数据中台（Data Fusion，简称 DT），在互联网行业有很多专业术语，让很多人摸不着头脑。 我也一直对此感兴趣，想通过本文来科普一下数据中台到底是什么，它跟数据分析、数据可视化、数据平台有什么关系？ 如果你是一名互联网从业者，在工作中经常需要对业务进行分析管理、运营决策，又不想投入太多的时间去做一些看起来毫无意义的事情的话，那么你应该了解一下“数据中台”。 首先要明确一点：“数据中台”并不是一个新的概念。 在互联网行业有很多类似的说法：“大数据就是大数据库”，“BI就是 BI (Business Intelligence) BI系统”；另外有很多组织架构里面都会把一个类似这样的模块叫做：数据部。

1.什么是数据中台？

数据中台的本质是数据平台，而不是单纯地提供一个技术服务平台。 很多人对“数据中台”这三个字会觉得陌生，那我们就先从概念说起： 在“互联网+”的时代，传统企业都会面临转型升级的问题，比如从制造业转型为互联网行业，从传统企业转型为创新型企业。 这些企业都面临着一个问题：传统业务与创新业务之间存在很多的割裂性，很多时候为了完成既定的业务目标而不得不牺牲一些原有业务，这样就导致了传统企业在发展过程中出现了“数字鸿沟”的现象。这一现象在新技术发展过程中也非常明显。 这就是“互联网+”时代下所带来的一个典型特征：新旧更替，旧技术被替代——新技术不一定能带来价值与效益；当旧技术不能满足现实需求时，需要有一种新技术来解决这个问题。

2.数据平台与数据分析和可视化

数据平台是企业面向数据分析和可视化开发人员提供一套高效的工具，可以让开发人员轻松地建立和管理他们的可视化数据资产。 在过去的几年里，随着企业数据分析需求的增加，以及对业务的理解能力不断提升，对数据可视化和交互的要求也越来越高。 同时，企业对数据平台和可视化服务也越来越重视，因此有一些公司已经在建设基于大数据和人工智能技术驱动下的数据平台。 但这些数据平台在实际应用中，仍存在着如下一些问题： 首先，由于业务需求千差万别，不同需求可能会涉及到多个系统；其次，由于不同系统所提供的信息可能存在不一致，导致分析结果难以展示；最后则是对于大数据和人工智能技术来说，如果在一开始就建立一个统一标准的数据平台会导致开发难度变大、开发周期变长。

3.总结

总结：数据中台就是通过业务整合、数据清洗，让所有的产品数据都沉淀到一起，形成新的价值模型，并在这个基础上进行数据驱动，从而实现商业目标。

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