什么是数据中台？
其实你要感谢你的老板，从数据方面的投入力度来看，你的老板很有管理头脑，他很清楚地知道，数据可以为决策提供依据，数据可以转化为财富。如今的数据中台更是当下技术界的网红，你的老板管理思想很前卫！很多CIO在规划企业数据管理的时候，都会遇到“数据孤岛”的问题，业务越向前越不准确，数据被业务模式割裂，每个业务岗位都希望得到数据的支撑，然而高价值的数据难以生成。
应时而生现如今信息系统蓬勃发展，企业每天都有数以万计的业务数据产生，各大IT系统平台产生很多千差万别的碎片化数据。数据如同石油，只有经过加工才能实现价值，才能支撑业务运作，进而发挥其对企业决策的效能，因此，数据中台应时而生。起源与原理2011年，阿里马老师在第八届网商大会表示，阿里巴巴要做21世纪数据分享的平台，要向全社会共享数据。
2015年，阿里提出中台战略，建立“大中台，小前台”，其中包括数据中台。中台是企业级能力复用平台，数据中台亦是企业级的逻辑概念，体现企业Data to Value的能力。数据中台通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，之后会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为企业提供高效服务。
应用场景前几年企业主要在做一些基础信息化建设，包括ERP/零售/协同/HR等流程性的基础建设，这些成为企业的内部数据。同时，企业也会涉及一些外部数据，如Saas数据、行业数据、政务平台数据等。基于数据仓库/HDFS技术构建数据中台，把企业内部数据和外部数据都放到中台里面，内部的数据是通过对接ERP直接抽取；外部数据是采用云服务，爬虫的方式爬到云端再转存到数据中台。
数据中台的所有数据是在企业端的，安全可靠且稳定。在数据中台里，还会对数据进行处理，因为这些数据有可能是异构系统，对主数据的管理，数据治理，管控数据质量，设置数据标签等。构建数据中台，一切业务数据化，一切数据业务化，是企业实现有效及快速进行数字化转型的基础。发展前景2019年，很可能成为“数据中台”元年；大数据行业资深专家预测，预计未来10-15年，数据中台市场将会成长为一个万亿级市场。
主数据与数据中台有什么区别？
想知道区别，咱们肯定是先来看概念。一、主数据顾名思义，也就是主要的数据，如果只针对数据内容，可以分为：基础数据和衍生数据，主数据其实是我们对基础数据更近一步分类的其中一类。我们把基础数据分为：主数据、参考数据、交易数据和关系数据很多公司都知道主数据重要，可大部分公司主数据都做得很差。因为信息化过程中更多的是考虑短期效益跟快速见效，一般系统上多了，才回头恍然知道主数据的重要性，数据统一口径的重要性，可要重新搞，又是个大工程，结果不了了之主数据动的不仅仅是系统 还要考虑业务二、数据中台这个我已经说烂了，我的文章里也有很多是讲数据中台的，核心是减少重复工作，提升企业和每个人的开发效率，比如说原来做一个抖音需要1年，现在做10个类似抖音的产品只需要半年，因为基础框架都好了，直接复用就好。
数据仓库，数据中台和大数据平台有什么区别？
数据仓库实现了企业数据模型的构建；大数据平台解决了海量、实时数据的计算和存储问题；数据中台不是一个产品，而是一套体系，是一种组织架构，数据中台的开发和建设既可以建立企业数据仓库基础上，也可以建立在企业大数据平台基础上，区别就在于企业的数据应用场景是否多元化。下面分别从概念、应用和价值三个方面说明其区别。
1、概念上的区别：数据仓库：按照传统的定义，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从数据角度，数据仓库更适合传统的数据库，离线采集，数据一般为结构化的；数据中台：解决企业逻辑模型的搭建和存储、数据标准的建立、数据目录的梳理、数据安全的界定、数据资产的开放，知识图谱的构建。
通过一系列工具、组织、流程、规范，实现数据前台和后台的连接，突破数据局限，为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析挖掘服务；大数据平台：是指以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施，包括了统一的数据采集中心、数据计算和存储中心、数据治理中心、运维管控中心、开放共享中心和应用中心。
2、应用上的区别：数据仓库：支持管理决策分析，主要应用于BI商业智能；数据中台：距离业务更近，通过将数据服务化之后提供给业务系统，为业务提供速度更快的服务，不再仅限于分析型场景，也适用于交易型场景，强调共享和复用；大数据平台：除传统BI应用外，更多融入了人工智能算法的交互和实现。3、价值上的区别：数据仓库：存储的数据大多是根据需求有针对性抽取的结构化历史数据，能够生成各类报表，但这些报表都无法实时产生，因此，尽管能提供部分业务价值，但不能直接影响业务；数据中台：建立在数据仓库和大数据平台上，是加速企业从数据到业务价值转变过程的中间层。
数据中台将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式为业务提供服务；大数据平台：为解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题而产生。大数据平台先是通过将企业所有数据（包括结构化和非结构化数据）抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，再根据业务需求，单独提取其中的小数据集并提供给数据应用。
