本文探讨了数据中台的重要性和设计方法，包括全域数据采集、标准规范的架构设计，以及数据资产管理的实施，旨在提升数据业务化效率，解决企业数据孤岛问题。数据中台采用操作数据层、公共维度模型层和应用数据层的层次设计，通过统一数据资产管理，数据地图管理，数据模型管理和数据质量管理来确保数据的高效利用。
企业的发展，往往伴随着业务更多元化，也必然会促进更多的业务数据产生，也为企业实现业务数据化和数据业务化带来了更多的可能性，但现实是很多企业依然采用传统理念去建设大数据平台，导致不单单业务系统是一个个烟囱，大数据平台也是一个个垂直的数据中心，所以如何打通这些数据并将其按照一个统一的标准进行建设，以达到技术降本、应用提效、业务赋能的目标，是众多企业面临的问题。数据中台就是为解决这些问题而生。
数据中台的内核包括两方面：一个是应用数据的技术能力，另一个是数据资产的管理。
Part 1
一、数据中台设计
数据中台的概念由阿里巴巴首次提出，它是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台是涵盖了数据资产、数据治理、数据模型、垂直数据中心、全域数据中心、萃取数据中心、数据服务等多个层次的体系化建设方法。
（一）数据中台建设方法论
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
