大公司上中台,钱没了...小公司上中台,公司没了

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2021-08-25 02:03

之前发的一篇数据中台文章中,有网友给我留言:怎么还在谈中台,中台不是“凉凉”了吗?阿里的中台不是都拆了吗?

可能不止这一位网友,有很多人其实都存在这样的困惑和疑问。
这里,我想告诉大家:数据中台没有“凉凉”。
不仅互联网一线大厂如阿里、网易、京东、美团等对数据中台一直都很重视,而且数据中台的理念也逐步渗透到了各个传统行业
对于阿里拆中台,拆的也不是数据中台,而是业务中台。为的是让业务更灵活,更具备巅峰创新的能力。而数据中台的“OneID、OneData、OneService”一直是阿里数据资产管理的核心,这个是没有拆、不会拆,也不可能拆的。

在经历过“追捧”和“质疑”等种种考验后,数据中台正在用事实验证其价值。

 

那么,什么是数据中台?它被大厂看重的是什么价值?

 

所谓“中台”,是衔接多个“前台”和多个“后台”的中间层,核心就是通过数据服务化,提高数据的共享能力,赋能数据应用,避免大量重复“造轮子”的情况。

 

如果你是一名数据开发,每天累死累活地做需求、排查问题,还天天被人怼,嫌质量差、嫌速度慢,那它就可以解决你的问题,比如烟囱式开发、指标口径不一致、数据无法按时交付、无法复用、数据老出错、数据不安全”等等,而且节省了资源,提高了数据开发效率。

 

对老板来说,公司是要赚钱的,中台一定是带业务属性的,要为业务解决问题才行,而数据中台可以全面赋能业务,降本增效。

 

如果把它比作一个汽车工厂,就是下面展示的这样:



👆什么是数据中台,举个简单的例子

 

很多人把中台当作“一种技术”,这是远远不够的。技术总有过气的时候,但当我们充分理解中台,学到了其中的理念之后,你会发现比技术更重要的是“中台思维”,他能让你对待任何复杂事物的时候都会用“中台思维”来看待。

 

除了数据岗位,很多岗位也需要具备“中台思维”,比如:

 

  • 产品经理:将产品合理拆分整合,提高产品的复用率,降低开发成本;

  • 数据分析:增强数据的流通,让数据为业务提供高效指导;

  • 架构师:学习如何通过技术解决基础设施,用技术建设中台;

  • 业务人员:学会通过中台获取需要的数据,快速制定业务决策;

 

现在做中台的公司不少,但往往开始的时候规划得很大,实际却草草收场。很多人对中台还停留在概念阶段,学习数据中台知识过程中,一定会有以下类似的疑问

 

  • 数据中台从 0 开始落地,有什么路径?有哪些一线的真实案例?有什么技术难点和坑?数据中台到底怎么赋能业务?

 

  • 网上有文章会提及避免烟囱式的开发模式,可具体怎么做呢?如果已经是烟囱式的开发模式,实际存在了很多分散的小数仓,那怎么样才能让它变成一个数据中台呢?

 

关于数据中台的文章,网上也有很多,包括我自己也写了很多数据中台的文章。但是这些文章多数都是碎片化的,很难系统性回答以上的问题。

即使你能够找到一些答案,但如果用到实践中的话,你又会发现其他各种各样的问题。要么,有些理论讲的比较抽象、难以理解,要么缺少能够指导实践的案例。能够真正为你所用的十分有限。

你需要一套专业有体系的资料,推荐你看看极客时间的专栏《数据中台实战课》,作者郭忆,网易大数据专家,先分享一份他整理的「数据中台支撑技术体系图」。 

             

👆数据中台支撑技术体系图

 


说到郭忆,在数据中台领域,绝对是名副其实的 KOL。

 

他是网易大数据平台负责人,有 10 多年互联网数据研发和管理经验。这几年,他带领团队,支撑了网易多个业务线数据中台项目的落地,包括网易云音乐、严选、新闻、考拉等。可以说,他是网易数据中台建设的亲历者和实践者。

 

他把他的独家经验,都总结在专栏《数据中台实战课》中。我已经 2 刷完毕,可以说是茅塞顿开,受益匪浅。

 

除了经过实践验证的「数据中台建设方法论 + 支撑技术体系」等硬核系统的内容。它最吸引我的地方,就是没有侃侃而谈,直接上网易数据中台的一线案例,用一句话来总结就是“案例+避坑+经验”,直接、实在。

 

只想说,真是的干货绝对不是纸上谈兵。郭忆讲的很用心,说倾囊相授有过之而无不及,每节课的内容都很充实,相当于普通 2-3 节的量。最近有优惠,推荐给你。


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他是怎么把数据中台讲明白的?

 

他这个专栏最大的亮点,就是结合了网易数据中台的一线实践案例,让你既可以看到数据中台支撑技术的全貌,又不会错过每一个实现细节。

 

此外,专栏会用大量示意图 + 13 套思维脑图,帮你梳理每篇文章的知识体系,给你一次性讲透数据中台。总体分为两大部分:

 

原理篇:解答你的三个问题:什么是数据中台,数据中台解决了什么问题,如何来规划数据中台的建设。解决你对于“数据中台”的困惑,帮你形成清晰的判断。


实现篇:基于数据中台支撑技术的整体架构,逐一讲解每个模块的具体实现比如如何管理元数据;为什么要实现数据服务化?如何设计一个数据服务?通过实现篇,你会发现数据中台在建设过程中存在的问题,并掌握解决方案,应用到实际工作中。

后还会跟你探讨,数据中台未来的方向,包括实时数据中台、跨云数据中台、自动化代码生成能力、智能元数据管理和增强分析等热门技术。

 

专栏口碑一直不错,截了一些评价供你参考:



1分钟看看目录,都是干货。

        


最后再和大家强调一下:

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不管对企业还是个人来讲,数据的影响已经远远超越了我们的预期。洞悉数据未来,我们才能获得更多的发展契机,从而占领先机。

 

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