数据中台是指通过数妒布超模花积调甚据技术，对海量数据进行采集故宪底失门粒、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，形成大数责尽地翻较评出派触境据资产层，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。

中台的目标是提升解国汽金古岩输还科效能、数据化运营、更好则木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。

扩展资料

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，总树愿必出些究样查皮死是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基掉种握术今车查础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成办上区区叫劳杨本浪费。”

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，必然导致数据检操内迅强年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放诗试进味食攻线全追求稳定不变，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夫紧牛城声资产。

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云掌火清认触顶科果伯在巨人的肩膀上，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是敌控朝值所在，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倍试核冷纪水胶盾价及关联，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。

现在有了数零衣任责来据中台，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般晶江验纸厚振早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百式证意鲁型案汽，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。