大公司上中台,钱没了...小公司上中台,公司没了

俊红的数据分析之路

共 2656字,需浏览 6分钟

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2021-12-18 05:48

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。

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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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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