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为什么要做数据中台？
随着数字经济的快速发展，数据作为企业一项重要的资产，正得到企业越来越多的重视。以数据驱动管理创新成为众多企业数字化转型的一个重要目标。
随着中国经济增速逐渐下行，以及企业竞争环境的日益复杂，许多企业陷入收入增长放缓、利润空间逐步缩小的局面，企业所面临的日益上升的人力资源成本、资金成本、环境成本、税费支出等，对企业形成更大的市场约束。在此背景下，加强企业内部挖潜、提高企业治理的精细化水平成了中国企业的一种普遍选择。数据管理作为提升企业精细化水平的一种重要手段，受到企业越来越多的重视。企业的数字化转型逐渐由流程驱动进入数据驱动的时代。
从本质上看，数据应用的核心是解决效率和决策问题。在瞬息万变的市场环境中，以数据驱动为基础的信息化架构，必须具备对公司经营变化和业务创新的快速响应能力，进而让企业变得更灵活、更敏捷、更智能，决策更科学。数据中台的出现，很好地满足了企业精细化管理对IT系统所提出的上述诉求。
中台概念来源于阿里。其产生的核心思想是“共享”和“复用”。中台概念与前台和后台相对应。前台是面向客户的市场、销售和服务部门或系统，后台是技术支持、研发、财务、人力资源、内部审计等二线支撑部门或系统。中台则是指介于前台和后台之间的一个综合能力平台，可以有效地连接前后台，具备对于前台业务变化及创新的快速响应能力。中台的提出和落地，将企业信息化架构由不同平台下分散的烟囱式系统集群变革为部署在同一平台下基于服务的应用系统集群。
数据中台是中台的核心平台之一。简而言之，其机制是将传统数据仓库扩展到企业级所有数据的更大领域，对这些数据进行数据采集、数据建模、数据服务，并提供给前端开展不同维度的数据应用。正是基于上述特点，企业服务中台化，成为众多企业数字化转型的一个核心方向。
企业的信息化构建必须和企业的战略发展相契合，固然，信息技术的快速进步，为企业信息化建设提供了更为先进的应用模式，为企业在信息系统功能实现上提供了更多的可能性，但与此同时，企业也需要明白，企业信息化构建并非是一个一蹴而就的过程，“大干快上”有时反而会得不偿失。企业应根据企业所处的不同发展阶段、公司不同时期的发展战略有规划地逐步实施和调整。企业信息化建设应着眼于公司长期发展需要，做好顶层设计。系统设计应尽量遵循系统集成原则、数据共享原则、灵活复制和扩展原则等，以降低系统随着战略、业务变化而进行系统改造时的成本。
数据中台是什么？
数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。
1，回归服务的本质－数据重用
浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”
2，数据中台需要不断的业务滋养
在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。
数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。
3，数据中台是培育业务创新的土壤
企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。
4，数据中台是人才成长的摇篮
原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。
现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。
溢出(overflow)是指数据太大或太小，在计算机中无法表示。对不对
1、所谓溢出，如同一个水杯中的水，太多了就溢出了。因此。是因为数据太大了。2、解决的办法是改变数据的表示方法，如将整数定义的改为浮点数等。
数据中台是什么？
数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。首先它不是一个平台，也不是一个系统今年，马老师（马云）说过，数据中台成为大数据行业的热门概念，它最先是从阿里引出的，“很多人会把数据比作“石油”，阿里巴巴要成为全球电子商务的“水电煤”。我们现在搭建的数据中台，就是希望扮演“发电厂”的角色。”数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
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