共计 1503 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
数据中台与业务中台相辅相成，独特反对前台一线业务。数据中台除了领有传统数据平台的统计分析和决策反对性能外，会更多聚焦于为前台一线交易类业务提供智能化的数据服务，反对企业流程智能化、经营智能化和商业模式翻新，实现“业务数据化和数据业务化”。
最近几年，数据应用领域呈现了很多新的趋势。数据中台建设模式也随着这些趋势在发生变化，次要体现在以下 4 点。
1. 数据利用技术倒退迅猛
近几年涌现出了大量新的数据利用技术，如 NoSQL、NewSQL 和分布式数据库等，以及与数据采集、数据存储、数据建模和数据挖掘等大数据相干的技术。这些技术解决业务问题的能力越来越强，但同时也减少了技术实现的复杂度。
2. 数据架构更加灵便
在从单体向微服务架构转型后，企业业务和数据状态也产生了很大的变动，数据架构曾经从集中式架构向分布式架构转变。
3. 数据起源更加多元化，数据格式更加多样化
随着车联网、物联网、LBS 和社交媒体等数据的引入，数据起源已从繁多的业务数据向简单的多源数据转变，数据格式也曾经从以结构化为主，向结构化与非结构化多种模式混合的方向转变。
4. 数据智能化利用将会越来越宽泛
在数字新基建的大背景下，将来企业将会集多种模式下的数据，借助深度学习和人工智能等智能技术，优化业务流程，实现业务流程的智能化，通过用户行为剖析晋升用户体验，实现精准营销、反欺诈和危险管控，实现数字化和智能化的产品经营以及 AIOps 等，晋升企业数字智能化程度。
面对简单的数据畛域，如何建设数据中台治理并利用好这些数据？
数据中台的大部分数据来源于业务中台，通过数据建模和数据分析等操作后，将加工后的数据，返回业务中台为前台利用提供数据服务，或间接以数据类利用的形式面向前台利用提供 API 数据服务。
数据中台个别包含数据采集、数据集成、数据治理、数据利用和数据资产治理，另外还有诸如数据规范和指标建设，以及数据仓库或大数据等技术利用。
综上所述，数据中台建设须要做好以下 3 方面的工作。
1. 建设对立的企业级数据规范指标体系
解决数据起源多元化和规范不对立的问题。企业在对立的数据规范下，标准有序地实现数据采集、数据建模、数据分析、数据集成、数据利用和数据资产治理。
2. 建设数据研发、技术治理等体系
建设与企业能力相适应的数据研发、剖析、利用和资产治理技术体系。联合企业本身技术能力和数据利用场景，抉择适合的技术体系构建数据中台。
3. 构建反对前台一线业务的数据中台
业务中台微服务化后，尽管晋升了利用的高可用能力，然而随着数据和利用的拆分，会造成更多的数据孤岛，会减少利用和数据集成的难度。在业务中台建设的同时，须要同步启动数据中台建设，整合业务中台数据，打消不同业务板块外围业务链条之间的数据孤岛，对外提供对立、统一的数据服务。用“业务 + 数据”双中台模式，反对业务、数据和流程的交融。
数据中台投入绝对较大，收益周期较长，但会给企业带来微小的商业价值，也是企业将来数字化经营的重要根底。企业能够依据业务倒退需要，制订好阶段性指标，分步骤、有打算地整合好现有数据平台，演进式推动数据中台建设。
建设数据中台，实质上要解决的是一类问题，就是晋升企业经营的效率，压缩老本，更好地应答外部环境疾速的变动，最终发明更多的业务价值。如果您的企业正尝试建设数据中台，捷码低代码平台和弱小的捷码模块化数据产品及服务，是一个十分值得尝试的抉择，它能提供定制化、解决方案级的数据接入、数据交换、数据开发、数据治理、数据资产、BI 等丰盛的平台能力，增加捷码微信 ytgemcoder，即可收费体验捷码低码化的数据中台产品的线上演示服务，它能够帮忙企业在最小的资源投入下，逐渐建设数据中台，快去试一下吧！
