一、数据中台概念
（一）定义
数据中台是一套可持续 “让企业的数据用起来” 的机制，是一种战略选择和组织形式。它借助数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，形成大数据资产，并提供服务化的数据接口，以满足前台应用和业务创新的需求。简单来说，数据中台就像是企业的数据 “中央厨房”，将各类数据原材料进行清洗、切配、加工，制作成一道道 “数据菜肴”，供前台业务部门随时取用。
（二）与传统数据仓库的区别
- 服务对象：传统数据仓库主要服务于企业的报表和决策分析，面向的是管理层和分析师。而数据中台不仅支持决策分析，更侧重于为前台业务提供数据服务，助力业务创新和快速响应市场变化，服务对象更为广泛，包括产品、运营、研发等多个业务部门。
- 建设理念：传统数据仓库以项目为导向，围绕特定的业务需求进行建设，不同项目可能存在数据孤岛问题。数据中台则以数据资产为核心，强调数据的共享、复用和标准化，通过建立统一的数据标准和流程，打破数据壁垒，实现数据的高效流通和应用。
- 灵活性：传统数据仓库在面对业务需求变化时，往往需要投入大量的人力和时间进行改造。数据中台具备更高的灵活性，能够快速响应业务需求的变化，通过数据服务的方式，快速为业务提供所需的数据支持。
二、数据中台架构设计
（一）整体架构概述
数据中台架构通常由数据采集层、数据存储与计算层、数据处理与建模层、数据服务层、数据治理层以及数据安全保障体系构成。各层之间相互协作，形成一个有机整体，确保数据的高效流转和应用。
（二）分层架构详解
- 数据采集层
- 数据源：企业内部的数据来源广泛，包括业务系统（如 ERP、CRM、OA 等）产生的交易数据，这些数据记录了企业日常运营的核心业务流程；日志系统记录的用户行为数据，如网站访问日志、APP 操作日志等，能反映用户与产品的交互情况；以及外部获取的数据，如市场调研数据、第三方数据服务提供商提供的行业数据、社交媒体数据等，可帮助企业了解市场动态和竞争态势。
- 采集方式：针对不同类型的数据，采用多种采集技术。对于结构化数据，常用 ETL（Extract，Transform，Load）工具，如 Talend
