数据中台三问数据中台 _三问-「四川龙网」

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数据中台（三问数据中台）

自从阿里提出了“大中台，小前台”概念之后，这几年数据中台这个概念火了起来，互联网巨头们纷纷搭建起了自家的数据中台，究竟数据中台有什么魅力，能让企业如此重视？本文笔者从数据中台是什么、怎么做数据中台和为什么要做数据中台三个方面对这个问题进行了回答。

一、什么是数据中台？很多人会问，到底什么是数据中台？
通俗地讲，数据中台就是一个在数据层面上为企业业务提供帮助、决策的一个工具。
在以前，数据往往只被显示，不被存储；慢慢地，人们需要随时随地查找数据，存储数据的概念被普遍认知；再慢慢地，人们渐渐产生了数据思维，发现可以通过观看数据来制定运营策略；当互联网时代进入了爆发期，此时产生了大量的数据，人们通过数据挖掘，收集大量的外界数据作为决策的依据。
而如今，互联网已步入一个较为成熟的时期，大公司纷纷去打造自家的数据中台，将海量的数据作为自身的资产，并擅于利用数据中台将数据进行整合、智能分析，以数据驱动决策。
说到数据中台，又会牵扯到数据仓库，很多人一看，数据仓库？不就是数据库嘛，存储数据的东西，其实这是不太正确的认识，那这两者的区别又是什么呢？
1. 面向的业务场景不同数据仓库主要是将收集到的数据进行分析、处理；
而数据库主要是面向事务的处理；
2. 侧重优化数据方式不同数据仓库主要集中资源去优化资源的获取方式，因为业务人员、运营人员对于数据的获取需求是非常大的，往往每天都有大量的数据会被调用、获取以及处理；
而数据库主要集中资源对增、删、改、查等等方面的功能进行优化，防止过多的数据更新和事务影响数据库的效率和稳定性；
3. 数据的组织方式不同数据仓库往往是以时间来进行组织数据，以电商订单为例，数据仓库分别会以“1小时订单”、“1日的订单”、“1个月的订单”组织好数据分析表，方便业务人员获取分析；
而数据库则是以索引和实体内容来组织数据，例如“数码产品订单”、“生鲜订单”、“服装订单”等等将不同的数据表进行组织；
4. 冗余性不同数据仓库往往是高冗余的，因为数据仓库希望借助更多重复类型的数据去分析整个产品的运营走势，为下一步的运营决策做依据；
而数据库往往是低冗余的，数据库不希望存储大量重复类型的数据，从而影响数据库整体的性能效率；
谈到这里，大概对数据中台有初步的了解，那接下来看看我们如何去搭建一个最适合自己公司的数据中台吧。
二、如何搭建最适合自己的数据中台？为什么要说是“最适合”自己的数据中台呢？
数据中台无论是功能、逻辑都是非常的复杂，其中涉及到的字段、维度非常的多，那如何打造最适合自己的数据中台呢？可以这样去思考：
1. 先分析需要什么数据首先必须根据自身业务出发，去分析到底我们需要什么数据？下面是例子：
（1）电商业务
电商，离不开订单、商品、支付等等这些数据，就订单数而言，就可以拆分这几个维度进行统计：分/时/日/周/月订单数、人均订单数、男性/女性用户订单数、服装/数码产品订单数、复购订单人数、订单销售额、订单成交率、订单退换率等等；
如果是商品，又会涉及到商品种类成交数、商品点击率、商品评价数等等；
如果是支付，则会涉及到支付成功/失败率，支付次数、支付渠道、支付优惠使用率等等。

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