数据治理是数据应用的基础，更是实现数据价值最大化的前提。 当前，大数据、人工智能等新技术发展日新月异，业务场景也更加丰富多元，企业对于业务敏捷交付的需求也在不断增长。 但是在海量、复杂的业务场景下，企业在实施应用级“中台”时仍然面临着诸如应用标准不统一、功能模块不通用等难题，企业需要从产品选型阶段就开始考虑和定义数据中台。 同时，当前市场上有很多大数据产品提供商也提供了相关的解决方案。

那么，究竟什么是大数据、又该如何选择大数据产品呢？ 对于大数据领域而言，有一个通用的概念：大数据产业规模为7万亿美元（2020年）；未来还会有更多行业和领域出现巨大的市场规模。 而对于大数据领域而言，我们可以将其分为两个部分：大数据挖掘和智能服务。 从狭义上讲，大数据挖掘是指应用层面的分析和挖掘；智能服务则指应用层的提供给用户的一些解决方案。 

从上述两个部分来看，大数据具有两个方面：一方面是大数据自身所具有的海量、复杂、多样、实时等特点；另一方面就是应用所具备的智能服务能力。 因此可以将其简单理解为：大数据是指以处理和存储海量、复杂、多样信息为主要目的而产生和应用的一系列技术手段和技术方法（包括但不限于数据库技术、 AI等）；智能服务则是指为企业解决实际问题（例如智能营销）所提供出来的一系列工具。

一、数据中台建设的重要性

数据中台是指通过建立数据标准、规范，将分散在各个业务系统的海量数据，通过数据治理实现标准统一、流程规范、资源共享的技术平台。 数据中台建设有利于企业数字化转型的速度：一方面通过数据中台实现多源异构大数据的融合，提升了各行业大数据应用场景的开发效率；另一方面通过数据治理和共享机制设计可以有效保障不同业务系统之间的数据传输以及信息共享安全，进而实现了企业大数据业务生态整体的闭环运营。

二、大数据产品选型标准

（1）数据整合：支持数据标准统一、数据资源开放共享。 （2）分析挖掘：通过深度数据挖掘，发现问题、洞察商机。 （3）决策支持：可满足企业的决策需求。 （4）应用支撑：针对大数据应用场景提供基础服务和个性化定制服务。

三、案例分享：基于数据中台的应用驱动源头资源治理

首先，我们来看一下该案例的具体介绍。 该项目在建设过程中面临的主要问题是，数据源分散，无法实现统一治理，应用开发无法满足业务需求。 因此，针对上述问题，可以从如下三个方面入手： 数据治理：通过制定数据战略、建立数据标准、规范数据行为并进行实时监测。

四、案例价值分析

以某金融企业为例，其在数据治理的过程中，选择了中图智数的“图计算”产品。 该案例的价值在于：通过建立完善的全生命周期数据治理体系，有效解决了企业源头端数据治理难题；基于全量数据统一接入、多源异构数据统一管理、统一分析应用能力，有效解决了企业传统运维模式下带来的问题。 同时，借助中图智数强大的分析计算能力，帮助企业实现了跨应用、多维度多场景数据分析决策。 同时中图智数以自身为用户，通过构建行业化产品体系及解决方案体系，不断完善自身服务能力和生态圈，为更多客户提供了高质量的服务保障。

五、全文总结

大数据产品作为大数据技术的载体，主要包括了大数据存储、大数据平台、大数据工具及相关解决方案等四个部分。其中，数据存储部分主要包括了数据存储引擎和数据仓库两大类产品。 （在当前的市场中，大数据平台可以通过提供丰富多样的功能模块、灵活的技术方案和完善的运维管理体系等，帮助用户构建一个完整、规范、标准且易于维护管理的大数据应用系统；而大数据挖掘则主要是通过对数据进行收集、分析及挖掘等处理后所产生的结果，为企业提供一定程度上的决策支持。） 从目前市场上已有的产品来看，由于其主要是基于数据库进行相关技术架构设计与实现，所以在实现方式上可能会有所区别。同时如果要从技术架构角度对市场现有产品进行选型，还需要结合企业自身的实际情况及相关应用场景等因素进行综合考虑。 （另外，由于大数据平台本身不具备独立产品特征（如存储功能、计算功能等），因此用户需要根据自己的实际需求进行选型。）

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