最近听了一个比较有意思的理论，叫做“数据中台”，他将数据分为两类：一类是用户数据，也就是我们常说的用户画像、用户行为数据等。这部分数据直接和业务部门接触，可以直接用于业务运营。另外一类是结构化数据，也就是结构化数据，比如公司的组织架构、组织内各部门之间的关系，比如人与人之间的关系、人与货之间的关系等。

在过去，这些结构化数据往往都存放在各自的数据库里，比如产品数据库、运营数据库。但是随着移动互联网的发展和大数据时代的到来，这些结构化数据却出现了堆积现象。同时因为业务需求也不断增加，这部分结构化数据往往出现了业务部门与技术部门“各自为政”、难以对接等问题。于是在2018年5月30日，阿里率先推出“新零售”战略并将其落地为“中台战略”。所谓“中台”就是一个面向企业内部应用建设的公共服务平台（类似于微信小程序）——它能将各应用系统所产生的、以数据形式沉淀下来以供共享。阿里基于“中台战略”建立起了一个面向企业内部服务的平台——阿里大数据中心（即阿里中台）。于是很多企业就将业务部门产生的结构化数据交给了阿里大数据中心进行统一处理，形成了统一标准的数据库。

一、阿里大数据中心的前世今生

阿里大数据中心的前身是阿里云数据中心。2008年，阿里巴巴推出了云计算服务，阿里大数据中心也随之成立。但在此后的几年时间里，由于业务发展迅猛，企业内部系统也在不断增加，虽然阿里也有数据平台（Hadoop）、ETL等服务，但由于其庞大的计算规模和存储能力，导致其难以支撑业务发展需要。因此阿里决定将数据服务由云端迁移到本地。2018年8月9日，阿里正式发布了“新零售”战略——宣布全面接入线下5000家门店（即新零售门店），而这些门店产生的结构化数据也要统一存放在阿里大数据中心里。

二、阿里数据中台的建设目标和架构

阿里的数据中台建设目标是将各业务系统所产生的数据沉淀下来，形成统一的用户数据平台，进而为业务运营提供统一数据服务。而在阿里的数据中台架构中，我们可以看到在数据分析层有三层：第一层是数据采集层，包括实时计算引擎和离线计算引擎，这些引擎负责对从各种不同业务系统获得的数据进行处理；第二层是数据存储层，包括实时数据库、非实时数据库；第三层是数据处理层，包括离线处理引擎、实时计算引擎。

三、阿里巴巴集团数据中台的特色与优势

阿里数据中台的建设最早从“数据中台”开始，是面向内部的一个大型企业级数据平台。它以“大数据、大应用、大数据”为战略目标，以“智能运营、智能决策”为核心能力，致力于实现“集团内部共享数据服务”的目标。在2019年11月，阿里巴巴集团宣布成立“阿里巴巴技术委员会”，并发布了首个数字化转型战略——“新零售”战略，即以消费者为中心的新零售战略。根据最新的统计显示，阿里巴巴集团的市值已经达到了5154亿元人民币，比去年年初增加了1900亿元。这个数据对比很多传统行业，已经算是非常成功的了。

五、结论

从本质上来说，数据中台的价值在于：通过数据中台，可以统一用户和业务的数据，打破不同部门间的壁垒；通过数据中台，可以更好地支撑各业务系统间的协同；通过数据中台，可以更好地服务于业务部门。

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