十年经验，详解阿里数据中台，新手也看得懂你过过数据中台吗？”我：“……（什么是中心？？）”抱歉，你的采访到此结束，IT行业的人可能对“创想”这个词并不陌生，中文博大精深，我佩服能发明新名词、新概念的人。这些词简单准确，能为大众所接受，为专家所玩。例如，“中台”一词就是其中之一。自从阿里提出“大、中、小”frontdesks”，各种中台的概念被创造出来，鱼龙混杂；很多老架构也被改造包装成各种中台……这不禁让我们深深怀疑：难道这东西靠谱吗？回答这个问题之前，我们先来看看数据中心应该怎么理解？是工具？是方法？还是组织结构？我的回答是：是的，但不是全部。企业属于不同的行业，有业务策略不同，所以数据场景也大不相同。政变导致企业人员使用数据的能力参差不齐，这就导致了每个企业数据中心的独特性，不是购买所谓的数据中心工具就能解决的。数据中心的本质是“数据仓库+数据服务中间件”。在中台构建这种服务时，考虑了可重用性。每个服务就像一块积木，可以随意组合，非常灵活。一些个性化需求在前台解决，避免重复施工，节省时间，省力，省钱。图片来自网络。我举一个生动的例子：一个小渔村的改革自强之路。1.海边有个小渔村。打算发展市场经济，把村子发展成鱼塘。你可以把这条“鱼”想象成“数据”。2、由于每个村民的捕捞技巧和喜好不同，从大鱼塘里捕捞的海鲜种类也不同，所以产生了最原始的业务数据积累。同时，烂海鲜是业务数据多源异构，质量和时效参差不齐的问题。3、全村生意越来越好，不少邻村主动上门采购，“数据需求”开始出现卖方市场迹象。于是，村长决定将海鲜市场进行销售批发，并成立了专门的运输队。这样既保证了时效的统一保证，又减少了大家货物的损坏。这可以理解为数据平台的建立。4、村长还发现，由于客户的做法不同，有些客户不太在意海鲜的新鲜度，于是他决定建一个大型冷库，也就是我们常说的数据仓库的建设.5、全村奔小康，贸易更加频繁，市场发展迅速。为此，该村铺设了符合国家标准的铁轨，修建了车站，建成了满足万吨级船舶通航要求的国际港口。这是中台提供的标准数据接口，不仅进行数据访问，还提供数据订阅和数据消费。数据中心的三大能力1、在中心的能力和资源（包括业务知识、技术能力、人才积累）足够的情况下，提供数据产品和数据服务。一般来说，数据应用是一个上层概念，用户可以使用的无非是：决策支持类：主题报告（月/季/年/专），大屏数据可视化展示数据分析类：BI业务智能、OLAP分析、数据挖掘、数据驱动机器学习数据检索类：全文检索、日志分析、数据血缘分析、数据地图数据共享开放类：实时数据订阅、离线数据联系、数据API接入2.在国内平台业务能力和人力资源不足，但系统相对成熟（包括数据体系和技术体系）时，提供平台级能力，包括数据平台能力、技术平台能力、建模平台能力、等等，甚至是数据本身。以前，当我们可以提供一个比较完善的数据仓库/集市时，就产生了自助式BI分析，解决了业务人员的需求报表，但技术人员来不及做就很尴尬；现在我们也应该搭建这样一个中台，通过这样的能力为业务人员提供一个自助的、一站式的、从数据产生到价值产生的完整路径。3.在中台对业务领域的人力资源和知识了解不充分，平台级能力不能满足要求的情况下，作为算力基础平台提供服务。当提供这种能力时，数据中心的人力投入应该是最低的，但需要对资源进行日常监控和任务管理。数据中心和数据平台是什么关系？对于这一点，很多人都会疑惑。这也是一件很受欢迎的事情。大数据平台和数据中心有什么区别？其实数据中台和大数据平台最本质的区别就是数据中台有业务属性，输入是原始数据，输出是指标。如果把数据中心比作汽车工厂，那么大数据平台就是工厂里的设备，Hadoop集群就是工厂运转所必需的水、电、煤。Hadoop提供了大数据生产所必需的计算和存储资源。大数据平台使数据开发者有能力处理和处理数据，但不能提供产品。如此多的原始数据必须遵循一定的方法论。良好的组织和处理可以产生最终的指标。看完这篇文章，我想问你一个直击心灵的问题：不做中台会死吗？你怎么认为？
