数据中台的建设和应用已经是一股趋势，数据中台概念的落地，让各大企业都开始进行中台建设。那么如何在数据中台建设过程中合理选择工具、如何设计中台应用架构、如何构建统一的数据分析平台？这是在实施过程中必须要面对的问题。本文以数据中台化建设为背景，介绍了目前市面上常用的数据工具，并给出了数据中台工具选型的思路和建议，希望能对各企业数据战略的制定和实施提供一些帮助。

一、引言

数据中台的概念是由阿里最先提出并实施落地的，目前国内很多互联网公司都在建设自己的数据中台，以打造企业数字化运营能力。虽然大家对数据中台的概念各有不同，但却有一个共同点——将数据平台与业务场景深度结合，提升业务效率。

目前市面上主要有三大类：工具类、平台类和分析类。这三大类各有其优势和不足，而各个企业在进行数据战略制定时也是各显神通、八仙过海：既想要解决问题又想要节约成本，所以在选择工具时更是左右为难。本文将从实际应用角度出发，给出选型的思路和建议。

二、工具选型的基本思路

如何选择合适的工具，是所有企业都在思考的问题，首先要考虑的是工具选型的基本思路，就是什么工具最适合企业当前及未来的数据中台建设需求，以最大程度的发挥现有数据技术的优势，同时结合企业现有数据平台的现状，为企业在数据中台建设过程中提供最适合的工具。根据企业自身 IT建设及应用需求，选择适合当前企业发展需要的工具。常见的数据中台工具大致可以分为：报表工具、数据仓库工具、数据挖掘工具和机器学习工具。

三、选型建议

我们在选择数据中台工具时，主要考虑以下几个方面：产品是否具备足够丰富的应用场景和完整的生态，支撑不同应用场景的需要；产品是否有完善的数据治理体系，保证数据质量和数据安全；产品是否支持异构环境下的统一管理和调度，并能够与现有业务系统无缝衔接；产品功能是否全覆盖，满足个性化需求；价格是否合理，性价比高。

我们在选型时也会考虑如下因素： 企业应用需求，企业目前数据量情况、数据分析模型、数据应用场景、是否有完整的数据治理体系、是否有完整的数据产品体系；系统成熟度：系统上线时间、系统稳定程度、运维技术能力等。

四、总结

数据中台建设是一个复杂的系统工程，其成功实施依赖于良好的规划设计和执行能力，还需要企业高层的重视和支持，更需要选择适合自己企业的数据中台工具。

对于中小型企业，可以选用开源产品，如目前市面上较火的 Tableau、Hadoop以及一些开源数据分析平台。对于大型企业，如阿里、腾讯等可以选用自主研发或开源的产品。当然也可以根据自己企业自身情况进行选择，例如阿里巴巴就可以采用阿里云来构建自己的数据中台。

总之，数据中台建设是一个长期的过程，需要企业高层重视、组织落实、业务部门支持、技术部门配合。只有各方面密切配合才能最终完成数据中台建设任务。

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