数据中台 cdp是什么？ 大数据时代，数据在企业中的地位越来越重要，很多传统公司也都开始纷纷建设了自己的数据平台，但由于各个平台的业务系统不统一，业务逻辑也不一样，而当企业要进行大规模搭建数据平台的时候就会遇到一个很大的问题：数据标准各异！ 因为各个公司搭建出来的数据是由自己定义好的规则，这些规则就存在于企业原有数据库中，而且各不相同！ 这种情况下我们怎么来用呢？

1、首先我们要了解数据中台

数据中台的概念源自 IBM，通过将 IT系统和业务系统进行解耦，将业务、技术和数据解耦，最终形成以“产品”为核心、“客户解决方案”为导向、“技术”为支撑的数据业务一体化服务体系。 数据中台旨在让企业的信息平台能够更好的适应不同需求、不同类型和不同阶段（包括市场营销、运营管理、供应链管理等等）的业务场景，同时能够让各业务系统更好地相互支撑。 数据中台作为企业信息化建设的一个重要组成部分，它是连接企业多个部门的纽带和桥梁，可以有效解决企业内部各种流程与信息壁垒的问题。 数据中台以客户为中心，从客户需求出发，基于客户自身数据及外部场景来打造出一整套解决方案、搭建服务平台，实现多个部门之间以及与外部合作伙伴之间的协同作战和资源共享。

2、第二步：分析数据标准各异

这里的数据标准各异，指的是： •各个业务系统所定义的数据模型不统一，但各有各的业务逻辑，所以我们用了各业务系统搭建出来的数据来做对比 •公司有自己的数据平台，但是平台上很多客户数据存在于其他公司，这是一个问题。 我们把上述两个问题结合起来，形成一个统一的框架——“业务中台” 业务中台指：通过统一模型和数据标准，来解决企业内部各部门所定义的数据库之间以及内部所定义数据库与外部其他系统之间存在差异时形成的壁垒，最终达到提升用户体验和业务响应速度。

3、第三步：利用指标标准统一平台

由于各平台系统、数据指标的差异，所以要进行统一，那么就需要把各个平台的数据指标统一起来，而这又涉及到一个问题——每个企业都有自己独特的指标标准。 （1）企业业务不同、架构不一样、数据源也不尽相同，那怎么在同一框架下进行统一呢？ 首先，可以使用通用型的指标数据仓库（Reference Indexed Data Platform）； 然后可以使用通用型数据产品（Hadoop Computing）； 最后可以结合企业本身的架构设计出一套专门的指标体系，实现统一。

4、第四步：基于平台的运营工作

这一步工作是通过数据中台，对企业的产品和服务进行运营，让用户可以基于不同公司产品和服务使用同一个数据平台。 具体来说，就是利用数据中台，通过分析用户的行为特征来为企业产品定位用户群体、为每个产品分配精准的运营指标。 比如在企业中，我们想要了解用户活跃度、留存率、购买频率等情况，那么我们可以利用数据中台通过分析不同平台的历史行为特征和数据指标进行定位。 比如在用户活跃度和留存率方面，我们可以给到相应的运营活动或者是推广渠道以更好地实现目的。 而当你的运营活动与这些数据标准完全符合时，那么这个过程就称为落地（应用）。

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