偶是吃货范范
什么是中台？中台不能算是一个新的概念，只不过把它从一个单一系统扩展到了企业内部所有系统和组织级（企业架构级）的概念。单体系统中的业务架构、数据架构、应用架构和技术架构体系通过把可共享组织服务、可共享数据服务、可共享业务服务、可共享技术服务等提取沉淀，进化为融合企业架构组织中台架构、数据中台架构、业务中台架构和技术中台架构体系。而把曾经的应用Client端作为轻量化业务应用部署于不同的渠道为客户提供服务，从而形成了适合规模化业务体系的、适合当前技术发展趋势的、更完善的融合中台架构。
“中台”是一系列系统可复用能力的集合。从前、中、后系统层次架构来看，可以把整个企业的各种系统看作不同的组件，所有的系统最终融合为一个系统，那么前、中、后台相对就容易理解了。前台就是“表示层”，也就是业务应用前端，其是通过服务编排而成的轻量化应用；其调用可复用的业务逻辑单元，这可以称为“业务中台”；业务逻辑单元则调用可复用的封装数据访问的组件，这可以称为“数据中台”，其下其实还有一层数据库或数据平台，以及中间件、PaaS平台等就是所谓的“技术后台”。技术后台提取沉淀的可复用能力就是“技术中台”。所有的这些前中后台部署运行于“基础设施资源”之上。定义中台的角度是什么？“中台”的视角是企业级的，站在企业发展的高度，来看中台；中台的范围是泛指一切的能力，而不仅仅局限于技术能力和IT能力；中台的目的是为了复用，避免重复建设，降本增效、孵化创新；而中台的表现形式最终是以平台的形式来体现。但从企业内部的角度看，如果只是拿自有业务去蹭这个概念的热度，而在具体的落地工作实施上没有任何改变，那么中台就仅仅是一个空壳，不会给企业带来任何实际价值和效应，甚至还会耽误企业的发展。从企业架构角度看，中台是一个架构层面的设计。“消除烟囱”、“架构解耦”、“统一中台”、“服务重用”这些都是大家在做技术中台出现的高频热词。近乎所有企业的业务中台都是在讲同一件事，有用不浪费，高效不重复。如果你的系统建设的重用度不高、业务量不高，那么引入技术中台对你的企业不会有大幅的改观。所以这里需考虑两个关键因素：重用度和业务量。以零售行业中的订单为例，在SAP中，订单在SD模块。当面对业务量增长的高并发时，SD能力不足，所以拆分出去，建设订单中台，这个就是典型的为提高性能和业务量的优化策略。所以企业需要中台是为了更快的响应市场，消除烟囱”、“架构解耦”、“统一中台”、“服务重用”都是手段，目的是响应快等。
小希很爱小希
中台的英文翻译，叫做“Middle Platform”，海词词典,最权威的学习词典。
英文翻译是以英文为对象的翻译行为。词典又作“辞典“，是收集词汇按某种顺序排列并加以解释供人检查参考的工具书。有语文词典、专科词典和综合性词典之分。
世界上现存最古老的词典是公元前7世纪亚述帝国时编的苏美尔-阿卡德语双语难词表；中国最早的词典是中国西汉初编纂的《尔雅》。词典是用来解释词语的意义、概念、用法的工具书。广义的词典包括语文词典及各种以词语为收录单位的工具书；狭义词典仅指语文词典。
其整体结构一般由前言、凡例、正文、附录、索引等部分组成。正文以词条的形式解释词目，词条实现有序化编排。从不同的标准或特征出发，词典可分多种类型。
汉语词典从内容上着眼区分为语文词典、学科(百科)词典、专名词典三类。中国古代包括词典在内的以解字释词为主要内容的专书统称为字书。《尔雅》、《方言》、 《说文解字》 是中国出现最早的有代表性的字书。
Candy00321
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。
我是豆豆豆逗
数据中台是什么？就是博锐尚格公司所有业务软件运行的底层平台。过去每个软件都有自己的底层、数据库、运行程序逻辑和前台界面，引入中台后把通用数据和业务逻辑整合在一起，变成一个给所有应用软件服务的中间件。基于中台开发私有业务以及对应的前台界面，组成了博锐尚格整个软件系统。所以我们不只有四大解决方案，还有中台概念。客户无论购买哪个解决方案，首先会得到数据中台，根据情况配制不同的软件功能模块。
注定孤独终X
楼主指的是阿里首先提出的“中台”概念吗？如果是，中台的概念类似公司的信息集成共享平台，我们举个栗子，拿规模较大的公司来说，因为各个业务都有专门的部门来负责，形成对应部门负责对应业务，而当业务越来越多，设立的部门组织就会越来越多，或者多个业务合并到一个部门，久而久之会各自形成信息壁垒，因为大家都认为自己是领头羊，中台的作用就是打破信息壁垒，将公司所有部门的信息集中到中台共享，公司整体制定各项策略就能看清策略盲点，避免某些部门过度掌握资源。
赵西法119
对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。
一、什么是数据中台？
（一）前台、中台与后台
前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。
后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。
前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。
随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。
（二）“数据中台”的由来
“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，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。
“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。
阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。
阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。
二、企业为何要布局数据中台？
数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。
对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。
在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。
以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元数据采集和接入、公共数据中心、统一数据服务三个核心板块构成，成功在新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等阿里商业生态中，实现了业务数据化和数据业务化，为业务前台和云端双向赋能。
阿里巴巴对外开放的数据中台，2018年曾帮助海底捞旗下的云上捞APP的会员猛涨，更智能的是应用能够对每位用户精准画像，记得住每一位用户的口味和喜好，进而实现个性化、定制化的"千人千锅"服务。公开数据显示，截止目前云上捞注册会员已达到4500万人，较之2018年增长50%。此外，已经享受阿里数据中台服务的还有央视、华硕、大润发等。
阿里旗下的支付宝已经从金融支付工具变成了数字生活开放平台，不仅能购买金融服务、电子支付、借款、还信用卡，还新增了外卖、果蔬商超等便民生活板块。支付宝想做的就一件事，那就是成为人们生活的一部分。要实现这个目标，靠的就是中小企业向数字化经营的转型。
三、企业如何布局数据中台？
从企业应用的角度而言，如何应用数据中台管理业务数据、挖掘数据价值并非易事。数据化中台对企业来说主要有四个过程：
（一）连接
对内，企业需要把前端与前端、前端和后端供应链、制造系统相互打通。对外，对全业务场景中的人与人、人与物、物与物的数据链接进行识别和规划，结合企业特征方向梳理业务数据需求场景。
（二）沉淀核心能力
对分散的业务数据进行统一规划、搜集、存储，建立数据资产目录，为业务数据化管治奠定基础。每个企业实际的竞争能力是不一样的，有些是以产品制胜，有些是以成本制胜。但这些核心能力必须要沉淀下来，才能赋能给新业务。
（三）把数据变成资产
根据阿里讲的“数字化运营”，就是业务数据化，数据资产化。以前连消费者是谁都不知道，这些数据沉淀的非常少。现在的技术已经可以让你做到业务数据化了，但很多企业的数据积累起来之后怎么用？中台解决的就是这个问题，把数据资源利用起来，变成数据资产。搭建数据中台，生产加工、物流运输、财务管控、市场营销、客户管理等各业务线形成快速稳健的数据价值加工通道。
（四）让资产发挥价值
数据变成资产之后，需要找到一个场景把它用起来。举个简单的例子，星巴克是靠什么挣钱？附餐。咖啡本身往往是不挣钱的，只是一个流量生意。但它通过场景化的东西，想办法给你推荐附餐。这就是数据资产场景化的过程。
再比如共享单车，本身也不见得会多挣钱，但收集数据以后，可以通过数据服务挣钱。对于在线下开店的企业来说，就更是如此了。在线下培养一个好的店长是非常难的，但如果你有很多数据，就可以用人工智能来替代店长的很多工作，因为店长不外乎补货和选品。
在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。
如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。
