大时代，企业每个职能部门天天都会产出相当庞大且需要联动的数据信息，怎么样处理这一些数据成了企业面临的难题。因能精细化管理数据、提升价值、有效服务前端业务，实现企业高效率、科学化转型，成为

  数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，它能聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值。

  简单来说，数据中台是把业务生产资料转变为数据生产力，同时数据生产力反哺业务，不断迭代循环的闭环过程。

  数据中台作为企业数智化落地的助推器，市场潜力巨大，根据36氪研究院的数据，到2024年，数据中台市场规模将从2019年的40.1亿元增长至251亿元。

  在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据来进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。

  1.将内部数据有机结合，转变为数据生产力。数据中台不仅是一个技术产品，而是一个体系，实现数据战略与技术的组合规划，“始于数据”，这是数据中台必备的标签，而实现企业内部数据的有机结合，能加速数据转变为生产力的进程。

  2.管理数据的同时，实现数据业务化。数据中台与数据处理工具都能完成对数据的管理，而数据中台最终要实现的是数据的业务化，并不是被动的相应业务需求，应当让业务由数据驱动，在各类业务场景中快速实现各项数据的使用，体现数据的价值。

  对于同一堆数据，不同业务部门所关注的数据指标可能完全不同，怎么让各个跨域的业务变成统一的标准，就一定要通过数据中台规划企业的数据全景图，将所有有可能用上的、所有对企业有可能有价值的数据都规划出来，最终梳理出企业的数据资产目录。

  没有共享和开放，数据没有很好的方法流动起来，数据价值产生的速度就会非常慢。所以在数据安全的基础上，企业的数据资产目录要对利益相关者、价值创造者开放。

  数据中台不仅要建立到源数据的通路，还需要出示分析数据的工具和能力，帮助业务人员去探索和发现数据的业务价值。一个好的数据中台解决方案中需要针对不一样业务岗位的用户更好的提供个性化的数据探索和分析的工具，并在此基础上一键生成数据 API，以多样化方式提供给前台系统。

  数据中台需要保证数据服务的性能和稳定能力，以及数据质量和准确性，还需要具备强大的服务治理能力。

  数据中台需要能够对中台上提供的数据服务及相关行为持续跟踪和记录，包括哪些数据服务被哪个部门用了多少次等，通过这一些去度量每一个数据服务的业务价值。

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