随着大数据时代的到来，大数据应用越来越多，大数据中台建设也提上了日程。 在互联网时代下，企业想要发展壮大，首先要做好品牌的宣传以及树立好自身的品牌形象。 随着互联网的不断发展，大数据应用也逐渐进入了人们生活中。 在大数据应用中可以通过多个维度进行展示和分析，而企业想要做到这一点就需要建立完善的数据中台来辅助企业去做相关的决策。

一、数据中台模块

数据中台是一个相对独立的系统，在这里面包含了数据中台的所有功能，我们可以根据需要进行组合。 在这其中我们可以将数据中台的核心模块进行归类以及整理。 数据中台模块主要包括三大类：基础层、服务层和应用层。 其中基础层包含了一些数据资源，比如：企业应用所需的各种标准组件以及用户行为等； 服务层包含了一些可复用产品，比如：业务场景组件、业务指标组件、企业运营组件； 应用层包括企业核心业务系统相关的一些能力组件，例如：系统集成、业务审批等。 接下来我们以一个例子来详细说明下这三个模块。

二、数据分析模块

数据分析模块是根据企业需求，通过一系列的规则来分析当前或历史的数据指标，从而达到辅助企业决策的目的。 数据分析模块是在企业内部进行业务人员所需要的所有数据指标计算和分析的基础上，由平台统一进行数据统计、汇总和分析工作，并形成报表输出给企业外部进行共享。 数据分析模块是中台系统核心，在数据采集后，需要通过中台做统一的处理，以便于将业务人员需要的各种实时数据指标直接从不同系统中进行采集和汇总处理。 一般有以下几种维度： （1）业务指标：用来对客户、产品等信息进行收集，将客户信息、产品信息以图表的形式展示出来，可以作为客户服务标准或市场营销标准； （2）消费者行为：通过对消费行为的数据进行收集和记录，以图表形式呈现出来； （3）市场指标：通过对销售人员所提供相关信息及指标进行收集、汇总后对销售情况进行评估；

三、总结

数据中台可以实现数据在采集、清洗、加载、存储方面的统一，使业务系统能够在一个平台上进行统一处理，从而解决重复建设问题。 它不仅能够支撑企业业务中台建设，还能够支撑企业中台和数据中台的分离。 数据中台建设过程包括需求收集、需求分析、制定建设方案、搭建数据中台四个阶段。 在搭建过程需要考虑到模块功能的划分和实现，如：数据采集层、清洗转换层和加工引擎等。

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