「数据中台开发」如何去理解企业数据中台开发

在信息飞速发展的互联网时代，数据带来的挑战不仅仅是数据量的爆发式增长，更重要是企业如何管理好、治理好、利用好这些数据，显然传统的大数据建设方法论无法满足需求。只有不断快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求，才是企业得以生存和持续发展的关键因素。
什么是数据中台？
数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承。
开发数据中台可以哪些功能：
1、数据资产管理。盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源，并将所有数据资源进行完整呈现；通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限申请授权等手段，解决"有哪些数据可用"、"到哪里可以找到数据"的难题，并且提升数据资源的利用率。
2、数据质量管理。数据质量就是保障数据正确性的工具，主要包括这么几部分：一是支持准确性校验规则，二是支持双表校验，三是输出校验报告。

3、数据模型管理。数据模型管理，主要是为解决架构设计和数据开发的不一致性，是为了约束平台使用者的表名、字段名的规范性，架构师从工具层合理的进行模型分层和统一开发规范,包括2部分，一个是规则配置，另一个是对表名、字段名的定期校验。
4、构建标签体系。对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取，将其特征数字化，为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件。着重分析当前需要但是无法获取到的指标，描述使用不便的指标，分析问题原因，绘制数据供应链条；
5、数据应用规划及实现。将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。
数据中台开发组成部分：
1、数据仓库：用来存储数据的，结构性数据、非结构性数据等，还有离线数据和实时数据等；
2、大数据中间件：包含了大数据计算服务、大数据研发套件、数据分析及展现工具；
3、数据资产管理：按照阿里的体系应该分为垂直数据、公共数据和萃取数据3层；
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