資料共享，綜合計算是核心。

比如要追查一個人徵信資料，資產資料，有許可權的話可以自動從銀行，證券，地產等各分散式資料平臺中直接獲取是不是很方便。

資料平臺是在大資料基礎上出現的融合了結構化和非結構化資料的資料基礎平臺，為業務提供服務的方式主要是直接提供資料集。資料平臺的出現是為了解決資料倉庫不能處理非結構化資料和報表開發週期長的問題，所以先撇開業務需求、把企業所有的資料都抽取出來放到一起，成為一個大的資料集，其中有結構化資料、非結構化資料等。當業務方有需求的時候，再把他們需要的若干個小資料集單獨提取出來，以資料集的形式提供給資料應用。

資料平臺是幫助企業，組織更好的瞭解自己，瞭解客戶，瞭解市場及競爭對手的基礎設施。

資料平臺可以幫企業賺錢，規避風險，增強競爭力。

阿里提出了“大中臺，小前臺”，其中臺事業部包括搜尋事業部、共享業務平臺、資料技術及產品部，資料技術及產品部應是資料中臺建設的核心部門。

那麼，資料中臺到底是什麼？具體包含哪些內容？跟大資料平臺是什麼關係？在架構層面是怎麼體現的？資料中臺跟產品又有什麼關係？

阿里資料技術及產品部的掌門提倒了資料中臺的具體含義，這裡引用他說的話：

“很多人會把資料比作“石油”，馬老師（馬雲）也說過，阿里巴巴要成為全球電子商務的“水電煤”。我們現在搭建的資料中臺，就是希望扮演“發電廠”的角色。”

“我們知道，電力的發展可以分為幾個階段，最開始是一些有能力的企業自己發電，後來出現新的工業產能，有的企業電用不掉，有的卻不夠用，這時候國家機構就出來了，會去搭建國家級的電網，不管是核能發電，還是風力發電、水力發電，最大程度地保障不同群體的用電需求。”

“我們資料中臺也是這樣一個運轉思路，我們落到實處是一個倒三角形，從下往上分為四個部分——”

“第一是資料技術。沒有資料中臺的時候，不管是阿里內部還是各商家，大家都有自己的資料中心、機房、小資料庫。但當資料積累到一定體量後，這方面的成本會非常高，而且資料之間的質量和標準不一樣，會導致效率不高等問題。因此，我們需要透過資料技術，對海量資料進行採集、計算、儲存、加工，同時統一標準和口徑。”

“第二是資料資產。資料中臺把阿里系的資料統一之後，會形成標準資料，再進行儲存，形成大資料資產層，進而保證為集團各業務和商家提供高效服務。”

“第三和第四都是資料服務，包括服務商家和服務小二。例如生意參謀和阿里指數，就是資料中臺中面向商家端提供的資料服務。”

“資料中臺服務阿里，說白了更多是在為各位商家服務。平臺會確保大家在使用資料的過程中，口徑、標準、時效性、效率都有保障，能有更高的可靠性和穩定性。”

以上說得好像都對，但邏輯上有些是無法自洽的，比如這裡的資料技術跟阿里雲的資料技術是什麼關係？資料中臺要不要承擔hadoop/ETL這類平臺和工具的研發？生意參謀是個端到端的產品，似乎不能劃為資料中臺？

當然，從職能看，作為中颱部門的確需要基於產品直接服務一線客戶，而不是往後退，這也是以前筆者對於資料中臺最大的困惑，一直在想這個資料中臺的部門績效該如何定呢？沒有業務的滋養中臺如何迭代最佳化呢，阿里算是解惑了。

但如果把直接的產品當成中臺顯然是不合理的，阿里提了資料中臺，忙壞的倒可能是那些做資料架構和資料管理的，因為架構講究邏輯嚴密，本質和邊界必須定義清楚，沒有歧義，否則做事就會很茫然，不知道該怎麼入手。

比如哪天領導問你，我們企業的資料中臺有沒有，要向阿里學習啊，有了清晰的概念你就可以做映射了，否則就會顯得手足無措，這種事情其實很多。

筆者的企業最近在做IT規劃，很多人就對資料中臺要帶一些產品職能有異議，記得以前筆者還把營銷平臺當成中臺，號稱也是賦能所有營銷人員的，這就是概念不清造成的問題。

說來也奇怪，網上很難找到資料中臺的更科學解釋，能找到的大多也不夠清晰，與大資料平臺有千絲萬縷的關係，筆者最近正好在思考這個問題，特此分享於你，當然仁者見仁，智者見智了。

所謂資料中臺，即實現資料的分層與水平解耦，沉澱公共的資料能力，筆者認為可分為三層，資料模型、資料服務與資料開發，透過資料建模實現跨域資料整合和知識沉澱，透過資料服務實現對於資料的封裝和開放，快速、靈活滿足上層應用的要求，透過資料開發工具滿足個性化資料和應用的需要，見下圖（以某運營商為例）：