数据中台是个很火的概念，近几年，从阿里开始，各大互联网公司都开始发力布局。这个概念其实很多人都在用，但很多时候具体落地实施的时候却发现，数据中台建设也有不少，但是用的人却并不多。其实从去年开始，整个互联网行业都在探索数据中台建设的路径，一些公司也是通过自己的实践来做尝试。本文我们将基于一些目前大家所使用的数据中台方案做一个简单的整理和介绍。 首先来看看什么是数据中台。

一、什么是数据中台？

数据中台是一个组织，它可以建立在各个业务部门、各个业务领域甚至每个企业内部，支撑企业的所有业务场景。数据中台不是一个单独的 IT项目，而是一个包含了 IT项目、产品、管理、运营等各方面内容的大平台。数据中台是由多个部分组成，它包括数据基础设施层、数据技术和算法层，以及应用层等。而数据中台的主要任务就是为企业的各个业务场景提供数据能力服务，提升企业的数据化水平和业务运营能力。

二、大数据时代的到来，数据中台被认为是应对大数据的有效方案

随着大数据技术的不断发展，大数据已经成为企业最重要的战略资源，大数据时代下，数据孤岛、数据资产管理等问题愈发凸显。而近年来，越来越多的企业都在尝试将数据中台作为应对大数据的有效方案。其实在此之前，一些互联网公司已经开始建设自己的数据中台了，比如阿里、百度、腾讯等公司都有自己的大数据平台。可以说，这些公司已经从内部实践上证明了数据中台是应对大数据的有效方案。大数据时代下，企业面对巨大的竞争压力下，需要有一套系统来统一管理和运营各个业务线的所有历史和实时业务数据，来支撑公司整体运营。

三、企业数据中台的架构

企业数据中台的架构主要分为三个层级：

应用层：通过接口与企业各个业务系统进行数据交换。

数据层：企业内部各个业务系统的业务数据汇集到数据层，主要提供各类应用的业务使用。

服务层：以数据为核心，面向用户提供各类服务。这三个层级从上到下是递进的关系，从应用层开始到服务层再到数据层。

很多大公司都是有自己的数据中台战略的，这个战略是很多大公司在快速发展中形成的，所以从目前来看，数据中台架构还是很清晰的。对于中小型公司而言，如果你要做一个基于 ACP的数据中台解决方案，那么你需要先搞清楚企业到底想要什么样的数据中台，然后才能有针对性地建设和实施。

四、总结

中台的概念火了很久，但实际落地还是比较难，目前来看，中台主要解决的是业务数据的复用和提升效率的问题。那么中小团队应该如何建设呢？这个时候就需要我们来谈一下 ACP的一些概念和解决方案了。

首先是概念上，我们需要明确 ACP到底是什么。它可以简单的理解为：一个通用平台和通用引擎。在此基础上，我们可以更好的去结合实际业务需求进行改造和建设，实现业务场景需求。这样也更容易去实现平台和引擎之间的打通，实现业务价值的最大化。最后是关于中台的建设流程、建设步骤及一些注意事项，欢迎大家来交流探讨。

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