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數據中臺儼然是過去2年間的一個行業“網紅”詞。只要和企業數字化相關的內容，似乎都能見到數據中臺的身影。
眾說紛紜的解讀，好像並沒有讓這一概念變得日漸清晰化，反而讓更多的人迷惑。關於數據中臺，我們到底該如何理解？
今天，阿里數據中臺作為數據中臺這一概念的首創者，將從起源開始，給大家剖析這一領域的10個必讀知識。正本溯源的同時，小編也幫助大家一起釐清概念。
01 數據中臺源自阿里巴巴內部實踐。
2015年，阿里巴巴宣佈啟動中臺戰略，“中臺”一詞首次進入公眾視野，並迎來很多業內中臺的效仿者。
但實際上，早在2012年，阿里巴巴就已經在內部開始提數據中臺方法論，到2014年把這個方法論在阿里體系之內不斷迭代推廣，再到2015年全面升級到組織戰略層面。如今，阿里內部都通過數據中臺一套方法論實現了數據資產化，數據資產價值化。
02 數據中臺絕不是大數據平臺。
在一系列“並不嚴謹”的詮釋中，數據中臺很容易被誤認為是大數據平臺的另一個代名詞。這顯然是錯誤的!
數據中臺是構建在大數據平臺之上的。它的核心是業務、應用，要結合場景，比如銷售、市場，連接的是商業。
數據中臺不像飛天操作系統和大數據平臺，是單獨的產品，用戶買過來就可以了。具象的說，它是一套解決方案，抽象的理解，它是一種新的公司運營理念。
03 數據中臺絕不是傳統數據倉。
在系統和服務上，數據中臺與傳統數倉有很多明顯的區別，首先表現在服務對象方面，傳統的數倉只是滿足領導數據決策的需要，因此更多的體現在報表輸出，使用者以小部分的業務人員和決策層為主，新需求的開發週期以月甚至到年為計。而數據中臺由於起家於互聯網企業，其使用對象擴大到一線服務人員和商家企業，其業務需求更繁雜，很難用一套報表系統滿足需求，因此催生出一個生態的數據服務。
其次是體系架構上，數據中臺是由多系統組成，再則，在服務表現形式上數據中臺體現的更多樣化，數據中臺不僅能提供報表基礎服務功能，而且為了滿足各個業務部門不同需求，會提供領導決策系統、行業分析、業務洞察、業務重塑，自助查詢等多個功能，滿足從領導層、PD、業務人員、開發人員等各個層級的需求。
04 數據中臺不是數據湖。
數據中臺與數據湖相比，更多實現數據的管理，強調利用數據的能力，強調數據開發和高效的使用，數據中臺的數據資產管理可以對數據湖中的數據按照數據域方式進行管理並結合業務的邏輯實現整個數據模型的加工和開發。
數據中臺強調方法論，組織和工具的建設。非常強調數據賦能業務，衍生出很多的數據業務產品。比如在阿里面向商家的生意參謀，面向人物屬性的標籤服務、面向行業小二的行業洞察…這些都極大的擴展了數據價值，其次數據中臺按分析的原子指標和派生指標方式做計算並存儲在Maxcompute平臺上，如有及時查詢要求會同步分析結果數據給MPP或其他DB。這塊在數據頂層設計，全域資產、統一技術、產品業務上與Datalke及EDW是不同的。
05 數據中臺是方法論+產品+組織的組合。
它是新時期（以用戶為中心，數據為王），企業開展新型運營的一個中樞系統。具體看一下每一個部分：阿里雲數據數據中臺基於OneData方法論，實現數據資產化工具體系；產品，是經過抽象和設計變成通用化、標準化、可擴展的服務，是對行業的沉澱。只有產品才能面向更廣泛的業務人員。
阿里雲數據中臺目前已經形成了以Dataphin、Quick BI、Quick Audience等為核心的產品矩陣；組織，基於數據帶動效率、業務增長，降低成本。如果把組織比作人體的血管，那數據就是血液。想要血液順暢的流淌，組織必須跟著做相應的調整，比如增加數據科學家、數據產品經理等崗位。
06 阿里雲數據中臺OneData方法論可以提供三種核心能力，幫助企業實現數據資產化。
這三項能力都是基於Dataphin產品來實現的。其中，OneModel負責統一數據構建及管理，OneID負責統一數據萃取，OneService負責統一數據服務。層層遞進，將行業智慧和積累賦予每個組織。
07 阿里雲數據中臺實施要注意三個關鍵節點。
如果只是看項目實施，三個關鍵節點：認知行業、找到痛點，阿里雲數據中臺方案及交付對接。但事實上，這只是一個開始，最重要的是運營理念的轉變，圍繞數據中臺這一核心做上下相應的調整，使企業達到更好的狀態，這個過程是漫長的。
08對企業是否適合部署數據中臺的4個建議。
一、如果你是大型成功企業，數據中臺必須要做，宜早不宜遲。
二、如果是處於快速發展中的成熟企業，數據中臺能為未來發展升級提供強勁推動力。
三、對於一個剛發展的創新公司，如果要贏在未來的賽道，引領行業發展，建議使用阿里雲數據中臺。
四、如果你只是有一個idea，業務發展還未成型時，建議可以帶著數據中臺的思路去構建企業業務和組織發展，為未來奠定基礎。
09 數據中臺和業務中臺的關係是相互作用。
業務中臺和數據中臺的雙中臺，是相輔相成，缺一不可的。因為業務是數據的來源，而只有數據才能支撐業務正常運轉。所以，在數據經過數據中臺的彙總處理、重新編排之後，就能夠為整個業務提供基本的數據保障。數據中臺和業務中臺相結合，企業就能夠以極小的成本投入，來構建新的前端業務並快速試錯。而這正是傳統業務模式所沒有的優勢，能夠讓需要快速迭代的互聯網企業突破瓶頸，實現增長。
10 阿里雲數據中臺已經形成“中臺核心產品+專家諮詢服務+生態交付合作“的運作模式。
建設數據中臺是非常複雜的系統化工程，具體拆解這一系統化工程，阿里雲數據中臺解決方案可以分為三層：首先是核心產品，其次是基於產品構建的方案，最後是實施及運營。
1）中臺核心產品：從2012年開始提數據中臺方法論，到2014年把這個方法論在阿里體系之內不斷迭代推廣，再到2015年全面升級到組織戰略層面。如今，阿里內部都通過數據中臺一套方法論實現了數據資產化，數據資產價值化。
現在，阿里巴巴已經可以把這些方法論進一步提煉和抽象成為高度智能化的工具，諸如：Dataphin智能數據構建與管理，面向各行各業大數據建設、管理及應用訴求，可以一站式提供從數據接入到數據消費全鏈路的智能數據構建與管理的大數據能力，助力企業打造標準統一、融會貫通、資產化、服務化、閉環自優化的智能數據體系，以驅動業務創新。
又比如Quick BI，它是目前唯一進入Gartner魔力象限ABI領域的中國BI工具，是阿里巴巴數據中臺團隊基於多年阿里內部數據分析產品和數據化運營經驗專為雲上用戶量身打造的新一代智能BI服務平臺。
2）專家諮詢服務：阿里雲數據中臺解決方案服務中，專家諮詢可以視為另一種經驗智慧的輸出。阿里巴巴發展近20多年的時間內，積累了大量的行業經驗和商業智慧。這些經驗和能力都會通過專家諮詢來透出給需要的企業，從而幫助企業規避風險，少走彎路，最快且有效地建立可以解決業務困境的數據中臺模式。
3）生態交付合作：在數據中臺模式中，生態合作就是將集合具有行業深度和業務經驗的夥伴們，共同去打造基於行業特性的解決方案，圍繞著數據中臺提供的產品、技術及服務共同打造一個共榮發展的數據中臺生態。
阿里巴巴數據中臺團隊，致力於輸出阿里雲數據智能的最佳實踐，助力每個企業建設自己的數據中臺，進而共同實現新時代下的智能商業！
阿里巴巴數據中臺解決方案，核心產品：
Dataphin，以阿里巴巴大數據核心方法論OneData為內核驅動，提供一站式數據構建與管理能力；
Quick BI，集阿里巴巴數據分析經驗沉澱，提供一站式數據分析與展現能力；
Quick Audience，集阿里巴巴消費者洞察及營銷經驗，提供一站式人群圈選、洞察及營銷投放能力，連接阿里巴巴商業，實現用戶增長。
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