大公司上中台，钱没了...小公司上中台，公司没了

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”。

不仅各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。

最后还会跟你探讨，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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