对于大数据公司而言，数据中台是一个新的业务线或者部门。它是一种从整个 IT架构层面解决问题的解决方案。数据中台的概念在上个世纪90年代初就已经出现，当时人们关注的是如何有效地从数据仓库中抽取更多价值低的信息。但在数字时代来临后，它成了一个重要的话题。越来越多的人开始关注和谈论数据中台，也有越来越多人在谈论如何构建这样一个新平台来实现更好的业务洞察力。它是指将企业各条业务线或部门内多个数据源收集到一起，对其进行加工、清洗、挖掘、建模等加工，再以统一口径对外输出数据资产价值，最终实现以数据驱动决策。

目前市面上主要有两种构建模式，一是业务中台模式（业务中台是由几个单独部门负责处理不同类型的业务需求）；另一种是数据中台模式（由多个部门负责处理各种类型的数据需求）。

一、概念

数据中台，顾名思义就是将数据进行整合，对其进行加工，清洗，挖掘后，统一输出价值。 数据中台的价值在于：1.以数据驱动业务决策；2.以业务创新驱动企业发展；3.以快速响应市场变化。

数据中台可以划分为数据采集层、数据平台层、大数据服务层，每一个细分的领域都会有一些不同的要求，但基本上都有三个特性：低代码化、高并发、低成本。中台的概念对于大数据公司而言，就是搭建一个统一的、标准化的中台。

二、需求

需求分析是数据中台落地的第一步，它关系到数据中台是否可以落地，以及落地后对整个公司的业务是否有实质性的帮助。要做好这个分析，需要对公司内部业务有一定了解，对数据中台的定位和作用也要有一定的了解。在此基础上，我们再来看一看，企业内部需要哪些数据服务以及具体需要怎样的数据服务。

三、设计

在设计数据中台方案时，我们需要考虑三个维度的设计：数据层的设计，一般分为采集层、传输层和应用层。其中传输层和应用层有更高的技术要求。技术平台设计，需要考虑如何才能满足数据中台的技术要求。具体可以从数据采集、加工处理、计算模型等方面来考虑。 如果数据采集层面的建设完善，那么在建设过程中我们需要做哪些准备？又该如何去做？ 对于这个问题，我们需要了解数据采集和存储涉及到的几个方面： 第一个是采集方案，包含采集任务与配置方案；第二个是存储方案，包含存储环境与方案；第三个是计算方案，包含计算组件管理方案。

四、技术实现

数据中台的技术实现，首先需要搭建数据仓库，存储各类业务数据，同时对其进行加工、清洗、挖掘、建模等。在这个过程中，需要借助分布式计算技术及 AI技术对业务数据进行计算和分析，最后以统一的业务口径对外输出业务价值。另外，在搭建数据仓库的过程中，需要采用一套完整的流程管理工具与之匹配：从数据获取（ETL）->数据建模->模型评估->输出策略->策略监控。

五、总结

数据中台的构建，其目的在于通过将不同部门、不同业务系统产生的海量数据进行统一的收集、清洗、加工、存储等工作，减少了大量的重复工作，也降低了系统开发成本，提高数据质量和可拓展性，更好地为业务发展服务。通过对数据中台架构和各子系统设计思路的分析，我们可以总结出：数据中台作为数据业务化应用中不可或缺的一环，需要在其建设过程中融入企业整体架构的思考。

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