数据资产得到沉积，可发挥的价值和潜力无限。如用户画像、标签系统、个性化引荐、趋势预测等等

作为产品司理，你刚上线一个功用，想让研制帮你把数据拉出来进行剖析，却被奉告需求排期。

作为数据研制，每天有查不完的数据和写不完的表，工作能力没有任何提高。

作为数据剖析师，你每天被事务的老大催着要各种报表和看板。

作为事务部分，你需求的数据迟迟拿不到，即使拿到了也经常出现过错。

在公司，你是否有遇到过这样的场景？如果有，阐明是时候该改造一下你们的数据渠道了。

一、什么是数据中台

那什么又是数据中台呢？数据中台望文生义便是把数据进行一致办理的渠道。它是把公司所有的数据，包含事务运行产生的数据、用户的行为数据、以及外部第三方的数据，进行一致的、标准的、完好的、精确的收集、存储、加工、办理，并且为前台事务供给数据服务的渠道。可以把它理解为仓库的货架，而数据便是货架上的货物，被分门别类的摆放在货架之上。

二、数据中台的价值

那它又有什么价值呢？第一，打通数据孤岛，一般企业都会有多条事务线，不同事务线数据存储在不同数据库。

第二，下降数据开发本钱，数据中台的可拓展性强和维护本钱低。

第三，数据一致标准办理后，数据的精确性和时效性都会得到极大的提高。

第四，数据资产得到沉积，可发挥的价值和潜力无限。如用户画像、标签系统、个性化引荐、趋势预测等等。

三、数据中台的步骤

如果你们公司要预备搭建数据中台，又该怎么下手呢？首先我们需求知道数据中台由哪几个部分组成，一般我们会说数据中台是负责数据的“采、存、管、用”，即数据的收集、存储、办理和使用。

• 数据收集：分为实时收集和离线收集，将各个来源的数据同步到数仓中。一般的数据源有事务数据库、第三方API数据以及外部收集的非结构数据。
• 数据存储：数据同步导入会存储到HDFS，Hive、Flink、Spark等计算引擎使命读取HDFS中的数据计算后再将计算结果写入HDFS。
• 数据办理：分为元数据办理和数据模型办理，元数据可以理解为各个数据表的原子字段，数据模型是在数据建模过程中，通过既定的数据模型办理制度，完成对数据模型的增修改查办理，一起遵循数据标准化与数据一致性的要求，确保数据质量。
• 数据使用：常见的数据使用有BI报表渠道、用户画像（标签系统）、数字化营销（包含引荐、查找）等等。