数据中台第一贴--开篇明义

写数据中台第一帖，首先来个开篇明义，希望不要闭门造车。

由于很多同行在聊中台，那么这里我们聊中台需要做到有差异和有真实背景。这个帖子是基于建设银行广州开发中心、广发行数据中心的一些情况来聊的。目前各个国有大行、股份制银行在大数据方面的投入很大，寄予希望通过数据产业推动业务升级、推动生产和管理上的改革和进步、促使效率提升和产业结构变化。

建行广开申请下来大量服务器，搭建起很多组件的集群，CDH集群、FI集群、storm集群、ES集群、spark集群、ELK集群、Redis集群、Flink集群等，并且有些集群还有多套（AB角），例如FI集群就有多套。

然而这些集群似乎没有完全应用起来，存在空置状态。但并不意味着大数据的应用已经做到尽头，而相反的是，基于大数据的很多应用的成效并未达到银行的预期，还没有做到通过数据化运营来推动业务的快速升级。

大数据还在一个“变现”的阶段，多年来年的积累和努力集中在于建立一个大数据平台（相当于池子），积蓄和储存数据（相当于水）。而数据的应用比较多的是在银行风控和银行营销方面的实践。目前发展空间还是比较大。那么下一个阶段的大数据究竟是怎么样的形态。

参考阿里提出了“双中台”规划，一个是业务中台，一个是数据中台，银行又应该如何建立中台。这就是写这个文章的出发点，并且努力做到不空谈不妄言，把银行的实际情况分享出来。那么我们就以此为引子，来开展关于数据中台的探讨。

 

与数据中台相对应的银行内部架构应该怎么样

把具体的中台的规划、目标都放到后边去聊。这里先想想一个问题。当数据中台和业务中台都构建好了之后，银行的内部架构会变成怎样。想想康威定律，这必然是一个很有