数据中台对于很多企业来说，都是一个热门的话题。但是，这个行业并不像我们想象中的那么简单，也有很多误区，今天我就来跟大家说一下。数据中台的定义：数据中台是企业面向数字时代而建设的一套技术架构体系及应用体系。在这个过程当中我们会把各个业务场景进行数字化和智能化处理，使得业务更加稳定和可持续发展；同时也能够支持新技术、新场景的落地以及快速试错。

简而言之：数据中台是一个帮助企业构建核心能力并支持数据分析需求的平台。那么说到了这里可能会有人问了，什么意思呢？其实很简单，我们要明白数据中台的作用有两个：第一个作用就是将企业内大量分散的零散信息进行统一管理和标准化管理；另一个作用就是通过对企业内外部数据进行分析挖掘为企业提供更好更精准服务。

误区一：数据中台建设=数据中心建设

数据中心建设：指的是一个企业将内部的各个业务系统都进行数据整合和分析，然后将这些数据进行标准化，在数据集中存储处理之后再对外提供服务。

数据仓库建设：指的是企业会将企业内部各类业务系统及外部各类环境进行打通，并整合在一起，形成企业内部统一的大数据库体系。

大数据中心建设：指的是根据企业内外部业务场景，为不同部门或不同区域设置统一的数据处理中心和存储平台，对所有业务系统和分析工具进行集中管理和使用，并对其进行统一的访问管理和控制。

大数据运营中心建设：指的是对客户、订单、商品、财务等各个节点提供服务支持的平台。

数据集市建设：指一个组织内或者跨组织之间，通过将多个应用系统以及业务场景中收集到的数据进行统一归集和处理，然后为其他组织提供个性化服务。

误区二：企业数据分散，难以管理

这里我举个例子，例如一个大型国有企业，公司业务非常多，各种数据也非常多。例如财务、采购、生产、市场等，甚至还包括了销售。这么多数据在一起的话，如果想要找到他们的规律就会非常难，因为这些数据很分散。这就导致数据难以统一管理和标准化。

另外这些数据往往没有业务规则或者是标签规范等，这都导致了企业数据之间不互通互联，这样不仅造成了企业资源的浪费，还导致大量的重复工作和数据冗余。因此我们必须要建立一个统一的业务标准和规则体系来对企业内部数据进行统一管理和标准化管理。

误区三：数据不能复用，无法灵活快速扩展

例如：传统的企业内部数据多为结构化，非业务性数据，且需要保存很长时间，这就使得其数据无法进行灵活快速的扩展。这也是企业构建数据中台之前所需要面临的一个问题。因为数据中台要解决的问题是业务场景化、数量化以及数以为本。所以必须能够快速扩展，这就对我们的技术架构有了很高的要求，因为它必须要支持海量、分布式且多维度的数据存储和处理等等。

所以需要一套能够快速交付使用、具备弹性扩展能力、稳定可靠且拥有高可用服务保障等特点的技术架构系统。在这方面做得比较好的有阿里、腾讯和华为等公司，他们都有自己独特且成熟的设计体系以及完善的技术架构体系来支撑数据中台。

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