“数据中台”这个概念，在2017年的时候就已经开始流行了。 当时有人做过一个调研，问数据中台是什么？ 有人说：数据中台= AI+大数据+ BI+运营…… 在当时还没有“数据治理”这个概念的时候，就有很多人对“数据治理”和“数据中台”有过混淆。 很多人都以为什么是数据治理，实际上应该是企业内部的一套管理体系。 但由于很多人对这些概念的认知还不清晰，导致企业做了不少数据治理的项目，却没有什么效果。 今天我们就来聊一聊“数据治理”和“数据中台”在具体项目中到底有哪些区别！ 其实在上一篇文章当中已经介绍了什么是“数仓”、什么是“大数据”、以及为什么要建立这些体系。

1、什么是数据治理

数据治理就是为了保证企业能够正确的使用数据，而对各种数据进行采集、存储、加工、处理和应用的过程。 从某种意义上来说，数据治理和数据库的治理有相似之处。 但从组织层面上来看，数据治理更多的是由业务部门来负责。 而数据库，更多的是由 IT技术人员负责。 因此，如果企业没有建立起一套完整的数据治理体系，那么很多人就会把整个体系定义为“数仓”+“大数据”，实际上并不准确。 因为在一个系统里面并不存在所谓的“数仓”和“大数据”；如果企业内需要同时运行多个业务系统或者是不同版本的系统，那么这些系统就需要同时在一个单独的环境中进行运作。 但是这个在大企业当中并不会存在，因为一个企业是由多个部门组成的，不可能每一个人都懂业务，或者每一个人都懂 IT技术。

2、两者的区别

数据治理的重点在于数据，而数据中台的重点在于运营。 （1）业务逻辑：数据中台要解决业务问题、要让业务看得懂，让数据成为商业决策的依据。 （2）产品设计：数据中台的产品设计是在一个完整的数据平台基础上完成的，而数据治理则是在一个全新的平台上完成； （3）技术实现：数据治理的技术实现是在一个框架下完成的； （4）开发周期：数据治理需要3个月左右可以上线，而数据中台则只要2个周就可以解决。 ——从以上两点看，我们就可以知道为什么那么多人说“数据治理”和“数据中台”是两个不同的概念，这两者有着本质上的区别。

3、怎么做

所以，我们再来看数据治理和数据中台到底怎么做？ 在这个过程中，其实主要是两部分： 一方面是通过一套规则的形式对数据进行分类和分级； 另一方面就是通过数据应用，让各业务系统把业务逻辑搬到系统里来，实现数据的统一管理。 而中台的概念其实并不复杂： 就是给企业的每个业务部门提供一个可以使用所有业务系统、可以使用数据分析和模型的统一平台，实现整个企业所有部门对于数据的一个共享。

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