数据的部门或团队可能缺乏话语权，但是建设数据中台之后，数据中台团队化被动为主动；
　　其次，之前数据团队的主要工作是项目管理、需求管理等等，现在可能还需要研究业务、数据和模型等；
　　第三，数据中台团队要从传统的支撑角色逐步向运营角色转变。