目前，我正在体系化更新数据资源管理/数据治理/数据中台系列文章。
01
再谈，数据中台
数据中台虽然近些年降温了，但是，并不廉价。
数据中台应该算是近些年，数据底座中最热门的一次理念更新了，此概念也是由我国企业率先提出，并被国际引用的大数据概念之一。
数据中台是"一套可复用、可快速迭代、可支撑前台多样化业务需求的通用技术组件和能力"，它旨在提供标准化的数据服务，实现数据的共享和价值最大化。
这么说可能还比较抽象，可以看看下面的框架图：
图片来源于网络
数据中台主要包含以下模块：
1. 数据接入层
数据接入层负责从各种数据源采集数据，包括数据库、API、物联网设备等。该层还会对数据进行清洗和标准化，确保数据能够顺利进入数据中台。
常见工具有Flink、Kafka等。
2. 数据存储层
该层负责大规模数据的存储，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储与快速读写。
数据存储层的产品通常包括Hadoop、HBase、Hive、ClickHouse、Doris等。
3. 数据处理层
数据处理层主要进行ETL操作，即数据的提取、转换和加载，处理包括批处理和流处理，确保数据被有效清洗、聚合和转化为可用于分析的形式。
常见工具有Spark、Flink、Airflow等。
4. 数据服务层
数据服务层提供统一的数据查询接口，将经过处理的数据提供给业务系统或应用，支持多种查询方式。数据可以通过API或SQL接口来服务。
常用产品包括StarRocks、Presto等。
5. 数据治理与质量管理
数据治理层负责数据标准化、数据字典管理、元数据管理、数据质量监控以及数据安全，确保数据的完整性、一致性、安全性和可追溯性。
常见工具包括Apache Atlas等。
6. 数据资产管理与数据目录
数据资产管理组件负责对企业数据资产进行分类、标记、搜索和权限管理，帮助企业更好地理解和利用数据。元数据管理工具（如Collibra、Informatica、DataCatalog等）通常在这一环节起到重要作用。
7. 数据安全与隐私保护
数据安全组件负责确保数据的安全性、合规性和隐私保护。其任务包括数据加密、访问控制和数据脱敏，防止数据泄露和未授权访问。
常见的安全产品包括阿里云的Data Security Center等。
8. 数据共享与开放平台
数据共享层打破数据孤岛，提供数据共享和交换的机制，使得企业内部或外部各业务部门能够高效协同。API Gateway或数据交换平台通常用于实现这些功能，支持跨部门的数据共享。
02
你需要数据中台吗？
前几年，不少企业跟风采购了数据中台，吃了不小的亏，现在，市面上普遍比较谨慎了。
但是，企业数据建设和治理的需求仍在，甚至严重影响了业务发展。
数据中台依然是业内普遍公认最优解（这个可能有些绝对，但是，不管是数据飞轮还是数智基建等，均未达到普遍验证和落地的阶段，数据中台至少经过近 10 年的发展实践，各个各业的企业都有一些实践经验和积累。）
我并不是鼓动你去采购数据中台，因为并不是所有企业都适用、都需要。
企业在考虑数据中台项目时，需要考虑以下几个因素：
03
小结
90%的企业可能都没有能力搭建数据仓库，内部一个全职的数据仓库开发工程师都没有。
自然不需要采购什么数据中台，先把 BI 可视化工具使用起来，把数据支撑和业务核心指标监控做起来再说。
剩余的 10%的企业，多数可能已经搭建了自身的数据仓库，但是，依然面临严重的数据孤独、数据质量缺乏有效的监控治理、数据安全问题凸显。
其中，少数部分行业头部企业存在多条业务线，各个业务线数据无法有效联动，那么，立项数据中台则是一个不错的选择。
至于，要不要搭建团队自建，那可要慎重。
目前，市面上已经有研发多年的、成熟的数据中台产品，且在不同的行业内做了交付和经验沉淀，直接采购第三方的绝对是更高效和有保障的。
而且今年数据中台价格已经被打下来了，对于企业来说采购成本低了多少，但是，绝对不要妄想 8 万 10 万的买套数据中台服务。
祝好！
（正文完）
今天的分享就到这里，希望对你能有多帮助和启发。
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