数据中台的核心价值，数据中台是什么

1，数据中台是什么2，企业做数据中台有什么用处3，数据中台能为企业带来什么4，为什么要做数据中台5，数据中台是什么1，数据中台是什么就是数据库，简单的理解，你可以认为是一个代码数据库，营销数据库，销售数据库，知识数据库，客户数据库等等，这些都被称为数据中台
2，企业做数据中台有什么用处假设两台机器配置型号都一样。你可以有下面几个使用方法。 1、可以作为erp系统的热备份设备。提升系统安全性。 2、可以将erp系统的数据库独立出来，提升系统的性能。 3、可以做其他的应用。比如给公司做个对外宣传的网站，做打印服务器，或者做个内部资料备份站都是可以的。 4、出租或出售给需要的人，尽可能收回资金，降低设备折旧费用。引用wakedata创始人李柯辰说的：数据中台为企业带来了提高获客、转化、客单、体验、用户忠诚度等的商业价值；组织效率提升、知识传递的管理流程价值；以及降本增效、质量把控的it能力价值。
3，数据中台能为企业带来什么借助数据中台提供的dmp等数据工具，为数据打上标签，根据标签形成企业专属用户画像，赋能企业在不同场景下的精准营销、智能推荐等活动需求。wakedata的数据中台提供大数据平台、中台工具、中台应用等产品与服务，从数据资产化、价值化两个维度赋能企业数字化转型升级。数据中台可以统一管理企业数据，激活企业数据核心价值，释放企业数据生产力，驱动智慧运营和创新。通过数据中台不仅打通了企业内部从业务到财务的数据，还打通了企业外部的社会大数据到内部的财务业务数据；可以确保同一类或用一个数据来源是唯一的，其它系统可以把这些数据复用、共享起来，使得以此数据产生出来的后续处理的数据结果的准确性、唯一性；可以为业务运营和企业管理赋能，比如在网购的时候，电商系统会根据客户以往购买的习惯，“猜你喜欢”，很快会蹦出来专门给客户推荐的商品，这就是中台提供的重要赋能。
4，为什么要做数据中台先理解数据中台对企业能够带来什么价值，再去选择企业适合什么样的数据中台，wakedata的数据中台可以帮助企业it从业务支撑走向业务驱动。数据中台是用来处理企业各方数据的。比如企业的销售业绩可以通过可视化图呈现，比excel 方便直接很多。还有销售来源渠道分析等等一系列的数据处理工作都可以通过数据中台实现。同时，数据中台可以将企业所有数据关联，人事数据，销售数据等等关联在一起也有意想不到的效果。大企业都会做自己的数据中台。数据中台主要是对数据理，让数据变现的。今年，马老师（马云）说过，数据中台成为大数据行业的热门概念，它最先是从阿里引出的，“很多人会把数据比作“石油”，阿里巴巴要成为全球电子商务的“水电煤”。我们现在搭建的数据中台，就是希望扮演“发电厂”的角色。” 数字化转型是当前热门话题，很多传统企业需要运用数字化转型，去提升自己的运营效率、提升用户体验。数字化转型中对于大数据的应用很广泛，对于企业的影响也很直接。 5，数据中台是什么数据中台的规模和复杂程度都可大可小，企业要根据自身的业务去做选择，灵活地部署数据中台。现在支持按需自由组合、分步灵活部署实施的厂商有wakedata，希望可以帮到你。数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多bu、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。扩展资料1，回归服务的本质－数据重用浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”2，数据中台需要不断的业务滋养在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。3，数据中台是培育业务创新的土壤企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的arpu数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。4，数据中台是人才成长的摇篮原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，o域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。数据中台的核心是data api，起到连接前台和后台的作用，通过api的方式提供数据服务，而不是像以往那样直接把数据库给到前台，让前台开发自行使用数据。那么产生dataapi的过程，dataapi怎么可以产生得更快，data api怎么可以更加清晰，data api的数据质量怎么可以更好，这些就是需要围绕数据中台去构建的能力。（数据中台示意图）（wakedata数据中台架构）用一句话来简单的介绍，“数据中台是数据服务(data api)工厂”，数据中台的核心是data api。我也不太明白这个数据中台到底是指的是什么了？