大家好，今天来为大家解答数据中台建设这个问题的一些问题点，包括数据中台建设涵盖也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
一、数据中台是什么意思
1、数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。
2、定义：数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。
3、应用：政企行业大数据采集、治理、分析挖掘、指标应用等。
4、数据模型是分层次的，以前叫作数据仓库模型，笔者这里概括为三层，基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化，我们叫作“书同文、车同轨”，融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联，也包括解析，挖掘模型其实是偏应用的。
5、但如果用的人多了，你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到中台，比如离网挽留的模型具有很大的共性，就应该有人把它规整到中台模型，以便开放给其它人使用，中台的中是相对的，没有绝对的标准。
二、数据中台有什么好处
数据中台定位为数据开发者提供集成的一体化的数据开发平台，数据平台通过数据资产化和数据服务化实现数据自助采集->数据治理->数据开发->数据资产-数据服务化的端到端的数据平台，帮助企业或者组织实现从更容易的管理数据，到更容易的应用数据，最后能够实现数据智能。
1）提升开发效率，降低开发难度，同时覆盖所有数据加工处理的应用场景，开发效率提升2倍。
2）降低开发成本，构建数据服务对上层应用提供数据服务，通过数据服务解耦应用系统和数据开发系统，屏蔽了业务数据的变更，导致上层的数据分析失败或者异常，另外通过数据服务，将服务管理和可视化，提升服务和数据资产的复用性，开发成本降低50%。
3）构建企业自有的数据资产，通过数据平台将企业的数据治理完成之后形成数据资产，数据资产可以对上层应用提供服务，企业可以依据数据资产构建自己的应用，实现数据价值。
4）提升数据质量，通过数据管理工具达到对业务系统数据进行治理的效果，对各个业务系统形成统一的管理标准，并提供管理工具进行可视化的管理。提升管理的效果和数据质量，实现企业的数据资产化；
5）数据安全提升，通过数据安全模块的相关功能对数据进行敏感级别设定，并通过资产加密和脱敏等功能，实现企业数据安全脱敏和存储，保障企业的数据安全。
6）开发数据挖掘算法和智能预测算法，通过数据进行问题预测，从被动解决问题到提前预知问题和预防问题。从而避免业务上的重大损失。
7）通过数据平台的数据资产，数据门户，提升上层应用使用数据易用度，让数据成为像产品一样可以被业务方查看到的数据产品，同时提供可视，可以订阅，可以下载等多种使用方式。
三、到底什么是数据中台
1、数据中台是指通过数据技术，收集、计算、存储、加工大量数据，同时统一标准和口径。统一数据后，数据中心将形成标准数据，然后存储，形成大数据生产层，为客户提供高效服务。这些服务与企业的业务问题密切相关，是企业独有的，可重复使用。它是企业业务和数据的沉淀。它不仅可以降低重复建设和合作成本，而且具有差异化的竞争优势。
2、数据中台的整体技术架构采用云计算架构模式，充分云化数据资源和存储资源，通过多租户技术包装整合资源，开放，为用户提供“一站式”数据服务。利用大数据技术，收集和管理大量数据，统一处理企业内部所有数据，形成标准化数据，挖掘企业最有价值的数据，建立企业数据资产库，提供一致、标准的数据服务。
3、我们要明确地认识到，数据中台并不是一套软件或信息系统，而是一系列数据组件的集合，企业根据自己的信息化建设基础、数据基础和业务特征来确定数据中台的能力，根据功能定义使用数据组件构建他们自己的数据中台。
4、数据中台一般会具备4个能力：数据采集整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现。
5、数据采集整合：创建企业数据中台第一步，打破企业内部各个业务系统的数据隔阂，形成统一的数据中心，为后续数据价值的挖掘提供基础。主要通过数据采集和数据交换实现。
6、数据提纯加工：主要是对数据统一标准、补充属性，然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表，满足企业对数据的需求。
7、数据服务可视化：对数据进行计算逻辑的封装，生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务API，让数据快速应用到业务场景中。数据服务API对接的3种常见数据应用包括数据大屏、数据报表、智能应用。
8、数据价值变现：通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务部门无法提供的数据服务能力，为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。
文章分享结束，数据中台建设和数据中台建设涵盖的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
