近两年，“数据中台”这个词开始在各大企业、互联网公司频繁出现。随着“数据中台”的概念被广为宣传，人们开始从技术角度来理解它的具体含义和使用价值。实际上，这个概念的核心是要实现企业内部数据资源整合，在此基础上沉淀业务能力和资产。

如果企业搭建了数据中台，可以带来哪些价值？作为企业内部的数据资源整合平台，数据中台能够帮助企业减少重复建设、降低开发成本、提升业务效率。同时，由于数据中台内有统一的标准和规范，对于避免跨部门之间产生的数据孤岛也有很大的帮助。接下来我们就从技术角度来谈一下搭建数据中台需要考虑哪些问题？这几点因素是决定能否成功搭建数据中台的关键。

1、数据存储

数据存储是数据中台的基础，也是最重要的部分之一。一般的数据存储方案有三种：分布式存储系统能处理海量数据，而且不需要考虑节点的负载。代表产品有 Hadoop、 HBase等。集中式存储：集中式存储系统适合处理大型数据库、结构化数据。云存储系统提供了高吞吐、低成本等特点，能满足大数据量的存储需求，适合用来存放结构化数据，代表产品有 Hadoop、 HDFS等。在搭建数据中台的过程中，一定要考虑如何将业务系统产生的海量数据进行统一存储和管理。

2、数据模型

数据模型是数据中台建设的核心内容，它包含了一组描述数据资源特征的抽象概念。这个概念可以被视作企业内部的数据标准，一旦这些概念被确认，它将成为业务应用的核心数据标准。比如，根据商品名称和属性类型，可以抽象出商品类、类目、规格、编码等概念，并且每个概念都可以映射为具体的实体对象。再比如，根据业务场景的不同，可以抽象出营销类、定价类和库存类等具体实体。

在建立数据模型时，可以利用上述方法从业务视角出发来定义相应的实体对象及属性。同时考虑到后续可能涉及到的多种业务场景（如商品分类、商品编码），在定义实体对象时需要考虑这些问题。

3、数据共享服务

在数据中台搭建成功后，要对数据进行共享，将这些数据以服务的形式提供给其他应用使用。虽然目前不少企业已经建设了内部数据共享服务平台，但是目前大多数企业在数据共享上仍然停留在业务系统与基础数据库之间的连接阶段，没有打通底层数据库，更谈不上将这些数据融合后提供给其他业务应用使用。在这种情况下，如果将这些业务系统与基础数据库的连接全部替换成统一的、标准的服务接口，并与统一的数据库进行对接，那么就可以将数据中台建设的成果向更多业务应用输出。所以说，要想获得更大程度上的数据价值，就要对数据中台进行更深层次的架构改造。

4、开发模式

很多企业对于数据中台的需求是不一样的，有的企业需求简单，就是想要一个数据中台。而有的企业则有更多的应用场景，想要实现更复杂的应用场景，这时就需要对数据中台的功能做进一步的细分，比如按照应用场景进行划分。这就决定了数据中台的开发模式必须是以业务需求为主导，实现功能上更细颗粒度。在这种情况下，企业在搭建数据中台时就需要对开发模式做进一步细分。如果只是单纯地对数据平台进行构建和部署，那么在开发模式上没有太大的限制，这就为后期开发人员对数据平台进行扩展和功能上的定制化开发提供了可能。

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