1.为什么要建立一个数据中心平台？

因为在当今的互联网时代，用户是商业战场的中心，为了快速响应用户的需求，用平台的力量可以事半功倍。

企业生存和可持续发展的关键因素是不断快速响应、探索、挖掘和引领用户需求。

目前，云计算快速发展推动的数据量、产业规模和基础设施成本已不再是问题。大数据企业真正关心的核心问题是大数据能否创造真正的商业价值和回报。

过去，所有大数据企业都在做项目，没有更多的资源将能力沉淀成产品和平台。例如，许多共享的数据服务没有服务和产品化，许多产品总是重复。

数据中台是什么？

数据平台是指通过数据技术收集、计算、存储和处理大量数据，统一标准和口径。

今年，马先生（马云）表示，数据中心已成为大数据行业的热门概念。它首先来自阿里巴巴。许多人将数据与石油进行比较，阿里巴巴将成为全球电子商务的水、电、煤。我们现在建立的数据中心是为了扮演电厂的角色。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。

数据中心平台建设的基础是数据仓库和数据中心，数据仓库模型的设计也是一脉传承。我们之所以到处提倡数据中心平台的建设和应用，是因为数据中心平台确实非凡，而这个模型在阿里反映了巨大的应用价值。

三、数据中台能力

数据资产管理

盘点数据资源，规划数据资源，获取数据资源，完整呈现所有数据资源；通过元数据信息收集、数据血缘探索、数据权限申请授权等方式解决"有哪些数据可用？"、"在哪里可以找到数据"提高数据资源利用率。

数据质量管理

数据质量是保证数据正确性的工具，主要包括以下几个部分：一是支持准确性验证规则，二是支持双表验证，三是输出验证报告。

数据模型管理

数据模型管理主要是为了解决架构设计与数据开发的不一致性，约束平台用户表名和字段名的标准化。架构师从工具层合理分层统一开发模型，包括两部分，一部分是规则配置，另一部分是定期验证表名和字段名。

建立标签系统

标签提取用户、产品、商家和营销主题领域，数字化其特征，为后续精准 营销和用户肖像提供必要条件。重点分析当前需要但无法获得的指标，描述使用不便的指标，分析问题原因，绘制数据供应链；

规划和实现数据应用

数据中心战略的基本概念是将所有数据收集到数据中心，每个数据应用（无论是指标和分析，还是肖像和大数据）从数据中心获取数据，如果数据中心没有，那么数据中心负责找到数据，如果数据中心找不到，表明没有数据，数据应用无法启动。

四、数据中台构成

数据中台一般包括以下几个部分：

1、数据仓库：存储数据、结构数据、非结构数据、离线数据和实时数据；

2、大数据中间件：包括大数据计算服务、大数据研发套件、数据分析和显示工具；

3、数据资产管理：按阿里系统分为垂直数据、公共数据和提取数据三层；

五、总结

数据时代带来的挑战不仅仅是数据量的爆炸性增长，更重要的是如何管理、管理和利用这些数据。显然，传统的大数据建设者 ** 不能满足需求。

如果建造高层建筑等大数据建设，那么大数据平台开发管理工具（堆栈）是打桩机、挖掘机、推土机、塔吊...，施工方 ** (数据中心)是楼层规划、户型设计、房屋建设....，数据服务是业主的个性化装修。

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