近期以来，「数据中台」突然大“火”。一时之间，仿佛人人都在谈论这个横空出世的「数据中台」。
我们都知道前台是企业与用户交互的系统，如网站、APP 等等；后台是管理企业核心资源、供企业使用的系统，如财务系统、客户管理系统、仓库物流管理系统等等。
介于两者之间的中台，究竟代表着什么？
数据中台又是什么？
我们为什么需要它？
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一、什么是数据中台
中台一词最早由阿里巴巴提出，来源于其 2015 年提出的「⼤中台，⼩前台」战略。
随着阿里巴巴电商业务的发展，应用体积不断扩大，需要大型团队协作共同完成维护工作；淘宝与天猫的商品、支付、物流体系虽独立，但仍需数据流通完成运营工作。为了提升协作效率，帮助各部门以小单位、根据不同的需求灵活作战，「以一应百」的「数据中台」概念应运而生。
所谓数据中台，是指通过一系列技术手段，对海量数据进行采集、计算、存储、加工的数据平台。根据企业需求不同，数据中台结构各异，目标是为企业的前台业务和后台系统提供数据支持。
虽然「数据中台」的概念仍在发展之中，没有形成严格、准确的定义，但我们可以通过与更早期一些概念的对比来理解它的内涵：数据库注重数据的存储；数据仓库注重报表生成以辅助决策；「数据中台」则以业务为导向，注重将数据「用起来」。
以此为核心的数据中台，通常会包含三部分：数据存储、数据治理及数据共享。
数据存储部分可以高效存储结构数据、非结构数据、离线数据、实时数据等等，提供数据应用的物质基础；
数据治理部分可以解决元数据管理、数据标准、数据清洗等问题，帮助数据标准和质量统一；
数据共享部分可以提供各类数据服务，诸如数据推送、加密脱敏、安全审计等功能，实现数据的高效调用。
二、数据中台能解决哪些难题
数据中台的出现，解决的是数据存储、连通和使用中所遇到的种种问题，如数据孤岛、数据治理、数据共享等等。
通过打通多源异构数据，统一治理、管理企业数据，数据中台可以让数据高效可用，为企业业务提供支持、为客户提供高效服务。
以依赖经销渠道的服装业为例，过去品牌推出新款时，需要各地分销商共同开会。分销商根据经验判断订购的款式和定购量，品牌汇总信息指派生产，再将衣物分发给分销商上架。对于潮流瞬息万变的服装业来说，需要好几个月才能完成的流程过于漫长。
另一方面由于数据流动没有打通，销售端的直营门店和分销商的库存回流并不实时，缺货总是与库存积压共存。再加上各地调货的物流开支，成本增加、效率低下。
数据中台的构建，可以帮助库存数据实时回流共享。品牌和分销商可以通过库存中心了解、协调进货、销售和库存情况，在提升周转率的同时，还可以为双方的决策提供帮助。
为食品业提供溯源验证，为快消品提供精准营销，为拥有不同业务的大型集团提供数据资产管理，数据中台打通数据存储壁垒、让数据流动，使得这些业务需求得以实现。
与传统数据库相比，数据中台还有一个重要的优点：提升人及其组织的生产效率。
数据中台最初诞生的初衷是解决组织膨胀所造成的效率下降问题。具体业务的开展需要技术、产品、市场等各个方面的支持，对于大型公司来说，这些基础支持工作会有很大程度上的重复。部门内部、部门间的协调颇为耗费精力，不仅信息无法共享，资源也会被浪费。
一个数据全面、技术能力过硬、可以统一调用的数据中台，能够为业务线提供统一支持，同时帮助企业精简业务团队配置，实现「扁平化」。管理效率和组织运作效率都可以得到提升，业务也更敏捷灵活。
三、企业需要怎样的数据中台
既然建立数据中台的目的，是融合企业全部数据、打通隔阂，在技术上就要求数据中台拥有稳定、高效的数据存储和治理能力。
数据量从 PB 级迈向 EB 级的指数增长，加上视频、图像、声音等信息的大量出现，需要数据中台具备视觉计算、音频解析等能力，将非结构化数据转化为结构数据。
CONA 系统全称 ConnectAll The Data，目标是将所有的数据全都连到一个数据中台。作为明略科技集团自主研发的数据治理工具，CONA支持结构化与非结构化数据的自动化治理工具，可以对数据进行大规模、自动化地采集、清洗、归类和关联。从而完成数据接入、数据清洗、数据融合、数据标准化、数据监控和数据管理等数据治理工作。围绕 CONA 这个核心组件，明略科技可以提供面向各行业的数据中台解决方案。
其次，能为后续的业务中台提供支持。
以 CONA 的后续应用之一——知识图谱数据库 NEST 为例，基于 CONA 提供的治理后的数据，NEST 可以通过自身的知识表示、存储、索引能力，形成领域知识图谱。行业大脑 SCOPA则可以基于 NEST，利用其机器学习、符号推理等能力，面向公安、金融、工业等领域提供业务支持。以三者为核心的人工智能方案明略系统，正在为不同行业应用。
除此之外，应用能力必不可少。
「好用」的数据中台需要构建者理解目标业务，能从使用者的需求角度出发，设计其架构、组件。
作为在数据行业「摸爬滚打」多年的明略科技集团，早已在安全、交通、金融、工业等各领域的落地项目中，积累了不少「实战」经验。
四、明略数据中台的底层逻辑
“明略科技的数据中台和业务中台，底层逻辑都基于 HAO 智能体系”。明略科技集团联席总裁兼公共服务事业群 CEO 郑农，曾在一次采访中如是描述。
希望将人类智能、人工智能、组织智能进行协同的「HAO 智能」，目标是帮助人工智能技术在知识密度高、管理复杂的领域商业化落地，提供更接近现实世界的决策。
不仅如此，「HAO 智能」中还包含认知与行动，是一个集感知系统、认知系统、行动系统为一体，强调人机协同闭环体系。「HAO 智能」提出者，明略科技集团首席科学家吴信东认为，数据中台从数据视角打破了信息之间屏障，提升数据利用效率；「HAO 智能」从人与机器的协作上，寻找更好的人工智能解决方案。两者的目标是一致的：「让原本不能解决的问题可以解决，让可以解决的问题更好的解决」。
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本文分享自微信公众号 - 数据私房菜（DataPrivateFood）。
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